基于MATLAB的火災圖像去噪算法比較

摘要：火災圖像在產生和傳輸的過程中，會受到各種噪聲不同程度的干擾。這些干擾會給后續處理工作帶來不便。文中利用MATLAB軟件對全變分算法和自適應正則化全變分算法進行比較。實驗結果表明：全變分算法運算速度的確較快，但會導致紋理細節等重要信息丟失或模糊。而自適應正則化全變分算法可以很好地保留圖像的紋理細節和邊緣信息。利用MATLAB軟件進行仿真實驗，結果證實自適應正則化全變分算法去噪的有效性，其信噪比（SNR）較前一種方法至少提高0.5.dB。

關鍵詞：圖像去噪；全變分；自適應去噪

中圖分類號：TP751.1 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 (2012) 14-0111-03

一、引言

在火災圖像的產生過程中，難免受到各種因素干擾，導致火災圖像會帶有噪聲。這些噪聲將給火災圖像后續傳輸、處理帶來很多不便。因此在對火災圖像進行后續處理前，必須先對其去噪，減弱干擾，以使圖像更有利于下一步的圖像處理工作。

1992 年，Rudin、Osher 和Fatemi[4]提出的基于梯度能量函數的全變分(Total Variation，簡稱 TV)去噪算法，在圖像去噪領域得到了廣泛的應用和研究[1~3]。TV算法能有效地去除噪聲，但可能會使圖像的邊緣變得模糊，使細節信息變得不清晰。為了克服全變分方法的不足，有學者提出自適應正則化的全變分去噪算法[4]。自適應正則化的全變分算法對Stanley Osher[5]等學者提出的迭代正則化參數進行改進，依照圖像不同區域的細節信息，自適應獲取正則化參數。自適應正則化的全變分算法在去噪的同時可以有效保留圖像的重要細節，更優程度地達到了圖像去噪的目的。

在上述參考文獻的啟發下，本文將自適應正則化的全變分算法應用到火災圖像復原中，并利用MATLAB軟件進行仿真實驗。仿真實驗結果表明，運用自適應正則化的全變分算法來去除火災圖像的噪聲比傳統方法效果更好，能在去噪的同時很好地保持圖像的細節紋理信息。

二、全變分極小化算法

五、結論

利用全變分算法進行圖像復原是近年來的熱門課題。本文將Rudin 、Osher等人的全變分算法和自適應正則化的全變分去噪算法[4]進行比較。實驗結果表明自適應正則化的全變分去噪算法選擇性較好，該算法不但能夠有效地去除噪聲、保持圖像的邊緣和細節信息。人眼也能直觀感受到利用A-R-T算法復原的圖像質量較好。

參考文獻：

[1]Chan， T.F. and Esedoglu， S.， Aspects of total variation regularized l1 function approximation. SIAM Journal on Applied Mathematics. v75 i5. 1817-1837.

[2]D. Strong and T. Chan. Edge-preserving and Scale-dependent Properties of Total Variation Regularization. Inv. Probl.， 19:165—187， 2003.

[3] Rudin L ， Osher S ， Fatemi E. Nonlinear Total Variation Based Noise Removal Algorithms[J ] . Physica D ，1992，60 (1-4):2592268.

[4]余麗紅，馮衍秋，陳武凡?；谧赃m應正則化的全變分去噪算法[J].中國圖象圖形學報，2009，10（14）：1950-1954.

[5]Stanley Osher， Martin Burger， Donald Goldfarb， Jin-Jun Xu， andWotao Yin. An Iterative Regularization Method for Total Variation -Based Image Restoration .Multiscale Modeling and Simulation，4(2):460-489， 2005.

[6]Ring， W. 2000. Structural properties of solutions of total variation regularization problems. M2AN Mathematical Modeling and Numerical Analyses. 34(4):799-810.

[7]Della Pietra， S.， Della Pietra， V.， Lafferty， J. (2001). Duality and auxiliary functions for Bregman distances. Technical Report CMU-CS-01-109， School of Computer Scienc ie Mellon University.

[8]E.CETIN， An iterative algorithm for signal reconstruction from bispectrum ，IEEE Trans. Signal Process，39，(1991) ，pp.167-188e，Carneg.

[作者簡介]余麗紅（1985-），女，湖北咸寧人，講師，碩士研究生，教學和科研方向為信號處理。劉海云（1987-），女，江西贛州人，助理研究員，研究方向為高等教育管理。