基于變換域的視頻去噪算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及多媒體技術(shù)的快速發(fā)展，視頻圖像己經(jīng)成為人們獲取信息的重要手段之一。然而，由于拍攝條件的限制以及發(fā)送設(shè)備、傳輸設(shè)備、接收設(shè)備的影響，視頻圖像經(jīng)常受到噪聲干擾，使視頻圖像質(zhì)量下降和變得模糊，從而影響視頻圖像的視覺效果，妨礙視頻圖像的進(jìn)一步處理。因此，如何去除視頻圖像噪聲，同時，更好地保留視頻圖像原有的細(xì)節(jié)信息，己經(jīng)成為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文基于三維濾波組和四維塊匹配理論，研究了以下三種視頻去噪算法：
　　(1)

2、基于三維濾波組變換系數(shù)分解的自適應(yīng)視頻去噪算法。首先，對含有噪聲的視頻圖像進(jìn)行三維濾波組變換；用期望最大值(EM)方法估計高斯混合模型參數(shù)，充分利用了三維濾波組變換系數(shù)在各個尺度上的相關(guān)性；結(jié)合最合適的空間鄰域信息和方向結(jié)構(gòu)信息，計算三維變換的鄰域參數(shù)。算法能夠較準(zhǔn)確地計算出各個方向子帶變換系數(shù)的閾值，能夠較好地去除視頻噪聲。
　　(2)基于三維濾波組變換的閾值補(bǔ)償視頻去噪算法。算法將傳統(tǒng)的硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)相結(jié)合，提出了一種

3、新的閾值函數(shù)。該函數(shù)定義了大、小兩個閾值，對三維濾波組變換系數(shù)進(jìn)行兩次收縮，克服了傳統(tǒng)硬閾值函數(shù)在視頻去噪中的過扼殺現(xiàn)象，避免了將信號當(dāng)成噪聲而濾除。算法還可以根據(jù)視頻圖像來調(diào)節(jié)閾值函數(shù)中的系數(shù)，得到合適的閾值函數(shù)，進(jìn)而達(dá)到最好的視頻去噪效果。
　　(3)基于四維塊匹配的視頻去噪算法。算法將小波變換和三維塊匹配結(jié)合，首先通過小波變換對視頻的單幀圖像進(jìn)行閾值去噪；再結(jié)合視頻圖像的相鄰幀圖像進(jìn)行相似塊分組；對四維塊組進(jìn)行聯(lián)合濾波閾值去