基于非局部均值的彩色圖像去噪

摘 要： 傳統的彩色圖像去噪算法通常是分層處理的，而忽略了彩色圖像RGB通道之間的相關性，因此基于RGB通道聯合相似度估計提出了一種新的彩色圖像非局部均值去噪方法。在用非局部均值濾波對彩色圖像進行去噪時，首先以目標像素為中心確定其支撐區域，然后根據多通道聯合相似度估計確定權重，最后采用逐塊濾波的方法對每一層進行濾波。并且針對彩色圖像中含有的高斯噪聲提出了一種新的噪聲參數估計方法。由實驗結果可以看出該算法比傳統的去噪算法在PSNR和FSIM方面都有提高。因此可以看出在圖像去噪過程中考慮三通道之間的相關性是必要的，同時也證明了算法的有效性。

關鍵詞： 非局部均值； 彩色圖像去噪； RGB通道； 相似度估計

中圖分類號： TN713?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）22?0081?04

0 引 言

圖像去噪的目的是從含噪圖像中恢復出真實的無噪圖像。為了更好地進行圖像的后處理，如圖像分割、復原、目標識別等，需要對含噪圖像進行去噪。圖像去噪是數字圖像處理領域的經典問題，屬于圖像預處理的范疇。近年來人們提出了很多優秀的去噪算法，如中值濾波[1?2]、維納濾波[3?4]和偏微分方程方法[5]等。

受Efros等提出的基于樣圖的紋理合成算法的啟發[6]，Buades等利用圖像的自相似性提出了非局部均值去噪算法[7]。該算法將局部計算模型拓展到非局部計算模型，利用兩個圖像塊的相似性計算濾波權重。算法提出以來，研究人員對NLM（Non?local means）提出了很多改進并用于各種圖像去噪[8?10]。……