一种改进的非局部平均去噪方法

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1、第４期电子学报Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．４２０１０年４月ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡＡｐｒ．２０１０一种改进的非局部平均去噪方法孙伟峰，彭玉华（山东大学信息科学与工程学院，山东济南２５０１００）摘要：对非局部平均去噪算法提出了以下改进：首先，利用图像中具有对称结构的性质，在相似性邻域的比较中引入邻域的对称变换，更好地利用了图像的自相似性质；其次，提出一种基于图像灰度分布统计特性的滤波参数选取方法，能够根据不同像素的特点自适应地选取滤波参数；此外，利用非局部平均算法能有效地保护图像结构信息的性质

2、，提出一种两级非局部平均去噪方法．对测试图像去噪的实验结果表明，与原始算法相比，提出的改进方法能够在保护图像结构信息的前提下更有效地去除噪声，峰值信噪比最多可以提高５９ｄＢ，去噪效果优于ＢＭ３Ｄ方法．关键词：非局部平均；对称变换；自适应权值；去噪中图分类号：ＴＮ９１１文献标识码：Ａ文章编号：０３７２２１１２（２０１０）０４０９２３０６ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＮｏｎＬｏｃａｌＭｅａｎｓＤｅｎｏｉｓｉｎｇＡｐｐｒｏａｃｈＳＵＮＷｅｉｆｅｎｇ，ＰＥＮＧＹｕｈｕａ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍ

3、ａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ２５０１００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｒｅｅｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｈｅＮｏｎＬｏｃａｌＭｅａｎｓ（ＮＬＭ）ｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｓｙｍｍｅｔｒｉｃｐｒｏｐｅｒｔｙｅｘｉｓｔｉｎｇｉｎｍａｎｙｉｍａｇｅｓｉｓｅｘｐｌｏｉｔｅｄｆｉｒｓｔ，ｓｙｍｍｅｔｒｉｃｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎ

4、ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｏｔｈａｔｉｍａｇｅｓｅｌｆｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｐｒｏｐｅｒｔｙｃａｎｂｅｍａｄｅｂｅｔｔｅｒｕｓｅｏｆ；Ｔｈｅｎａｎａｄａｐｔｉｖｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ；Ｂｅｓｉｄｅｓ，ａｔｗｏｓｔａｇｅＮｏｎＬｏｃａｌＭｅａｎｓｆｉｌｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｄｏｐｔｉｎｇｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐｒｅｓｅｒｖｉ

5、ｎｇｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆＮＬＭａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｄｅｎｏｉｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒｔｅｓｔｉｍａｇｅｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄｏｎｅｃａｎｒｅｍｏｖｅｎｏｉｓｅｍｏｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｗｉｔｈｉｍａｇｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｗｅｌｌｐｒｅｓｅｒｖｅｄ，ｔｈｅＰＳＮＲｃａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙ５９ｄＢａｔｍｏｓｔ，ａｎｄｔｈｅｄｅｎｏｉｓｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｓ

6、ｔｈａｔｏｆｔｈｅＢＭ３Ｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｏｎｌｏｃａｌｍｅａｎｓ；ｓｙｍｍｅｔｒｉｃｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ａｄａｐｔｉｖｅｗｅｉｇｈｔｉｎｇ；ｄｅｎｏｉｓｉｎｇＮＬＭ算法采用灰度值向量之间的加权欧氏距离来１引言衡量像素邻域之间的相似性，但在邻域比较时只考虑了数字图像在获取或传输的过程中不可避免地会受邻域平移的情况，而没有把图像中存在的对称性质考虑到噪声的影响，与图像相关的诸多应用，如图像分割，配在内，因而没有充分利用图像的自相似性质．同时，ＮＬＭ准，边缘提取等，通常需要

7、使用有效的去噪算法进行预算法对整幅图像采用同一个滤波参数，去噪效果依赖于处理以获得更可靠的效果．因此，图像去噪一直是图像滤波参数的选择，当噪声水平超过一定的值之后，很难处理领域的一个重要研究课题．找到一个全局的滤波参数，使其对图像的各个部分都能Ｂｕａｄｅｓ等人对许多典型的去噪算法进行了比较研很好地去噪［８］．此外，随机噪声会对图像的灰度值产生究，提出了非局部平均（ＮｏｎＬｏｃａｌＭｅａｎｓ，ＮＬＭ）的算法并干扰，特别是当噪声水平过大时，基于灰度值向量的欧［１］将其应用于图像与视频去噪，证明其性能要

8、优于其它氏距离已经不能很好地反映邻域之间的相似性．［２，３］［４］经典的去噪方法，如双边滤波、各向异性扩散、全针对上述问题，本文提出了如下改进：首先，在邻域［５］［６］变差滤波以及基于小波的方法等．该方法的基本思的相似性比较方面，除了考虑平移的邻域外，还引入了想是利用图像中具有重复结构的性质来去除噪声，消除邻域模式的对称变换，以更好地挖掘图像的自相似性了传统邻域滤波算法中出现的伪影．很多学者在ＮＬＭ质；其次，根据邻域之间距离的统计分布，提出了一种自的基础上作了改进，如