[發明專利]一種快速去除圖像中混合噪聲的方法

有效

• 申請號: 201010164555.1
• 申請日: 2010-05-06
• 公開（公告）號: CN101860667A
• 公開（公告）日: 2010-10-13
• 發明（設計）人: 周祚峰;曹劍中;王華偉;王浩;唐垚;唐利孬;張海峰;董森
• 申請（專利權）人: 中國科學院西安光學精密機械研究所
• 主分類號: H04N5/217
• 分類號: H04N5/217;G06T5/00
• 代理公司: 西安智邦專利商標代理有限公司 61211
• 代理人: 徐平

技術領域

本發明涉及一種快速去除圖像中混合噪聲的方法，具體涉及空域濾波處理。

背景技術

近年來，數字光電成像設備已經廣泛的應用于數字攝影、安防監控、資源普查和對地偵查等軍用和民用領域中。絕大部分數字光電成像設備都是基于CCD或COMS圖像傳感器的。在基于CCD或COMS圖像傳感器的成像過程中，受光學噪聲、電阻和電容等元器件噪聲、傳感器噪聲、電路噪聲、熱噪聲和讀出噪聲等影響，圖像的質量會不可避免的受到影響。其中讀出噪聲在獲取的圖像上通常表現為獨立的亮或暗的噪聲點，可以用椒鹽噪聲來刻畫；而其它噪聲，如光學噪聲、熱噪聲和傳感器噪聲等，他們的綜合噪聲效應就可以用高斯白噪聲來建模。因此，通常情況下所獲取的數字圖像上存在的噪聲是含有椒鹽噪聲和高斯白噪聲的混合噪聲。為了得到更清晰的圖像，就需要對獲得的數字圖像進行去除噪聲處理使圖像中的細節和邊緣更清晰，以利于圖像分割和目標識別等更高層次的圖像處理操作。

人們也根據實際圖像的特點、噪聲的統計特征和頻譜分布的規律，發展出了各式各樣的圖像去噪算法。圖像去噪算法一般可分為空域濾波和變換域濾波兩類[1]。

由于數字圖像的很多特性在空域并不能很好的表現出來，在變換域對數字圖像進行濾波處理就成為一個很自然的選擇。目前，圖像去噪中常用的變換包括小波變換[2]、雙數復小波變換[3]和Contourlet變換[4]等等。這些變換一般都可以提取圖像在不同尺度和不同方向上的信息，然后再使用統計建模的方法對變換域的系數進行處理來去除噪聲。變換域濾波相比于空域濾波一般能獲得更好的去噪效果，但付出的代價就是算法復雜性和計算代價的大幅增加。因此，在對數據處理速度要求比較高，如實時圖像處理等場合，就無法使用變換域濾波來對圖像進行處理。

空域濾波算法中，早期的算法一般是根據噪聲能量一般集中于高頻，而圖像頻譜則分布于一個有限區間的這一特點是對圖像進行線性低通空域濾波，常用的線性低通空域濾波器包括均值濾波器和空域維納濾波器等，但線性空域濾波算法通常會造成圖像中邊緣信息的明顯模糊。最近，研究人員提出了雙邊濾波[5]、中值濾波[1]和基于偏微分方程[6]的各種非線性空域濾波器，這些非線性濾波器可以比線性低通濾波器在去除噪聲的同時更好的保留圖像中的邊緣信息。其中，基于偏微分方程的非線性空域濾波器一般需要對圖像進行迭代濾波操作，所以仍然由于數據處理量較大而不能適應實時處理的要求。中值濾波能有效的去除圖像中存在的椒鹽噪聲，但是它不能有效的去除高斯噪聲。雙邊濾波可以有效的去除高斯噪聲但是其去噪效果有待提高。

這里簡單介紹一下經典的雙邊濾波算法。一般情況下，圖像的空間變化是緩慢的，鄰近的像素很可能有著相似的值，而噪聲像素之間并沒有信號像素間那么強的相關性，彼此之間相互獨立。因此，對含噪信號做均值濾波，就可以對噪聲進行平滑而使信號得以保留。但是這種空間緩變的假設并不適用于圖像的邊緣及紋理，它們通過低通濾波器后往往會變得很模糊。一般的線性低通濾波器只考慮了空間上的相似性，并沒有考慮鄰域內灰度級上的相似性。而雙邊濾波則同時考慮了這兩點。

經典的雙邊濾波算法的概念最初是由Tomasi[5]等人于1998年提出的，是一種非線性和非迭代的濾波算法。雙邊濾波在處理像素鄰域內的灰度值時，不僅考慮空間位置上的距離關系，同時也考慮相鄰像素灰度值之間的距離關系，通過對二者的非線性組合，自適應的濾波來去除噪聲。在空域濾波算法中，雙邊濾波算法相比于均值濾波等線性濾波算法可以在有效的去除噪聲的同時實現對邊緣信息的良好保留。

對像素x＝[i，j]做雙邊濾波，一種常用且簡單的雙邊濾波器是移不變高斯濾波器，定義為：