图像降噪方法综述

Question

如题所述

Answer 1

本文旨在综述图像降噪的方法，聚焦于图像修复项目中的关键问题。本文探讨了几类主要的图片降噪技术，涵盖了从传统滤波方法到现代深度学习方法的演变。首先，介绍了一般降噪概念，即从观测值中分离出噪音，保留图像的清晰部分。算法的关键在于抓住图像的独特性质和结构，根据算法利用的不同性质，可以分为滤波类、稀疏表达类、聚类低秩类以及外部先验类等流派。

在滤波类算法中，BM3D算法尤其值得注意，它通过相似块分组、协同滤波和聚合三大步骤实现高效去噪。该算法自2007年提出后，一直被认为效果良好，至今仍是研究者经常引用的基准模型。BM3D通过利用图像的自相似性，找到与参考块相似的二维图像块，将这些相似块组合成三维群组进行协同处理，最后将处理结果聚合回原图像块的位置。

稀疏表示类算法通过分解图像信号，将信号分为干净的图像信号与噪声两部分。干净的图像信号被视为图片中的稀疏成分，通过设定稀疏表示阈值保留下来；而噪声则被视为随机且无结构的信号，因此可以从中提取干净且有结构的图像信号，去除随机噪声。其中，SVD奇异值分解方法是一种常见且有效的方法，它能将矩阵分解为左奇异向量、奇异值和右奇异向量，通过丢弃较小的奇异值重建图像，实现降噪处理。

聚类低秩方法近年来在图像处理领域广泛应用，如图像去噪、去模糊等。低秩矩阵恢复（LRMR）通过将模糊图像视为一组低维数据与噪声的组合，从而逼近退化前的清晰图像。该方法假设图像数据矩阵的秩较低，通过优化模型求解低秩矩阵，实现图像恢复。

外部先验方法则借助于其他无噪音图片的固有属性，通过外部图片创造先验条件约束图像修复过程，与深度学习中的监督和半监督学习理念相似。随着深度学习的兴起，基于深度网络的图像修复方法成为研究热点，特别是生成对抗网络（GAN）在生成低噪声图像方面的应用。

总结而言，图像降噪方法从传统滤波到现代深度学习的演进展示了技术的持续进步。不同方法依据图像的特性和结构，以独特的方式实现噪音分离，保留图像的清晰部分。随着技术的发展，未来图像降噪领域的研究将更加注重结合人工智能与传统算法，以期实现更高效、更准确的图像修复效果。