[论文解读] A Novel Directional Weighted Minimum Deviation (DWMD) Based Filter for Removal of Random Valued Impulse Noise

Jyotsna Kumar Mandal, Somnath Mukhopadhyay|arXiv (Cornell University)|Dec 14, 2012

Image and Signal Denoising Methods参考文献 6被引用 3

一句话总结

本文提出了一种新型的定向加权最小偏差（DWMD）滤波器，用于去除图像中的高密度随机值脉冲噪声（RVIN）。该方法通过计算像素与其邻域在四个方向（水平、垂直及两条对角线）上的方向差异来检测噪声像素，并采用基于最小标准偏差的滤波策略，在峰值信噪比（PSNR）、图像保真度和计算效率方面均优于现有方法，尤其在保留细线和点状细节方面表现优异。

ABSTRACT

The most median-based de noising methods works fine for restoring the images corrupted by Randomn Valued Impulse Noise with low noise level but very poor with highly corrupted images. In this paper a directional weighted minimum deviation (DWMD) based filter has been proposed for removal of high random valued impulse noise (RVIN). The proposed approach based on Standard Deviation (SD) works in two phases. The first phase detects the contaminated pixels by differencing between the test pixel and its neighbor pixels aligned with four main directions. The second phase filters only those pixels keeping others intact. The filtering scheme is based on minimum standard deviation of the four directional pixels. Extensive simulations show that the proposed filter not only provide better performance of de noising RVIN but can preserve more details features even thin lines or dots. This technique shows better performance in terms of PSNR, Image Fidelity and Computational Cost compared to the existing filters.

研究动机与目标

• 为解决基于中值的滤波器在处理高密度随机值脉冲噪声（RVIN）时的局限性。
• 开发一种噪声检测机制，以有效识别高度受损图像中的受损像素。
• 设计一种滤波策略，在去除噪声的同时保留图像细节（如细线和点状结构）。
• 与现有滤波器相比，在PSNR、图像保真度和计算成本方面实现性能提升。

提出的方法

• 该方法分为两个阶段：噪声检测与选择性滤波。
• 通过计算中心像素与其在四个主要方向（水平、垂直及两条对角线）上邻近像素之间的方向差异来执行噪声检测。
• 计算每个方向线上像素值的标准偏差（SD），以评估局部一致性。
• 将方向偏差较高的像素标记为噪声，并进行滤波处理。
• 仅对检测到的噪声像素进行替换，替换值依据四个方向中标准偏差最小的那组确定。
• 滤波器使用标准偏差最小的方向组所对应的值来替换噪声像素，从而确保局部图像结构的最小失真。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统中值滤波器相比，基于方向偏差的方法是否能提高在高度受损图像中噪声检测的准确性？
• RQ2 在方向窗口中使用标准偏差如何提升对细线和点状等精细图像细节的保留效果？
• RQ3 在RVIN去噪方面，所提出的DWMD滤波器在PSNR和图像保真度方面相较于现有滤波器的优越程度如何？
• RQ4 基于最小标准偏差的选择性滤波策略是否能在保持高去噪性能的同时降低计算成本？

主要发现

• 所提出的DWMD滤波器在高噪声密度下，PSNR值高于现有基于中值的滤波器。
• 该方法在保留细线和孤立点等精细图像特征方面，优于传统滤波器。
• 图像保真度指标表明，DWMD滤波器在保持图像结构完整性和视觉质量方面优于竞争方法。
• 由于仅对检测到的噪声像素进行滤波，计算成本低于许多现有滤波器。
• 该滤波器在各种噪声水平下均表现出鲁棒性能，且去噪质量持续提升。
• 使用方向标准偏差可更准确地识别脉冲噪声，尤其在复杂纹理区域表现更优。