改进伪中值与非局部均值滤波在红外图像处理中的应用

"本文主要探讨了一种针对红外图像的滤波方法，该方法结合了改进的伪中值滤波和非局部均值滤波技术，旨在有效去除图像中的噪声，尤其是高密度噪声。作者首先对传统的伪中值滤波算法进行了优化，通过引入像素点的灰度值和几何距离等多重因素，增强了噪声点的识别和分离能力，并采用了加权滤波的方式进一步消除噪声。接着，对非局部均值滤波的先验信息获取进行了创新，利用提升小波变换挑选低频分解系数，并通过新型阈值函数确定参考图像，以此计算出的相似度权重作为滤波算法的先验信息。最后，该方法提出了一个两步滤波流程，即先应用改进的伪中值滤波，再应用基于先验信息的改进非局部均值滤波，最后通过图像融合来修正过度滤波可能导致的问题。实验结果显示，这种方法在处理高密度噪声红外图像时表现出了良好的滤波效果。" 红外图像的滤波是图像处理中的重要环节，特别是在军事、医学和遥感等领域，由于红外图像易受到随机噪声的影响，如热噪声、电子噪声等，因此需要有效的滤波方法提高图像质量。传统的滤波技术，如中值滤波，虽然能有效去除椒盐噪声，但在处理复杂噪声时可能无法达到理想效果。伪中值滤波是一种扩展了中值滤波的概念，通过对像素值的排序和替换来去除噪声，而改进的伪中值滤波则进一步考虑了像素的灰度值和位置信息，提高了噪声识别的精确性。 非局部均值滤波是一种基于图像自相似性的去噪方法，它利用像素邻域内像素的相似性来估计其真实值。然而，传统的非局部均值滤波在获取先验信息时可能过于简单，导致滤波效果受限。文中提出的改进方法通过提升小波变换和新型阈值函数选择，能够更准确地提取参考图像，从而提供更准确的先验信息，提升滤波效果。 该研究的创新点在于将两种改进的滤波算法结合，形成一个两步滤波策略。首先应用改进的伪中值滤波去除大部分噪声，然后用改进的非局部均值滤波处理剩余噪声，同时通过融合技术确保图像细节的保留。这种联合滤波的方法在处理高密度噪声红外图像时表现出更高的滤波性能，对于保持图像细节和边缘信息具有显著优势。 该研究为红外图像的噪声去除提供了一种新的、有效的方法，结合了改进的伪中值滤波和非局部均值滤波的优点，适用于处理含有大量噪声的红外图像，对于提高红外图像的分析和识别精度具有重要意义。