一种基于各向异性扩散方程的自适应去噪方法

提出了一种基于各向异性扩散方程的图像自适应去噪方法。分析了各向异性扩散方程在图像除噪中的实现原理,将一种改进的图像结构相似度算法与各向异性扩散方程相结合,实现了对图像的自适应滤波。实验结果表明,改进的结构相似度算法在自适应滤波的应用中有一定的优越性和较好的鲁棒性。     

一种改进的各向异性扩散模型去噪方法

本文通过扫描模型的每个采样点拟合出一个二元二次多项式,运用高斯滤波进行预处理,然后对J.Weickert的各向异性扩散模型进行了改进,添加判定矩阵,建立一种判定规则,在一定程度上优化了J.Weickert模型.实验表明:新的模型能更好的达到去噪的效果。     

基于形态学算子的各向异性扩散去噪方法

针对相干增强扩散模型采用高斯线性滤波做图像预处理的不足,及扩散张量特征值的选取不适合平坦区域的去噪,易在平坦区域产生虚假边缘,文中提出了一个基于形态学算子的各向异性扩散去噪方法.该方法首先利用形态学闭开算子代替高斯滤波做预处理,然后结合二阶方向导数设计结构张量,且依据自适应的梯度阈值设计扩散张量的特征值.数值实验结果表明,改进后的方法在有效去除噪声的同时,还能很好地保持图像的细节特征和消除平坦区域的虚假边缘     

一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过在彩色图像中引入权重的思想,构建具有4-邻域形式的深度图像模型,利用彩色图像引导的深度图像进行各向异性扩散,填补孔洞;最后,使用改进的自适应中值滤波平滑图像噪声。实验结果表明,该方法能够有效修复原始深度图像中存在的由无效像素组成的黑色孔洞,在抑制噪声的同时,仍能保持深度图像中物体边缘的细节信息。     

各向异性扩散平滑滤波的改进算法

图像的噪声过滤和增强是数字图像处理中非常重要的组成部分.在图像处理过程中,为了既有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘和重要的细节信息,在Perona-Malik各向异性扩散模型（PM模型）的基础上,通过对变分方法的扩散方程中扩散系数的改进,提出了一个对噪声图像更有效更具有适应性的去噪扩散模型.该模型针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数.在实际处理过程中该模型不仅能够有效地保持图像的边缘,而且还能够克服PM模型对小尺度噪声敏感和部分边缘和细节失真的问题.实验结果表明,改进的扩散模型的性能优于PM模型,是一种较为理想的保边缘平滑模型.     

一种改进的各向异性扩散去噪模型

为了既能有效地去除噪声,又能够较好地保持图像的边缘以及重要的细节信息,在Perona和Malik提出的各向异性扩散模型(P-M模型)的基础上,通过对扩散方程中扩散函数的改进,提出了一种具备自适应性的去噪扩散模型,该模型对图像去噪处理更加高效。改进的扩散函数在梯度较小时为一个常数,大于某个阈值后变为单调递减函数,直至某个梯度时递减为零。以上扩散函数特性使各向异性扩散模型能够达到在同质区加速平滑、在边缘区停止平滑的目的。实验结果表明,改进的扩散模型是一种更为理想的保边缘平滑模型。     

基于各向异性逆扩散方程的指纹图像锐化去噪方法

基于逆扩散过程的启发,提出各向异性逆扩散算法用于指纹图像的锐化去噪方法,克服了退化扩散方程对大曲率边缘点的模糊效应,兼顾了去噪和保持边界这一矛盾的两个方面,尤其适合于纹理密集的指纹图像锐化.实验结果表明,本文算法对于带噪指纹图像的锐化效果明显优于以往非线性扩散处理算法.     

一种基于不规则区域的高斯滤波去噪算法

针对传统高斯滤波算法在滤除噪声的同时会丢失图像部分细节信息的弊端,提出了一种基于不规则区域的高斯滤波算法。在高斯滤波的基础上,通过分析纹理自相关特性,自适应构造局部不规则的高斯掩模窗口,突破以往采用固定大小窗口的思想,提高高斯系数权值分配的合理性,剔除相关性较低的像素,实现在滤波的同时有效保留图像纹理细节。实验结果表明,提出的算法优于传统高斯滤波及其他滤波算法,在图像细节保留和抗噪方面实现了较好的平衡。     

基于局部方差改进的超声图像各向异性扩散去噪算法

针对各向异性扩散算法不能有效区分强噪声和弱边缘的缺点,提出了一种基于图像局部统计特征改进的算法。该算法在对图像进行各向异性扩散去噪的过程中,使用梯度阈值找到图像中灰度变化较大的点,再通过计算局部方差和局部去心方差的差值判断该点是否为噪声点,若是噪声点则使用均值滤波处理。对仿真图像和临床超声图像的实验结果表明:与传统的各向异性扩散算法相比,改进的算法在图像去噪和特征保留的能力上得到了良好的提升。     

基于多方向中值滤波的各向异性扩散滤波算法

提出一种改进各向异性扩散滤波算法。现有研究方法多存在图像边缘不清,误识别多,扩散系数多凭主观选择等问题。该算法利用保留细节和边缘的能力较为突出的多方向中值滤波方法在多个方向上进行扩散,利用局部方差和图像梯度改进了扩散系数,通过多次迭代修正扩散系数,增强了算法的鲁棒性,且在滤除噪声的同时注重对边缘细节的保持。通过具体实验仿真,以峰值信噪比、均方误差、结构相似度以及图像佳数4个参数作为指标,对实验仿真结果进行了量化比较,表明该算法与传统各向异性扩散方法以及Catté_PM模型等改进方法相比,具备更好的滤除图像噪声以及保持图像边缘的能力。     

各向异性扩散图像去噪的改进模型

图像去噪过程中,为了在有效平滑噪声的同时较好地保护图像的边缘和细节,在Cattle平滑模型基础上,对扩散系数作出改进,提出了更有效的自适应去噪模型。该模型不仅针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数,而且将边缘锐化因子二阶偏导引入到扩散系数中。而在图像质量评判标准中,提出了基于相关系数函数的最佳停止时间评判准则。实验结果表明,改进的模型优于C模型,且能更好地吻合评判准则。     

基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法

针对传统的各向异性扩散去噪方法存在的导致图像细节丢失的问题,提出了一种基于平稳小波域的各向异性扩散图像去噪方法。该方法根据平稳小波变换的特性,通过在高频和低频子带上选用不同的梯度门限进行各向异性扩散,然后进行重构得到去噪后的结果图像。实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,图像细节保留较好,去噪后的图像具有更好的质量。     

各向异性张量逆扩散指纹图像增强方法

由热扩散方程给出了一种基于张量扩散的各向异性逆扩散图像增强方法。该方法在对指纹图像滤波的同时,不仅保护了指纹的纹线,而且增强了纹线。实验结果表明该方法比传统的中值滤波、高斯滤波具有增强边缘的效果,更适合纹理密集的指纹图像的处理。     

一种改进的各向异性扩散图像去噪方法

研究了基于图像特征方向的正交坐标系,分析了在此框架下的各向异性扩散图像去噪原理。然后根据人类视觉系统的一些特性提出了一种改进的各向异性扩散方法。该方法避免了各向异性扩散方程的不适定问题。实验结果表明,该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果。     

基于边缘扩散的医学图像非线性去噪算法*

在对医学图像去噪的同时保留边缘信息,对于后期的诊断具有重要的意义。分析了ＰＭ和Ｃａｔｔｅ算法 以及它们的不足,提出了一种基于边缘扩散的非线性去噪方法,通过边缘检测把图像分为边缘和非边缘两部分, 非边缘区域通过各向同性算法去噪;边缘区域通过各向异性算法去噪,改进扩散形式,只沿边缘方向扩散去噪。 实验表明方法非常有效,带噪声的医学图像经过改进后的算法去噪处理,图像质量得到明显的改善。     

基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性（或梯度信息）检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程（PDE）的图像降噪算法相比,该算法将信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）提高至16.602480dB和31.284672dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。     

基于各向异性扩散方程的并行图像去噪研究

各向异性扩散方程是一种非线性PDE模型,在图像去噪中,通过非线性扩散因子来滤除噪声,同时能保留原有的边缘和纹理。但是当图像很大时,求解PDE的差分运算量将很大,满足不了实时系统的要求。针对该模型,在MPI并行编程环境下,利用图像像素的独立性和PDE求解的并发性,采用并行方式对图像去噪,在保证去噪性能的同时,极大地降低计算时间。     

各向异性扩散的彩色图像复合滤波方法

将扩散偏微分方程PDE’s推广到彩色图像滤波。分析了基于散度算子和基于迹算子PDE的优缺点,提出了一个新的扩散PDE方法。该方法在各向异性扩散基础上增加了一个震动滤波算子,并对特征根和扩散张量进行了重构,不仅对图像有很好的滤波效果,而且对边缘有增强保护的作用。实验结果表明,提出的方法达到了既有效去除噪声又保留更多细节的目的。