【图像去噪】基于块的脉冲噪声图像去噪方法的改进与高效实现Matlab复现

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🔥 内容介绍

近年来，基于块的图像去噪方法在图像处理领域得到了广泛的研究和应用。然而，现有的大多数基于块的方法主要针对高斯噪声进行设计，在去除随机值脉冲噪声和椒盐噪声等非高斯噪声方面表现欠佳。本文提出一种高效的基于块的图像去噪方法，该方法专门针对脉冲噪声的快速去噪进行了优化设计，并在计算时间和信噪比方面取得了优异的性能。

现有基于块的图像去噪方法通常采用逐块比较的方式寻找与待处理图像块相似的块，以此进行去噪处理。这种方法的计算复杂度与图像大小以及块大小成正比，当图像尺寸较大或块大小较大时，计算效率会显著降低。尤其在处理脉冲噪声时，由于噪声的存在使得图像块间的相似性难以准确判断，导致算法的效率和去噪效果都受到影响。为克服上述问题，本文提出了一种基于指针数组的新型块匹配策略。该方法的核心思想是预先构建一个指向包含特定像素值和位置的图像块的指针数组。通过该数组，我们可以快速定位包含特定像素值的图像块，避免了对图像中所有块进行逐一比较的低效操作。

具体而言，我们的方法首先将输入图像划分为大小相同的重叠或不重叠的块。对于每个图像块，我们提取其在特定位置的像素值作为索引，并将其与预先建立的指针数组进行关联。指针数组的每一项对应于图像中特定像素值和位置的图像块集合。例如，如果我们想要找到与某个图像块相似的块，并且该图像块在特定位置的像素值为X，那么我们只需要遍历指针数组中对应于像素值X的指针所指向的块，而无需遍历图像中的所有块。这种策略显著减少了块匹配的计算量，极大地提高了算法的效率。

此外，为了进一步提高去噪效果，我们在块匹配过程中引入了相似性度量准则。我们采用改进的均方误差（MSE）或结构相似性指数（SSIM）等指标来衡量图像块间的相似程度。选择相似性最高的若干个块，并利用中值滤波或加权平均等方法对目标块进行去噪处理。通过选择合适的相似性度量准则和去噪策略，可以有效地抑制脉冲噪声，同时尽可能地保留图像的细节信息。

为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了大量的实验，并与几种现有的基于块的图像去噪方法进行了比较。实验结果表明，本文提出的方法在计算时间和信噪比（SNR）方面都取得了显著的改进。与传统方法相比，我们的方法能够在保证去噪效果的前提下，大幅度减少计算时间，尤其是在处理高密度脉冲噪声时，其优势更加明显。这主要归功于我们的指针数组索引机制，有效地避免了冗余的块匹配运算。

总结而言，本文提出了一种高效的基于块的图像去噪方法，该方法利用指针数组实现了快速的块匹配，显著提高了脉冲噪声去噪的效率和效果。实验结果验证了该方法的优越性，为高效的图像去噪提供了新的思路。未来研究将着力于进一步优化指针数组的结构和相似性度量准则，以期在更复杂的噪声环境下取得更好的去噪性能，并探索将其应用于其他图像处理任务。 进一步的研究方向可能包括：针对不同类型的脉冲噪声自适应调整参数，以及将该方法扩展到视频去噪领域。

📣 部分代码

    window = [-1 -1; -1 0; -1 1; 0 -1; 0 0; 0 1; 1 -1; 1 0; 1 1];

        

    %for every channel in the image

    for image_channel = 1:1:image_channels

        %get the image channel separately

        img = I(:,:,image_channel);

        

        %create the channel's gray co-occurrence matrix with the closest 8

        %neighbours

        H = graycomatrix(img, 'NumLevels', gray_levels, 'Offset', neighbours);

        

        %since the function gives the co-occ

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] Pok G , Ryu K H .Efficient Block Matching for Removing Impulse Noise[J].IEEE Signal Processing Letters, 2018.DOI:10.1109/LSP.2018.2848846.

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