采用结构自适应块匹配的非局部均值去噪算法

该文提出一种具有图像结构自适应性的非局部均值去噪算法。通过采用图像块间的多尺度匹配来描述图像中局部结构的相似性,增强非局部均值算法对复杂结构特征的辨别能力,实现去噪性能的提高。算法首先引入变差系数(CV)特征并提出CV-Kmeans区域分类算法,将图像划分为包含边缘及纹理的结构区域和平坦区域;在结构区域进一步根据不同尺度下图像块间的平均欧氏距离来自适应选择块尺寸;在此基础上获得新的非局部均值算法,用以去除图像噪声。实验结果表明,相比经典的非局部均值算法,基于块间概率相似性的改进型非局部均值算法以及基于区域自适应的非局部均值去噪算法提出的新算法提高了去噪性能,尤其是在纹理图像的去噪上具有明显优势。

SRRG-MRF的SAR海冰图像分割算法

针对SAR海冰图像受相干斑噪声影响严重,提出采用相干斑抑制区域生长模型的区域MRF(SRRG-MRF)分割算法。SRRG区域模型包括构建图像的相干斑抑制区域化表达和基于区域的灰度相似性进行区域生长两个部分,其中相干斑抑制的区域化表达由相干斑抑制的双边滤波(SRBF)算法和分水岭变换构成,该模型在相干斑噪声严重的情况下,能够有效抑制过分割和对目标边缘准确定位,并防止MRF分割优化陷入局部最小值,减少误分割。将SRRG区域模型与MRF相结合,能够大幅度减少优化搜索空间,获得准确的分割结果。采用不同视数的SAR海冰合成图像和由RADARSAT-2及SIR-C获取的SAR海冰真实图像进行测试,结果表明:与已有区域MRF分割算法相比,本文算法能够有效提高分割准确性。