多级残差滤波非局部均值图像去噪新方法

"孙伟峰和戴永寿提出的采用多级残差滤波的非局部均值图像去噪方法，旨在提升非局部均值算法的去噪效果。该方法通过多阶段处理，首先应用非局部均值滤波去除噪声，接着对残差图像进行固定权值的非局部均值滤波，提取图像结构信息。经过高斯平滑处理后的补偿图像与原始去噪图像结合，形成增强的恢复图像。此外，还提出了一种无需参考图像的迭代停止准则，自适应地确定最佳滤波级数。实验证明，该方法在保持计算效率的同时，能显著提高去噪性能，平均提升峰值信噪比1.2dB，并能更好地保留图像细节。" 本文介绍的是一种针对图像去噪的创新技术，基于非局部均值（Non-local Means, NLM）算法并结合多级残差滤波。NLM算法是图像处理领域中一种有效的去噪方法，它利用图像内的相似性来估计像素的纯净值。然而，原始的NLM算法可能会丢失部分图像细节，尤其是在高噪声环境下。 孙伟峰和戴永寿的改进方法首先对含有噪声的图像进行一次非局部均值滤波，生成初步的去噪图像和相应的权值分布矩阵。接下来的关键步骤是对残差图像（即原始图像减去初步去噪图像）进行处理。他们采用了固定权值的非局部均值滤波，这有助于从残差图像中提取出图像的结构信息，因为残差中通常包含了较多的细节和边缘信息。 提取到的结构信息随后通过高斯平滑进行降噪处理，生成补偿图像。这个补偿图像与初步去噪图像相加，得到的是一个增强的恢复图像，其中的细节和边缘信息得到了更好的保留。这种方法的关键创新在于多级滤波的思路，通过迭代的方式逐级优化去噪效果。 为了决定最优的滤波级数，作者提出了一种无需参考图像的迭代停止准则。这一准则可以根据实际的图像数据自适应地调整，确保在提升去噪性能的同时，避免过度处理导致的细节损失。 实验结果表明，这种多级残差滤波的方法在保持与经典NLM算法相近的计算效率下，显著提升了去噪效果，平均增加了1.2dB的峰值信噪比。这意味着图像在去除噪声后，其清晰度和质量得到了显著提高，同时对于图像的细节有更强的保护能力。 该研究提供了一种改进的图像去噪策略，特别是在处理高噪声图像时，其优势更加明显。这种方法不仅提高了去噪性能，还增强了对图像细节的保真度，对图像处理领域的研究和实践具有重要的价值。