对Buades等人提出的非局部均值图像去噪算法进行改进。传统的方法在滤波参数定义上存在缺陷,为了解决这个问题,通过建立噪声方差与滤波系数的关系,提出解决噪声估计的方法。另外,根据小波系数的分布特点,利用GGD模型参数(尺度和形状参数)对系数进行拟合,并用GGD模型参数提出一种有效的噪声方差估计算法。实验结果表明,该噪声方差估计算法不仅能有效地估计噪声方差大小,而且使原有的非局部均值算法具有自适应性。这种自适应的非局部均值算法可以达到近似最优,具有鲁棒性和快速性,且算法精度高。

煤矿井下低照度成像环境会导致图像中产生泊松噪声,将引起激光光斑图像的强度和形状分布的不确定性,从而影响激光三角测距的精度。提出了一种基于PURE-LET(Poisson Unbiased Risk Estimator-Linear Expansion of Threshholds)的煤位表面激光光斑图像的快速小波域去噪算法。给出了泊松噪声下小波系数估计MSE(Mean Squared Error)的一个无偏估计子PURE,并将小波系数估计子写作一组基本阈值函数的线性组合以提高算法速度。仿真图像与真实煤仓图像的实验显示,与3种典型图像去噪算法(BayesShrink,Poisson_NLMeans,PURE-LET)相比,提出的PURELET-Smooth算法具有更好的噪声抑制能力,同时具有保持图像边缘结构和快速计算的特点,这在实时光斑质心精确计算和三角测距应用中是一个明显优势。此外此算法具有阈值函数组合系数的快速自动计算特点,适用于自动煤位检测应用。

tv模型原理与c++实现全变分

改进的 K-means 聚类算法

针对监控视频图像的特点，提出了一种基于时空联合的实时视频降噪算法。该算法通过结合多帧图像进行运动检测，自适应地区分图像的运动区域和静止区域，对静止区域采用时域加权均值滤波，对运动区域采用空域ANL滤波。实验结果表明，该算法由于准确地区分了图像的运动区域和静止区域，充分利用了视频的时域、空域信息，在不造成运动拖影的前提下，能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量，同时满足实时性要求。

非局部均值滤波(Non-Local Means，NLM)是一种有效的图像去噪算法．但它仅利用了图像的表面特征而忽略了图像的结构信息，其相似度量标准泛化能力差，相似集合的准确性低．笔者提出一种基于结构相似度(Structure Similarity，SSIM)全参考模型的非局部均值图像去噪方法．由于SSIM能够更好的描述图像块的全局特征和结构特征，基于此模型的相似度量具有较强的泛化能力．实验结果证明，此方法对自然图像的去噪效果优于传统的NLM算法．

内含10种降噪算法，包含小波变换、形态滤波、平滑滤波、奇异谱分析、卡尔曼滤波、中值滤波、EMD等等。

在现有阈值去噪算法的基础上提出了一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法，该算法提出的新阈值函数具有连续可导、小波系数偏差小、阈值自适应性强等优势。不仅保留了分解后的低频小波系数，还有效滤除了高频系数中的噪声系数，使得重构后的图像更接近原始图像。对高斯白噪声的Bridge图像、Lena图像及含“斑点噪声”的B超Fetus图像进行仿真，实验的结果表明，无论是新阈值函数的视觉效果，还是定量指标PSNR和MSE，均优于现有的阈值图像去噪算法。其边缘及细节信息能得到较好的保护，无明显振荡，图像更平滑、均匀，且在复杂噪声背景下，该方法具有较好的顽健性。

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究，简单介绍一般图像去噪方法，详细介绍贝叶斯模型以及用于小波去噪的方法

语音信号处理-降噪算法模型：内含数据集以及源码