基于高斯加权和流形的高保真彩色图像降噪

针对用矢量法对彩色图像进行降噪处理,算法复杂度较高,无法达到实时处理的问题,提出了基于改进高斯加权和自适应流形的高保真彩色图像降噪方法。首先,将彩色图像用非局部均值算法得到高维数据,使用改进的高斯内核对彩色图像进行加权计算;然后,采用抛雪球方法处理这些高维数据,以高斯距离为权值,投影每个像素点的颜色到自适应流形;接着,对流形进行平滑降维,采用迭代法实现图像平滑;最后,收集流形中的平滑值,将平滑值对所有像素进行插值,得到降噪后的图像数据。实验证明,该方法对彩色图像进行降噪处理后,能够很好地保留原图像的细节,不会掺杂周围像素的颜色,算法处理速度较快,能够达到实时处理效果,降噪效果与原算法相比峰值信噪比(PSNR)提高近2.0 dB,结构相似度提高了1百分点以上。