文献类型：期刊文章

作　　者：汤成[1] 许建龙[1] 周志光[2]

Tang Cheng;Xu Jianlong;Zhou Zhiguang(School of Information Science and Technology,Zhejiang Sci-Tech University,Hangzhou 310018,China;School of Information,Zhejiang University of Finance and Economics,Hangzhou 310018,China)

机构地区：[1]浙江理工大学信息学院,杭州310018 [2]浙江财经大学信息管理与工程学院,杭州310018

出　　处：《中国图象图形学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61303133);浙江省自然科学基金项目(LY18F020024);全国统计科学研究重大项目(2015LD03);浙江省科技厅公益技术应用研究计划项目(2014C31057);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题项目(A1806)~~

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：3

起止页码：346-356

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差。在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处理强噪声图像时,又存在去噪不完全的缺陷。为了克服这些缺陷,在保持图像边缘和细节特征的同时去除图像的强噪声,实现快速去噪,提出了一种改进的曲率滤波算法。方法本文算法在隐式计算曲率时,通过半窗三角切平面和最小三角切平面的组合,用投影算子代替传统曲率滤波的最小三角切平面投影算子,并根据强噪声图像存在强噪声斑点的特征,修正正则能量函数,增添局部方差的正则能量,使得正则项的约束更加合理,提高了算法的去噪性能,从而达到增强去噪能力和保护图像边缘与细节的目的。结果针对多种不同强度的混合噪声图像对本文算法性能进行测试,并与传统的基于变分法的去噪算法(ROF)和曲率滤波去噪等算法进行去噪效果对比,同时使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法在对强噪声图像去噪处理时,能够有效地保持图像的边缘和细节特征,具备较好的PSNR和SSIM,在PSNR上比ROF模型和曲率滤波算法分别平均提高1. 67 d B和2. 93 d B,SSIM分别平均提高0. 29和0. 26。由于采用了隐式计算图像曲率,算法的处理速度与曲率滤波算法相近。结论根据强噪声图像噪声特征对曲率滤波算法进行优化,改进投影算子和能量函数正则项,使得曲率滤波算法能够更好地适用于强噪声图像,实验结果表明,该方法与传统的变分法相比,对强噪声图像去噪效果显著。

关 键 词：图像去噪 曲率滤波  强噪声 高斯曲率 变分模型

分 类 号：TP391.41]