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题名基于非局部自相似性的谱聚类图像去噪算法
被引量:2
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作者
柯祖福
易本顺
谢秋莹
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机构
武汉大学电子信息学院
武汉大学深圳研究院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第5期299-303,共5页
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基金
深圳市基础研究项目(JCYJ20150630153917254)资助
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文摘
常见的图像去噪方法只是单独地利用了无噪图像或含噪图像的先验信息,并没有将这两种图像的先验信息有效地结合起来。针对这个问题,提出一种联合无噪图像块的先验信息和含噪图像块的非局部自相似性进行去噪的图像去噪算法。首先,对无噪图像块进行谱聚类,通过谱聚类进行学习,图像中的相似块被聚集到同一类,并将学习得到的聚类信息用于含噪图像块的聚类;然后,向量化同一类中的含噪图像块并聚集形成一个矩阵,该矩阵中包含的原始图像数据构成一个低秩矩阵;再通过一个低秩逼近过程估计出相应的原始图像数据;最后,根据逼近得到的原始图像数据重建图像。实验结果表明,相较于已有的自适应正则化的非局部均值去噪算法以及基于主成分分析和局部像素聚类的两级图像去噪算法,提出的算法不仅可以获得较大的峰值信噪比,而且还能较好地保存图像的细节,取得了更好的去噪效果。
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关键词
图像去噪
谱聚类
非局部自相似性
低秩逼近
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Keywords
Image denoising, Spectrum clustering, Non-local self-similarity, Low-rank approximation
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于SML和PCNN的NSCT域多聚焦图像融合
被引量:7
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作者
谢秋莹
易本顺
柯祖福
李卫中
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机构
武汉大学电子信息学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第6期266-269,282,共5页
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文摘
针对融合规则带来的虚假边缘、伪影等问题,提出了改进拉普拉斯能量和(Sum-modified Laplacian,SML)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)相结合的非下采样Contourlet变换(Non-Sampled Contourlet Transform,NSCT)域融合方法。首先,采用NSCT将每幅源图像分解成包含基本信息的低频子带图像和多幅包含细节信息的带通子带图像。然后,计算各尺度分解图像的SML值,根据值的大小对低频子带图像各像素点进行像素选择。对于带通子带部分,将计算的SML作为PCNN的输入激励,PCNN输出的点火映射图用来选择各子带图像的像素值。最后,将处理后的各子带系数进行NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,此算法能很好地改善融合图像的聚焦清晰度,并且与现有的SIDWT,DTCWT,NSCT以及基于PCNN的融合方法相比,所提算法在互信息量、结构相似度以及边缘信息保留量等客观指标方面得到了提高。
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关键词
多聚焦图像
图像融合
SML
PCNN
NSCT
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Keywords
Multi-focus image
Image fusion
SML
PCNN
NSCT
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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