基于卡尔曼滤波与中值滤波的快速时空联合去噪

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1、一种时空联合的视频去噪方法唐权华1,雷金娥2,周艳3,金炜东4TANGQuan-hua1LEIJin-e2YANZhou3JINWei-dong41.西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都6100312.南昌工程学院计算机科学系,江西南昌3300993.西南交通大学电气工程学院,四川成都6100314.西南交通大学电气工程学院,四川成都6100311.SchoolofInformationScience&Technology,SouthWestJiaotongUniversity,Chendu610031,Ch

2、ina2.DepartmentofComputerScience,NanchangInstituteofTechnology,Nanchang330099,China3.SchoolofInformationScience&Technology,SouthWestJiaotongUniversity,Chendu610031,China4.SchoolofElectricalEngineering,SouthWestJiaotongUniversity,Chengdu610031,ChinaASpatial-te

3、mporalmethodforVideoDenoisingAbstract:Thereisanirreconcilableconflictbetweenthedegreeofvaguenessandthecapacityofdenoisinginconventionalimagefilters.Anewvideobaseddenoisingmethod,combiningspecialandtemporalfilters,utilizingbothspatialcorrelationandtemporalcorr

4、elation,isproposedtosolvethisprobleminthispaper.Atfirstthemotiontrajectoryisgainedbyafastadaptivemotionestimationmethodwithadaptivethresholdsanddifferentsearchmodes.Thenawindow-sizeadaptivemedianfilteringisperformedwiththetwowindowsonthemotiontrajectoryofcurr

5、entandlastframe.Thetemporalredundancyisexploitedbyascalarstate1-DKalmanfilter.Anovelwayisproposedtoestimatethevarianceofthestatenoisefromthenoisyframes.Atlastthetwoestimatesarecombinedwithageometricmeantakefulladvantageofbothspatialandtemporalrelativities.Exp

6、erimentalresultshowsthatthenewmethodisrobustthanbothspatialandtemporalmethods,especiallywhentreatingthepepper&saltnoises.Asthetimeconsumptionofthenewmethodissumoftemporalfilter,spatialfilterandmotionestimation,thecomputationalcomplexityincreasedbycombinationi

7、sacceptable,whichisalsoprovedinexperiments.KeyWords:motionestimation;Kalmanfiltering;medianfiltering;videodenoising摘要:传统的图像滤波器在模糊程度与去噪能力之间存在不可调和的矛盾。本文提出了一种基于时空域联合的方法,从视频的角度出发,同时利用信号的时域和空域相关性进行去噪,以解决这一矛盾。新方法首先通过一种基于自适应阈值、搜索方法切换的快速自适应运动估计方法获得运动轨迹,然后使用自适应窗口大小的中值

8、滤波去除空域噪声,中值滤波中使用了运动轨迹上相邻两帧的对应窗口像素,使用一维卡尔曼滤波器行时域去噪,最后用几何均值结合两次滤波的结果,使信号的时域相关性与空域相关性都得到了充分利用。实验结果证明本文算法去噪效果显著,超过了各种的时域或空域方法,对椒盐噪声的处理效果尤其突出。实验也表明,由于新方法的时间消耗为时域滤波、空域滤波和运动估计时间的简单累加,因时空联合而增加的计算

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