基于熵的圖像噪聲方差估計(jì)與去噪.pdf

1、在圖像的獲取、傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中總是不可避免地引入各種噪聲，因此對(duì)噪聲的分析和處理是圖像處理的經(jīng)典問(wèn)題。目前有很多性能不錯(cuò)的去噪算法，如非局部平均、BM3D等。但是這些算法一方面假設(shè)噪聲圖像的噪聲水平為已知，實(shí)際上自然圖像的噪聲水平是未知的，并且噪聲水平對(duì)去噪起到關(guān)鍵性的作用。另一方面尋找相似塊非常耗時(shí)，很難應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。
　　本文針對(duì)圖像去噪這一經(jīng)典難題進(jìn)行研究，主要實(shí)現(xiàn)了圖像噪聲方差估計(jì)和基于噪聲方差估計(jì)的自適應(yīng)圖像去噪方法

2、，內(nèi)容主要為以下兩點(diǎn):
　　第一，圖像噪聲的估計(jì)算法:基于平滑塊估計(jì)圖像噪聲的方法簡(jiǎn)單快速，但是在有噪聲存在的情況下，僅根據(jù)方差很難準(zhǔn)確地找到圖像平滑塊。針對(duì)這一問(wèn)題，本文根據(jù)圖像塊的方差和信息熵，構(gòu)造了新的選擇平滑塊的評(píng)價(jià)算子;并引入圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)候選圖像噪聲值進(jìn)行進(jìn)一步的迭代篩選;為了加快迭代速度利用基于最小堆的折半查找思想，在保證估計(jì)精度的同時(shí)盡量提高算法的處理速度。
　　第二，改進(jìn)的WNNM去噪算法:WNNM去噪算法