[發明專利]基于雙樹離散小波包的圖像去噪方法

有效

• 申請號: 201110207431.1
• 申請日: 2011-07-22
• 公開（公告）號: CN102236888A
• 公開（公告）日: 2011-11-09
• 發明（設計）人: 戴瓊海;劉芳
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

1.一種基于雙樹離散小波包的圖像去噪方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：構造雙樹離散小波；

S2：根據所述雙樹離散小波對圖像進行分解，獲得多個子頻帶以及所述子頻帶的小波系數；

S3：計算各個子頻帶的小波系數的自相關系數，并選取所述小波系數的自相關系數大于預定的閾值的子頻帶進行小波包分解，獲得第二層雙樹離散小波包，以此類推獲得多層雙樹離散小波包；

S4：基于所述多層雙樹離散小波包將所述圖像變換到小波域中，并計算所述小波系數的鄰域相關性，以及根據所述小波系數的鄰域相關性對所述圖像進行去噪和圖像增強。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1進一步包括：

使用q-shift方案構造所述雙樹離散小波。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟S2進一步包括：

使用q-shift濾波器將所述圖像分解為方向子帶；以及

使用濾波器對所述方向子帶進行各向異性分解，獲得所述多個子頻帶以及所述子頻帶的小波系數。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S3進一步包括：

q=mnΣi=1mΣj=1nΣl=1mΣh=1nμijlhΣi=1mΣj=1nΣl=1mΣh=1mnμijlh(wij-w‾ij)(wlh-w‾ij)Σi=1mΣj=1n(wij-w‾ij)4]]>

根據所述子頻帶的小波系數，通過以下的公式，計算所述小波系數的自相關系數，其中，w_ij、w_lh為所述小波系數，m是w_ij和w_lh的行數，n是w_ij和w_lh的列數，是w_ij為中心的一個窗口的小波系數的均值，q是自相關系數，μ是空間鄰接矩陣且

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S4進一步包括：

S41：根據所述小波系數，通過以下的公式，計算所述小波系數的鄰域相關性，

qm1m2n1n2=(m2-m1)(n2-n1)Σi=m1m2Σj=n1n2Σl=m1m2Σh=n1n2μijlhΣi=m1m2Σj=n1n2Σl=m1m2Σh=n1n2μijlh(wij-w‾ij)(wlh-w‾ij)Σi=m1m2Σj=n1n2(wij-w‾ij)4]]>

其中，m₁、n₁、m₂、n₂為以w_ij為中心的窗口的頂點坐標值；

S42：根據所述小波系數的鄰域相關性，通過以下的公式對所述小波系數進行修正，

wm1n1m2n2′=wm1n1m2n2=αm1n1m2n2]]>

αm1m2n1n2=(1-2σ2logn2(qm1m2n1n)2)*k1]]>

其中，σ為噪聲對應的小波系數的方法，n為噪聲對應的小波系數的個數，k₁為0-1之間的常數，為修正系數。

S43：根據所述修正后的小波系數進行圖像重構。