專(zhuān)利名稱(chēng)：一種多模板混合濾波的圖像去噪方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理，特別涉及數(shù)字圖像處理中的圖像去噪方法。
背景技術(shù)：
噪聲的存在造成了圖像一定程度上的失真，如果噪聲過(guò)多則會(huì)妨礙對(duì)圖像的使用，此時(shí)必須對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。圖像去噪過(guò)程中不可避免地會(huì)造成原圖像細(xì)節(jié)損失，因此噪聲抑制和細(xì)節(jié)保留是一對(duì)矛盾，各種去噪方法都要在二者之間選擇平衡點(diǎn)?，F(xiàn)有的去噪方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)，選擇何種方法去噪依賴(lài)于特定應(yīng)用的需求和所用數(shù)據(jù)的特征。
去噪方法按其工作域可分為空間域和頻率域兩種?，F(xiàn)有的空間域自適應(yīng)去噪方法，針對(duì)每個(gè)象素，使用固定大小的模板算子，利用局部均值、方差來(lái)調(diào)節(jié)濾波強(qiáng)度。但它們作為一種自適應(yīng)的均值或中值濾波，不能綜合利用中值濾波和均值濾波的特性。均值濾波和中值濾波各有其優(yōu)缺點(diǎn)均值濾波能有效的平滑圖像，提高圖像相關(guān)性，但易于使邊緣、細(xì)節(jié)變模糊，不能保留圖像結(jié)構(gòu)。中值濾波能有效的去除噪聲，保留圖像細(xì)節(jié)，但對(duì)圖像平滑效果不如均值濾波此外濾波系數(shù)計(jì)算復(fù)雜，對(duì)濾波強(qiáng)度的調(diào)節(jié)有限。此外，現(xiàn)有的去噪方法大都固定濾波模板大小，僅通過(guò)改變?yōu)V波參數(shù)來(lái)調(diào)節(jié)強(qiáng)度。實(shí)際應(yīng)用中，這樣的濾波不但濾波復(fù)雜，而且濾波強(qiáng)度變化范圍有限，在一些沒(méi)有圖像細(xì)節(jié)的平滑區(qū)域，3×3模板過(guò)小，濾波強(qiáng)度不夠，而在細(xì)節(jié)豐富的區(qū)域，卻又顯得過(guò)大，嚴(yán)重?fù)p害了圖像細(xì)節(jié)。頻率域去噪方法以小波閾值去噪為主，小波變換計(jì)算量大，消耗時(shí)間較多。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有的空間域自適應(yīng)去噪方法固定濾波模板大小，僅通過(guò)改變?yōu)V波參數(shù)來(lái)調(diào)節(jié)強(qiáng)度的缺陷，從而提供一種能在去除噪聲的同時(shí)較好的保持圖像細(xì)節(jié)，并且具有高效率的空間域的圖像去噪方法。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種多模板混合濾波的圖像去噪方法，包含以下步驟1)、將所要進(jìn)行去噪處理的圖像劃分為M×N大小的互不重疊的塊，使得圖像的每個(gè)象素都處于某個(gè)塊中；2)、定義一組濾波器，所述濾波器包括均值濾波器和中值濾波器，所述濾波器組中的濾波器具有不同的去噪強(qiáng)度；3)、定義一組數(shù)列，所述數(shù)列中的數(shù)字用于描述圖像所含信息量的多少；4)、從成像系統(tǒng)中得到所要進(jìn)行去噪處理的圖像的噪聲方差σv；5)、對(duì)步驟1)所劃分的各個(gè)圖像塊計(jì)算方差Var(Z)和均值Z，根據(jù)圖像塊的方差和均值的計(jì)算結(jié)果，計(jì)算圖像塊的勻質(zhì)程度S的值，S=Var(Z)/Z‾;]]>6)、判斷每個(gè)圖像塊的勻質(zhì)程度，根據(jù)步驟5)得到的勻質(zhì)程度S、步驟4)得到的圖像噪聲方差σv以及步驟3)中所定義的數(shù)列，為圖像塊選擇濾波器組中的某一個(gè)濾波器，完成對(duì)圖像塊的去噪處理；7)、重復(fù)執(zhí)行步驟6)，直至所要執(zhí)行去噪處理的圖像中的所有圖像塊都已完成去噪操作。
上述技術(shù)方案中，在所述的步驟1)中，所述的M和N的大小在8到16之間。
上述技術(shù)方案中，在所述的步驟2)中，所述濾波器組中的濾波器具有不同的特性、不同的窗口大小以及不同的加權(quán)系數(shù)。
上述技術(shù)方案中，在所述的步驟3)中，所述的數(shù)列是一個(gè)遞增數(shù)列，數(shù)列的第一個(gè)數(shù)為0，數(shù)列中的數(shù)字的個(gè)數(shù)比步驟2)中所定義的濾波器組中的濾波器的個(gè)數(shù)多一個(gè)。
上述技術(shù)方案中，在所述的步驟4)中，所述的圖像的噪聲方差σv直接由所述的成像系統(tǒng)給出，或選取圖像中多塊平滑區(qū)域，計(jì)算各塊圖像的方差均值比，對(duì)所有方差均值比求平均值，作為圖像的噪聲方差。
上述技術(shù)方案中，在所述的步驟6)中，在判斷圖像塊的勻質(zhì)程度時(shí)，首先將步驟4)得到的圖像噪聲方差σv與步驟3)得到的數(shù)列中的各個(gè)數(shù)字相乘，得到多個(gè)區(qū)間，一個(gè)區(qū)間對(duì)應(yīng)一種濾波器，根據(jù)步驟5)得到的勻質(zhì)程度S的值，選擇所在的區(qū)間，從而選擇具體的濾波器做濾波處理。
本發(fā)明綜合利用中值濾波和均值濾波的特性，計(jì)算簡(jiǎn)單，利于硬件實(shí)現(xiàn)，實(shí)際運(yùn)行時(shí)間短。


圖1為實(shí)施例中所采用的均值濾波器f1的示意圖；圖2為實(shí)施例中所采用的均值濾波器f2的示意圖；圖3為實(shí)施例中所采用的均值濾波器f3的示意圖；圖4為對(duì)去噪后圖像進(jìn)行量化分析的ENL值曲線圖；圖5為對(duì)去噪后圖像進(jìn)行量化分析的EEI值曲線圖；圖6為對(duì)去噪后圖像進(jìn)行量化分析的FPI值曲線圖；圖7為本發(fā)明的多模板混合濾波的圖像去噪方法的流程圖。
圖面說(shuō)明在附圖4～圖6中所采用的圖例的含義如下所示 原圖 本發(fā)明 Kuan E.Lee Frost E.Frost Gamma(MAP) L.Sigma 小波軟閥值具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明的多模板混合濾波的圖像去噪方法進(jìn)行說(shuō)明。
如圖7所示，在本實(shí)施例中，以對(duì)地面遙感圖像的去噪處理為例，說(shuō)明圖像去噪的具體實(shí)現(xiàn)步驟
步驟1、將所要進(jìn)行去噪處理的圖像劃分為M×N大小的互不重疊的塊，使得圖像的每個(gè)象素都處于某個(gè)塊中，其中的圖像邊緣可以例外。在本實(shí)施例中，圖像劃分塊的大小選擇長(zhǎng)、寬在8到16之間，不宜太大或太小。圖像所劃分的塊太大，則所包括的均勻區(qū)域較少，去噪效果不佳。圖像所劃分的塊過(guò)小，則區(qū)域概率統(tǒng)計(jì)性差，隨機(jī)性強(qiáng)。另外，也可根據(jù)圖像的分辨率將圖像劃分成塊。圖像分辨率高，可以將圖像劃分成較大的塊，反之則將圖像劃分成較小的塊。
步驟2、定義一組濾波器，這些濾波器具有不同的特性，由不同窗口大小、不同加權(quán)系數(shù)組成的中值和均值濾波器構(gòu)成。通過(guò)選擇窗口大小和設(shè)計(jì)加權(quán)系數(shù)可以得到不同去噪強(qiáng)度的濾波器。在本實(shí)施例中，設(shè)計(jì)了四種不同的濾波器，所述濾波器分別用f1、f2、f3和f4表示。在圖1、圖2和圖3中是均值濾波器f1、f2和f4的示意圖。圖1中所表示的濾波器f1是一個(gè)8×8均值濾波器，濾波器的加權(quán)系數(shù)都為1。在本實(shí)施例中不選用圖像處理中傳統(tǒng)的7×7或9×9奇數(shù)大小窗口是為了通過(guò)移位來(lái)避免除法，有利于硬件實(shí)現(xiàn)。圖2中所表示的濾波器f2，它是一個(gè)帶權(quán)重的均值濾波器。中心位置為當(dāng)前濾波象素位置，模板內(nèi)的系數(shù)是相應(yīng)位置的圖像像素加權(quán)值。濾波器f4與濾波器f2相類(lèi)似，但它的濾波器窗口更小，在更小的范圍內(nèi)進(jìn)行濾波。濾波器f3為3×3的西格瑪(Sigma)中值濾波器。對(duì)某一濾波像素，在以其為中心的3×3的窗口范圍內(nèi)的9個(gè)像素，求出這9個(gè)象素的均值方差，然后利用正態(tài)分布3-西格瑪(3-σ)原則，把與均值距離超過(guò)3倍方差的像素值視為“壞值”除去。若剩下的值少于3個(gè)，則對(duì)當(dāng)前濾波像素采用前述的f3濾波器濾波，否則，把剩下的像素值按遞增或遞減順序排序，最后取中間值替代當(dāng)前濾波像素值。
步驟3、根據(jù)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，提供一組描述圖像包含信息量多少的數(shù)列，該數(shù)列可用于描述步驟1所劃分的圖像塊的勻質(zhì)程度。對(duì)乘性噪聲模型，其勻質(zhì)程度可用該圖像塊內(nèi)像素的方差均值比來(lái)刻劃。在本實(shí)施例中，所述數(shù)列的值為{k1，k2，k3，k4，k5}＝{0，1，1.1，1.25，+∞}。
步驟4、從成像系統(tǒng)中得到所要進(jìn)行去噪處理的圖像的噪聲方差σv。噪聲的方差由成像系統(tǒng)所決定，屬于系統(tǒng)誤差。對(duì)于一個(gè)成像系統(tǒng)所成的所有圖像，其噪聲方差是不變的。該噪聲方差由系統(tǒng)給出，對(duì)乘性噪聲圖像，也可以從圖像中按如下方法計(jì)算得到。根據(jù)人眼判斷，選取圖像中多塊平滑區(qū)域，計(jì)算各塊圖像的方差均值比，對(duì)所有方差均值比求平均值作為最終圖像的噪聲方差。
步驟5、對(duì)步驟1所劃分的各個(gè)圖像塊計(jì)算方差Var(Z)和均值。根據(jù)圖像塊的方差和均值的計(jì)算結(jié)果，計(jì)算圖像塊的勻質(zhì)程度S=Var(Z)/Z‾]]>的值。在本步驟中，對(duì)方差和均值的計(jì)算是成熟的現(xiàn)有技術(shù)，在本實(shí)施例中，不對(duì)其如何實(shí)現(xiàn)做詳細(xì)的描述。
步驟6、判斷每個(gè)圖像塊的勻質(zhì)程度，根據(jù)區(qū)域勻質(zhì)程度和圖像應(yīng)用要求，利用步驟3中定義的數(shù)列，選擇合適的濾波器完成去噪處理。在本實(shí)施例中，根據(jù)步驟4得到的σv和步驟5得到的S，結(jié)合步驟3中所劃分的數(shù)列，對(duì)步驟1中所劃分的圖像塊按照下列條件進(jìn)行判斷1)、對(duì)某一圖像塊，當(dāng)0＜S≤σv時(shí)，實(shí)驗(yàn)表明該圖像塊沒(méi)有任何細(xì)節(jié)，，濾波操作對(duì)圖像細(xì)節(jié)沒(méi)有影響，不會(huì)降低圖像質(zhì)量。對(duì)這種圖像塊的去噪處理可以采用平滑能力非常強(qiáng)的8×8均值濾波器f1。
2)、對(duì)某一圖像塊，當(dāng)σv＜S≤1.1σv時(shí)，實(shí)驗(yàn)表明該圖像塊所表示區(qū)域的變化較為緩慢，幾乎不含紋理、細(xì)節(jié)，以噪聲為主。對(duì)該圖像塊的處理以去噪為主，選用平滑能力較強(qiáng)的均值濾波器f2。
3)、對(duì)某一圖像塊，當(dāng)1.1σv＜S≤1.25σv時(shí)，實(shí)驗(yàn)表明該圖像塊所表示的區(qū)域細(xì)節(jié)、紋理非常多，應(yīng)當(dāng)以保留細(xì)節(jié)為主，因此采用3×3的西格瑪(Sigma)中值濾波器。
4)、對(duì)某一圖像塊，當(dāng)S＞1.25σv時(shí)，實(shí)驗(yàn)表明該圖像塊所在區(qū)域都為邊緣、細(xì)節(jié)，實(shí)驗(yàn)表明即使3×3窗口的中值濾波對(duì)這樣區(qū)域的濾波也會(huì)損失細(xì)節(jié)，使圖像變模糊；因此使用平滑能力非常弱的濾波器f4。
步驟7、重復(fù)執(zhí)行步驟6，直至所要執(zhí)行去噪處理的圖像中的所有圖像塊都已完成去噪操作。
在上述步驟中，步驟1所述的劃分圖像塊與步驟2、步驟3、步驟4所述的定義濾波器和數(shù)列不存在時(shí)間上的先后關(guān)系，可以同時(shí)進(jìn)行，實(shí)際操作中往往按某一順序串行執(zhí)行。
本實(shí)施例是以地面遙感圖像作為處理對(duì)象，而地面遙感圖像是一種乘性噪聲圖像。本發(fā)明的方法不僅僅適用于乘性噪聲圖像，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)很容易的將本實(shí)施例中所描述的方法應(yīng)用到其它噪聲模型中，如加性噪聲圖像。
對(duì)圖像去噪效果的評(píng)價(jià)包括兩個(gè)方面，一為噪聲抑制程度，一為圖像細(xì)節(jié)保留程度。等效視數(shù)(Equivalent Number of Looks，ENL)用來(lái)評(píng)價(jià)圖像的噪聲水平，ENL值越高說(shuō)明圖像噪聲越少，也就是噪聲消除程度越高；邊緣增強(qiáng)指標(biāo)(Edge EnhancingIndex，EEI)可以用來(lái)評(píng)價(jià)去噪后圖像相對(duì)于原圖像的邊緣特征保留能力；特征保留指標(biāo)(Feature Preserving Index，F(xiàn)PI)可以用來(lái)評(píng)價(jià)去噪后圖像相對(duì)于原圖像的線條特征保留能力，F(xiàn)PI和EEI共同用來(lái)評(píng)價(jià)去噪后圖像相對(duì)于原圖像的細(xì)節(jié)保留程度，它們的值均在0和1之間，值越大說(shuō)明細(xì)節(jié)保留越好。由于去噪和保留圖像細(xì)節(jié)特征是一對(duì)矛盾，故對(duì)于同一幅圖像而言，ENL值增大意味著EEI和FPI值的減小。
將本發(fā)明的方法與一些經(jīng)典去噪算法在三幅不同的圖像上進(jìn)行測(cè)試，這三幅圖像的類(lèi)別分別是加拿大雷達(dá)遙感衛(wèi)星(RadarSAT)圖像、歐洲遠(yuǎn)程遙感衛(wèi)星(ERS)圖像和機(jī)載雷達(dá)圖像。測(cè)試的結(jié)果可以參考圖4、圖5和圖6。圖4，是各算法對(duì)三幅測(cè)試圖像去噪后圖像的等效視數(shù)值，圖5、圖6分別是噪圖像的邊緣增強(qiáng)指標(biāo)和特征保留指標(biāo)值。
本發(fā)明的方法還具有較高的效率，對(duì)于一個(gè)1024×1024大小的RadarSAR圖像，其它算法的濾波器窗口大小取3×3，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行去噪處理時(shí)，各種算法的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間如表1所示，從該表中可以看到，本發(fā)明方法對(duì)一個(gè)圖像做去噪處理所需要的時(shí)間，比其它算法所需要的時(shí)間要少得多，本發(fā)明的方法具有很高的效率。
表1

權(quán)利要求
1.一種多模板混合濾波的圖像去噪方法，包含以下步驟1)、將所要進(jìn)行去噪處理的圖像劃分為M×N大小的互不重疊的塊，使得圖像的每個(gè)象素都處于某個(gè)塊中；2)、定義一組濾波器，所述濾波器包括均值濾波器和中值濾波器，所述濾波器組中的濾波器具有不同的去噪強(qiáng)度；3)、定義一組數(shù)列，所述數(shù)列中的數(shù)字用于描述圖像所含信息量的多少；4)、從成像系統(tǒng)中得到所要進(jìn)行去噪處理的圖像的噪聲方差σv；5)、對(duì)步驟1)所劃分的各個(gè)圖像塊計(jì)算方差Var(Z)和均值Z，根據(jù)圖像塊的方差和均值的計(jì)算結(jié)果，計(jì)算圖像塊的勻質(zhì)程度S的值，S=Var(Z)/Z‾;]]>6)、判斷每個(gè)圖像塊的勻質(zhì)程度，根據(jù)步驟5)得到的勻質(zhì)程度S、步驟4)得到的圖像噪聲方差σv以及步驟3)中所定義的數(shù)列，為圖像塊選擇濾波器組中的某一個(gè)濾波器，完成對(duì)圖像塊的去噪處理；7)、重復(fù)執(zhí)行步驟6)，直至所要執(zhí)行去噪處理的圖像中的所有圖像塊都已完成去噪操作。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多模板混合濾波的圖像去噪方法，其特征在于，在所述的步驟1)中，所述的M和N的大小在8到16之間。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多模板混合濾波的圖像去噪方法，其特征在于，在所述的步驟2)中，所述濾波器組中的濾波器具有不同的特性、不同的窗口大小以及不同的加權(quán)系數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多模板混合濾波的圖像去噪方法，其特征在于，在所述的步驟3)中，所述的數(shù)列是一個(gè)遞增數(shù)列，數(shù)列的第一個(gè)數(shù)為0，數(shù)列中的數(shù)字的個(gè)數(shù)比步驟2)中所定義的濾波器組中的濾波器的個(gè)數(shù)多一個(gè)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多模板混合濾波的圖像去噪方法，其特征在于，在所述的步驟4)中，所述的圖像的噪聲方差σv直接由所述的成像系統(tǒng)給出，或選取圖像中多塊平滑區(qū)域，計(jì)算各塊圖像的方差均值比，對(duì)所有方差均值比求平均值，作為圖像的噪聲方差。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多模板混合濾波的圖像去噪方法，其特征在于，在所述的步驟6)中，在判斷圖像塊的勻質(zhì)程度時(shí)，首先將步驟4)得到的圖像噪聲方差σv與步驟3)得到的數(shù)列中的各個(gè)數(shù)字相乘，得到多個(gè)區(qū)間，一個(gè)區(qū)間對(duì)應(yīng)一種濾波器，根據(jù)步驟5)得到的勻質(zhì)程度S的值，選擇所在的區(qū)間，從而選擇具體的濾波器做濾波處理。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種多模板混合濾波的圖像去噪方法，包含將所要進(jìn)行去噪處理的圖像劃分為M×N大小的互不重疊的塊，使得像素都處于某個(gè)塊中；定義一組濾波器，包括均值濾波器和中值濾波器，所述濾波器組中的濾波器具有不同的去噪強(qiáng)度；定義一組數(shù)列，數(shù)列中的數(shù)字用于描述圖像所含信息量的多少；從成像系統(tǒng)中得到所要進(jìn)行去噪處理的圖像的噪聲方差；計(jì)算圖像塊的勻質(zhì)程度；根據(jù)每個(gè)圖像塊的勻質(zhì)程度，為圖像塊選擇濾波器組中的某一個(gè)濾波器，完成對(duì)圖像塊的去噪處理。本發(fā)明綜合利用中值濾波和均值濾波的特性，計(jì)算簡(jiǎn)單，利于硬件實(shí)現(xiàn)，實(shí)際運(yùn)行時(shí)間短。
文檔編號(hào)H04N5/21GK101043581SQ200610065679
公開(kāi)日2007年9月26日 申請(qǐng)日期2006年3月21日 優(yōu)先權(quán)日2006年3月21日
發(fā)明者王錫貴, 李鵬, 韓冀中, 韓承德 申請(qǐng)人:中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所