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一种改进全变差正则化的Shearlet自适应带钢图像去噪算法

韩英莉

表面技术

目的有效去除生产现场所采集的带钢图像上的混合噪声。方法结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质与全变分各向异性扩散的优点,提出一种带钢图像去噪新算法。对Shearlet变换分解后的图像进行硬阈值处理,再进行Shearlet变换重构形成估计图像,采用改进自适应的变差正则化的极小化迭代模型对估计图像进行迭代修正。结果去噪后的图像具有很好的视觉效果,避免了伪吉布斯效应的产生。在强噪水平下,对比新模型与小波去噪,PSNR提高了约9 dB,均方差降低了约319。结论该方法获得了较好的峰值信噪比增益,使信号幅度有较高的保真度,具有更好的平滑噪声和边缘保持功能。

关键词: 冷轧带钢 , 图像去噪 , Shearlet变换 , 全变差模型

基于统计特性的非局部均值去噪算法

陈明举

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20142903.0450

针对非局部均值滤波的权值由相似块的欧式距来确定而未考虑其受噪声影响的缺点,提出了一种权值由相似块欧式距的统计特性确定的去噪算法.该算法首先对受到高斯噪声干扰的图像相似块的欧式距建立概率分布函数,再由概率分布函数确定权值大小,从而有效地减小高斯噪声对加权系数的影响,以提高去噪性能.实验中,从主客观方面与传统非局部均值滤波进行对比分析,实验数据表明本文提出的算法峰值信噪比提高约1 dB,去除噪声的同时保留更多图像的细节信息,去噪性能更优.

关键词: 非局部均值 , 概率密度 , 欧式距 , 图像去噪

基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪模型

唐玲 , 陈明举

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20163105.0477

针对全变分模型(total variation,TV)以图像的梯度信息作为去噪的尺度参数,未考虑图像局部纹理的方向性的缺点,提出了一种基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪模型(Adaptive directional total variation,ADTV),并推导出该模型的迭代数值求解过程.在该模型中,首先,计算出图像局部方向的角度矩阵.然后,构造与图像纹理方向一致的椭圆区域代替TV模型的圆形区域.最后,通过优化最小化算法迭代求解以获得去噪后图像.通过对比实验证明,本文提出的模型取得了更高的峰值信噪比,去噪过程中更好地增强了图像的细节信息.

关键词: 图像去噪 , 全变分 , 优化最小化算法 , 图像局部方向

改进离散格子玻尔兹曼方法的图像去噪

于宁宁

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20173204.0294

为解决生物医学图像处理过程中存在的图像反差低下且噪声污染严重等问题,本文对离散格子玻尔兹曼方法进行了改进,提出了一种改进离散格子玻尔兹曼方法的图像去噪算法.算法对分段线性拉伸函数进行构造,并作为LBM公式的外力因子,构建演化求解方程,通过调节变化因子σ,同步控制图像降噪与反差增强的相关程度,消除降噪与反差增强之间的对立;通过优化平衡分布加权系数,折中扩散方程的求解精度和速度;将边缘特征和迭代步长嵌入松弛因子中,实现医学图像非线性扩散的去噪,解决医学图像处理中的同步降噪与反差增强间的矛盾.仿真实验表明,该算法与其他降噪算法相比,在有效抑制噪声的同时,细节处理更为有效.

关键词: 离散格子玻尔兹曼 , 图像去噪 , 外力因子 , 松弛因子 , 平衡分布

基于贝叶斯估计的剪切波域局部自适应图像去噪

龚俊亮 , 何昕 , 魏仲慧 , 王方雨

液晶与显示 doi:10.3788/YJYXS20132805.0799

提出一种基于贝叶斯估计和剪切波变换相结合的图像去噪算法.对含有加性高斯白噪声的图像进行剪切波变换,得到各尺度各方向上的剪切波系数;利用剪切波系数的相关性,以当前子带剪切波系数为中心,选取尺寸合适的邻域窗口,以该窗口为单位,在贝叶斯最大后验概率准则下推导出基于剪切波系数为拉普拉斯先验分布的最大后验估计表达式和子带阈值,再通过软化处理达到系数收缩的目的;对处理后的剪切波系数反变换.得到处理后的图像.实验表明,与传统的小波域去噪算法相比,该方法获得了明显的峰值信噪比增益,主观视觉效果也得到了改善.

关键词: 贝叶斯估计 , 剪切波 , 图像去噪

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