徐辉—混合噪音去除算法 2.ppt

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1、一种混合噪声去除算法IEEETrans.R.GarnettT.Huegerich论文思路先提出了一种检测均匀分布噪声的算法ROAD(rank-orderabsolutedifferences)将检测均匀分布噪声算法结合一种去除高斯噪声的方法(双边滤波器)，从而得到一种混合噪声(包含高斯噪声和均匀分布噪声)的去除算法。高斯噪声模型均匀分布噪声模型检测算法(ROAD)ROAD算法有效检测均匀分布噪声(如果一个像素不是噪声，那么它应该它邻域中大部分像素点的值比较接近)。中心像素p的邻域(3*3)：中心像素p的去心邻域：对于任意的，定义绝对差值为：这

2、样，对于每一个中心像素邻域中，有8个绝对差值。将这8个绝对差值从小到大排序，分别表示为，其中i=1,2...,8。在这里，取前面4个最小值相加，记为：可以想象：如果中心像素p不是均匀噪声，那么它应该与其邻域中大部分的像素值类似，值较小。如果该中心像素p为随机值，值会很大。下面是一个处在边缘处的下面是一个处在灰度平缓区没有被噪声污染的邻域：域，当中心像素被污染的邻域：小实验模拟(p=20%)：对于给定一幅图像，遍历每一个像素点。对于每一个像素，产生一个随机数，如果是5的倍数，则在[0,255]之间产生整数去替换原来的值，否则不处理。检测(th=

3、100)：使用ROAD算法进行检测，得出ROAD算法的准确率。检测结果如果放宽均匀噪声数值限制，ROAD算法检测准确率会更高。双边滤波器(bilateralfilter)在使用右图模板进行卷积滤波时，往往会使图像变模糊，特别是图像边缘。几何距离相似性：像素值相似性：采用类似高斯正态分布函数的权函数：可以通过“标准差”和来方便调整形状。开始的想法模仿前两个权函数分量，添加第3个以抑制均匀分布噪声。中心像素为,,有如右图邻域，如果使用双边滤波器就不能抑制噪声，使用上面的权函数可以一定程度上抑制。遇到的问题在上述权函数的第2个分量中，噪声的权重反而

4、更大。可以对权函数稍作修改，使之更合理。修正的原则在计算权函数时，如果和都不是均匀噪声，则像素值相似权函数应该起更大作用，权函数退化成：如果其中之一为均匀噪声，则均匀冲激噪声权函数应该起更大作用，权函数退化成：解决方法：增加开关函数(swicth)分析：如果x或y为均匀噪声，则ROAD(x)或ROAD(y)值会很大，J(x,y)接近1.如果x和y都不是均匀噪声，J(x,y)接近0.最终三边滤波器(trilateralfilter)权函数为：实验结果实验结果