基于高斯加權(quán)與流形的彩色圖像降噪算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著數(shù)碼相機(jī)以及其他彩色圖像采集設(shè)備的不斷普及,與灰度圖像相比,彩色圖像表現(xiàn)的信息豐富,所以人們更傾向于選取彩色圖像作為信息獲取的主要手段。然而,在彩色圖像的獲取、傳輸、處理、壓縮、存儲等過程中,無法避免地會有噪聲引入,對后續(xù)的圖像處理造成影響。彩色圖像降噪處理的主要目的是在消除噪聲的同時,盡可能地保留原圖像中的紋理信息與顏色信息,整個圖像的結(jié)構(gòu)不能夠遭到破壞。
　　為了實(shí)現(xiàn)實(shí)時的彩色圖像的降噪處理,本文在針對灰度圖像降噪處理的非

2、局部均值算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合高維濾波器,對算法進(jìn)行了改進(jìn),使之能夠在更好地保留彩色圖像的細(xì)節(jié)紋理的同時,也能夠?qū)崟r對彩色圖像進(jìn)行降噪處理。
　　針對彩色圖像的高斯隨機(jī)噪聲的去除,提出了改進(jìn)的非局部均值算法。首先,介紹了傳統(tǒng)的針對灰度圖像的降噪處理的非局部均值算法;接著,根據(jù)彩色圖像的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出了改進(jìn)的非局部均值算法,使之能夠?qū)崿F(xiàn)彩色圖像的降噪處理;隨后,根據(jù)其他學(xué)者對非局部均值算法的研究,針對非局部均值算法的內(nèi)核與搜索窗口大小結(jié)

3、合彩色圖像的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn);最后,給出了各種內(nèi)核的實(shí)驗數(shù)據(jù)并進(jìn)行了分析。
　　為提高彩色圖像降噪處理的效果,采用了基于 PCA(Principal Component Analysis, PCA)與局部性原理的彩色圖像降噪算法。首先,先構(gòu)造PCA子空間,提取訓(xùn)練樣本;隨后,計算出PCA空間協(xié)方差矩陣,利用最小線性均方誤差算法進(jìn)行降噪處理;接著,進(jìn)行二次修正,重復(fù)以上兩步,得出降噪后的圖像;最后,給出了實(shí)驗數(shù)據(jù)以及分析。
　　為

4、實(shí)現(xiàn)實(shí)時的彩色圖像降噪處理,本文結(jié)合灰度圖像的降噪算法與高維濾波算法,提出了基于高斯加權(quán)與流形的高保真彩色圖像降噪處理方法。首先,將彩色圖像用非局部均值算法得到高維數(shù)據(jù),使用改進(jìn)的高斯內(nèi)核對彩色圖像進(jìn)行加權(quán)計算;然后,采用拋雪球方法處理這些高維數(shù)據(jù),以高斯距離為權(quán)值,投影每個像素點(diǎn)的顏色到自適應(yīng)流形;接著,對流形進(jìn)行平滑降維,采用迭代法實(shí)現(xiàn)圖像平滑;隨后,收集流形中的平滑值,將平滑值對所有像素進(jìn)行插值,得到降噪后的圖像數(shù)據(jù);最后,進(jìn)行了