高ISO模式下JEPG图像的噪声估计与去除算法研究

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在光照欠佳或者需要拍摄高速运动的物体时,相机需要调整为高感光度(ISO)模式以拍摄更清楚的图像细节。然而,在高ISO模式下拍摄会引入大量的实际噪声,这种实际噪声并不是简单的高斯白噪声,而是一种与图像内容高度相关的噪声。传统的图像去噪算法大多都是针对于高斯白噪声或者泊松噪声模型而设计的,与拍摄过程中由复杂的成像管道产生的实际噪声并不相符,所以传统的去噪算法很难将这些噪声去除。因此,研究针对高ISO模式下拍摄的图像去噪算法具有重要意义。本文在研究实际噪声的分布特性的基础上,对传统的协同滤波算法进行改进,并探索了协同滤波与深度学习降噪算法各自的优势,开展了高ISO模式下JEPG图像的噪声估计与去除算法研究。本文的工作成果和创新点如下:1.提出基于拜耳采样模式的噪声估计方法。由于相机成像过程中的去马赛克处理过程,拍摄的JEPG图像的噪声方差图是空域相关的并且会呈现出拜耳模式(Bayer pattern)。因此,本文提出将拜耳模式的先验引入到噪声估计算法中。首先,将噪声图像按照拜耳模式进行下采样得到四幅子图;然后,对四幅子图分别进行噪声估计得到四个子图的噪声方差图;最后,通过将子图方差图上采样到原始位置,便可以得到整幅图像的噪声方差图。实验表明,所提噪声估计方法优于目前最好的图像噪声估计方法。2.提出深度融合协同滤波和卷积滤波的去噪方法。在协同滤波方面,将估计的噪声方差图和拜耳模式引入到针对高斯噪声的去噪算法三维协同滤波(CBM3D)中,使其可以处理实际噪声;在卷积滤波中,构建深度卷积神经网络进行去噪;鉴于协同滤波算法可以较好地恢复重复的结构性纹理,而卷积滤波适于去除平滑区域的噪声以及恢复不规则的纹理结构。因此本文提出利用深度神经网络融合这两种滤波结果以进一步提升去噪效果。实验结果表明,所提算法能够在彻底滤除平滑区域噪声的同时很好地保留图像的纹理信息,并且在客观评价指标上,所提算法也超过了多种高水平的去噪算法。另外,本文拍摄了多组高ISO短曝光图像与低ISO长曝光图像作为训练数据集,该数据集可以进一步促进该研究方向的发展。
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