19-基于混合线性模型的图像去噪

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1、万方数据第32卷第11期计算机学报v01．32No．112009年11月CHINESEJOURNAI．oFCoMPUTERSNov．20091基于混合线性模型的图像去噪曹扬罗予频杨士元(清华大学自动化系北京100084)摘要现有的图像去噪算法大多假设图像为分段平滑信号，通过滤除图像中的振动分量达到去噪的效果．如果将这类方法应用于纹理图像，则会导致图像细节信息的损失．该文针对保留图像细节的问题，提出了基于混合线性模型的去噪方法．新方法不假设图像分段平滑，仅假设图像具有自相似性，利用图像的相似性区分图像信号与噪声．文

2、中使用统计学习的方法对图像区域进行聚类，并得到图像主成份，以主成份作为信号分量重组图像，从而对纹理图像取得很好的去噪效果．关键词图像去噪；自相似性；混合线性模型中图法分类号TP391DOI号：10．3724／SP．J．1016．2009．02260HybridLinearModelBasedImageDenoisingCAOYangLUOYu—PinYANGShi—Yuan(DepartmentofAutomation，TsinghuaUniversity，Beijing100084)AbstractMostof

3、previousimagedenoisingmethodassumeimagesignalispiecewisesmooth．Theysuppressoscillatingpatternsintheimagetodenoise．Thiskindofmethodremovehigh—fre-quencysignalfromtextureimage．Thispaperproposesahybridlinearmodelbasedimagedenois—ingmethodinordertopreservetexture

4、signal．Thenewmethoddoesn’tusepiecewisesmooth-nessassumption．Supposingimagesignalisself-similarwhilenoiseisnot．Statisticallearningal-goritl‘misusedtoclustertheimageregionsandextracttheprinciplecomponent．Theprinciplecomponentisusedastheimagesignaltoformthedenoi

5、sedimage，SOastopreservemostdetailsignaloftextureimage．Keywords引imagedenoising；self-similarity；hybridlinearmodel传统的去噪方法以时频域滤波器为主，例如高斯滤波器[1]，这类方法大多假设图像信号平滑，从而将高频分量作为噪声滤除，这将导致图像细节信息的损失．近年来很多研究工作集中在保留图像细节上，但大多方法仍然假设图像分段平滑，这样虽然能保留边缘信息，但对纹理细节的保留贡献不大．例如TV方法[z寸]最小化图像

6、全变分，得到分段平滑图像．小波方法[41假设图像可以小波稀疏表达，即图像中大部分区域不存在高频分量．一些改进方法采用了如Contourlet等其它变换代替小波变换[5]，取得了更好的效果，但其基本假设不变．已有的算法通常将图像各部分分为平滑与边缘两种模式，通过滤除平滑模式图像中的高频分量进行去噪，既将其处理为理想的平滑模式．当图像包含纹理时，纹理也会被当作以上两种模式处理，所以会损失细节信息．为了保留图像的纹理信息，一些学者提出了针对纹理自相似性的去噪方法．例如自适应主成分去收稿日期：2006—08—25；最终修

7、改稿收到日期：2008—04—09．曹扬，男，1979年生，博十，主要研究方向为图像处理、计算机视觉．E—mailCaoy02@mails．tsinghua．edu．ca．罗予频，男，1959年生，教授，博士生导师，主要研究领域为图像处理、人工智能．杨士元，男，1945年生教授，博士生导师，主要研究领域为电子系统和设备的测试与故障诊断，数字社区与智能家庭网络技术．玄目万方数据11期曹扬等：基于混合线性模型的图像去噪2261噪[6]假设图像相邻区域具有相同的主成分，以相邻区域为样本做主成分分析得到无噪声图像模型．分

8、形去噪方法[7吨1假设不同尺度的图像具有自相似性，利用图像的统计信息估计无噪声图像的分形压缩系数，从而得到去噪图像．非局部均值方法[93假设相邻区域具有自相似性，搜索领域内的相似图像区域做加权平均得到去噪结果．通用离散去噪方法[1阳只假设图像具有平稳分布，在不假设概率分布族的情况下，使用非参数估计的方法统计图像块的分布，再用最小代价准则计算去噪结果．由于纹理图像具有重复性