OpenCV如何實現圖像去噪算法

今天小編給大家分享一下OpenCV如何實現圖像去噪算法的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

一、函數參考

1、Primal-dual算法

Primal-dual algorithm是一種用于解決特殊類型的變分問題的算法（即找到一個函數來最小化一些泛函）。

特別是由于圖像去噪可以看作是變分問題，因此可以使用原始對偶算法進行去噪，這正是該算法所實現的。

cv::denoise_TVL1 (const std::vector< Mat > &observations, Mat &result, double lambda=1.0, int niters=30)

2、非局部均值去噪算法

使用非局部均值去噪算法，該方法基于一個簡單的原理：將像素的顏色替換為相似像素顏色的平均值。 但是與給定像素最相似的像素根本沒有理由靠近。 因此，掃描圖像的大部分以尋找真正類似于想要去噪的像素的所有像素是合法的。執行圖像去噪，并進行了多種計算優化。 噪聲預期為高斯白噪聲。

cv::cuda::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null())
cv::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
cv::fastNlMeansDenoising (InputArray src, OutputArray dst, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int

針對彩色圖像的 fastNlMeansDenoising 函數。

cv::cuda::fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h_luminance, float photo_render, int search_window=21, int block_size=7, Stream &stream=Stream::Null()) 
cv::fastNlMeansDenoisingColored (InputArray src, OutputArray dst, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)

針對圖像序列的 fastNlMeansDenoising 函數。

cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, float hColor=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
 
cv::fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, float h=3, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21)
 
cv::fastNlMeansDenoisingMulti (InputArrayOfArrays srcImgs, OutputArray dst, int imgToDenoiseIndex, int temporalWindowSize, const std::vector< float > &h, int templateWindowSize=7, int searchWindowSize=21, int normType=NORM_L2)

執行純非局部方法去噪，沒有任何簡化，因此速度不快。

cv::cuda::nonLocalMeans (InputArray src, OutputArray dst, float h, int search_window=21, int block_size=7, int borderMode=BORDER_DEFAULT, Stream &stream=Stream::Null())

三、OpenCV源碼

1、源碼路徑

opencv\modules\photo\src\denoise_tvl1.cpp

2、源碼代碼

#include "precomp.hpp"
#include <vector>
#include <algorithm>
 
#define ABSCLIP(val,threshold) MIN(MAX((val),-(threshold)),(threshold))
 
namespace cv{
    class AddFloatToCharScaled{
        public:
            AddFloatToCharScaled(double scale):_scale(scale){}
            inline double operator()(double a,uchar b){
                return a+_scale*((double)b);
            }
        private:
            double _scale;
    };
    using std::transform;
    void denoise_TVL1(const std::vector<Mat>& observations,Mat& result, double lambda, int niters){
        CV_Assert(observations.size()>0 && niters>0 && lambda>0);
        const double L2 = 8.0, tau = 0.02, sigma = 1./(L2*tau), theta = 1.0;
        double clambda = (double)lambda;
        double s=0;
        const int workdepth = CV_64F;
        int i, x, y, rows=observations[0].rows, cols=observations[0].cols,count;
        for(i=1;i<(int)observations.size();i++){
            CV_Assert(observations[i].rows==rows && observations[i].cols==cols);
        }
        Mat X, P = Mat::zeros(rows, cols, CV_MAKETYPE(workdepth, 2));
        observations[0].convertTo(X, workdepth, 1./255);
        std::vector< Mat_<double> > Rs(observations.size());
        for(count=0;count<(int)Rs.size();count++){
            Rs[count]=Mat::zeros(rows,cols,workdepth);
        }
        for( i = 0; i < niters; i++ )
        {
            double currsigma = i == 0 ? 1 + sigma : sigma;
            // P_ = P + sigma*nabla(X)
            // P(x,y) = P_(x,y)/max(||P(x,y)||,1)
            for( y = 0; y < rows; y++ )
            {
                const double* x_curr = X.ptr<double>(y);
                const double* x_next = X.ptr<double>(std::min(y+1, rows-1));
                Point2d* p_curr = P.ptr<Point2d>(y);
                double dx, dy, m;
                for( x = 0; x < cols-1; x++ )
                {
                    dx = (x_curr[x+1] - x_curr[x])*currsigma + p_curr[x].x;
                    dy = (x_next[x] - x_curr[x])*currsigma + p_curr[x].y;
                    m = 1.0/std::max(std::sqrt(dx*dx + dy*dy), 1.0);
                    p_curr[x].x = dx*m;
                    p_curr[x].y = dy*m;
                }
                dy = (x_next[x] - x_curr[x])*currsigma + p_curr[x].y;
                m = 1.0/std::max(std::abs(dy), 1.0);
                p_curr[x].x = 0.0;
                p_curr[x].y = dy*m;
            }
            //Rs = clip(Rs + sigma*(X-imgs), -clambda, clambda)
            for(count=0;count<(int)Rs.size();count++){
                transform<MatIterator_<double>,MatConstIterator_<uchar>,MatIterator_<double>,AddFloatToCharScaled>(
                        Rs[count].begin(),Rs[count].end(),observations[count].begin<uchar>(),
                        Rs[count].begin(),AddFloatToCharScaled(-sigma/255.0));
                Rs[count]+=sigma*X;
                min(Rs[count],clambda,Rs[count]);
                max(Rs[count],-clambda,Rs[count]);
            }
            for( y = 0; y < rows; y++ )
            {
                double* x_curr = X.ptr<double>(y);
                const Point2d* p_curr = P.ptr<Point2d>(y);
                const Point2d* p_prev = P.ptr<Point2d>(std::max(y - 1, 0));
                // X1 = X + tau*(-nablaT(P))
                x = 0;
                s=0.0;
                for(count=0;count<(int)Rs.size();count++){
                    s=s+Rs[count](y,x);
                }
                double x_new = x_curr[x] + tau*(p_curr[x].y - p_prev[x].y)-tau*s;
                    // X = X2 + theta*(X2 - X)
                x_curr[x] = x_new + theta*(x_new - x_curr[x]);
                for(x = 1; x < cols; x++ )
                {
                    s=0.0;
                    for(count=0;count<(int)Rs.size();count++){
                        s+=Rs[count](y,x);
                    }
                        // X1 = X + tau*(-nablaT(P))
                    x_new = x_curr[x] + tau*(p_curr[x].x - p_curr[x-1].x + p_curr[x].y - p_prev[x].y)-tau*s;
                        // X = X2 + theta*(X2 - X)
                    x_curr[x] = x_new + theta*(x_new - x_curr[x]);
                }
            }
        }
        result.create(X.rows,X.cols,CV_8U);
        X.convertTo(result, CV_8U, 255);
    }
}

四、效果圖像示例

原圖

denoise_TVL1 

以上就是“OpenCV如何實現圖像去噪算法”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。