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相似性度量及其在图像非局部滤波中的应用研究

张娜  
【摘要】:图像去噪是数字图像处理领域的核心和关键工作,它的基础性和实用性在数字图像领域中占据着重要位置,不可忽视。噪声不仅影响图像本身的质量,而且会带来错误的信息扰乱我们的判断,因而对噪声的去除是十分必要的。非局部均值滤波开辟了去噪邻域的一个新起点,跨越了局部的束缚,打开了去噪领域的又一扇大门。非局部均值去噪算法出现之前对于图像中像素点的去噪通常是局限在像素点所在邻域块中进行操作的,而非局部对图像中像素点进行去噪则突破性的转变为像素点所在邻域块和图像中不同的邻域块间进行,通过度量邻域块间的相似度去估计像素点与像素点之间的相似度,而后通过对这些点求加权平均最终得到滤波的结果,并取得优异的去噪效果。但非局部均值方法采用的加权欧几里得距离度量方式容易受到图像上噪声的影响,又加上欧几里得距离并不能表征图像块的整体特性,在度量相似块时会产生误匹配的现象,严重影响了去噪后图像的视觉效果。针对上述相似性度量存在缺点,设计了一种改进相似性度量的非局部均值去噪方法。它用一种从物理学和应用数学角度演化而来的图像块特征描述子——归一化转动惯量,把它作为像素权重的一部分调节相似性度量。因为这种描述子不仅具有旋转,平移不变性,而且对于强噪声有良好的鲁棒性,通过对图像进行不同方法相似块搜索实验比较分析得出,归一化转动惯量能够更加有效地匹配图像中的局部自相似块。而后通过对添加不同强度的高斯白噪声图像进行测试,实验结果表明,提出的改进权重函数的非局部均值去噪算法不仅能够更好地保持图像的细节结构信息,而且在峰值信噪比和结构相似度上都有明显的提高,特别当噪声强度增大时,算法依旧能保持优良的去噪效果。此外,不仅仅局限于传统的高斯白噪声下进行实验,还在不同强度的椒盐噪声和斑点噪声情况下进行测试,经过实验验证,新算法的峰值信噪比和结构相似度都提高,去噪效果明显。


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