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全变分(TV)模型采用了梯度的1范数作为正则化约束, 它能够沿着梯度方向较好地保护图像的边缘信息，但在图像较均匀区域，容易产生“阶梯”效应。利用梯度的可变指数函数作为正则化项，提出TV模型的改进模型, 该模型既保持TV模型保护图像边缘信息的优点，又可以明显地减少非边界区域“阶梯”效应的产生,同时把〖WTHX〗u-〖WTHX〗f的1范数作为数据保真项增强了模型修复图像破损部分的能力
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。
传统非局部均值滤波算法中使用指数型加权核函数，容易导致图像细节因过度平滑而变得模糊。为此，在指数型加权核函数的基础上，采用余弦系数加权的高斯核函数，设计一种改进的非局部均值图像去噪算法，并将其应用于加权系数计算中。实验结果表明，该算法的去噪性能优于传统算法，且能更好地保留原图像的细节信息，峰值信噪比最大可以提升1.6 dB。
对彩色数字图像进行降噪处理时，为兼顾标量处理法的简便性和矢量处理法的有效性，提出一种对彩色空间域实行替换的方法。采用均值滤波法在RGB域内进行滤波处理，将图像数据从RGB域转换到HSI域，用滤波处理后的H域、S域替换含有噪声的H域、 S域。对由双目内窥镜采集的实际彩色图像进行实验，结果证明该域替换法可以结合标量处理和矢量处理的优点，达到比一般标量处理法及简单矢量处理法更好的降噪效果。
基于噪声特征和矢量中值滤波的彩色图像去噪算法
彩色图像 图像去噪 噪声特征
2009/9/25
为了有效去除彩色图像噪声，同时保留图像细节信息，并提高处理速度，在分析彩色图像噪声特征的基础上，探索了基于噪声点的距离测度特性的判别算法，并结合改进的矢量中值滤波(VMF)算法对检测出的噪声点予以降噪处理。试验结果表明：该方法能够较好地抑制噪声，有效地保留了图像细节信息，且所用时间仅为传统矢量中值滤波算法的1/2左右。
现有二维非局部均值降噪算法仅能抑制三维图像的层内噪声，无法利用层间信息对图像进一步降噪。针对该问题，分析印刷电路板在锥形束CT系统中所成图像的自相似性，将现有二维算法扩展到三维空间，提出基于分块处理的三维非局部均值降噪算法。实验结果表明，该算法可进一步抑制噪声，具有较高的计算效率。
Contourlet域中邻域窗最优阈值滤噪算法
图像滤噪 Contourlet 变换 Stein估计
2009/8/25
提出一种基于Contourlet变换域的图像滤噪算法，对带噪图像进行多尺度、多方向的Contourlet分解，依据Contourlet变换域系数的估计损失期望最小化准则，在Contourlet域中得到各子带内邻域系数的滤噪最优阈值与最优窗口尺寸，利用Contourlet变换域系数的萎缩实现滤噪。仿真结果表明，与现有的Contourlet变换域图像滤噪算法相比，该算法能有效保护图像的细节和纹理，具有...
基于曲波变换和小波变换的图像去噪算法
快速离散曲波变换 非抽样小波变换 四叉树分解
2009/8/20
针对应用曲波变换进行图像处理过程中所产生的伪影现象，提出一种基于快速离散曲波变换和小波变换的联合去噪算法。对噪声图片分别采用非抽样小波变换和快速离散曲波变换进行去噪，并对经过快速离散曲波变换去噪后的图像进行四叉树分解，根据分解结果对图像进行重构得到最终融合图像。实验结果表明，联合去噪算法对图像的边缘和均匀区域都有较好的去噪效果，能够有效抑制伪影，具有较高的峰值信噪比。
高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法
图像降噪 高阶各向异性扩散 小波收缩
2009/8/13
证明一种高阶各向异性扩散与小波收缩的等价性，并根据等价性利用高阶各向异性扩散与小波收缩的优势，提出高阶各向异性扩散小波收缩降噪算法。该算法在低频部分采用经典的非线性扩散方法进行扩散，在高频部分采用高阶各向异性扩散方法进行小波收缩。实验结果表明，高阶各向异性扩散小波收缩算法的计算复杂性介于高阶各向异性扩散与小波收缩算法之间，降噪能力高于这2种方法。
基于改进轮廓波变换的图像去噪算法
拉普拉斯金字塔 图像去噪 奇异性
2009/8/12
在轮廓波变换中进行拉普拉斯金字塔分解时，所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡，影响了图像去噪的效果。针对该问题，提出一种改进的拉普拉斯金字塔分解，可消除边缘附近的震荡。利用改进的拉普拉斯金字塔实现轮廓波变换，并对图像进行自适应去噪。实验结果表明，该算法所得的峰值信噪比较轮廓波变换自适应去噪算法有显著提高，且视觉效果有较大改善。
对称四阶偏微分方程去噪算法
图像去噪 整体变分模型 四阶偏微分方程模型
2009/7/31
通过分析整体变分模型的去噪原理和效果，提出一个新的四阶偏微分方程去噪模型，用于克服二阶偏微分方程去噪后使图像分块的缺点，同时保持去噪后图像的高保真性，并发展一个基于四邻域系统的对称离散化算法用于求解新模型，应用中值滤波去除四阶偏微分方程去噪所引起的亮点。实验结果表明，与传统方法相比，以该算法去噪后的图像具有更好的质量和视觉效果。
基于开关3-D中值滤波的视频序列去噪算法
视频序列 3-D中值滤波 雪花”噪声
2009/7/31
为提高含噪视频序列的质量和效果，提出一种基于开关噪声检测与三维中值滤波相结合的开关3-D中值滤波算法。该算法通过判断视频序列的每一个像素点，对噪声点用3-D中值滤波处理，再对其进行二次判断，如果判为噪声点，则采用变型3-D中值滤波处理，直到去除所有噪声点为止。仿真实验表明，该算法对“雪花”噪声有较好的滤波效果，当处理加入25%的“雪花”噪声时，3-D开关中值滤波比三维中值滤波的信噪比平均提高了10...
基于多层自适应背景模型的实时视频去噪算法
多层自适应背景模型 视频去噪 维纳滤波
2009/7/17
提出了一种基于多层自适应背景模型的实时视频去噪算法。针对视频去噪的需求提出的多层自适应背景模型，是一种不仅适用于静态的背景，还适用于快速变化的背景。在背景经历突变再次稳定后，它能够在短暂的时间内完成背景模型的重建。多层自适应背景模型是自适应地单帧逐渐调整，因此它不存在多帧的时延与计算量。去噪效果表明，此算法对视频图像的视觉质量有明显改善。
基于冗余小波变换的医学超声图像去斑噪算法
冗余小波变换 广义高斯分布 贝叶斯萎缩阈值
2009/7/16
医学超声图像中固有的斑点噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续的图像分析和诊断。提出了一种基于冗余小波变换的超声图像去斑算法，首先对含斑图像进行对数变换，将乘性噪声变成加性噪声；再对转换后图像做冗余小波分解；在小波系数服从广义高斯分布的前提下，计算每个小波高频子带的贝叶斯萎缩阈值，利用软阈值方法修正小波系数。实验结果表明，该算法去斑性能优于传统的空间域滤波和正交小波阈值去噪方法。