面向移动设备的快速nlm图像去噪算法

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1、学校代码10459学号或申请号201312172047密级硕士学位论文面向移动设备的快速NLM图像去噪算法作者姓名：韩媛媛导师姓名：周兵教授学科门类：工学专业名称：计算机应用技术培养院系：信息工程学院完成时间：2016年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterAFastNon-LocalMeansImageDenoisingAlgorithmForMobileDevicesByYuanyuanHanSupervisor：Prof.BingZhouC

2、omputerApplicationTechnologySchoolofInformationEngineeringMay,2016学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研巧作出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者；妹嫁唉＂曰期；年月八曰＾Ｓ学位论文使用授极声明本人在导师指导下完成的论文及相

3、关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，化许论文被查阅和借巧；本人授权郑州大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可Ｕ（采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时一，第署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：ｉ娠許曰期；＞月Ｖ曰／《年ｒ摘要摘要近年来，随着智能手机、平

4、板电脑等移动设备的不断发展与快速进步，手机成为人们最常用的图像/视频采集、处理和存储工具。但是智能手机、平板电脑等移动设备在运行计算复杂的应用程序常常受电池续航及计算能力的限制。因此，在面向图像/视频处理应用中需要进行特定的算法设计和优化，以便能够运行在移动设备中。图像去噪是图像处理领域中非常重要的研究内容，非局部均值图像去噪算法在有效去除噪声的同时并且保留了图像的细节信息，在图像处理去噪领域中得到了广泛的应用。但是NLM图像去噪算法的时间复杂度非常高，无法在现有的移动终端实时处理。为此本文为移动设备提出了一种快速NLM图像

5、去噪算法，从三个方面对原始的NLM算法进行了改进。首先利用像素点权值计算的对称性原理减少像素权值的计算量，使NLM图像去噪算法的去噪处理时间减少了一半左右;然后利用自适应下采样原理对算法进行优化，在测试图像中的结构区域与平坦区域利用不同的下采样步长分别进行下采样，测试图像结构区域利用较小的步长进行下采样，平坦区域采用较大的步长进行下采样，在保留了测试图像细节信息的同时又有效地降低了图像去噪处理时间；最后应用智能手机GPU多核并行的性质，对NLM图像去噪算法提出了可行的并行实现方法，大幅减少了图像滤波处理时间。实验表明，与原始

6、的NLM图像去噪算法相比，本算法在轻微图像质量损失的情况下，大幅减少了图像的去噪时间，能够满足手机等移动终端上的实时图像处理要求。关键词：图像去噪；移动设备；GPU；欧氏距离；下采样IAbstractAbstractMobiledevices，suchassmartphonesandtabletshaveacontinuousandrapidprogressinrecentyears.Smartphoneshavebecomethemostcommonhandlingimageandvideotools.However，mo

7、biledevicesareoftenlimitedbybatterylifeandcalculateabilitywhilerunningcomplexapplications.Thereforespecific，optimizedalgorithmsareneededinimageorvideoprocessingapplications，sothattheseapplicationscanwellrunonmobiledevices.Non-localmeansimagedenoisingalgorithmisapop

8、ularalgorithminimagedenoisingresearch，whichisanimportantresearchinimageprocessingfield.NLMimagedenoisingalgorithmcanpreserveimagedetailswhileeffe