一种新的结合非下采样Contourlet与自适应全变差的图像去噪方法

该文提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应全变差模型的图像去噪方法。首先通过NSCT对含噪图像进行分解,根据高斯比例混合(GSM)模型建立图像模型;然后利用贝叶斯估计进行图像去噪,重构后得到初次去噪图像;最后,结合自适应全变差模型对初次去噪图像进行重构滤波,得到最终的去噪图像。实验结果表明,该方法可以有效地消除图像中的Gibbs伪影及噪声,在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有的算法。     

非局部群稀疏表示的图像去噪模型

针对图像的非局部稀疏表示忽略图像中结构相似信息的缺点,将群稀疏表示引入到图像的最优滤波中,提出了一种有效去除图像高斯噪声的非局部群稀疏表示模型。该模型首先选择图像非局部相似块构建相似矩阵,在群稀疏限制下对相似矩阵进行正交分解得到正交矩阵;在已知噪声服从高斯分布的情况下,再通过求得的正交矩阵结合贝叶斯最小均方误差准则实现对特征矩阵的最优估计;最后通过正交矩阵与特征矩阵重构去噪后的图像。实验对比证明,所提的非局部群稀疏表示的图像去噪模型在去除噪声的同时更好地保留了图像的结构信息,获得了更好的主客观评价指标,去噪的峰值信噪比提高1 dB以上。     

一种基于图割的全变差图像去噪算法

本文提出一种基于图割的全变差(TV)图像去噪算法.该算法将全变差去噪模型的能量函数最小化问题转化为图的最小割问题,然后采用图割技术(最大流/最小割算法)求得能量函数的全局最优解.并给出了去噪模型中,均衡系数的自适应设定方案.实验结果及分析表明,该算法能有效抑制以往最小化方法产生的阶梯效应,具有较优的复原效果.     

一种基于压缩感知全变差算法的图像去噪方法

压缩感知技术突破了奈奎斯特准则的局限性,在图像处理方面有着广泛的应用。提出一种改进的基于压缩感知的图像去噪方法。该方法中,对混有噪声的图像首先进行稀疏变换,然后对变换后的部分系数采用测量矩阵进行测量,最后通过全变差(TV)重建算法进行图像重建。仿真结果证实全变差重建算法在图像去噪中优于其他压缩感知重建算法,可以有效地去除图像中混有的噪声,实现图像的良好去噪。     

基于同态滤波和全变差的激光图像降噪方法

针对激光主动成像图像的特点,提出了一种基于同态滤波和全变差的图像降噪方法.首先对图像进行同态滤波,提高图像的对比度并去除激光图像的散斑噪声,然后采用基于最小化全变差模型去除激光图像的高斯噪声和脉冲噪声.采用信噪比、对比度和亮度失真度作为图像降噪效果的评估,将算法与中值降噪、小波与中值滤波结合降噪等进行对比实验,实验结果...     

一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法

梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值;其次,以能量泛函形式构建图像全变分模型,并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪;最后,将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪,从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。     

低载噪比GPS信号载波跟踪环路滤波算法

抑制锁相环（PLL）中的抖动噪声对于连续精确跟踪低载噪比GPS信号具有重要意义。本文设计了一种基于Kalman滤波理论的PLL模型用于处理GPS软件接收机中的弱载波信号。该模型通过去相关模型误差噪声和测量噪声,使PLL具有更小的过冲和噪声干扰的载波相位差和多普勒频移的正确估计,保持了PLL对GPS信号的有效跟踪。最后,通过仿真实验说明了基于Kalman滤波器的PLL的可行性。     

基于小波变换的图像去噪方法

针对图像中存在的高斯噪声、椒盐噪声和二者混合噪声,提出了一种基于小波变换的图像去噪方法。为进一步提高图像去噪质量,采用Bayes Shrink和中值滤波相结合的方法,对其的不同去噪顺序进行实验,并与中值滤波、Bayes Shrink方法相比较。实验结果表明,先进行Bayes Shrink再进行中值滤波的方法要优于其他方法,去噪效果较好。在图像去噪处理中该种方法具有实际应用价值。     

同伦方法在图像稀疏去噪中的应用

本文在深入研究稀疏表示和字典学习理论的基础上,建立了图像去噪模型并提出一种新的图像去噪算法。该算法采用同伦方法学习字典,充分利用了同伦方法收敛速度快以及对信号的恢复准确度高的特点。之后利用 OMP 算法求出带噪图像在该字典下的稀疏表示系数,并结合稀疏去噪模型实现对图像的去噪。实验结果显示本文算法在不同的噪声环境下具有较好的去噪效果,同时在与 K-SVD 算法关于收敛速度比较的实验中,实验结果充分显示了使用同伦算法学习字典在收敛速度上的优势。      

基于二维小波收缩与非线性扩散的混合图像去噪算法

研究自适应滤波算法对改善图像质量具有重要意义.本文分析了非线性扩散和二维Haar小波收缩去噪方法之间的关系,从本质上说明了非线性扩散方法优于Haar小波收缩去噪方法.然后,给出了一种基于图像全变差(TV)模型的非线性扩散与二维Haar小波收缩相结合的混合图像去噪算法.该算法在图像小波分解的低频部分采用全变差扩散,在高频部分采用小波收缩方法.实验结果表明,混合去噪算法在计算复杂性与滤波效果上具有更好的综合性能.