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公开(公告)号：CN104574295B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201410785308.1
申请日：2014-12-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种自适应阈值图像去噪算法，包括以下步骤，（1）将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；（2）构建拟合扩散系数；（3）建立自适应阈值；（4）建立自适应阈值图像去噪算法模型；（5）用半隐式加性算子分裂（AOS）算法对图像进一步处理，得到去噪后的图像。本发明复杂度低，时效性高，去噪后的图像信噪比与经典算法相比提高了15个dB左右，能有效的保护图像的边缘和纹理等细节信息。
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公开(公告)号：CN104463811B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410835528.0
申请日：2014-12-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于能量泛函的图像平滑与锐化方法，包括以下步骤：(1)将各向异性扩散方程转化为最小化能量泛函；(2)将动态方程以内在坐标形式表示；(3)建立能量泛函(4)建立图像的梯度阈值函数k＝e‑αt；(5)引入保真项建立基于能量泛函的图像平滑与锐化算法；(6)用中心差分数值算法对步骤五的结果进一步处理。本发明方法需要的信息量少，方法简单，实现图像去噪，使受污染图像更接近原始图像。
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公开(公告)号：CN104616249A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410680142.7
申请日：2014-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于曲率变分的小波变换图像去噪算法，其特征在于包括步骤1算法描述：对输入的待去噪图像进行小波变换，再将水平集曲率作为校正因子引入到变分模型中，建立基于曲率变分的小波变换图像去噪算法；步骤2算法验证：针对曲率变分模型的第一项是图像平滑过程中的扩散项，而设计该曲率变分模型的第二项为图像结构的控制函数，以维持图像的整体结构；步骤3算法仿真：采用MATLAB软件的仿真算法，以其仿真结果来分析算法的时效性和复杂性。本发明的算法使得处理出更加清晰的图像，以接近原始图像，去噪后的图像信噪与TV模型比较，提高了15个dB左右，较经典的小波阈值去噪算法提高了25个dB左右，且清晰度大幅度提高。
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公开(公告)号：CN105005975B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201510397590.0
申请日：2015-07-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于PCNN和图像熵的各向异性扩散的图像去噪方法，首先，采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；然后，进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；最后，根据求得的边缘检测算子En和最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪。本发明不仅能有效去除图像噪声，同时能较完整地保留了图像的区域信息。
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公开(公告)号：CN104517266B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410801885.5
申请日：2014-12-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于边缘检测算子的混合自适应图像去噪方法，包括以下步骤，步骤一、将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；步骤二、建立平均曲率扩散算法的局部坐标模型；步骤三、建立自适应混合去噪模型；步骤四、用半隐式加性算子分裂（AOS）数值算法对步骤三的图像进一步处理。本发明用局部坐标二次微分这种边缘检测算子代替梯度算子，自适应的控制整个扩散过程，方法简单；结合两种算法的优缺点，取长补短，复杂度低，降低了处理时间；图像的峰值信噪比大幅提高，受噪声污染的图像处理后更加清晰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105005975A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510397590.0
申请日：2015-07-08
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明公开了基于PCNN和图像熵的各向异性扩散的图像去噪方法，首先，采用脉冲耦合神经网络对噪声图像进行处理，得到熵序列En，将En作为边缘检测算子；然后，进行阈值寻优，得到最优去噪阈值k；最后，根据求得的边缘检测算子En和最优去噪阈值k，采用改进的各向异性扩散模型对图像进行去噪。本发明不仅能有效去除图像噪声，同时能较完整地保留了图像的区域信息。
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公开(公告)号：CN104392418B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201410724307.6
申请日：2014-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，包括以下步骤：（1）对待处理图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；（2）建立八方向图像平滑模型；（3）引入物理学中的重调和方程；（4）建立梯度与阈值的关系；（5）选取不同的扩散系数对图像进行平滑，使图像在保边缘、保部分细节信息和提高效率等方面都达到令人满意的效果；（6）用半隐式加性算子分裂（AOS）算法对图像进一步处理，得到去噪后的图像。实验结果表明，本发明的算法在去噪性能方面更具优越性。
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公开(公告)号：CN104463810B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410827269.7
申请日：2014-12-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及基于TV流的自适应扩散滤波图像去噪方法，包括步骤：(1)将TV流扩散方程以内在坐标形式表示；(2)将步骤(1)中的TV流扩散模型简化；(3)建立基于形态学的扩散滤波算法；(4)建立自适应扩散过程模型(5)建立保真项(6)用中心差分数值算法进行进一步处理。本发明能处理出接近原始图像更加清晰的图像，解决传统算法时效性低，复杂度高，且在处理过程中经常会出现过度平滑和平滑不充分的现象。
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公开(公告)号：CN104574295A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410785308.1
申请日：2014-12-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种自适应阈值图像去噪算法，包括以下步骤，（1）将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；（2）构建拟合扩散系数；（3）建立自适应阈值；（4）建立自适应阈值图像去噪算法模型；（5）用半隐式加性算子分裂（AOS）算法对图像进一步处理，得到去噪后的图像。本发明复杂度低，时效性高，去噪后的图像信噪比与经典算法相比提高了15个dB左右，能有效的保护图像的边缘和纹理等细节信息。
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公开(公告)号：CN104392418A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410724307.6
申请日：2014-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，基于各向异性扩散的图像平滑改进算法，包括以下步骤：（1）对待处理图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；（2）建立八方向图像平滑模型；（3）引入物理学中的重调和方程；（4）建立梯度与阈值的关系；（5）选取不同的扩散系数对图像进行平滑，使图像在保边缘、保部分细节信息和提高效率等方面都达到令人满意的效果；（6）用半隐式加性算子分裂（AOS）算法对图像进一步处理，得到去噪后的图像。实验结果表明，本发明的算法在去噪性能方面更具优越性。
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