一種基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法，屬于圖像【技術(shù)領(lǐng)域】。本發(fā)明采用與子帶能量聚集方向一致的橢圓方向鄰域，計算自適應(yīng)方向閾值。步驟為：(1)輸入含噪圖像I；(2)對I進行Contourlet變換；(3)利用橢圓方向鄰域，估計系數(shù)的局部信號方向能量；(4)根據(jù)局部信號方向能量與尺度信號平均能量，計算系數(shù)的方向能量因子；(5)基于貝葉斯準則，用方向能量因子對貝葉斯閾值修正，得到自適應(yīng)方向閾值；(6)按照軟閾值規(guī)則，利用自適應(yīng)方向閾值對含噪系數(shù)進行閾值萎縮；(7)用萎縮系數(shù)進行Contourlet逆變換，得到去噪圖像。本發(fā)明可以有效去除噪聲，并可保留較清晰圖像細節(jié)。
【專利說明】—種基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法
(—)【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】,具體涉及一種基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法。
(二)【背景技術(shù)】
[0002]在當今信息時代，數(shù)字圖像已經(jīng)成為計算機處理的重要數(shù)據(jù)來源。現(xiàn)實中的數(shù)字圖像在數(shù)字化和傳輸過程中常受到成像設(shè)備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響。如，醫(yī)學(xué)圖像、顯微圖像、遙感圖像、航拍圖像都帶有較強的噪聲。為了后續(xù)目標識別與分析的準確度，大量的圖像需要進行去噪處理，這增加了對圖像去噪技術(shù)的迫切需要。
[0003]所謂圖像去噪，是指減少數(shù)字圖像中的噪聲水平，并盡可能保持圖像細節(jié)信息的一種基本操作。圖像去噪作為一種基本的圖像預(yù)處理過程，有著廣泛的應(yīng)用背景。傳統(tǒng)的圖像去噪方法有空域法和基于小波變換的方法。但傳統(tǒng)的小波基并不具備各向異性尺度關(guān)系，不是表示圖像的最優(yōu)基。Contourlet變換作為一種新的信號分析工具，以“輪廓線段”為單位分析圖像，能夠更有效地表示圖像中的邊緣和紋理信息。圖像經(jīng)Contourlet變換分解后，得到一系列不同尺度、不同方向的子帶系數(shù)。大部分的信號能量集中在低頻子帶；高頻子帶僅包含少量的邊緣信息。由于該變換具有強大的邊緣輪廓捕捉能力，高頻子帶系數(shù)是相當稀疏的，少量的、幅值較大的系數(shù)都集中于邊緣附近。而高斯白噪聲經(jīng)Contourlet變換后仍是白噪聲，其能量近似均勻的分布在所有的變換系數(shù)上。因此，對含噪變換系數(shù)應(yīng)用一個閾值化方案，將低于閾值的系數(shù)置為0，高于閾值的系數(shù)進行保留或截取，就可以達到去除噪聲而保留有用信號的目的。然而，現(xiàn)有的Contourlet閾值大多是將小波閾值直接應(yīng)用到Contourlet變換域,均沒有根據(jù)Contourlet變換的特點，發(fā)展適用于該變換的特色閾值。因此，在去除圖像噪聲時，邊緣和紋理信息的保持還不夠理想。
(三)
【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的在于提供一種基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法，以改進現(xiàn)有方法進行圖像去噪時容易出現(xiàn)的細節(jié)模糊和偽影等人工偽跡現(xiàn)象，達到去除噪聲、邊緣和紋理清晰保持的目的。
[0005]本發(fā)明的基本思想可簡述如下:在Contourlet變換域,與高斯噪聲能量近似均勻的分布在所有的變換系數(shù)上不同，圖像子帶的信號能量具有聚集性、方向選擇性及各向異性特性。在一個子帶中，信號能量呈現(xiàn)出特定的方向聚集性。若某個位置上信號的方向能量很強，說明該處有一個此方向上的邊緣；為保護邊緣，此處的閾值應(yīng)該適當?shù)南抡{(diào)。若某個位置上信號的方向能量很弱，說明該處沒有邊緣；為去除噪聲，此處的閾值應(yīng)該適當?shù)脑龃蟆１景l(fā)明首先估計每個子帶的噪聲和信號方差；然后，對每個子帶系數(shù)計算其局部方向能量；為保持邊緣信息，將系數(shù)的局部方向能量與該尺度平均能量的比值作為方向能量因子，基于貝葉斯準則，用該方向能量因子對貝葉斯閾值進行修正，從而達到既能有效去除噪聲，又可盡量保留細節(jié)的目的。
[0006]為了實現(xiàn)本發(fā)明目的，本發(fā)明提供的技術(shù)方案如下:
[0007](I)輸入含噪圖像I ;
[0008](2)對 I 進行 Contourlet 變換；
[0009](3)利用局部方向鄰域，估計子帶系數(shù)的局部信號方向能量；
[0010](4)根據(jù)局部信號方向能量與尺度信號平均能量，計算系數(shù)的方向能量因子；
[0011](5)基于貝葉斯準則，用方向能量因子對貝葉斯閾值修正，得到每個系數(shù)的自適應(yīng)方向閾值；
[0012](6)按照軟閾值化規(guī)則，利用自適應(yīng)方向閾值對含噪系數(shù)進行閾值萎縮；
[0013](7)用萎縮后系數(shù)進行Contourlet逆變換，得到去噪后的圖像。
[0014]所述在估計子帶系數(shù)的局部信號方向能量時，為j尺度k方向子帶定義橢圓形狀的局部方向鄰域Wj, k,記為
[0015]
【權(quán)利要求】
1.一種基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法,其特征在于: (1)輸入含噪圖像I; (2)對I進行Contourlet變換； (3)利用局部方向鄰域，估計子帶系數(shù)的局部信號方向能量； (4)根據(jù)局部信號方向能量與尺度信號平均能量，計算系數(shù)的方向能量因子； (5)基于貝葉斯準則，用方向能量因子對貝葉斯閾值修正，得到每個系數(shù)的自適應(yīng)方向閾值； (6)按照軟閾值化規(guī)則，利用自適應(yīng)方向閾值對含噪系數(shù)進行閾值萎縮； (7)用萎縮后系數(shù)進行Contourlet逆變換，得到去噪后的圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法，其特征在于: 所述在估計子帶系數(shù)的局部信號方向能量時，為j尺度k方向子帶定義橢圓形狀的局部方向鄰域Wjk，記為
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法，其特征在于: 所述在計算系數(shù)的方向能量因子時，對每個系數(shù)，定義其方向能量因子d為
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法，其特征在于: 所述自適應(yīng)方向閾值的計算方法為:
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于Contourlet變換自適應(yīng)方向閾值的圖像去噪方法，其特征在于:所述軟閾值萎縮規(guī)則為:
【文檔編號】G06T5/00GK103854258SQ201210521031
【公開日】2014年6月11日 申請日期:2012年12月7日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月7日
【發(fā)明者】沈曉紅, 張彩明, 劉慧 , 張云峰, 何軍 申請人:山東財經(jīng)大學(xué)