改进的曲率滤波强噪声图像去噪方法
目的 医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差.在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处理强噪声图像时,又存在去噪不完全的缺陷.为了克服这些缺陷,在保持图像边缘和细节特征的同时去除图像的强噪声,实现快速去噪,提出了一种改进的曲率滤波算法.方法 本文算法在隐式计算曲率时,通过半窗三角切平面和最小三角切平面的组合,用投影算子代替传统曲率滤波的最小三角切平面投影算子,并根据强噪声图像存在强噪声斑点的特征,修正正则能量函数,增添局部方差的正则能量,使得正则项的约束更加合理,提高了算法的去噪性能,从而达到增强去噪能力和保护图像边缘与细节的目的 .结果 针对多种不同强度的混合噪声图像对本文算法性能进行测试,并与传统的基于变分法的去噪算法(ROF)和曲率滤波去噪等算法进行去噪效果对比,同时使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)作为滤波算法性能的客观评价指标.本文算法在对强噪声图像去噪处理时,能够有效地保持图像的边缘和细节特征,具备较好的PSNR和SSIM,在PSNR上比ROF模型和曲率滤波算法分别平均提高1.67 dB和2.93 dB,SSIM分别平均提高0.29和0.26.由于采用了隐式计算图像曲率,算法的处理速度与曲率滤波算法相近.结论 根据强噪声图像噪声特征对曲率滤波算法进行优化,改进投影算子和能量函数正则项,使得曲率滤波算法能够更好地适用于强噪声图像,实验结果表明,该方法与传统的变分法相比,对强噪声图像去噪效果显著.
图像去噪、曲率滤波、强噪声、高斯曲率、变分模型
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61303133;浙江省自然科学基金项目LY18F020024;全国统计科学研究重大项目2015LD03;浙江省科技厅公益技术应用研究计划项目2014C31057;浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题项目A1806
2019-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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