基于相關性的自適應圖像去噪算法

蔡文濤

（中北大學 儀器科學與動態測試教育部重點實驗室，山西 太原 030051）

1 引言

在過去十年中，各種去噪方法已被提出，并對圖像和信號證明了是有效的，例如小波降噪，灰度關聯度，Contourlet變換等等。Nasri Mehdi提出了一種新的閾值函數和一些新的對圖像進行去噪的小波域自適應類型。李俊峰提出了一種新的噪聲檢測和灰度系統理論，它是在均值圖像的基礎上提出的一種新的自適應加權濾波器。香港均田應用灰度系統理論的灰度關聯分析實現了圖像降噪。侯賽因提出了一種新的基于非線性閾值函數的非抽樣Contourlet變換域的圖像去噪方法。

在圖像處理領域圖像去噪中起著非常重要的作用。事實上，圖像主要是從不同的電子設備得到，這樣的圖像中會有多種這些設備產生的噪聲。僅舉幾例噪聲，醫學圖像的特點是高斯噪聲而天文圖像的特點是泊松噪聲。確定噪聲特性是不困難的，而且有可能可以自動完成，主要的問題是圖像去噪的有效方法，本文提出了一種自適應圖像去噪算法。

2 相關性指標

相關性指標的分析方法是一種基于微觀和宏觀的幾何相似性的的行為基因序列，它是用于分析和確定基因的相互影響的程度或基因的主要貢獻表現。它包括夾角余弦，灰度關聯度，相關系數，泰爾不平等系數和模糊的相似性度量，本文主要介紹了模糊的相似性度量。

“模糊集”的概念是由扎德為表征環境中的不精確性和不完整性的信息輸入-輸出關系的一種手段。由于扎德于2005年發表了他的經典論文，模糊用的一套理論已經得到了廣泛的關注，在科學領域獲得了很大的成就。在這里，我們簡要介紹了模糊相似度量的概念。相似的概念，用于描述兩個集合的接近程度。

設 F（V）是所有類的模糊集合。A，B ∈ F（V），對F（V）的相似度是通過映射定義：ρ：F（V）×F（V）→ [0，1]。

它滿足以下三個公理：

（1）如果 A = B，則 ρ（A，B）有一個最大的值

3 基于自適應加權濾波器的相關性

4 實驗與分析

表1 0.01椒鹽噪聲強度的去噪結果

表2 0.1椒鹽噪聲強度的去噪結果

表3 0.3椒鹽噪聲強度的去噪結果

從表1到表3中，我們可以看到，所提出的方法可以減少圖像模糊，保持邊緣和細節信息的完整性，并具有良好的去噪效果。但是，在實驗過程中，我們發現，去噪的結果的條件是由閾值TH決定。如果閾值采取較大，邊緣點中的一些點可能被視為噪聲點，并且將模糊的邊緣點去噪。如果閾值較小，雖然可以保持邊緣細節很多，但會錯過一些噪聲，因此去噪效果也不是很理想，可以看出，獲得一個適當的閾值，是必不可少的。

5 結論

在圖像處理領域，圖像去噪中起著非常重要的作用。我們知道圖像主要是從不同的電子設備得到。電子設備會導致多種噪聲的產生。本文提出了一種新的噪聲檢測方法和一種自適應加權濾波器。我們根據不同的噪聲水平進行了模擬測試，并且已通過使用的信噪比，峰值信號噪聲比和平均誤差客觀的評價去噪效果。結果表明，該方法可以減少圖像的模糊性，保持邊緣和細節信息的完整性，并具有良好的去噪效果。

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