基于噪声水平估计的图像与视频去噪

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1、基于噪声水平估计的图像与视频去噪ImageandVideoDenoisingbasedonNoiseLevelEstimation作者姓名石强学位类型学历硕士学科、专业计算机应用技术研究方向计算机视觉导师及职称方帅副研究员2013年4月合肥工业大学本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名：（工作单位、职称）主席：委员：导师：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或

2、撰写过的研究成果，也不包含为获得合肥工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解合肥工业大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权合肥工业大学可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学

3、位论文者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日学位论文作者毕业后去向：工作单位：电话：通讯地址：邮编：基于噪声水平估计的图像与视频去噪摘要随着计算机技术的快速发展和网络的迅速普及，图像和视频已经演变成为现实生活中不可或缺的一部分，然而，由于各种原因，对于图像或视频而言，噪声是无处不在的。这些实际的需求为图像和视频去噪技术的发展提供了巨大的原动力。本文主要研究了噪声水平估计方法和基于噪声估计的块匹配图像与视频去噪，详细分析了三维块匹配去噪算法，指出其存在的缺陷并进行了改进。本论文的工作主要包括以下几点：（1）根据CCD

4、相机成像流程和图像噪声模型，提出了一种新的噪声合成方案，合成的噪声更加接近于自然噪声，我们称之为非随机噪声。目前绝大部分去噪算法都是基于加性白高斯噪声（AWGN）这一假设，而图像的真实噪声不仅不是简单的附加，而且与图像的像素值密切相关，因为CCD相机在成像过程中进行了白平衡和伽马校正等非线性化处理。（2）提出了一种新的滤波器—双边中值滤波（Bimedianfilter），用来估计噪声水平函数和噪声方差。目前绝大部分去噪算法都假设噪声方差已知，而实际上噪声方差是去噪算法中未知的关键参数之一。（3）针对非均匀噪声，提出一种基于分割

5、的自适应局部双边滤波。目前去噪算法都是基于均匀噪声这一假设，而实际不均匀噪声是客观存在的。基于局部噪声一致性假设，利用改进的基于图论图像分割算法对噪声图像进行分割，对每块区域进行噪声估计，利用不同的去噪参数，实现不均匀噪声的有效消除。（4）针对当前最有效的非局部均值滤波（NLM）和三维块匹配去噪算法（BM3D），利用噪声水平估计，确定其关键参数。同时，设计了一种快速块匹2配策略，使得NLM和BM3D算法的时间复杂度从()n降低到线性级()n，并将其应用到视频去噪中，使得视频去噪也满足实时性。关键词：噪声估计，非均匀噪声，图

6、像分割，快速块匹配，BM3DImageandVideoDenoisingBasedonNoiseLevelEstimationABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcomputertechnologyandnetworkrapidpopularization，imagesandvideoshavebecomeanimportantpartofourlife.Atthesametime，welookforwardtohigherqualityofimagesandvideos.However,Imag

7、eandvideoproduceallkindsofnoisewithvariousreasons,Alloftheseprovidegreatimpulsionfordigitalimageprocessingtechnology.Thepapermainlystudiesthenoiselevelestimationandblock-matchimagesandvideosdenoisingbasedonnoiseestimation，describeBlockMatchingand3-DFilteringindetail

8、.Finally,wepointoutthedefectandimproveit.Thepapermainlyincludesthefollowingcontributions:(1)AccordingtotheCCDdigitalcameraimagingpipelinea