發(fā)布時間：2020-05-22 19:24

【摘要】：圖像與視頻在采集、傳輸、處理及存儲過程中都可能受到外界干擾,致使視覺信息衰弱。然而人眼對圖像具有不同區(qū)域敏感程度不同這一特性,可以將圖像劃分成人眼顯著區(qū)域與非顯著區(qū)域。論文研究的主要內(nèi)容是根據(jù)人眼的視覺顯著特性,利用視覺顯著性對噪聲圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到噪聲圖像中人眼敏感的區(qū)域,然后選用對圖像紋理細(xì)節(jié)保護(hù)較好的去噪方法對該區(qū)域進(jìn)行去噪處理,對非敏感的區(qū)域選用運算簡單迅速的濾波算法實現(xiàn)去噪處理。本文涉及到的去噪算法包括三維塊匹配算法(block-matching and 3-D filtering,BM3D),三維塊匹配視頻濾波算法(video block-matching and 3-D filtering,VBM3D)以及均值濾波等。本文主要的探究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:1.基于視覺顯著性的圖像去噪算法針對現(xiàn)在有去噪算法具有局限性的問題,即對圖像紋理細(xì)節(jié)保護(hù)較好的去噪算法往往用時過長,而除噪處理速度較快的濾波算法去噪結(jié)果不理想的問題。本文將人眼的視覺顯著特性應(yīng)用于圖像去噪領(lǐng)域,通過顯著性計算對噪聲圖像預(yù)先進(jìn)行分類,使塊匹配搜索在顯著圖像塊組中而非全部圖像塊中進(jìn)行,縮小塊匹配搜索范圍,減少了BM3D的工作量。同時對非顯著圖像塊進(jìn)行快速均值濾波處理,最終合成去噪結(jié)果。結(jié)果表明,本文方法不僅相比于單獨使用BM3D算法進(jìn)行去噪,處理速度明顯提高,而且能夠獲取較高的主觀評價結(jié)果。2.閾值的改進(jìn)硬閾值分類的閾值固定,閾值過大時往往使分類后的顯著圖像塊不足,導(dǎo)致后續(xù)去噪算法中的塊匹配部分能夠搜索的區(qū)域過小,最終造成去噪效果不理想;閾值過小時又無法有效提升算法效率。受OTSU閾值算法啟發(fā),本文將原有硬閾值分類改進(jìn)為自適應(yīng)閾值分類算法。實驗結(jié)果表明,改進(jìn)后的閾值分類算法有效保護(hù)了更多的圖像細(xì)節(jié),保證了圖像塊顯著性分類的準(zhǔn)確性。3.基于視覺顯著性的視頻去噪算法視頻序列各幀之間存在豐富的冗余信息,所以在去噪算法方面與圖像處理方法存在一定的區(qū)別。在去噪中加入了時域信息,使得VBM3D不再是在單幅圖像中進(jìn)行搜索塊匹配,而在幀間進(jìn)行搜索,搜索的范圍更大,算法耗時更多。針對這一問題,本文基于上述圖像去噪改進(jìn)的思想,將人眼視覺顯著特性應(yīng)用于視頻圖像去噪領(lǐng)域,令塊匹配在顯著圖像塊組內(nèi)進(jìn)行,縮小了搜索范圍,并利用快速濾波對非顯著圖像塊組進(jìn)行濾波去噪,進(jìn)一步進(jìn)行加速。實驗證明本文算法在運算時間及主觀評價中與先前的算法相比均具有競爭優(yōu)勢。
【圖文】：

草叢中的小貓

圖 2-2 自下而上視覺注意模型入需要處理的圖像，利用高斯金字塔模型對其下采樣得到 9 幅 8，，尺度 0 代表尺度圖像與原圖像的像素面積比為 1：1，尺度中央－周邊差操作以人眼生物結(jié)構(gòu)為依據(jù)。在獲取中視覺信
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2676481