具有更好边缘保留的图像去噪

我有输入图像：

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以及使用Gabor滤波器对叶子进行静脉检测的输出，但是输出确实很嘈杂：

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我尝试使用总变化去噪，但是效果不好：

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但是我不想丢掉叶脉中的细微细节，所以中值滤镜不适合我的问题

image-processing computer-vision image image-segmentation total-variation

— 维尼
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您对原始图像进行什么处理？您想检测什么？

— CharlesB 2012年

我在原始图像上使用了gabor滤镜

— vini

您确定边缘过滤器是检测静脉的正确方法吗？您实际上是在尝试从其照明和阴影中提取3D表面，这种方法可能会更好：dsp.stackexchange.com/a/687/29

— endolith 2012年

@vini听起来您想对图像的一个空间部分进行去噪（丢失高频信息），而在图像的另一空间部分上保留高频信息，是吗？

— Spacey 2012年

我想只保留在图像中的高频成分，其在我的情况是在叶脉形式细边缘....

— VINI

听起来像您想去噪并保留边缘。您是否考虑过非本地方式？原始作者在此处提供了一些GPL C ++代码以及该算法的简要说明：http : //www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/

请注意，非本地方法非常慢，并且输出可能会对您的实现敏感。您也可以考虑将ROF最小化，因为它快速且在保留边缘方面做得很好。这是一些执行此操作的matlab代码：http : //www.stanford.edu/~tagoldst/Tom_Goldstein/Split_Bregman.html

— 德拉克索
source

我尝试过但是结果却不令人满意

— vini 2012年

很公平。有多种方法可以解决“二进制图像降噪”问题，但我想不出任何现成的代码。

这个www.cmla.ens-cachan.fr/fileadmin/Membres/nikolova/ChanEseNikoSiap06.pdf可能会有所帮助。您还可以尝试使用不同的调整参数在黑白叶子上运行图像分割，然后查看得到的结果。在Split Bregman页面上有一些细分代码。

尝试过仍然无法取得

— 令人满意的结果

嗯据我所知，在消噪方面非本地手段是最新的技术。由于您具有二进制图像，因此可能还有其他内容（搜索“文本去噪”或“非本地文本去噪”？），但是我没有主意。