基于NSST和快速非局部均值滤波的图像去噪技术在刀具磨损检测中的应用

"结合NSST和快速非局部均值滤波的图像去噪" 在图像处理领域，噪声的去除是至关重要的一步，特别是在刀具磨损检测中，准确识别和分析刀具表面的磨损状况需要高质量的图像作为基础。传统的去噪方法可能无法有效地处理复杂的噪声，因此，研究人员提出了一种结合非下采样Shearlet变换（Non-subsampled Shearlet Transform，NSST）和快速非局部均值滤波（Fast Non-local Means，FNLM）的图像去噪方法。 NSST是一种多分辨率分析工具，它结合了小波变换的多尺度特性与Shearlet变换的方向敏感性。Shearlet变换在处理图像时能更好地捕捉边缘和细节信息，特别适合于图像的稀疏表示。非下采样是相对于下采样Shearlet变换而言的，它保持了原始数据的完整信息，避免了信息损失。 在该方法中，首先应用决策基非对称剪切中值（Decision-Based Unsymmetric Trimmed Median，DBUTM）算法去除椒盐噪声，这种噪声通常出现在数字图像中，表现为明显的黑点或白点。DBUTM算法通过决策机制和中值滤波策略，有效地滤除了这些点状噪声。 接下来，图像被NSST分解成多个尺度和方向的子带，其中低频子带包含图像的大范围信息，而高频子带则包含了更多的细节和边缘信息。这种多尺度分解使得噪声可以在不同的频率层面上被独立处理。 然后，针对不同子带，采用FNLM滤波器处理低频部分，FNLM滤波器基于非局部相似性原理，通过比较像素邻域内的相似性来决定每个像素的滤波结果，这有助于保留图像的结构信息同时减少噪声。对于高频子带，使用各向异性扩散模型进行调整，这种方法能够根据图像的局部结构进行平滑，有效抑制高频噪声而不破坏边缘。 最后，通过调整后的子带系数重构出噪声滤除后的图像。实验结果显示，这种方法在去噪效果、峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）以及处理速度等方面都优于基于小波阈值收缩、基于Contourlet的全变差模型结合各向异性扩散以及基于NSST和标准非局部均值滤波的方法。 该研究提出的方法利用NSST的多尺度和方向特性以及FNLM滤波器的非局部相似性优势，有效地实现了图像噪声的去除，提高了图像质量，对于刀具磨损检测等应用具有显著的实用价值。同时，其优化的处理速度也使得该方法在实际应用中更具效率。