基于结构相似度的图像去噪新方法.pdf

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倒基于结构相似度的图像去噪新方法——甦畂——鼋囤甑淼期余婷誩图像在形成和传输过程中由于噪声的干扰而导致质量下降,严重影响了人们对图像正确信息的获取,所以对图像进行后续处理前,必须先对图像进行去噪、减弱干扰。传统图像去噪方法,如中值滤波、高斯滤波等,在去噪的过程中,丢失了图像较多的重要细节,因近年来,变分、偏微分方法在图像处理中得到了广,¨墙衔5湫偷拇怼模型因其具有良好的保边性能而倍受青睐,但该模型在图像恢复过程中常常会出现阶梯效应。因此,继P秃螅惶岢觥5庑└慕慕沟阒要是针对模型的正则项,而对于模型忠诚项改进的研究则是有限的。P偷闹页舷钍导适褂胷空间对图像的“振荡”成分进行建模,并用￡攘拷锌而诙攘客枷裣嗨菩苑矫婢S胧泳跣Ч薪大反差闷渥魑V页舷罨岣指赐枷竦氖泳跣果带来较大影响。其中,文献訫的缺陷作了详细分析。因此,需寻找一种新的刻画忠诚项的度量为亮度、对比度和结构霾煌蛩氐淖楹希镁量图像间的相似性,并与人眼对结构信息敏感的特点究者的认可,但其应用一直被限制在图像评估领域。表示与近似的优化准则邝。。,并取得了良好的效果,本文从提高恢复图像视觉效果的角度出发,将瑚痮册此寻找一些新的图像去噪方法是必要的。泛应用¨‘。其中,全变差模型,众多改进的新模型。画。事实上,攘糠从车氖峭枷窬轿蟛,来代替∥度量。值作为亮度的估计,标准差作为对比度的估计,协方差作为结构相似度的估计。因此,不仅可较好地度相符。从视觉效果上看,尽管获得了众多图像研最近,王舟等用代替魑M枷裥藕诺南∈这将的应用领域进一步推广。靼驳缱涌萍即笱в胪臣蒲г海挛魑靼摘要将结构相似度作为一种刻画忠诚项的度量用于图像去噪模型中。针对经典P椭页舷畹脑际钊度量未考虑图像空间结构性而导致恢复图像视觉效果差的缺陷,引入结构相似度来改进模型的忠诚项,提出了一种新的去噪模型。为在去噪过程中,更好地保护图像的边缘,在此模型的基础上,文中还做了进一步改进,用非凸正则项代替正则项,得到推广模型。实验结果表明,相对于P停礁瞿P驮谟行コ肷耐保芨玫乇3图像的结构信息,提高图像的视觉效果,且推广模型在图像边缘保护方面的性能更好。关键词图像去噪;结构相似度;梯度下降法;——,收稿日期:——基金项目:国家自然科学基金资助项目作者简介:余婷,女,硕士研究生。研究方向:多尺度分析理论及其在图像处理中的应用。猰/甤甶,,’,.;;疢..甌上甤
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跚逍∪舫镒暗鹊娶!.!,N帷苨,基于结构相似度的图像去噪模型及算法扩一海空间结构性导致去噪后图像视觉效果差的缺陷,提出两种改进的去噪模型。模型赗模型忠诚项中型幕∩希8玫乇;ね枷竦谋咴担梅峭拐项【。鎀蛳钏玫降摹Mü凳笛檠证了本文提出新模型的有效性。结构相似度作为图像质量评估的一种方法,在图像质量评估领域获得了广泛应用。该方法将原始图像和失真图像划分为重叠或不重叠的子块,计算失真图像与原始图像对应图像块的结构相似度的公式为其中,髫、直鹞T纪枷窈褪д嫱枷竦淖涌椋患,于防止分母过小而接近于零时产生的不合理计算结式中,,分别为原始图像和失真图像;Ⅳ为图像字块的数目;置和嵌杂Φ牡趇个图像子块。像。经典的ピ肽P臀,其中,钦蛳畈问湓谡蛳詈椭页舷钪淦鹱重要的平衡作用。P偷闹页舷∥度量袒氖峭枷竦木误差6鳰只反映图像单像素点间的差异,忽视了图像的空间结构。事