基于BM3D算法的信號相關(guān)噪聲去除方法研究.pdf

1、圖像是視覺信息的重要載體，隨著計算機技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字圖像已成為視覺信息的主要表現(xiàn)形式。數(shù)字圖像在其產(chǎn)生、存儲和傳播等過程中，會受到不同程度的噪聲的干擾，影響信息的正常獲取和判讀。如何有效地去除噪聲，從圖像中獲取有效信息成為當(dāng)前研究的熱門領(lǐng)域。更重要的是，在醫(yī)學(xué)臨床應(yīng)用中，由于成像原理以及成像設(shè)備的不完善等原因，醫(yī)學(xué)圖像中含有比較復(fù)雜的噪聲，干擾疾病的診斷和治療。因此，圖像去噪具有極其重要的理論和應(yīng)用價值。
　　本論文首先從噪聲

2、是否與信號相關(guān)入手，介紹了信號無關(guān)噪聲和信號相關(guān)噪聲，詳細比較了它們的不同;提出了一個噪聲模型，能有效地表示不同類型的信號相關(guān)噪聲;同時，介紹了數(shù)字圖像去噪的基本原理和相關(guān)算法。最后，對X射線相襯成像和光學(xué)相干層析成像(OCT)這兩種醫(yī)學(xué)成像技術(shù)作了簡單介紹，指出信號相關(guān)噪聲去除為該領(lǐng)域中的重要研究課題。
　　然后，介紹了本文中用到的一些相關(guān)技術(shù)和算法:分塊DCT算法和經(jīng)驗維納濾波算法。同時，介紹了一種信號相關(guān)噪聲參數(shù)估計的方法，

3、以及幾種關(guān)鍵技術(shù):噪聲方差的PCA估計，圖像弱紋理區(qū)域的選取和參數(shù)的極大似然估計等。以上算法為本論文提出的信號相關(guān)噪聲去除算法的基礎(chǔ)。
　　塊匹配三維協(xié)同濾波(BM3D)是加性高斯噪聲去除的優(yōu)秀算法之一。然而，對于醫(yī)學(xué)臨床圖像中的信號相關(guān)噪聲，該方法無法有效地實施。我們利用信號相關(guān)噪聲參數(shù)的魯棒估計和相似性的準確度量，以及用自相似的方法對去噪的結(jié)果進行增強處理，提出了一系列信號相關(guān)噪聲的BM3D去噪改進算法。本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在

4、以下幾個方面:
　　基于噪聲分析的BM3D改進算法。信號相關(guān)噪聲具有復(fù)雜性和多樣性的特點，本文利用PCA算法和極大似然估計對信號相關(guān)噪聲參數(shù)進行估計，并調(diào)節(jié)DCT閾值和維納濾波的收縮系數(shù)，提出了針對于不同噪聲水平的改進的自適應(yīng)BM3D算法。
　　基于結(jié)構(gòu)相似指數(shù)的相似性度量。對于信號相關(guān)噪聲，經(jīng)典的歐式距離在度量相似性時不夠準確。我們將結(jié)構(gòu)相似指數(shù)與歐式距離結(jié)合起來度量圖像塊的相似性，并應(yīng)用于BM3D的協(xié)同濾波過程中，進一步

5、增強了圖像塊的相似匹配。
　　基于自相似性的去噪增強處理。對于受噪聲污染比較嚴重的圖像，由于不合理的閾值收縮處理，經(jīng)過改進的BM3D算法去噪后，出現(xiàn)了比較嚴重的人工偽影，我們利用自相似平滑處理來進一步增強濾波的結(jié)果，得到了更好的圖像去噪結(jié)果。
　　我們利用提出的針對信號相關(guān)噪聲的改進的BM3D算法以及自相似去噪增強算法，對于模擬的和真實的信號相關(guān)噪聲退化圖像進行了去噪處理。結(jié)果表明，本文提出的算法在主觀的視覺效果和客觀的峰值