现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2013年
22期
81-84
,共4页
郭全占%司丹丹%胡园园%干宗良
郭全佔%司丹丹%鬍園園%榦宗良
곽전점%사단단%호완완%간종량
非局部均值%彩色图像去噪%RGB通道%相似度估计
非跼部均值%綵色圖像去譟%RGB通道%相似度估計
비국부균치%채색도상거조%RGB통도%상사도고계
non-local mean%color image denoising%RGB channel%similarity estimation
传统的彩色图像去噪算法通常是分层处理的,而忽略了彩色图像RGB通道之间的相关性,因此基于RGB通道联合相似度估计提出了一种新的彩色图像非局部均值去噪方法。在用非局部均值滤波对彩色图像进行去噪时,首先以目标像素为中心确定其支撑区域,然后根据多通道联合相似度估计确定权重,最后采用逐块滤波的方法对每一层进行滤波。并且针对彩色图像中含有的高斯噪声提出了一种新的噪声参数估计方法。由实验结果可以看出该算法比传统的去噪算法在PSNR和FSIM方面都有提高。因此可以看出在图像去噪过程中考虑三通道之间的相关性是必要的,同时也证明了算法的有效性。
傳統的綵色圖像去譟算法通常是分層處理的,而忽略瞭綵色圖像RGB通道之間的相關性,因此基于RGB通道聯閤相似度估計提齣瞭一種新的綵色圖像非跼部均值去譟方法。在用非跼部均值濾波對綵色圖像進行去譟時,首先以目標像素為中心確定其支撐區域,然後根據多通道聯閤相似度估計確定權重,最後採用逐塊濾波的方法對每一層進行濾波。併且針對綵色圖像中含有的高斯譟聲提齣瞭一種新的譟聲參數估計方法。由實驗結果可以看齣該算法比傳統的去譟算法在PSNR和FSIM方麵都有提高。因此可以看齣在圖像去譟過程中攷慮三通道之間的相關性是必要的,同時也證明瞭算法的有效性。
전통적채색도상거조산법통상시분층처리적,이홀략료채색도상RGB통도지간적상관성,인차기우RGB통도연합상사도고계제출료일충신적채색도상비국부균치거조방법。재용비국부균치려파대채색도상진행거조시,수선이목표상소위중심학정기지탱구역,연후근거다통도연합상사도고계학정권중,최후채용축괴려파적방법대매일층진행려파。병차침대채색도상중함유적고사조성제출료일충신적조성삼수고계방법。유실험결과가이간출해산법비전통적거조산법재PSNR화FSIM방면도유제고。인차가이간출재도상거조과정중고필삼통도지간적상관성시필요적,동시야증명료산법적유효성。
Since the existing denoising methods of color images are usually hierarchical denoising of every channel,and they don’t consider the correlation of RGB channels,a non-local mean(NLM)denoising method of color image is proposed on the basis of similarity estimation of RGB channels. When non-local means filtering is used to remove the noise of color image, the target pixel is taken as the center to determine its support region,and then calculate the weight according to similarity esti-mation of RGB channels and perform the filtering of every channel by the one-by-one filtering method. A new noise parameter evaluation method is proposed to estimate the parameter of Gaussion noise in color image. Experimental results show that the al-gorithm proposed in this paper,compared with the traditional algorithms,has improved the PSNR and FSIM more,and it is necessary to consider the correlation among RGB channels in the process of denoising. The experimental results also proved the effectiveness of the new algorithm.