基于BM3D的钢板表面图像自适应去噪方法

杨义; 李毅波; 马逐曦; 陈峰宇; 黄前斌

doi:10.37188/OPE.20223020.2510

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基于BM3D的钢板表面图像自适应去噪方法

信息科学 | 更新时间：2026-09-12

- 基于BM3D的钢板表面图像自适应去噪方法
- Adaptive denoising method of steel plate surface image based on BM3D
- 光学精密工程 2022年30卷第20期页码：2510-2522
- 作者机构：
  
  中南大学轻合金研究院，湖南长沙 410083
- 作者简介：
  
  杨义（1998-），男，湖南岳阳人，硕士研究生，2016年于湖南城市学院获得学士学位，主要从事机器视觉和图像去噪等方面的研究。E-mail： yangyi2ff@qq.com
  李毅波（1981-），男，湖南湘潭人，教授、博士生导师。2006年、2013年于中南大学分别获得硕士、博士学位，主要从事机械系统与制造工艺过程的数字孪生、轻质混杂材料-结构的设计制造一体化、基于机器视觉的板形与表面缺陷检测方向的研究。E-mail： yibo.li@csu.edu.cn
- 基金信息：
  
  广西壮族自治区第八批特聘专家项目(桂人才通字〔2019〕13号)
- DOI：10.37188/OPE.20223020.2510
  中图分类号： TP391.4
- 收稿：2022-02-21，
  
  修回：2022-04-08，
  
  纸质出版：2022-10-25
- 稿件说明：
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杨义,李毅波,马逐曦等.基于BM3D的钢板表面图像自适应去噪方法[J].光学精密工程,2022,30(20):2510-2522.

YANG Yi,LI Yibo,MA Zhuxi,et al.Adaptive denoising method of steel plate surface image based on BM3D[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(20):2510-2522.
杨义,李毅波,马逐曦等.基于BM3D的钢板表面图像自适应去噪方法[J].光学精密工程,2022,30(20):2510-2522. DOI： 10.37188/OPE.20223020.2510.

YANG Yi,LI Yibo,MA Zhuxi,et al.Adaptive denoising method of steel plate surface image based on BM3D[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(20):2510-2522. DOI： 10.37188/OPE.20223020.2510.

摘要

为了解决传统BM3D算法的距离阈值选取无法自适应去除钢板图像中的噪声以改善图像质量的问题，提出了一种基于噪声估计和阈值函数的自适应BM3D去噪算法（TFBM3D）。先采用网格搜索法得到不同钢板缺陷图像在不同噪声强度下基础估计和最终估计的最佳阈值，再通过对比不同函数的拟合效果，最终确定基础估计的二次曲线阈值函数和最终估计的四次多项式阈值函数，并将噪声估计作为新算法前处理阶段。最后将新BM3D算法、原BM3D算法以及一些其他最新的去噪算法进行比较，试验结果表明，该算法在复原缺陷图像边缘和细节纹理上效果显著，在噪声标准差为30的条件下各缺陷图片去噪效果的PSNR值在33 dB以上、SSIM值在0.85以上，且残余图像中残余的存留细节更少，本文算法优于其他算法。

Abstract

An adaptive block-matching and 3D-filtering denoising （BM3D） algorithm based on noise estimation and a threshold function is proposed to solve the problem of the distance threshold selection of the traditional BM3D algorithm not being adaptive and to improve the image quality by removing noise in steel plate images. First， the grid search method is used to obtain different plate defect images under different noise-intensity-based estimations and the final estimate for the best threshold value. Subsequently， the different function fitting effects are compared， and the estimated quadratic curve threshold function and the final estimate of four polynomial threshold functions are determined. Moreover， noise estimation is performed for the new algorithm processing phase. Finally， the new BM3D algorithm is compared with the original BM3D algorithm and other latest denoising algorithms. Experiments show that the algorithm has excellent performance in restoring the edge and detail textures of defective images. Under noise with a standard deviation of 30， the peak signal-to-noise ratio and structural similarity value of the denoising effect of each defective image are above 33 dB and 0.85， respectively. Moreover， the residual details in the residual image are reduced and are better than those achieved by applying other algorithms.

关键词

Keywords

references

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