基于非线性复扩散耦合冲激滤波器的图像放大算法研究

为了提高放大算法的适应性,采用改进的非线性复扩散和自适应冲激滤波器,提出了一种图像放大方法。根据像素局部方差进行自适应改变扩散门限,扩散图像的虚部除以扩散时间以消除扩散时间的影响,特别是初期扩散近似线性扩散的特性,得到改进的复扩散模型耦合冲激滤波器进行无噪图像放大。对于噪声图像放大,根据像素局部方差进行自适应非线性复扩散,耦合局部方差约束的冲激滤波器增强模糊的图像边缘和细节。自适应非线性复扩散通过局部方差和图像二阶导数相结合分辨边缘和噪声,对噪声进行平滑的同时保持边缘,克服了复扩散不能分辨噪声和边缘的缺陷,同时保持复扩散保护斜坡结构,免除阶梯效应的优点。仿真实验验证了所提算法不仅对无噪图像有较好的放大效果,而且对一定范围的噪声图像也有较好的放大效果。

基于非线性复扩散和小波的图像去噪方法

基于偏微分方程和小波的图像去噪方法是目前图像处理的两大发展主流。提出了一种非线性复扩散和小波相结合的图像去噪方法。首先,根据小波变换的特性,把图像分成低频分量和高频分量两部分,然后根据这两部分图像的不同特点,结合非线性复扩散方法对图像去噪,最后把两部分图像融合成一幅图像。实验结果表明了方法无论是客观标准还是视觉效果上都优于非线性复扩散。

基于改进复扩散耦合非局部均值滤波器的图像放大

为了提高偏微分方程放大算法对纹理细节的放大效果,利用改进的复扩散模型耦合均值滤波器,提出了一种图像放大算法。改进的非线性复扩散模型能够很好的定位图像边缘,通过冲激滤波器对边缘进行锐化,同时耦合非局部均值滤波器,保持图像内部的自相似特性,利用非局部信息重建高分辨率图像,提高小边缘、细节放大效果。算法结合非局部信息和局部信息对图像进行放大,增强纹理细节,使图像更加自然,同时减弱对边缘的过度增强,具有较好的放大效果,仿真实验验证了算法的优良性能。

自适应结构方向复扩散压制沙漠地震随机噪声

非线性复扩散(NCD:Nonlinear Complex Diffusion)能针对不同结构特征调节扩散强度,有效压制地震勘探随机噪声。但沙漠地震勘探数据结构复杂,NCD方法不能有效估计出同相轴方向,会导致同相轴衰减。为此,基于同相轴结构特征提出自适应结构方向复扩散(ASOCD:Adaptive Structure-Oriented Complex Diffusion)滤波算法,该算法沿同相轴方向定向复扩散,在压制随机噪声同时增强有效信号。此外,该算法利用地震勘探数据的区域特性自适应调节扩散阈值,在信号区域减小扩散阈值以更好地恢复地震勘探信号。合成和实际沙漠地震数据结果验证了所提方法的有效性,与NCD方法相比,滤波后信噪比提高了6 d B左右。

基于改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大

针对二阶偏微分方程(PDE)放大算法丢失弱边缘和纹理细节的不足,提出一种改进复扩散自适应耦合非局部变换域模型的图像放大算法。利用复扩散具有边缘定位准确的特点耦合冲击滤波器,改进复扩散模型能够较好地增强强边缘;而通过对相似图像块构成图像组的三维变换系数的稀疏特性进行建模,非局部变换域模型能够很好地利用图像中相似图像块的非局部信息,对弱边缘和纹理细节有较好的处理效果;最后利用复扩散得到图像的二阶导数作为参数实现改进复扩散模型和非局部变换域模型自适应耦合。所提算法与偏微分方程放大算法、非局部变换域放大算法和偏微分方程耦合空域非局部模型放大算法进行仿真实验比较,在强边缘、弱边缘和细节纹理具有较好的放大效果,弱边缘和纹理细节图像在平均结构相似性测度上高于改进复扩散放大算法、非局部变换域放大算法。所提算法验证了空域模型和变换域模型、局部模型和非局部模型耦合结合的有效性。

光学相干层析成像的视网膜层状结构自动分割

目的利用算法实现对视网膜层状结构的自动分割及定量分析是光学相干层析成像技术应用于青光眼及视网膜病变早期诊断的关键。现存处理方法对图像质量要求较高且可靠性不高。该文拟利用改进的非线性复合扩散滤波等方法解决这个问题。方法首先对自主搭建的OCT系统获得的20幅视网膜图像,通过自动阈值、改进的非线性复合扩散滤波、形态学操作、峰值探测等综合算法,进行分割,比较准确的分割出内界膜(ILM)、外核层(ONL)、内节层和外节层(IS/OS)以及视网膜色素上皮与脉络膜层(RPE_ChCap)边界,最后测量得到视网膜的厚度。结果本算法对视网膜的分割与专家手动测量有较好的一致性,视网膜中心凹测量结果与Zeiss Stratus OCT视网膜中心厚度212±20μm数据一致。结论该文提出的算法有希望应用于临床视网膜疾病的诊断。