圖像去噪的非局部正則化方法研究.pdf

1、圖像在獲取、傳輸、存儲(chǔ)等過(guò)程中常常會(huì)受噪聲的干擾，使其質(zhì)量下降。含噪圖像極大的影響了人們從圖像中獲取有用信息，所以很有必要在分析和使用圖像之前對(duì)它進(jìn)行去噪。圖像去噪本身是一個(gè)不適定問(wèn)題，解決該問(wèn)題的有效方法之一是基于正則化的方法，即依據(jù)對(duì)圖像所做的假設(shè)，通過(guò)大量先驗(yàn)信息構(gòu)建正則項(xiàng)，最終生成函數(shù)模型。相較于傳統(tǒng)的去噪模型，全變分正則化模型在去噪的同時(shí)能很好地保持圖像的邊緣特征，然而該算法只是利用圖像中單個(gè)像素點(diǎn)或某個(gè)鄰域內(nèi)的灰度值或梯度進(jìn)

2、行處理。受非局部均值濾波思想的啟發(fā)，人們考慮利用圖像的自相似性，提出了非局部框架下的全變差正則化模型NL-ROF，該去噪方法不僅有效的降低了ROF引起的階梯效應(yīng)，而且在保持圖像邊緣等細(xì)節(jié)信息方面取得了更好的效果。本文在深入分析非局部均值濾波的基礎(chǔ)上，介紹了前沿的NL-ROF去噪模型，并就該模型的正則化函數(shù)進(jìn)行了較為深入的研究。主要研究工作如下:
　　 1.本文分析了圖像去噪的研究背景及意義、簡(jiǎn)述了國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀;介紹了圖像去噪的

3、理論基礎(chǔ)，包括數(shù)字圖像的表示、退化圖像模型、噪聲模型和分類(lèi)，以及圖像去噪性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
　　 2.本文將非局部均值濾波看作空域均值濾波的一種發(fā)展形式。首先，對(duì)空域均值濾波的原理和發(fā)展過(guò)程進(jìn)行了介紹，并給出了幾種典型的空域?yàn)V波去噪方法。其次，重點(diǎn)介紹了NLM去噪算法的基本原理及顯著特點(diǎn)。最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)各個(gè)去噪算法進(jìn)行了對(duì)比研究。
　　 3.本文介紹了正則化去噪算法的基本原理，簡(jiǎn)要分析了其發(fā)展過(guò)程，著重研究了非局部框