視頻插值ELA算法在圖像去噪中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著圖像技術(shù)的迅猛發(fā)展及其應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓寬，圖像處理在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中起到了至關(guān)重要的作用。然而由于各種因素的影響（包括外界環(huán)境及硬件設(shè)備的缺陷等）會(huì)使得圖像在獲得、傳輸和處理過程中受到噪聲污染。受到污染的圖像影響人們的視覺效果，降低其所傳達(dá)的信息量，并且給圖像的后期處理帶來(lái)困難。圖像去噪是圖像處理工作的前提。
　　本文針對(duì)圖像噪聲中的椒鹽噪聲進(jìn)行研究。將視頻處理領(lǐng)域中的經(jīng)典視頻插值ELA算法應(yīng)用到圖像去噪中，提出了基于邊緣的改

2、進(jìn)行平均圖像去噪算法（IELAD算法）和基于邊緣的多方向行平均圖像去噪算法（MELAD算法）。本文主要做了幾個(gè)方面的工作:
　　(1)結(jié)合圖像信息與視頻信息的相似性特點(diǎn)及圖像去噪的保邊需求，將視頻插值ELA算法引入到帶椒鹽噪聲的圖像去噪應(yīng)用中。該算法將噪聲圖像中的噪聲點(diǎn)看作視頻圖像中待插值的未知像素點(diǎn)，利用噪聲點(diǎn)所在ELA窗口中的其它像素點(diǎn)，采用ELA算法對(duì)其進(jìn)行去噪處理，并在VC++6.0編程環(huán)境下驗(yàn)證了算法的有效性。
　

3、　(2)針對(duì)傳統(tǒng)ELA算法對(duì)視頻圖像水平方向處理不足的問題，結(jié)合噪聲圖像本身的特點(diǎn)，對(duì)ELA算法加以改進(jìn)，提出了基于邊緣的改進(jìn)行平均圖像去噪算法IELAD。算法在橫向5+5階ELA窗口的基礎(chǔ)上增加縱向5+5階ELA窗口。在該算法中，首先，對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行偏水平還是偏垂直方向的判斷;然后，根據(jù)該判斷，選擇兩窗口中相應(yīng)的五個(gè)方向來(lái)計(jì)算方向差，并選擇方向差最小值所在方向?yàn)樽罴褳V波方向;最后，利用該方向上的信號(hào)點(diǎn)對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行恢復(fù)。
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4、傳統(tǒng)ELA算法對(duì)視頻圖像的恢復(fù)方向有限。針對(duì)該問題，提出基于邊緣的多方向行平均圖像去噪算法MELAD。首先，為避免其它噪聲點(diǎn)對(duì)濾波結(jié)果的影響，對(duì)帶噪圖像進(jìn)行開關(guān)中值濾波，并根據(jù)濾波結(jié)果計(jì)算5+5階ELA窗口中的五個(gè)方向差，找到方向差最小的方向;然后，我們定義與最小方向相鄰方向中方向差較小的方向?yàn)榇涡》较?最后，利用最小方向和次小方向上信號(hào)點(diǎn)灰度值的加權(quán)平均對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行恢復(fù)。這種算法通過權(quán)重的自適應(yīng)選取，使得圖像的恢復(fù)方向由五個(gè)方向擴(kuò)展到