基于偏微分方程的图像增强

发布时间：2017-12-14 21:17

  本文关键词：基于偏微分方程的图像增强

  更多相关文章： 图像增强 偏微分方程 变分 图像去噪

【摘要】：现实中,图像在数字化和传输过程中往往受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响形成噪声图像,减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。基于PDE的图像去噪是一种良好的图像去噪技术,目前有两大主流模型,面向过程的,如PM,FAB和TKY等模型;另一类是面向对象的,如变分去噪模型。但单一的使用某一种PDE去噪方法都存在缺陷：1)第一类方法往往在进行平滑或是锐化时不能很好地区分噪声信息和图像信息,使得一些图像信息随着去噪过程消除：2)第二类方法却在平坦区域计算出的虚假边缘有阶梯效应。针对这个问题,本文提出了结合两类PDE模型的去噪方法。对在变分模型的基础上结合PM,FAB等方法,不仅能将重要的图像信息保留,同时也避免了去噪后阶梯效应的产生。该算法是根据噪声参数确定变分去噪模型的保真项以达到保护图像信息的作用,而对于模型中的正则项则结合PM或是FAB扩散参数达到去除噪声,平滑图像的作用。本文整个增强过程的具体操作步骤是：1)对受污染图像做了基于直方图的噪声类型识别和参数估计；2)根据不同的直方图频率曲线判断噪声类型,对于椒盐噪声类似的随机噪声,变分去噪既能很好的去除。如果判断出是高斯噪声和斑点噪声,那么还需要估计出噪声方差,根据方差来确定变分模型约束条件,从而去除噪声。本文通过直方图分析达到了对噪声类型和参数的估计,并根据估计出的参数运用相应的方法滤除了噪声。同时通过与传统增强方法的对比,验证了对于高斯噪声,偏微分方法的增强效果更好,对于斑点噪声,结合后的方法增强效果明显优于结合前的方法。最后,总结了偏微分方法有待改进的地方,并对未来的研究重点和方向做出了展望。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;O175.2

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 黄敏;张翔;;基于二维离散小波变换的成像测井图像增强方法[J];国外测井技术;2009年06期

2 朱方洲;;一种具有亮度补偿和背景融合的图像增强算法研究[J];苏州科技学院学报(自然科学版);2014年02期

3 陈昌;徐晓明;;指纹预处理中的图像增强[J];中国科技信息;2005年24期

4 徐皓;范铁生;;一种采用分段线性函数的图像增强方法[J];辽宁大学学报(自然科学版);2006年04期

5 徐金龙;陈明举;;一种基于复数域的前后向扩散的图像增强方法[J];内江科技;2011年09期

6 储昭辉;汪荣贵;张璇;张新龙;;基于Retinex理论JPEG2000压缩图像增强方法[J];光子学报;2012年02期

7 迟东璇;栾孟杰;温学兵;程小静;;一种基于融合的乳腺图像增强方法[J];北华大学学报(自然科学版);2006年05期

8 王彬;;基于水下图像增强算法的研究[J];科技信息;2010年29期

9 张万和;;基于改进的空间域变换的图像增强算法研究[J];科技通报;2012年04期

10 曾然,赵海发,刘树田;数字全息再现像中零级干扰噪声消除及图像增强研究[J];光子学报;2004年10期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 薛丽;王波涛;;基于形态学的运动员号码牌图像增强[A];第十九届测控、计量、仪器仪表学术年会(MCMI'2009)论文集[C];2009年

2 陈钳生;陈英;李润午;韦礼珍;;基于遗传优化的小波域印章图像增强研究[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年

3 张莹;王太勇;冷永刚;邓辉;;调参双稳系统图像增强应用初探[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年

4 李孟歆;金风;张颖;;一种新的图像增强混合方法研究[A];创新沈阳文集（A）[C];2009年

5 谢云;余江;裴以建;白宝丹;;基于小生境遗传算法的图像增强[A];2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）[C];2007年

6 卢汉明;高德俊;;基于多尺度变换相结合的图像增强算法[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年

7 张铁栋;秦再白;朱炜;;基于模糊算法的水声图像增强[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年

8 刘毅;高旭辉;;一种改进的夜视图像增强处理算法[A];2006年全国光电技术学术交流会会议文集（D 光电信息处理技术专题）[C];2006年

9 刘海华;高智勇;陈心浩;舒振宇;;基于形态学操作的图像增强方法(英文)[A];第二届和谐人机环境联合学术会议(HHME2006)——第15届中国多媒体学术会议(NCMT'06)论文集[C];2006年

10 赵建;;基于偏微分方程的非线性图像增强方法[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 陈燕;工业X射线图像增强算法研究[D];中北大学;2016年

2 赵文达;基于变分法和偏微分方程的图像增强和融合方法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2016年

3 云海姣;针对靶场图像增强算法的研究与实现[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2016年

4 侯国家;水下图像增强与目标识别算法研究[D];中国海洋大学;2015年

5 许欣;图像增强若干理论方法与应用研究[D];南京理工大学;2010年

6 李艳梅;图像增强的相关技术及应用研究[D];电子科技大学;2013年

7 陈一平;图像增强及其在视觉跟踪中的应用[D];国防科学技术大学;2011年

8 王彦臣;基于多尺度数字X光图像增强方法的研究[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2005年

9 孙飞飞;水下图像增强和复原方法研究[D];中国海洋大学;2011年

10 潘天工;面向PACS系统的图像增强和图像加密算法研究[D];哈尔滨理工大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 许文君;灰度图像多尺度对比度增强电路设计与实现[D];南京理工大学;2015年

2 陈萌;多重虚拟曝光夜视图像对比度增强算法研究[D];西南科技大学;2015年

3 孔壮;雾天图像增强方法研究及FPGA实现[D];电子科技大学;2015年

4 赵雨;基于加权红—黑小波变换的DR图像增强方法研究[D];南方医科大学;2015年

5 阿依古力·吾布力;基于剪切波和NSST变换的图像增强算法研究[D];新疆大学;2015年

6 楼彬彬;基于模式分解的医学图像增强方法的研究与实现[D];东北大学;2013年

7 王冲;基于视网膜机制的图像增强算法研究[D];电子科技大学;2015年

8 魏生峰;基于模糊数学理论的医学影像增强应用研究[D];电子科技大学;2014年

9 石鑫;运动模糊雾霾图像增强算法研究[D];东北大学;2013年

10 钱晟;基于Retinex理论的图像增强算法的应用研究[D];北京工业大学;2015年

，

本文编号：1289393