快速非局部均值圖像去噪算法的開題報(bào)告一、選題背景隨著數(shù)字圖像在工業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事、科學(xué)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，圖像去噪成為數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。目前常見的圖像去噪算法包括均值濾波、中值濾波、小波去噪、稀疏編碼去噪等。其中，均值濾波作為最基礎(chǔ)、最簡(jiǎn)單的圖像去噪算法之一，具有處理速度快、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。但是由于均值濾波只考慮了局部像素的顏色信息，沒有考慮到圖像的全局上下文信息，因此在去除噪聲的同時(shí)也會(huì)損失一定的圖像細(xì)節(jié)。為了解決這一問(wèn)題，研究者們提出了一系列的非局部圖像去噪算法，如K-SVD算法、WNNM算法、BM3D算法等。這些算法從不同的角度出發(fā)，利用了圖像的全局上下文信息，取得了較好的去噪效果。但是由于算法復(fù)雜度較高，實(shí)現(xiàn)難度大，在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的限制，因此需要繼續(xù)尋求更簡(jiǎn)單、更高效的圖像去噪算法。二、研究?jī)?nèi)容本文根據(jù)現(xiàn)有的非局部圖像去噪算法，提出了一種快速非局部均值圖像去噪算法。該算法利用非局部均值去噪的思想，從局部上下文信息和全局上下文信息兩個(gè)方面對(duì)圖像進(jìn)行去噪。具體來(lái)說(shuō)，本文將圖像劃分為不同的局部塊，并通過(guò)均值濾波對(duì)每個(gè)塊內(nèi)的噪聲進(jìn)行去除。然后，通過(guò)非局部相似度計(jì)算，找到與該塊相似的一組塊。最終，利用該組塊所具有的全局上下文信息，從均值濾波中得到的局部塊信息中提取出更多的細(xì)節(jié)信息，從而保留圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)去除噪聲。三、研究意義本文提出的快速非局部均值圖像去噪算法具有如下優(yōu)點(diǎn)：1、算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，僅需要進(jìn)行均值濾波和非局部相似度計(jì)算，且計(jì)算復(fù)雜度較低，運(yùn)算速度較快；2、通過(guò)局部均值和全局上下文信息相結(jié)合的方式，可以更好地保留圖像細(xì)節(jié)，同時(shí)有效地去除噪聲；3、算法對(duì)于各種類型的噪聲表現(xiàn)良好，可以廣泛應(yīng)用于圖像去噪領(lǐng)域，具有良好的實(shí)用性。四、研究方法本文將圖像塊分為兩種：中心塊和相似塊。中心塊指待去噪的圖像塊，相似塊則是與中心塊具有相似紋理信息的塊。在求解每一個(gè)中心塊時(shí)，先通過(guò)均值濾波去除其中的噪聲，得到清晰的局部信息。接著，通過(guò)計(jì)算所有與該中心塊相似的相似塊，并對(duì)它們的局部信息進(jìn)行加權(quán)平均，得到清晰的全局信息。最后，本文將局部信息和全局信息加權(quán)組合，得到最終的去噪結(jié)果。五、進(jìn)度安排第一年：1、熟悉數(shù)字信號(hào)處理和圖像處理相關(guān)知識(shí)，深入了解圖像去噪領(lǐng)域現(xiàn)有的一些算法和思想；2、對(duì)已有算法進(jìn)行復(fù)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)，并對(duì)算法進(jìn)行分析；3、提出并初步實(shí)現(xiàn)基于非局部均值的圖像去噪算法。第二年：1、對(duì)實(shí)現(xiàn)的算法進(jìn)行優(yōu)化，盡可能地提高處理速度和去噪效果；2、進(jìn)一步對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)比并評(píng)估其效果和優(yōu)缺點(diǎn)；3、修訂和完善開題報(bào)告和畢業(yè)論文，并準(zhǔn)備答辯材料。六、參考文獻(xiàn)[1]BuadesA,CollB,MorelJM.Anon-localalgorithmforimagedenoising[C]//CVPR2005.SanDiego,CA,USA,2005:60-65.[2]DabovK,FoiA,KatkovnikV,etal.Imagedenoisingbysparse3-Dtransform-domaincollaborativefiltering[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2007,16(8):2080-2095.[3]EladM,AharonM.Imagedenoisingviasparseandredundantrepresentationsoverlearneddictionaries[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2006,15(12):3736-3745.[4]MairalJ,BachF,PonceJ.Task-drivendictionarylearning[C]//ACMConf.onComputerandCommunicationsSecurity.Dallas,Texas,USA,2010:1389-1397.[5]GuptaM,ChenY,MongaV,etal.Context-AdaptiveSparseRepresentationsforI