非局部圖像濾波算法研究.pdf

1、一般來說,在圖像采集和傳輸?shù)倪^程中,由于所使用的設(shè)備和傳輸通道的局限性,常常會(huì)引入噪聲,影響圖像的視覺效果,甚至妨礙了人們的正常識(shí)別。所以,為了提高圖像的質(zhì)量以及后續(xù)更高層次的處理,對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理就成為圖像處理中一項(xiàng)不可缺少的重要環(huán)節(jié)。
　　本文對(duì)三維塊匹配圖像濾波技術(shù)進(jìn)行深入研究,提出了一種結(jié)合奇異值分解和自適應(yīng)閾值的三維塊匹配濾波算法(SVD-ABM3D)。論文的主要研究工作包括:
　　1、提出了一種自適應(yīng)分組閾值的

2、改進(jìn)三維塊匹配濾波算法(A-BM3D)。由于BM3D在相似圖像塊匹配時(shí)采用固定的匹配閾值,在處理不同噪聲強(qiáng)度的含噪圖像時(shí)無法獲得最佳的匹配閾值,導(dǎo)致了算法性能的下降。而A-BM3D算法能夠根據(jù)不同噪聲強(qiáng)度的含噪圖像自適應(yīng)地調(diào)整匹配閾值,從而保證了相似塊匹配時(shí)能獲得足量的相似圖像塊。其具體的過程是:將標(biāo)準(zhǔn)圖像分成若干子塊后計(jì)算各個(gè)圖像子塊與其他子塊的結(jié)構(gòu)相似度量(SSIM)和BM3D歐式距離,截取最大SSIM對(duì)應(yīng)的歐式距離作為最佳閾值;然

3、后對(duì)標(biāo)準(zhǔn)圖像加入不同噪聲強(qiáng)度后進(jìn)行同樣的分塊處理,估計(jì)不同噪聲下各個(gè)分塊的噪聲強(qiáng)度均值和梯度均值;最后擬合每個(gè)分塊的數(shù)據(jù)得到自適應(yīng)閾值計(jì)算公式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,A-BM3D的去噪效果在客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)上和主觀視覺評(píng)價(jià)上都有較大的提升,圖像邊緣細(xì)節(jié)部分更加清晰,平坦區(qū)域也更加光滑。
　　2、在A-BM3D算法的基礎(chǔ)上,為進(jìn)一步提高高強(qiáng)度噪聲圖像的去噪效果,提出了一種結(jié)合奇異值分解和自適應(yīng)閾值的三維塊匹配濾波算法(SVD-ABM3D)。其基