何曉菊

摘 要： 針對(duì)抖動(dòng)狀態(tài)下的運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波一直存在效果不佳、誤差大的問題，提出并設(shè)計(jì)了基于最小化全變差與稀疏表示結(jié)合的抖動(dòng)狀態(tài)下運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波器。通過成像噪聲干擾及傳輸信道干擾兩方面對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像產(chǎn)生噪聲的原因進(jìn)行分析，確定抖動(dòng)點(diǎn)，采用最小化全變差法構(gòu)建全變差去噪模型，并進(jìn)行加權(quán)平均，引入稀疏表示法構(gòu)建運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波器模型，達(dá)到抖動(dòng)狀態(tài)下運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波器設(shè)計(jì)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用改進(jìn)去噪濾波器，相比傳統(tǒng)的去噪濾波器其去噪濾波誤差、效率等均有一定的優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞： 抖動(dòng)狀態(tài)； 運(yùn)動(dòng)模糊圖像； 圖像去噪； 濾波器設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)： TN919.85?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）23?0043?04

Abstract： Since the denoising filtering of motion blurred image under dithering condition has the problems of big error and poor effect， a denoising filter of motion blurred image under dithering condition is proposed and designed， which is based on the combination of the minimum total variation and sparse representation. The noise generation reason for the motion blurred image is analyzed in the aspects of imaging noise interference and channel transmission interference to determine the dithering point. The minimum total variation method is used to construct the total?variation denoising model， and the weighted average is carried out for the denoising model. The sparse representation method is introduced to construct the denoising filter model of the motion blurred image to realize the design of denoising filter of the motion blurred image under dithering condition. The experimental results show that， in comparison with the traditional denoising filters， the improved denoising filter has a certain advantages in the aspects of denoising filtering error and efficiency.

Keywords： dithering condition； motion blurred image； image denoising； filter design

0 引 言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展[1]，由于大氣湍流中折射率的隨機(jī)不均勻分布，采集圖像時(shí)光束會(huì)在不均勻元上產(chǎn)生散射，對(duì)原來(lái)穩(wěn)定傳播的光束產(chǎn)生擾動(dòng)，使得圖像受到抖動(dòng)影響，形成運(yùn)動(dòng)模糊圖像[2?3]。在現(xiàn)實(shí)生活應(yīng)用中，大多數(shù)人都想看到高清的圖像，然而出于獲取圖像的相關(guān)設(shè)備存在一定局限性以及外界環(huán)境的干擾等問題，使人們難以捕獲高質(zhì)量的圖像，并扭曲了圖像的細(xì)節(jié)，甚至圖像會(huì)產(chǎn)生變形，導(dǎo)致圖像失去自身的使用價(jià)值[4?5]。為此對(duì)抖動(dòng)狀態(tài)下的運(yùn)動(dòng)模糊圖像進(jìn)行去噪濾波顯得尤為重要，受到廣大學(xué)者的關(guān)注，也出現(xiàn)了很多好的方法。

文獻(xiàn)[6]提出改進(jìn)權(quán)重的運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波器，在高斯加權(quán)的歐氏距離基礎(chǔ)上，結(jié)合相關(guān)系數(shù)衡量圖像鄰域間的相似性，將其應(yīng)用到圖像鄰域灰度矩陣間的相似性度量上，可更好地利用圖像鄰域間的相似性。通過對(duì)添加不同噪聲水平的圖像進(jìn)行測(cè)試，該方法存在去噪效率低的問題；文獻(xiàn)[7]提出基于二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解自帶閾值估計(jì)的方法，通過對(duì)圖像進(jìn)行BEMD分解得到二維的內(nèi)蘊(yùn)模函數(shù)子帶，利用高斯混合模型計(jì)算各子帶噪聲方差，獲得更準(zhǔn)確的閾值，通過自適應(yīng)算法分別設(shè)定各子帶閾值將噪聲濾除，但是該方法存在閾值函數(shù)變差較大的缺點(diǎn)。

針對(duì)上述問題的產(chǎn)生，提出基于最小化全變差與稀疏表示結(jié)合的抖動(dòng)狀態(tài)下運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用改進(jìn)設(shè)計(jì)的抖動(dòng)狀態(tài)下運(yùn)動(dòng)模糊濾波圖像去噪濾波器，較傳統(tǒng)的圖像去噪濾波器，其去噪濾波所需時(shí)間、效果均有一定的優(yōu)勢(shì)，實(shí)用性較強(qiáng)。

1 運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪形成問題分析

1.1 設(shè)備及環(huán)境因素影響

1.2 傳輸信道干擾影響

在分析傳輸信道干擾產(chǎn)生噪聲影響時(shí)，詳細(xì)評(píng)估閾值成為解決問題的關(guān)鍵。首先假設(shè)一個(gè)閾值[λ]求解其似然估計(jì)因數(shù)，然后利用相似然估計(jì)[λ]求得最終閾值函數(shù)，進(jìn)而獲取所設(shè)定的閾值。

綜上所述，在分析運(yùn)動(dòng)模糊圖像產(chǎn)生噪聲原因的基礎(chǔ)上，確定抖動(dòng)點(diǎn)，采用最小化全變差法構(gòu)建全變差去噪模型，并進(jìn)行加權(quán)平均，引入稀疏表示法，構(gòu)建運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波器模型，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置endprint

實(shí)驗(yàn)在軟件Matlab平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，其實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為：HP Z600 Workstation，Intel coreTM 2 DUO CPU，2.40 GHz ， 7.98 GB內(nèi)存，Windows XP 操作系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)以峰值信噪比為衡量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析，峰值信噪比是信號(hào)處理領(lǐng)域廣泛使用的衡量標(biāo)準(zhǔn)，表示一個(gè)信號(hào)最大可能功率和影響它表示精度的噪聲功率的比值，常用單位為dB。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的去噪濾波器在運(yùn)動(dòng)模糊圖像上的有效性及可行性，以二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法、局部相關(guān)系數(shù)法與改進(jìn)方法為對(duì)比，以均方誤差、去噪精度、去噪效果為對(duì)比進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，結(jié)果如圖1～圖3所示。

由圖1可知，采用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法時(shí)，其均方誤差隨著信噪比的增加，其均方誤差逐漸增加，未出現(xiàn)下降的情況，誤差較大，達(dá)到約26.5%；采用局部相關(guān)系數(shù)法時(shí)，其均方誤差雖然隨著信噪比的增加而增加，但其整體均方誤差要比二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法降低了15.8%；采用改進(jìn)方法時(shí)，其均方誤差隨著信噪比的增加而增加，但相比二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法、局部相關(guān)系數(shù)法分別降低了18.5%，7.8%，具有一定的優(yōu)勢(shì)。這主要是因?yàn)樵谶M(jìn)行去噪濾波之前，分別對(duì)成像環(huán)境產(chǎn)生的噪聲及傳輸信道產(chǎn)生的噪聲進(jìn)行分析、處理的原因。

由圖2可以看出，采用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法時(shí)，其去噪精度隨著去噪時(shí)間的增加，其去噪精度逐漸增加，單在140～200 s時(shí)趨于平穩(wěn)，約為58.3%；采用局部相關(guān)系數(shù)法時(shí)，其去噪精度雖然隨著去噪時(shí)間的增加而增加，但其整體去噪精度在40 s開始就趨于穩(wěn)定，未出現(xiàn)太大波動(dòng)，精度達(dá)到了38.9%；采用改進(jìn)方法時(shí)，其去噪精度隨著去噪時(shí)間的增加而增加，約為85.4%，相比二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法、局部相關(guān)系數(shù)法分別提高了27.1%，46.5%，具有一定的優(yōu)勢(shì)，這主要是因?yàn)樵谶M(jìn)行去噪濾波之前，分別對(duì)成像環(huán)境產(chǎn)生的噪聲及傳輸信道產(chǎn)生的噪聲進(jìn)行分析、處理的原因。

由圖3對(duì)比可知，采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波時(shí)，其濾波去噪后，雖然隨著時(shí)間的增加，信號(hào)波去噪效果有所提高，在一開始進(jìn)行濾波去噪時(shí)，其去噪效果不顯著；采用改進(jìn)濾波器進(jìn)行去噪時(shí)，其去噪效果較傳統(tǒng)濾波器去噪效果顯著，噪聲消除效果較好，信號(hào)波未出現(xiàn)雜質(zhì)粗糙的情況，具有一定優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié) 論

針對(duì)傳統(tǒng)的去噪濾波器去噪效果不佳的問題，提出并設(shè)計(jì)了基于最小化全變差與稀疏表示結(jié)合的抖動(dòng)狀態(tài)下運(yùn)動(dòng)模糊圖像去噪濾波器。經(jīng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析證明，采用改進(jìn)濾波器進(jìn)行去噪濾波，相比傳統(tǒng)濾波器，其濾波誤差降低，精度提高，效果較好，具有一定的優(yōu)勢(shì)。

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