基于局部统计参数的复数图像降噪算法

刘 瑛，赵 岚

(华东交通大学理工学院，江西 南昌 330000)

1 引言

在实际应用中，众多的图像数据是复数形式的，即复数图像，例如干涉合成孔径雷达图像、医学中的磁共振图像等等。复数图像在传输或组成过程中，常伴有噪声的现象，对图像传输质量产生影响，最大限度地降低噪声在边缘检测、图像融合、特征提取、计算机视觉处理、图像分割与模式识别等领域有着重要的影响。图像降噪在图像预处理中应用较为广泛，其目的是提升图像的信噪复数比与质量，突显复数图像实际的期望特征，凭借图像能量与噪声在频域上分布的不同进行抑制处理，图像能量大致分布在低频区域，噪声能量往往都集中在高频区域，但图像细节能量也是分布在高频区域里的。所以图像降噪效果就取决于区分高频和低频区域，以及在降噪后图像所存在噪声数量和细节保留程度。

图像降噪问题也是信号处理邻域内的关键问题，较为传统的空域滤波存在保护信号局部特征与抑制噪声的矛盾，空域滤波就是在复数图像空间凭借着模板进行邻域操作所完成的，依靠其特征点通常能够分成两种(线性与非线性)。线性滤波器往往是基于博里叶转换，而非线性空间滤波器往往是直接对邻域进行运作。当前使用广泛的复数图像降噪算法包含中值滤波降噪、加权平均降噪算法与差值滤波降噪算法。中值滤波，对一种滑动窗口里的图像像素进行灰度排列，然后通过中值来表示中心像素初始的灰度值，这类算法省略了图像周围边缘的细节；……