结构聚类图像去噪算法：改进BM3D方法

“基于结构聚类的图像去噪.pdf”是一篇关于图像处理领域的学术论文，主要探讨了一种改进的传统BM3D（Block-Matching and 3D filtering）图像去噪算法，通过引入结构聚类和结构相似子群的概念，旨在更好地保护图像的结构信息并提高去噪效果。 在传统的BM3D去噪算法中，图像被分割成三维块，并通过匹配找到相似块进行滤波处理，以减少噪声。然而，这种方法可能会导致图像细节和结构信息的损失。针对这一问题，论文提出了一种基于结构聚类的新方法。首先，根据像素的均值对图像进行初步的粗聚类，形成块群。接着，利用鲁棒的数据归一化技术，进一步分析每个块群中的结构相似性，构建出结构相似子群。这些子群是根据块间的局部结构信息相似性来定义的，能更精确地捕捉到图像的特征。 在结构相似子群的构建完成后，论文提出了针对不同子群规模的差异化去噪策略。如果子群包含的块数量大于1，意味着这些块具有高度的结构一致性，那么应用BM3D算法进行深度滤波处理。相反，如果子群只有一个块，即没有发现相似结构，那么使用基于阈值的离散余弦变换（DCT）去噪算法，这通常适用于处理孤立或噪声较大的区域。 实验结果显示，这种基于结构聚类的图像去噪算法能有效地保护图像的结构信息，尤其是在处理边缘和纹理细节时，与传统BM3D算法相比，提供了更好的视觉效果。这种方法结合了两种不同的去噪策略，既能利用BM3D的优势处理结构复杂的区域，又能利用阈值DCT方法处理简单或噪声强烈的区域，实现了更平衡的去噪效果。 关键词：三维块匹配，图像去噪，结构聚类，结构相似子群 这篇论文的作者包括黎思敏、何坤、龙辉和周激流，他们分别来自四川大学的电子信息学院和计算机学院，专注于数字图像处理、模式识别和相关领域的研究。论文的发表时间为2013年，表明这项工作是在2012年进行的，并经过了修改和完善。 该研究为图像去噪领域提供了一个创新的方法，通过结构聚类和结构相似子群的引入，改善了传统BM3D算法的性能，尤其在保持图像的结构完整性方面取得了显著的进步。这对于图像处理、计算机视觉以及相关领域的研究和应用具有重要的理论价值和实践意义。