一種基于hwd變換的非局部圖像去噪方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于HWD變換的非局部圖像去噪方法，步驟為：(1)對輸入含噪圖像的每個參考塊，構(gòu)建其相似組；(2)判斷相似組的奇異性，并根據(jù)奇異性對相似組進(jìn)行相應(yīng)的變換，得到相似組中圖像塊的估計值；(3)根據(jù)相似組的奇異性，整合圖像塊估計值，得到基礎(chǔ)估計圖像；(4)構(gòu)建基礎(chǔ)估計圖像的相似組，根據(jù)其相似塊的坐標(biāo)信息，構(gòu)建含噪圖像的相似組，并對所有相似組進(jìn)行三維變換；(5)計算維納收縮矩陣，對含噪圖像的相似組維納濾波，得到相似組中圖像塊的估計值；(6)對圖像塊的估計值加權(quán)平均，得到最終的去噪圖像。本發(fā)明能夠平滑噪聲的同時，更好地保持自然圖像的邊緣和紋理細(xì)節(jié)，可用于對自然圖像的去噪處理。
【專利說明】—種基于HWD變換的非局部圖像去噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體地說是一種基于HWD變換的非局部圖像去噪方法，可用于對自然圖像的去噪處理。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像是人們獲取信息的重要來源，但圖像在生成和傳輸過程中常常會受到各種噪聲的干擾。這不僅影響到圖像的視覺效果，也阻礙了后續(xù)工作，比如特征提取、目標(biāo)識別等工作的進(jìn)行。因此，圖像去噪是圖像處理領(lǐng)域至關(guān)重要的一部分。
[0003]圖像去噪的目的就是在去除噪聲的同時保留圖像的固有特征信息，有效地提高圖像質(zhì)量。目前，大量去噪的方法已經(jīng)被提出，大致分為空域和頻域兩類?？沼蛉ピ敕椒ㄊ窃趫D像所在的二維空間域，對圖像中像素點的灰度值處理，達(dá)到消除噪聲的目的，主要的經(jīng)典算法有:均值濾波、中值濾波、維納濾波等。頻域去噪方法通過對圖像進(jìn)行某種變換，對變換系數(shù)進(jìn)行濾波處理，再由變換域逆變換到空間域，達(dá)到去噪的目的，典型的算法是小波閾值去噪方法。小波對一維信號具有很好的非線性逼近特性，然而，由于其有限的方向性，它的優(yōu)異特性不能簡單地推廣到二維或更高維空間，不能“最優(yōu)”地逼近線、面奇異性的函數(shù)。為了克服小波的局限性，近幾年來，多尺度幾何變換(MGA)方法應(yīng)運而生，如Ridgelet、Contourlet,HWD等，由于該類方法具有多分辨、多尺度和多方向性，故能更好地表示圖像中的信息。
[0004]2007年，Dabov等 人提出了 BM3D算法，該方法將結(jié)構(gòu)相似的二維圖像塊聚集在一起形成三維數(shù)組，通過對這些三維數(shù)組聯(lián)合濾波，聚合圖像塊的估計值，達(dá)到顯著的去噪效果。該方法聯(lián)合濾波部分包括三步:相似組三維變換、收縮變換系數(shù)和反變換，這里三維變換由局部二維小波變換和塊間一維小波變換組成，由于二維小波變換的局限性，邊緣、曲線等不平滑區(qū)域的去噪效果仍不理想。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的不足，提出了一種基于HWD變換的非局部圖像去噪方法，以實現(xiàn)對自然圖像去噪中邊緣和平滑區(qū)域的兼顧，提高圖像去噪效果。
[0006]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出一種基于HWD變換的非局部圖像去噪方法，包括如下步驟:
[0007](I)將輸入含噪圖像中的圖像塊作為參考塊，對于該參考塊，根據(jù)歐式距離公式，計算該參考塊與其鄰域內(nèi)所有圖像塊的距離，取距離小于閾值I；!,的圖像塊組成該參考塊的相似組S1:1lZ^-ZtoI2
【權(quán)利要求】
1.一種基于HWD變換的非局部圖像去噪方法，其特征在于:包括如下步驟: (1)將輸入含噪圖像中的圖像塊作為參考塊，對于該參考塊，根據(jù)歐式距離公式，計算該參考塊與其鄰域內(nèi)所有圖像塊的距離，取距離小于閾值的圖像塊組成該參考塊的相似組

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于HWD變換的非局部圖像去噪方法，其特征在于:所述的步驟(2)中判斷相似組的奇異性，按下列方式獲得: (I)對相似組中相似塊進(jìn)行三層小波分解，將變換后的小波系數(shù)中的大系數(shù)標(biāo)記為1，將變換后的小波系數(shù)中的大系數(shù)小系數(shù)標(biāo)記為O:
【文檔編號】G06T5/00GK103903228SQ201410083135
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年3月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月7日
【發(fā)明者】鐘樺, 焦李成, 周洋 申請人:西安電子科技大學(xué)