两阶段多层感知的随机脉冲噪声比例预测

目的 基于卷积神经网络（CNN）在图块级上实现的随机脉冲噪声（RVIN）降噪算法在执行效率方面较经典的逐像素点开关型降噪算法有显著优势,但降噪效果如何取决于能否对降噪图像受噪声干扰程度（噪声比例值）进行准确估计。为此,提出一种基于多层感知网络的两阶段噪声比例预测算法,达到自适应调用CNN预训练降噪模型获得最佳去噪效果的目的。方法 首先,对大量无噪声图像添加不同噪声比例的RVIN噪声构成噪声图像集合;其次,基于视觉码本（visual codebook）采用软分配（soft-assignment）编码法提取并筛选若干能反映噪声图像受随机脉冲噪声干扰程度的特征值构成特征矢量;再次,将从噪声图像上提取的特征矢量及对应的噪声比例分别作为多层感知网络的输入和输出训练噪声比例预测模型,实现从特征矢量到噪声比例值的映射（预测）;最后,采用粗精相结合的两阶段实现策略进一步提高RVIN噪声比例的预测准确性。结果 针对不同RVIN噪声比例的失真图像,从预测准确性、实际降噪效果和执行效率3个方面验证提出算法的性能和实用性。实验数据表明,本文算法在大多数噪声比例下的预测误差小于2%,降噪效果（PSNR指标）较其他主流降噪算法高24 dB,处理一幅大小为512×512像素的图像仅需3 s左右。结论 本文提出的RVIN噪声比例预测算法在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性,在降噪效果和执行效率两个方面较经典的开关型RVIN降噪算法有显著提升,更具实用价值。     

局部特定空间关系统计特征的RVIN噪声检测器

目的 随机脉冲噪声（random-valued impulse noise，RVIN）检测器将局部图像统计值（local image statistics，LIS）作为图块中心像素点是否为噪声的判断依据，但LIS的描述能力较弱，在不同程度上制约了RVIN检测器的检测正确率，影响了后续开关型降噪模块的修复效果。为此，提出了一种基于局部特定空间关系统计特征的RVIN噪声检测器。方法 以局部中心像素点的8个邻域像素对数差值排序值（rank-ordered logarithmic difference，ROLD）并结合1个最小方向对数差值（minimum orientation logarithmic difference，MOLD）共9个反映局部特定空间关系的LIS统计值构成描述中心像素点是否为RVIN的噪声感知特征矢量，并通过在大量样本图块数据上提取的RVIN噪声感知特征矢量及其对应的噪声标签作为训练对（training pairs），训练获得一个基于多层感知网络（multi-layer perception，MLP）的RVIN噪声检测器。结果 对比实验从检测正确率和实际应用效果2个方面检验所提出的RVIN检测器的有效性，分别在10幅常用图像和50幅BSD （Berkeley segmentation data）纹理图像上进行测试，并与经典的脉冲噪声降噪算法中包含的噪声检测器以及MLPNNC （MLP neural network classifier）噪声检测器相比较，以漏检数、误检数和错检总数作为评价噪声检测正确率的指标。在常用图像集上本文所提RVIN检测器的漏检数和误检数较为平衡，在错检总数上排名处于所有对比算法中的前2名，为后续的降噪模块打下了很好的基础。在BSD纹理图像集上，将本文提出的RVIN检测器和GIRAF （generic iteratively reweighted annihilating filter）算法组合构成一种RVIN噪声降噪算法（proposed-GIRAF），proposed-GIRAF算法在50幅BSD图像上的峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR）均值在各个噪声比例下均取得了最优结果，与排名第2的对比算法相比，提升了0.471.96 dB。实验数据表明，所提出的RVIN噪声检测器的检测正确率优于现有的检测器，与修复算法联用后即可获得一种降噪效果更佳的开关型RVIN降噪算法。结论 本文提出的RVIN噪声检测器在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性，配合GIRAF算法使用后，与经典的RVIN降噪算法相比，降噪效果最佳，具有很强的实用性。