摘要：医学超声成像过程中出现的斑点噪声,降低了图像的可视性,传统算法在去噪后可能会出现图像边缘细节模糊、去噪效果不佳等问题。针对于此,提出了基于遗传算法优化的2D-VMD与FNLM相结合的方法。首先利用遗传算法对2D-VMD的两个参数同时进行自适应寻优,接着采用优化2D-VMD分解噪声图像,并借助相关系数筛选有效分量,然后使用FNLM滤波去噪,最后将去噪后的子模态重构完成去噪。实验结果证明,该方法具有优秀的去噪效果和保留图像边缘细节信息的能力,客观评价指标亦有明显的提升。

摘要：为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.

摘要：为了弥补各向同性扩散去噪的非保边性、异性扩散的耗时性,分析了各向同性和异性扩散的机理,根据噪声对像素变化的影响,设计了新的扩散函数,理论上分析了该函数的扩散性能:对平滑区各向同性扩散,边缘区实现各向异性扩散。在传统全变分去噪的基础上,提出了改进全变分的图像去噪模型,运用固定点代算法设计了相应的离散迭代函数。实验结果表明,该算法在图像平滑区进行各向同性扩散,继承了各向同性的优点,降低了传统全变分的运行时间;在边缘区实现了各向异性扩散保护了图像边缘,提高了图像的峰值信噪比和视觉效果。

摘要：智能手机等移动设备受电池续航及计算能力的限制,在面向图像/视频处理应用时需要进行特定的算法设计和优化.为此提出一种快速的非局部均值图像去噪算法.首先利用像素点权值计算的对称性原理减少像素权值的计算量;然后根据实验确定的优化步长对图像进行下采样,并利用权重公式和双线性插值算法分别对采样点和非采样点的权值进行计算;最后应用NEON指令对部分C语言代码进行汇编级优化.实验结果表明,与传统非局部均值图像去噪算法相比,该算法在轻微图像质量损失的情况下大幅减少了图像的去噪时间,能够满足手机等移动终端上的实时图像处理要求.

摘要：提出一种基于过完备线形变换集合的图像去除白高斯噪音算法.对于每个变换使用阈值技术进行图像去噪,图像恢复使用加权平均来融合去噪结果.采用稀疏集中度来计算图像稀疏分解的测度,而权重依赖该结果.对于图像稀疏区域,拥有较大的权.该方法不需要设计复杂的变换系数统计模型,与使用复杂的有向变换和图像统计模型方法相比,取得了较高的去噪性能.该方法简洁高效,尤其是对包含奇异特征的图像得到了较好的去噪结果.实验结果证实了所提方法的有效性.

摘要：为了进一步提高非局部变换域滤波方法的图像去噪性能,提出一种多级块匹配变换域滤波方法.通过块匹配找到含噪图像中若干相似的图像块,然后执行相似图像块间的一维Haar小波变换,再用硬阈值收缩变换系数实现图像降噪;由于图像中充分相似的图像块数量是有限的,仅用一步上述操作并不能完全去除图像中的噪声,因此通过迭代策略去除剩余的噪声.实验结果表明,无论是PSNR值还是主观视觉质量,该方法的去噪结果都优于块匹配三维滤波方法.

摘要：针对复数图像系统所获取的图像具有噪声的问题,将稀疏编码理论扩展到复数域中,并且运用该理论提出一种复数据的降噪算法.该算法采用复数域的正交匹配追赶算法对图像进行稀疏编码,利用自适应方式从待训练含噪图像样本中获取表示词典,并指出最终图像的降噪效果与表示的稀疏度有关.实验结果表明,文中算法对于复数图像取得了很好的降噪效果,尤其是可以有效地提高复数相位的降噪信噪比.

摘要：通过对原非局部均值(NLM)图像去噪算法进行改进,提出一种利用马氏距离作为衡量图像像素点相似性的非局部均值图像去噪算法.首先针对样本空间中马氏距离不稳定的特点计算特征空间中的马氏距离;然后对图像数据进行相关性分析和降维处理,提取数据主成分,简化特征空间中马氏距离的计算方法;最后利用此马氏距离生成高斯加权核函数,对图像进行去噪.采用一系列加有噪声的典型图像对文中算法进行实验,证明了该算法可获得比原NLM图像去噪算法更好的去噪效果;利用多组数据对文中算法中的滤波参数h进行分析,得到噪声方差与滤波参数h的关系式,可以获得接近于改进图像去噪算法的最佳去噪性能.

摘要：针对可见光遥感图像噪声去除问题,设计了一种基于曲波变换与拟合优度检验的遥感图像去噪方法。首先,对遥感图像进行曲波分解,得到曲波分解系数,并对曲波系数进行归一化;然后,利用拟合优度检验对归一化的曲波系数进行局部检验。经过局部检验后,得到真实信号系数,并对其进行逆归一化,得到逆归一化的曲波系数;最后,对曲波系数进行曲波逆变换,得到去噪后的遥感图像。将本文去噪算法与小波阈值去噪算法、曲波阈值去噪算法、小波变换与拟合优度检验去噪算法、曲波循环平移去噪算法进行实验对比。实验结果表明:在峰值信噪比和结构相似性的指标上,本文算法均优于以上几种算法。

摘要：讨论了一种基于非线性扩散方程的图像去噪方法.在讨论了图像去噪的3个基本要求的基础上,总结了平均曲率运动去噪模型和总变差去噪模型中利用保真项的不足.将利用图像的局部信息构造的自适应保真项引入到方向扩散去噪模型中,克服了原有方法在耦合保真项上的不足,使新的非线性扩散去噪模型能够在有效地去除噪声的同时很好地保持目标尖角、边缘等重要的几何结构.实验结果表明,耦合自适应保真项的扩散方程能够很好地保持图像中目标的几何结构,同时具有良好的去噪能力.