一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法

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一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法

杨学峰, 李金宗, 李冬冬, 朱兵

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杨学峰, 李金宗, 李冬冬, 朱兵. 一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 975-978.

引用本文:

杨学峰, 李金宗, 李冬冬, 朱兵. 一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 975-978.

YANG Xuefeng, LI Jinzong, LI Dongdong, ZHU Bing. A Forward and Backward Diffusion Based on Image Denoising and Enhancement Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 975-978.

Citation:

YANG Xuefeng, LI Jinzong, LI Dongdong, ZHU Bing. A Forward and Backward Diffusion Based on Image Denoising and Enhancement Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 975-978.

一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法

¹哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,哈尔滨市西大直街92号150001

基金项目: 总装预研基金资助项目(51322020703)

作者简介:
杨学峰,博士生,主要从事图像复原与超分辨、图像处理与模式识别的研究。

中图分类号: P237.3

A Forward and Backward Diffusion Based on Image Denoising and Enhancement Method

¹School of Electronics and Information Engineering,Harbin Institute of Technology,92 West Dazhi Street,Harbin 150001,China

Funds: 总装预研基金资助项目(51322020703)

摘要: 将各向异性前向扩散和后向扩散进行深度融合,提出了一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法。该方法利用非线性结构张量代替直接的梯度估计,增强对噪声的鲁棒性;将沿梯度方向增强的冲击滤波项改为按照自适应设定的阈值,进行前向扩散去噪和后向扩散增强的相互转换;对于角型结构,在与梯度垂直方向同样进行后向扩散,以增强角型纹理。实验结果表明,本文算法不仅有效去除了噪声,而且增强了纹理。
- 各向异性扩散 /
- 冲击滤波器 /
- 结构张量 /
- 去噪
Abstract: A novel forward and backward diffusion based image denoising and enhancement method is proposed.In the proposed method,the direct gradient computation is replaced by a nonlinear structure tensor(NLST) to increase the robustness to noise;The shock filter item along the gradient direction is replaced by a forward or backward diffusion according with the adaptive threshold value of gradient;The corner structure is also enhanced by performing a backward diffusion in corner region.Two experimental results show that the proposed algorithm not only removes noise,but also efficiently enhances image texture details and no artifacts are produced.
- anisotropic diffusion /
- shock filter /
- structure tensor /
- denoising

[1]	姚永祥, 张永军, 万一, 刘欣怡, 郭浩宇. 顾及各向异性加权力矩与绝对相位方向的异源影像匹配 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(11): 1727-1736. doi: 10.13203/j.whugis20200702
[2]	曾小牛, 李夕海, 刘继昊, 牛超, 侯维君. 一种基于改进凸集投影原理的航空重力数据插值与去噪方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(10): 1555-1562. doi: 10.13203/j.whugis20180470
[3]	罗亦泳, 黄城, 张静影. 基于变分模态分解的变形监测数据去噪方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(5): 784-790. doi: 10.13203/j.whugis20180437
[4]	赵洪臣, 周兴华, 彭聪, 刘永学, 张家发, 陈义兰. 一种去除遥感影像混合噪声的集成BM3D方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(6): 925-932. doi: 10.13203/j.whugis20170188
[5]	夏桂松, 薛楠, 王子锋, 张良培. 复张量场扩散方程及其在PolSAR图像去噪中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(11): 1533-1538,1556. doi: 10.13203/j.whugis20140630
[6]	彭超, 张双喜, 李孟奎, 刘思莹. 瑞雷波多模频散的方位各向异性特征 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(2): 157-160. doi: 10.13203/j.whugis20120600
[7]	张菊清, 郝蓉, 张勤, 聂建亮. 基于各向异性协方差函数的自适应拟合推估 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(10): 1179-1183.
[8]	高国荣, 许录平, 冯冬竹. 利用非抽样Shearlet域GSM模型进行图像去噪 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(7): 778-782.
[9]	鄢煜尘, 周前进, 段柳云, 陈庆虎. 形态学重度污染文本图像去噪处理 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1100-1103.
[10]	高建, 张飞艳, 谢伟, 秦前清. 利用能量变分方法进行高光谱数据去噪处理 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 322-325.
[11]	尹晖, 朱锋. 时序数据去噪中的小波策略及评价指标 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(11): 1374-1377.
[12]	吕立蕾, 龚威, 宋沙磊, 祝波. 地物反射率探测激光雷达回波信号的小波去噪 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 56-59.
[13]	施蓓琦, 刘春, 姚连璧, 陈能. 视觉皮层振荡神经网络在遥感影像分割中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(12): 1442-1446.
[14]	陈仁喜, 李鑫慧, 李盛阳. 基于MRF的各向异性图像修复模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1231-1235.
[15]	王文波, 张晓东, 羿旭明, 费浦生. 利用曲波域BivaShrink模型进行SAR图像去噪 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 814-817.
[16]	杨露菁, 王德石, 李煜. 利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(7): 805-808.
[17]	王文波, 费浦生, 羿旭明, 张建国. 基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(7): 585-588.
[18]	王文, 芮国胜, 邢福成. 基于数据融合的多尺度图像去噪方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(4): 329-331.
[19]	袁志勇, 查桂峰, 陈绵云, 张仁宏. 基于反对称小波的车型识别研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(6): 560-563.
[20]	宁津生, 李金文, 晁定波. 各向异性局部重力场计算的谱方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1998, 23(3): 227-229,278.

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一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法

¹哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,哈尔滨市西大直街92号150001

基金项目: 总装预研基金资助项目(51322020703)

作者简介:
杨学峰,博士生,主要从事图像复原与超分辨、图像处理与模式识别的研究。

收稿日期: 2010-06-15
修回日期: 2013-07-09
刊出日期: 2010-08-05

中图分类号: P237.3

关键词:

各向异性扩散 /

冲击滤波器 /

摘要: 将各向异性前向扩散和后向扩散进行深度融合,提出了一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法。该方法利用非线性结构张量代替直接的梯度估计,增强对噪声的鲁棒性;将沿梯度方向增强的冲击滤波项改为按照自适应设定的阈值,进行前向扩散去噪和后向扩散增强的相互转换;对于角型结构,在与梯度垂直方向同样进行后向扩散,以增强角型纹理。实验结果表明,本文算法不仅有效去除了噪声,而且增强了纹理。

English Abstract

杨学峰, 李金宗, 李冬冬, 朱兵. 一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 975-978.

引用本文:

杨学峰, 李金宗, 李冬冬, 朱兵. 一种基于前后向扩散的图像去噪与增强方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 975-978.

YANG Xuefeng, LI Jinzong, LI Dongdong, ZHU Bing. A Forward and Backward Diffusion Based on Image Denoising and Enhancement Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 975-978.

Citation:

YANG Xuefeng, LI Jinzong, LI Dongdong, ZHU Bing. A Forward and Backward Diffusion Based on Image Denoising and Enhancement Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 975-978.

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