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基于纹理特征的图像恢复

章勇勤 艾勇 吴敏渊 马攀

章勇勤, 艾勇, 吴敏渊, 马攀. 基于纹理特征的图像恢复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(1): 102-105.
引用本文: 章勇勤, 艾勇, 吴敏渊, 马攀. 基于纹理特征的图像恢复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(1): 102-105.
ZHANG Yongqin, AI Yong, WU Minyuan, MA Pan. Images Restoration Based on the Textural Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(1): 102-105.
Citation: ZHANG Yongqin, AI Yong, WU Minyuan, MA Pan. Images Restoration Based on the Textural Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(1): 102-105.

基于纹理特征的图像恢复

基金项目: 国家863计划资助项目(2006AA040307)
详细信息
    作者简介:

    章勇勤,博士生。研究方向为图像处理、信号处理以及电路与系统。

  • 中图分类号: P237.3

Images Restoration Based on the Textural Features

Funds: 国家863计划资助项目(2006AA040307)
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-10-29
  • 修回日期:  2009-10-29
  • 刊出日期:  2010-01-05

基于纹理特征的图像恢复

    基金项目:  国家863计划资助项目(2006AA040307)
    作者简介:

    章勇勤,博士生。研究方向为图像处理、信号处理以及电路与系统。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 在机器视觉和图像处理领域中,图像去噪是一个极其重要的问题,但在消除噪声的同时也丢失了图像中的纹理边缘信息。针对这一缺点,分析了图像去噪的难点,以UINTA(unsupervised,information-theoretic,adaptive filtering)方法为基础,对其作了改进,以信号能量为准则,分别从时域和频域的角度提出了一种纹理特征检测算子,利用该算子对滤除的残余图像重新识别,提取出被误判的纹理细节信息,然后把它补偿到滤波后的图像中,获得最终的去噪图像。实验结果表明,该方法在保留图像纹理特征的同时,有效地去除了图像中的噪声信息,提高了图像的信噪比,降低了均方误差,显著改善了图像的视觉效果,具有很强的实用性。

English Abstract

章勇勤, 艾勇, 吴敏渊, 马攀. 基于纹理特征的图像恢复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(1): 102-105.
引用本文: 章勇勤, 艾勇, 吴敏渊, 马攀. 基于纹理特征的图像恢复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(1): 102-105.
ZHANG Yongqin, AI Yong, WU Minyuan, MA Pan. Images Restoration Based on the Textural Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(1): 102-105.
Citation: ZHANG Yongqin, AI Yong, WU Minyuan, MA Pan. Images Restoration Based on the Textural Features[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(1): 102-105.

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