基于Lucy-Richardson算法的图像复原

针对Lucy-Richardson(LR)复原算法存在的噪声放大问题,提出一种新的LR图像复原算法,通过正则化处理分离原LR算法迭代过程中的噪声残差,并采用非下采样轮廓波变换域局部邻域相关性方法对噪声进行处理,从而弥补原LR算法噪声存在的缺陷。对比实验结果表明,该算法复原视觉效果良好。

基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪

提出了一种基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪新方法。含噪图像经抗混Contourlet多尺度变换,得到一个低频逼近子图和一系列不同尺度、不同方向的高频细节子图,充分利用变换域同层同方向子带内信号系数相关性强、噪声系数无相关性的特点,采用强局部化零均值高斯分布模型对高频细节子图进行降噪处理。实验结果表明,该方法计算效率高,能克服Contourlet变换中的频谱混叠,避免了重构图像出现"划痕"现象。无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的去噪性能均好于Contourlet去噪、Contourlet域HMT去噪和基于抗混叠Contourlet变换的硬阈值去噪,在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力。

一种图像增强新方法

提出了一种四树复小波包变换域层内层间系数相关性图像增强新方法。该方法利用四树复小波包变换具有移不变性、良好方向选择性和对高频信号的细致分析能力,把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图;在保留低频逼近子图复系数不变的同时,充分利用变换域信号复系数层间相关性强和噪声复系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量模型对每一个方向子图复系数进行降噪处理。同时考虑图像的弱边缘在变换域某些方向子图内复系数值较大,而在其他方向子带内其值较小的特点,甄别出弱边缘点对应的复系数并进行增强处理。实验结果表明,无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的增强性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波域高斯尺度混合模型去噪,在有效抑制噪声的同时,具有很好的图像弱边缘增强和细节保护能力。