余瑞艳

（长江大学 一年级教学工作部，湖北 荆州 434020）

基于方向信息测度的非局部正则化图像去噪方法

余瑞艳

（长江大学 一年级教学工作部，湖北 荆州 434020）

针对非局部正则化在图像去噪过程中计算复杂度高、复原速度慢的问题，基于方向信息测度提出了改进的非局部正则化方法.在图像的边缘轮廓区域使用保边性能较好的非局部正则化方法，而在图像的平坦区域使用各向异性全变差模型，且该全变差模型由基于Bregman迭代正则化方法的快速迭代算法进行求解.实验结果表明：基于方向信息测度的非局部正则化方法在快速消除图像噪声的同时，能有效地保留图像的边缘和纹理等结构信息.

非局部正则化；全变差；方向信息测度；Bregman迭代正则化

图像去噪是图像处理领域中一个经久不衰的研究问题，是正确学习、识别图像信息和进一步处理图像的必要保证.基于扩散偏微分方程（partial differential equations，PDEs）和极小化能量泛函（energy functional，EF）的方法是当前数学图像处理领域中最具代表性的2种研究范式［1］，其中最为典型的是图像去噪的perona-malik（PM）扩散模型［2］和全变差（total variation，TV）模型［3-4］.但基于PDEs和EF 构建的数学模型不完全符合图像处理的形态学原则，使得复原图像的细节结构和纹理特征会有所损失，影响了图像去噪的质量.2005年Buades等人在双边滤波算法的基础上提出了非局部正则化（non local regularization，NL）图像去噪算法［5］，充分利用了图像的自相似性与结构信息的冗余性，是对传统图像去噪算法的重要革新［6］，在一定程度……