基于联合滤波的聚类稀疏表示图像去噪算法

针对非局部均值去噪算法中噪声对结构聚类影响的问题,提出了一种基于联合滤波预处理的聚类稀疏表示图像去噪算法。利用维纳滤波和巴特沃斯滤波联合滤波处理提取含噪图像中的高频分量,同时减小了噪声对聚类的影响;利用非局部均值去噪的思想将高频图像块进行聚类,每一类图像块单独进行字典学习,增强字典的自适应性;利用多循环字典更新的K-SVD算法进行类内字典学习,增强字典的描述能力。实验结果表明,与传统的K-SVD算法相比,该算法能有效保留图像的结构信息,并且提升了图像的去噪效果。     

基于改进BM3D算法的椒盐噪声去噪

在处理由椒盐噪声污染的高对比度图像时,使用传统的三维块匹配算法（Block-Matching and 3D filtering,BM3D）去噪不能有效保留图像的边缘和纹理细节,在图像的边缘会出现边缘振铃效应。为了改善传统BM3D算法在处理椒盐噪声时的不足,提出了用边缘方向代替水平方向搜索相似块的BM3D改进去噪算法。实验结果表明,改进BM3D算法获得的相似块数量是传统BM3D算法的3倍,峰值信噪比（PSNR）也得到进一步提高,在去除椒盐噪声的同时也使图像边缘得到有效保留。     

基于图像变换系数稀疏性的去噪处理

为解决传统图像去噪算法存在边缘纹理信息损失的问题,根据图像平滑区域离散余弦变换(DCT)非零系数个数较少的特点,提出了基于图像变换域稀疏表示的去噪算法：首先依据l2范式将图像的相似区域块构成块群;然后对块群中的各块进行DCT。由变换域系数的稀疏性,利用阈值进行首次去噪。为进一步去除噪声,对块群进行主成分分析（PCA）,提取块群PC分量,运用PC分量对块群进行分析处理;最后把处理后的图块结合Kaiser窗口返回到原图像中,得到去噪后的图像。与传统去噪相比,该方法在去噪过程中保留了边缘纹理信息,抑制了该信息对去噪的影响,提高了图像的视觉效果。     

基于Retinex和BM3D的图像增强

为克服传统Retinex算法没有解决的噪声问题,提出了一种基于Retinex和BM3D的图像增强算法。该方法将BM3D去噪环节加入到传统Retinex算法中。首先,计算出图像各像素之间的相对明暗关系,进而对待处理图像中的每个像素点灰度值进行校正;然后,通过在相邻图像块中搜索相似块,组成一个三维矩阵,并在三维空间进行滤波处理,得到块预估计值;最后,对图像中每个点进行加权得到最终的处理结果。实验结果表明,该算法既能显示阴影、光照区域中的细节,又能有效消除图像中含有的噪声,克服了传统Retinex图像增强算法的不足。     

小波域三维块匹配图像去噪

提出了一种关于图像去噪的三维块匹配算法（BM3D算法）的改进算法。它不仅保留了三维块匹配算法好的性质,而且最大的优点是能大大减少计算量,缩短运算时间。算法包括三个步骤：首先,对含噪图像进行小波分解;其次,对小波分解后的高频分量用三维块匹配（BM3D）算法进行去噪处理;最后,用处理后的结果进行小波重构得到去噪图像。给出了该算法的详细实现过程,并把它与以前的三维块匹配算法进行了比较。结果表明,改进后的算法,不但保留了三维块匹配算法在去噪方面好的性质,而且大大减少了运算量。     

基于非局部自相似性的谱聚类图像去噪算法

常见的图像去噪方法只是单独地利用了无噪图像或含噪图像的先验信息,并没有将这两种图像的先验信息有效地结合起来。针对这个问题,提出一种 联合无噪图像块的先验信息和含噪图像块的非局部自相似性进行去噪的图像去噪算法。首先,对无噪图像块进行谱聚类,通过谱聚类进行学习,图像中的相似块被聚集到同一类,并将学习得到的聚类信息用于含噪图像块的聚类;然后,向量化同一类中的含噪图像块并聚集形成一个矩阵,该矩阵中包含的原始图像数据构成一个低秩矩阵;再通过一个低秩逼近过程估计出相应的原始图像数据;最后,根据逼近得到的原始图像数据重建图像。实验结果表明,相较于已有的自适应正则化的非局部均值去噪算法以及基于主成分分析和局部像素聚类的两级图像去噪算法,提出的算法不仅可以获得较大的峰值信噪比,而且还能较好地保存图像的细节,取得了更好的去噪效果。     

基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像

针对现有压缩感知核磁共振成像（CSMRI）算法在低采样率下重构质量低的问题,提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先,利用深度去噪器和块匹配三维滤波（BM3D）去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型;其次,将该模型作为正则化项,利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型;最后,利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验,还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明,与基于BM3D的重建算法相比,该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB;此外,从视觉角度,与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比,所提算法重构的图像包含大量纹理信息,与原始图像最接近。     

基于噪声水平估计的图像盲去噪

三维块匹配(BM3D)去噪是当前去噪性能最好的算法之一。但由于时间复杂度较高,而且需要输入精确的图像噪声水平参数,极大地限制该算法的广泛应用。因此,文中首先采用基于网格的块匹配策略,提出快速三维块匹配(FBM3D)算法。然后提出基于迭代的盲图像噪声水平估计算法,由SVM学习算法确定迭代的初始值,再由图像质量判定迭代是否终止。测试实验表明,与原始的BM3D算法相比,该算法在计算效率、视觉感知效果和定量评测方面均有明显改善。     

基于联合稀疏变换学习的工件去噪方法研究

针对视觉测量中给光好坏会直接影响工件检测精度和效率的问题,提出了一种基于联合稀疏变换学习对不同光源下工件图像去噪的方法。该方法首先从噪声图像中提取噪声图像块,通过稀疏编码和稀疏变换更新交替运算对噪声图像块进行内部聚类变换学习;然后计算每个噪声图像块中聚类信号的稀疏水平,并选择最小稀疏水平作为该去噪块的稀疏水平;最后对去噪块进行聚类并用最后一次迭代去噪块的均值估计去噪图像。实验结果表明,提出的方法对不同光源下工件图像的去噪效果和计算速度均优于其他算法,具有较好的去噪性能。     

一种新的全变分块匹配声呐图像降噪算法研究

乘性斑点噪声广泛存在于声呐图像中,严重影响图像质量,该噪声服从瑞利分布 特性。为此,结合基于全变分算法与三维块匹配图像降噪算法(BM3D)设计思路,提出了一种新 的全变分块匹配声纳图像降噪算法。首先对含噪声呐图像利用 2-范数进行块匹配分组;其次由 于声呐图像模糊、纹理细节信息较少等特点,用全变分算法对分组后的图像块进行滤波降噪; 最后对滤波后的图像块进行加权聚类得到降噪后图像。经过实验结果显示,该算法相对于经典 的 Lee 滤波、Frost 滤波、BM3D 和全变分算法有更好的降噪效果。     

基于BM3D预处理的纹理光照不变特征提取算法

为消除光照变化对图像结构信息的影响,提出基于三维块匹配（BM3D）预处理的纹理光照不变特征提取算法。基于BM3D算法的良好降噪特性,该方法首先对图像各颜色通道采用BM3D降噪,利用小波变换得到各颜色通道对数域的低频和高频分量,然后对低、高频分量分别运用小波降噪和Bayes-Shrink算法降噪,并构造光照不变量,最后采用主成分分析(PCA)降低特征维度,取得特征向量,并利用K-最近特征线分类器进行图像分类。在Outex_TC_00014纹理数据库的实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。     

基于形状自适应PCA的三维块匹配图像去噪

三维块匹配法中3-D变换真实信号的稀疏表达能力较弱,针对该问题,提出一种关于图像去噪的三维块匹配(BM3D)改进算法。采用形状自适应的图像块(邻域)代替BM3D算法中的平方窗图像块,对3-D变换处理的形状自适应图像块进行PCA变换。实验结果证明,该算法能够有效去除图像的高斯噪声,提高图像的峰值性噪比和结构相似度,且在保持图像的边缘等细节信息方面性能较好,图像视觉效果有明显改善。     

结合视觉显著性的图像去噪优化算法

图像在采样、处理、传输及存储过程中受到噪声干扰,导致图像的视觉信息衰退,而人眼对图像中不同区域噪声的敏感程度不同,因此提出了结合视觉显著性的图像去噪优化算法。首先利用视觉显著性对噪声图像进行预处理,得到噪声图像中人眼感兴趣的区域;然后运用对图像纹理保护较好的BM3D算法对该区域进行去噪处理,对非感兴趣的区域采用运算速度较快的算术均值滤波算法实现去噪处理。结果表明,该方法不仅可以获得较高的主观图像质量评价,而且在客观上相比于单纯地使用BM3D算法去噪,运算时间明显缩短。     

BM 3D 算法在低剂量CT图像去噪中的应用

Low-dose CT not only reduces the radiation to human body, but also affects the image quality. Aiming at the problem of large noise in low-dose CT images, BM3D algorithm is applied to the denoising process of CT images in this paper. Based on the idea of non-local block matching, the algorithm firstly looks for image similarity blocks through block matching, then stacks the im- age similarity blocks into 3D matrix and performs collaborative filtering processing, and then aggregates the processing results into the original image blocks to restore the image. Compared with the traditional denoising algorithms, BM3D algorithm has great ad- vantages, better visual effect and significantly higher PSNR value.     

基于BM3D图像去噪算法的参数研究

BM3D算法是目前最好的图像去噪算法之一,最近提出的很多更有效的去噪算法都是以BM3D算法作为对比基准。BM3D算法先通过块匹配生成三维矩阵,然后在三维变换域去噪,最后逆变换还原图片。通过对BM3D算法的深入研究,发现BM3D算法的性能与它的参数密切相关。针对BM3D算法的参数进行了实验统计,并对BM3D算法的参数设置进行了总结。实验不仅验证了BM3D算法在图像去噪方面取得了较好效果,而且为BM3D算法的参数设定提供了借鉴。     

基于卷积盲降噪的混合式核磁共振成像

为了解决图像压缩感知重建研究领域中通过有效的图像先验信息重构与原图相似性高且保留细节消除伪影的高质量图像的问题, 针对不足采样的K空间数据, 在经典的CNN算法CBDNet算法的基础上, 通过融合深度学习先验信息及传统图像恢复各自优势的方法, 研究了基于深度神经网络去噪先验和BM3D块压缩感知算法的混合式重构算法. 该算法采用交互式方法训练多尺度残差网络抑制噪声水平, 借优化选择的方式将深度学习与传统块匹配多尺度结合以提取图像不同尺度的特征数据从而实现抑制伪影、快速重建高质量MRI. 实结果表明深度学习结合BM3D在MR图像重构领域能够有效降低伪影保留细节信息, 加强重构效果. 与此同时, 通过采用GPU的加速运算, 算法的计算复杂度较使用单一算法并未增加很多. 可见基于卷积盲降噪的混合式核磁共振成像效果更佳.     

基于BM3D的复杂纹理区域图像去噪

纵观图像去噪领域,目前也出现了一些效果较好,并且应用广泛的图像去噪算法,例如频域滤波中的小波分解、遗传算法(GA)、字典学习算法(K-SVD)、非局部滤波(Non-Local Means,NLM)等等,可以说在单图像去噪上效果最被认可的还是块匹配3D去噪(BM3D)。但在该方法应用的过程中,还是出现了一些需要改进的实际问题。特别是在图像复杂纹理区域的去噪上,由于BM3D去噪的结构特性,导致了在该区域上并没有得到较好的效果。所以在该文提出了一种结合TV模型和改进的Prewitt边缘检测的混合去噪方法。最后的实验结果也表明了改进的BM3D方法相对于原始的方法还是取得了不错的提升。     

基于图像局域特性的小波收缩去噪算法

传统的小波收缩去噪算法采用单一的阈值,它没有考虑到小波系数的类聚性,图像中重要小波系数类聚的局部具有重要的奇异特性,应降低阈值以保留图像的边缘;反之含有不重要小波系数的局部应提高阈值以消除更多的噪声,因此该文提出了一种基于图像局域特性的小波收缩自适应阈值去噪算法,这种算法根据图像局部的奇异性大小,选择适当的阈值进行去噪。实验结果表明,相对于传统的单一阈值去噪算法来说,新的算法可使滤波后图像的峰值信噪比有所提高,在一定程度上克服了单一阈值去噪算法无法滤除高质量图像中噪声的缺陷。