叠前非局部平均滤波压制随机噪音

非局部平均滤波方法的去噪性能优异,但其在地震资料处理中的应用刚刚起步。该方法利用数据具有的结构冗余,以包含局部结构的小窗口或邻域为单元,利用局部结构相似性进行加权运算,增强有效信号,压制随机噪音。针对叠前地震资料数据量大、噪音背景强、局部结构简单;原始非局部平均算法对每一点滤波,需要对数据体内所有点计算权系数后进行加权计算,计算量大,对强噪音背景适用性差等不足,对原始非局部平均算法进行了改进,主要包括:基于速度谱的搜索窗口分割;基于梯度域奇异值分解的局部结构相似集选择方法;基于相似集大小的自适应滤波参数选择方法。试验结果表明,该方法改进后对于叠前地震数据的随机噪声具有较好的压制作用。

基于非局部平均滤波的冲击噪声图像恢复算法

针对随机值冲击噪声污染图像的恢复问题,研究了冲击噪声环境下的非局部平均滤波模型,并在模糊权重非局部平均滤波算法的基础上加以改进,解决了原算法在低噪声比率下恢复性能欠佳以及算法时耗过高的问题。提出了一种信赖度参数设置准则,并在该准则指导下设置了新的信赖度门限参数;根据冲击噪声模型特点重新规划了滤波策略,提升了算法的运算效率。大量实验数据证明,所提算法无论在低噪声比率还是高噪声比率下均能有效去除冲击噪声,尤其对于纹理性较强的图像有显著的去噪效果;同时,所提算法拥有较高运算效率,实用性得以提高。

基于结构张量和非局部平均滤波的MRI图像去噪

考虑到MRI图像的几何结构相似性,将结构张量应用到三维非局部平均滤波算法。将本文提出的方法和最近提出的不同改进版本的非局部平均滤波算法在Brainweb数据库上进行对比,实验结果表明,本文提出的方法在峰值信噪比(PSNR)上有所提高,有效地抑制了噪声。

基于非局部平均滤波和快速行进法图像修补算法

快速行进算法(FMM)与水平集法(level set)相结合进行曲线修补是一种高效的图像修补算法,但是这种算法在修补较大区域时会产生模糊。最近,Buades等人提出了基于非局部平均滤波(non-local means)的去噪算法。受其启发,应用非局部平均滤波的思想进行图像修补,提出了一种新的基于非局部平均滤波和快速行进算法的FMM-NL图像修补算法。实验结果表明,FMM-NL图像修补算法针对具有较强纹理信息的图像能有效解决FMM修补算法中的模糊问题。

边缘强度映射与区域划分的SAR图像非局部平均滤波算法

为减少合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的乘性相干斑噪声,给出了一种改进的非局部平均滤波(non-local means,NLM)算法。首先,用变差系数(coefficient of variation,CV)来估计SAR图像区域划分阈值,根据阈值估计区域划分因子,并利用区域划分因子将SAR图像划分为纹理区和同质区;其次,采用不同尺度的相似窗估计不同区域的像素所对应的边缘强度映射(edge strength map,ESM),进而分别选取搜索窗中每个像素在相似窗下的ESM矩阵与中心像素的ESM矩阵,并利用二者各对应元素比值的2范数来构建适应乘性噪声的相似性测量参量,通过相似性参量和CV控制的自适应衰减因子耦合得到滤波值;最后,对不同区域使用不同的滤波值实现对SAR图像的非局部平均加权滤波。同以均值比与CV联合构建的NLM算法相比,该算法在等效视数上提高至少0.3%,边缘保持指数提高至少0.1%。

基于多尺度快速非局部平均滤波的超声图像去斑算法

超声成像因其便捷、廉价、无辐射等优点被广泛应用于临床诊断中,然而图像中的斑点噪声可能对临床诊断或后续图像分析产生不利影响。作为一种典型的去噪技术,在利用非局部平均滤波(NLMF)对超声图像进行去斑时,会存在时耗高、滤波参数不易设置等不足,因此,提出一种多尺度快速非局部平均滤波(MF-NLMF)算法用来去除超声图像的斑点噪声。首先提出快速非局部平均滤波(F-NLMF)算法,利用互相关滤波技术减少运算时耗;接着设置多种窗口参数获得多幅去斑结果,而模型参数值可根据窗口尺寸自适应调节;最后将多幅去斑结果进行融合得到最终的去斑图像。实验结果表明:在相同实验条件下,与传统NLMF算法相比,F-NLMF算法的运算时间至少减少了96.04%;而MF-NLMF算法与迭代贝叶斯非局部均值滤波(IBNLMF)等算法相比,去斑图像的峰值信噪比(PSNR)值、特征相似度测度(FSIM)值、对比度噪声比(CNR)和信噪比(SNR)分别提高了0.73 dB、0.011、0.0005、0.0016以上。

一种具视差鲁棒性的图像拼接算法

传统的图像拼接算法对视差较为敏感,要求不同帧的拍照位置必须相同。为了解决具视差的图像拼接问题,在对基于平滑变化的仿射拼接算法的分析研究上提出改进算法。通过设计合理规则筛选有效的特征点,再采用非局部平均滤波求解任意点仿射变换参数,最后设计特定的插值方法实现图像融合,从而提高传统拼接算法在时间和拼接效果上的不足。实验结果证明改进算法对具视差变化的图像拼接有较高鲁棒性,可高速实现较好质量的图像拼接。

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。

正常剂量扫描导引的低剂量心血管CT造影图像恢复

目的探讨如何在保证诊断用心血管CT造影(CTA)图像质量的前提下降低X射线辐射剂量的最佳方法。方法本文利用先前正常剂量扫描导引的非局部平均(ndiNLM)方法,结合先前正常剂量扫描的心血管CTA高质量图像,对当前低剂量扫描的心血管CTA图像进行恢复。结果仿真和临床心血管CTA数据实验表明,同传统非局部平均方法(NLM)相比,ndiNLM方法在抑制CTA图像噪声与伪影的同时,还可以实现心血管增强结构信息的优质保持。结论 ndiNLM方法可为CTA成像中的辐射剂量降低提供有力的方法学支撑。