基于圖像內容分析的去噪與編碼研究.pdf

1、圖像作為視覺信息的載體，包含了大量的可視化數據信息，在采集的過程中，由于設備、環(huán)境或者人為因素，可能降低圖像的采集質量，利用圖像去噪方法可以提高圖像質量，利用圖像編碼方法能夠對高質量的圖像數據在傳輸、計算和存儲過程中減輕壓力，實現圖像的快速傳輸、實時處理等。圖像去噪技術和圖像編碼技術是圖像處理領域兩個非常重要的應用方向，在本文中將詳細描述兩種技術以及對這兩種技術的創(chuàng)新方法。
　　圖像去噪技術，是去除圖像中的噪聲以增強圖像質量的技術

2、。傳統(tǒng)的圖像去噪技術通常利用圖像的局部平滑性、非局部相似性對圖像塊進行處理。本文中詳細闡述與傳統(tǒng)的圖像去噪方法不同的去噪方法，我們提出基于組稀疏的自適應去噪方法，采用分離Bregman迭代解決圖像去噪問題，旨在利用自然圖像局部稀疏性和非局部自相似性。相比傳統(tǒng)的基于組的方法，該方法有兩個主要的優(yōu)點。其一是，根據對各種自然圖像內容分析，自適應選擇組內的塊個數而不是固定的塊個數。其二是，我們采用加權軟閾值取代硬閾值來收縮稀疏系數。
　　

3、圖像編碼技術，是以消除圖像數據冗余，減少表示圖像所需的平均比特數并保證良好的視覺效果技術。在傳統(tǒng)方法中消除圖像數據冗余一般采用空間域變換、預測、量化以及熵編碼等步驟。本文提出基于圖像內容的編碼，首先基于圖像內容對相似塊進行學習，隨后在學習相似塊的基礎上進行編碼。該方法有兩個優(yōu)點：一是根據圖像內容進行編碼，與人腦處理視覺信息流程類似。二是圖像在未解碼之前利用圖像塊索引信息直接分析圖像內容，具有重要的實踐意義。
　　在圖像去噪方法上，