基于視覺(jué)感受野模型的圖像去噪算法研究.pdf

1、圖像是人們獲取信息的重要途徑，然而，在獲取圖像的過(guò)程中不免會(huì)混入噪聲，這樣就會(huì)給圖像的后續(xù)處理帶來(lái)不便，因此圖像去噪是圖像處理中一個(gè)非常重要的研究領(lǐng)域。至今，研究人員已經(jīng)提出了許多圖像去噪的方法，經(jīng)典的有高斯濾波器、雙邊濾波器等。這些方法優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算方便、思路簡(jiǎn)單，主要缺點(diǎn)是造成圖像模糊，高頻噪聲不能徹底去除。我們知道人腦是已知最有效的生物智能系統(tǒng)，人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)圖像識(shí)別、加工與處理的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)現(xiàn)有的任何計(jì)算機(jī)和信息處理系統(tǒng)。隨著神經(jīng)信

2、息科學(xué)的相關(guān)機(jī)制被應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，這給計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)的研究帶來(lái)了新的活力。本文主要根據(jù)感受野的相關(guān)機(jī)制及其模型，構(gòu)建圖像去噪聲算法，嘗試為圖像去噪這一研究領(lǐng)域打開(kāi)一個(gè)新的研究視角。
　　本文基于感受野這一視覺(jué)神經(jīng)機(jī)制，構(gòu)建出了圖像去噪算法，并成功實(shí)現(xiàn)了圖像去噪處理。該算法主要包括“判斷噪聲”算法和“噪聲處理”算法兩個(gè)部分，這個(gè)兩個(gè)部分分別由相應(yīng)的感受野來(lái)實(shí)現(xiàn)的。其中，“判斷噪聲”是“噪聲處理”的基礎(chǔ)。一幅噪聲圖像經(jīng)過(guò)“判斷噪聲

3、”算法后，可以判斷出噪聲的大小與位置，然后根據(jù)判斷噪聲用“噪聲處理“算法對(duì)其進(jìn)行處理。使原圖像素值增大的噪聲點(diǎn)，我們用ON型感受野自適應(yīng)抑制；使原圖像素變小的噪聲點(diǎn)，我們用OFF型感受野自適應(yīng)抑制，使其向原像素值靠近，最終達(dá)到去噪的目的。
　　通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明，該算法不但能抑制噪聲，而且，圖像細(xì)節(jié)保留的也比較理想。在與經(jīng)典的高斯濾波器，雙邊濾波器，還有流行的非局部均值濾波器、BM3D、全變分等去噪算法對(duì)比后，表明該算法的去噪效