[發明專利]基于Treelet和非局部均值的圖像去噪

有效

• 申請號: 201110001952.1
• 申請日: 2011-01-06
• 公開（公告）號: CN102063708A
• 公開（公告）日: 2011-05-18
• 發明（設計）人: 王桂婷;焦李成;蓋超;曹娟;公茂果;鐘樺;王爽;侯彪;張曉華
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于Treelet和非局部均值的圖像去噪方法，包括如下步驟：

(1)對輸入加噪圖像逐像素取5×5的滑窗N_i，計算其協方差矩陣

(2)根據滑窗N_i的協方差矩陣計算圖像的Treelet變換的尺度向量Φ：

(2a)依據滑窗N_i的協方差矩陣計算圖像的相似度矩陣

M^mn=|Σ^mnΣ^mmΣ^nn|+|Σ^mn|]]>

其中，m和n分別為協方差陣的位置索引；為的第m行第n列的矩陣元素，和分別為的第m行第m列的矩陣元素以及第n行第n列的矩陣元素；

(2b)定義Treelet變換分解的層數l＝0，1，…，20，初始化和變量的下標集：δ⁽⁰⁾＝{1，2，L，25}，當l＝0時，初始化Treelet分解的協方差矩陣為：相似度矩陣為：初始化基矩陣B₀為25×25的單位矩陣；

(2c)由當前l層Treelet分解的相似度矩陣中找出最相似的兩個變量：

(α,β)=argmaxM^(l)]]>

其中，α和β分別表示當前l層Treelet分解的協方差矩陣中的位置索引，分別對應第一主成分和第二主成分；

(2d)對當前l層的Treelet分解的協方差矩陣進行局部主成分分析變換，即通過雅克比旋轉矩陣J，計算當前聚類層級l的基矩陣B_l＝B_l-1J，并更新相似度矩陣和協方差矩陣

雅克比旋轉矩陣

J=1L0L0L0MOMMM0Lcos(θl)L-sin(θl)L0MMOMM0Lsin(θl)Lcos(θl)L0MMMOM0L0L0L1,]]>

這里的旋轉角度θ_l由且|θ_l|≤π/4計算得到；

(2e)旋轉角度后α和β分別代表第一和第二主成分索引位置，尺度函數φ_l和細節函數ψ_l分別為基矩陣B_l的第α和β列，定義當前l層級的尺度向量Φ是尺度函數φ_l和上一層的尺度向量{φ_l-1，jt}_jt≠α，β的合集，將差變量β的下標從和變量下標集δ中去除；

(2f)重復步驟(2c)至步驟(2e)直至分解l＝20層，得到最終Treelet分解的基矩陣：

B＝[Φ，ψ₁...，ψ_l]^T

其中，Φ和ψ分別是正交基矩陣的尺度函數向量和細節函數向量；

(3)對圖像每個像素點i取5×5像素的滑動窗N_i與尺度向量Φ相乘，得到尺度空間的特征向量f(N_i)：

f(Ni)=Σp=15⟨y(Ni),φp⟩φp]]>

其中<y(N_i)，φ_p)代表兩個向量的內積；

(4)由尺度空間的特征向量f(N_i)對圖像逐像素進行非局部均值濾波，得到去噪后的圖像。