摘要：对含有噪声的图像进行有效分割是图像处理中的难点问题之一.为解决欧氏距离带来的空间局限性,对含有噪声的图像进行有效分割,提出一种基于近似测地距离和边界加权的重心Voronoi图划分(CVT)能量模型的图像抗噪分割方法.首先利用图像梯度的大小和方向建立一种近似测地距离计算模型,降低了算法的时间复杂度;然后采用该测地距离测度定义边界加权的CVT能量模型,并极小化能量模型实现数字图像的抗噪分割.实验结果表明,该方法可以有效地对含有噪声的数字图像进行抗噪分割.

摘要：自然图像通常表现出一定的自相似性,这种相似性意味着由相似图像块所构成的图像矩阵具有低秩性.基于图像的这种低秩性和最小方差估计理论,提出一种有效的迭代去噪方法.该方法通过构造图像相似块矩阵将图像去噪问题转化为低秩矩阵估计问题,并由最小方差估计理论导出低秩矩阵的估计值;在此基础上,对图像块的估计值进行加权平均即可重构出去噪后的图像;针对少量噪声残留问题,将去噪方法与反向投影方法相结合实现图像的迭代去噪,进一步抑制图像中残留的噪声.实验结果表明,采用文中方法产生的去噪图像不仅具有较高的峰值信噪比和特征相似度均值,而且具有很好的视觉效果.