一種基于可控核的雙幾何非局部均值圖像去噪方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙幾何的非局部均值圖像去噪方法，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程是：(1)輸入含噪的自然圖像；(2)在含噪圖像中，分別計(jì)算以當(dāng)前像素點(diǎn)i為中心的局部分析窗wi和搜索區(qū)域Si內(nèi)的權(quán)重矩陣和(3)利用新的權(quán)重公式計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)i與其搜尋區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)j的相似性，得到搜尋區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的權(quán)值；(4)根據(jù)計(jì)算出的搜尋區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)的權(quán)值，對(duì)搜尋區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均，得到當(dāng)前像素點(diǎn)修正后的灰度值；(5)用修正后像素點(diǎn)的灰度值取代輸入的含噪圖像中像素點(diǎn)的灰度值，得到去噪后的圖像。本發(fā)明的去噪效果比原始非局部方法更好，能夠利用圖像的幾何結(jié)構(gòu)信息，可以更好地在去除噪聲的同時(shí)保持自然圖像的邊緣和紋理等細(xì)節(jié)，可用于對(duì)自然圖像的去噪處理。
【專(zhuān)利說(shuō)明】—種基于可控核的雙幾何非局部均值圖像去噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于可控核的雙幾何非局部均值圖像去噪方法?！颈尘凹夹g(shù)】
[0002]由于成像設(shè)備和成像條件等因素的影響，數(shù)字圖像在產(chǎn)生、存儲(chǔ)和傳輸?shù)冗^(guò)程中不可避免的受到各種噪聲的干擾，一般來(lái)說(shuō)，現(xiàn)實(shí)中的圖像都是含有噪聲的，降質(zhì)圖像不能真實(shí)反映景物，影響圖像的視覺(jué)效果，甚至妨礙人們的正常識(shí)別。此外圖像去噪是很多圖像處理任務(wù)的預(yù)處理步驟，它的好壞直接關(guān)系到后續(xù)處理的效果，因此圖像去噪在圖像處理領(lǐng)域占據(jù)著舉足輕重的地位，成為該領(lǐng)域最基本的技術(shù)之一。圖像處理中絕大多數(shù)的噪聲都可近似認(rèn)為是均值為零，標(biāo)準(zhǔn)差不同的高斯白噪聲，因此去除圖像中的高斯白噪聲成為圖像去噪應(yīng)用中一個(gè)重要的研究方向。
[0003]按照?qǐng)D像處理域的不同，圖像去噪方法一般分為空間域?yàn)V波方法和變換域?yàn)V波方法。傳統(tǒng)空域?yàn)V波法中比較經(jīng)典的方法包括均值濾波、中值濾波、雙邊濾波等，這些方法的共同特點(diǎn)是利用局部窗口內(nèi)像素灰度值的連續(xù)性對(duì)當(dāng)前像素的灰度進(jìn)行調(diào)整。它們的缺點(diǎn)是在去除噪聲的同時(shí)，模糊了圖像的邊緣、紋理等細(xì)節(jié)信息。變換域?yàn)V波方法中比較成熟的是小波去噪，但是由于它缺少方向選擇性，不適宜表示圖像的邊緣、輪廓等線(xiàn)狀奇異性的結(jié)構(gòu)特征，為此，多尺度幾何分析方法應(yīng)運(yùn)而生，如Contourlet變換，Curvelet變換，Ridgelet變換等。
[0004]非局部均值去噪方法屬于一種空間域?yàn)V波方法，它充分挖掘了圖像的非局部相似性，它的實(shí)現(xiàn)是以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心取一定大小的窗口，在整幅圖像內(nèi)尋找與其相似的窗口，以窗口之間的相似性作為權(quán)值進(jìn)行加權(quán)平均來(lái)獲得去噪圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；但其實(shí)際處理圖像塊相似性計(jì)算不準(zhǔn)確，在去除噪聲的同時(shí)濾除的部分圖像幾何結(jié)構(gòu)?目息，圖像去噪效果不聞。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于克服非局部均值去噪方法中圖像塊相似性計(jì)算不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出一種基于可控核的雙幾何非局部均值圖像去噪方法，以減少非局部均值去噪方法在去除噪聲的同時(shí)濾除的部分圖像幾何結(jié)構(gòu)信息，提高圖像去噪效果。
[0006]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于可控核的雙幾何非局部均值圖像去噪方法，包括如下步驟:
[0007](1)輸入待去噪的含噪圖像Y，其中Y = X+N, X是原始干凈圖像，N是均值為零標(biāo)準(zhǔn)差為σ的高斯白噪聲；
[0008](2)在含噪圖像Y中，分別計(jì)算局部分析窗Wi和搜索區(qū)域Si內(nèi)的權(quán)重矩陣W,f"和W/'，其中力和Si是以像素點(diǎn)i為中心大小分別為9X9和17X17的方形窗口 ；[0009](3)利用如下公式對(duì)含噪圖像Y中待估計(jì)像素點(diǎn)i與其搜索區(qū)域Si內(nèi)像素點(diǎn)j之間的權(quán)值進(jìn)行計(jì)算，得到搜索區(qū)域Si內(nèi)所有像素點(diǎn)的權(quán)值；
【權(quán)利要求】
1.一種基于可控核的雙幾何非局部均值圖像去噪方法，包括如下步驟: (1)輸入待去噪的含噪圖像Y，其中Y= X+N，X是原始干凈圖像，N是均值為零標(biāo)準(zhǔn)差為σ的聞斯白噪聲； (2)在含噪圖像Y中，分別計(jì)算局部分析窗&和搜索區(qū)域Si內(nèi)的權(quán)重矩陣W/廣和w；rr， 其中Wi和Si是以像素點(diǎn)i為中心大小分別為9X9和17X17的方形窗口 ； (3)利用如下公式對(duì)含噪圖像Y中待估計(jì)像素點(diǎn)i與其搜索區(qū)域Si內(nèi)像素點(diǎn)j之間的權(quán)值進(jìn)行計(jì)算，得到搜索區(qū)域Si內(nèi)所有像素點(diǎn)的權(quán)值；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于可控核的雙幾何非局部均值圖像去噪方法，其中所述步驟 (2)，按如下步驟進(jìn)行: (2a)計(jì)算含噪圖像Y的梯度矩陣G，并取出局部分析窗Wi內(nèi)的局部梯度矩陣Gi，并對(duì)

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【文檔編號(hào)】G06T5/00GK103839234SQ201410060377
【公開(kāi)日】2014年6月4日 申請(qǐng)日期:2014年2月21日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月21日
【發(fā)明者】楊淑媛, 焦李成, 趙琳芳, 劉紅英, 劉芳, 馬晶晶, 馬文萍, 侯彪, 鐘樺, 王爽 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)