非局部型三维块匹配去噪算法研究

摘要

在图像处理中，对图像的去噪处理一直是人们研究的重要课题，而且随着成像分析与后续图像应用方面的发展，人们对图像的质量要求越来越高，因此这一课题也就愈加受到关注。但是，之前人们所提出的一些去噪算法，要么是只对特定的噪声模型有效，要么就是会损害图像的精细结构并掺入人工痕迹。非局部均值算法的提出则有效地解决了这一问题，而之后提出的三维块匹配(BM3D)去噪算法也应用了非局部的思想，并结合了变换域的阈值收缩方法，在主观表现和客观评价体系中都获得了更优异的表现，它被认为是现在表现最好的去噪算法之一。
　　 但对于非局部均值算法和三维块匹配算法，它们都有一个问题，即图像块匹配所带来的巨大运算负担，这甚至已经影响到了它们在实际中的应用。所以对算法的提速就显得很迫切和重要了。对于非局部均值算法，人们已经提出来许多用以改善其效率的方法，而本论文的主要工作就是以这些方法为基础，提出对BM3D的改进算法，以提高算法执行速度，缩短消耗的时间。
　　 我们首先基于一个新的分类方法，即局部型与非局部型以及单点型与多点型的分类方法，回顾了图像去噪方法的发展过程。然后给出了我们改进后的BM3D算法，即通过半局部化BM3D算法、灰度均值与方差预选法，来有效减少算法运算量。
　　 通过实验与仿真，我们比较了原始算法与改进后算法在速度与去噪效果上的差别，证明了本文所提出算法的有效性。
　　 最后，总结本文并给出了下一步的研究方向。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 图像去噪方法的研究现状

1.3 论文组织结构与章节安排

第二章 从局部内核到非局部块匹配的图像去噪发展

2.1 去噪算法的另一种分类

2.2 局部逐点型算法

2.2.1 逐点加权平均法

2.2.2 逐点多项式模型

2.2.3 窗口尺度的自适应

2.2.4 自适应逐点多项式估计

2.3 局部多点型算法

2.3.1 过完备的变换域建模算法

2.3.2 多点估计

2.3.3 多个多点估计的整合

2.3.4 波谱域(变换域)的局部估计

2.4 非局部单点模型

2.4.1 非局部单点加权平均

2.4.2 由单点之间的差异来定义权值

2.4.3 由邻域的差异来定义权值：非局部均值算法

2.5 非局部多点模型

2.5.1 单模型方法

2.5.2 多模型方法：协同滤波

2.6 本文使用的图像质量评价标准

第三章 改进的三维块匹配去噪算法

3.1 三维块匹配去噪算法

3.2 经验维纳滤波与二维凯撒窗

3.2.1 经验维纳滤波(Empirical Wiener Filtering)

3.2.2 二维凯撒窗及其构造

3.3 改进的BM3D算法

3.3.1 Semi-Local型BM3D算法

3.3.2 预选取图像块方法

3.3.3 改进算法的描述

第四章 实验与仿真

4.1 BM3D算法的实现及其去噪结果

4.2 半局部化BM3D性能分析

4.3 亮度均值与方差预选法性能分析

第五章 总结与展望

致谢

参考文献