多尺度改進(jìn)非局部平均圖像去噪算法.pdf

1、數(shù)字圖像處理是數(shù)學(xué)技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)交叉領(lǐng)域的一門新學(xué)科，圖像去噪一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。數(shù)字圖像在其形成、傳輸和記錄的過程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備的不完善而往往導(dǎo)致圖像受到多種噪聲的污染。而在模式識別、圖像分析和視頻編碼等領(lǐng)域中，噪聲圖像的前期去噪十分重要，它從整個圖像分析的流程上來講屬于圖像的預(yù)處理階段，從數(shù)字圖像處理的技術(shù)角度來說屬于圖像恢復(fù)的技術(shù)范疇，因此具有非常重要的地位，其去噪效果的好壞直接影響到后續(xù)處理的質(zhì)量和效

2、果。
　　 本文我們首先對噪聲的背景知識以及小波基本理論和小波閾值去噪算法做了系統(tǒng)的闡述；然后我們討論了雙邊濾波和非局部平均濾波這兩類經(jīng)典的去噪模型，并對其各自的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析；接著我們針對傳統(tǒng)非局部平均濾波計算量大以及去噪后留有噪聲痕跡這兩方面缺陷，對其做了進(jìn)一步的研究，從而介紹了快速非局部平均算法以及一種改進(jìn)的非局部平均濾波算法，大大節(jié)省了它的計算時間，并且增加了其去噪效果；然后我們又介紹了一種最新的去噪方法，即引導(dǎo)圖像濾波