基于自适应滤波的BM3D降噪算法

• 作者: 崔程程 周先春 昝明远 陈璟 汪志飞 殷豪
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 三维块匹配 图像去噪 自适应阈值 K-means聚类 全变分模型
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理|Information Technology and Image Processing
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2106553

摘要

基于图像的降噪算法是构建智能视频监控系统的基础,对准确高速捕获事物具有重要意义.针对经典BM3D降噪算法中的硬阈值不能随噪声强度自适应且缺乏对图像边缘纹理信息保护的缺点,提出了一种基于自适应滤波的改进三维块匹配降噪算法.该方法首先在基础估计阶段使用自适应滤波代替硬阈值滤波进行相似块的匹配,即将软阈值应用于高噪声区域而将全变分应用于低噪声区域;然后在最终估计阶段使用K-means聚类方法寻找匹配块以得到最终去噪图像.实验结果表明,新算法将图像去噪质量平均提高了0.89 dB,图像结构相似度平均提高了1.05倍,同时也避免了传统算法造成的边缘振铃效应,有利于实际应用.