非局部均值濾波去除圖像高斯噪聲的研究.pdf

1、在現(xiàn)實(shí)世界中得到的圖像總是混雜著噪聲，噪聲主要來(lái)源于獲取圖像和傳送圖像兩個(gè)階段。由于噪聲使圖像的細(xì)節(jié)大打折扣并且阻礙了圖像的理解，因此選擇一個(gè)合適的方法去除或者減少噪聲非常的必要。非局部均值(Non-local Means)算法為圖像去噪提供了一個(gè)強(qiáng)大的框架，NLM利用自然圖像自身存在大量的重復(fù)冗余信息的特點(diǎn)，用非局部自相似性來(lái)抑制圖像噪聲，是一個(gè)很有名的去噪算法。盡管它可以達(dá)到很好的去噪效果，但相似性權(quán)值的計(jì)算量太大、不重復(fù)的片段找不

2、到候選像素，容易對(duì)去噪結(jié)果造成一定的影響。因此如何在降低NLM計(jì)算復(fù)雜度的前提下匹配權(quán)值準(zhǔn)確性仍是需進(jìn)一步解決的問(wèn)題。
　　傳統(tǒng)的塊匹配算法計(jì)算兩個(gè)塊的相似性權(quán)值時(shí)，并沒(méi)有考慮到塊之間旋轉(zhuǎn)角度的問(wèn)題。本文利用角點(diǎn)主方向計(jì)算出塊的旋轉(zhuǎn)角度，并結(jié)合傳統(tǒng)的塊匹配計(jì)算出相似性。此方法避免了旋轉(zhuǎn)帶來(lái)的相似性誤差，計(jì)算的相似性權(quán)值結(jié)果更準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)表明這種方法相對(duì)與原始模型更好的保留了圖像的細(xì)節(jié)并且去噪的效果有很大的提高。
　　曲波變換一