针对遥感影像高密度脉冲混合噪声去噪的问题,提出一种高效决策中值滤波算法(efficient decision-based algorithm, EDBA)和三维块匹配算法(block-matching and 3D filtering, BM3D)相结合的混合噪声去除方法。通过EDBA算法对原始噪声图...针对遥感影像高密度脉冲混合噪声去噪的问题,提出一种高效决策中值滤波算法(efficient decision-based algorithm, EDBA)和三维块匹配算法(block-matching and 3D filtering, BM3D)相结合的混合噪声去除方法。通过EDBA算法对原始噪声图像进行预处理,快速有效地解决原始影像中高密度脉冲去噪的问题,并利用BM3D算法消除影像中高斯白噪声的干扰。实验以峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似度(structural similarity, SSIM)作为评价指标,与非局部均值滤波算法(non-local mean, NLM)、BM3D算法、自适应中值滤波器(adaptive median filter, AMF)-BM3D算法进行对比分析。实验结果表明:随着噪声密度的增加,具有更好效果。如在脉冲噪声密度为0.01情况下,该方法PSNR相较BM3D提高2.5~3 dB,SSIM提高约6%。整体上,新方法的遥感影像高密度脉冲混合噪声的去噪效果优于传统单一去噪算法和同类型混合算法,在遥感影像混合噪声的去除上,具有一定的应用价值。展开更多
针对磁共振(magnetic resonance,MR)幅度图像中带有不易去除的与信号相关的莱斯(Rician)噪声问题,利用其复数图像中的实部与虚部所含噪声为不相关的加性高斯白噪声这一特性,代替对幅度图像直接去噪,提出将原始对偶字典学习(predual dict...针对磁共振(magnetic resonance,MR)幅度图像中带有不易去除的与信号相关的莱斯(Rician)噪声问题,利用其复数图像中的实部与虚部所含噪声为不相关的加性高斯白噪声这一特性,代替对幅度图像直接去噪,提出将原始对偶字典学习(predual dictionary learning,PDL)算法用于对MR复数图像的实部与虚部分别进行去噪,然后组合得到幅度图像的方法.经仿真实验和在HT-MRSI50-50(50 mm)1.2 T小动物核磁共振系统中的实际应用,证明所提方法较直接对幅度图像去噪取得更好的效果,在有效去除MR图像噪声的同时能较好地保持图像中的细节.与经典的字典学习算法核奇异值分解(kernel singular value decomposition,K-SVD)相比,PDL算法去噪效果优于K-SVD算法,而运算速度提高约5倍.与经典的基于非局部相似块的三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering,BM3D)算法相比,在噪声水平较低时PDL算法略优于BM3D算法,噪声水平较高时BM3D算法略优于PDL算法,两者总体比较接近.展开更多
文摘针对遥感影像高密度脉冲混合噪声去噪的问题,提出一种高效决策中值滤波算法(efficient decision-based algorithm, EDBA)和三维块匹配算法(block-matching and 3D filtering, BM3D)相结合的混合噪声去除方法。通过EDBA算法对原始噪声图像进行预处理,快速有效地解决原始影像中高密度脉冲去噪的问题,并利用BM3D算法消除影像中高斯白噪声的干扰。实验以峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似度(structural similarity, SSIM)作为评价指标,与非局部均值滤波算法(non-local mean, NLM)、BM3D算法、自适应中值滤波器(adaptive median filter, AMF)-BM3D算法进行对比分析。实验结果表明:随着噪声密度的增加,具有更好效果。如在脉冲噪声密度为0.01情况下,该方法PSNR相较BM3D提高2.5~3 dB,SSIM提高约6%。整体上,新方法的遥感影像高密度脉冲混合噪声的去噪效果优于传统单一去噪算法和同类型混合算法,在遥感影像混合噪声的去除上,具有一定的应用价值。
文摘针对磁共振(magnetic resonance,MR)幅度图像中带有不易去除的与信号相关的莱斯(Rician)噪声问题,利用其复数图像中的实部与虚部所含噪声为不相关的加性高斯白噪声这一特性,代替对幅度图像直接去噪,提出将原始对偶字典学习(predual dictionary learning,PDL)算法用于对MR复数图像的实部与虚部分别进行去噪,然后组合得到幅度图像的方法.经仿真实验和在HT-MRSI50-50(50 mm)1.2 T小动物核磁共振系统中的实际应用,证明所提方法较直接对幅度图像去噪取得更好的效果,在有效去除MR图像噪声的同时能较好地保持图像中的细节.与经典的字典学习算法核奇异值分解(kernel singular value decomposition,K-SVD)相比,PDL算法去噪效果优于K-SVD算法,而运算速度提高约5倍.与经典的基于非局部相似块的三维块匹配滤波(block-matching and 3D filtering,BM3D)算法相比,在噪声水平较低时PDL算法略优于BM3D算法,噪声水平较高时BM3D算法略优于PDL算法,两者总体比较接近.
