基于雙邊濾皮的圖像去噪及銳化技術(shù)研究.pdf

1、隨著數(shù)碼設(shè)備的普及,數(shù)字圖像已成為人們獲取信息的主要手段。然而在圖像獲取、處理、壓縮、傳輸、存儲以及復(fù)制的過程中,不可避免地會引入噪聲,從而降低圖像質(zhì)量。圖像去噪的主要目標(biāo)是濾除其中的隨機(jī)噪聲,同時(shí)盡可能地保留圖像細(xì)節(jié)信息和避免添加濾波失真。
　　 雙邊濾波由于其算法結(jié)構(gòu)簡單,計(jì)算復(fù)雜度低且易于工程實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),近年來得到了廣泛的關(guān)注。本論文在分析雙邊濾波(BF)內(nèi)在特性的基礎(chǔ)上充分挖掘雙邊濾波的潛力,通過與小波分析、主成份分析(

2、PCA)技術(shù)以及圖論等結(jié)合,對算法進(jìn)行改進(jìn),使之適合于不同類型圖像、不同類型噪聲去噪以及對多模圖像的圖像銳化。具體的研究工作可概括如下:
　　 針對灰度圖像的高斯型隨機(jī)噪聲去除,提出了一種自交叉雙邊濾波算法。借鑒交叉雙邊濾波算法中灰度測度權(quán)重在參考圖像中計(jì)算這一思想,將帶噪圖像首先通過預(yù)濾波器得到預(yù)降噪圖像,并令其作為參考圖像計(jì)算灰度測度權(quán)重,再在原始帶噪圖像上面運(yùn)用交叉雙邊濾波去噪。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,預(yù)濾波器采用轉(zhuǎn)換

3、域去噪算法時(shí),能很好地克服雙邊濾波和轉(zhuǎn)換域去噪算法在噪聲去除和偽像抑制方面的內(nèi)在缺陷,最終結(jié)果在客觀評價(jià)指標(biāo)方面和主觀視覺質(zhì)量方面不僅高于原始BF算法,同時(shí)也高于預(yù)濾波器的輸出參考圖像。在比較離散小波變換和非下采樣小波變換后,本文采用非下采樣小波閾值去噪作為預(yù)濾波器。在不考慮計(jì)算時(shí)間的場合下,還可采用曲線波閾值去噪作為預(yù)濾波器,并基于非鄰域均值濾波(NL-means)算法中圖像子塊相似性的思想,以圖像子塊間相似性代替單點(diǎn)像素間相似性的自

4、交叉雙邊濾波算法能更進(jìn)一步提高圖像峰值信噪比(PSNR)和消除曲線波閾值去噪所產(chǎn)生的劃痕狀偽像。
　　 針對彩色圖像和多模圖像的高斯型隨機(jī)噪聲去除,提出一種結(jié)合PCA的多模圖像自交叉雙邊濾波去噪算法。利用PCA,首先提取出所有圖像分量的主成份。由于主成份是各分量的一個(gè)線性組合,因此主成份分量所含噪聲低于各原始分量。再對主成份分量施加預(yù)濾波,得到參考圖像,繼而對所有分量進(jìn)行交叉雙邊濾波得到最終降噪輸出。實(shí)驗(yàn)表明,各種預(yù)濾波器中非下

5、采樣小波(1LJWT)閾值去噪適用于大多數(shù)的多模圖像,在PSNR和主觀視覺方面均能獲得滿意的結(jié)果。
　　 常見的噪聲類型除加性高斯白噪聲以外,還有脈沖噪聲。針對脈沖噪聲中的一般形式--隨機(jī)值脈沖噪聲和加性高斯噪聲的混合噪聲模型,提出一種基于譜圖理論的圖像去噪濾波器。從數(shù)據(jù)聚類角度出發(fā),利用圖的鄰接矩陣,基于雙邊濾波中幾何測度權(quán)重的思想,對圖的每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予權(quán)重,構(gòu)造新的內(nèi)聚度方程,計(jì)算各像素點(diǎn)對于主簇的隸屬程度,最后輸出鄰域窗口像

6、素主簇的質(zhì)心得到去噪后的圖像。算法性能還可通過濾波器疊加的方式得到進(jìn)一步提升。實(shí)驗(yàn)表明,算法在PSNR值和主觀視覺質(zhì)量上優(yōu)于現(xiàn)有的混合噪聲去噪算法。
　　 除圖像去噪以外,圖像銳化也是提高圖像質(zhì)量的方法之一。通過在非銳化掩模(UM)中引入不同形式的灰度測度權(quán)重,對非銳化掩模實(shí)施非線性化處理,實(shí)現(xiàn)了對強(qiáng)弱邊緣的不同濾波操作。針對多模圖像的特點(diǎn),指出了多模圖像的銳化目標(biāo),提出了一種針對多模圖像的邊緣保存交叉銳化算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算

7、法具有很好的主觀視覺質(zhì)量,而且在增強(qiáng)細(xì)節(jié)的同時(shí)不會增強(qiáng)噪聲和產(chǎn)生光暈現(xiàn)象。針對帶噪多模圖像,采用先去噪、再銳化、再去噪的3級濾波器級聯(lián)方式進(jìn)行增強(qiáng)。去噪方面將自交叉雙邊濾波結(jié)合到Dual Bilateral Filter(Dual BF),提出一種應(yīng)用于多模圖像去噪的交叉Dual BF算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該級聯(lián)濾波器能夠充分利用多模圖像的特點(diǎn),有效地濾除噪聲和增強(qiáng)圖像邊緣,并消除圍繞邊緣的噪聲擾動。
　　 在采用相干光源照明的常

8、規(guī)4f光學(xué)系統(tǒng)中,輸出圖像極易受到鏡頭及CCD上的灰塵污點(diǎn)的影響從而造成圖像降質(zhì)。針對該問題,將圖像降質(zhì)原因劃分為加性隨機(jī)噪聲、污點(diǎn)、光源不均勻性影響以及系統(tǒng)的低通特性,從而提出一種簡化系統(tǒng)模型?；谠撃Ｐ?利用系統(tǒng)輸入全白圖像時(shí)的輸出結(jié)果作為先驗(yàn)信息,在假定一次實(shí)驗(yàn)中污點(diǎn)和光源保持不變的基礎(chǔ)上,確定其分布?；谠撓闰?yàn)信息,提出一種鄰域區(qū)域自適應(yīng)的雙邊濾波算法,可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)去除噪聲和污點(diǎn)的目的?；诠鈱W(xué)實(shí)拍圖像和人工合成圖像的實(shí)驗(yàn)表明,