基于结构聚类的图像去噪

为了克服传统BM3D去噪算法的不足,根据图像局部结构相似性提出了基于结构聚类的图像去噪算法。首先根据均值进行粗聚类构成块群;其次利用鲁棒数据归一化构造结构相似子群;最后对子群进行去噪,如果子群容量大于1,运用BM3D对该子群进行去噪处理,反之,运用基于阈值的DCT去噪算法对该块进行去噪。实验结果表明,该算法保护了图像的结构信息,相对于传统BM3D算法提高了图像的视觉效果。     

方向邻域全变分图像去噪

为了弥补传统全变分（TV）算法忽略了图像边缘方向的不足, 结合梯度幅度和方向提出了基于方向全变分的去噪算法。该算法运用图像梯度幅度将图像像素划分为边缘区域和非边缘区域, 运用梯度方向对不同区域的像素选取不同的四邻域像素, 针对不同邻域对传统TV算法进行离散分析, 完成了图像的保边去噪。实验结果表明, 结合边缘方向信息改进了传统TV算法的邻域选择方式, 不仅更好地保留了图像边缘信息和重要细节, 且提高了图像的PSNR和视觉效果。