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Matlab BM3D算法实现图像去噪
图像去噪在图像处理中是一个非常重要的问题。随着数码相机的普及和数字图像的产生,图像的噪声问题变得越来越突出。BM3D(Block Matching and 3D Filtering)算法是近年来被广泛使用的一种图像去噪算法。它不但能够有效地降低噪声,还能够保留图像细节。本文将对BM3D算法进行原理分析,并利用Matlab语言编写程序实现对图像去噪的操作。
一、BM3D算法原理
BM3D(Block Matching and 3D Filtering)算法是由Dabov等人提出的一种新型去噪算法。其基本思想是通过分块匹配和三维滤波来去除图像中的噪声。具体步骤如下:
将输入图像分成大小相等的小块,假设每个小块的大小为N×N。
对每个小块进行变换,这里采用的是离散余弦变换(DCT)。
对变换后的小块进行聚类,将与之相似的小块分为一组,并记录下每个小块的位置。
对于每一组小块,将其堆叠成一个三维矩阵。
对于每个小块,在三维矩阵中找到与之相似的小块组,这里采用的是块匹配算法(Block Matching)。假设选取K个最相似的小块组,将这K个小块组按照一定的规则组合起来形成一个新的三维矩阵。
对形成的新的三维矩阵进行三维滤波。这里采用的是硬阈值滤波,即将三维矩阵中所有绝对值小于一个预设阈值的元素置为0,其余元素保留。
将滤波后的三维矩阵重新分块,并将每个小块按照之前记录的位置还原到原始图像中。
对于重叠部分的小块进行逐像素加权平均,得到去噪后的输出图像
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