【图像去噪】基于混合自适应（EM 自适应）实现自适应图像去噪研究（Matlab代码实现）

 欢迎来到本博客❤️❤️

博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现

---

1 概述

图像去噪是图像处理领域中的一个重要问题，其目标是通过对图像进行处理，减少或去除图像中的噪声，提高图像质量。混合自适应（EM 自适应）是一种常用的图像去噪方法之一。

混合自适应的基本思想是将图像中的噪声和信号分离开来，并分别对其进行处理。包括以下步骤：

1. 初始估计：首先需要对图像进行一个初始估计，可以使用一些简单的滤波方法，如中值滤波器等。

2. 估计噪声模型：通过对图像进行统计分析，估计出图像中的噪声模型，如高斯噪声、椒盐噪声等。

3. 分离噪声和信号：利用估计的噪声模型，将图像中的噪声和信号分离开来，可以采用波尔兹曼机、高斯混合模型等方法。

4. 自适应滤波：对分离得到的噪声和信号分别进行自适应滤波，针对不同的噪声模型可以采用不同的滤波器，常用的有均值滤波、维纳滤波、非局部均值滤波等。

5. 重组：将滤波后的噪声和信号重组得到最终的去噪图像。

混合自适应方法能够根据图像中的噪声模型进行自适应处理，对不同类型的噪声都有较好的去除效果。然而，该方法在计算复杂度和处理时间上可能较高，并且需要提前对图像的噪声模型进行估计，对于未知噪声模型的图像去噪可能会存在一定的挑战。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的图像去噪方法。

2 运行结果

主函数代码：

clear;
close all;
addpath('code');
addpath('data/standard_images')

load GSModel_8x8_200_2M_noDC_zeromean.mat
GMM.ncomponents = GS.nmodels;
GMM.mus = GS.means;
GMM.covs = GS.covs;
GMM.weights = GS.mixweights;
clear GS;
x = im2double(imread('House256.png'));
sigmaNoise = 20/255;
y = x + sigmaNoise * randn(size(x));        % noisy test image

%%%% EPLL denoising %%%%
xEPLL = y;
for sigma = sigmaNoise * [1, 1/sqrt(4), 1/sqrt(8), 1/sqrt(16), 1/sqrt(32)]
    [xEPLL, psnr_EPLL, ssim_EPLL] = MAP_GMM(x, y, xEPLL, sigmaNoise, sigma, GMM);
end
fprintf('PSNR(EPLL) is:%.2f\n', psnr_EPLL);
fprintf('SSIM(EPLL) is:%.4f\n', ssim_EPLL);

%%%% EM adaptation using EPLL denoised image and MAP denoising with adapted GMM %%%%
xHat = xEPLL;
epsilon = 0.01;
b = randn(size(y));
n = numel(y);
xEPLL1 = y + epsilon*b;
for sigma = sigmaNoise * [1, 1/sqrt(4), 1/sqrt(8), 1/sqrt(16), 1/sqrt(32)]
    [xEPLL1, ~, ~] = MAP_GMM(x, y + epsilon*b, xEPLL1, sigmaNoise, sigma, GMM);
end
xHat1 = xEPLL1;
div = (b(:)'*(xHat1(:) - xHat(:))) / (n*epsilon);
beta_opt = (sqrt(mean((y(:) - xHat(:)).^2) - sigmaNoise^2 + 2*sigmaNoise^2*div)) / sigmaNoise;
aGMM = EM_adaptation(GMM, xEPLL, beta_opt * sigmaNoise, 1);
xAdapted_EPLL = y;
for sigma = sigmaNoise * [1, 1/sqrt(4), 1/sqrt(8), 1/sqrt(16), 1/sqrt(32)]
    [xAdapted_EPLL, psnr_adapted, ssim_adapted] = MAP_GMM(x, y, xAdapted_EPLL, sigmaNoise, sigma, aGMM);
end
fprintf('PSNR(adapted by EPLL image) is:%.2f\n', psnr_adapted);
fprintf('SSIM(adapted by EPLL image) is:%.4f\n', ssim_adapted);

return

3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1] E. Luo, S. H. Chan, and T. Q. Nguyen, "Adaptive Image Denoising by Mixture Adaptation," IEEE Trans. Image Process. 2016.
[2] S. H. Chan, E. Luo and T. Q. Nguyen, "Adaptive Patch-based Image Denoising by EM-adaptation," in Proc. IEEE Global Conf. Signal Information Process. (GlobalSIP'15), Dec. 2015.

4 Matlab代码实现