多尺度模型结合改进前向后向扩散的图像放大

为了得到较好视觉质量的放大图像,提出一种图像放大方法.为了保证得到的放大图像完全满足图像退化模型的约束,在图像重建过程建立多尺度空间模型,利用拉普拉斯金字塔变换工具对图像零插值得到低分辨率空间的初始插值图像;对初始插值图像采用改进的前向后向非线性扩散得到图像的高分辨率分量,并把高分辨率分量利用拉普拉斯金字塔变换工具在空域中映射到高分辨率空间中,得到图像的高频细节和初始插值图像合成放大图像.该方法对前向后向非线性扩散进行了改进,在增强边缘的同时使边缘更加光滑.实验结果表明,文中方法能达到较显著的分辨率增强效果,比其他方法得到的图像边缘更加准确,减少了图像的不良人工效果,如边缘振铃、阶梯效应和边缘错位,而且计算复杂度低、运算速度较快.

基于光学相干层析离体牙图像的去噪算法研究

目的光学相干层析成像因其高分辨率、无损等优点，适于早期龋检测；但由于系统中存在的噪声，影响其成像质量。为了重建牙齿的原貌信息，需寻找一种适于早期龋检测的光学相干层析成像实时图像去噪算法。方法比较平均曲率流滤波、非线性扩散拉普拉斯金字塔算法、非局部均值滤波3种滤波方法对光学相干层析人离体牙图像的去噪效果，从噪声抑制、边界保持、运算时间3方面分析上述3种算法的实时去噪性能及其优缺点。结果非局部均值滤波在噪声抑制和边界保持2个方面能达到很好的平衡，但实时性差；而非线性扩散拉普拉斯金字塔算法则能在滤波效果和运算效率达到较好的平衡；平均曲率流滤波次之。结论非线性扩散拉普拉斯金字塔算法较适于早期龋检测的光学相干层析成像实时图像去噪。

双树复小波和各向异性扩散再现像散斑噪声抑制

为了有效抑制数字全息再现像的散斑噪声,进一步改善再现像的像质,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)和各向异性扩散的数字全息再现像散斑噪声抑制方法。将再现像进行双树复小波分解,对低频分量和6个方向的高频分量分别采用改进的P_Laplace扩散和拉普拉斯金字塔非线性扩散(LPND),通过双树复小波逆变换(IDT-CWT)重构再现像。给出了实验结果,并与小波阈值收缩和全变差(TV)扩散方法、拉普拉斯金字塔非线性扩散的方法、Contourlet结合TV扩散和自适应对比度扩散的方法进行了主观视觉比较,同时依据峰值信噪比(PSNR)、相关系数(COR)及运行时间等进行了客观定量评价。结果表明,本方法对散斑噪声抑制能力更强,并能更好地保留再现像的细节纹理特征。