圖像和視頻去噪算法的研究與實現(xiàn).pdf

1、伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、電子技術(shù)和多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像和視頻已經(jīng)成為社會生活中最重要的信息媒介之一，逐漸在各個行業(yè)和領(lǐng)域均扮演重要的角色。但是，數(shù)字圖像和視頻在獲取、傳輸和存儲等過程中往往都會引入噪聲，為了保證質(zhì)量，使其能夠提供較好的視覺感受，并盡量減少對后續(xù)的圖像和視頻處理造成影響，選擇合適的策略來抑制噪聲和恢復(fù)原有信息顯得尤為重要?；谶@一原因，本文關(guān)注于圖像和視頻去噪算法的研究與實現(xiàn)。
　　本文對當(dāng)前常用的圖像和視頻去噪算法分

2、別進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和介紹。針對于圖像去噪算法，本文按照空間域和變換域這兩類進(jìn)行歸納，并分析比較了常見的各種算法;針對于視頻去噪算法，本文按照時域和時-空域的方式進(jìn)行初步分類，然后根據(jù)是否帶有運(yùn)動估計進(jìn)一步細(xì)分，并以各個分類的代表算法進(jìn)行了解釋和比較。
　　針對于視頻高斯噪聲的去除，本文提出了一種時空域雙邊濾波算法，是一種鄰域的方法。該算法利用視頻序列前后幀圖像之間的相關(guān)性，引入了時域相似性因子，表征像素在時間軸上的相似性。然后將其

3、與傳統(tǒng)雙邊濾波算法的空間鄰近度因子和灰度相似度因子相結(jié)合，一同控制視頻序列的去噪操作。Matlab仿真結(jié)果表明，時空域雙邊濾波算法在主觀評價體系和客觀評價體系中均獲得了較好的視頻去噪效果。
　　針對于圖像高斯噪聲的去除，本文提出了一種自適應(yīng)非鄰域去噪算法，屬于非鄰域濾波。該算法利用改進(jìn)的Sobel算子對圖像進(jìn)行平滑區(qū)域和邊緣區(qū)域的區(qū)分，然后利用開關(guān)型灰度相似性濾波算法對平滑區(qū)域進(jìn)行濾波，利用Non-LocalMeans的方法對邊緣