自适应非局部3维全变分彩色图像去噪

目的 许多彩色图像去噪算法未充分利用图像局部和非局部的相似性信息,并且忽略了真实噪声在彩色图像不同区域内分布的差异,对不同图像块和不同颜色通道都进行同等处理,导致去噪图像中同时出现过平滑和欠平滑现象。针对这些问题,本文提出一种自适应非局部3维全变分去噪算法。方法 利用一个非局部3维全变分正则项获取彩色图像块内和块间的相似性信息,同时在优化模型的保真项内嵌入一个自适应权重矩阵,该权重矩阵可以根据每次迭代得到的中间去噪结果的剩余噪声来调整算法在每个图像块、每个颜色分量以及每次迭代中的去噪强度。结果 通过不同的高斯噪声添加方式得到两个彩色噪声图像数据集。将本文算法与其他6个基于全变分的算法进行比较,采用峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity, SSIM)作为客观评价指标。相比于对比算法,本文算法在两个噪声图像数据集上的平均PSNR和SSIM分别提高了0.161.76 dB和0.12%6.13%,并获得了更好的图像视觉效果。结论 本文去噪算法不仅更好地兼顾了去噪与保边功能,而且提升了稳定性和鲁棒性,显示了在实际图像去噪中的应用潜力。