王乐蓉
- 作品数：3 被引量：23H指数：3
- 供职机构：河南理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：河南省教育厅科学技术研究重点项目博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于各向异性全变分的迭代滤波算法被引量：3
- 2018年
- 空间邻近度和像素值相似度的双边滤波(BF)器在滤波时,由于其值域滤波核系数的计算易受到噪声的干扰,在噪声水平较大时,直接使用噪声图像来指导核函数权值计算的方案不可行。为此,提出一种结合各向异性全变分和BF的图像去噪算法,将各向异性全变分算法与BF算法相结合,首先利用各向异性全变分算法对噪声图像进行处理,得到一幅边缘结构信息较为丰富的结果图像,接着将该结果图像作为BF算法的引导图像来指导值域滤波核系数的计算,为保证算法的稳定性,对上述过程进行迭代处理。此外,为提高各向异性全变分算法的计算效率,引入了Split Bregman迭代算法进行加速处理。实验表明,该算法能在较好去噪的同时,保留较多的边缘结构信息。
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- 关键词：图像去噪双边滤波
- 全变分引导的双边滤波图像去噪方法被引量：14
- 2018年
- 双边滤波是一种结合了图像空间邻近度和像素值相似度的非线性滤波方法。当噪声水平较小时,使用输入的待去噪图像来引导双边滤波核函数权重的计算较为可行,但当噪声水平变大时,噪声图像的结构信息被严重破坏,影响了双边滤波器中值域核函数权值的准确计算。提出了全变分引导的双边滤波图像去噪方法,给出其Split Bregman快速算法。利用全变分模型对噪声图像进行光滑,得到一幅包含清晰结构信息的图像,将图像作为双边滤波的引导图像进行计算,对上述过程进行迭代处理以提高算法的稳定性。实验表明,提出得算法不仅在主观视觉效果上优于双边滤波,客观评价指标PSNR值也较双边滤波提高了1.5dB左右;在较好去除噪声的同时较好地保持了边缘结构。
- 芦碧波王乐蓉
- 关键词：图像去噪双边滤波全变分模型SPLIT
- 各向异性全变分引导滤波及其Split Bregman方法被引量：7
- 2017年
- 引导滤波(GF)去噪的关键是选取一幅包含清晰结构信息的引导图像。为提高GF的去噪效果,提出一种由各向异性全变分(ATV)引导的滤波方法。首先利用ATV模型对噪声图像进行光滑处理,生成包含良好结构信息的引导图像,然后利用GF进行处理。为提高算法的稳健性,对上述过程进行迭代处理。由于计算全变分模型的传统迭代方法速度较慢,因此采用Split Bregman迭代方法进行加速处理。实验结果表明:该算法不仅在峰值信噪比、归一化均方误差和结构相似性等客观指标上具有优势,而且计算速度比传统迭代方法提高了约30倍。该算法可以较好地快速去除噪声,并能较好地保持图像中的结构和边缘特征等细节信息。
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- 关键词：SPLIT
