基于二维局部均值分解的自适应保真项全变分图像滤噪方法

摘要：

为了在滤除图像噪声的过程中既保留图像的边缘细节，又对噪声有良好的滤除效果，提出一种基于二维局部均值分解和局部高频能量的自适应保真项全变分图像滤噪算法。首先采用二维局部均值分解算法自适应地将图像分解成从高频到低频不同尺度的成分；然后将其中最高频的成分用于计算局部能量函数，求得自适应保真项参数；最后通过求解最小化能量泛函实现图像噪声滤除。实验结果表明，该算法能较好地保留图像的细节边缘，即使在强噪声下也能较好地对图像平滑区域实现滤噪，解决了其他算法在保留边缘的同时产生的阶梯效应、斑点效应以及边缘附近噪声滤除效果差等问题；且相比于自适应保真项全变分图像滤噪等典型算法，具有更好的鲁棒性与更快的处理速度。

关键词：图像滤噪、二维局部均值分解、多尺度图像分析、自适应保真项、全变分

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金51375290,71001060;上海市教育委员会科研创新项目13YZ002

在线出版日期：2016-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：986-994