基于图的数字全变差模型及其带噪图像任意精度放大 被引量：6

1

作者 肖亮 吴慧中 +2 位作者 韦志辉 汤淑春 刘扬 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期51-56,共6页

分析了利用Sobolev空间Tikhonov正则化模型对带噪图像进行放大的不足 ,基于图像的修复模型 ,提出带噪图像放大的数字全变差模型 利用有向图构造出兼顾噪声去除和图像放大的数字TV滤波器 ,并利用该滤波器提出一种新颖的图像放大算法 作... 分析了利用Sobolev空间Tikhonov正则化模型对带噪图像进行放大的不足 ,基于图像的修复模型 ,提出带噪图像放大的数字全变差模型 利用有向图构造出兼顾噪声去除和图像放大的数字TV滤波器 ,并利用该滤波器提出一种新颖的图像放大算法 作为算法对比 ,利用Sobolev空间Tikhonov正则化模型 ,提出相对应的数字Tikhonov放大算法 结果表明 :数字TV放大算法明显优于数字Tikhonov放大算法 ,不仅较好地抑制了噪声的影响 ,而且使得任意精度放大的图像边缘清晰、过渡自然 。 展开更多

关键词 带噪图像 图像放大 数字全变差模型 有向图 滤波器

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基于全变差模型与卷积神经网络的模糊图像恢复 被引量：8

2

作者 杨琼 况姗芸 冯义东 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期277-283,共7页

为了提高模糊图像恢复性能,采用全变差(TV)正则模型进行粗粒度去模糊,运用卷积神经网络(CNN)算法进行模糊图像的像素恢复。首先,根据图像包含的噪声类型选择合适的TV模型,并针对每个像素点进行原始图像和模糊图像的TV正则最小值求解,以... 为了提高模糊图像恢复性能,采用全变差(TV)正则模型进行粗粒度去模糊,运用卷积神经网络(CNN)算法进行模糊图像的像素恢复。首先,根据图像包含的噪声类型选择合适的TV模型,并针对每个像素点进行原始图像和模糊图像的TV正则最小值求解,以实现图像去模糊操作。然后,建立CNN图像恢复优化模型,将经过TV正则化后的分块图像样本作为CNN输入,结合图像信噪比(SNR)增益阈值,通过训练获得图像恢复结果。实验结果表明,采用TV正则策略及CNN的卷积优化,能够满足不同图像模糊核类别和尺寸,以及不同噪声的图像恢复需求,有效提高模糊图像的复原性能。分别采用R-L算法、反向传播神经网络(BPNN)、生成对抗网络(GAN)和TV-CNN算法对5类图像样本集进行性能仿真。通过合理设置卷积核尺寸,相比于其他模糊图像恢复算法,TV-CNN算法能够获得更优的图像恢复质量,且能够有效应对不同模糊核尺寸和不同等级噪声所带来的图像恢复难的问题。 展开更多

关键词 全变差模型 卷积神经网络 模糊图像 图像恢复 模糊核 反向传播神经网络 生成对抗网络

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基于全变差和P-Laplace模型的混合图像修复算法 被引量：7

3

作者 李丹 仲崇权 +1 位作者 王世强 陈祖军 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期676-681,共6页

图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一.在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(total variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域容易产生阶梯效应;而在图像平坦区域具有良好修复效果的P-Lapl... 图像修复是近年来图像处理研究的主要问题之一.在基于偏微分方程的修复算法中,全变差(total variation,TV)模型能够很好地保护图像边缘信息,但其各向异性扩散方式在平坦区域容易产生阶梯效应;而在图像平坦区域具有良好修复效果的P-Laplace模型,其各向同性扩散方式不适于修复图像边缘信息.将TV模型和P-Laplace模型有机结合起来,提出了一种混合图像修复算法.提出的扩散控制参数k能够根据待修复像素所在区域调节两种信息扩散方式的重要程度,实现混合图像修复.实验结果表明,所提算法获得了更好的修复结果. 展开更多

关键词 图像修复 全变差(TV)模型 P-Laplace 模型

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一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法 被引量：5

4

作者 左平 王洋 申延成 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期81-85,共5页

提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法,并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法,改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题,同时保留了图像中的边缘信息.数值实验表明,用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比... 提出一种基于全变差(TV)模型和小波包变换的图像去噪算法,并给出了针对该模型的一种改进正则化参数选取方法,改善了全变差模型去噪中出现的块效应问题,同时保留了图像中的边缘信息.数值实验表明,用所给算法去噪可得到较高的峰值信噪比和较好的视觉效果. 展开更多

关键词 图像处理 图像去噪 全变差模型 小波包变换

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多尺度全变差图像去噪算法 被引量：2

5

作者 曾泰山 鲁春元 《华南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第4期42-44,共3页

结合小波和全变差方法,提出了一种多尺度全变差去噪算法.该算法结合了小波的多尺度结构,并通过对多层小波分解后的高低频施加不同的正则化参数,在频率域上实行多尺度全变差去噪.实验结果证明,所提出的算法相对于全变差去噪方法和小波去... 结合小波和全变差方法,提出了一种多尺度全变差去噪算法.该算法结合了小波的多尺度结构,并通过对多层小波分解后的高低频施加不同的正则化参数,在频率域上实行多尺度全变差去噪.实验结果证明,所提出的算法相对于全变差去噪方法和小波去噪方法,能够更好地抑制噪声、保持边缘和消除阶梯效应. 展开更多

关键词 图像去噪 全变差模型 多尺度 保边缘

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一种改进全变差正则化的Shearlet自适应带钢图像去噪算法 被引量：5

6

作者 韩英莉 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期105-110,共6页

目的有效去除生产现场所采集的带钢图像上的混合噪声。方法结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质与全变分各向异性扩散的优点,提出一种带钢图像去噪新算法。对Shearlet变换分解后的图像进行硬阈值处理,再进行Shearlet变换... 目的有效去除生产现场所采集的带钢图像上的混合噪声。方法结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质与全变分各向异性扩散的优点,提出一种带钢图像去噪新算法。对Shearlet变换分解后的图像进行硬阈值处理,再进行Shearlet变换重构形成估计图像,采用改进自适应的变差正则化的极小化迭代模型对估计图像进行迭代修正。结果去噪后的图像具有很好的视觉效果,避免了伪吉布斯效应的产生。在强噪水平下,对比新模型与小波去噪,PSNR提高了约9 d B,均方差降低了约319。结论该方法获得了较好的峰值信噪比增益,使信号幅度有较高的保真度,具有更好的平滑噪声和边缘保持功能。 展开更多

关键词 冷轧带钢 图像去噪 SHEARLET变换 全变差模型

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自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建 被引量：2

7

作者 周芹 马志强 +1 位作者 单勇 党建国 《电讯技术》 北大核心 2015年第6期599-604,共6页

在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域... 在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明:与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。 展开更多

关键词 图像超分辨率重建 正则化 双边全变差模型 自适应约束 边缘保持

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基于Shearlet变换和TV模型的医学图像融合 被引量：8

8

作者 吴一全 殷骏 朱丽 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第5期565-571,共7页

为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生... 为了综合多模态医学图像的互补信息,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,提出了一种基于Shearlet变换和全变差(Total variation,TV)模型的含噪医学图像融合方法。首先对源图像(CT/MRI图像或CT/PET图像)进行Shearlet变换,产生一个低频子带和若干高频子带。然后对低频子带采用基于区域方差的融合策略,以完整地保留源图像的解剖信息或功能信息;对于高频子带,则利用TV模型进行去噪预处理,避免噪声对融合结果的干扰,再采用改进拉普拉斯能量和(Sum-modified-Laplacian,SML)的融合策略,最大程度地融合边缘、细节信息。大量实验结果表明,与近年来提出的3种融合方法相比,本文提出的方法对无噪声和有噪声的医学图像都能取得更好的融合效果,融合图像完整地保留了源图像的信息,目标的边缘、细节清晰,计算效率也有所提高。 展开更多

关键词 医学图像融合 SHEARLET变换 全变差模型 区域方差

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一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型 被引量：1

9

作者 王洋 左平 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期289-293,共5页

提出一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型.该模型针对射频场所引起的磁共振图像灰度值不均匀问题,将在Rician噪声模型下的最大后验估计与全变差正则化模型相结合,在模型中引入了瞬时变化系数.根据Euler-Lagrange... 提出一种基于最大后验概率与图像局部统计量的磁共振图像去噪模型.该模型针对射频场所引起的磁共振图像灰度值不均匀问题,将在Rician噪声模型下的最大后验估计与全变差正则化模型相结合,在模型中引入了瞬时变化系数.根据Euler-Lagrange方程,给出了模型的解及方程解的离散形式.数值实验验证了所提算法的有效性. 展开更多

关键词 磁共振图像 图像去噪 全变差模型 最大后验估计

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基于变分PDE的非线性数字混合滤波器 被引量：5

10

作者 张红英 吴亚东 吴斌 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期1089-1093,共5页

从局部扩散角度分析了经典变分PDE复原模型的不足,给出一种基于全变差模型和调和模型的混合图像复原模型,并导出了相应的数字混合滤波器·该滤波器可以根据图像的局部梯度特征自适应选取滤波器系数,能在去噪的同时保留边缘,并削弱... 从局部扩散角度分析了经典变分PDE复原模型的不足,给出一种基于全变差模型和调和模型的混合图像复原模型,并导出了相应的数字混合滤波器·该滤波器可以根据图像的局部梯度特征自适应选取滤波器系数,能在去噪的同时保留边缘,并削弱平滑区域的阶梯效应,具有较好的综合性能·针对该混合滤波器,还设计出相应的图像修补和放大算法·大量仿真实验表明,该滤波器可以很好地应用于图像的去噪、修补和放大· 展开更多

关键词 图像复原 数字滤波器 全变差模型 调和模型 非线性 偏微分方程

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基于分层鲁棒主成分分析的运动目标检测 被引量：10

11

作者 仓园园 孙玉宝 刘青山 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期537-544,共8页

针对鲁棒主成分分析(RPCA)模型未能有效地利用运动目标时空连续性先验,容易将背景中的动态细节误判为运动目标的问题,提出了基于分层RPCA的运动目标检测方法.第一层RPCA模型对下采样的低分辨视频进行快速分解,动态地估计可能的运动区域... 针对鲁棒主成分分析(RPCA)模型未能有效地利用运动目标时空连续性先验,容易将背景中的动态细节误判为运动目标的问题,提出了基于分层RPCA的运动目标检测方法.第一层RPCA模型对下采样的低分辨视频进行快速分解,动态地估计可能的运动区域,并利用时空域3D全变差模型来去除稀疏成分中的非结构化的背景扰动,确定显著的运动目标区域,生成运动区域map;第二层构建加权的RPCA模型,根据估计的运动区域map对候选前景进行阈值加权,鲁棒地检测运动目标,得到清晰完整的前景.实验结果证明,该方法能够有效地处理复杂动态背景的运动目标检测. 展开更多

关键词 运动目标检测 加权鲁棒主成分分析模型 3D全变差模型

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多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法 被引量：11

12

作者 唐述 谢显中 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期770-776,共7页

图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原,该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先,运用一种图像的局部结构提取策略(Local Structure Extraction Scheme,LSES)将图像中的大尺度图像边缘... 图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原,该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先,运用一种图像的局部结构提取策略(Local Structure Extraction Scheme,LSES)将图像中的大尺度图像边缘准确地提取出来。然后,在模糊核(Blur Kernel,BK)的估计阶段,将提取的大尺度图像边缘与前期研究中所提出的一种结合稀疏性和平滑特性的双重正则化约束模型相结合,实现模糊核更加准确的估计。在图像的复原阶段,为了得到高质量的复原图像,提出一种结合全变差(Total Variation,TV)模型和Shock滤波器不变特性的多正则化约束模型,从而实现模糊图像的清晰化复原。最后,通过半二次性的变量分裂策略对提出的模型进行最优化求解,能够在准确地估计出BK的同时得到高质量的复原图像。在人造的模糊图像和真实的模糊图像中进行了大量的实验,证明了所提方法的有效性,且与近几年的一些极具代表性的模糊图像盲复原方法相比,不仅主观视觉效果得到了显著的增强,而且客观评价指标也得到了明显的改进。 展开更多

关键词 图像盲复原 多正则化混合约束 局部结构提取策略 全变差(TV)模型 Shock滤波器不变特性

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基于边缘方向扩散系数正则化的文本图像超分辨率算法

13

作者 张红梅 《现代电子技术》 北大核心 2017年第19期105-108,共4页

针对文档图像超分辨率重建问题,根据传统双边全变差(BTV)超分辨率算法,提出一种自适应约束的BTV正则化文档图像超分辨率算法。该算法通过引入一个图像的局部邻域残差均值,以区分当前像素点属于平滑区域还是边缘区域,然后利用垂直边缘方... 针对文档图像超分辨率重建问题,根据传统双边全变差(BTV)超分辨率算法,提出一种自适应约束的BTV正则化文档图像超分辨率算法。该算法通过引入一个图像的局部邻域残差均值,以区分当前像素点属于平滑区域还是边缘区域,然后利用垂直边缘方向和边缘方向扩散性的不同,产生自适应权重矩阵。最后通过代价函数求出迭代公式,最终实现文本图像的超分辨率重建。与相关的文档图像超分辨率方法相比较,提出的方法在视觉图像质量和字符识别精度方面均得到了显著的改善。 展开更多

关键词 文本图像 超分辨率重建 正则化 双边全变差模型 边缘保持

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融合L^2和KL保真项的图像恢复算法 被引量：1

14

作者 刘洪琛 刘朝霞 张龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期214-221,共8页

为了有效抑制高斯-泊松混合噪声,针对调和模型不能有效保存图像的边缘细节信息和Kullback-Leibler散度作为保真项(KL保真项)的全变差图像恢复模型对光滑的区域部分去噪会产生"阶梯效应"的不足,提出一种针对高斯-泊松混合噪声... 为了有效抑制高斯-泊松混合噪声,针对调和模型不能有效保存图像的边缘细节信息和Kullback-Leibler散度作为保真项(KL保真项)的全变差图像恢复模型对光滑的区域部分去噪会产生"阶梯效应"的不足,提出一种针对高斯-泊松混合噪声去噪的图像恢复变分模型。该模型利用增广拉格朗日算法进行数值实现,将调和模型和全变分模型按照比例进行融合,结合两种模型的优点,增强模型的去噪性能;Kullback-Leibler散度作为保真项和L^2保真项按照比例进行混合,能有效去除高斯-泊松混合噪声的同时,保护图像的边缘细节;使用多幅含不同混合噪声的图像进行对比实验,采用峰值信噪比、结构相似度指标评定图像的恢复效果。实验结果表明,该模型的峰值信噪比和结构相似度大于使用Kullback-Leibler散度作为保真项的全变差图像恢复(TV-KL)模型、改进MS模型(MRT),以及保真项混合模型(MFT)这三个模型,并且计算的CPU时间更短,去噪效果得到明显改善。所提模型具有更好的去噪性能,有效地保持了图像细节和纹理特征方面的信息,获得了更理想的视觉效果,不仅能提高了图像质量,而且在客观上得到了有效的证实,可以应用于X射线图像去噪。 展开更多

关键词 高斯-泊松混合噪声 调和模型 全变差图像恢复模型 图像恢复 变分法 偏微分方程 数值仿真

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