[發明專利]基于NSCT系數的3D方向窗圖像去噪方法

無效

• 申請號: 201110067599.7
• 申請日: 2011-03-21
• 公開（公告）號: CN102163323A
• 公開（公告）日: 2011-08-24
• 發明（設計）人: 楊明強;李文輝
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

技術領域

本發明涉及一種基于NSCT系數的3D方向窗圖像去噪方法。

背景技術

隨著科技的發展，數字圖像的應用變得越來越普及。在當今時代，無論是生活中的照片，醫療中的CT、磁共振圖像和超聲圖像，還是科研生產領域的遙感圖像、SAR圖像等，在其生成和傳輸過程中總會受到噪聲的污染，影響圖像的質量，嚴重的會使圖像內容不可用，甚至產生歧義，從而產生巨大危害。因而圖像去噪在圖像處理中始終占有重要地位。

在圖像去噪中，應用最廣的去噪算法當屬基于小波閾值的方法。但小波變換應用到圖像處理方面存在很多缺點，多尺度分析方法便應運而生。在多尺度相關性的去噪算法中，最經典的當屬基于小波尺度間相關性的SSNF算法。在域變換去噪算法中，很多的多尺度算法也都結合了相關性算法獲得了新的去噪方法，這些算法大多基于尺度間相關性。然而在多尺度系數的方向子塊間，同樣存在著巨大的相關性，其中NSCT變換不僅保留了Contourlet變換的稀疏性，且具有平移不變性，適合用于圖象的去噪，融合和特征提取等。在算法方面，NSCT基于濾波器組，具有巨大的優化潛力，具有極高的應用價值。正因如此，基于NSCT變換的去噪算法是當前的研究熱點，而基于方向相關性的去噪也是較為新穎的思路。

發明內容

為彌補現有技術的不足，本發明提供一種種基于NSCT系數的3D方向窗圖像去噪方法。

為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種基于NSCT系數的3D方向窗圖像去噪方法，該方法的實現步驟如下：

Step1：對含噪圖像x(i，j)做NSCT變換得到子塊y(n，i，j)，其含有N個尺度和K個方向；

Step2：在n＝1時取出在k尺度下的信息y{n}(k，i，j)；

Step3：取出y{n}(k，i，j)在k方向上的信息y{n}{k}(i，j)，將y{n}{k}(i，j)與相鄰方向子塊做平均得到y1{n}{k}(i，j)；

Step4：如果k＝K不成立，則k＝k+1并返回step3繼續執行；反之將所有K方向上的y1{n}{k}(i，j)相加，得到y1{n}(k，i，j)；

Step5：取出y1{n}(k，i，j)在k方向上的信息y1{n}{k}(i，j)，用帶方向的高斯核函數對y1{n}{k}(i，j)進行濾波；

Step6：利用小于某個閾值的值皆設為0的原則得到y1{n}{k}(i，j)的極值點，利用y1{n}{k}(i，j)的極值點對y{n}{k}(i，j)的值進行取舍；

Step7：如果k＝K不成立，則k＝k+1并返回step5繼續執行；反之將所有K方向上的y{n}{k}(i，j)相加，得到去噪后的y{n}(k，i，j)；

Step8：如果n＝N不成立，則n＝n+1并返回step3繼續執行；反之將y{n}(k，i，j)相加得到去噪后的系數y(n，k，i，j)；

Step9：對y(n，k，i，j)進行逆NSCT變換得到去噪后的圖像。

所述step5中高斯核函數為其中l_k(i，j)是k方向上的線段；A為高斯核高度，σ為高斯核方差。

所述step3中對子塊y{n}{k}(i，j)和相鄰方向子塊做平均的公式：