探析加强边缘保护的图像去噪方法研究

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1、华南理工大学硕士学位论文加强边缘保护的图像去噪方法研究姓名：肖小奎申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：黎绍发20040501摘要现实中，图像在被获取和被传输时常常会受到各种各样的噪声的干扰，例如高斯白噪声、脉冲噪声和乘性噪声等。为了提高图像的视觉质量以及便于各种后续处理(如图像分割和文字识别)，学者们提出了许多去除噪声的方法，如针对脉冲噪声的中值滤波方法和针对高斯白噪声的小波去噪方法等。然而，现有的去噪方法都专注于对图像噪声的抑制，而缺乏对图像边缘的保护，因此会使去噪后的图像边缘变得模糊，甚至会破坏图像中的纹理。针对这一问题，本文以高斯白噪声和脉冲椒盐噪声

2、为模型，在分析现有方法的基础上，对图像去噪算法中的边缘保护问题做了一定研究，并提出了三种新的去噪算法：①基于子带相关性与硬阈值法的Curvelet图像去噪方法●改进了Starck等所提出的离散Curvelet变换方案，去除了其“环绕”问题，使其更适用于对图像边缘进行分析。●对Curvelet域中信号与噪声的特性进行了分析，提出了Curvelet域中的复合去噪算法。此算法一方面采用了硬阈值法进行去噪，另一方面利用子带相关性对代表图像边缘的Curvelet系数进行检测，在去除噪声的同时对图像边缘予以保护，在保持噪声抑制效果的同时很好地恢复了图像的边缘。②基于小波系数概率模

3、型的图像去噪方法这一方法以Mihcak等的LAWML去噪法为基础，针对其噪声抑制不足的缺陷，对其参数估计方法作了以下四点改进：●对小波系数及其方差进行联合似然估计●引入我们所提出的父子系数关系概率模型●引入小波系数方差的先验概率模型·采用多尺寸多形状的邻域窗口对系数方差进行估算改进后的算法保持了LAWML去噪法对图像边缘保护较好的特点，同时在噪声去除上有着优异的表现。③基于线条检测与模式匹配的椒盐噪声去除方法●分析了椒盐噪声与图像中的边缘和纹理的不同特性，提出了基于线条检测的脉冲检测算法。传统的脉冲检测算法往往把图像中的细小线条误认为脉冲，而我们的算法则能对二者进行准

4、确区分。华南理工大学硕士学位论文·对Wang等的LRC脉冲去除算法作出两点改进，加大了脉冲替换的窗口，并将其与中值滤波算法结合使用，既保证了图像边缘和纹理的正确恢复，又大大提高了计算速度。实验结果表明，本文所提出的这三种图像去噪方法在噪声去除与边缘保护两者之间取得了一个较好的平衡，去噪后的图像无论在PSNR值还是视觉效果上都要优于用现有其他方法去噪后的图像。关键词：图像处理图像去噪小波变换垒!!堕!AbstractImagesareoftencorruptedinacquisitionandtransmissionbyvariouskindofnoise，includ

5、ingadditiveGaussianwhitenoise，impulsenoise，multiplicativenoise，etcToimprovethevisualqualityoftheimagesandtofaciliatesucceedingprocedure(imagesegmentation，textrecognition，etc．)，manydenoisingapproacheshavebeenproposed，suchasthemedianfilteringalgorithmforimpulsenoiseandthewaveletdenoisingm

6、ethodsforadditiveGaussianwhitenoise．However，ctlrrerltapproachesconcentrateontheremovalofnoisebutlackthepreservationofedgesinimages，causingtheoutcomeimagesblurredandthetexturesdistorted．Inthisdissertation，weanalyzesomeclassicalgorithmsforadditiveGaussianwhitenoiseandsalt—peppernoiseandpr

7、oposethreeedge-preservingdesnoisingapproachlistedblow．①Curvetetimagedenoisingapproachviaedgedetectionandhard—thresholding●AnimprovedversionofStarck’SCurvelettransformisproposed．eliminatingthe“wrap—around”effecttomakeitbetterforanalyzingimage．●ThecharacteristicofedgeandnoiseinCu