自适应全变分图像去噪模型及其快速求解 被引量：18

1

作者 刘文 吴传生 许田 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第12期4797-4800,共4页

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自适应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果... 在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自适应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明,自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。 展开更多

关键词 图像去噪 全变分模型 Bregman迭代正则化 分裂Bregman迭代算法

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全变分自适应图像去噪模型 被引量：46

2

作者 张红英 彭启琮 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期50-53,共4页

通过分析三种主要变分去噪模型(调和、全变分以及广义全变分模型)的优缺点,提出了一种基于全变分的自适应图像去噪模型。该模型根据噪声图像的信噪比,采用高斯滤波器对图像进行预处理,克服了全变分模型引入的阶梯效应;利用图像中每一像... 通过分析三种主要变分去噪模型(调和、全变分以及广义全变分模型)的优缺点,提出了一种基于全变分的自适应图像去噪模型。该模型根据噪声图像的信噪比,采用高斯滤波器对图像进行预处理,克服了全变分模型引入的阶梯效应;利用图像中每一像素点的梯度信息,自适应选取去噪模型中决定扩散强弱的参数p(x,y),使接近边缘处平滑较弱,远离边缘处平滑较强。数值实验表明,本方法在去除噪声的同时保留了图像的细节信息,取得了很好的降噪性能,其峰值信噪比(PSNR)在高噪声水平下,较其他变分方法至少提高1.0dB左右。 展开更多

关键词 图像去噪 图像复原 全变分模型 自适应去噪

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基于滤波器的局部自适应全变分图像去噪模型 被引量：4

3

作者 史宝丽 何泊 +1 位作者 王治国 庞志峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期158-162,共5页

综合利用冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理,然后基于边缘检测函数建立反映图像局部特征的自适应权函数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的局部自适应性的全变分模型,并建议用本原对偶算法快速求解。实验... 综合利用冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理,然后基于边缘检测函数建立反映图像局部特征的自适应权函数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的局部自适应性的全变分模型,并建议用本原对偶算法快速求解。实验结果表明,同传统的全变分图像去噪模型相比,该局部自适应全变分模型在消除噪声的同时能很好地保持图像的边缘轮廓和纹理等细节特征,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。 展开更多

关键词 图像去噪 自适应权函数 全变分模型 本原对偶算法

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一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法 被引量：6

4

作者 呼亚萍 孔韦韦 +1 位作者 黄翠玲 李萌 《电讯技术》 北大核心 2020年第10期1194-1199,共6页

梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降... 梯度模值较易受到外界影响,导致全变分模型在大噪声点处往往不能很好地消除噪声,从而产生阶梯效应。针对该问题,提出了一种基于卷积运算与全变分模型的图像去噪方法。首先,针对以扩散形式获得的图像像素点进行卷积运算,利用滤波去噪降低大噪声点的灰度值;其次,以能量泛函形式构建图像全变分模型,并求解泛函对应的拉格朗日方程极小值来实现图像去噪;最后,将去噪后图像作为双边滤波算法的引导图像进行二次去噪,从而进一步提升图像去噪质量。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该模型对去噪过程中的阶梯效应问题具有较好的处理效果。 展开更多

关键词 图像去噪 卷积运算 全变分模型 双边滤波

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基于边缘检测全变分模型的图像去噪方法 被引量：10

5

作者 呼亚萍 孔韦韦 +1 位作者 李萌 黄翠玲 《现代电子技术》 2021年第5期52-56,共5页

针对抑制噪声过程中图像边缘和细节信息易模糊的现状,提出一种基于边缘检测全变分(TV)模型的图像去噪方法。首先,利用Canny算子对图像边缘加以检测;其次,针对图像边缘区域进行膨胀处理以适当扩展边缘区域;最后,分别采用TV模型和均值滤... 针对抑制噪声过程中图像边缘和细节信息易模糊的现状,提出一种基于边缘检测全变分(TV)模型的图像去噪方法。首先,利用Canny算子对图像边缘加以检测;其次,针对图像边缘区域进行膨胀处理以适当扩展边缘区域;最后,分别采用TV模型和均值滤波器对膨胀后的图像边缘和非边缘区域进行去噪处理。仿真实验结果表明,与经典方法相比,该方法不仅能够较理想地去除原图像中存在的噪声,还能够很好地保留图像中原始的边缘和细节信息。 展开更多

关键词 图像去噪 边缘检测 边缘膨胀 图像分割 全变分模型 图像拼接

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改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法 被引量：9

6

作者 呼亚萍 孔韦韦 +1 位作者 李萌 黄翠玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第17期203-209,共7页

全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接。对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,求解泛函函数所对应的... 全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接。对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值,达到图像去噪的效果;采用SIFT(Scale Invariable Feature Transfomation)特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配;对待拼接图像进行加权融合处理,优化视觉效果。仿真实验结果表明,与经典算法相比,该研究能够较理想地去除图像中的噪声,降低全景图像拼接过程中的干扰,提高视觉效果。 展开更多

关键词 图像去噪 卷积运算 全变分(tv)图像去噪模型 尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配 图像拼接 图像融合

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基于小波阈值和全变分模型的图像去噪 被引量：17

7

作者 张弘 周晓莉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3504-3507,3520,共5页

针对小波阈值函数去噪不彻底并且造成图像边缘模糊的问题,提出一种自适应小波阈值和全变分模型相结合的去噪方法。利用小波变换的时频域特性将含噪图像分解得到各维度小波系数,对低频小波系数利用全变分模型去噪,对于高频系数根据不同... 针对小波阈值函数去噪不彻底并且造成图像边缘模糊的问题,提出一种自适应小波阈值和全变分模型相结合的去噪方法。利用小波变换的时频域特性将含噪图像分解得到各维度小波系数,对低频小波系数利用全变分模型去噪,对于高频系数根据不同分解尺度选择不同的最佳阈值去噪,克服了统一阈值的不足,增强了算法的自适应性。理论分析和仿真实验结果表明,所提方法兼顾了小波变换和全变分模型的去噪优点,在有效去除噪声的同时更完整地保留了图像的边缘和细节信息,有较高的结构相似度和峰值信噪比。 展开更多

关键词 图像去噪 自适应阈值 小波变换 全变分模型

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全变分引导图像去噪 被引量：3

8

作者 芦碧波 王建龙 郑艳梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期207-210,270,共5页

引导滤波要求具有良好结构的引导图像进行辅助滤波。当噪声较多时,引导图像中的结构、边缘等遭到破坏,无法提供有效的引导信息,严重影响去噪效果。经典的全变分模型可以得到分片常数图像,具有良好的保持边界和结构的性能,可为引导滤波... 引导滤波要求具有良好结构的引导图像进行辅助滤波。当噪声较多时,引导图像中的结构、边缘等遭到破坏,无法提供有效的引导信息,严重影响去噪效果。经典的全变分模型可以得到分片常数图像,具有良好的保持边界和结构的性能,可为引导滤波提供鲁棒的引导信息。为此,结合全变分模型和引导滤波,以噪声图像作为输入,利用全变分模型处理后的图像作为引导图像,而后进行引导滤波,并对上述过程进行迭代处理,以消除全变分模型带来的阶梯效应。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时保持更多的细节,同时减轻全变分模型的阶梯效应。 展开更多

关键词 图像去噪 引导滤波 全变分模型 边界保持 滤波核

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基于混合变分模型的图像去噪 被引量：2

9

作者 周杨 温兴平 +1 位作者 张丽娟 王军 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第24期183-186,共4页

为了有效抑制噪声,获得更好的视觉效果,提出了一种基于混合变分模型的图像去噪方法。将调和模型和全变分模型进行融合,增强模型的去噪性能,根据自适应选取组合系数,组合系数较大时偏向于全变分模型,较小时偏向于调和模型,这样不仅可以... 为了有效抑制噪声,获得更好的视觉效果,提出了一种基于混合变分模型的图像去噪方法。将调和模型和全变分模型进行融合,增强模型的去噪性能,根据自适应选取组合系数,组合系数较大时偏向于全变分模型,较小时偏向于调和模型,这样不仅可以有效去除阶梯效应,同时保护边缘细节,采用仿真对比实验以测试模型性能。结果表明,相对其他去噪模型,相同条件下,该模型取得更优的去噪声效果,提高了图像的质量。 展开更多

关键词 图像去噪 调和模型 全变分模型 自适应去噪

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基于分形维数的全变分图像平滑模型 被引量：2

10

作者 王小侠 赵凤群 +1 位作者 戴芳 郭文艳 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期94-97,共4页

针对标准全变分模型用梯度检测边缘易受噪音干扰产生"阶梯"效应和在处理纹理丰富的图像时易丢失细节纹理信息的缺点,提出了一种基于分形维数的全变分模型,该模型可利用图像局部分形维数来检测边缘,能够准确识别真实边缘、剔... 针对标准全变分模型用梯度检测边缘易受噪音干扰产生"阶梯"效应和在处理纹理丰富的图像时易丢失细节纹理信息的缺点,提出了一种基于分形维数的全变分模型,该模型可利用图像局部分形维数来检测边缘,能够准确识别真实边缘、剔除假性边缘,从而抑制"阶梯"效应,可保护纹理丰富的图像的纹理细节信息。平滑后的图像显示出改进方法能有效去除噪声并减弱"阶梯"效应,获得较高峰值的信噪比。 展开更多

关键词 图像去噪 tv模型 分形维数 边缘检测

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基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型 被引量：16

11

作者 蒋伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期753-756,共4页

将分数阶微分理论和全变分方法相结合应用于图像去噪,提出了一种基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型。该模型很好地继承了现有的全变分(TV)模型去噪效果与保持图像边缘细节特征的优点,同时利用分数阶微分运算特有的幅频特性优势,较... 将分数阶微分理论和全变分方法相结合应用于图像去噪,提出了一种基于分数阶偏微分方程的图像去噪新模型。该模型很好地继承了现有的全变分(TV)模型去噪效果与保持图像边缘细节特征的优点,同时利用分数阶微分运算特有的幅频特性优势,较好地保留了图像平滑区域中灰度变化不大的纹理细节。实验结果表明:一方面,与现有去噪方法相比,新模型不仅具有较强的抑制噪声能力,而且能较好地保持图像边缘特征,还能保留更多的图像纹理细节信息,优于常用的整数阶偏微分图像去噪方法;另一方面,从峰值信噪比的对比实验可以看出该模型去噪效果优于其他方法,较好地达到了去噪目的,是一种有效、实用的图像去噪模型。 展开更多

关键词 图像去噪 分数阶微分 全变分模型

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一种改进的全变分(TV)修补模型 被引量：1

12

作者 邢天璋 彭进业 王大凯 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期948-951,959,共5页

目的提出一种全变分(TV)修补模型的改进方案,而且具有良好的边缘特性,并弥补原有的TV修补模型的不能满足连通性原则的缺陷。方法定义在图像修补区定义一种"加权全变分,即沿修补区边界法线方向的梯度分量对全变分的贡献,远大于沿切... 目的提出一种全变分(TV)修补模型的改进方案,而且具有良好的边缘特性,并弥补原有的TV修补模型的不能满足连通性原则的缺陷。方法定义在图像修补区定义一种"加权全变分,即沿修补区边界法线方向的梯度分量对全变分的贡献,远大于沿切线方向的梯度分量的贡献。结果通过对相同的受损图像,采用原有模型和改进模型作比对实验表明,文中的改进模型可以完全满足图像修补的连通性原则。结论改进的TV模型较原始TV模型更适合于非纹理图像修复。 展开更多

关键词 图像修补 全变分(tv)模型 连通性原则 权因子

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基于非局部总广义变分的图像去噪 被引量：1

13

作者 王小玉 郭晓中 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期1520-1524,共5页

针对全变分(TV)模型在去除图像噪声时容易产生阶梯效应的缺点,将二阶总广义变分(TGV)作为正则项应用于全变分模型中可以有效地去除阶梯效应,并且还能够更好地保持图像边缘纹理结构;利用非局部均值滤波算法的思想来构造非局部微分算子,... 针对全变分(TV)模型在去除图像噪声时容易产生阶梯效应的缺点,将二阶总广义变分(TGV)作为正则项应用于全变分模型中可以有效地去除阶梯效应,并且还能够更好地保持图像边缘纹理结构;利用非局部均值滤波算法的思想来构造非局部微分算子,将非局部微分算子应用于总广义变分模型中,综合提出了一种基于非局部总广义变分的图像去噪新模型。新模型充分利用了图像的全局信息进行去噪。实验结果显示了该模型的有效性和优越性。 展开更多

关键词 全变分模型 总广义变分 非局部均值滤波 非局部微分算子 图像去噪

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一种抑制图像阶梯效应的改进全变分去噪方法 被引量：2

14

作者 周国栋 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第4期263-268,共6页

针对全变分图像去噪算法中处理边缘区域与平滑区域相互冲突从而导致阶梯效应的问题,提出利用局部梯度阈值对两者进行分开滤波去噪的方法。在分析现有利用小波变换进行噪声预测的基础上,提出更精确的改进预测算法;通过实验,得到局部梯度... 针对全变分图像去噪算法中处理边缘区域与平滑区域相互冲突从而导致阶梯效应的问题,提出利用局部梯度阈值对两者进行分开滤波去噪的方法。在分析现有利用小波变换进行噪声预测的基础上,提出更精确的改进预测算法;通过实验,得到局部梯度阈值与噪声方差的关系方程,以及最优梯度阈值的估算方法;给出改进算法的步骤与迭代方法。实验结果表明,该算法能有效去除图像上的高斯噪声、获得较好的边缘保护效果,同时能克服全变分去噪后复原图像出现阶梯效应的问题。 展开更多

关键词 全变分模型 噪声预测 阶梯效应 图像去噪

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去除阶梯效应的TV+H^1+H^0变分分解模型

15

作者 方壮 唐利明 +1 位作者 陈世强 向长城 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期1-6,23,共7页

针对基于全变分(Total Variation,TV)极小的变分分解中,结构分量中容易出现阶梯现象而降低图像视觉效果的缺点,提出了一个去除阶梯效应的TV+H1+H0变分分解模型。新模型分别采用TV刻画结构分量的分片常值,采用H1半范数刻画分片光滑,则图... 针对基于全变分(Total Variation,TV)极小的变分分解中,结构分量中容易出现阶梯现象而降低图像视觉效果的缺点,提出了一个去除阶梯效应的TV+H1+H0变分分解模型。新模型分别采用TV刻画结构分量的分片常值,采用H1半范数刻画分片光滑,则图像结构被看成是TV分量与H1分量之和。由于新的结构中包含了分片光滑的H1分量,所以可以一定程度去除阶梯现象。理论证明了模型的解的非平凡性,并且采用交替迭代算法对模型进行了数值求解。实验中以噪声人造图像和自然图像为实验对象,将分解模型应用到图像去噪,相对于经典的ROF模型和PVD模型,新模型取得了明显的优势。 展开更多

关键词 全变分(tv) ROF模型 非平凡性 变分分解 图像去噪

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基于迭代停止准则的自适应TV模型

16

作者 王益艳 《贵州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第1期75-80,共6页

针对全变分去噪模型参数调整困难的不足,提出基于峰值信噪比和基于归一化步长差分能量的停止准则,并获得了具有自适应迭代性能的全变分模型。同时,该模型在滤波过程中,根据图像能量信息和噪声方差对拉格朗日规整化参数进行同步更新。多... 针对全变分去噪模型参数调整困难的不足,提出基于峰值信噪比和基于归一化步长差分能量的停止准则,并获得了具有自适应迭代性能的全变分模型。同时,该模型在滤波过程中,根据图像能量信息和噪声方差对拉格朗日规整化参数进行同步更新。多组仿真实验结果表明,该模型在去除噪声的同时保护了图像的边缘细节。无论是主观视觉效果还是RMSE、PSNR、SSIM等客观性能指标都明显优于其他全变分模型。 展开更多

关键词 图像去噪 全变分模型 停止准则 峰值信噪比 归一化步长差分能量

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基于可变指数及L1保真项的图像去噪算法 被引量：3

17

作者 耿海 何小卫 樊骏笠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第10期2931-2934,共4页

全变分(TV)模型采用了梯度的1范数作为正则化约束,它能够沿着梯度方向较好地保护图像的边缘信息,但在图像较均匀区域,容易产生"阶梯"效应。利用梯度的可变指数函数作为正则化项,提出TV模型的改进模型,该模型既保持TV模型保护... 全变分(TV)模型采用了梯度的1范数作为正则化约束,它能够沿着梯度方向较好地保护图像的边缘信息,但在图像较均匀区域,容易产生"阶梯"效应。利用梯度的可变指数函数作为正则化项,提出TV模型的改进模型,该模型既保持TV模型保护图像边缘信息的优点,又可以明显地减少非边界区域"阶梯"效应的产生,同时把u-f的1范数作为数据保真项增强了模型修复图像破损部分的能力。 展开更多

关键词 图像去噪 全变分模型 可变指数函数 正则化 L1范数

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基于特征探测函数的图像去噪 被引量：3

18

作者 任丽莎 贾瑞芝 杨莹 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2011年第9期43-47,共5页

借助于图像信息结构张量的思想,构造出一个图像特征探测函数,然后在结合TV正则项的各向异性扩散可以保持边界的特点以及高阶PDE可以降低块状效应的的优势,提出了一个新的加权的图像去噪模型。利用数值模拟实验说明此模型的有效性。

关键词 tv模型 高阶PDE 特征探测函数 图像去噪

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基于整体变分和变换域分析的复合去噪模型 被引量：1

19

作者 仵冀颖 阮秋琦 《信号处理》 CSCD 北大核心 2008年第2期277-280,共4页

本文在泛函空间理论基础上提出了一种整体变分与小波阈值萎缩复合的图像去噪模型。复合模型在小空间规整化约束下实现整体变分优化去噪,保持图像边缘特征减弱值阶跃现象;复合模型处理图像中不存在Gibbs现象且可应用于大噪声图像恢复缺... 本文在泛函空间理论基础上提出了一种整体变分与小波阈值萎缩复合的图像去噪模型。复合模型在小空间规整化约束下实现整体变分优化去噪,保持图像边缘特征减弱值阶跃现象;复合模型处理图像中不存在Gibbs现象且可应用于大噪声图像恢复缺失信息。DCT变换是一种表征图像纹理特征的变换域处理方式,本文最后将DCT变换引入复合模型,得到保持纹理特征的复合去噪模型。理论和实验证明了本文提出的模型在图像去噪中的有效性。 展开更多

关键词 图像去噪 整体变分模型(tv) 小波阈值萎缩 DCT变换 特征保持

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基于局部结构信息的自适应混合变分模型 被引量：1

20

作者 王益艳 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 2014年第6期170-174,共5页

首先从各向异性扩散的角度分析了调和模型和全变分模型的不足,并利用结构张量信息,提出了一种加权型的混合变分滤波模型.该模型可以根据图像的局部结构特征自适应选取扩散系数,在图像平坦区域,具有各向同性扩散,而在图像边缘,则只沿着... 首先从各向异性扩散的角度分析了调和模型和全变分模型的不足,并利用结构张量信息,提出了一种加权型的混合变分滤波模型.该模型可以根据图像的局部结构特征自适应选取扩散系数,在图像平坦区域,具有各向同性扩散,而在图像边缘,则只沿着切向扩散.该模型兼顾了调和模型和全变分模型的优点,能在去噪的同时有效保护边缘细节.仿真结果表明,该模型比其它几种变分模型在同等测试条件下具有更好的客观性能评价,尤其是迭代次数更少. 展开更多

关键词 图像去噪 调和模型 全变分模型 结构张量

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