小波域三维块匹配去噪算法优化研究

"这篇论文是西安电子科技大学硕士研究生刘向乐在导师冯象初指导下完成的，主题聚焦于小波域三维块匹配图像去噪算法的改进。" 图像去噪是数字图像处理中的一个关键环节，其目的是在含有噪声的图像中识别并去除噪声，以提升图像质量和后续分析的准确性。此过程属于图像预处理的一部分，也是图像恢复技术的一种应用。小波分析因其在信号处理中的优越性，如紧支性和多分辨率特性，常被用于图像去噪。小波变换能够将图像信号和噪声在不同尺度上分离，通过对小波系数的调整来去除噪声。 BM3D（Block Matching and 3D filtering）算法是图像去噪领域的一个经典方法，它通过构建三维数据块并在噪声图像中寻找相似块，然后利用这些块的统计一致性进行滤波，有效地抑制噪声。然而，BM3D算法在处理二维图像时需构建三维数组，这导致了较大的计算负担，特别是在匹配块的过程中。 论文提出了一种改进的BM3D算法，该算法结合了小波变换的优势，既保留了原始BM3D算法的去噪效果，又显著降低了计算量，加快了运算速度。具体流程包括：首先对含噪图像进行小波分解，然后对分解得到的高频成分应用三维块匹配去噪，最后再通过小波重构生成去噪后的图像。论文详细阐述了这一改进算法的实现步骤，并与传统的三维块匹配算法进行了对比，实验结果显示，改进后的算法在保持原有去噪性能的同时，大幅减少了运算需求。 关键词: 图像去噪，三维块匹配，小波变换 此篇论文对于理解图像去噪的原理和BM3D算法的优化具有很高的参考价值，特别对于那些致力于提高图像处理效率和去噪效果的研究者来说，是一份宝贵的资料。通过结合小波变换，该算法提供了一种更为高效且实用的解决方案，有助于推动图像处理技术的发展。