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基于分数阶积分的图像去噪方法（2012年）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于小波变换与分数阶积分的OCT图像去噪方法
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    本研究提出了一种结合小波变换与分数阶积分技术的新型光学相干断层扫描(OCT)图像去噪算法。该方法有效提升了OCT图像的质量，增强了生物组织内部结构的可视化效果。 通过对光学相干层析(OCT)系统中的噪声源进行分析,本段落提出了一种结合小波变换与分数阶积分的OCT图像去噪方法。首先将OCT图像进行小波分解，得到不同频带下的子图。保持低频近似部分不变，对水平、垂直和对角三个方向上的高频细节图应用改进后的三种分数阶积分Tiansi模板滤波处理。最后通过合成低频近似图与经过分数阶积分滤波的三个高频细节图像,获得去噪效果良好的最终OCT图像。实验结果显示该算法能够有效降低散斑噪声，并保持了图像中的重要细节信息，相比传统方法和单一使用分数阶积分的方法而言具有更好的去噪性能。
     
  • 基于变分法的图像去噪方法
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    本研究提出一种基于变分法的先进图像去噪技术，通过优化能量泛函有效去除噪声，同时保持图像边缘细节清晰。 了解图像去噪的概念及其方法与意义，并探讨当前的研究现状及未来的发展趋势。
     
  • 基于自适应分数阶偏微分的去噪方法
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    本研究提出了一种新颖的图像处理技术，采用自适应分数阶偏微分方程进行高效去噪。该方法能有效保留图像细节，同时去除噪声干扰。 本研究主要关注基于分数阶偏微分方程的医学图像增强算法。该方法在经典的Riemann-Liouville (R-L) 积分算法基础上进行改进，结合值滤波与分数阶积分技术，并利用自适应中值滤波中的噪声判别条件来识别噪声点。进一步地，通过引入“噪声边缘”判别函数对疑似噪声点进行二次检测，并根据图像的局部统计信息和结构特征动态调整分数阶次。最终步骤是使用自适应设计的分数阶积分掩模处理并去除已确定的噪声点。
     
  • 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。
     
  • 基于稀疏分解的图像去噪方法
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    本研究提出了一种利用稀疏分解技术来去除图像噪声的方法。通过优化算法在保持图像细节的同时有效降低背景噪音，提高图像清晰度和质量。 传统的去噪方法通常假设图像中的有用信息位于低频区域而噪声集中在高频部分，并据此采用诸如中值滤波、Wiener 滤波及小波变换的技术来处理图像的降噪问题，然而这一前提并不总是准确无误。近年来，研究者们开始探索基于稀疏表示的新路径，在这种框架下，他们以图像在过完备字典中的稀疏表达为有用信息，并将逼近误差视为噪声成分。 具体而言，通过K-SVD算法来获取适合训练的冗余字典，该方法可以有效地捕捉到图像特征。然而，传统的K-SVD算法处理大规模数据时存在局限性，为此研究者们引入了全局最优的概念以增强局部块稀疏性的约束条件。此外，在文献中还提出了一种基于稀疏正则化的泊松去噪策略，这种方法使用对数形式的泊松似然函数作为保真项，并结合图像在冗余字典下的稀疏性限制来优化降噪性能。
     
  • 基于ADMM的图像去卷积及U-Net去噪方法
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    本研究提出了一种结合交替方向乘子法（ADMM）与U-Net架构的方法，有效提升图像去卷积和降噪性能。通过理论分析与实验验证，展示了该技术在增强图像清晰度方面的优越性。 ADMM用于Radio Galaxy图像的反卷积处理。
     
  • FRFT代码_分数阶图像处理_FRFT图像_基于MATLAB的图像去噪
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    本项目致力于开发基于MATLAB的分数傅里叶变换（FRFT）技术，在分数阶域内进行图像去噪研究，旨在提高图像清晰度和质量。 对二维图像去噪可以使用分数阶傅里叶变换算法。
     
  • GCDN：基于深度图卷积的图像去噪方法
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    GCDN是一种创新性的图像处理技术，采用深度图卷积网络来有效去除噪声，保持图像细节和纹理。该方法在图像恢复领域展现出卓越性能。 Diego Valsesia, Giulia Fracastoro 和 Enrico Magli 撰写的论文“深度图卷积图像降噪”的代码的 BibTex 引用如下： 期刊版本： @article{valsesia2020deep, title={Deep graph-convolutional image denoising}, author={Valsesia, Diego and Fracastoro, Giulia and Magli, Enrico}, journal={IEEE Transactions on Image Processing}, volume={29}, pages={8226--8237}, year={2020}, publisher={IEEE} } 会议版本： @inproceedings{ValsesiaICIP19, }
     
  • 基于ADMM的图像去噪方法
    优质
    本研究提出了一种基于交替方向乘子法（ADMM）的先进图像去噪技术，有效提升了图像质量。通过优化算法实现高效降噪处理，保持图像细节。 本实验采用ADMM方法对图像进行去噪处理。