基于边缘增强和快速非局部均值的边缘图像去噪.docx

基于边缘增强和快速非局部均值的边缘图像去噪
基于边缘增强和快速非局部均值的边缘图像去噪
摘要：随着数字图像处理技术的不断发展，对于图像去噪的需求也越来越高。边缘图像作为图像的重要特征之一，其去噪对于图像质量的提升具有重要作用。本文基于边缘增强和快速非局部均值算法，提出了一种边缘图像去噪方法。该方法首先利用边缘增强技术，通过加强图像的边缘信息，从而提高去噪效果。然后结合快速非局部均值算法，实现对边缘图像的快速去噪。实验结果表明，所提出的方法在边缘图像去噪方面具有较好的效果。
关键词：边缘图像，去噪，边缘增强，快速非局部均值
1.引言
图像是由数字化的像素点组成的，随着图像采集设备的普及，我们能够轻松地获取到大量的图像数据。然而，由于种种原因，图像数据中通常会伴随着各种噪声。图像噪声会降低图像的质量，使得图像失真，并且影响后续图像处理任务的结果。因此，图像去噪一直是数字图像处理领域的一个研究热点。
2.相关工作
在过去的几十年中，学术界和工业界都提出了许多图像去噪算法。其中，基于边缘的图像去噪方法因其对图像边缘的保护能力而备受关注。传统的基于边缘的图像去噪方法包括基于偏微分方程的方法、基于小波变换的方法等。然而，这些方法在边缘保护和去噪效果上都存在一定的不足。
3.边缘增强技术
为了改善基于边缘的图像去噪效果，本文提出了一种基于边缘增强技术的图像去噪方法。该方法通过增强图像的边缘信息，从而提高去噪效果。具体步骤如下：
（1）边缘检测：首先对输入图像进行边缘检测，得到图像的边缘图像。
（2）边缘增强：对边缘图像进行增强处理，以突出边缘信息。常用的边缘增强方法包括拉普拉斯增强、Canny边缘增强等。
（3）去噪处理：对增强后的边缘图像进行去噪处理。我们使用快速非局部均值算法来实现去噪。快速非局部均值算法是一种经典的图像去噪算法，具有较好的去噪效果和较快的计算速度。
4.快速非局部均值算法
快速非局部均值算法是一种基于非局部均值定理的图像去噪算法。该算法通过寻找图像中与当前像素相似的像素块，并根据相似性对像素进行加权平均，从而实现去噪。具体步骤如下：
（1）选择参考块：对于每个像素点，选择与其相似的参考块。我们使用块匹配算法来寻找相似的参考块。
（2）计算权重：根据参考块与当前块之间的相似度，计算每个像素的权重。相似度的计算通常使用像素之间的欧式距离。
（3）加权平均：根据权重对像素进行加权平均，得到去噪后的像素值。
5.实验结果
我们使用一组真实的图像和人工合成的噪声图像来评估所提出的边缘图像去噪方法。实验结果表明，所提出的方法在去噪效果上明显优于传统的基于边缘的图像去噪方法。图像的边缘信息得到了有效保护，图像质量得到了明显提升。
6.结论与展望
本文基于边缘增强和快速非局部均值算法，提出了一种边缘图像去噪方法。实验结果表明，所提出的方法在边缘图像去噪方面具有较好的效果。未来的工作可以进一步研究如何结合其他图像去噪算法，进一步提升图像去噪的效果。
参考文献：
[1]Buades,A.,Coll,B.,&Morel,J.M.(2005).Areviewofimagedenoisingalgorithms,withanewone.Multiscalemodeling&simulation,4(2),490-530.
[2]Dabov,K.,Foi,A.,Katkovnik,V.,&Egiazarian,K.(2007).Imagedenoisingbysparse3-Dtransform-domaincollaborativefiltering.IEEETransactionsonimageprocessing,16(8),2080-2095.
[3]Shi,G.M.,Zhan,P.,Liu,Z.,&Li,B.(2017).Non-localmeansfilterwithpatchvectorconcatenationforGaussianandimpulsivenoiseremoval.SignalProcessing,142,523-532.
[4]Zhang,X.,Zhao,Q.,&Li,B.(2017).Non-localmeansfilterwithadaptivepatchsizeandshapeforimpulsenoiseremoval.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,43,194-202.