[發(fā)明專利]基于自適應剪切波的圖像去噪方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010187855.1
• 申請日: 2010-05-31
• 公開（公告）號: CN101847256A
• 公開（公告）日: 2010-09-29
• 發(fā)明（設計）人: 侯彪;焦李成;李彥濤;王爽;劉芳;尚榮華
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術(shù)領域

本發(fā)明屬于圖像處理領域，涉及圖像的去噪方法，可用于基于全變差，硬閾值，以及非局部均值的圖像去噪。

背景技術(shù)

剪切波變換是2005年K.Guo和D.Labate提出的一種“真正”維圖像表示方法，這種方法可以很好的抓住圖像的幾何結(jié)構(gòu)。剪切波提供了一種靈活的，多尺度的，局部的，方向性的分析方法。

剪切波分析是一種繼承曲線波和方波的優(yōu)點的新型多尺度幾何分析工具，通過對基函數(shù)的縮放，剪切和平移等放射變換生成具有不同特征的剪切波函數(shù)，對于包含C²奇異曲線或曲線的高維信號具有最優(yōu)特性。對于二維信號，它不僅可以檢測到所有的奇異點，還可以自適應的跟蹤奇異曲線的方向，隨著尺度參數(shù)的變化，可以精確的描述函數(shù)的奇異性特征，實現(xiàn)以經(jīng)典多尺度分析描述高維信號中的奇異性，同時也為方波建立了數(shù)學理論基礎。

對于二維分段光滑信號，剪切波可以對其達到理論性的最稀疏表示，由于剪切波還是一個很新的多尺度幾何分析工具，現(xiàn)在的應用領域還不是很廣泛，但它有著其它多尺度集合工具所沒有的一些優(yōu)秀的特性，如：(1)定義在卡特森域，可以通過剪切變換獲得各種各樣的方向，因此他對剪切操作的方向不受限制，可以在更多的方向上分析圖像；(2)逆變換僅需要剪切波濾波器的簡單合成而不是方向濾波器的逆變換，具有簡單快速的離散化實現(xiàn)形式等。這些特點使其在圖像處中有所作為，如圖像降噪，壓縮，增強和水印等方面。

基于剪切波的去噪方法有全變差去噪，非局部均值去噪，拉普拉斯金字塔與非下采樣的拉普拉斯金字塔方法的去噪。

剪切波基于拉普拉斯分解的硬閾值去噪方法，用拉普拉斯金字塔分解對含噪圖像進行分解，得到圖像與近似圖像，對細節(jié)圖像結(jié)合剪切波，得到各方向的細節(jié)系數(shù)。而后對含噪的細節(jié)系數(shù)進行硬閾值處理，將模值小于閾值的系數(shù)置為零，將模值大于閾值的系數(shù)保留，由于邊緣一般所對應的系數(shù)模值較非邊緣的大，所以，閾值去噪能有效的去除噪聲。但由于原有的剪切波形狀不能變化，造成閾值去噪的應用針對性和自適應性差，從而導致去噪結(jié)果的峰值信噪比PSNR不能達到更加理想的指標。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于自適應剪切波的圖像去噪方法，提高圖像去噪結(jié)果的峰值信噪比PSNR，使其能達到更加理想的指標。

本發(fā)明的技術(shù)方案，包括如下步驟：

1.一種基于自適應剪切波的圖像去噪方法，包括如下步驟：

(1)對于含噪圖像進行下2采樣的拉普拉斯金字塔分解，得到細節(jié)圖像D1和D2，以及近似圖像A；

(2)構(gòu)造自適應剪切波：

2a)在現(xiàn)有剪切波基函數(shù)的基礎上進行函數(shù)化分，將其劃分為[-0.86，-0.06]，(-0.06，0.14)，[0.14，0.94]三個區(qū)間，對這三個區(qū)間的函數(shù)分別用函數(shù)f₂，f₁，f₃表示，并給定限定區(qū)間；

2b)設定一個參數(shù)a，定義其為自適應參數(shù)，并令其取值范圍為(0，+∞)，以上述劃分的[-0.86，-0.06]，(-0.06，0.14)，[0.14，0.94]三個區(qū)間，構(gòu)造自適應剪切波基函數(shù)