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、生活中的作用越來越大，而數(shù)字圖像在生成和傳輸過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中顯得尤為重要。近幾年提出的三維塊匹配（BM3D）去噪算法結合了非局部思想和變換域的閾值收縮方法，在主觀表現(xiàn)和客觀評價體系中都比傳統(tǒng)方法有更優(yōu)異的表現(xiàn)。但是其計算復雜度高，低噪性能過剩，高噪性能下降，這極大地限制了在實際中的應用。因此，對BM3D去噪技術進行深入研究和改進，具有重要的理論意義

2、和實用價值。
　　本論文在對目前去噪性能較為理想的塊群組3D去噪方法（BM3D）深入研究的基礎上，提出了兩種基于圖像局部特征的改進方法。這些改進方法不僅對于普通的光學灰度圖像有較理想的去噪效果，對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)有的其他改進方法，本論文所提出的改進方法在去噪表現(xiàn)和算法效率上都有一定的優(yōu)勢。本論文所提出的改進方法主要有：
　　1.為了克服BM3D在高噪圖像中去噪性能不佳的缺

3、點，提出了一種結合Tetrolet小波預濾波的BM3D去噪算法。先對高噪圖像進行Tetrolet預濾波，再結合BM3D去噪。由于Tetrolet變換在降噪的同時能完整地保留圖像局部結構，從而提高了BM3D群組階段相似塊選取的準確性。實驗結果表明，該算法在有效抑制噪聲的同時，能更精確地保留圖像的細節(jié)，極大地弱化了偽噪聲現(xiàn)象。
　　2.提出了一種基于自適應距離硬閾值的改進BM3D算法，根據圖像的均值和標準差的比值以及噪聲的估計值，自適

4、應地設定群組階段的距離硬閾值。先對輸入圖像分塊，選取一些參考塊，根據塊的梯度信息，計算出這些參考塊與其他所有候選塊的結構相似度和歐氏距離，選取結構最相似時對應的歐氏距離。然后估計出每一參考塊的均值、標準差以及含有的噪聲的標準差，利用數(shù)據擬合方法，得出結構最相似時對應的歐氏距離與塊的均值、標準差以及噪聲的標準差之間的函數(shù)關系，作為BM3D中自適應的距離閾值。其去噪性能在客觀評價PSNR值和人的視覺感受方面都有較好表現(xiàn)，而且當噪聲水平較低時