基于NLM的图像三维去噪算法

图像去噪要求在尽量保留有用信息完整性的基础上去除干扰信息,同时保证去噪结果的时域稳定性。在非局部平均NLM(Non-Local Means)算法的基础上提出了更加合理的图像三维去噪算法。该算法首先进行NLM空域去噪,然后再对空域去噪的结果进行加权平均的时域去噪。实验结果表明,本算法和传统去噪算法相比具有去噪结果稳定并不模糊细节的优点,为实际工程应用提供了技术支撑。

基于NLM的图像三维去噪算法

随着信息化的发展,对于信息的获取已经不再局限于文字,数字图像已经成为人们生活中不可缺少的信息来源。但是在图像的获取中,图像的质量、准确性、效果就成为了探讨的话题,因为只有好的图像才能发挥其作用。在实际的图像获取中,因为各种原因导致图像会被噪声污染,影响人们对图像信息的提取。本文以此问题来进行探讨,结合已有的研究成果和自己的知识,分析采用NLM算法基础上实现图像三维去噪。

曲波变换三维地震数据去噪技术

常规去噪方法主要用于二维地震资料的处理,但噪声也存在于三维数据空间,导致常规去噪方法效果较差。为此,选用多尺度、多方向的二维曲波变换进行三维地震资料去噪。首先抽取含噪三维地震数据的时间切片进行多尺度、多方向分解,在曲波域采用局部阈值法去噪,对曲波变换后的每一个尺度选取一个合适的阈值因子,然后通过阈值处理,得到各尺度下的有效波曲波系数,最后将提取的有效波曲波系数进行逆变换重构出地震信号,达到去噪的目的。理论模型与实际资料的处理结果表明,与其他去噪方法相比,该方法最大限度地保留了地震数据的有效信号,达到了更好的去噪效果,具有较好的应用前景。

三维频率-波数域视速度去噪方法

利用地震剖面的时间-空间坐标与其三维傅里叶变换之间的对应关系,在频率-波数域进行三维去噪,并通过余弦函数加权衰减避免吉普斯截断效应,形成三维频率-波数域视速度去噪方法。应用结果表明:所提方法能较好地区分有效信息和干扰信息,当有效信息和干扰信息的视速度十分接近时,在去除干扰信息的同时能较好地保留有效信息;对于信噪比一般和信噪比极低的资料,需要采取不同的去噪步骤;三维去噪能极大地提高信噪比,较好地实现保真和保幅,具有二维去噪无法比拟的优越性。

基于曲波变换的三维地震数据同时重建和噪声压制（英文）

野外地震数据包含各种随机噪声干扰且在空间方向常进行不规则欠采样,影响后续资料处理,存在数据重建和噪声压制问题,而大多数据重建方法只能独立进行,对于噪声压制则无能为力,对于含噪地震数据的重建效果不理想,起不到压制噪声的效果。为此本文选用多尺度多方向的二维曲波变换进行三维地震数据同时重建与噪声压制,在此过程中引入凸集投影算法(POCS),采用指数平方根衰减规律的阈值参数及软阈值算子对每个时间切片单独进行重建。在此基础上,引入加权因子策略,使得在的重建过程中减少噪声对重建结果的影响,最终实现了一种能够同时进行三维地震数据重建和噪声压制的方法。通过与先重建后去噪以及傅里叶变换处理方法的比较,表明了该方法效果显著,这对于指导复杂地区数据采集和缺失地震道重建方面具有重要的实用价值。

三维叠后去噪应注意断层“保护”

研究表明,三维叠后去噪对断层有较大的影响,并且可以导致地质解释的错误。介绍了常规三维叠后去噪和三维共反射面元叠加(CRA3D)对小断层和断距为一个时间周期的断层的影响实例,指出三维共反射面元叠加(CRA3D)对断层的影响小,是三维地震资料处理断层保护的有效叠后去噪方法。

三维曲波变换在地震资料去噪处理中的应用研究

考虑到二维曲波变换对于三维地震数据难以达到理想的去噪效果,提出了一种基于三维曲波变换的地震资料去噪方法。通过三维曲波变换使三维地震数据变换到曲波域,将三维地震数据分为多个方向和尺度,利用相关计算法判别代表有效信号和随机噪声的曲波系数,并根据曲波变换的性质,采用改进的非线性阈值方法对曲波系数进行处理,最后通过三维曲波反变换得到去噪后的地震信号。模型数据及实际地震资料的处理结果表明,三维曲波变换去噪处理方法可以有效压制三维地震资料中的随机噪声,同时较好地保护有效信号,提高了地震资料的信噪比。

基于非局部相似性的三维模型去噪

随着计算机技术的发展,人们对于高质量三维模型的需求也日渐增加。然而,高质量的三维模型通常是通过扫描设备获取的,而扫描获取的模型不可避免的带有噪声,因此三维模型去噪技术已经成为计算机图形学中的热门研究方向。针对三维模型具有的非局部相似性,本文提出了一种基于k环结构的寻找相似结构的方法,以及一种基于非局部相似性的三维模型面法向量滤波算法。实验结果表明,该算法在主观与客观对比中均可以达到良好的效果,且在特征恢复方面有明显的优势。

基于三维整数小波变换的图像压缩算法TDPIWT

介绍了整数小波变换的应用背景、特点及提升方法。着重分析了三维整数小波变换的分解过程 ,对其纵深方向的分解方法作了改进 ,讨论了选取最优整数小波变换的方法。并提出了一种基于三维整数小波变换的图像压缩新算法TDPIWT ,该算法适用于压缩医学序列图像。

基于增强的同质相似性和旋转不变性的MRI去噪

提出了一种基于增强的同质相似性和旋转不变性的MRI去噪算法。考虑到图像的旋转不变性和同质相似性,融合了体像素(voxel)的亮度、相应邻域块的均值、梯度以及一致锐度。通过这个融合,块状的结构信息,如边缘、角形、末端能被很好地保护。提出的方法和近年来相关的先进方法在Brainweb数据库进行定量对比,结果表明提出的方法均优于其他方法,在去除噪声的同时能很好地保护图像的细节。最后,将提出的方法应用于OASIS临床数据库。

结合主成分分析的四维块匹配协同滤波三维地震信号去噪

四维块匹配协同滤波(BM4D)用于地震信号去噪时,虽然性能良好,但需要预知噪声标准差。针对上述问题,提出结合主成分分析(PCA)噪声估计的BM4D三维地震信号去噪算法。该算法首先用PCA对地震信号进行噪声估计,然后将估计结果用于BM4D去噪。对人工合成与实际三维地震信号的去噪实验结果表明,本文算法具有可行性,既能取得很好的去噪效果,又能规避BM4D对噪声水平预估值敏感的局限性。与5种噪声估计算法的对比实验表明,本文方法在噪声估计时间和精度方面均具有优势。

基于图像复原的衍射望远镜暗弱目标成像

衍射望远镜受限于衍射效率,其成像质量受到非成像级次衍射光的影响。针对这一问题,提出了一种基于噪声自适应估计的块匹配三维协同滤波图像复原算法。首先通过主成分分析法估计出模糊图像的噪声方差,然后结合已知的点扩展函数,通过所提算法复原出清晰图像。搭建衍射望远镜成像系统并开展实验研究。数值仿真和实验结果表明,所提算法使得复原图像调制度相比退化图像提高了3.58倍,能有效改善复原图像的细节,利于暗弱目标成像。所提算法为衍射望远镜系统对暗弱目标进行高对比度成像提供了一种有效的路径。