[發(fā)明專利]基于字典學(xué)習(xí)和塊匹配的自然圖像去噪方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110102644.8
• 申請(qǐng)日: 2011-04-22
• 公開（公告）號(hào): CN102184526A
• 公開（公告）日: 2011-09-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊淑媛;焦李成;張?jiān)聢A;衛(wèi)美絨;王晶;王爽;侯彪;緱水平
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): 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

1.一種基于字典學(xué)習(xí)和塊匹配的自然圖像去噪方法，包括如下步驟：

(1)設(shè)含噪圖像z(x)＝y(tǒng)(x)+n(x)去噪后的原始圖像的估計(jì)為：

y^(x)=argminD,αij,y(x)λ||y(x)-z(x)||22+Σijμ||αij||0+Σij||Dαij-Rijy(x)||22+v||y(x)-y^1(x)||22]]>

其中，y(x)為原始圖像，n(x)為標(biāo)準(zhǔn)差為σ的高斯白噪聲，x∈X，X為圖像像素的坐標(biāo)集合，λ為langrage乘子，且λ＝30/σ，代表取二范數(shù)平方，μ為殘差控制因子，α_ij為圖像塊R_ijy(x)的稀疏表示系數(shù)，||||₀代表取零范數(shù)，D為過完備稀疏表示字典，R_ij代表從圖像中取出大小的圖像塊的取塊操作，i，j為取出的圖像塊在原圖像中的坐標(biāo)位置，v為權(quán)重參數(shù)，它的取值范圍是(78/σ)²～(1049/σ)²，為BM3D方法對(duì)含噪圖像z(x)的初步去噪結(jié)果；

(2)令原始圖像等于含噪圖像，即y(x)＝z(x)，令過完備稀疏表示字典D為冗余DCT字典，且D∈R^n×K，R^n×K代表n×K大小的實(shí)數(shù)矩陣，取n＝64，K＝256；

(3)采用KSVD字典學(xué)習(xí)方法更新過完備稀疏表示字典D和稀疏表示系數(shù)α_ij，此步驟迭代J次，當(dāng)σ≤5時(shí)，J＝5，當(dāng)σ＞5時(shí)，J＝10；

(4)用BM3D方法對(duì)含噪圖像z(x)去噪，得到初步去噪結(jié)果

(5)將更新后的過完備稀疏表示字典D、更新后的稀疏表示系數(shù)α_ij和初步去噪結(jié)果代入步驟(1)設(shè)定的原始圖像的估計(jì)公式，得到原始圖像的估計(jì)

y^(x)=[(λ+v)I+ΣijRijTRij]-1[λz(x)+ΣijRijTDαij+vy^1(x)]]]>

其中，I為圖像大小的單位矩陣，為R_ij的轉(zhuǎn)置。