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基于双树复小波与波原子的图像扩散滤波

物理学报 2011年第12期60卷 212-221页

作者：刘金华佘堃电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

图像的非线性扩散滤波来源于热方程的思想,其关键在于计算适当的扩散系数和控制扩散方向.在已有的扩散模型中,由于扩散系数仅依赖于图像的梯度,因而这类模型容易受噪声的干扰;同时,图像的细节信息(如纹理)容易被误认为是噪声而被去除.... 详细信息

图像的非线性扩散滤波来源于热方程的思想,其关键在于计算适当的扩散系数和控制扩散方向.在已有的扩散模型中,由于扩散系数仅依赖于图像的梯度,因而这类模型容易受噪声的干扰;同时,图像的细节信息(如纹理)容易被误认为是噪声而被去除.为克服这些不足,首先给出了一种采用双树复小波变换计算扩散系数的方法;然后设计了一种用于图像滤波的非线性扩散模型,最后提出了基于双树复小波变换和波原子阈值相结合的图像滤波算法.仿真结果表明,所提出的算法在对含噪图像滤波的同时,能够较好地保持图像的边缘和纹理等细节信息.

关键词：图像扩散滤波非线性扩散波原子双树复小波变换

结合波原子和Cycle Spinning的图像去噪

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西安电子科技大学学报 2010年第2期37卷 300-304页

作者：宋宜美宋国乡西安电子科技大学理学院陕西西安710071

结合波原子变换和Cycle Spinning的优点,提出一种新的图像去噪算法.由于波原子变换缺乏平移不变性,直接进行系数阈值去噪会在去噪图像边缘产生伪吉普斯现象,导致图像的失真.该算法引入Cycle Spinning技术有效抑制这种视觉失真,对原始含... 详细信息

结合波原子变换和Cycle Spinning的优点,提出一种新的图像去噪算法.由于波原子变换缺乏平移不变性,直接进行系数阈值去噪会在去噪图像边缘产生伪吉普斯现象,导致图像的失真.该算法引入Cycle Spinning技术有效抑制这种视觉失真,对原始含噪图像进行波原子硬阈值去噪.实验结果表明,与单一波原子变换、小波Cycle Spinning方法相比,新算法能够在去除噪声的同时保留边缘,有效抑制了传统去噪方法的伪吉普斯现象,视觉效果也能得到较好的改善.对强噪声级的图像,这种优势更为明显.

关键词：图像处理去噪小波变换波原子平移不变性循环平移

基于双树复数小波和波原子稀疏图像表示的压缩传感图像重构

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信号处理 2010年第11期26卷 1701-1706页

作者：陈书贞郝鹏鹏练秋生燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004

目前用于压缩传感(CS)图像重构的大部分算法都是基于图像在单一基上的稀疏性来实现。但很多图像在两种或多种基上具有稀疏表示,当用一种基进行稀疏图像表示时,往往不能有效捕捉图像的结构特性,导致图像重构质量不高。为此本文提出了一... 详细信息

目前用于压缩传感(CS)图像重构的大部分算法都是基于图像在单一基上的稀疏性来实现。但很多图像在两种或多种基上具有稀疏表示,当用一种基进行稀疏图像表示时,往往不能有效捕捉图像的结构特性,导致图像重构质量不高。为此本文提出了一种基于波原子和双树复数小波混合基的图像稀疏表示方法,利用线性Bregman迭代来进行重构的压缩传感算法。该算法在每一次迭代更新后用梯度下降法进行全变差调整,再分别在两种基上执行软阈值处理来减小图像的l_1范数。实验结果表明本文算法有效提高了重构图像的质量。

关键词：压缩传感线性Bregman 稀疏表示双树复数小波波原子

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结合波原子和全变差方法的图像去噪

计算机应用研究 2010年第5期27卷 1962-1964页

作者：宋宜美卢成武宋国乡西安电子科技大学理学院西安710071 重庆文理学院数学与统计学院重庆402160

传统的硬阈值去噪会产生伪吉普斯现象,而波原子本身的周期化过程也会出现新的方向性纹理失真。采用全变差最小化方法来抑制这些失真,提出一种改进的波原子去噪算法。该算法不是直接将低于阈值的小系数置为零,而是对这些系数在全变差最... 详细信息

传统的硬阈值去噪会产生伪吉普斯现象,而波原子本身的周期化过程也会出现新的方向性纹理失真。采用全变差最小化方法来抑制这些失真,提出一种改进的波原子去噪算法。该算法不是直接将低于阈值的小系数置为零,而是对这些系数在全变差最小的意义上作修正迭代,得到最终的去噪图像。数值实验结果表明,波原子去噪保留边缘和纹理的效果优于小波和曲线波,改进算法去噪的视觉质量明显好于传统波原子去噪。最后还指出了进一步的研究方向。

关键词：波原子全变差最小化伪吉普斯现象方向性纹理图像去噪

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基于非局部TV正则化的波原子去噪算法

计算机科学 2011年第6期38卷 286-287,292页

作者：吴玉莲冯象初西安电子科技大学理学院西安710071 西安医学院西安710021

结合新的多尺度几何分析工具波原子和非局部TV正则化提出了一种新的纹理图像去噪模型。该模型充分利用了波原子对振荡纹理图像的稀疏表示和非局部TV能较好地处理纹理图像的优点,使得新方法处理后的纹理图像避免了伪吉布斯振荡现象。实... 详细信息

结合新的多尺度几何分析工具波原子和非局部TV正则化提出了一种新的纹理图像去噪模型。该模型充分利用了波原子对振荡纹理图像的稀疏表示和非局部TV能较好地处理纹理图像的优点,使得新方法处理后的纹理图像避免了伪吉布斯振荡现象。实验结果表明,新方法的信噪比有一定提高,在保持图像的细节方面与单纯的波原子阈值和非局部TV比较也有明显的改善,取得了比较好的视觉效果。

关键词：图像去噪波原子纹理非局部TV 阈值

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混合波原子和双边滤波的纹理图像滤波方法

计算机应用研究 2013年第3期30卷 942-945,949页

作者：刘国军马月梅宁夏大学数学计算机学院银川750021 宁夏大学民族预科教育学院银川750002

为了更好地去除纹理图像中的噪声,提出了一种新的混合波原子阈值的振荡纹理图像扩散模型;利用扩散方程和图像滤波方法的理论联系,给出了联合双边滤波的图像去噪算法;最后,利用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)两个客观图像质量评价指... 详细信息

为了更好地去除纹理图像中的噪声,提出了一种新的混合波原子阈值的振荡纹理图像扩散模型;利用扩散方程和图像滤波方法的理论联系,给出了联合双边滤波的图像去噪算法;最后,利用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)两个客观图像质量评价指标,与目前流行的图像去噪方法(包括波原子阈值、双边滤波、高斯尺度混合(GSM),以及非局部滤波(NLM))进行比较。实验结果验证了新方法的有效性。

关键词：纹理波原子阈值双边滤波非线性扩散

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基于波原子变换的三维地震信号盲去噪

振动与冲击 2019年第8期38卷 88-95页

作者：何峰周亚同赵翔宇石超君河北工业大学电子信息工程学院天津市电子材料与器件重点实验室天津300401

基于波原子变换的三维地震信号盲去噪算法,利用基于块的噪声估计算法估计信号噪声,采用循环平移处理信号并进行波原子变换,利用估计的噪声标准差按不同尺度分层设置阈值并进行修正,再采用改进的阈值函数处理波原子变换系数,进行波原子... 详细信息

基于波原子变换的三维地震信号盲去噪算法,利用基于块的噪声估计算法估计信号噪声,采用循环平移处理信号并进行波原子变换,利用估计的噪声标准差按不同尺度分层设置阈值并进行修正,再采用改进的阈值函数处理波原子变换系数,进行波原子反变换与逆循环平移,得到去噪后三维地震信号。对含噪的合成与实际地震信号去噪,并与小波、双树复小波、曲波及传统波原子变换的去噪结果对比;结果表明,该算法较其它对比算法有明显优势,且随含噪量的增加,去噪优势愈加明显。从输出信噪比、均方误差以及峰值信噪比等评价指标可知,基于波原子变换的三维地震信号盲去噪算法去噪效果最佳,其次为传统波原子变换算法,然后为曲波变换与双树复小波变换算法,传统小波变换算法的去噪效果最差。

关键词：波原子三维地震信号去噪阈值修正

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基于波原子理论的超声检测信号降噪方法

振动．测试与诊断 2014年第1期34卷 96-101,192页

作者：李霞杨明孙灵芳哈尔滨工业大学控制与仿真中心哈尔滨150001 东北电力大学自动化工程学院吉林132012

如何在消除噪声的同时更好保留信号中的有效信息一直是无损检测信号处理研究中的热点。尝试通过构建虚拟观测信号将单通道超声检测信号扩展为信号阵列,利用波原子方法进行降噪处理,并引入非局部均值算法进行平滑以压制波原子硬阈值滤波... 详细信息

如何在消除噪声的同时更好保留信号中的有效信息一直是无损检测信号处理研究中的热点。尝试通过构建虚拟观测信号将单通道超声检测信号扩展为信号阵列,利用波原子方法进行降噪处理,并引入非局部均值算法进行平滑以压制波原子硬阈值滤波方式可能产生的伪吉布斯现象。用该算法对仿真信号与某碳酸钙污垢层超声检测信号进行降噪,并与小波阈值降噪进行对比。结果显示该方法对信号信噪比的提高、信号有效特征及微弱信号的保持均有较好效果。

关键词：超声检测波原子非局部均值降噪

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基于波原子域的地震数据压缩感知重建

地球物理学进展 2017年第5期32卷 2152-2161页

作者：张岩任伟建唐国维东北石油大学计算机与信息技术学院大庆163318 东北石油大学电气信息工程学院大庆163318

地震数据重建在地震数据处理中是非常关键的问题,针对传统地震数据重建方法受奈奎斯特采样定理的限制较大,重建数据易出现假频,以及变换基函数对于复杂地震波前信息的稀疏表示不够准确的问题,结合波原子对于简单纹理模型具有最优的稀疏... 详细信息

地震数据重建在地震数据处理中是非常关键的问题,针对传统地震数据重建方法受奈奎斯特采样定理的限制较大,重建数据易出现假频,以及变换基函数对于复杂地震波前信息的稀疏表示不够准确的问题,结合波原子对于简单纹理模型具有最优的稀疏表示能力,可以较好稀疏表示地震数据同相轴信息的特点,提出基于波原子域的地震数据压缩感知重建算法.首先,在波原子域建立地震数据压缩感知重建正则化模型,通过Landweber迭代算法,稀疏反演求解L1范数最小优化问题.其次,为克服波原子变换缺乏平移不变性,易在地震数据缺失道邻域产生伪吉布斯现象的缺点,数据重建过程中在检波器轴采用循环平移技术,对重建结果线性平均以抑制失真.最后,利用指数阈值收缩模型在迭代初期加速促进编码系数的稀疏程度,去除噪声,迭代接近结束时减缓阈值收缩,加强保留地震数据的细节信息与数据的主要特征.利用合成地震模型及实际数据,通过与现有算法对比实验,表明本文算法能有效提高重建地震数据SNR,并且可以更好的保持地震数据同向轴复杂区域的局部特征.理论及实验证明了以波原子域稀疏表示为基础,建立、求解地震数据压缩感知重建模型的合理性,以及结合循环平移技术、指数阈值收缩模型抑制重建数据中噪声的有效性.

关键词：地震数据重建压缩感知波原子稀疏表示