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公开(公告)号：CN104331869B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410685365.2
申请日：2014-11-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明首先提供了一种图像曲率平滑方法，将图像水平集曲率作为一个二阶微分量，用来描述图像形态学特征，改善了图像处理效果。由于当图像受到噪声污染时，曲率会发生显著变化，本发明进一步将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到PM方法中，提出了一种梯度与曲率相结合的图像平滑方法，该方法不但可以保持图像的特征，而且峰值信噪比较以往的各向异性方法大幅度提高，复杂度低，时效性高，图像清晰度增加，相较以往图像平滑算法更具有效性和准确性，图像处理效果更好。
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公开(公告)号：CN104346786B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410621477.1
申请日：2014-11-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于Demons算法的图像去噪算法，该方法首先在Demons算法的基础上，将扩散过程看作图像配准，建立一种新的基于图像配准的Demons去噪算法，该算法去噪性能较经典的PM算法更优越；其次，考虑到在图像去噪过程中，仅靠梯度信息表征图像的局部特征是不够的，而二阶微分量含有更丰富的信息，将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到图像配准去噪算法中，建立了一种梯度与曲率双重驱动力的图像去噪算法，双驱动算法；最后，采用加性算子分裂算法(AOS算法)对上述算法进行处理，得到去噪后的图像。本发明不但去噪性能优越，而且图像的整体结构保持完好，去噪后的图像信噪比较其他Demons算法提高了15dB左右，较PM算法提高了25dB左右，清晰度也大幅度提升。
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公开(公告)号：CN104484860A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410796018.7
申请日：2014-12-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于拟正态分布的图像平滑算法，包括如下步骤：步骤一、将噪声图像进行Gauss滤波，去除较大噪声；步骤二、引入PM算法的扩散系数步骤三、为保纹理，由通量函数，引入拟正态分布过程；步骤四、将步骤二中g1的曲线向右平移c(c＞0)，得到步骤五、用半隐式加性算子分裂(AOS)算法对图像进一步处理，经多次迭代得到清晰图像。本发明能够稳定的控制扩散过程，使图像在去噪和保边缘、纹理等细节信息方面都达到令人满意的效果，峰值信噪比大幅提高。
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公开(公告)号：CN104346786A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410621477.1
申请日：2014-11-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于Demons算法的图像去噪算法，该方法首先在Demons算法的基础上，将扩散过程看作图像配准，建立一种新的基于图像配准的Demons去噪算法，该算法去噪性能较经典的PM算法更优越；其次，考虑到在图像去噪过程中，仅靠梯度信息表征图像的局部特征是不够的，而二阶微分量含有更丰富的信息，将水平集曲率作为控制图像结构的驱动力因素引入到图像配准去噪算法中，建立了一种梯度与曲率双重驱动力的图像去噪算法，双驱动算法；最后，采用加性算子分裂算法(AOS算法)对上述算法进行处理，得到去噪后的图像。本发明不但去噪性能优越，而且图像的整体结构保持完好，去噪后的图像信噪比较其他Demons算法提高了15dB左右，较PM算法提高了25dB左右，清晰度也大幅度提升。
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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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Patent Agency Ranking
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：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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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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