数字图像去噪方法研究论文

数字图像去噪方法研究论文

③在弹出的对话框里，可以单击“Preset”下的选项，选择设置噪音的消除模式。也可以通过拖动滑块来设置消除噪音大小，左面的滑快代表噪音的最低限度，滑块越往上去除噪音的效果越好，但对原来的声音文件损失也就越大。

自己录制的音频往往带有噪音，去除的方法很多，下面介绍用 Sound Forge除掉噪音的具体操作过程。①打开自己录制的声音文件，播放听听声音效果。②选择“Effects”菜单下的“Noise Gate”命令。③在弹出的对话框里，可以单击“Preset”下的选项，选择设置噪音的消除模式。也可以通过拖动滑块来设置消除噪音大小，左面的滑快代表噪音的最低限度，滑块越往上去除噪音的效果越好，但对原来的声音文件损失也就越大。④单击“OK”按钮。

小到耳塞大到隔音墙，都是不错的选择

图像在采集和传输中会不可避免的受到噪声的污染，影响人们对图像的理解和分析处理。图像去噪的目的就是滤除噪声，减少噪声的影响，使图像信息更加真实的呈现。本文简单介绍了图像噪声的分类及常用的图像的去噪方法，对传统的中值滤波方法进行了分析，并针对传统的中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真。结果表明自适应中值滤波方法对噪声密度较大的图像比传统中值滤波有更好的滤波效果。本文第一章对数字图像处理常用方法，图像噪声的分类和主要去噪方法等基础知识做了介绍，并对MATLAB软件发展主要组成和功能进行了概括，同时对用于图像处理的MATLAB主要函数进行了介绍。第二章对图像的中值滤波方法的原理和算法进行介绍，并分析其不足，提出自适应中值滤波器的设计。第三章对自适应中值滤波器的原理和设计算法做了分析，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真，对处理结果进行比对、归纳。最后，对本论文做了总结。

图像去雾霾方法研究论文

1、 首先 打开PS，调入图像文件。将背景层复制一层，命名为雾。 2、点击菜单中【滤镜】-【其他】，在子菜单中选择【高反差保留】。 3、在弹出的【高反差保留】窗口中设置数值为50，点击“确定”。此时照片效果变为灰色加深，边缘轮廓被加黑强化。 4、点击图层面板中的图层模式，在下拉菜单中选择【柔光】模式，此时照片边缘更加清晰，亮度增加。 5、点击图层面板右上角的小三角，在菜单中选择【向下合并】将图层合并为一层。然后，按快捷键Ctrl+M打开曲线调整对比度如图，使照片明暗对比增强即可 ； 希望回答能够对大家有帮助。如果还有问题可在溜溜自学网提问，我会全力帮你解决。

清除浓雾清除浓雾（寰宇译︰雾气打散，日文︰きりばらい，英文︰Defog）是第四世代引入的飞行属性招式。[1]中文名清除浓雾外文名きりばらい招式附加效果对战中令目标的闪避率降低1级。清除场上的雾天气。只要此招式成功使出，无论是否降低了目标的闪避率，都会移除对方场地上的白雾、光墙、反射壁、极光幕和神秘守护，移除双方场地上的撒菱、隐形岩、毒菱和黏黏网。如果目标处于替身状态，则虽然闪避率不会降低，但后续效果仍然发生。清除浓雾一定会命中，除非目标正在使用蓄力的招式并不在场地上。如果对手被白雾保护，则对手闪避率不会降低，但白雾随之被清除。对战外消除雾天气。DPPt招式变更第六世代去除对方场地的撒菱、隐形岩、毒菱和黏黏网 → 双方一般来说，秋冬早晨雾特别多，为什么呢？我们知道，当空气容纳的水汽达到最大限度时，就达到了饱和。而气温愈高，空气中所能容纳的水汽也愈多。1立方米的空气，气温在4℃时，最多能容纳的水汽量是克；而气温是20℃时，1立方米的空气中最多可以含水汽量是克。如果空气中所含的水汽多于一定温度条件下的饱和水汽量，多余的水汽就会凝结出来，当足够多的水分了与空气中微小的灰尘颗粒结合在一起，同时水分子本身也会相互粘结，就变成小水滴或冰晶。空气中的水汽超过饱和量，凝结成水滴，这主要是气温降低造成的。如果地面热量散失，温度下降，空气又相当潮湿，那么当它冷却到一定的程度时，空气中一部分的水汽就会凝结出来，变成很多小水滴，悬浮在近地面的空气层里，这就是雾。它和云都是由于温度下降而造成的，雾实际上也可以说是靠近地面的云。白天温度比较高，空气中可容纳较多的水汽。但是到了夜间，温度下降了，空气中能容纳的水汽的能力减少了，因此，一部分水汽会凝结成为雾。特别在秋冬季节，由于夜长，而且出现无云风小的机会较多，地面散热较夏天更迅速，以致使地面温度急剧下降，这样就使得近地面空气中的水汽，容易在后半夜到早晨达到饱和而凝结成小水珠，形成雾。秋冬的清晨气温最低，便是雾最浓的时刻

姓名：张昊楠    学号：21021210691    学院：电子工程学院 【嵌牛导读】简要介绍暗通道先验理论基础 【嵌牛鼻子】图像处理 图像去雾 【嵌牛正文】：         暗通道先验理论是何凯明基于对大量户外无雾图像的观察所得到的统计规律：在大多数不包含天空区域的图像中，存在一些像素点，这些像素点中至少有一个通道的值有非常低的值。如果将无雾图像用J表示，那么图像的暗通道可以表示为： 式中Ω（x）表示以像素点x为中心的方形窗口。暗通道图像即为对原图作最小值滤波。     根据暗通道先验理论，在没有雾的户外图像中，除天空区域外，其暗通道趋向于零，即： 造成暗通道图像亮度低的原因一般包括图像中的阴影区域，颜色鲜艳的物体以及本身就比较暗的物体。         一般来说，一张含雾霾的图片往往比没有雾霾的图片更亮。在雾霾越厚的地方，其暗通道像素值越高。根据暗通道先验理论，我们可以认为，含雾图片中暗通道的亮度大致接近雾霾的厚度。        图1是一幅无雾图和它的暗通道图像，图2是一幅有雾图和它的暗通道图像。通过对比可以发现，图1的暗通道图几乎全部是黑色，图2的有雾图像白色区域明显较多，且原图中雾越浓，暗通道图像对应的区域越亮。雾天图像的暗通道图像亮度值可以很好地反映雾的浓度。根据这一点，我们可以通过暗通道图像来估计雾的浓度。         下面介绍如何利用暗通道先验理论对图像进行去雾：         在一些关于图像去雾的方法中，一般将图像中像素的最大值作为大气光的估计值。但在实际的图片中，最亮的像素点可能是白色的背景墙或者白色的汽车。所以利用原图最亮的像素点作为大气光的强度有时会产生较大误差。         如第1节介绍的那样，雾霾图像暗通道亮度近似等同于雾霾厚度，所以可以利用图像的暗通道的亮度来更准确估计整体大气光。整体大气光的估计方法如下：         首先取暗通道图像中千分之一个最亮的像素点；然后找到这些像素点对应在原彩色图像中的位置；最后，在原彩色图像中的这些位置里面找到亮度最大的点，作为大气光强的估计值。实际操作中，这种方法比“最亮像素法”更具有更高的稳定性。         对大气散射模型变形，有        假设在区域 中，透射率t(x)是一个常数，记为 。对上式两端作两次最小值滤波，第一次对等式两端R,G,B三个通道取最小值，第二次滤波对以目标像素点为中心的方形区域内取最小值作为该像素点的值，公式表示如下所示： 根据暗通道先验理论： 将2-3式代入2-2式，可以求得透射率 实际生活中，即使是在晴朗的天气下也会不可避免地在空气中存在一些杂质分子。而且，雾的存在可以帮助我们更好获取景深信息，这种现象就是我们所说的空间透视。如果将雾完全除掉的话，景深信息也会丢失，这样一来，复原出的图像会显得不自然。所以在实际操作时，我们会选择保留一部分覆盖远景的雾。为此，引入参数，对2-4式作出调整，得到修正后透射率的表达式： w越大，表示去雾效果越好。当w=0时，透射率恒为1，复原结果图即为原图；当w=1时，表示雾霾全部去除。这里，为保留一定的景深信息，令w=。         根据上述方法，我们已经求出了大气光强和透射率信息，对大气散射模型作恒等变形，利用（2-6）式在图像的R,G,B三个通道分别进行计算即可得到复原后的无雾图像。         透射率t(x)是一个介于0和1之间的值，当t(x)的某个值为0时，根据上述公式，所得到的图像对应点的像素值则趋向于无穷大，这是我们不希望看到的。所以，为了避免这种情况的发生，我们引入限制透射率阈值的参数 ，以此来控制透射率的下限，则修正后的表达式为：复原效果图：        从图中可以看出，虽然利用上述方法实现了去雾的效果，但效果并不理想。在天安门与天空连接的边缘部分，会有明显的带状区域产生，这种现象我们称之为光晕效应。经过对比发现，滤波窗口的半径越大，光晕效应越明显。这是因为，我们最初的假设是透射率 在以某一像素点为中心的 为半径的区域内是常数，这种假设在图像的平滑区域是成立的，但在景深突变的边缘处，这种假设并不成立。在边缘部分的透射率信息和实际有一定的误差，我们称这个透射率是粗糙的。因此，为取得更加理想的去雾效果，需要进一步对计算出的透射率 进行细化处理。         在后续的文章中，我们将会介绍一些方法对透射率进行细化，用以抑制光晕效果的产生。      K. He, J. Sun and X. Tang, "Guided Image Filtering,"in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 35, , pp. 1397-1409, June 2013, doi: .

图像去噪论文投期刊

当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法——Contourlet变换[7,8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波器。Loupas等人提出的自适应的加权中值滤波方法(AWMF)，但他利用的Speckle噪声模型不够精确，图像细节损失较大[11]。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点，Jakko等人提出两种矢量中值滤波器[12]。近年来，小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域，它凭借其卓越的优越性，越来越多的被应用于图像去噪等领域，基于小波分析的图像去噪技术也随着小波理论的不断完善取得了较好的效果。上个世纪八十年代Mallet提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[13]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992年，Donoho和Johnstone[14]提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被Donoho和Johnstone证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995年，Stanford大学的学者和提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[15，16，17]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种：和提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[18]；等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法[19]；学者Kozaitis结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[20]；等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用GCV(generalcross-validation)法对图像进行去噪[21]；和Woolsey等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[22]，VasilyStrela等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[23]；同时，在19世纪60年代发展的隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Model)[24]，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[25,26]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域，其中非高斯噪声的分布模型、高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展，是主要的研究方向。未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。总之，由于小波具有低墒性、多分辨率、去相关性、选基灵活性等特点[27]，小波理论在去噪领域受到了许多学者的重视，并获得了良好的效果。但如何采取一定的技术消除图像噪声的同时保留图像细节仍是图像预处理中的重要课题。目前，基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。

论文: Generative adversarial network in medical imaging: A review 这篇文章发表于顶刊Medical Imaging Analysis 2019上，文章细数了GAN应用于医学图像的七大领域——重建（图像去噪）、合成、分割、分类、检测、配准和其他工作，并介绍了包括医学图像数据集、度量指标等内容，并对未来工作做出展望。由于笔者研究方向之故，本博客暂时只关注重建、合成部分的应用。关于该论文中所有列出的文章，均可在 GitHub链接 中找到。 GAN在医学成像中通常有两种使用方式。第一个重点是生成方面，可以帮助探索和发现训练数据的基础结构以及学习生成新图像。此属性使GAN在应对数据短缺和患者隐私方面非常有前途。第二个重点是判别方面，其中辨别器D可以被视为正常图像的先验知识，因此在呈现异常图像时可以将其用作正则器或检测器。示例(a)，(b)，(c)，(d)，(e)，(f)侧重于生成方面，而示例 (g) 利用了区分性方面。下面我们看一下应用到分割领域的文章。 (a)左侧显示被噪声污染的低剂量CT，右侧显示降噪的CT，该CT很好地保留了肝脏中的低对比度区域[1]。 (b)左侧显示MR图像，右侧显示合成的相应CT。在生成的CT图像中很好地描绘了骨骼结构[2]。 (c)生成的视网膜眼底图像具有如左血管图所示的确切血管结构[3]。(d)随机噪声（恶性和良性的混合物）随机产生的皮肤病变[4]。 (e)成人胸部X光片的器官（肺和心脏）分割实例。肺和心脏的形状受对抗性损失的调节[5]。 (f)第三列显示了在SWI序列上经过域调整的脑病变分割结果，无需经过相应的手动注释训练[6]。 (g) 视网膜光学相干断层扫描图像的异常检测[7]。 通常，研究人员使用像像素或逐像素损失（例如交叉熵）进行分割。尽管使用了U-net来组合低级和高级功能，但不能保证最终分割图的空间一致性。传统上，通常采用条件随机场（CRF）和图割方法通过结合空间相关性来进行细分。它们的局限性在于，它们仅考虑可能在低对比度区域中导致严重边界泄漏的 pair-wise potentials (二元势函数 -- CRF术语)。另一方面，鉴别器引入的对抗性损失可以考虑到高阶势能。在这种情况下，鉴别器可被视为形状调节器。当感兴趣的对象具有紧凑的形状时，例如物体，这种正则化效果更加显着。用于肺和心脏mask，但对诸如血管和导管等可变形物体的用处较小。这种调节效果还可以应用于分割器(生成器)的内部特征，以实现域（不同的扫描仪，成像协议，模态）的不变性[8、9]。对抗性损失也可以看作是f分割网络（生成器）的输出和 Ground Truth 之间的自适应学习相似性度量。因此，判别网络不是在像素域中测量相似度，而是将输入投影到低维流形并在那里测量相似度。这个想法类似于感知损失。不同之处在于，感知损失是根据自然图像上的预训练分类网络计算而来的，而对抗损失则是根据在生成器演变过程中经过自适应训练的网络计算的。 [10] 在鉴别器中使用了多尺度L1损失，其中比较了来自不同深度的特征。事实证明，这可以有效地对分割图执行多尺度的空间约束，并且系统在BRATS 13和15挑战中达到了最先进的性能。 [11] 建议在分割管道中同时使用带注释的图像和未带注释的图像。带注释的图像的使用方式与 [10] 中的相同。 [10] 和 [12] ，同时应用了基于元素的损失和对抗性损失。另一方面，未注释的图像仅用于计算分割图以混淆鉴别器。 [13] 将pix2pix与ACGAN结合使用以分割不同细胞类型的荧光显微镜图像。他们发现，辅助分类器分支的引入为区分器和细分器提供了调节。 这些前述的分割训练中采用对抗训练来确保最终分割图上更高阶结构的一致性，与之不同的是， [14] -- code 中的对抗训练方案,将网络不变性强加给训练样本的小扰动，以减少小数据集的过度拟合。表中总结了与医学图像分割有关的论文。 参考链接： [1] X. Yi, P. Babyn. Sharpness-aware low-dose ct denoising using conditional generative adversarial network. J. Digit. Imaging (2018), pp. 1-15 [2] . Wolterink, . Dinkla, . Savenije, . Seevinck, . van den Berg, I. Išgum. Deep MR to CT synthesis using unpaired data International Workshop on Simulation and Synthesis in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 14-23 [3] P. Costa, A. Galdran, . Meyer, M. Niemeijer, M. Abràmoff, . Mendonça, A. Campilho. End-to-end adversarial retinal image synthesis IEEE Trans. Med. Imaging(2017) [4] Yi, X., Walia, E., Babyn, P., 2018. Unsupervised and semi-supervised learning with categorical generative adversarial networks assisted by Wasserstein distance for dermoscopy image classification. arXiv: . [5] Dai, W., Doyle, J., Liang, X., Zhang, H., Dong, N., Li, Y., Xing, ., 2017b. Scan: structure correcting adversarial network for chest x-rays organ segmentation. arXiv: . [6] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [7] T. Schlegl, P. Seeböck, . Waldstein, U. Schmidt-Erfurth, G. Langs Unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks to guide marker discovery International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 146-157 [8] K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [9] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, ., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: . [10] Y. Xue, T. Xu, H. Zhang, . Long, X. Huang Segan: adversarial network with multi-scale l 1 loss for medical image segmentation Neuroinformatics, 16 (3–4) (2018), pp. 383-392 [11] Y. Zhang, L. Yang, J. Chen, M. Fredericksen, . Hughes, . Chen. Deep adversarial networks for biomedical image segmentation utilizing unannotated images International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 408-416 [12] Son, J., Park, ., Jung, ., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: . [13] Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [14] W. Zhu, X. Xiang, . Tran, . Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018) [15] D. Yang, D. Xu, . Zhou, B. Georgescu, M. Chen, S. Grbic, D. Metaxas, D. Comaniciu. Automatic liver segmentation using an adversarial image-to-image network International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2017), pp. 507-515 [16] Dou, Q., Ouyang, C., Chen, C., Chen, H., Heng, ., 2018. Unsupervised cross-modality domain adaptation of convnets for biomedical image segmentations with adversarial loss. arXiv: . [17] Rezaei, M., Yang, H., Meinel, C., 2018a. Conditional generative refinement adversarial networks for unbalanced medical image semantic segmentation. arXiv: . [18] A. Sekuboyina, M. Rempfler, J. Kukačka, G. Tetteh, A. Valentinitsch, . Kirschke, . Menze. Btrfly net: Vertebrae labelling with energy-based adversarial learning of local spine prior International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer, Cham (2018) [19] M. Rezaei, K. Harmuth, W. Gierke, T. Kellermeier, M. Fischer, H. Yang, C. Meinel. A conditional adversarial network for semantic segmentation of brain tumor International MICCAI Brainlesion Workshop, Springer (2017), pp. 241-252 [20] P. Moeskops, M. Veta, . Lafarge, . Eppenhof, . Pluim. Adversarial training and dilated convolutions for brain MRI segmentation Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support, Springer (2017), pp. 56-64 [21] Kohl, S., Bonekamp, D., Schlemmer, ., Yaqubi, K., Hohenfellner, M., Hadaschik, B., Radtke, ., Maier-Hein, K., 2017. Adversarial networks for the detection of aggressive prostate cancer. arXiv: . [22]Y. Huo, Z. Xu, S. Bao, C. Bermudez, . Plassard, J. Liu, Y. Yao, A. Assad, . Abramson, . Landman. Splenomegaly segmentation using global convolutional kernels and conditional generative adversarial networks Medical Imaging 2018: Image Processing, 10574, International Society for Optics and Photonics (2018), p. 1057409 [23]K. Kamnitsas, C. Baumgartner, C. Ledig, V. Newcombe, J. Simpson, A. Kane, D. Menon, A. Nori, A. Criminisi, D. Rueckert, et al. Unsupervised domain adaptation in brain lesion segmentation with adversarial networks International Conference on Information Processing in Medical Imaging, Springer (2017), pp. 597-609 [24]Z. Han, B. Wei, A. Mercado, S. Leung, S. Li. Spine-GAN: semantic segmentation of multiple spinal structures Med. Image Anal., 50 (2018), pp. 23-35 [25]M. Zhao, L. Wang, J. Chen, D. Nie, Y. Cong, S. Ahmad, A. Ho, P. Yuan, . Fung, . Deng, et al. Craniomaxillofacial bony structures segmentation from MRI with deep-supervision adversarial learning International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Springer (2018), pp. 720-727 [26] Son, J., Park, ., Jung, ., 2017. Retinal vessel segmentation in fundoscopic images with generative adversarial networks. arXiv: . [27]Y. Li, L. Shen. CC-GAN: a robust transfer-learning framework for hep-2 specimen image segmentation IEEE Access, 6 (2018), pp. 14048-14058 [28] S. Izadi, Z. Mirikharaji, J. Kawahara, G. Hamarneh. Generative adversarial networks to segment skin lesions Biomedical Imaging (ISBI 2018), 2018 IEEE 15th International Symposium on, IEEE (2018), pp. 881-884 Close [29]W. Zhu, X. Xiang, . Tran, . Hager, X. Xie. Adversarial deep structured nets for mass segmentation from mammograms 2018 IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2018), IEEE (2018)

1 一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法 付永庆; 王咏胜 哈尔滨工程大学学报 2005/05 83 773 2 USB摄像头平行双目视觉系统在面积测量中的应用 尤路; 付永庆; 王咏胜 应用科技 2008/02 13 326 3 基于非抽样复轮廓波变换的图像去噪算法研究 王咏胜; 付永庆 光电子.激光 2009/08 2 157 4 复轮廓波包的构造及其图像去噪应用 王咏胜; 付永庆 光子学报 2010/09 3 69 5 复轮廓波包变换及其在SAR图像去斑中的应用 王咏胜; 付永庆 光电子.激光 2009/11 1 66 6 噪声目标的边缘检测算法研究 王咏胜; 付永庆 弹箭与制导学报 2008/06 3 79 分享分享到7 非抽样复Contourlet变换的构造及其图像去噪应用 王咏胜; 付永庆 大连海事大学学报 2009/02 112 8 一种基于模糊聚类的小波图像压缩方法 李佶; 付永庆; 王咏胜 应用科技 2005/03 2 120 【中州期刊联盟】

图像平滑去噪毕业论文

1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

图像去噪方法的研究摘要图像中的噪声会妨碍人们对图像的理解，而图像去噪的目的就是去除图像中的噪声，提高人们对图像的认识程度，以便对图像作进一步地处理。本论文的主要工作就是对图像的去噪方法进行了一定的介绍，并对其中的一些去噪算法作了进一步地研究，给出了几种新的图像去噪算法，在实验中这几种新的算法也取得了比较理想的去噪效果。 本文为了去除图像噪声，保留图像的边缘特征，提高峰值信噪比PSNR，最终得到清晰的重构图像，进行了研究改进.传统的去噪方法没有区分小波变换后高频部分中噪声信息和边缘特征信息，所以虽然能去除图像中的噪声，但是不能较完全的保留图像的边缘信息。针对这一缺点，本文首先对图像进行边缘检测。通过小波边缘检测方法确定边缘特征点的位置。在对小波变换后的各高频子带进行闺值处理时，保持非边缘特征点所在位置的小波系数在值去噪时不变，只对边缘点小波系数进行处理。这样就能既有效地去除噪声信息又能保留好边缘特征信息。理论分析和实验结果表明，与传统的去噪方法相比，本文方法能较好的保留图像的边缘信息的保留图像的边缘信息，并且提高了图像的峰值信噪比。关键词：图像处理；去噪；空域；频域；小波

在本文中，我们介绍了 KAZE 特征，这是一种在非线性尺度空间中的新型多尺度 2D 特征检测和描述算法。以前的方法通过构建或近似图像的高斯尺度空间来检测和描述不同尺度级别的特征。然而，高斯模糊不尊重对象的自然边界，并在细节和噪声方面进行了同等程度的平滑处理，从而降低了定位精度和独特性。相比之下，我们通过非线性扩散滤波在非线性尺度空间中检测和描述二维特征。通过这种方式，我们可以使模糊局部适应图像数据，减少噪声但保留对象边界，获得优越的定位精度和独特性。非线性尺度空间是使用有效的加性算子分裂 (AOS) 技术和可变电导扩散构建的。我们对基准数据集进行了广泛的评估，并在可变形表面上进行了实际匹配应用。尽管由于非线性尺度空间的构建，我们的特征比 SURF 的计算成本更高，但与 SIFT 相当，但我们的结果显示，相对于以前的最先进方法，在检测和描述方面的性能都向前迈进了一步。

多尺度图像处理是计算机视觉中的重要工具，我们可以自动从不同尺度空间提取出感兴趣的检测点。对于每一个检测点都可以获得一个不变的局部描述子。这种多尺度特征算法在现代计算机视觉框架中非常重要。

多尺度的基本思路非常简单：通过使用适当的函数滤波原始图像以增加时间或比例来创建图像的缩放空间。例如高斯尺度空间，通过对原始图像做不断增加标准差的高斯核卷积实现。对于更大的核值，我们获得更简单的图像表示。随着图像多尺度表示，我们可以在图像不同尺度空间和分辨率下检测和描述特征。一些作者也展示了在一些通用假设下，高斯核及其部分导数集是尺度空间分析的光滑核。然而，需要注意的是，高斯尺度空间只是线性扩散的一个例子，因为其他的线性尺度空间也是有可能的。

高斯核可能是表征图像尺度空间最简单的方式，但不是唯一的。然而它有些缺点。在高斯尺度空间中，选择粗略尺度的优点在于减少噪声以及突出结构。其代价是损失了局部的准确性。原因在于高斯模糊不会保留物体的自然边界，在所有尺度下对噪声和图像的细节进行相同的平滑。高斯模糊越大，我们在粗糙尺度空间中局部区域检测特征的损失越大。

使模糊局部适应图像数据似乎更合适，这样噪声就会模糊，但细节或边缘仍将无效。为了实现这一点，提出了不同的非线性尺度空间方法对高斯尺度空间方法进行改进。一般来说，非线性扩散方法的性能远优于线性扩散方法，并且在图像分割或去噪等不同应用中获得了令人印象深刻的结果。然而，据我们所知，本文是第一篇利用高效方案在多尺度特征检测和描述的背景下利用非线性扩散滤波的论文。利用非线性散射技术，通过非线性尺度空间在不同尺度上检测和描述图像区域，可以提高图像的重复性和清晰度。

非线性扩散滤波在特征检测和描述等实际计算机视觉部件中应用不多的一个原因可能是大多数方法的效率低下。这些方法通常包括通过前向欧拉方法对函数进行离散。欧拉方法需要非常小的步长来收敛，因此需要多次迭代才能达到所需的规模和高计算成本。Weickert等人偶然地介绍了非线性扩散滤波的有效方案。这些方案的背景之一是使用加法算子分裂（aos）技术。通过aos方法，可以得到任意步长的稳定非线性尺度空间。aos方案的一个关键问题是求解线性方程的三对角系统，这可以通过高斯消元算法的一个特殊变体Thomas算法来实现。

本文提出在非线性尺度空间中实现特征的自动检测和描述。本文介绍了如何利用有效的aos技术和可变电导散射来构造非线性尺度空间，以及如何在不同的图像变换下获得具有高重复性和显著性的特征。我们在标准评估框架中详细评估了我们的新特性，以及使用变形曲面的实际图像匹配应用。

我们的特征被命名为Kaze，向规模空间分析之父Iijima致敬。Kaze是一个日语单词，意思是风。在自然界中，风被定义为大尺度上的气流，通常由非线性过程控制。在此基础上，对图像域中的非线性扩散过程进行了模拟。本文的其余部分安排如下：在第二节中，我们描述了相关的工作。第三节简要介绍了非线性扩散滤波的基本原理。第4节详细说明了kaze特征算法。最后，第5节和第6节分别给出了详尽的实验结果和结论。

特征检测与描述是计算机视觉中一个非常活跃的研究领域。在许多不同的应用中，获得在不同的图像变换（如视点、模糊、噪声等）下显示出高重复性和独特性的特征是非常重要的。最流行的多尺度特征检测和描述算法是尺度不变特征变换（SIFT）和快速增强鲁棒特征（SURF）。

sift特征是特征检测和图像匹配的里程碑，在移动机器人和目标识别等领域仍有广泛的应用。在SIFT中，通过高斯尺度空间得到高斯差分算子（DOG）结果的最大值和最小值。为了建立尺度空间，计算了高斯模糊金字塔的原始图像。比例空间由不同的子级和倍频程组成。对于一组检测到的特征，基于检测到的关键点的局部感兴趣区域上的主梯度方向构造描述符。然后定义了一个通常由4×4个子区域组成的矩形网格（根据主方向），并建立了由其大小加权的梯度方向直方图，得到128个元素的描述符向量。

受SIFT的启发，Bay等人提出了surf检测和描述符。surf特征在重复性、显著性和鲁棒性方面表现出更好的结果，但同时由于使用了积分图像，可以更快地计算，这意味着不同尺度的高斯导数可以通过简单的方形滤波器近似，而不必计算整个高斯尺度空间。与SIFT类似，定义了一个由4×4个子区域组成的矩形网格（根据主方向），并计算了每个区域的HAAR小波响应之和（以感兴趣的关键点为中心的高斯加权）。最终的描述符维度通常是64或128的扩展计数器。Agrawal和Konolige通过使用中心环绕检测（CenSurE）和修改的surf（m-surf）描述符对surf进行了一些改进。m-surf是原surf描述符的一个变体，但它处理了较好的描述符边界效应，并采用了更为稳健和智能的两阶段高斯加权方案。

这些方法和随后的许多相关算法都依赖于高斯尺度空间和高斯导数集作为尺度空间分析的光滑核。然而，重复一次，高斯尺度空间不保留对象和平滑的自然边界，在所有尺度上都同等处理细节和噪声。通过非线性扩散滤波，可以获得比以前基于高斯尺度空间的算法具有更高重复性和显著性的多尺度特征。与surf或CenSurE相比，计算成本略有增加，我们的结果显示，在特征检测和描述方面，性能有了很大的提高。

非线性扩散方法将图像亮度随尺度的增大而变化描述为控制扩散过程的某些流函数的发散。这些方法通常用非线性偏微分方程（PDES）来描述，因为所涉及的微分方程的非线性性质将图像的亮度扩散到非线性尺度空间。方程1给出了经典的非线性扩散公式： 其中 和 分别表示散度和梯度运算。

由于传到函数 的引入，使得扩散自适应图像局部结构成为可能。函数 取决于图像局部的微分结构，并且函数既可以表示标量也可以表示张量。时间 为尺度参数，值越大表示图像越简单。本文中，将关注可变传导扩散，即在各尺度层级中使用图像的梯度幅度控制扩散。

在计算机视觉领域首次提到非线性扩散滤波由Perona和Malik提出，令函数 与梯度幅值相关，为了减少在局部边缘的计算损失，更多平滑区域而不是边界。通过这种方式，函数 可以被定义为： 其中 表示原始图像 的高斯平滑版本的梯度。Perona和Malik为传到函数 描述两个不同的方程： 其中参数 为对比度因子控制扩散等级。函数 有利于高对比度边界， 有利于大区域而不是小区域。Weickert为扩散率迅速下降的区域提出略微不同的扩散函数：在边缘两侧平滑比在边上平滑效果更好。与区域间模糊相比，选择性平滑更倾向于区域内平滑。这个函数称为 ，定义如下： 对比度参数 可以手动选择，也可以根据图像梯度的一些估计值自动选择。对比度参数决定梯度是应该增强还是取消。本文中我们采用经验值，将 设置为原始图像平滑版本梯度值直方图的70%，在我们的实验中这个经验值通常取得很好的结果。然而，对于某些图像，对对比度参数进行更详细的分析可能会得到更好的结果。图1描述了Perona和Malik方程中不同参数 值的传导函数 。通常，对于较高的 值，只考虑较大的梯度。

非线性扩散滤波中的偏微分方程没有解析解。因此，需要使用数值方法来近似微分方程。扩散方程的一种可能的离散化方法是所谓的线性插值或半隐式格式。在向量矩阵表示法中，方程1的离散化可表示为： 式中， 是一个矩阵，对每个维度的图像传导进行编码。在半隐式格式中，为了计算解 ，需要解一个线性方程组。 的解可通过以下方式获得： 半隐式格式对于任何步长都是绝对稳定的。此外，它还为任意大的时间步长创建了一个离散的非线性扩散尺度空间。在半隐式格式中，需要求解线性方程组，其中系统矩阵为三对角且对角占优。托马斯算法是著名的三对角系统高斯消元算法的一种变体，它可以非常有效地求解此类系统。

在这一部分中，我们将介绍我们在非线性尺度空间中进行特征检测和描述的新方法。给定一幅输入图像，我们使用AOS技术和可变传导扩散建立非线性尺度空间，直至最大演化时间。然后，我们通过非线性尺度空间检测出感兴趣的二维特征，这些特征显示了Hessian响应的尺度归一化行列式的最大值。最后，我们计算关键点的主方向，并得到一个考虑一阶图像导数的尺度和旋转不变描述符。现在，我们将描述公式中的每个主要步骤。

我们采用了与SIFT中类似的方法，以对数步长将尺度空间离散化，以一系列 级和 层排列。请注意，我们始终使用原始图像分辨率，而不会像在SIFT中那样在每个新的级上执行任何下采样。级和层由离散的上标 和上标 确定。级和层通过以下公式映射到其相应的尺度 ： 式中， 是基本比例级别， 是过滤图像的总数。现在，我们需要将像素单位 中的离散尺度级别集转换为时间单位。这种转换的原因是非线性扩散滤波是按时间项定义的。在高斯尺度空间的情况下，图像与高斯标准偏差 （以像素为单位）的卷积相当于对图像进行一段时间的滤波 。我们应用这种转换以获得一组演化时间，并通过以下映射 将尺度空间 转换为时间单位 ： 这里必须提到的是，我们使用了映射 仅用于获得一组演化时间，由此我们构建非线性尺度空间。一般而言，在每个滤波图像 处的非线性尺度空间中，所得图像不对应于原始图像与标准偏差 的高斯的卷积。然而，我们的框架也与高斯尺度空间兼容，因为我们可以通过将扩散函数 设置为等于1（即常数函数）来获得高斯尺度空间的方程。此外，只要我们在非线性尺度空间中演化，除与对象边界对应的强图像边缘外，大多数图像像素的传导函数趋于恒定。

给定一幅输入图像，我们首先用标准偏差 的高斯核卷积图像，以减少噪声和可能的图像伪影。根据该基础图像，我们计算图像梯度直方图，并按照第节所述的自动程序获得对比度参数 。然后，给定对比度参数和一组演化时间 ，使用AOS方案（对于任何步长都绝对稳定）以迭代方式构建非线性尺度空间是很直观的： 图2描述了高斯尺度空间和非线性尺度空间（使用 传导函数）在给定相同参考图像的几个演化时间内的比较。可以观察到，高斯模糊对图像中的所有结构进行平滑处理，而在非线性尺度空间中，强图像边缘保持不变。

为了检测感兴趣的点，我们计算了Hessian的尺度归一化行列式在多个尺度水平上的响应。对于多尺度特征检测，需要针对尺度对微分算子集进行归一化，因为通常空间导数的振幅随着尺度的减小而减小： 其中 分别为二阶水平导数和垂直导数， 为二阶交叉导数。给定非线性尺度空间 的滤波图像集，我们分析检测器在不同尺度水平 下的响应。我们搜索尺度和空间位置的最大值。在除 和 之外的所有滤波图像中执行极值搜索。在当前 、上一层 和下一层 的大小为 的矩形窗口上搜索每个滤波图像的极值。为了加快搜索极值，我们首先在3×3像素的窗口上检查响应，以便快速丢弃非最大值响应。最后，使用亚像素精度估计关键点的位置。

一阶和二阶导数集通过不同导数步长 的 Scharr滤波器进行近似。二阶导数通过在所需导数坐标中使用连续Scharr滤波器进行近似。这些滤波器比其他流行的滤波器（如Sobel滤波器或标准中心差分滤波器）更接近旋转不变性。请注意，尽管我们需要为每个像素计算多尺度导数，但我们在描述步骤中节省了计算工作量，因为我们重复使用在检测步骤中计算的同一组导数。

寻找主方向 。为了获得旋转不变描述符，需要估计以关键点位置为中心的局部邻域中的主导方向。与SURF类似，我们在半径为 的圆形区域中发现主方向，采样步长为 。对于圆形区域中的每个样本，一阶导数 和 使用以兴趣点为中心的高斯加权。然后，将导数响应表示为向量空间中的点，并通过对覆盖 角的滑动圆段内的响应求和来确定主方向。从最长矢量中获得主方向。 构建描述符 。我们使用的M-SURF描述符适用于我们的非线性尺度空间框架。对于尺度为 的检测特征，在 矩形网格上计算尺寸为 的一阶导数 和 。该网格分为 个子区域，大小为 ，重叠为 。每个子区域中的导数响应以子区域中心为中心，用高斯（ ）加权，并求和为描述符向量 。然后，使用高斯（ ）对每个子区域向量进行加权，其定义在 的掩模上，并以感兴趣的关键点为中心。当考虑关键点的主方向时，矩形网格中的每个样本将根据主方向旋转。此外，还根据主方向计算了导数。最后，长度为64的描述符向量被归一化为单位向量以实现对比度不变性。

平滑去噪方法研究毕业论文

图像在采集和传输中会不可避免的受到噪声的污染，影响人们对图像的理解和分析处理。图像去噪的目的就是滤除噪声，减少噪声的影响，使图像信息更加真实的呈现。本文简单介绍了图像噪声的分类及常用的图像的去噪方法，对传统的中值滤波方法进行了分析，并针对传统的中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真。结果表明自适应中值滤波方法对噪声密度较大的图像比传统中值滤波有更好的滤波效果。本文第一章对数字图像处理常用方法，图像噪声的分类和主要去噪方法等基础知识做了介绍，并对MATLAB软件发展主要组成和功能进行了概括，同时对用于图像处理的MATLAB主要函数进行了介绍。第二章对图像的中值滤波方法的原理和算法进行介绍，并分析其不足，提出自适应中值滤波器的设计。第三章对自适应中值滤波器的原理和设计算法做了分析，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真，对处理结果进行比对、归纳。最后，对本论文做了总结。

题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多

小到耳塞大到隔音墙，都是不错的选择

安装隔音板，隔音材料，隔音棉都能隔音。