基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法
2023-07-14 02:55:26 8
基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法，它屬於圖像處理【技術領域】，主要克服現有Bandelet域去噪方法中方向判斷不夠準確的問題。其實現過程是：(1)輸入含噪圖像；(2)對含噪圖像進行平移不變小波變換並計算小波子帶的幾何方向；(3)結合每個子塊相似塊的方向信息採用一定規則修正原始方向，從而得到修正後的幾何方向；(4)往修正後的幾何方向投影得到Bandelet係數；(5)對Bandelet係數做硬閾值收縮處理，重構得到去噪後的圖像。本發明相對於原始Bandelet域圖像去噪方法以及其它一些經典的去噪方法有一定改善。
【專利說明】基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於圖像處理【技術領域】，涉及圖像的去噪，特別涉及基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法，適用於圖像的噪聲去除。
【背景技術】
[0002]圖像噪聲的去除是圖像處理的最為基礎的，也是最為重要的核心技術。圖像在獲取和傳輸過程中，不可避免的會收到噪聲的幹擾。圖像去噪是預處理的關鍵步驟，因為圖像去噪的好壞程度決定了圖像後續處理的效果。通過合適的去噪算法來抑制噪聲，能夠為後續的處理提供更為精確的信息。去噪的目的就是在去除噪聲的同時更多的保持圖像的細節和邊緣。變換域去噪隨著小波和多尺度幾何分析方法的產生得到了越來越廣泛的應用。條帶波變換(Bandelet)做為一種新的自適應的多尺度幾何分析工具，在圖像去噪和圖像壓縮領域得到了良好的應用。多尺度幾何分析又稱後小波分析，在計算機視覺、模式識別、數學分析、統計分析等領域發揮著越來越重要的作用。
[0003]第二代Bandelet 由 E.Le.Pennec 和 S.Mallat 在 2005 年提出，並發表了』T^andletimageestimationwithmodelselection」講述了 Bandelet用於圖像去噪的相關內容。文中根據Bandelet能自適應的對圖像進行最稀疏的表示，能夠用比其他的基函數更少量的非零係數來達到相同的逼近效果，採用了 Bandelet基於全局閾值收縮去噪方法。該算法首先對圖像進行第二代Bandelet變換，得到對應Bandelet域的係數，`然後選取最優閾值對係數進行簡單的閾值收縮，對收縮後的Bandelet係數進行重構得到去噪後的圖像。
[0004]由於Bandelet變換是基於圖像邊緣的稀疏表示方法，能自適應的找到圖像本身的幾何特徵，所以方法取得了較好的效果。但是該方法中因為噪聲的加入，使得Bandelet子塊最優方向的選取存在一定誤差，尤其當噪聲較大時，噪聲對信號的淹沒，這種現象會愈加明顯。
【發明內容】
[0005]本發明的目的在於針對上述已有技術的不足，提出了基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法，在上述方法的基礎上對得到的方向進行修正，使得最優方向更加準確，進一步提聞去噪效果。
[0006]實現本發明目的的技術方案，基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法，其特徵在於:包括如下步驟:
[0007](I)輸入噪聲圖像M,對M進行三層平移不變atrou小波變換，初始變換閾值採用Τ=3 σ，子塊大小採用8*8，計算M各子帶的幾何方向G ；
[0008](2)對每個子塊方向進行修正，首先在49*49的搜索區域中根據以下歐式距離公式尋找5個相似塊，得到5個圖像塊的方向:1z K-Z Il2
[0009]?/(Ζ.Λ.ζ,
J (N1 f[0010]其中，d代表兩個圖像塊之間的歐式距離，Zxk代表以χκ為中心的圖像塊Zx代表以X為中心的圖像塊，NI代表圖像塊的大小；
[0011](3)把圖像塊所有可能的73個方向量化為0，I, 2，3，4區域，無方向對應量化區域
O。對每個子塊方向進行修正，進而得到修正後的幾何方向Gl ；
[0012](4)用Gl對M進行Bandelet變換，得到係數MB ；
[0013](5)對Bandelet係數進行全局硬閾值收縮，閾值採用Τ=3 σ ；
[0014](6)實現Bandelet逆變換重構得到去噪後的圖像Μ』。
[0015]所述步驟(3)對每個子塊方向進行修正的修正方法為:假設相似塊的個數為m，
[0016]①若分布在某量化區域的方向數目大於m/2則方向集中分布在此區域，在此區域選取對應拉格朗日函數值最小的方向做為修正方向；
[0017]②若落在所有量化區域的方向數目均小於等於m/2並且所有方向分布在3,4或5個區域，則方向分散，修正方向為O ;
[0018]③若方向數目均小於等於m/2並且分布在2個區域，若兩個區域相鄰則將兩個區域合併，並在大區域中找到拉格朗日函數值最小對應的方向作為修正方向，若分布在兩個間隔的區域，則認為發散把O做為修正方向。
[0019]本發明與現有技術相比較具有如下優點:
[0020]1.本發明通過計算中心塊鄰域中相似塊的幾何方向，為後續規則的應用提供了依據；
[0021]2.本發明按照一定規則對相似組的方向進行修正，為得到修正後的幾何性Gl提供了依據；
[0022]3.本發明通過計算得到修正後的幾何性G1，使計算出的方向更加接近真實方向，進而Bandelet化後的係數更加準確，提高了去噪的效果。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0023]圖1是本發明的流程圖；
[0024]圖2是本發明實驗輸入的三幅圖像，分別為Boat和Hill;
[0025]圖3用本發明實驗使用的添加標準差σ =25噪聲後的含噪圖，分別為Boat和Hill;
[0026]圖4用現有NL-means對輸入的三幅圖像進行去噪的結果圖；
[0027]圖5是現有的原始Bandelet全局硬閾值對輸入的三幅圖像進行去噪的結果圖；
[0028]圖6是用本發明方法對圖像進行去噪後的效果圖。
【具體實施方式】
[0029]參照圖1，本發明基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法，包括如下步驟:
[0030]步驟I，輸入含噪圖像，計算含噪圖像的幾何性G:
[0031]Ia)輸入含噪圖像；
[0032]Ib)對含噪的圖像進行三層平移不變atrou小波變換，初始變換閾值Τ=3 σ，子塊採用8*8，計算圖像的幾何性G;[0033]步驟2，根據每個子塊鄰域中相似塊的方向信息，按照一定規則修正原始方向，計算得到修正後的圖像幾何性Gl:
[0034]2a)取49*49鄰域，根據以下歐式距離公式計算塊的相似性，選取5個相似塊:
[0035]
【權利要求】
1.一種基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法，其特徵在於:包括如下步驟: (1)輸入噪聲圖像M，對M進行三層平移不變atrou小波變換，初始變換閾值採用Τ=3 σ，子塊大小採用8*8，計算M各子帶的幾何方向G ； (2)對每個子塊方向進行修正，首先在49*49的搜索區域中根據以下歐式距離公式尋找5個相似塊，得到5個圖像塊的方向:
2.根據權利要求1所述的一種基於非局部方向修正的全局條帶波變換域去噪方法，其特徵在於:所述步驟(3)對每個子塊方向進行修正的修正方法為:假設相似塊的個數為m， ①若分布在某量化區域的方向數目大於m/2則方向集中分布在此區域，在此區域選取對應拉格朗日函數值最小的方向做為修正方向； ②若落在所有量化區域的方向數目均小於等於m/2並且所有方向分布在3，4或5個區域，則方向分散，修正方向為O ; ③若方向數目均小於等於m/2並且分布在2個區域，若兩個區域相鄰則將兩個區域合併，並在大區域中找到拉格朗日函數值最小對應的方向作為修正方向，若分布在兩個間隔的區域，則認為發散把O做為修正方向。
【文檔編號】G06T5/00GK103839235SQ201410062149
【公開日】2014年6月4日 申請日期:2014年2月24日 優先權日:2014年2月24日
【發明者】鍾樺, 焦李成, 楊春豔, 王爽, 侯彪, 馬晶晶, 馬文萍 申請人:西安電子科技大學