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视频图像去噪算法概述.doc

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性(或梯度信息)检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程(PDE)的图像降噪算法相比,该算法将信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)提高至16.602480 dB和31.284672 dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。

matlab生成维纳过程代码BM3D去噪 该项目是基于OpenCV库的最新BM3D（块匹配和3D滤波）图像去噪算法的C ++实现。 ##（1）。 项目配置 该项目在Microsoft Visual C ++ 2015 Express和OpenCV 2.2.0中实现。 成功安装VC2015和OpenCV 2.2之后，BCDenoising解决方案应设置必要的文件，包括lib目录和可靠的lib文件。 例如，OpenCV2.2安装在“ C：\ OpenCV2.2。”中。 CMake使用Visual C ++ 2015在“ C：\ OpenCV2.2 \ VS2015 \”中生成一个动态的opencv解决方案。 所有设置都保存在当前解决方案中。 请更改它们以更正OpenCV目录。 转到文件夹“ \ BCDenoising \”。 使用Visual C ++ 2015（或其他VC ++版本）打开“ BCDenoising.sln”，并将其设置为发布模式。 在“解决方案资源管理器”窗口中，右键单击BCDenoising，然后打开属性页。 在“配置属性-> C / C ++->常规”中，输入“ C：

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通过分析研究发现 D．L．Donoho 提出的小波阈值去噪方法，以及文中提及的已构造出的小波阈值函数在图像去噪.方面仍存在问题。为了进一步改善这些问题，综合典型的小波阈值函数的优点与一些改进方法，提出一种改进的新阈值.函数。该阈值函数不仅在阈值处连续，而且含有参数，可通过调整参数来调节阈值化小波系数和原始小波系数之间的恒.定偏差，同时其还具有可微性便于计算。为了突出表现构造的新阈值函数的优越性，通过仿真实验对文中提出的几种小.波去噪方法的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNＲ)进行对比。实验结果表明，利用新构造的阈值函数去噪，去噪后的图像.无论是视觉效果还是在均方差、峰值信噪比等的性能上都比传统的软、硬阈值和已有的阈值去噪效果好。

通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪声源进行分析,提出了一种将小波变换和分数阶积分结合的OCT图像去噪方法。先将OCT图像进行小波分解,获得不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对水平、垂直和对角三个方向的高频细节图像采用三种改进的分数阶积分Tiansi模板进行滤波,最后将低频近似图像与三个分数阶积分滤波后的高频细节图像合成,得到去噪后的图像。实验结果表明;该算法在有效降低OCT图像散斑噪声的同时,尽可能地保留了图像的细节;相比经典的去噪算法和单一的分数阶积分算法,本文算法的去噪效果较好。

传统非局部平均(Non-Local Means, NLM)图像去噪算法的像素相似性度量可靠性较差，其关键滤波参数选取与优化值偏差较大。针对上述问题，提出了一种改进的NLM图像去噪算法。首先，滤除方法噪声中的噪声分量，保留有用图像信息；然后，联合去噪结果与处理后的方法噪声重新定义NLM算法的相似权函数，更好地利用原图像的信息；最后，采用噪声标准差二次函数的方式设置滤波参数，相比于传统的线性正比方式选取参数，这种选取方式在不同噪声强度下均能获得较优的参数值。对几个标准测试图像的去噪结果表明，提出的改进NLM算法获得了较好的去噪效果，优于相比较的几种方法。

使用 TV-L1 模型对原始对偶算法进行优化的图像去噪。 该函数最小化以下降噪模型 wrt I： sum(sqrt(Ix^2 + Iy^2)) + lambda*||I - g|| 其中 I 是去噪图像，Ix, Iy 是它的梯度，g 是观察到的图像和 lambda 是正则化系数。 较小的 lambda 值会导致更具攻击性去噪。 有关更多详细信息，请参阅* A. Mordvintsev：ROF 和 TV-L1 使用 Primal-Dual 算法去噪， http://znah.net/rof-and-tv-l1-denoising-with-primal-dual-algorithm.html 也存档为http://www.webcitation.org/6rEjLnF1F * Chambolle等。 图像分析总变异简介，2009 年。 https://hal.ar