压缩感知图像去噪方法及其在无线衰变信道中的应用

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1、压缩感知图像去噪方法及其在无线衰变信道中的应用第一章绪论1.1课题研究背景信道是图像传输的通道，由于信道中总是存在噪声，这就使得图像也含有噪声，而图像是人类获取信息的重要手段之一，图像在信息的传播过程中所起的作用越来越大，如果图像含有噪声，将会影响图像的识别工作，甚至会使得图像的一些细节变得模糊，因此为了图像能够顺利地进行下一步处理，去除图像中的噪声是很有必要的。图像复原技术其中最重要的一个问题是图像去噪技术，图像去噪本质上就是解决含噪图像的干扰情况，提高图像的质量，进而满足人们对图像的某种要求，传统的去噪算法有空域去噪算法和变换域去噪算法，空域去噪技术主要有中值滤波方法、平均值滤波方法、维

2、纳滤波方法，空域算法虽然能够抑制噪声，但是它也会破坏图像的高频信息，特别当噪声强度超过了它的去噪能力时。上面说到空域去噪算法可能对信道噪声的抗噪效果不是很好，因此我们考虑把含噪图像转换到另外一个领域来处理，即变换域，变换域去噪算法主要有傅里叶变换领域的去噪方法和小波变换领域的去噪方法，由于傅里叶变换对信号的分析是全局性的，非平稳信号的时域和频域的局部性质不能通过它很好地表现出来，而通常情况下，信号是以非平稳的形式存在的，再则傅里叶去噪算法只是把信号分解成高频和低频，高频对应的是信号的边缘和噪声，然后用低通滤波器把高频抑制，这样也把信号的边缘屏蔽了，如此会造成严重的信息丢失。小波去噪相对于前面

3、提到的方法要好一些，小波去噪应用的是小波变换，小波变换能够很好地表征信号的时频局部特征，并且它有多分辨率分析的特点，是低通滤波器和特征提取两种优势的整合，因此，相对于前面提到的方法，它能够比较好地保护图像的高频信息，但是当噪声强度达到一定程度时，小波去噪不仅难以达到理想的降噪效果，而且会严重损害图像的高频信息，使得图像变得不清晰，再者，小波去噪对椒盐噪声的抑制效果较差，即使是强度比较低。1.2研究现状传统的图像滤波算法，主要有空域和变换域两种比较经典的图像滤波方法，空间域滤波算法主要分为非线性的和线性的滤波算法，它是在二维的图像空间之中对图像噪声进行降噪处理。最早的标准中值滤波算法是由图基[

4、1-2]在1971年提出来的，中值滤波算法是一类典型的非线性降噪技术。它能够很好地去除图像中的椒盐噪声，但是当噪声强度加大时，它的降噪效果很不理想，并且会造成比较严重的图像细节和边缘信息的丢失，因为这种算法对图像中的所有点都用领域的中值来代替，忽略了椒盐噪声并没有干扰所有的点，因此，非噪声点也被中值替代了，针对这种情况，Bro大于n，则n在图像中表现为一个暗点，m则表现为一个亮点，假如，pm和pn其中有一个是0，那么此时为单极性脉冲噪声，若pm和pn没有一个为0，那么为双极性脉冲噪声，这时的噪声也同样称之为椒盐噪声[28]，就类似于随机分布在图像上的胡椒和盐。它在图像上表现为暗点和亮点，在下

5、面的文章章节中，主要是针对这种脉冲椒盐噪声进行讨论，我们以一个256*256的baboon图像为例，那么它的最亮点和最暗点的灰度值分别为255和0，我们对它加入强度为0.1和0.3的椒盐噪声，如下图。2.2去噪效果评价图像在传输和获取的过程中，容易受到噪声的干扰，从而使得图像的质量下降，影响人们的感官识别，并且不美观，这些因素有很多方面的，比如成像设备的原因，传输信道噪声的原因，以及获取图像的背景等等，而本文最主要的讨论的是信道噪声造成的图像质量下降，质量下降的图像会对后续的处理造成阻碍，因此，对处理后的图像的质量进行合理科学的评价是非常有必要的，这样才能够顺利地进行图像的处理工作。并且目前

6、图像信息工程的基础研究包含了图像质量的评价这一方面的工作[29]。对滤波后的图像进行质量评价是判断不同滤波技术去噪效果的好坏，目前图像质量评价的方法主要有两种，第一种就是根据人的人眼识别系统的主观质量评价方法，第二种就是基于一定准则的客观质量评价方法，下面分别对它们进行具体描述。主观质量评价方法主要依靠人的主观视觉感知来对去噪后图像的质量进行评价，这类方法也被广泛应用于实际当中，因为产品的好坏要靠人的视觉感知来识别，目前许多比较完善的主观评价方法和标准都在国际上接踵而至，例如，文献[31]中的主观评价方法[31]由ITU-TRec.P.910规定应用在多媒体方面；文献[32]中主观质量评价方

7、法[32]也被ITU-RBT.500-11制定使用在电视图像领域，主观质量评分法[33]是主观评价方法中最常用的方法，主观质量评分法的原理是：所有观察者通过各自的人眼识别系统给出的评分被加权平均后，得到一个分数，以这个分数最终来评价图像质量，这种方法有绝对评价和相对评价两种，但是主观评价方法实现起来比较昂贵，并且也费时间、繁琐、操作比较复杂等，因此这种方法比较不常用来评价滤波后图像的质量。..第三章传统去噪算