3种去噪方法

资 源 简 介

3种去噪方法

详 情 说 明

图像去噪是计算机视觉和图像处理中的基础任务，旨在从受噪声污染的观测中恢复出清晰图像。以下是三种经典方法的原理分析：

贝叶斯最小二乘 (Bayesian Least Squares) 基于统计建模思想，将图像和噪声视为随机变量，通过最小化均方误差估计原始信号。其核心是利用先验概率分布（如高斯模型）描述图像特征，结合观测数据的似然函数，通过贝叶斯定理推导后验估计。适合处理加性高斯噪声，但对复杂噪声鲁棒性较弱。

BM3D (Block-Matching 3D) 通过块匹配和协同滤波实现： 分组阶段：在图像中寻找相似图像块，组成3D矩阵。 协同滤波：对3D组进行变换域（如DCT）阈值处理，抑制噪声分量。 优势在于利用非局部相似性，尤其对高噪声场景有效，但计算复杂度较高。

非局部均值 (Non-local Means) 突破传统局部滤波思路，利用图像全局相似性：计算每个像素点时，加权平均所有与其邻域结构相似的像素值。权重由高斯加权的邻域差异决定，有效保留纹理细节，但对参数（如搜索窗口大小）敏感。

方法对比： 贝叶斯方法适合理论分析但依赖先验假设； BM3D在PSNR指标上表现优异，适合静态图像； 非局部均值更灵活，适用于保留复杂结构。实际应用中常需权衡效果与计算效率。