【正文】 算法仿真結(jié)果 在上面比較的各算法中，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行處理時(shí)，都是對(duì)以像素點(diǎn)為中心的33? 鄰域進(jìn)行一系列的統(tǒng)計(jì)、計(jì)算，得到的結(jié)果代替原本的像素值。所以，我們必須能夠選取一種能夠更好的獲得圖像的權(quán)重參數(shù)的方法。這種不規(guī)則形狀的鄰域?qū)τ趫D像梯度信息有很好的保護(hù)作用，同時(shí)能夠控制“偽影”的產(chǎn)生。研究的方向主要有兩個(gè)方面：一是更好地衡量圖像的塊相似程度的大??；二是選取更好地優(yōu)化參數(shù)。使用高斯加權(quán)距離可以減少噪聲對(duì)中心像素的影響，但是，高斯核的特性是各項(xiàng)同性的，對(duì)于相似程度低的像素塊不能夠很好的判別，使得這些 像素塊所占權(quán)值較高。 圖像中有許多像素點(diǎn)，如果像素點(diǎn) i 的灰度值向量 )( iNz 與像素點(diǎn) j 的灰度值向量)( jNz 相似性能夠決定 i 與 j 之間的相似性，那么 )( jNz 作為度量圖像的相似性的尺度，越是與其更為相似，則其所代表的點(diǎn)在算法運(yùn)行中就會(huì)被賦予更大的權(quán)重。圖像中不同地方的像素點(diǎn)經(jīng)常會(huì)表示過(guò)于冗余，這是因?yàn)閳D像中的一些像素點(diǎn)具有自相似的特點(diǎn)，這樣的自相似特點(diǎn)會(huì)使得圖像中不同位置處的像素點(diǎn)具有一定的相關(guān)性，圖像就會(huì)過(guò)完備表示。 于是，平均結(jié)構(gòu)相似性準(zhǔn)則可以衡量整個(gè)圖像的總質(zhì)量： ??? Mj ii yxS S I MMYXM S S I M 1 ),(1),( 其中， X 與 Y 分別為原始圖像與去噪后的圖像， ix 與 iy 分別為第 j 個(gè)局部圖像里的子像素； M 是局部窗口數(shù)目。 信噪比 信噪比，顧名思義，就是信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差和噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差之比，表達(dá)式為： ? ? ? ?nySNR ??? 其中， ??y? 為圖像 y 的標(biāo)準(zhǔn)差，也就是 ? ? ? ?? ? IyiyyIi?? ??2? , ? ???? Ii Iiyy為圖像 y 的平均值。由于變換域的作用空間的特殊性，可以實(shí)現(xiàn)在空間域中無(wú)法實(shí)現(xiàn)或是很難完成的處理。在圖像中逐點(diǎn)使用移動(dòng)濾波器所覆蓋的原始圖像像素值的乘積之和，其公式如下所示： ? ? ? ?? ?? ?? ? ??? tsw tysxftswyxg , ,),( 其中， ? ?tsw, 為濾波器模板， ),( tysxf ?? 為濾波器模板所覆蓋的原始圖像的像素值。其輸出圖像模型可以定義為： ? ? ? ? ? ? ? ?xnxyxyxz ??? 錯(cuò)誤 !未找到引用源。 椒鹽噪聲的概率密度函數(shù)為： 基于 MATLAB 的圖像三維降噪算法仿真研究 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 共 47 頁(yè) 第 5 頁(yè) ? ? ????? ???其他,0,bzPazPzP baz 椒鹽噪聲是指圖像中出現(xiàn)的噪聲只有兩種灰度值，分別為 a 和 b，這兩種噪點(diǎn)出現(xiàn)的概率分別為 Pa、 Pb。 本文的基本內(nèi)容結(jié)構(gòu)如下： 第一章緒論部分首先闡述了數(shù)字圖像的重要作用、噪聲的來(lái)源和對(duì)圖像的影響以及圖像去噪的重要意義及價(jià)值，接著介紹了圖像去噪的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，然后給出了本論文的主要工作與論文安排。 Chang 等人于 20xx 年提出了一種針對(duì)圖像的空域自適應(yīng)小波閾值去噪算法，該算法結(jié)合了平移不變和自適應(yīng)閾值的去噪思想，根據(jù)圖像信息自適應(yīng)地選取閾值。其次， 三維降噪提供了比傳統(tǒng)二維降噪 更為清晰的信號(hào)，能夠更大程度地節(jié)省磁盤空間，使得硬盤上能夠存儲(chǔ)更多的錄像數(shù)據(jù)。 twodimensional noise reduction algorithm in detail, through paring the traditional twodimensional noise reduction algorithm, nonlocal means algorithm and adaptive nonlocal means algorithm , establish the optimal twodimensional image noise reduction algorithm。 on the threedimensional video noise reduction algorithm, by motion detection to multiframe images based on nonlocal means, this algorithm can adaptively distinguish the still regions and motion regions of video image. Temporal weighted average filter to the still regions and spatial ANL filter to the motion regions are used separately. Experimental results show that because of the the precise distinction of the still regions and motion regions,fully utilizing the spatiotemporal information of the video sequences,the proposed algorithm can significantly improve the PSNR and the subjective image quality without movement ghosting, while the realtime requirements could be satisfied basically. KEY WORDS video threedimensional denosing， ANL algorithm, spatiotemporal bination, video denoise 基于 MATLAB 的圖像三維降噪算法仿真研究 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 目錄 摘 要 .............................................................. I ABSTRACT .......................................................... II 第一章 緒論 ....................................................... 1 論 文研究的背景及意 義 ....................................... 1 圖 像去噪的 應(yīng) 用 ............................................. 2 論 文的 組織結(jié) 構(gòu) ............................................. 3 第二章 圖 像去噪概述 ............................................... 4 圖 像的噪聲 類 型 ............................................. 4 根據(jù)噪聲 產(chǎn) 生的原因分 類 ............................... 4 根據(jù)噪聲 統(tǒng)計(jì) 特征分 類 ................................. 4 根據(jù)噪聲與 圖 像的關(guān)系分 類 ............................. 6 圖 像去噪方法 ............................................... 7 二 維 去噪法 ........................................... 7 三 維 去噪法 ............................................ 8 三 維 降噪的 優(yōu)勢(shì) 所在 ................................... 9 圖 像 質(zhì) 量 評(píng) 價(jià) 標(biāo) 準(zhǔn) ............................................ 9 信噪比 ............................................... 9 均方 誤 差和峰 值 信噪比 ................................ 10 結(jié) 構(gòu)相似性指 標(biāo) ...................................... 10 本章小 結(jié) ................................................... 11 第三章 非局部均 值圖 像去噪算法 .................................... 12 非局部均 值圖 像去噪的基本原理 .............................. 12 非局部均 值 去噪算法 簡(jiǎn) 介 .................................... 13 非局部均 值濾 波算法的 發(fā) 展 .................................. 14 非局部均 值濾 波算法的缺陷 ............................ 14 非局部均 值 算法的改 進(jìn) ................................ 15 自適 應(yīng) 非局部 均 值濾 波算法 ............................ 16 算法仿真 結(jié) 果 .............................................. 17 各算法主 觀 效果比 較 .................................. 19 各算法客 觀 效果比 較 .................................. 22 基于 MATLAB 的圖像三維降噪算法仿真研究 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 裝 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 訂 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 線 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 各算法運(yùn)行 時(shí)間 比 較 .................................. 22 本章小 結(jié) .................................................. 23 第四章 基于 Nonlocal means 的 時(shí) 空 聯(lián) 合 視頻 降噪算法 ................ 24 基于 Nonlocal means 的運(yùn) 動(dòng)檢測(cè) ............................ 24 時(shí) 空 聯(lián) 合降噪 .............................................. 25 時(shí) 域加 權(quán) 均 值濾 波 ........................................ 25 空域 ANL 降噪 ............................................ 26 宏 塊 大小的 選 取 ............................................ 28 仿真 結(jié) 果分析 .............................................. 29 客 觀 效果比 較 ........................................ 29 主 觀 效果比 較 ........................................ 29 算法分析 .................................................. 33 本章小 結(jié) .................................................. 33 總結(jié) 與展望 ........................................................ 34