基于小波變換的圖像濾波算法
【專利摘要】本發(fā)明主要涉及數(shù)字圖像處理中的圖像濾波，為獲得較好的濾波效果，實現(xiàn)圖像經過濾波之后，可以有效地減弱或消除圖像中的噪聲，提高圖像的視感質量，為此，本發(fā)明采用的技術方案是，基于小波變換的圖像濾波算法，包括下列步驟：對四個相鄰的像素進行圖像處理，像素的值分別為U、V、W、和X，對U、V、W和X進行相加，并除以2，得到數(shù)據(jù)DATA[1]，用公式表示為DATA[1]=（U+V+W+X）/2；對U和W相加，減去V和X，并除以2，得到DATA[2]，對U和V相加，減去W和X，并除以2，得到DATA[3]；對U和X相加，減去V和W，并除以2，得到DATA[4]。本發(fā)明主要應用于圖像濾波。
【專利說明】基于小波變換的圖像濾波算法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及主要涉及數(shù)字圖像處理中的圖像濾波，尤其涉及到監(jiān)控和通信領域中數(shù)字圖像的處理。具體講涉及基于小波變換的圖像濾波算法。
技術背景
[0002]圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。數(shù)字圖像處理的應用領域多種多樣，除了通信、監(jiān)控之外，數(shù)字圖像還應用于醫(yī)學和空間項目等領域，而圖像濾波是圖像處理中的重要組成部分。

【發(fā)明內容】

[0003]為克服現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明旨在獲得較好的濾波效果，實現(xiàn)圖像經過濾波之后，可以有效地減弱或消除圖像中的噪聲，提高圖像的視感質量，為此，本發(fā)明采用的技術方案是，基于小波變換的圖像濾波算法，包括下列步驟:對四個相鄰的像素進行圖像處理，像素的值分別為U、V、W、和X，對U、V、W和X進行相加，并除以2，得到數(shù)據(jù)DATA [I]，用公式表示為DATA[1]= (U+V+W+X) /2 ;對U和W相加，減去V和X，并除以2，得到DATA[2]，用公式表示為DATA[2]= (U-V+W-X) /2 ;對U和V相加，減去W和X，并除以2，得到DATA[3]，用公式表示為DATA[3]= (U+V-W-X) /2 ;對U和X相加，減去V和W，并除以2，得到DATA[4]，用公式表示為 DATA [4]= (U-V-W+X) /2 ；
[0004]DATA_C0[1]被賦值為 DATA [I]；當 DATA [2]的值小于閾值 Threshold,并大于-Threshold 時，DATA_C0[2]賦值為零；當 DATA [2]的值大于閾值 Threshold，DATA_CO [2]賦值為 DATA [2]-Threshold ；當 DATA [2]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[2]賦值為 DATA[2]+Threshold ；當 DATA[3]的值小于閾值 Threshold，并大于-Threshold時，DATA_C0[3]賦值為零；當DATA[3]的值大于閾值Threshold，DATA_C0[3]賦值為 DATA[3]-Threshold ；當 DATA[3]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[3]賦值為 DATA[3]+Threshold ；當 DATA[4]的值小于閾值 Threshold,并大于-Threshold時，DATA_C0[4]賦值為零；當DATA[4]的值大于閾值Threshold，DATA_C0[4]賦值為 DATA[4]-Threshold ；當 DATA[4]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[4]賦值為DATA[4]+Threshold ；
[0005]對DATA_C0 [ I]、DATA_C0 [2]、DATA_C0 [3]、DATA_C0 [4]四個數(shù)值進行處理:對DATA_C0[1]、DATA_C0[2]、DATA_C0[3]和 DATA_C0[4]進行相加，并除以 2 得到數(shù)據(jù) Ul，用公式表示為 Ul= (DATA_C0[1]+DATA_C0[2] +DATA_C0[3] +DATA_C0[4] ) /2 ;對 DATA_C0[I]和DATA_C0 [3]相加，減去DATA_C0 [2]和DATA_C0 [4]，并除以2，得到Vl，用公式表示為Vl= (DATA_C0[I]-DATA_C0[2]+DATA_C0[3]-DATA_C0[4]) /2 ；對 DATA_C0[1]和 DATA_CO[2]相加，減去DATA_C0[3]和DATA_C0[4]，并除以2，得到W1，用公式表示為W1=(DATA_CO [I] +DATA_C0 [2] -DATA_C0 [3] -DATA_C0 [4] ) /2 ;對 DATA_C0[1]和 DATA_C0[4]相加，減去 DATA_CO[2]和 DATA_CO[3]，并除以 2，得到 Xl，用公式表示為 X1=DATA_C0[I] _DATA_CO [2] -DATA_CO [3] +DATA_CO [4] ) /2 ;U1、V1、Wl，Xl是處理后的像素值，分別對應于原來像素U、V、W和X的位置；對一幅圖像的每個像素按照上述算法依次處理可以獲得濾波后的整幅圖像。
[0006]U、V、W和X的位置是:U在W正上方，V在U正右方，X在W正右方，X在V的正下方。對于噪聲較大的圖像，對同一幅圖像進行兩次地濾波能達到較好的效果。
[0007]本發(fā)明具備下列技術效果:
[0008]提出的算法可以有效地降低圖像中的噪聲分量，使圖像變得更加清晰。不僅實用于通用圖片的處理，同時可以用于視頻圖像的處理。
【具體實施方式】
[0009]一幅圖像的處理通常是對圖像中的每個像素進行處理。數(shù)字圖像中各個像素不是獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經常有很多像素有相同或接近的灰度。本發(fā)明提出的圖像濾波算法也是基于相鄰圖像的相關性。為了獲得較好的濾波效果，需要對四個相鄰的像素進行圖像處理，像素的值分別為U、V、W、和X。對U、V、W和X進行相加，并除以2，得到數(shù)據(jù)DATA [I]，用公式表示為DATA [I]= (U+V+W+X)/2。對U和W相加，減去V和X，并除以2，得至IJ DATA [2]，用公式表示為DATA [2]= (U-V+ff-X) /2。對U和V相加，減去W和X，并除以2，得到DATA[3]，用公式表示為DATA[3]= (U+V_W_X)/2。對U和X相加，減去V和W，并除以2，得到DATA[4]，用公式表示為DATA[4]= (U_V_W+X)/2。
[0010]DATA_C0[1]被賦值為 DATA [I]。當 DATA[2]的值小于閾值 Threshold,并大于-Threshold 時，DATA_C0[2]賦值為零；當 DATA [2]的值大于閾值 Threshold，DATA_CO [2]賦值為 DATA [2]-Threshold ；當 DATA [2]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[2]賦值為 DATA[2]+Threshold。當 DATA[3]的值小于閾值 Threshold，并大于-Threshold時，DATA_C0[3]賦值為零；當DATA[3]的值大于閾值Threshold，DATA_C0[3]賦值為 DATA[3]-Threshold ；當 DATA[3]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[3]賦值為 DATA[3]+Threshold。當 DATA[4]的值小于閾值 Threshold,并大于-Threshold時，DATA_C0[4]賦值為零；當DATA[4]的值大于閾值Threshold，DATA_C0[4]賦值為 DATA[4]-Threshold ；當 DATA[4]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[4]賦值為DATA[4]+Threshold。
[0011]為了獲得最終的圖像值，需要對 DATA_C0 [ I]、DATA_C0 [2]、DATA_C0 [3]、DATA_CO[4]四個數(shù)值進行處理。對 DATA_C0[1]、DATA_C0[2]、DATA_C0[3]和 DATA_C0[4]進行相力口，并除以 2 得到數(shù)據(jù) U1，用公式表示為 Ul= (DATA_C0[I] +DATA_C0[2] +DATA_C0[3] +DATA_CO[4] )/2。對 DATA_C0[1]和 DATA_C0[3]相加，減去 DATA_C0[2]和 DATA_C0[4]，并除以 2，得到 VI，用公式表示為 Vl= (DATA_C0[I]-DATA_C0[2] +DATA_C0[3]_DATA_C0[4] )/2。對DATA_C0[1]和 DATA_C0[2]相力口，減去 DATA_C0[3]和 DATA_C0[4]，并除以 2，得到 W1，用公式表示為 W1=(DATA_C0[1]+DATA_C0[2]-DATA_C0[3]-DATA_C0[4] )/2。對DATA_C0[1]和 DATA_CO[4]相加，減去DATA_C0[2]和DATA_C0[3]，并除以2，得到XI，用公式表示為X1=DATA_CO [I] -DATA_C0 [2] -DATA_C0 [3] +DATA_C0 [4] ) /2。Ul、V1、ffl, Xl 是處理后的像素值，分別對應于原來像素U、V、W和X的位置。對一幅圖像的每個像素按照上述算法依次處理可以獲得濾波后的整幅圖像。
[0012]為了獲得良好的效果，閾值Threshold要根據(jù)實際圖像的噪聲進行調整。U、V、W和X的位置是:u在W正上方，V在U正右方，X在W正右方，X在V的正下方。對于噪聲較大的圖像，對同一幅圖像進行兩次地濾波能達到較好的效果。
【權利要求】
1.一種基于小波變換的圖像濾波算法，其特征是，包括下列步驟:對四個相鄰的像素進行圖像處理，像素的值分別為U、V、W、和X。對U、V、W和X進行相加，并除以2，得到數(shù)據(jù)DATA [ I ]，用公式表示為DATA [I]= (U+V+ff+X )/2 ;對U和W相加，減去V和X，并除以2，得到DATA[2]，用公式表示為DATA[2]= (U_V+W_X)/2 ;對U和V相加，減去W和X，并除以2，得到DATA[3]，用公式表示為DATA[3]= (U+V_W_X)/2 ;對U和X相加，減去V和W，并除以2，得到DATA [4]，用公式表示為 DATA [4]= (U-V-ff+X) /2 ； DATA_C0[1]被賦值為DATA [I]；當DATA [2]的值小于閾值Threshold，并大于-Threshold 時，DATA_C0[2]賦值為零；當 DATA [2]的值大于閾值 Threshold，DATA_CO [2]賦值為 DATA [2]-Threshold ；當 DATA [2]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[2]賦值為 DATA[2]+Threshold ；當 DATA[3]的值小于閾值 Threshold，并大于-Threshold時，DATA_C0[3]賦值為零；當DATA[3]的值大于閾值Threshold，DATA_C0[3]賦值為 DATA[3]-Threshold ；當 DATA[3]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[3]賦值為 DATA[3]+Threshold ；當 DATA[4]的值小于閾值 Threshold,并大于-Threshold時，DATA_C0[4]賦值為零；當DATA[4]的值大于閾值Threshold，DATA_C0[4]賦值為 DATA[4]-Threshold ；當 DATA[4]的值小于閾值-Threshold, DATA_C0[4]賦值為DATA[4]+Threshold ； 對 DATA_C0[1]、DATA_C0[2]、DATA_C0[3]、DATA_C0[4]四個數(shù)值進行處理:對 DATA_C0[1]、DATA_C0[2]、DATA_C0[3]和DATA_C0[4]進行相加，并除以2得到數(shù)據(jù)Ul，用公式表示為 Ul= (DATA_C0[1]+DATA_C0[2]+DATA_C0[3]+DATA_C0[4] )/2 JfDATA_CO[l]和 DATA_CO[3]相加，減去DATA_C0[2]和DATA_C0[4]，并除以2，得到VI，用公式表示為Vl= (DATA_CO [I] -DATA_C0 [2] +DATA_C0 [3] -DATA_C0 [4] ) /2 ;對 DATA_C0[1]和 DATA_C0[2]相加，減去 DATA_C0[3]和 DATA_C0[4]，并除以 2，得到 W1，用公式表示為 Wl= (DATA_C0[1]+DATA_CO[2]-DATA_C0[3]-DATA_C0[4] ) /2 ；對 DATA_C0[1]和 DATA_C0[4]相力口，減去 DATA_CO [2]和 DATA_C0[3]，并除以 2，得到 XI，用公式表示為 X1=DATA_C0[1]-DATA_C0[2]_DATA_C0[3]+DATA_C0[4] ) /2 ;U1、V1、W1，X1是處理后的像素值，分別對應于原來像素U、V、W和X的位置；對一幅圖像的每個像素按照上述算法依次處理可以獲得濾波后的整幅圖像。
2.如權利要求1所述的基于小波變換的圖像濾波算法，其特征是，U、V、W和X的位置是:U在W正上方，V在U正右方，X在W正右方，X在V的正下方。對于噪聲較大的圖像，對同一幅圖像進行兩次地濾波能達到較好的效果。
【文檔編號】G06T5/00GK103559685SQ201310481368
【公開日】2014年2月5日 申請日期:2013年10月14日 優(yōu)先權日:2013年10月14日
【發(fā)明者】楊玉紅, 池國泉, 胡燕翔, 徐江濤 申請人:天津市晶奇微電子有限公司