基于改进非局部均值的红外图像去噪算法

基于改进非局部均值的红外图像去噪算法

摘要： 图像降噪是计算机视觉领域中的一个重要问题，尤其在红外图像处理中，受干扰的像素点、高斯噪声等因素会产生噪声，影响图像质量。本文提出了一种基于改进非局部均值的红外图像去噪算法，通过对非局部均值算法的改进，增加了噪声判断和平滑度控制，有效提高了去噪效果，并给出了matlab实现源代码。实验结果表明，该算法能够在保持图像细节的同时，显著地降低噪声。

关键词：红外图像；去噪；非局部均值；平滑度控制

1. 前言

红外图像处理在军事和工业生产等领域有着广泛的应用。由于红外图像的特殊性质，其受到的干扰和噪声相比于可见光图像更为明显。因此，在红外图像处理中，去噪是一个十分重要的问题。目前，已经有很多关于红外图像去噪的研究，其中非局部均值去噪算法是一种经典的方法。

2. 非局部均值去噪算法

非局部均值去噪算法（Non-local Means, NL-means）是一种基于相似性的去噪方法，其基本思想是利用非局部相似性来对图像进行去噪。其主要流程如下：

（1）对于待去噪的图像，首先选取一个合适的窗口W。

（2）在窗口中选择一个像素点x，然后在整幅图像中搜索与其相似的像素，并计算它们之间的相似度。

（3）基于相似度，对选取的像素点进行加权平均，得到该像素点的去噪后的灰度值。

（4）重复步骤（2）和（3），对整幅图像进行去噪。

3. 改进的非局部均值去噪算法

在红外图像去噪中，由于图像与噪声的特殊性质，简单的非局部均值去噪算法并不能有效地去除噪声。因此，我