基于特征的非局部均值图像去噪算法研究毕业论文.doc

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1、摘要染噪图像不仅视觉效果受到影响，往往也会损失部分有效信息，不利于后续图像分析工作。图像去噪作为图像处理流程中的预处理环节，可以提高图像质量，为进一步凸显处理提供有利条件，因而成为数字图像研究领域的一个长期热点和难点问题。本文主要深入研究了图像去噪算法，尤其是非局部均值滤波算法（NLM），针对该算法的弱点结合局部二值描述子进行改进，并利用硬件加速增强算法的实时性。实际应用中的噪声种类繁多，相应产生了大量的图像去噪算法。非局部均值算法自提出以来就因其良好的去噪效果和对图像特征信息的保持度而一跃成为研究热点。该算法依赖数字图像中大量的自相似信息，通过搜索待去噪区块与

2、图像其余部分中的与其相似度较高的区块，并以高斯距离计算对应的相似度权重，然后对搜索区域内的各区块进行加权平均，得出待去噪区块的新像素值。非局部均值算法的思想可以合理利用图像中的大量冗余信息，虽然可行性好，但是搜索匹配相似区块以及权重计算都必然导致较大的计算量，因此在计算效率上仍有较大进步空间。局部二值描述子为图像处理引入了一种新视角，它不仅可以有效提取出图像的局部特征，如边缘、角点等，并将此类特征定量转化为一个二进制字符串，从而支持用逻辑运算进行快速图像相似度匹配，调整搜索窗尺寸，从而将运算量减少至少一个数量级。本文基于传统的非局部均值算法，提出一种效果与效率兼

3、备的图像去噪方法，并结合OCT医疗图像检验其实际应用能力，最后通过硬件加速达到了实时处理的目的，以实验结果证实了该方法在去噪效果和计算速度上取得了很好的平衡。关键词：图像去噪；非局部均值滤波；局部二值描述子ABSTRACTTheimagescorruptedbynoisenotonlybringaboutpoorvisualeffectsbutalsolosepartoftheusefulinformation,whichisnotconducivetothesubsequentimageanalysis.Imagedenoisingisapopularandd

4、ifficultprobleminthefieldofdigitalimageprocessing,whichcanimprovetheimagequalityandprovidefavorableconditionsfortheimageprocessing.Thispapermainlystudiedtheimagedenoisingalgorithm,especiallynon-localmeans(NLM)filteralgorithm.InordertoovercometheweaknessofNLM,atransformofNLMcombinedwi

5、thlocalbinarydescriptors(LBP)isproposed.Furthermore,aparallelimplementionwhichtakeadvantageofhardwareaccelerationisalsoprovidedforreal-timeimagedenoising.Therearemanykindsofnoiseinthepracticalapplication.Alargeamountofimagedenoisingalgorithmshavebeenstudied.Non-localmeansalgorithmbec

6、amearesearchhotspotafterproposedbecauseofitsgooddenoisingeffectandprotectionoftheimagefeatureinformation.Thealgorithmbasedonthelargeamountofself-similarinformationsindigitalimages,searchfortheotherpatchesintheimagewhicharesimilartothecentralpatchandcalculatethesimilarweightsbyGaussdi

7、stance.Intheend,thenewpixelvalueisobtainedbyweightedaverageoftheblocksinthesearcharea.Theideaofnon-localmeansalgorithmcantakegooduseofthemassiveredundantinformationinimages.Althoughthealgorithmisfeasible,thesearchandmatchforsimilarpatches,andthesimilaritycalculationleadtohighcomputat

8、ionalcost.Th