專利名稱：基于區(qū)域劃分的自然圖像去噪方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及圖像去噪方法，可用于對(duì)自然圖像的預(yù)處理。
背景技術(shù)：
圖像去噪一直是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要問(wèn)題。由于圖像采集設(shè)備的不完善、采 集傳輸過(guò)程中存在的問(wèn)題以及一些無(wú)法避免的自然現(xiàn)象的干擾，都會(huì)使圖像數(shù)據(jù)受到噪聲的污染。因此，為了改善圖像質(zhì)量，提高圖像的可識(shí)別性，圖像去噪就成了一種常用的圖像預(yù)處理方法。圖像去噪指的是利用各種濾波模型，通過(guò)傳統(tǒng)濾波，小波等多種方法從已知的含有噪聲的圖中去掉噪聲部分。圖像去噪從數(shù)字圖像處理的技術(shù)角度來(lái)說(shuō)屬于圖像恢復(fù)的技術(shù)范疇，它存在著非常重要的意義。在對(duì)有噪圖像和模糊圖像恢復(fù)時(shí)，除了去除噪聲外，一個(gè)很重要的目標(biāo)是保護(hù)圖像的重要細(xì)節(jié)，包括幾何形狀細(xì)節(jié)如紋理、細(xì)線、邊緣和對(duì)比度細(xì)節(jié)。但是噪聲的去除和細(xì)節(jié)的保護(hù)是一對(duì)矛盾關(guān)系，因?yàn)樵肼暫图?xì)節(jié)都屬于圖像信號(hào)中的高頻部分，很難區(qū)分出它們，所以在濾除圖像噪聲時(shí)，也會(huì)對(duì)圖像的特征造成破壞，致使圖像模糊。為了抑制圖像中的噪聲，更好地復(fù)原噪聲污染引起的圖像質(zhì)量退化，有必要尋找更好的去噪方法，保證在去除噪聲的同時(shí)，還能保持邊緣和紋理信息。近年來(lái)，為了解決這一問(wèn)題，研究者們提出了很多模型和方法。有基于概率論的，有基于偏微分方程的，也有基于多分辨分析的等等許多。2007年Dabov等人提出的三維塊匹配去噪算法BM3D是圖像去噪領(lǐng)域非常出色的方法之一。它對(duì)邊緣與紋理的保持都取得非常好的效果。其基本思想是首先把圖像分成一定大小的塊，根據(jù)圖像塊之間的相似性，把相似結(jié)構(gòu)的二維圖像組合在一起形成三維數(shù)組，然后用聯(lián)合濾波的方法對(duì)這些三維數(shù)組進(jìn)行處理，最后通過(guò)逆變換，把處理后的結(jié)果返回到原圖像中，從而得到去噪后的圖像。該方法不僅有較高的信噪比，而且很好地保持了原圖像的紋理和邊緣，特別是對(duì)變化比較緩慢的邊緣的保持取得了很好的效果，但是這種方法的最大缺陷是，在平滑區(qū)域會(huì)出現(xiàn)一些斑塊效應(yīng)，導(dǎo)致塊內(nèi)圖像不清晰。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有問(wèn)題的缺陷，提出一種基于區(qū)域劃分的圖像去噪方法，以消除BM3D去噪方法引起的圖像油漆塊現(xiàn)象，提高邊緣保持度，改善圖像去噪的視覺(jué)效果。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的技術(shù)思路是利用primal sketch方法得到圖像的邊緣結(jié)構(gòu)信息，將圖像區(qū)分為結(jié)構(gòu)區(qū)和非結(jié)構(gòu)區(qū)，將非結(jié)構(gòu)區(qū)分為光滑區(qū)域和非光滑區(qū)域，對(duì)這三個(gè)區(qū)域采用不同的去噪方法，以消除圖像平滑區(qū)域油漆塊現(xiàn)象，保持圖像的紋理和邊緣。其具體實(shí)現(xiàn)步驟包括如下(I)輸入測(cè)試圖像，對(duì)其添加高斯白噪聲，得到噪聲圖像；
(2)對(duì)噪聲圖像進(jìn)行二維平穩(wěn)小波變換，得到一個(gè)低頻子帶和三個(gè)高頻子帶，將高頻子帶系數(shù)全部置零，低頻系數(shù)不變，然后對(duì)低頻系數(shù)和置零后的高頻系數(shù)進(jìn)行逆二維平穩(wěn)小波變換，得到重構(gòu)后的圖像；(3)利用primal sketch模型提取重構(gòu)后圖像的primal sketch草圖，得到反映噪聲圖像邊緣的結(jié)構(gòu)信息，利用反映圖像邊緣的結(jié)構(gòu)信息，將噪聲圖像分為結(jié)構(gòu)區(qū)域和非結(jié)構(gòu)區(qū)域；(4)用塊方差統(tǒng)計(jì)的方法將噪聲圖像區(qū)分為光滑區(qū)域和非光滑區(qū)域；(5)對(duì)結(jié)構(gòu)區(qū)域、光滑區(qū)域和非光滑區(qū)域分別進(jìn)行去噪(5a)對(duì)結(jié)構(gòu)區(qū)域,沿著primal sketch線段的方向在含噪圖像中選取方向基本相同的相似塊，組成三維數(shù)據(jù)，再用三維塊匹配BM3D方法對(duì)結(jié)構(gòu)區(qū)域進(jìn)行去噪；(5b)對(duì)光滑區(qū)域，任取區(qū)域內(nèi)的一個(gè)像素點(diǎn)P，取以p為中心做一個(gè)大小為5X5的鄰域均值，得到一幅均值圖V，再采用下面的公式去噪
權(quán)利要求
1.一種基于區(qū)域劃分的圖像去噪方法，包括如下步驟 (1)輸入測(cè)試圖像，對(duì)其添加高斯白噪聲，得到噪聲圖像； (2)對(duì)噪聲圖像進(jìn)行二維平穩(wěn)小波變換，得到一個(gè)低頻子帶和三個(gè)高頻子帶，將高頻子帶系數(shù)全部置零，低頻系數(shù)不變，然后對(duì)低頻系數(shù)和置零后的高頻系數(shù)進(jìn)行逆二維平穩(wěn)小波變換，得到重構(gòu)后的圖像； (3)利用primalsketch模型提取重構(gòu)后圖像的primal sketch草圖，得到反映噪聲圖像邊緣的結(jié)構(gòu)信息，利用反映圖像邊緣的結(jié)構(gòu)信息，將噪聲圖像分為結(jié)構(gòu)區(qū)域和非結(jié)構(gòu)區(qū)域； (4)用塊方差統(tǒng)計(jì)的方法將非結(jié)構(gòu)區(qū)分為光滑區(qū)域和非光滑區(qū)域； (5)對(duì)結(jié)構(gòu)區(qū)域、光滑區(qū)域和非光滑區(qū)域分別進(jìn)行去噪 (5a)對(duì)結(jié)構(gòu)區(qū)域,沿著primal sketch線段的方向在含噪圖像中選取方向基本相同的相似塊，組成三維數(shù)據(jù)，再用三維塊匹配BM3D方法對(duì)結(jié)構(gòu)區(qū)域進(jìn)行去噪； (5b)對(duì)光滑區(qū)域，任取區(qū)域內(nèi)的一個(gè)像素點(diǎn)P，取以ρ為中心做一個(gè)大小為5X5的鄰域均值，得到一幅均值圖V，再采用下面的公式去噪
2.根據(jù)權(quán)利要求書I所述的方法，其中步驟(3)所述的利用反映圖像邊緣的結(jié)構(gòu)信息，將噪聲圖像分為結(jié)構(gòu)區(qū)域和非結(jié)構(gòu)區(qū)域，是以primal sketch線段上的每個(gè)點(diǎn)為中心，沿著primal sketch線段的方向做7*7窗口，窗口覆蓋的區(qū)域即為結(jié)構(gòu)區(qū)域，噪聲圖像中剩下的區(qū)域?yàn)榉墙Y(jié)構(gòu)區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其中步驟(4)所述的利用方差判斷光滑區(qū)域，是用公式
4.根據(jù)權(quán)利要求書I中所述的方法，其中步驟(5c)所述的對(duì)非光滑區(qū)域采用三維塊匹配BM3D方法進(jìn)行去噪，按如下步驟進(jìn)行 (5cl)把非光滑區(qū)域分成8*8的圖像塊，根據(jù)圖像塊之間的相似性，把具有相似結(jié)構(gòu)的二維圖像塊組合在一起，形成三維數(shù)據(jù)； (5c2)用聯(lián)合濾波的方式對(duì)上步得到的三維數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，并對(duì)濾波的結(jié)果進(jìn)行(5cI)的逆變換； (5c3)把逆變換的結(jié)果返回到原圖像中，得到非光滑區(qū)域的去噪結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域劃分的圖像去噪方法，主要解決現(xiàn)有三維塊匹配去噪算法去噪后的圖像存在斑塊現(xiàn)象。其去噪步驟為(1)對(duì)輸入的待去噪圖像進(jìn)行二維平穩(wěn)小波變換，將高頻系數(shù)值置零后反變換，得到重構(gòu)圖像；(2)提取重構(gòu)圖像的結(jié)構(gòu)信息，得到圖像結(jié)構(gòu)草圖；(3)利用圖像塊的統(tǒng)計(jì)特征和圖像結(jié)構(gòu)草圖，將含噪原圖像分為結(jié)構(gòu)區(qū)域、光滑區(qū)域和非光滑區(qū)域；(4)對(duì)光滑區(qū)域用改進(jìn)的非局部均值方法進(jìn)行去噪，對(duì)非光滑區(qū)用BM3D方法去噪，對(duì)結(jié)構(gòu)區(qū)域用基于方向特征的BM3D方法進(jìn)行去噪；(5)將結(jié)構(gòu)區(qū)域、光滑區(qū)域和非光滑區(qū)域的估計(jì)結(jié)果合并，得到最終去噪圖像。本發(fā)明可用于對(duì)自然圖像的預(yù)處理。
文檔編號(hào)G06T5/00GK102663702SQ201210118169
公開日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年4月20日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月20日
發(fā)明者劉芳, 尚榮華, 戚玉濤, 焦李成, 王偉偉, 王爽, 趙靜, 郝紅俠, 馬文萍, 馬晶晶 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)