视觉显著性驱动的全景渲染图非局部降噪

作     者：韩鲁光 陈纯毅 申忠业 胡小娟 于海洋 Han Luguang;Chen Chunyi;Shen Zhongye;Hu Xiaojuan;Yu Haiyang

作者机构：长春理工大学计算机科学技术学院长春130022 

基　　金：国家自然科学基金项目(U19A2063) 吉林省科技发展计划项目(20230201080GX) 

出 版 物：《中国图象图形学报》 (Journal of Image and Graphics)

年 卷 期：2024年第29卷第4期

页      码：939-952页

摘      要：目的传统降噪方法通常忽视人眼感知因素,对不同区域的图像块都进行同等处理。当使用传统降噪算法对全景画面滤波处理时,全景画面两极区域容易产生模糊问题,尤其是通过视口观察时,该问题更加明显。针对此问题,提出一种视觉显著性驱动的蒙特卡洛渲染生成全景图非局部均值(visual saliency driven non-local means,VSD-NLM)滤波降噪算法。方法在VSD-NLM算法中首先使用全景图显著区域检测算法获取全景画面的显著区域;然后使用梯度幅值相似性偏差辅助的非局部均值(gradient magnitude similarity deviation assisted non-local means,GMSDA-NLM)滤波算法,降低显著区域的噪声;同时设计并行非局部均值(parallel non-local means,P-NLM)滤波算法,加快降噪处理速度,降低非显著区域噪声;最后利用改进的Canny算法提取梯度特征,同时结合各向异性扩散引导滤波来优化降噪结果。结果采用结构相似度(structural similarity,SSIM)和FLIP作为评价指标,来对比VSDNLM算法与非局部均值滤波算法、多特征非局部均值滤波算法以及渐进式去噪算法等其他算法的性能。实验结果表明,VSD-NLM算法的降噪结果在客观评价指标上均优于对比算法,SSIM值比其他算法平均提高14.7%,FLIP值比其他算法平均降低15.2%。在视觉效果方面,VSD-NLM算法能够减轻全景画面模糊,提升视觉感知质量。本文对GMSDA-NLM和P-NLM算法的有效性进行了实验验证,相较于非局部均值滤波算法,GMSDA-NLM算法能够有效去除噪声并保持图像细节的完整性。P-NLM算法在运行速度方面相较对比算法平均提高约6倍,与串行算法生成的图像之间的SSIM值可达到0.996。结论本文算法能够更好地用于全景图降噪,滤波效果更佳,对全景电影制作应用有重要的理论和实际意义。

主 题 词：全景图像 非局部均值滤波 梯度幅值相似性偏差(GMSD) 引导滤波 图像降噪 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.11834/jig.230254

馆 藏 号：203127444...