【正文】 在這四年的時間里，曾經(jīng)得到很多為老師、同學(xué)、朋友的關(guān)懷和幫助，在此向他們表示衷心的感謝和誠摯的敬意。首先，由衷地感謝我的指導(dǎo)老師徐先峰老師，徐老師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、淵博的科學(xué)知識、勤奮的工作作風(fēng)以及誨人不倦的精神、平易近人的態(tài)度始終激勵著我，使我終身難忘。在此期間，徐老師對我嚴(yán)格要求，幫助我明確研究方向，理順研究思路，教給了我許多新的學(xué)術(shù)研究方法和思路；也引導(dǎo)我學(xué)習(xí)了許多圖像研究領(lǐng)域的新知識；其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度令我受益匪淺，讓我逐漸養(yǎng)成追求完美，堅持不懈的精神，這為我在研究生階段的學(xué)習(xí)打下一個非常好的基礎(chǔ)，也將對我未來的工作與生活產(chǎn)生積極、深遠(yuǎn)的影響。此外，在專業(yè)課學(xué)習(xí)和論文工作的開展期間，得到了許多同學(xué)的幫助和指導(dǎo)，和每位同學(xué)的交流都開闊了我的思路，讓我學(xué)習(xí)到很多書本以外學(xué)不到的知識。還有許多同學(xué)在生活中給予我的幫助和照顧，在此一并表示真誠的謝意。深深地感謝我的父母和家人，沒有他們在精神和物質(zhì)上的鼓勵和幫助，本論文是難以完成的，有了他們在精神上的支持和生活上無微不至的照顧，才能使我集中精力完成學(xué)業(yè)與研究工作。最后，衷心感謝為我評閱本論文而付出辛勤勞動的各位老師。參考文獻(xiàn)[1] Buades A., Coll B., and Morel . A nonlocal a algorithm for image denoising[J]. Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2005:7074. [2] Coupe P.,Yger P.,and Prima Pptimizzed blockwise nonlocal means denoising filter for 3D magnetic resonance images[J].IEEE Transaction on Medical Imaging,2008,27(4):425441.[3] 王志明，[J].中國圖像圖形學(xué)報，2009,14（4）：669675.[4] Salmon two parameters for denoising with nonlocal means[J].IEEE Signal Processing Letters,2012, 17(3):269272.[5] Mahmoudi M., Sapiro G. Fast image and video denoising via nonlocal means of similar Neighborhoods[J]. IEEE Signal Processing Letters,2005,12(12):839.[6] 葉偉慶，狄紅衛(wèi)， means的時空聯(lián)合的實時視頻降噪算法[J]. 研究與設(shè)計，2012,28(5):3235.[7] 龍紅梅，田逢春，[J].計算機(jī)與數(shù)字工程， 2009,6:122126. [8] 王敏，王洪劍，[J].紅外技術(shù),2013,35(4):238241.[9] 陳瀟紅，[J].浙江大學(xué)學(xué)報,2013,47(5):853860.[10] [D].西安電子科技大學(xué),2014,1.[11] [D].江蘇科技大學(xué).[12] [D].天津大學(xué),.[13] 高展宏，[M].北京：天津大學(xué)出版社， 107145.[14] [M].武漢大學(xué)出版社，3941.附錄主程序清單：%讀取AVI視頻mov=aviread(39。39。)。%讀取視頻的幀數(shù)Vframes=size(mov,2)。%將AVI視頻轉(zhuǎn)成圖片序列for i=1:Vframes strtemp=strcat(39。E:\tupian\tupian39。,int2str(i),39。.39。,39。jpg39。)。 imwrite(mov(i).cdata(:,1),mov(i).colormap,strtemp)。end%處理視頻轉(zhuǎn)化成的圖像，進(jìn)行濾波處理for index=3:Vframes2 %讀取前兩幀圖像 frame11=mov(index2)。 frame11=()。 frame11=im2double(frame11)。 %讀取前一幀圖像 frame1=mov(index1)。 frame1=()。 frame1=im2double(frame1)。 %讀取當(dāng)前幀圖像 frame=mov(index)。 frame=()。 inclass=class(frame)。 frame=im2double(frame)。 %讀取后一幀圖像 frame2=mov(index+1)。 frame2=()。 frame2=im2double(frame2)。 %讀取后兩幀圖像 frame22=mov(index+2)。 frame22=()。 frame22=im2double(frame22)。 %設(shè)置每個宏塊的初始狀態(tài)為靜止?fàn)顟B(tài) M=zeros(60,88)。 M1=zeros(60,88)。 M2=zeros(60,88)。 M11=zeros(60,88)。 M22=zeros(60,88)。 %設(shè)置閾值 t=8。 %完成對視頻每個宏塊的求和 c11=qiuhe(frame11)。 c1=qiuhe(frame1)。 c=qiuhe(frame)。 c2=qiuhe(frame2)。 c22=qiuhe(frame22)。 %完成對當(dāng)前幀所有區(qū)域運動檢測 for i=1:60 for j=1:88 w1=((c1c).*(c1c))。 end end for i=1:60 for j=1:88 w2=((c2c).*(c2c))。 end end for i=1:60 for j=1:88 w11=((c11c).*(c11c))。 end end for i=1:60 for j=1:88 w22=((c22c).*(c22c))。 end end m1= padarray(w1,[1 1],39。symmetric39。)。 m2= padarray(w2,[1 1],39。symmetric39。)。 m11= padarray(w11,[1 1],39。symmetric39。)。 m22= padarray(w22,[1 1],39。symmetric39。)。 for i=1:60 for j=1:88 i1=i+1。 j1=j+1。 e=m1(i11:i1+1 , j11:j1+1)。 d=sum(sum(e))。 if(dt) M1(i,j)=1。 else M1(i,j)=0。 end end end for i=1:60 for j=1:88 i1=i+1。 j1=j+1。 e=m2(i11:i1+1 , j11:j1+1)。 d=sum(sum(e))。 if(dt) M2(i,j)=1。 else M2(i,j)=0。 end end end for i=1:60 for j=1:88 i1=i+1。 j1=j+1。 e=m11(i11:i1+1 , j11:j1+1)。 d=sum(sum(e))。 if(dt) M11(i,j)=1。 else M11(i,j)=0。 end end end for i=1:60 for j=1:88 i1=i+1。 j1=j+1。 e=m22(i11:i1+1 , j11:j1+1)。 d=sum(sum(e))。 if(dt) M22(i,j)=1。 else M22(i,j)=0。 end end end for i=1:60 for j=1:88 %對于靜止區(qū)域的塊，采用時域加權(quán)均值濾波 if(M1(i,j)==0 || M11(i,j)==0 || M2(i,j)==0 || M22(i,j)==0) k=0。 g=0。 if(M(i,j)==0) g=1。 else g=0。 end k=k+g。 W=frame(4*i3:4*i , 4*j3:4*j)。 W=W*g。 if(M1(i,j)==0) g=1。 else g=0。 end k=k+g。 W1=frame1(4*i3:4*i , 4*j3:4*j)。 W1=W1*g。 if(M11(i,j)==0) g=1。 else g=0。 end k=k+g。 W11=frame11(4*i3:4*i , 4*j3:4*j)。 W11=W11*g。 if(M2(i,j)==0) g=1。 else g=0。 end k=k+g。 W2=frame2(4*i3:4*i , 4*j3:4*j)。 W2=W2*g。 if(M22(i,j)==0) g=1。 else g=0。 end k=k+g。 W22=frame22(4*i3:4*i , 4*j3:4*j)。 W22=W22*g。 s=W+W1+W11+W2+W22。 frame(4*i3:4*i , 4*j3:4*j)=s/k。 end end end %對于運動區(qū)域的塊，采用空域均值濾波 for i=1:15 for j=1:22 e1=M1(4*i3:4*i , 4*j3:4*j)。