基于圖像N-鄰域的協(xié)同濾波去噪方法的研究.pdf

1、本文在BM3D去噪方法的基礎上,提出一種基于圖像N-鄰域的協(xié)同濾波(VMCF)去噪方法,該方法有別于傳統(tǒng)的 BM3D去噪方法。該方法首先將圖像的任一像素的 N-鄰域放在一起,形成一個列矢量,把相似的列矢量放在一起形成2-D數(shù)組,這個過程我們稱為分組。這個2-D數(shù)組,我們稱為塊。協(xié)同濾波是處理2-D塊的一個特殊過程,通過三步實現(xiàn):塊的2-D變換,變換譜的收縮,逆2-D變換。逆2-D變換的結果是包含對相似列矢量塊共同濾波的估值。通過衰減噪聲

2、,協(xié)同濾波展示了相似列矢量塊中圖像最好的細節(jié),并且保留了單個列矢量中獨有的重要特征。經(jīng)過濾波的相似列矢量塊再返回到它原來的位置。由于這些列矢量有重疊,對每一個像素,我們得到很多不同的估值。對這些冗余像素,我們用加權平均處理。利用專門的協(xié)同維納濾波處理得到了重大的提高。
　　本文詳細地給出了基于該去噪方案的算法,給出了該算法的快速有效實現(xiàn)方法,并將其推廣到彩色圖像去噪。仿真實驗結果表明該算法,在去噪性能上得到了很高的峰值信噪比和極佳