波域调和滤波扩散模型在图像去噪中的应用

"基于波域调和滤波扩散模型的图像去噪算法" 本文提出了一种新的图像去噪算法，该算法旨在改善现有的图像去噪方法在处理图像整体结构分析和运算效率上的问题。该方法主要基于波域调和滤波扩散模型，并结合了BM3D（Block Matching 3D）去噪技术。首先，通过传统的欧氏距离法，将具有相似特征的二维图像块合并成三维数组，然后进行联合滤波操作。这一过程有助于减少运算量，同时保留图像的局部相似性。 接着，对联合滤波后的三维数组进行逆变换，得到图像的预估计数据。为了进一步提升去噪效果，文章引入了小波分解变换，特别是针对预估计图像的高频部分进行滤波处理。由于滤波可能导致边缘信息的模糊，研究者采用了拉普拉斯高斯算法构建了一个新的算子，将其嵌入扩散模型中，以保护边缘细节，防止过度平滑。 最后，通过小波重构技术，将经过滤波处理的高频信息与低频信息重新组合，从而得到去噪后的图像，确保了图像的完整结构信息得以有效保留。实验结果证明，该新算法在保持良好去噪性能的同时，有效地平衡了运算速度，且能更好地保护图像的内部信息，适合于实际应用。 此外，该研究得到了国家自然科学基金项目以及江苏省相关学科建设项目的资助，体现了其在学术研究和实际应用上的重要价值。通信作者为周先春，其联系方式为zhouxc2008@163.com，其他作者包括吴静、周先春、徐新菊和黄金，他们分别来自南京信息工程大学电子与信息工程学院和江苏省大气环境与装备技术协同创新中心。 总结来说，这篇论文介绍的图像去噪算法是通过对现有技术的改进，特别是在波域处理和滤波策略上的优化，实现了更高效且不失真的图像去噪效果。这种方法对于提高图像处理的精度和实用性具有重要意义，特别是在需要处理大量图像数据的领域，如医学影像、遥感图像分析等。