水下图像去噪算法：联合双重滤波与NSCT阈值处理

"这篇学术论文探讨了一种针对水下图像的新型去噪算法——基于联合双重滤波的非下采样轮廓波变换(NSCT)阈值去噪算法。该算法旨在解决水下图像噪声问题，同时保护图像的边缘细节。通过非下采样轮廓波变换，图像被分解为多个尺度和方向，然后结合频域和空域的方法，应用中值滤波和非局部均值滤波对高频和低频部分进行滤波处理。经过合理的阈值设定，实现有效去噪并重构图像。实验结果证明，该算法能显著提高水下图像的去噪效果。" 本文是哈尔滨工程大学信息与通信工程学院的研究成果，作者包括刘悦、李一兵和李骜。文章指出，由于水下环境的特殊性，图像常常受到噪声的严重影响，传统的去噪方法可能无法妥善保护图像的边缘和纹理信息。因此，他们提出了一种创新的解决方案，即结合双重滤波策略，利用NSCT的平移不变性进行多尺度分析。 NSCT（非下采样轮廓波变换）是一种改进的离散小波变换，它在保持图像细节方面具有优势。在图像去噪过程中，首先应用NSCT进行变换，将图像分解为不同频率的部分。接下来，针对高频成分，通常包含更多的噪声，采用中值滤波器，这是一种有效的抗噪声滤波器，尤其适用于去除椒盐噪声。对于低频成分，由于包含大部分图像的全局信息，研究者采用了非局部均值滤波，这种方法考虑了图像的非局部相似性，能更好地保留图像的结构性信息。 双重滤波是指同时应用这两种滤波器，分别处理高频和低频成分，从而在去除噪声的同时，尽可能地保护图像的边缘和纹理细节。在处理后的分量上，设定适当的阈值，可以进一步消除噪声，最终通过逆NSCT变换重构出去噪后的图像。 实验结果显示，采用这种联合双重滤波的NSCT阈值去噪算法，可以显著提升水下图像的去噪效果。这种方法不仅适用于水下图像处理，其思想也对其他领域如医学影像、遥感图像等的噪声去除有借鉴价值。此外，论文还提供了在线出版地址，便于读者查阅完整内容。 该论文提出的算法为水下图像处理提供了一个有效工具，它在噪声抑制和细节保护之间找到了一个平衡点，对于改善水下视觉系统的性能具有重要意义。