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论文研究-基于图像分解的自适应耦合图像恢复方法 .pdf 评分

基于图像分解的自适应耦合图像恢复方法,刘润,付树军,保持特征的图像恢复是图像处理和计算机视觉中的重要内容。该文提出了一种可以增强图像主要特征和保持图像纹理及细节并去除噪声的
国武技论文在线 双向耦合扩散和非局部均值滤波 年 和基于边缘锐化思想,提出了一种叫做冲击滤波器()的双曲 方程来用于图像增强,其模型如下: 其中为沿图像梯度方向的二阶方向导数。模型()容易在图像的边缘处产生锯 齿效应和虚假边缘,因此出现了许多冲击滤波器的改进模型为了避免冲击滤波器的锯 齿效应,我们提出采用一种利用双向耦合扩散 从而保持图像主要特征的边缘锐化 和图像増强方法对图像的结构部分进行增强,模型如下: 其中 为 核函数;和分别为沿图像等灰度线的法向和 切向的二阶方向导数;,和为扩散系数。 另一种有效的图像去噪方法是充分运用像素间相似水的邻域滤波器。 提出了 种基于图像非局部信息的邻域滤波方法即非局部均值滤波方法( 其中为标准差为的 核函数, 为归一化常数, 为滤波参数,与噪声水平有关。该方法对于纹哩图像具有较好的去噪效果 本文模型 相较于方法或者 方法,为了能更好的保持图像的边缘和纹理细节等特征: 我们提出一个基于图像分解的自适应耦合图像恢复模型( ),它包含模型(), ()及(),即首先对含噪纹理图像使用模型()进行分解,然后对结构部分用模 型()进行增强,对振荡部分使用模型()进行去噪 其中为初始待处理图像,为恢复图像,和分别为 和 方法的解。 国武技论文在线 → 数值算法和仿真实验 数值算法 由于上述模型()是由模型(),()和()耦合而成,因此,分别对这三 个模型进行求解。对于模型(),采用 等人提出的迭代投影算法 其中为上的正交投影算子,可按照文献中提供的方法计算。对于模型() 采用文畎中提出的双向耦合扩散格式 进行计算 +△ 其中〓为经过()式计算后待到的图像结构。对 模型采用文献 中的算法。对图像的震荡部分进行非局部均值滤波时,相对」正常的图像,滤波参数应当 适当的取小些以保持图像的纹理。 仿真实验 本节给出一些仿真实验结果来说明本文所述方法的性能。各种方法比较时,每种方法的 参数选取应当使每种方法的实验结果最好 图中,()是包含丰富的纹理细节和大尺度特征的自然图像 ()是加入 怏声的待处理图像。噪声均值为,标准差为 国武技论文在线 图像 含噪图像 图原始图像 国武技论文在线 方法 本文方法(+) 方法局部放大图像 木文方法局部放大图像 图灾验一 在图中,第一行是对待处理含噪图像进行图像分解后的到结果;是图像的结构部 分是图像的纹理噪声部分;在进行参数选取时,为使包含更多的纹理和细节,取 A。第二行是对和分别进行双向耦合扩散增强和非局部均值滤波得到的结果;在 对进行双向耦合扩散时,根据图像的特点,参数分别取 5×10,2=1000 达代次数为;对进行非局部均值滤波时,搜索窗凵大小为 相似度大小为; 。第三行左侧图像是仅用非线性各向异性扩散方法()迭代次的处理结果( △ );右侧是本文方法的最终处理结果。从第四行中两种方法的局部放大图可 以看出:方法虽然可以有效的郾除噪声并保留了图像的主要特征,但是也模糊掉了图像 的人部分纹理;在扩散过程中,方法不能够区分图像的纹理和噪声,从而使得图像的纹 理同噪声一起被平滑掉了。利用本文提岀的方法处理图像得刭了较好的视觉效果:本文方法 在去除噪声的同时,俣留了图像的人部分纹理细节,图像的主要特征也得到了增强。 国武技论文在线 航拍图像 含噪图像 图 图所示是一幅含有大量边缘和细节特征的五角大楼航拍图像,是加入了 噪声的含噪待处理图像。噪声均值为,标准差为 方法 方法 方法 本文方法 图实验二 国武技论文在线 在图中,是用方法处理的结果 ;()是方法处理 的结果,参数选取分别为 ×10,2=1000()是仪用 方法 的处理结果,滤波参数,搜索窗∏为相似度窗∏大小为 ()是本文方 法的处理结果,图像分解吋参数选取分别为A, 对结构部分进行双向耦合扩散 时阈值分别为 5×10,2-1000;对细节和噪声部分进行非局部均值 滤波时,搜索窗口人小为×,相似度窗口人小为×,滤波参数。可以看出: 方法虽然可以有效的去除噪声并保留了图像的主要特征,但也模糊了一些图像的一些细节。 方法能有效的増强图像的边缘特征,但对于图像的细节则无能为力。 方法 虽然有效的去除了嗓声并保留了图傻的部分细节,但是图像的一些边缘也变得很模糊,整嘔 图像显得过于平滑, 方法在对图像进行加权平均的过程中,由于图像的边缘处相 似像素较少,因此使得图像的边缘变得模糊。利用本文提岀的方汯有效地去除了噪声,并保 留了图像的纹理和边缘等特征,达到了比较好的视觉效果。 结论与展望 含噪纹理图像处理的关键是在去除噪声的同时,保留图像的纹理。木文集中各种方法的 优点,提岀了ˉ种基于图像分解的自适应耦合图像恢复方法。将含噪纹理图像分解成结构部 分和振荡部分,对不同的部分采取不同的策略进行去噪或增强。数值实验结果表明对于纹理 图像,本文方法在去除噪声的同时,不仅能够有效的保持图像的纹理,还可以增强图像的主 要特征,产生了比较好的视觉效果。 与此同时,如何更好的恢复一幅图像的纹理和细节仍然是一个没有完全解决的问题,在 以后的工作中,我们将继续致力于解决这个问题,提出更加完善的图像恢复方法,即对于图 像的不同组成部分,继续尝试不同的正则化恢复方法 参考文献 国武技论文在线

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