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2.2 拓?fù)浼y理圖像的去噪方法

拓?fù)浼y理圖像在獲取過(guò)程中包含了很多噪聲,噪聲不僅惡化了圖像的質(zhì)量,使圖像模糊,而且淹沒了紋線特征。現(xiàn)有去噪模型在進(jìn)行噪聲去除的同時(shí),特征曲線演化后的形狀漸凸,導(dǎo)致形狀失真。同時(shí),現(xiàn)有去噪模型的拓?fù)渥赃m應(yīng)能力較差,無(wú)法有效表示特征曲線的分裂和合并等情況。由于拓?fù)浼y理圖像中包含很多拓?fù)湫螤顝?fù)雜的曲線邊緣,因此為了在噪聲去除的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)曲線邊緣的保留,必須采用具有保細(xì)節(jié)功能的去噪方法。

2.2.1 拓?fù)浼y理去噪的基本思路

近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)保邊去噪算法的研究比較活躍。CeccarelliM Ceccarelli,V Simone,A Murli.Well-posed anisotropic diffusion for image denoising.IEEE Transactions on Image and Signal Processing,2002,149(4):244-252.、袁澤劍袁澤劍,鄭南寧,張?jiān)?,?一種非線性擴(kuò)散濾波器的設(shè)計(jì)方法及其應(yīng)用.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2002,25(10):1072-1076.和耿茵茵耿茵茵,蔡安妮,孫景鰲.一種非線性擴(kuò)散線形紋理圖像增強(qiáng)的方法.計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2002,14(2):140-143.采用非線性異質(zhì)擴(kuò)散方程模型,將僅具有同質(zhì)擴(kuò)散特性的高斯光滑核替換為具有保邊性能的定向擴(kuò)散,使得擴(kuò)散模型能夠在消除噪聲的同時(shí)保留邊緣。楊朝霞楊朝霞,逯峰,李岳生.變正則參數(shù)方法在帶噪圖像保邊緣恢復(fù)中的應(yīng)用.計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2003,5(4):406-409.采用變正則參數(shù)方法,通過(guò)選取變動(dòng)的正則參數(shù),構(gòu)造出具有變正則參數(shù)的變分模型,使得含噪圖像在去噪的同時(shí),具有保邊緣的自適應(yīng)能力。朱菊華朱菊華,楊新,李俊,等.基于紋理分析的保細(xì)節(jié)平滑濾波器.中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào),2001,6(11):1058-1064.提出一種基于紋理分析的保細(xì)節(jié)平滑濾波器,通過(guò)自適應(yīng)的模板選擇來(lái)進(jìn)行平滑濾波,從而兼顧了降噪和保邊功能。

此外,曲線演化去噪模型也是近年來(lái)提出的一種有效的保形去噪方法。EvansL C Evans,H M Soner,P E Souganidis.Phase transitions and generalized motion by mean curvature.Communications on Pure and Applied Mathematics,1992,45(9):1097-1123.和BarlesG Barles,C Georgelin.A simple proof of convergence for an approximation scheme for computing motions by mean curvature.Applied Numerical Mathematics,1995,32(2):484-500.提出的平均曲率運(yùn)動(dòng)(Mean Curvature Motion,MCM)是一種有效的曲線演化模型,當(dāng)曲線以平均曲率的速度沿法線方向收縮時(shí),由于高曲率曲線(如噪聲)比低曲率曲線(如紋線)收縮的速度更快,因此該模型非常適用于噪聲去除和曲線平滑。但該模型在用于圖像演化去噪時(shí)主要存在兩個(gè)問(wèn)題:一是在噪聲去除的同時(shí)特征曲線演化后的形狀都漸凸,導(dǎo)致形狀失真;二是曲線演化時(shí)的拓?fù)渥赃m應(yīng)能力較差,無(wú)法有效表示特征曲線的分裂和合并等情況。

針對(duì)MCM模型的形狀失真問(wèn)題,GageM Gage.On an area-preserving evolution equation for plane curves.Pure Application Math,1986,51(3):51-62.和DolcettaI C Dolcetta,S F Vita,R March.Area-preserving curve-shortening flows:From phase separation to image processing.Interfaces and Free Boundaries,2002,31(4):325-343.利用曲線所圍區(qū)域的變化可以有效反映曲線形狀失真的這一客觀事實(shí),提出一種?!懊娣e”的平均曲率運(yùn)動(dòng)模型。通過(guò)對(duì)曲線演化時(shí)所圍面積的約束,使曲線在演化時(shí)的面積得到保留,從而克服了特征曲線在MCM模型中形狀失真的缺點(diǎn)。此外,針對(duì)MCM模型的拓?fù)渥赃m應(yīng)能力弱的缺陷,EvansL C Evans,J Spruck.Motion of level sets by mean curvature.Differential Geometry,1991,33(4):635-681.和MalladiR Malladi,J A Sethian.Image processing:Flows under min/max curvature and mean curvature.Graphical Models and Image Processing,1996,58(2):127-141.采用水平集方法進(jìn)行圖像去噪,通過(guò)對(duì)隱式水平集函數(shù)的演化,使封閉移動(dòng)界面有效適應(yīng)幾何拓?fù)涞淖兓?,從而克服了曲線演化時(shí)拓?fù)渥赃m應(yīng)能力較差的缺點(diǎn)。

但是,文獻(xiàn)[28,29][28]M Gage.On an area-preserving evolution equation for plane curves.Pure Application Math,1986,51(3):51-62.[29]I C Dolcetta,S F Vita,R March.Area-preserving curve-shortening flows:From phase separation to image processing.Interfaces and Free Boundaries,2002,31(4):325-343.和文獻(xiàn)[30,31][30]L C Evans,J Spruck.Motion of level sets by mean curvature.Differential Geometry,1991,33(4):635-681.[31]R Malladi,J A Sethian.Image processing:Flows under min/max curvature and mean curvature.Graphical Models and Image Processing,1996,58(2):127-141.各自只針對(duì)了MCM模型一個(gè)方面的缺陷,而沒有考慮該模型另一方面的缺陷,這主要表現(xiàn)在:文獻(xiàn)[28,29][28]M Gage.On an area-preserving evolution equation for plane curves.Pure Application Math,1986,51(3):51-62.[29]I C Dolcetta,S F Vita,R March.Area-preserving curve-shortening flows:From phase separation to image processing.Interfaces and Free Boundaries,2002,31(4):325-343.雖然克服了特征曲線在MCM模型中形狀失真的缺點(diǎn),但是由于該模型中的面積保留MCM模型是曲線演化的顯式形式,因此模型的拓?fù)渥赃m應(yīng)能力沒有得到有效改善;文獻(xiàn)[30,31][30]L C Evans,J Spruck.Motion of level sets by mean curvature.Differential Geometry,1991,33(4):635-681.[31]R Malladi,J A Sethian.Image processing:Flows under min/max curvature and mean curvature.Graphical Models and Image Processing,1996,58(2):127-141.雖然提高了曲線演化時(shí)的拓?fù)渥赃m應(yīng)能力,但是特征曲線形狀失真現(xiàn)象沒有得到有效抑制,此外由于算法直接對(duì)水平集方程進(jìn)行有限差分?jǐn)?shù)值計(jì)算,因此計(jì)算開銷比較大。

2.2.2 Allen-Cahn非線性拋物方程

近幾十年以來(lái),隨著各門學(xué)科的進(jìn)步,人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到非線性拋物型偏微分方程的理論對(duì)實(shí)際應(yīng)用起著重要的指導(dǎo)作用。通過(guò)對(duì)非線性拋物型方程的研究,我們?cè)诶碚撋峡梢愿玫胤治龈黝愇锢?、化學(xué)、生物模型的變化形勢(shì)。

非線性拋物方程是一類重要的偏微分方程,來(lái)源于自然界中廣泛存在的非線性現(xiàn)象。它的模型來(lái)源于自然界廣泛存在的擴(kuò)散現(xiàn)象、滲流理論、相變理論、生物化學(xué)以及生物群體動(dòng)力學(xué)等領(lǐng)域。在圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域中,特別是相變理論中的Allen-Cahn方程、流體力學(xué)中的Cahn-Hilliard方程等,這些方程不僅有明確的物理背景,而且還有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

1979年Cahn和他的學(xué)生Allen提出了晶體材料在反相位邊界上的運(yùn)動(dòng),利用Allen-Cahn模型作為描述二元合金在一定溫度下相位分離過(guò)程的簡(jiǎn)單模型S Allen,J W Cahn.A microscopic theory for antiphase boundary motion and its application to antiphase domain coarsening.Applied Physics,1979,27(4):1085-1095.。為了描述合金中的兩相流運(yùn)動(dòng),在文獻(xiàn)[32]S Allen,J W Cahn.A microscopic theory for antiphase boundary motion and its application to antiphase domain coarsening.Applied Physics,1979,27(4):1085-1095.中引入了如下的一類二階拋物方程的初邊值問(wèn)題:,初始和邊界條件為:,其中Ω?Rn,其邊界?Ω光滑,n是區(qū)域Ω邊界的外法向,t<0,參數(shù)ξ可用來(lái)表示兩相流相變邊界的寬度,w(u)為一個(gè)雙位井位勢(shì)函數(shù),如w(u)=(u2-1)2,此時(shí),u=±1為其平衡態(tài)。標(biāo)量函數(shù)u表示兩種材料混合物質(zhì)的物理狀態(tài),即合金的濃度,在u=±1時(shí),表示兩種純凈沒有摻雜質(zhì)的物理狀態(tài)。邊界條件說(shuō)明在邊界上沒有質(zhì)量損失。

Allen-Cahn模型可以描述兩相流體的連續(xù)變化,有個(gè)寬度為ξ的界面層也可以被刻畫出來(lái),這和用間斷的方法來(lái)描述界面是完全不同的。Allen-Cahn模型的一個(gè)顯著優(yōu)點(diǎn)就是不必確定界面的位置形狀,只需要求解出變量函數(shù)u。

目前,對(duì)Allen-Cahn方程已有許多相關(guān)的研究,如對(duì)ξ→0時(shí)的漸近分析最早由Allen、Cahn以及RubinsteinJ Rubinstein,P Sternberg,J B Keller.Fast reaction,slow diffusion and curve shortening.SIAM Journal on Applied Mathematics,1989,49:116-133.等提出。對(duì)此漸近分析的嚴(yán)格論證是由BronsardL Bronsard,R Kohn.Motion by mean curvature as the singular limit of Ginzburg-Landau model.Journal of Differential Equations,1991,90:211-237.、IlmanenT Ilmanen.Convergence of the Allen-Cahn equation to Brakke's motion by mean curvature.Differential Geometry,1993,38(2):417-461.等給出的。Allen-Cahn方程被廣泛應(yīng)用于一系列問(wèn)題中,如相變X F Chen.Allen-Cahn dynamics and phase transitions.Trends in Mathematics,2005,8(2):81-88.、圖像分析D A Kay,A Tomasi A.Color image segmentation by the vector-valued Allen-Cahn phase-field model:a multigrid solution.IEEE Transaction on Image Process.2009,18(10):2330-2339.、平均曲率流的運(yùn)動(dòng)T Ilmanen.Convergence of the Allen-Cahn equation to Brakke's motion by mean curvature.Differential Geometry,1993,38(2):417-461.、晶體生長(zhǎng)B Kumar.Computational methods for a phase-field model of grain growth kinetics,2006.等。

本章結(jié)合了文獻(xiàn)[28,29][28]M Gage.On an area-preserving evolution equation for plane curves.Pure Application Math,1986,51(3):51-62.[29]I C Dolcetta,S F Vita,R March.Area-preserving curve-shortening flows:From phase separation to image processing.Interfaces and Free Boundaries,2002,31(4):325-343.面積保留平均曲率運(yùn)動(dòng)模型和文獻(xiàn)[30,31][30]L C Evans,J Spruck.Motion of level sets by mean curvature.Differential Geometry,1991,33(4):635-681.[31]R Malladi,J A Sethian.Image processing:Flows under min/max curvature and mean curvature.Graphical Models and Image Processing,1996,58(2):127-141.水平集去噪模型的各自優(yōu)勢(shì),提出一種基于Allen-Cahn方程的面積保留水平集演化去噪算法(Area-Preserving Nonlocal Allen-Cahn Method,APNACM),該算法不僅提高了模型對(duì)復(fù)雜紋線拓?fù)湫巫兊淖赃m應(yīng)能力,而且有效地避免了特征紋線形狀的失真。為避免直接對(duì)水平集方程進(jìn)行有限差分?jǐn)?shù)值計(jì)算,本章采用改進(jìn)的快速行進(jìn)(Fast Marching Method,F(xiàn)MM)算法。Sethian提出的經(jīng)典FMM算法雖然能加快水平集方程的求解速度,降低算法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度J A Sethian.Level Set Methods and Fast Marching Methods.Cambridge:Cambridge University Press,second edition,1999.,但是它要求移動(dòng)界面的行進(jìn)方向保持不變,因此不適合于Allen-Cahn方程這類行進(jìn)方向可變的速度函數(shù)的計(jì)算。本章采用改進(jìn)FMM算法,在保留經(jīng)典FMM算法快速運(yùn)行的前提下,提高它對(duì)可變行進(jìn)方向的自適應(yīng)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用本章算法不僅能降低拓?fù)浼y理圖像噪聲水平,而且能有效地避免紋線的形變失真。

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