基于相关性的自适应图像去噪算法

蔡文涛

（中北大学 仪器科学与动态测试教育部重点实验室，山西 太原 030051）

1 引言

在过去十年中，各种去噪方法已被提出，并对图像和信号证明了是有效的，例如小波降噪，灰度关联度，Contourlet变换等等。Nasri Mehdi提出了一种新的阈值函数和一些新的对图像进行去噪的小波域自适应类型。李俊峰提出了一种新的噪声检测和灰度系统理论，它是在均值图像的基础上提出的一种新的自适应加权滤波器。香港均田应用灰度系统理论的灰度关联分析实现了图像降噪。侯赛因提出了一种新的基于非线性阈值函数的非抽样Contourlet变换域的图像去噪方法。

在图像处理领域图像去噪中起着非常重要的作用。事实上，图像主要是从不同的电子设备得到，这样的图像中会有多种这些设备产生的噪声。仅举几例噪声，医学图像的特点是高斯噪声而天文图像的特点是泊松噪声。确定噪声特性是不困难的，而且有可能可以自动完成，主要的问题是图像去噪的有效方法，本文提出了一种自适应图像去噪算法。

2 相关性指标

相关性指标的分析方法是一种基于微观和宏观的几何相似性的的行为基因序列，它是用于分析和确定基因的相互影响的程度或基因的主要贡献表现。它包括夹角余弦，灰度关联度，相关系数，泰尔不平等系数和模糊的相似性度量，本文主要介绍了模糊的相似性度量。

“模糊集”的概念是由扎德为表征环境中的不精确性和不完整性的信息输入-输出关系的一种手段。由于扎德于2005年发表了他的经典论文，模糊用的一套理论已经得到了广泛的关注，在科学领域获得了很大的成就。在这里，我们简要介绍了模糊相似度量的概念。相似的概念，用于描述两个集合的接近程度。

设 F（V）是所有类的模糊集合。A，B ∈ F（V），对F（V）的相似度是通过映射定义：ρ：F（V）×F（V）→ [0，1]。

它满足以下三个公理：

（1）如果 A = B，则 ρ（A，B）有一个最大的值

3 基于自适应加权滤波器的相关性

4 实验与分析

表1 0.01椒盐噪声强度的去噪结果

表2 0.1椒盐噪声强度的去噪结果

表3 0.3椒盐噪声强度的去噪结果

从表1到表3中，我们可以看到，所提出的方法可以减少图像模糊，保持边缘和细节信息的完整性，并具有良好的去噪效果。但是，在实验过程中，我们发现，去噪的结果的条件是由阈值TH决定。如果阈值采取较大，边缘点中的一些点可能被视为噪声点，并且将模糊的边缘点去噪。如果阈值较小，虽然可以保持边缘细节很多，但会错过一些噪声，因此去噪效果也不是很理想，可以看出，获得一个适当的阈值，是必不可少的。

5 结论

在图像处理领域，图像去噪中起着非常重要的作用。我们知道图像主要是从不同的电子设备得到。电子设备会导致多种噪声的产生。本文提出了一种新的噪声检测方法和一种自适应加权滤波器。我们根据不同的噪声水平进行了模拟测试，并且已通过使用的信噪比，峰值信号噪声比和平均误差客观的评价去噪效果。结果表明，该方法可以减少图像的模糊性，保持边缘和细节信息的完整性，并具有良好的去噪效果。

[1] 侯涛，汪源源.带预处理的双树复小波医学超声图像去斑[J].仪器仪表学报，2010，3l（6）：1294-1302.

[2] 刘金华，余垄.双树复小波域图像非线性扩散滤被[J]电子测量与仪器学报，2010，24（3）： 268-273.

[3] YU Y，ACTON S T，Speckle reducing anisotropic diffusion[J].IEEE Transactions on Image Processing，2002，2（2）：1260-1270.

[4] 王顿，肖俊，王蕴红.数字水印原理与技术[M]北京：科学出版社，2007.

[5] Kang J Y，Min L Q，Luan Q X.Novel modified fuzzy means algorithm with applications [J].Digital Signal Processing，2009，19（2）：309-319.

[6] Wang S S，Wu C H.A new impulse detection and filtering method for removel of wide rang impulse noises [J].Pattern Recognition，2009，42（9）：2194-2202.

[7] Wang Ying，Xiao Jun，Wang Yun-hong.Digital watermarking principles and techniques [M].BeiJing：Science Press，2007.

[8] 蒋爱平，于洋基于conburlet图像多重分形分割的研究[J]仪器仪表学报，2010，3l（4）：818-823.

[9] 余锦华，汪源源，施心陵.基于EM算法参数估计的各向异性扩散超声图像的去噪[J]航天医学与医学工程，2007，6（03）：43-48.

[10] 林宙辰，石青云.一个能去噪和保持真实感的各向异性扩散方程[J]-计算机学报，2009，4（11）：67-73.