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《国防科学技术大学》 2016年
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图像非局部均值去噪方法研究

左承林  
【摘要】:作为图像处理领域的一个基础问题,图像去噪在过去的几十年中被众多学者进行了广泛而深刻的研究,其中一个关键挑战是如何在有效去除噪声的同时完整保留图像的重要细节。针对这一挑战,各种各样的图像去噪方法相继被提了出来,其中,基于图像非局部自相似性的去噪方法的去噪表现尤为突出。本文对这类方法中最具代表性的非局部均值去噪方法进行了深入分析和研究,针对其存在的缺陷和不足,提出了可以进一步提高去噪性能的改进方法。本文的主要工作包括:(1)旋转不变的非局部均值去噪方法。针对非局部均值去噪方法在相似性度量中只能度量平移相似性而无法度量旋转相似性的缺陷,提出了旋转不变的非局部均值去噪方法,对图像的旋转自相似性进行了有效开发。改进方法中,基于旋转邻域的方式,能够对特定几种旋转相似模式进行有效度量。进一步地,基于具有旋转不变性和噪声鲁棒性的局部频域描述子,实现了对任意旋转相似模式的有效度量。实验结果表明,所提方法取得了比经典非局部均值去噪方法更好的去噪效果,其去噪性能更优。(2)多尺度非局部均值与局部适应主成分分析相结合的去噪方法。针对非局部均值去噪方法中图像块大小与潜在相似图像块数量之间存在的冲突问题,提出了一种基于四叉树的多尺度非局部均值去噪方法,进一步开发了图像的多尺度自相似性,有效地平衡了图像块大小与潜在相似图像块数量之间存在的冲突。并且,通过跟踪去噪图像块中残留的噪声方差,使用了局部适应的主成分分析进一步去除残留的噪声。实验结果表明,所提方法的去噪性能不弱于目前最先进的几种去噪方法,而且,当噪声等级较高时,其去噪效果更好。(3)基于方法噪声的形状自适应非局部均值去噪方法。针对非局部均值去噪方法中权重值的计算易受噪声影响以及正方形形状的图像块容易限制潜在相似图像块数量的问题,提出了一种基于方法噪声的形状自适应非局部均值去噪方法,将图像的非局部自相似性和局部形状自适应性进行了有效的结合。改进方法中,基于非局部均值去噪图像及其方法噪声中的残留图像,权重值的计算变得更加准确,图像块的空间自适应形状也更容易估计。实验结果表明,基于新权值和形状自适应图像块的非局部均值去噪方法能够取得更好的去噪效果,其去噪性能同样不弱于目前最先进的几种去噪方法。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41

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