局部均值噪声估计的盲3维滤波降噪算法

目的 图像在获取和传输的过程中很容易受到噪声的干扰,图像降噪作为众多图像处理系统的预处理模块在过去数十年中得到了广泛的研究。在已提出的降噪算法中,往往采用加性高斯白噪声模型AWGN（additive white Gaussian noise）为噪声建模,噪声水平（严重程度）由方差参数控制。经典的BM3D 3维滤波算法属于非盲降噪（non-blind denoising algorithm）算法,在实际使用中需要由人工评估图像噪声水平并设置参数,存在着噪声评估值随机性大而导致无法获得最佳降噪效果的问题。为此,提出了一种新的局部均值噪声估计（LME）算法并作为BM3D算法的前置预处理模块。方法 本文专注于利用基于自然统计规律（NSS）的图像质量感知特征和局部均值估计技术构建图像噪声水平预测器,并通过它高效地获得噪声图像中准确的噪声水平值。关于自然场景统计方面的研究表明,无失真的自然场景图像在空域或者频率域上具有显著的统计规律,一旦受到噪声干扰会产生规律性的偏移,可以提取这些特征值作为反映图像质量好坏的图像质量感知特征。另外,局部均值估计因其简单而高效率的预测特性被采用。具体实现上,在具有广泛代表性且未受噪声干扰图像集合上添加不同噪声水平的高斯噪声构建失真图像集合,然后利用小波变换对这些失真图像进行不同尺度和不同方向的分解,再用广义高斯分布模型（GGD）提取子带滤波系数的统计信息构成描述图像失真程度的特征矢量,最后用每幅失真图像上所提取的特征矢量及对其所施加的高斯噪声水平值构成了失真特征矢量库。在降噪阶段,用相同的特征提取方法提取待降噪的图像的特征矢量并在失真特征矢量库中检索出与之类似的若干特征矢量及它们所对应的噪声水平值,然后用局部均值法估计出待降噪图像中高斯噪声大小作为经典BM3D算法的输入参数。结果 改进后的BM3D算法转换为盲降噪算法,称为BM3D-LME（block-matching and 3D filtering based on local means estimation）算法。准确的噪声估计对于诸如图像降噪,图像超分辨率和图像分割等图像处理任务非常重要。已经验证了所提出噪声水平估计算法的准确性、鲁棒性和有效性。结论 相对人工进行噪声估计,LME算法能够准确、快速地估算出任意待降噪图像中的噪声大小。配合BM3D算法使用后,有效提高了它的实际降噪效果并扩大它的应用范围。     

基于残差图像的迭代终止条件及其在NCSR算法中的应用

现有图像去模糊(deblurring)算法多依赖于 正则化技术以迭代逼近求解最优目标函数 方式实现关于原图像的最佳估计,由于缺乏迭代终止判定条件(ITC),这些算法通常采用固 定迭代 次数实现以至执行效率不高,同时所获得图像的质量在很多时候也未必是最佳的。鉴于在迭 代过程中每一步所获得的中间估计图像经与模糊核卷积后和模糊图像之间残差图像的亮度 值具有显著的高斯分布特点,提出使用广义高斯分布(GGD)模型为迭代过程中的残差图像建 模并以GGD模型参数值作为衡量去模糊效果的度量 (DM,deblurring measure)。基于DM,在保障去模糊图像质量的前提下,设计了ITC自适应 地终止迭代过程以提高去模糊算法的计算 效率。在经典的非局部集中稀疏表示(NCSR,nonlocally centralized sparse representat ion)去模糊算法上完成的大量 的实验表明,对于运动、高斯和失焦3种典型的模糊失真,新提出的ITC能 够有效判定在每一步迭代过程中所获得的估计图像是否已达到最佳的图像质量,从而实现 在保障去模糊图像质量的前提下大幅度提高NCSR算法计算效率的目的。所提出的ITC判定方 法具有普适性,调整相关参数后也可以应用于其它迭代型的去模糊算法。     

基于最小特征值非线性修正的快速噪声水平估计算法

鉴于从噪声图像上提取的原生图块协方差矩阵的最小特征值与噪声水平值之间具有显著的相关性,提出一种基于多项式回归技术训练非线性映射模型,直接将原生图块最小特征值修正为最终的噪声水平预测值的快速噪声水平估计算法。首先,选择具有代表性且无失真的自然图像作为训练图像集合;然后,对这些图像施以不同程度的高斯噪声构成样本训练图像库。在此基础上,提取各个噪声样本图像的原生图块, 并使用PCA变化得到原生图块协方差矩阵的最小特征值;最后,利用多项式回归技术构建最小特征值与噪声水平值之间的非线性修正模型。实验表明,与现有算法相比,改进算法对高、中、低各级别的噪声都能鲁棒地进行预测,尤其在低水平噪声方面表现出色,在预测准确度和执行效率两方面具有显著的综合优势。