基于局部特征的圖像三維去噪算法研究.pdf

1、由于數(shù)字圖像在我們的生產(chǎn)、生活中的作用越來(lái)越大，而數(shù)字圖像在生成和傳輸過(guò)程中易遭到噪聲污染腐蝕，影響后續(xù)的圖像處理，因此圖像的有效去噪在圖像處理技術(shù)中顯得尤為重要。近幾年提出的三維塊匹配（BM3D）去噪算法結(jié)合了非局部思想和變換域的閾值收縮方法，在主觀表現(xiàn)和客觀評(píng)價(jià)體系中都比傳統(tǒng)方法有更優(yōu)異的表現(xiàn)。但是其計(jì)算復(fù)雜度高，低噪性能過(guò)剩，高噪性能下降，這極大地限制了在實(shí)際中的應(yīng)用。因此，對(duì)BM3D去噪技術(shù)進(jìn)行深入研究和改進(jìn)，具有重要的理論意義

2、和實(shí)用價(jià)值。
　　本論文在對(duì)目前去噪性能較為理想的塊群組3D去噪方法（BM3D）深入研究的基礎(chǔ)上，提出了兩種基于圖像局部特征的改進(jìn)方法。這些改進(jìn)方法不僅對(duì)于普通的光學(xué)灰度圖像有較理想的去噪效果，對(duì)毫米波圖像和太赫茲圖像的去噪也有較好的表現(xiàn)。相比于原始BM3D算法和現(xiàn)有的其他改進(jìn)方法，本論文所提出的改進(jìn)方法在去噪表現(xiàn)和算法效率上都有一定的優(yōu)勢(shì)。本論文所提出的改進(jìn)方法主要有：
　　1.為了克服BM3D在高噪圖像中去噪性能不佳的缺

3、點(diǎn)，提出了一種結(jié)合Tetrolet小波預(yù)濾波的BM3D去噪算法。先對(duì)高噪圖像進(jìn)行Tetrolet預(yù)濾波，再結(jié)合BM3D去噪。由于Tetrolet變換在降噪的同時(shí)能完整地保留圖像局部結(jié)構(gòu)，從而提高了BM3D群組階段相似塊選取的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在有效抑制噪聲的同時(shí)，能更精確地保留圖像的細(xì)節(jié)，極大地弱化了偽噪聲現(xiàn)象。
　　2.提出了一種基于自適應(yīng)距離硬閾值的改進(jìn)BM3D算法，根據(jù)圖像的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的比值以及噪聲的估計(jì)值，自適

4、應(yīng)地設(shè)定群組階段的距離硬閾值。先對(duì)輸入圖像分塊，選取一些參考?jí)K，根據(jù)塊的梯度信息，計(jì)算出這些參考?jí)K與其他所有候選塊的結(jié)構(gòu)相似度和歐氏距離，選取結(jié)構(gòu)最相似時(shí)對(duì)應(yīng)的歐氏距離。然后估計(jì)出每一參考?jí)K的均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及含有的噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，利用數(shù)據(jù)擬合方法，得出結(jié)構(gòu)最相似時(shí)對(duì)應(yīng)的歐氏距離與塊的均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差之間的函數(shù)關(guān)系，作為BM3D中自適應(yīng)的距離閾值。其去噪性能在客觀評(píng)價(jià)PSNR值和人的視覺感受方面都有較好表現(xiàn)，而且當(dāng)噪聲水平較低時(shí)