基于纹理特征的图像恢复
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.
图像恢复、马尔科夫随机场、纹理、信噪比、均方根误差
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P237.3(摄影测量学与测绘遥感)
国家863计划资助项目2006AA040307
2010-09-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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