基于結構自相似性的圖像噪聲抑制方法研究.pdf

1、圖像作為重要信息載體被廣泛應用于眾多領域，但受成像系統(tǒng)性能與成像環(huán)境限制不可避免存在噪聲、模糊等退化問題，極大制約了后續(xù)分割、檢測、識別等中上層視覺任務。圖像去噪的難點在于噪聲特性難以精確建模、噪聲抑制與細節(jié)保持難以平衡。本文針對基于圖像結構自相似性的去噪方法展開研究，包括圖像噪聲特性分析與建模方法、圖像局部平滑性與非局部自相似特性分析與建模方法、模型快速數(shù)值求解算法。主要研究內容包括以下三個方面：
　　首先，本文介紹了圖像結構自

2、相似性及其建模方法。圖像去噪的關鍵在于尋找、利用圖像的結構自相似性知識，本文著重介紹了圖像局部平滑性、非局部結構自相似性、尺度間結構自相似性三種自相似性知識。提出利用緊致框架小波的多方向、多尺度稀疏特性建模圖像局部平滑性，利用低秩近似手段建模表達圖像非局部結構自相似性，為后續(xù)基于圖像結構自相似性知識的圖像去噪建模做好準備。
　　其次，針對合成孔徑雷達圖像的復雜噪聲特性，提出使用雙數(shù)據(jù)項來對混合噪聲進行精確建模，通過調整兩數(shù)據(jù)項的權

3、重可實現(xiàn)對未知類型噪聲的建模。同時融合低秩近似手段建模非局部自相似性，建立雙數(shù)據(jù)項與低秩約束的SAR圖像相干斑抑制模型。實現(xiàn)了SAR圖像相干斑的有效抑制。
　　然后，針對空間目標圖像“暗背景，亮目標”的特性，提出結合局部和非局部自相似性的空間目標圖像去噪方法。通過融合圖像在框架小波域下的稀疏特性和非局部自相似圖像塊組在核范數(shù)下的低秩特性，共同約束解空間，建立非凸目標函數(shù)，通過ADMM優(yōu)化算法對其迭代優(yōu)化求解。在干凈抑制噪聲的基礎上