一种改进的三维块匹配图像去噪算法

目的 为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声，改进三维块匹配算法，提出一种新的图像去噪算法。方法 首先，该算法将含噪声图像用图像块之间的相似性构建三维矩阵。然后，在图像块之间进行硬阈值滤波降低噪声，对图像块集合加权平均重建得到初步估计去噪图像。最后，对初步估计结果图像进行块匹配，在图像块内和图像块之间进行维纳滤波和加权中值滤波，得到最终去噪图像。结果 仿真结果表明，该算法对图像采集的常见噪声均表现出理想的去噪效果，PSNR值均大于31 dB。对比维纳滤波、中值滤波、硬阈值小波滤波，文中算法对高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声的去噪结果PSNR值为31.5334～36.6466 dB，均高于其他算法，最高差值达到12.08 dB。结论 结合中值滤波和三维块匹配算法的图像去噪算法，能够较好去除噪声图像的多种类型噪声，是一种较为优秀的去噪算法