【摘 要】
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三维块匹配联合滤波（Block-matching and 3D filtering,BM3D）作为目前最好的图像去噪算法之一,能够有效地去除图像中的噪声,但是仍然存在着丢失图像细节信息、对高噪声图像（σ≥40）去噪效果差、算法时间复杂度高等问题。图像去噪的目的是在去除噪声的同时,尽可能地保持图像有用信息。由于图像的边缘、纹理等细节信息和噪声,都主要集中在图像信号的高频部分,因此图像去噪的主要目标就
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三维块匹配联合滤波（Block-matching and 3D filtering,BM3D）作为目前最好的图像去噪算法之一,能够有效地去除图像中的噪声,但是仍然存在着丢失图像细节信息、对高噪声图像（σ≥40）去噪效果差、算法时间复杂度高等问题。图像去噪的目的是在去除噪声的同时,尽可能地保持图像有用信息。由于图像的边缘、纹理等细节信息和噪声,都主要集中在图像信号的高频部分,因此图像去噪的主要目标就是恢复图像的高频信息,具体可以分为两步,第一步是提取图像的高频特征,第二步是在高频中分离信号和噪声。本文针对上述两个步骤,基于区域划分的思想,改进了BM3D图像去噪算法,首先提出了一种基于多尺度几何分析的改进型BM3D算法,通过分区域选择域变换方法,充分且稀疏地提取图像高频特征,从而更多地恢复图像边缘、纹理等细节信息;其次提出了一种基于自适应阈值的改进型BM3D算法,通过分区域选择阈值计算方法,更准确地分离图像高频信号和噪声,从而实现在有效去除噪声的同时,更完整地保留图像细节信息。本文的主要创新工作和研究成果总结如下:（1）针对BM3D算法存在的图像高频细节损失问题,本文提出了一种基于多尺度几何分析的改进型BM3D算法,改进了BM3D算法中的联合硬阈值滤波。首先,使用图像分割算法,将图像划分为平滑区域和边缘区域。其次,在不同区域选择不同的域变换方法。在平滑区域内,选择哈尔小波变换,从不同尺度上提取子图块的局部点状特征;在边缘区域内,选择非下采样轮廓波变换,从不同尺度、不同方向上提取子图块的线状结构特征。最后,对高频子图块组进行联合硬阈值滤波。实验结果表明,相比于标准BM3D算法,该算法将去噪图像的质量平均提高了2.62d B,结构相似度平均提高了0.06,更好地保留了图像的边缘、纹理等细节信息。（2）针对BM3D算法对高强度噪声去除能力低的问题,本文提出了一种基于自适应阈值的改进型BM3D算法,进一步改进了BM3D算法中的联合硬阈值滤波。首先,使用图像分割算法,将图像划分为平滑区域和边缘区域。其次,在不同区域选择不同的阈值计算方法。在平滑区域,选择改进的统一阈值法,对不同尺度上的高频子图块组分开计算阈值;在边缘区域,选择改进的最大类间方差法,对不同尺度、不同方向上的高频子图块组分开计算阈值。最后,对高频子图块组进行联合自适应阈值滤波。实验结果表明,相比于标准BM3D算法,该算法将去噪图像的质量平均提高了8.52d B,结构相似度平均提高了0.24,进一步改善了对高噪声图像的去噪效果。
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