稀疏三维变换域协作滤波及其改进算法分析.pdfVIP

摘要 摘要 设计有效的去噪算法是图像处理领域一项传统的挑战性工作。稀疏三维变换 域的协作滤波方法是现有必威体育精装版型的处理加性高斯随机自噪声的去噪算法。由于其 collaborative 算法的基本组成部分是块匹fig(block-matching)和3D协作滤波(3D filtering)，所以又简称BM3D。 维数组，应用一个3D协作滤波，再聚合所有估计成一个基本去噪的结果。2)： 继续应用3D维纳滤波，以进一步提高基本去噪的效果。 虽然BM3D能得到最好的峰值信噪比，但仍然存在着两点缺陷。1)为了降 低块匹配的处理时间，BM3D通常限制在一个局部区域内做查找。2)BM3D按方 块取patch会在边缘位置变得不合适。因为边缘不总能水平或垂直对齐，所以 踟3D方法在这些位置会找不到足够多的相似块。 对应地，本文提出了以下两种改进方法： 1、引入一种随机查找的方法，在整幅图像范围内有效地查找相似块。 2、取沿边缘对齐的patch，代替直接取方块。如此一来就找到更多合适的相 似块，而这有利于稀疏3D变换。 实验结果显示，在某些图像上新方法可以进一步提高峰值信噪比，或有更好 的主观评价。 关键词：图像去噪块匹配随机查找稀疏 Abstraet Abstract alleffective isatraditional inthefieldof Design denoising challenge algorithm additive random stateoftheartis whiteGaussiannoise，the imageprocessing．For 3Dtransform-domalincollaborative thebasic ofthe sparse Filtering．Ascomponents ale and3D isalsoknownasBM3D． algorithmblock-matchingfiltering，it BM3D hastwo similar blocksintoa multiple image algorithm steps．1)：group and theseestimatestoforma 3D collaborvative group，perform filteringaggregate thebasic basic Wiener tofurterenhace estimate estimate．2)：3D filtering BM3Dachinevethebest aretwo order Although PSNR，theredeficiencies．1)In to for searchesinalocalarea． reducethesearchtimeblock-matching，BM3D