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基于三维块匹配(BM3D)算法的图像去噪研究

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基于三维块匹配(BM3D)算法的图像去噪研究

作者:徐丹周心悦

来源:《经营管理者·上旬刊》2017年第08期

摘要:数字图像处理是数学技术和计算机交叉领域的一门新学科,而图像去噪一直是该

领域的研究重点,数字图像有效的去噪是图像预处理的关键。本文探究了在BM3D原有的算

法基础上,用归一化转动惯量(NMI)来作为相似度测量来改进算法,加入NMI后使图像具有一定的物理性质从而在图像分块时得到更加稳定,合理的分组让我们取得较好的去噪图像。从而使算法在噪声较大的时候改进的算法取得较好的结果。

关键词:图像去噪三维块匹配法(BM3D)归一化转动惯量(NMI)相似性度量

一、引言

图像去噪方法大致分为两类:一类是空间域方法,主要是才有各种平滑模板为工具。对加噪图像进行卷积处理。最终到达抑制噪声的目的;另一种是频率域方法,对图像进行变换,选用适当地频率带通滤波器反复进行处理得到去噪圖像。Ni Chenmin,Ye Maodong根据模糊数学理论及随机脉冲噪声本身的特点,提出了模糊指标的概念,提出了一种自适应中值滤波算法但对高斯噪声基本毫无作用。Kostadin Dabov, Alessandro Foi, Vladimir Katkovnik, Karen Egiazarian, Senior Member提出了BM3D算法,把待处理的图像先分成了若干个相同大小的

图像块,再通过图像块之间的相似性给他们划分小组并将各个小组都聚合成为一个三位数组,然后我们对的得到的三维数组进行滤波处理,最后把滤波得到的三维数组反过来转化为原始图像从而到达滤波的效果。在实际应用中该方法能取得一定效果,但存在不足之处;对多种噪声共同干扰的图像去噪效果不理想;因此,得到一种更好的图像去噪算法是我们研究的目的。

二、算法理论

图像的归一化转动惯量的原理就是把二维灰度图像的中的每一个像素值看成一个质点,而这个灰度图像的质量为所有灰度值之和,记作为,则:

用表示二维灰度图像的重心位置:,.之后可以求得为二维图像的转动惯量:.其归一化转动惯量为:。

三、仿真实验分析

在BM3D用归一化转动惯量作为相似性度量时。那么这个算法就拥有了类似其很好的物

理性质(平移不变性,旋转不变性),用其来衡量2个图像之间的相似性,从而匹配图像中的

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