基于三维剪切波变换和BM4D的图像去噪方法

张胜男(),王雷*(),常春红,郝本利

山东理工大学计算机科学与技术学院, 山东 淄博 255000

收稿日期:2019-05-28出版日期:2020-04-20发布日期:2020-04-16
通讯作者:王雷E-mail:644612607@qq.com;wanglei0511@sdut.edu.cn
作者简介:张胜男(1995—)，女，山东淄博人，硕士研究生，主要研究方向为计算机图像去噪. E-mail：644612607@qq.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61502282);山东省自然科学基金资助项目(ZR2015FQ005);山东省高等学校科技计划资助项目(J18KA362);山东省智慧矿山信息技术重点实验室开放基金资助项目

Image denoising based on 3D shearlet transform and BM4D

Shengnan ZHANG(),Lei WANG*(),Chunhong CHANG,Benli HAO

College of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology, Zibo 255000, Shandong, China

Received:2019-05-28Online:2020-04-20Published:2020-04-16
Contact:Lei WANG E-mail:644612607@qq.com;wanglei0511@sdut.edu.cn

Supported by:国家自然科学基金资助项目(61502282);山东省自然科学基金资助项目(ZR2015FQ005);山东省高等学校科技计划资助项目(J18KA362);山东省智慧矿山信息技术重点实验室开放基金资助项目

摘要/Abstract

摘要： 针对传统的块匹配去噪方法只能处理二维图像的缺点，提出一种基于三维剪切波变换和改进的三维块匹配过滤(block-matching and 4D filtering, BM4D)算法的图像去噪方法。利用三维剪切波变换得到变换域系数，通过硬阈值和维纳滤波，在变换域中实现联合过滤。经过多尺度分解和方向剖分两个滤波阶段，确保三维剪切波变换是局部的；进行硬阈值和维纳滤波，分别包括分组、协同过滤和聚合3个步骤，利用堆积成四维组的体素立方体，在该组的四维变换同时利用每个立方体中体素之间存在的局部相关性和不同立方体中相应体素之间的非局部相关性。通过三维剪切波逆变换，得到每个分组立方体的估计值，在它们的原始位置进行自适应聚合。以峰值信噪比和结构相似度作为评价标准，试验结果表明：该方法不仅能够有效去除高噪声环境下的图像噪声，而且还能够有效地改善图像的视觉效果，具有较高的准确性。


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