基于密集残差连接U型网络的噪声图像超分辨率重建

1

作者 刘鹏南 李龙 +2 位作者 张紫豪 朱星光 程德强 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期63-71,共9页

现有的图像超分辨率重建网络难以适用于煤矿井下噪声密集的应用场景,且多数网络通过增加深度提升性能会导致无法有效提取关键特征、高频信息丢失等问题。针对上述问题,提出了一种密集残差连接U型网络,用于对低分辨率噪声图像进行超分辨... 现有的图像超分辨率重建网络难以适用于煤矿井下噪声密集的应用场景,且多数网络通过增加深度提升性能会导致无法有效提取关键特征、高频信息丢失等问题。针对上述问题,提出了一种密集残差连接U型网络,用于对低分辨率噪声图像进行超分辨率重建。在特征提取路径中引入基于密集残差连接的去噪模块,通过密集连接的方式对图像特征进行充分提取,再利用残差学习的特点对低分辨率噪声图像进行有效去噪;在重建路径中引入残差特征注意力蒸馏模块,通过在残差块中融入增强特征注意力块,对不同空间的特征赋予不同的权重,加强网络对于图像关键特征的提取能力,同时减少图像细节特征在残差块中的损失,从而更好地恢复图像细节信息。在煤矿井下图像数据集及公共数据集上进行了对比实验,结果表明:在客观评价指标上,所提网络的结构相似度、图像感知相似度均优于对比网络,且在复杂度及运行速度上有着较好的均衡;在主观视觉效果上,所提网络重建的图像基本消除了原有图像噪声,有效恢复了图像的细节特征。 展开更多

关键词 噪声图像 超分辨率重建 密集残差连接 U型网络 去噪模块 残差特征注意力蒸馏模块

下载PDF 职称材料

基于局部划分的拟合活动轮廓模型

2

作者 熊点华 唐利明 《信息技术》 2023年第8期1-7,共7页

为了分割噪声图像,文中建立一个局部划分函数,结合局部二值拟合能量模型,在局部目标与背景区域内分别提取图像信息建立局部拟合能量项。采用结合梯度下降和变分极值的交替迭代算法对模型进行数值求解。利用含噪声的边界模糊图像进行仿... 为了分割噪声图像,文中建立一个局部划分函数,结合局部二值拟合能量模型,在局部目标与背景区域内分别提取图像信息建立局部拟合能量项。采用结合梯度下降和变分极值的交替迭代算法对模型进行数值求解。利用含噪声的边界模糊图像进行仿真实验,结果表明,该模型可以较好地分割噪声图像,并且还具有较好的DSC值。 展开更多

关键词 活动轮廓 局部划分函数 噪声图像 鲁棒性 DSC系数

下载PDF 职称材料

基于分数阶微分的噪声图像NSCT域边缘检测 被引量：3

3

作者 陈骏勰 廖一鹏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第8期219-229,共11页

针对噪声图像边缘模糊、边缘检测困难的问题,提出了一种结合分数阶微分的噪声图像非下采样contourlet变换(NSCT)域边缘检测方法。该方法首先对图像进行NSCT分解,对低频子带的轮廓进行针对性提取;其次对于边缘细节和噪声较多的各方向高... 针对噪声图像边缘模糊、边缘检测困难的问题,提出了一种结合分数阶微分的噪声图像非下采样contourlet变换(NSCT)域边缘检测方法。该方法首先对图像进行NSCT分解,对低频子带的轮廓进行针对性提取;其次对于边缘细节和噪声较多的各方向高频子带,利用NSCT域的多尺度积和方向分数阶微分矩阵对高频系数进行阈值去噪与信息增强;最后将NSCT域各频域和方向的尺度图像进行融合,得到完整的边缘图像。对不同类型的原始图像和噪声图像进行实验,本文方法检测到的平均连续边缘像素比分别为0.931和0.861,相比Canny算子、分数阶微分检测方法和现有的多尺度域边缘检测方法,本文方法具有更好的边缘检测效果。随着图像噪声水平的增加,本文方法得到的平均连续边缘像素比较高,抗噪性强,边缘准确、完整、连续。 展开更多

关键词 图像处理 边缘检测 噪声图像 轮廓提取 分数阶微分 非下采样CONTOURLET变换

原文传递

扩展的Chan-Vese模型在噪声图像分割中的应用 被引量：2

4

作者 罗志宏 冯国灿 杨关 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2011年第9期1722-1728,共7页

针对带噪声图像分割结果不理想的现象,提出一种对带不同类型噪声的图像都能进行有效分割的变分模型。首先扩展了Chan-Vese(CV)模型的能量泛函,然后在数值求解过程中,引入一个辅助变量与水平集方法相结合,采用高效和无条件稳定的MOS算法... 针对带噪声图像分割结果不理想的现象,提出一种对带不同类型噪声的图像都能进行有效分割的变分模型。首先扩展了Chan-Vese(CV)模型的能量泛函,然后在数值求解过程中,引入一个辅助变量与水平集方法相结合,采用高效和无条件稳定的MOS算法,提高精度和计算效率。对带一定强度噪声的图像进行地分割实验,并与CV变分模型的分割结果进行比较。结果表明,该新变分模型较好地克服了噪声干扰的影响,对带噪图像的分割是有效的,迭代次数少,速度快且提高了目标分割的准确性。 展开更多

关键词 带噪图像 图像分割 辅助变量 MOS算法

原文传递

结合无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的有噪图像边缘检测 被引量：1

5

作者 吴一全 李海杰 《信号处理》 CSCD 北大核心 2015年第3期346-355,共10页

为从噪声污染的图像中提取出更为清晰、连续的边缘,进一步改善边缘检测效果,本文提出了一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的边缘检测方法。首先对含噪图像进行多尺度、多方向无下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet ... 为从噪声污染的图像中提取出更为清晰、连续的边缘,进一步改善边缘检测效果,本文提出了一种基于无下采样Shearlet模极大值和改进尺度积的边缘检测方法。首先对含噪图像进行多尺度、多方向无下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST),得到图像在NSST域的高频系数;然后选取相邻的两个较大尺度的高频系数进行改进的尺度积运算,并经NSST模极大值处理得到边缘二值图像;最后使用区域连通方法去除二值图像中的孤立点,得到准确的边缘图像。大量实验结果表明,与小波模极大值、小波尺度积、基于无下采样Contourlet变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)模极大值和尺度积、NSST模极大值等4种边缘检测方法相比,本文提出的方法具有更强的抗噪能力,且有效地避免了纹理的影响,检测出的边缘完整清晰,连续性好。 展开更多

关键词 边缘检测 有噪图像 无下采样Shearlet变换 模极大值 改进尺度积 区域连通性

下载PDF 职称材料

受噪声污染图象中的基于排序统计的非线性边缘检测器

6

作者 李向吉 丁润涛 《信号处理》 CSCD 1999年第4期306-310,共5页

本文主要研究了如何对受混合噪声污染的图象进行边缘检测，并提出了一种基于排序统计的非线性边缘检测算子。该算子将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集，通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。子集的划分和输出形式的选择是... 本文主要研究了如何对受混合噪声污染的图象进行边缘检测，并提出了一种基于排序统计的非线性边缘检测算子。该算子将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集，通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。子集的划分和输出形式的选择是减少噪声对边缘检测器影响的关键。计算机模拟实验表明，基于排序统计的边缘检测算子能较好地同时消除高斯噪声和脉冲噪声对边缘检测器的影响，并且能精细地提取图象的边缘，效果优于其它边缘检测算子。 展开更多

关键词 噪声图象 排序统计 非线性 边缘检测器 图象处理

下载PDF 职称材料

基于圆邻域和环算子的抗噪边缘检测方法

7

作者 谢松法 彭嘉雄 +1 位作者 何南忠 施保昌 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期4-6,共3页

针对噪声图像的边缘检测问题,提出了一种基于圆邻域和环算子的边缘检测方法.首先,在像素点的一个适当的圆邻域内取若干个同心圆环,将这些圆环上的灰度值按径向进行加权平均,得到该像素点周围一圈各等距点上的平均灰度值,这些灰度值可构... 针对噪声图像的边缘检测问题,提出了一种基于圆邻域和环算子的边缘检测方法.首先,在像素点的一个适当的圆邻域内取若干个同心圆环,将这些圆环上的灰度值按径向进行加权平均,得到该像素点周围一圈各等距点上的平均灰度值,这些灰度值可构成一个周期序列;然后根据Sobel和Prewitt等算子的设计思想,构造出一类高通的环算子,利用离散傅里叶变换计算周期序列与环算子的循环卷积,其最大值则作为像素点是否为边缘点的判据.实验结果表明该算法对于含有噪声的图像具有较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 噪声图像 边缘检测 圆邻域 环算子

下载PDF 职称材料

基于自监督约束的双尺度真实图像盲去噪算法 被引量：2

8

作者 王迪 潘金山 唐金辉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2942-2958,共17页

现存的图像去噪算法在处理加性高斯白噪声上已经取得令人满意的效果,然而其在未知噪声强度的真实噪声图像上泛化性能较差.鉴于深度卷积神经网络极大地促进了图像盲去噪技术的发展,针对真实噪声图像提出一种基于自监督约束的双尺度真实... 现存的图像去噪算法在处理加性高斯白噪声上已经取得令人满意的效果,然而其在未知噪声强度的真实噪声图像上泛化性能较差.鉴于深度卷积神经网络极大地促进了图像盲去噪技术的发展,针对真实噪声图像提出一种基于自监督约束的双尺度真实图像盲去噪算法.首先,所提算法借助小尺度网络分支得到的初步去噪结果为大尺度分支的图像去噪提供额外的有用信息,以帮助后者实现良好的去噪效果.其次,用于去噪的网络模型由噪声估计子网络和图像非盲去噪子网络构成,其中噪声估计子网络用于预测输入图像的噪声强度,非盲去噪子网络则在所预测的噪声强度指导下进行图像去噪.鉴于真实噪声图像通常缺少对应的清晰图像作为标签,提出了一种基于全变分先验的边缘保持自监督约束和一个基于图像背景一致性的背景自监督约束,前者可通过调节平滑参数将网络泛化到不同的真实噪声数据集上并取得良好的无监督去噪效果,后者则可借助多尺度高斯模糊图像之间的差异信息辅助双尺度网络完成去噪.此外,还提出一种新颖的结构相似性注意力机制,用于引导网络关注图像中微小的结构细节,以便复原出纹理细节更加清晰的真实去噪图像.相关实验结果表明在SIDD,DND和Nam这3个真实基准数据集上,所提的基于自监督的双尺度盲去噪算法无论在视觉效果上还是在量化指标上均优于多种有监督图像去噪方法,且泛化性能也得到了较为明显的提升. 展开更多

关键词 卷积神经网络 真实噪声图像 图像盲去噪 自监督约束 注意力机制

下载PDF 职称材料

基于排序统计的图像边缘增强滤波 被引量：4

9

作者 李向吉 丁润涛 蔡靖 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 1999年第6期687-690,共4页

主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波，并提出了一种基于排序统计的图像边缘增强滤波算法．该算法将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集，通过子集的运算值之差判断边缘是否存在．如果边缘存在，则通过判... 主要研究了如何对受混合噪声污染的模糊图像进行边缘增强滤波，并提出了一种基于排序统计的图像边缘增强滤波算法．该算法将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集，通过子集的运算值之差判断边缘是否存在．如果边缘存在，则通过判断滤波窗位于边缘的哪一侧来选择某个子集的输出运算值以增强边缘的梯度；如果边缘不存在，则考虑进行噪声的平滑．计算机模拟实验表明，基于排序统计的图像边缘增强滤波器在增强边缘的梯度的同时，能较好地消除高斯噪声和脉冲噪声的影响，效果优于其它边缘增强算子． 展开更多

关键词 噪声图像 边缘增强 排序统计滤波 图像处理

下载PDF 职称材料

基于CSF和仿射重建模型的噪声图像质量评价 被引量：4

10

作者 崔光茫 冯华君 +2 位作者 徐之海 李奇 陈跃庭 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期144-150,共7页

针对无参考噪声图像质量评价问题,提出基于视觉对比度敏感函数(CSF)和仿射重建模型的噪声图像质量评价方法.引入CSF对待评价噪声图像进行滤波,利用图像分块技术,建立基于最优化问题求解的仿射重建模型,得到图像信号成分,估计出残差信号... 针对无参考噪声图像质量评价问题,提出基于视觉对比度敏感函数(CSF)和仿射重建模型的噪声图像质量评价方法.引入CSF对待评价噪声图像进行滤波,利用图像分块技术,建立基于最优化问题求解的仿射重建模型,得到图像信号成分,估计出残差信号图像.计算各分块的噪声强度点分布,选取噪声强度点数量分布最多的区间,最终的噪声图像质量评价算子由该强度区间内的所有强度点的均值计算得到.在LIVE、TID2008及CSIQ数据库上开展评价算法主客观一致性评估实验,与其他几种评价算法进行对比,比较算法客观评价性能的表现.实验结果表明,提出的算法具有很好的准确性和主客观评价一致性. 展开更多

关键词 噪声图像质量评价 对比度敏感函数(CSF) 仿射重建模型 LIVE数据库

下载PDF 职称材料

基于学习的光栅图像噪声抑制方法 被引量：2

11

作者 王嘉业 李艺璇 张玉珍 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期398-407,共10页

基于条纹投影的三维形貌测量广泛应用于工业制造、质量检测、生物医疗、航空航天等领域。然而在高速测量的场景下,由于光栅图像的采集过程曝光时间短,三维重建结果通常会受到较为严重的图像噪声干扰。近年来,深度学习技术在计算机视觉... 基于条纹投影的三维形貌测量广泛应用于工业制造、质量检测、生物医疗、航空航天等领域。然而在高速测量的场景下,由于光栅图像的采集过程曝光时间短,三维重建结果通常会受到较为严重的图像噪声干扰。近年来,深度学习技术在计算机视觉等领域得到了广泛应用,并且取得了巨大的成功。受此启发,提出了一种基于学习的光栅图像噪声抑制方法。首先构建了一个基于U-net的卷积神经网络。其次在训练过程中,构建的神经网络学习从含有噪声的条纹图像到对应高质量包裹相位之间的映射关系。当经过适当训练,该网络可从含有噪声的条纹图像中准确恢复相位信息。实验结果表明:针对离线的快速运动场景三维测量,该方法仅利用一幅光栅图像可恢复高精度的相位信息,且相位精度优于传统的三步相移方法。该方法可为提升运动高速场景三维测量的精度提供切实可靠的解决方案。 展开更多

关键词 高速三维测量 噪声条纹图像 深度学习 相位恢复

下载PDF 职称材料