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基于图上自适应正则化的图像去噪方法（2012年）

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简介：
本研究提出了一种创新的图像去噪技术，采用图上自适应正则化策略，有效提升图像处理质量，特别是在复杂背景下的细节保留与噪声去除方面表现出色。该方法利用图像自身的结构信息进行优化调整，适用于多种类型的图像去噪任务，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 自适应正则化方法能够在不同的局部区域选择不同的正则化参数和约束条件，从而能够灵活地区分边缘与噪声处理。基于图论的框架下提出了一种具有自适应参数的新型正则化模型，并利用nonlocal means算法定义加权图上的权重函数。通过建立在图上的自适应方程进行图像去噪处理，实验结果显示该方法能有效去除图像中的噪声，在性能上超过了部分基于图论偏微分方程的方法。

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  • 基于图上自适应正则化的图像去噪方法（2012年）
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    本研究提出了一种创新的图像去噪技术，采用图上自适应正则化策略，有效提升图像处理质量，特别是在复杂背景下的细节保留与噪声去除方面表现出色。该方法利用图像自身的结构信息进行优化调整，适用于多种类型的图像去噪任务，为计算机视觉领域提供了新的解决方案。 自适应正则化方法能够在不同的局部区域选择不同的正则化参数和约束条件，从而能够灵活地区分边缘与噪声处理。基于图论的框架下提出了一种具有自适应参数的新型正则化模型，并利用nonlocal means算法定义加权图上的权重函数。通过建立在图上的自适应方程进行图像去噪处理，实验结果显示该方法能有效去除图像中的噪声，在性能上超过了部分基于图论偏微分方程的方法。
     
  • 基于正则化的图像去噪与重建方法
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    本研究提出了一种创新的图像处理技术，结合先进的正则化策略，有效去除噪声并恢复高质量图像数据，显著提升视觉效果和信息准确性。 采用求解正则化函数的方法来解决图像去噪重建问题，并使用PSNR和SSIM方法对修复结果进行评估，具体使用的步骤请参见文档中的相关说明。
     
  • 改进自适应全变差正则化的图像去噪模型
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    本研究提出了一种改进的自适应全变差正则化算法，旨在有效去除图像噪声的同时保持图像细节。该方法通过调整全变差正则项来平衡平滑效果与边缘保留能力，从而提高去噪性能和视觉质量。 摘要：为解决经典全变差正则化模型在去噪过程中图像边缘模糊的问题，在结合全变差正则化模型与调和去噪模型的基础上提出了一种改进的自适应全变差正则化模型，并通过采用旋转不变性更强的梯度模值来确定其自适应参数，从而降低了该自适应正则化模型对噪声的敏感程度。实验结果显示，在视觉效果及峰值信噪比方面，相较于MARQUINA提出的改进全变差正则化模型，新方法具有明显的优势。
     
  • 基于自适应的彩色图像SCM去噪方法
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    本研究提出了一种基于自适应策略的彩色图像空间颜色模型(SCM)去噪算法，通过优化噪声处理过程，有效提升图像质量。 针对彩色图像的自适应SCM去噪方法的研究表明，由于灰度图像的去噪技术无法直接应用于彩色图像，因此需要开发专门适用于彩色图像的去噪算法。
     
  • 基于自适应的彩色图像SCM去噪方法
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    本研究提出了一种基于空间颜色模型（SCM）的自适应算法，专门用于去除彩色图像中的噪声，同时保持图像细节和色彩质量。 本段落提出了一种针对彩色图像的去噪方法。该方法首先利用脉冲发放皮层模型（SCM）同步脉冲发放特性和噪声像素与周围非噪声像素显著不同的特性，定位出各通道中的脉冲噪声点；然后根据检测到的噪声情况自适应地选择合适的窗口大小及相应的滤波技术，仅去除噪声像素，并保持图像中其他部分不变。实验结果显示该方法能够在有效去噪的同时较好地保留图像细节。对于受污染严重的图片而言，采用此方法进行处理后，在主观视觉和客观评价方面都有明显的改善效果。
     
  • 基于自适应中值滤波的图像去噪方法
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    本研究提出了一种基于自适应中值滤波技术的创新图像去噪方法，有效去除噪声同时保持图像细节。 自适应中值滤波是一种用于图像去噪的技术，可以通过编写MATLAB代码来实现这一过程。
     
  • 基于分数阶积分的图像去噪方法（2012年）
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    本文提出了一种利用分数阶积分技术进行图像去噪的方法。通过实验验证，该算法在保持图像细节的同时有效降低了噪声水平，优于传统去噪手段。 为了在去噪的同时更好地保留图像的细节纹理信息,提出了一种分数阶积分的图像去噪算法FIDA。文中详细论述了FIDA 在135°、90°、45°、0°、180°、315°、270°、225°这八个方向上的分数阶积分掩模构造，以及其数值运算规则。通过视觉感知和PSNR值两个主客观标准对FIDA的去噪性能进行了评估，结果表明该算法在去除噪声的同时能够较好地保留图像边缘纹理细节信息，尤其是对于灰度变化不大的弱边缘及弱纹理细节信息具有较好的保持效果。
     
  • 基于自适应高斯滤波的图像去噪方法.zip
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    本研究提出了一种采用自适应高斯滤波技术的创新性图像去噪方案，有效提升图像质量。通过调整滤波器参数以适应不同类型的噪声干扰，该方法在保持图像细节的同时显著降低噪声水平。 提出了一种适用于高密度人群的自适应高斯核方法，用于图像预处理操作。该方法能够根据实际情况自适应地对图像进行去噪处理，并且相比传统的高斯滤波器可以获得更好的平滑效果。
     
  • 基于形态学的自适应权重图像去噪方法
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    本研究提出了一种新颖的图像去噪技术，利用形态学操作自动调整权重来优化去噪效果，同时保留图像细节。该方法能够有效去除不同类型噪声，适用于多种图像处理场景。 基于形态学的自适应图像去噪算法，使用MATLAB语言编写。
     
  • 自适应图像去噪的混合适应方法（EM适应）：一...
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    简介：本文提出了一种基于期望最大化(EM)算法的自适应图像去噪混合方法。通过结合多种模型优势，实现了在复杂噪声环境下的高效去噪处理。 该包提供了一种自适应图像去噪算法的实现方法。所提出的方法采用从通用外部数据库中学到的一般先验知识，并将其应用于噪声图像以生成特定先验，然后用于最大后验概率（MAP）去噪处理。这些算法是从贝叶斯超先验角度严格推导出来的，并进一步简化了计算复杂度以便更有效地执行。 为了全面评估该方法的去噪性能，请运行演示文件“demo.m”。有关更多信息和引文参考如下： E. Luo、SH Chan 和 TQ Nguyen，“通过混合自适应进行自适应图像去噪”，IEEE Trans。 图像处理，2016 年。 SH Chan、E. Luo 和 TQ Nguyen，“基于 EM 适应的自适应补丁图像去噪”，Proc。 IEEE 全球会议信号信息处理（GlobalSIP15），2015 年 12 月。