广西师范大学学报(自然科学版) ›› 2017, Vol. 35 ›› Issue (2): 32-38.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2017.02.005

• • 上一篇    下一篇

结合非局部均值滤波的双边滤波图像去噪方法

孙妤喆, 卢磊, 罗晓曙*, 郭磊, 郝占龙, 唐堂   

  1. 广西师范大学电子工程学院,广西桂林541004
  • 出版日期:2017-07-25 发布日期:2018-07-25
  • 通讯作者: 罗晓曙(1961—),男,湖北应城人,广西师范大学教授,博士。E-mail:lxs@mailbox.gxnu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(21327007);广西研究生教育创新计划项目(XYCSZ2017051)

Image Denoising Based on Bilateral Filtering Combinedwith Non-local Means Filtering

SUN Yuzhe,LU Lei,LUO Xiaoshu*,GUO Lei,HAO Zhanlong, TANG Tang   

  1. College of Electrical Engineering,Guangxi Normal University,Guilin Guangxi 541004,China
  • Online:2017-07-25 Published:2018-07-25

摘要: 为了在图像去噪的同时很好地保留细节信息以及边缘信息,本文提出一种结合非局部均值滤波(non-local mean filter,NLMF)的双边滤波(bilateral filter,BF)图像去噪方法。首先利用改进权值函数的NLMF对含噪图像进行预去噪,然后再由得到的图像计算双边滤波的灰度相似性权值并对含噪图像进行最终去噪,同时采用2种快速算法分别实现非局部均值滤波和双边滤波。实验结果表明:与传统非局部均值滤波算法以及双边滤波算法相比,本文方法极大地减少了算法的运算复杂度,具有更好的去噪效果,较少的耗时。因此,本文方法对于图像去噪质量的提升具有一定的实用价值。

关键词: 非局部均值滤波, 双边滤波, 权值函数, 图像去噪

Abstract: In order to fine-tune the image while preserving the details of the information and edge information, an image denoising method based on bilateral filter(BF)combined with non-local means filter(NLMF) is proposed. Firstly, the noise image is pre-denoised by non-local means filter with improved weight function. Then the noise image is denoised by bilateral filter with the pixel intensity similarity weight calculated based on pre-denoised image. Meanwhile, two fast algorithm are used to speed up non-local means filter and bilateral filter separately. Experimental results demonstrate that compared with NLMF and BF, our method significantly reduces the computation complexity of algorithms, and has better denoising performance and lesser time consuming. Therefore, this method has a certain practical value for the improvement of image denoising quality.

Key words: non-local means filtering, bilateral filtering, weight function, image denoising

中图分类号: 

  • TP391.4
[1] TOMASI C, MANDUCHI R. Bilateral filtering for gray and color images[C]// Proceedings of 6th International Conference on Computer Vision. Piscataway, NJ: IEEE Press,1998:839-846.
[2] 蒋辉,汪辉,张家树.梯度双边滤波的图像去噪[J].计算机工程与应用, 2016,52(5):231-235.
[3] BUADES A, COLL B, MOREL J M. A non-local algorithm for image denoising[C]// Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway, NJ: IEEE Press, 2005:60-65.
[4] 李新春,于抒平,王波.一种改进的非局部均值算法[J].计算机工程与应用,2016,52(5):185-189.
[5] FORMENT J. Parameter-free fast pixelwise non-local means denoising[J]. Image Processing on Line,2014,4:300-326.
[6] CHANDHURY K N, SAGE D, UNSER M. Fast O(1)bilateral filtering using trigonometric range kernels[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2011,20(12):3376-3382.
[7] 郭贝贝,易三莉,贺建峰,等.改进的非局部均值滤波算法[J].计算机工程,2016,42(7):227-231.
[8] 单建华.改进权值函数的非局部均值去噪算法[J].中国图象图形学报,2012,17(10):1227-1231.
[9] VIOLA P, JONES M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features[C]// Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Piscataway, NJ: IEEE Press,2001:511-518.
[10] CHAUDHURY K N, SINGER A. Non-local euclidean medians[J].IEEE Signal Processing Letters,2012,19(11):745-748.
[1] 张灿龙, 李燕茹, 李志欣, 王智文. 基于核相关滤波与特征融合的分块跟踪算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2020, 38(5): 12-23.
[2] 肖逸群, 宋树祥, 夏海英. 基于多特征的快速行人检测方法及实现[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2019, 37(4): 61-67.
[3] 王勋, 李廷会, 潘骁, 田宇. 基于改进模糊C均值聚类与Otsu的图像分割方法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2019, 37(4): 68-73.
[4] 蔡冰, 张灿龙, 李志欣. 基于联合直方图的红外与可见光目标融合跟踪[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2017, 35(3): 37-44.
[5] 夏海英, 喻潇琪. 基于对比度金字塔图像融合的自发笑脸识别[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2017, 35(3): 45-52.
[6] 夏海英. 基于改进的SLIC区域合并的宫颈细胞图像分割[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2016, 34(4): 93-100.
[7] 何鹏, 刘高凯, 李静辉. 基于机器视觉的疲劳驾驶监测预警系统[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2015, 33(4): 25-29.
[8] 陈锦, 罗晓曙. 基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2015, 33(2): 22-28.
[9] 王凯明, 周海燕, 郭家梁, 杨孝敬, 王刚, 钟宁. 基于统计分布熵的抑郁症脑电信号分析[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2015, 33(2): 29-35.
[10] 王冬旭, 宋树祥, 蒋品群. 基于BP神经网络的竹片正反面识别算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2014, 32(2): 14-19.
[11] 华梓铮, 华泽玺. 基于NSCT的含噪图像边缘检测算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2014, 32(2): 26-34.
[12] 马先兵, 孙水发, 覃音诗, 郭青, 夏平. 基于粒子滤波的on-line boosting目标跟踪算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2013, 31(3): 100-105.
[13] 孙水发, 李乐鹏, 董方敏, 邹耀斌, 陈鹏. 基于迭代阈值的子块部分重叠双直方图均衡算法[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2013, 31(3): 119-126.
[14] 黄志敏, 王东利, 文颖, 吕岳. 基于改进网格特征的离线笔迹识别[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2013, 31(3): 132-137.
[15] 王峰, 靳小波, 于俊伟, 王贵财. V-最优直方图及其在车牌分类中的应用研究[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2013, 31(3): 138-143.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!
版权所有 © 广西师范大学学报(自然科学版)编辑部
地址:广西桂林市三里店育才路15号 邮编:541004
电话:0773-5857325 E-mail: gxsdzkb@mailbox.gxnu.edu.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发