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Tingting, Liu与张艳珠等人新研究:融合花授粉粒子群优化的分数阶全变分红外图像去噪

论论资讯 | 2023-03-01 3热度

Optical Engineering

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Fractional order total variational infrared image denoising with fused flower pollination particle swarm optimization

Liu T.; Zhang Y.; Yang F.

Published:2023-03-01
DOI:10.1117/1.oe.62.3.033105

研究背景

随着科技的不断发展,红外图像在医学、军事、安防等领域中得到了广泛的应用。然而,由于红外图像的噪声较多,会影响图像的质量和诊断效果,因此如何对红外图像进行去噪处理成为了研究的热点。传统的去噪方法在维护红外图像的纹理细节方面存在一定的问题,因此需要提出更加高效的去噪方法。

研究内容

本文提出了一种新的红外图像去噪方法,该方法结合了花粉传粉优化算法和粒子群优化算法。通过将最大化多目标方程设计为优化算法的适应度函数,实现了自适应地确定分数阶总变分模型的最佳阶数。该方法不仅能够适应不同红外图像区域的特征,还能够有效地去除噪声并最大限度地保留红外图像的纹理结构。

研究意义

本文提出的方法具有以下创新点和研究意义:首先,通过结合两种优化算法,提高了红外图像去噪的效率和精度;其次,自适应地确定分数阶总变分模型的最佳阶数,克服了传统方法中难以确定阶数的问题;最后,该方法能够有效地去除噪声并保留红外图像的纹理结构,为红外图像的后续处理和应用提供了重要的支持。

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