何曉菊
摘 要： 針對抖動狀態下的運動模糊圖像去噪濾波一直存在效果不佳、誤差大的問題，提出並設計了基於最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態下運動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運動模糊圖像產生噪聲的原因進行分析，確定抖動點，採用最小化全變差法構建全變差去噪模型，並進行加權平均，引入稀疏表示法構建運動模糊圖像去噪濾波器模型，達到抖動狀態下運動模糊圖像去噪濾波器設計的目的。實驗結果表明，採用改進去噪濾波器，相比傳統的去噪濾波器其去噪濾波誤差、效率等均有一定的優勢。
關鍵詞： 抖動狀態； 運動模糊圖像； 圖像去噪； 濾波器設計
中圖分類號： TN919.85?34 文獻標識碼： A 文章編號： 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
隨著計算機技術應用領域的不斷拓展[1]，由於大氣湍流中折射率的隨機不均勻分布，採集圖像時光束會在不均勻元上產生散射，對原來穩定傳播的光束產生擾動，使得圖像受到抖動影響，形成運動模糊圖像[2?3]。在現實生活應用中，大多數人都想看到高清的圖像，然而出於獲取圖像的相關設備存在一定局限性以及外界環境的干擾等問題，使人們難以捕獲高質量的圖像，並扭曲了圖像的細節，甚至圖像會產生變形，導致圖像失去自身的使用價值[4?5]。為此對抖動狀態下的運動模糊圖像進行去噪濾波顯得尤為重要，受到廣大學者的關注，也出現了很多好的方法。
文獻[6]提出改進權重的運動模糊圖像去噪濾波器，在高斯加權的歐氏距離基礎上，結合相關係數衡量圖像鄰域間的相似性，將其應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。通過對添加不同噪聲水平的圖像進行測試，該方法存在去噪效率低的問題；文獻[7]提出基於二維經驗模態分解自帶閾值估計的方法，通過對圖像進行BEMD分解得到二維的內蘊模函數子帶，利用高斯混合模型計算各子帶噪聲方差，獲得更準確的閾值，通過自適應算法分別設定各子帶閾值將噪聲濾除，但是該方法存在閾值函數變差較大的缺點。
針對上述問題的產生，提出基於最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態下運動模糊圖像去噪濾波算法，實驗結果表明，採用改進設計的抖動狀態下運動模糊濾波圖像去噪濾波器，較傳統的圖像去噪濾波器，其去噪濾波所需時間、效果均有一定的優勢，實用性較強。
1 運動模糊圖像去噪形成問題分析
1.1 設備及環境因素影響
1.2 傳輸信道干擾影響
在分析傳輸信道干擾產生噪聲影響時，詳細評估閾值成為解決問題的關鍵。首先假設一個閾值[λ]求解其似然估計因數，然後利用相似然估計[λ]求得最終閾值函數，進而獲取所設定的閾值。
綜上所述，在分析運動模糊圖像產生噪聲原因的基礎上，確定抖動點，採用最小化全變差法構建全變差去噪模型，並進行加權平均，引入稀疏表示法，構建運動模糊圖像去噪濾波器模型，並進行實驗對比分析。
3 實驗結果分析
3.1 實驗環境設置
實驗在軟體Matlab平台上進行實驗分析，其實驗平台為：HP Z600 Workstation，Intel coreTM 2 DUO CPU，2.40 GHz ， 7.98 GB內存，Windows XP 作業系統。實驗以峰值信噪比為衡量標準進行分析，峰值信噪比是信號處理領域廣泛使用的衡量標準，表示一個信號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 實驗結果分析
為了驗證設計的去噪濾波器在運動模糊圖像上的有效性及可行性，以二維經驗模態分解法、局部相關係數法與改進方法為對比，以均方誤差、去噪精度、去噪效果為對比進行實驗分析，結果如圖1～圖3所示。
由圖1可知，採用二維經驗模態分解法時，其均方誤差隨著信噪比的增加，其均方誤差逐漸增加，未出現下降的情況，誤差較大，達到約26.5%；採用局部相關係數法時，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驗模態分解法降低了15.8%；採用改進方法時，其均方誤差隨著信噪比的增加而增加，但相比二維經驗模態分解法、局部相關係數法分別降低了18.5%，7.8%，具有一定的優勢。這主要是因為在進行去噪濾波之前，分別對成像環境產生的噪聲及傳輸信道產生的噪聲進行分析、處理的原因。
由圖2可以看出，採用二維經驗模態分解法時，其去噪精度隨著去噪時間的增加，其去噪精度逐漸增加，單在140～200 s時趨於平穩，約為58.3%；採用局部相關係數法時，其去噪精度雖然隨著去噪時間的增加而增加，但其整體去噪精度在40 s開始就趨於穩定，未出現太大波動，精度達到了38.9%；採用改進方法時，其去噪精度隨著去噪時間的增加而增加，約為85.4%，相比二維經驗模態分解法、局部相關係數法分別提高了27.1%，46.5%，具有一定的優勢，這主要是因為在進行去噪濾波之前，分別對成像環境產生的噪聲及傳輸信道產生的噪聲進行分析、處理的原因。
由圖3對比可知，採用傳統方法進行運動模糊圖像去噪濾波時，其濾波去噪後，雖然隨著時間的增加，信號波去噪效果有所提高，在一開始進行濾波去噪時，其去噪效果不顯著；採用改進濾波器進行去噪時，其去噪效果較傳統濾波器去噪效果顯著，噪聲消除效果較好，信號波未出現雜質粗糙的情況，具有一定優勢。
4 結 論
針對傳統的去噪濾波器去噪效果不佳的問題，提出並設計了基於最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態下運動模糊圖像去噪濾波器。經實驗對比分析證明，採用改進濾波器進行去噪濾波，相比傳統濾波器，其濾波誤差降低，精度提高，效果較好，具有一定的優勢。
參考文獻
[1] 寧陽，張雲峰，何軍，等.基於有理函數的遙感水體污染圖像的自適應插值[J].濟南大學學報（自然科學版），2016（2）：111?117.
[2] 張海鋒，胡春海.同態濾波與中值濾波相融合的散斑噪聲污染圖像恢復[J].雷射雜誌，2016（4）：77?79.
[3] 王傑飛，劉潔瑜，沈強，等.基於噪聲檢測的雷射光斑圖像去噪方法[J].計算機應用，2014，34（z2）：302?304.
[4] 許廷發，蘇暢，羅璇，等.基於梯度和小波變換的水下距離選通圖像去噪[J].中國光學，2016，9（3）：301?311.
[5] 喬鬧生，張奮.廣義全變分與巴特沃斯高通濾波融合圖像去噪[J].計算機工程與應用，2014，50（19）：20?22.
[6] 李秋妮，晁愛農，史德琴，等.一種新的小波半軟閾值圖像去噪方法[J].計算機工程與科學，2014，36（8）：1566?1570.
[7] 趙慶平，陳得寶，姜恩華，等.一種改進權重的非局部均值圖像去噪算法[J].電子測量與儀器學報，2014，28（3）：334?339.
[8] 張寶華，劉鶴.採用子帶分量閾值估計的紅外圖像去噪方法[J].中國雷射，2014，41（8）：224?231.
[9] 李艷曉，張磊，張紅剛，等.基於雙CCD探測的外場高精度雷射光斑測試技術[J].紅外與雷射工程，2015，44（1）：59?64.
[10] 吳澤楷，李恭強，王文濤，等.基於改進圓擬合算法的雷射光斑中心檢測[J].雷射與紅外，2016，46（3）：346?350.
[11] 高世傑，盛磊，李一芒，等.基於多圖像傳感器的雷射光斑採集與處理系統設計[J].傳感器與微系統，2015，34（11）：92?95.
摘 要： 針對抖動狀態下的運動模糊圖像去噪濾波一直存在效果不佳、誤差大的問題，提出並設計了基於最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態下運動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運動模糊圖像產生噪聲的原因進行分析，確定抖動點，採用最小化全變差法構建全變差去噪模型，並進行加權平均，引入稀疏表示法構建運動模糊圖像去噪濾波器模型，達到抖動狀態下運動模糊圖像去噪濾波器設計的目的。實驗結果表明，採用改進去噪濾波器，相比傳統的去噪濾波器其去噪濾波誤差、效率等均有一定的優勢。
關鍵詞： 抖動狀態； 運動模糊圖像； 圖像去噪； 濾波器設計
中圖分類號： TN919.85?34 文獻標識碼： A 文章編號： 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
隨著計算機技術應用領域的不斷拓展[1]，由於大氣湍流中折射率的隨機不均勻分布，採集圖像時光束會在不均勻元上產生散射，對原來穩定傳播的光束產生擾動，使得圖像受到抖動影響，形成運動模糊圖像[2?3]。在現實生活應用中，大多數人都想看到高清的圖像，然而出於獲取圖像的相關設備存在一定局限性以及外界環境的干擾等問題，使人們難以捕獲高質量的圖像，並扭曲了圖像的細節，甚至圖像會產生變形，導致圖像失去自身的使用價值[4?5]。為此對抖動狀態下的運動模糊圖像進行去噪濾波顯得尤為重要，受到廣大學者的關注，也出現了很多好的方法。
文獻[6]提出改進權重的運動模糊圖像去噪濾波器，在高斯加權的歐氏距離基礎上，結合相關係數衡量圖像鄰域間的相似性，將其應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。通過對添加不同噪聲水平的圖像進行測試，該方法存在去噪效率低的問題；文獻[7]提出基於二維經驗模態分解自帶閾值估計的方法，通過對圖像進行BEMD分解得到二維的內蘊模函數子帶，利用高斯混合模型計算各子帶噪聲方差，獲得更準確的閾值，通過自適應算法分別設定各子帶閾值將噪聲濾除，但是該方法存在閾值函數變差較大的缺點。
針對上述問題的產生，提出基於最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態下運動模糊圖像去噪濾波算法，實驗結果表明，採用改進設計的抖動狀態下運動模糊濾波圖像去噪濾波器，較傳統的圖像去噪濾波器，其去噪濾波所需時間、效果均有一定的優勢，實用性較強。
1 運動模糊圖像去噪形成問題分析
1.1 設備及環境因素影響
1.2 傳輸信道干擾影響
在分析傳輸信道干擾產生噪聲影響時，詳細評估閾值成為解決問題的關鍵。首先假設一個閾值[λ]求解其似然估計因數，然後利用相似然估計[λ]求得最終閾值函數，進而獲取所設定的閾值。
綜上所述，在分析運動模糊圖像產生噪聲原因的基礎上，確定抖動點，採用最小化全變差法構建全變差去噪模型，並進行加權平均，引入稀疏表示法，構建運動模糊圖像去噪濾波器模型，並進行實驗對比分析。
3 實驗結果分析
3.1 實驗環境設置
實驗在軟體Matlab平台上進行實驗分析，其實驗平台為：HP Z600 Workstation，Intel coreTM 2 DUO CPU，2.40 GHz ， 7.98 GB內存，Windows XP 作業系統。實驗以峰值信噪比為衡量標準進行分析，峰值信噪比是信號處理領域廣泛使用的衡量標準，表示一個信號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 實驗結果分析
為了驗證設計的去噪濾波器在運動模糊圖像上的有效性及可行性，以二維經驗模態分解法、局部相關係數法與改進方法為對比，以均方誤差、去噪精度、去噪效果為對比進行實驗分析，結果如圖1～圖3所示。
由圖1可知，採用二維經驗模態分解法時，其均方誤差隨著信噪比的增加，其均方誤差逐漸增加，未出現下降的情況，誤差較大，達到約26.5%；採用局部相關係數法時，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驗模態分解法降低了15.8%；採用改進方法時，其均方誤差隨著信噪比的增加而增加，但相比二維經驗模態分解法、局部相關係數法分別降低了18.5%，7.8%，具有一定的優勢。這主要是因為在進行去噪濾波之前，分別對成像環境產生的噪聲及傳輸信道產生的噪聲進行分析、處理的原因。
由圖2可以看出，採用二維經驗模態分解法時，其去噪精度隨著去噪時間的增加，其去噪精度逐漸增加，單在140～200 s時趨於平穩，約為58.3%；採用局部相關係數法時，其去噪精度雖然隨著去噪時間的增加而增加，但其整體去噪精度在40 s開始就趨於穩定，未出現太大波動，精度達到了38.9%；採用改進方法時，其去噪精度隨著去噪時間的增加而增加，約為85.4%，相比二維經驗模態分解法、局部相關係數法分別提高了27.1%，46.5%，具有一定的優勢，這主要是因為在進行去噪濾波之前，分別對成像環境產生的噪聲及傳輸信道產生的噪聲進行分析、處理的原因。
由圖3對比可知，採用傳統方法進行運動模糊圖像去噪濾波時，其濾波去噪後，雖然隨著時間的增加，信號波去噪效果有所提高，在一開始進行濾波去噪時，其去噪效果不顯著；採用改進濾波器進行去噪時，其去噪效果較傳統濾波器去噪效果顯著，噪聲消除效果較好，信號波未出現雜質粗糙的情況，具有一定優勢。
4 結 論
針對傳統的去噪濾波器去噪效果不佳的問題，提出並設計了基於最小化全變差與稀疏表示結合的抖動狀態下運動模糊圖像去噪濾波器。經實驗對比分析證明，採用改進濾波器進行去噪濾波，相比傳統濾波器，其濾波誤差降低，精度提高，效果較好，具有一定的優勢。
參考文獻
[1] 寧陽，張雲峰，何軍，等.基於有理函數的遙感水體污染圖像的自適應插值[J].濟南大學學報（自然科學版），2016（2）：111?117.
[2] 張海鋒，胡春海.同態濾波與中值濾波相融合的散斑噪聲污染圖像恢復[J].雷射雜誌，2016（4）：77?79.
[3] 王傑飛，劉潔瑜，沈強，等.基於噪聲檢測的雷射光斑圖像去噪方法[J].計算機應用，2014，34（z2）：302?304.
[4] 許廷發，蘇暢，羅璇，等.基於梯度和小波變換的水下距離選通圖像去噪[J].中國光學，2016，9（3）：301?311.
[5] 喬鬧生，張奮.廣義全變分與巴特沃斯高通濾波融合圖像去噪[J].計算機工程與應用，2014，50（19）：20?22.
[6] 李秋妮，晁愛農，史德琴，等.一種新的小波半軟閾值圖像去噪方法[J].計算機工程與科學，2014，36（8）：1566?1570.
[7] 趙慶平，陳得寶，姜恩華，等.一種改進權重的非局部均值圖像去噪算法[J].電子測量與儀器學報，2014，28（3）：334?339.
[8] 張寶華，劉鶴.採用子帶分量閾值估計的紅外圖像去噪方法[J].中國雷射，2014，41（8）：224?231.
[9] 李艷曉，張磊，張紅剛，等.基於雙CCD探測的外場高精度雷射光斑測試技術[J].紅外與雷射工程，2015，44（1）：59?64.
[10] 吳澤楷，李恭強，王文濤，等.基於改進圓擬合算法的雷射光斑中心檢測[J].雷射與紅外，2016，46（3）：346?350.
[11] 高世傑，盛磊，李一芒，等.基於多圖像傳感器的雷射光斑採集與處理系統設計[J].傳感器與微系統，2015，34（11）：92?95.
收藏