[發(fā)明專利]基于Shearlet收縮和改進(jìn)TV模型的圖像去噪方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210052489.8
• 申請日: 2012-03-02
• 公開（公告）號: CN102663679A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李映;陳瑞鳴;胡杰;張艷寧
• 申請（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

1.一種基于Shearlet收縮和改進(jìn)TV模型的圖像去噪方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：對原始含噪圖像進(jìn)行Shearlet變換分解，得到各個尺度的高頻、低頻系數(shù)，并對高頻子帶進(jìn)行劃分；

步驟2：對各尺度子帶用Monte-Carlo方法估計噪聲方差σ，然后對各尺度的高頻系數(shù)進(jìn)行硬閾值處理，，從而得到去噪后的高頻系數(shù)。其中，閾值選取為λ×σ×E_jw，其中E_jw表示Shearlet變換第j個尺度下第w個方向的系數(shù)矩陣的二范數(shù)，j≥2；λ一般取1～3；

步驟3：將步驟2得到的高頻系數(shù)和步驟1得到的低頻系數(shù)進(jìn)行Shearlet逆變換得到重構(gòu)的初次去噪后的圖像；

步驟4：結(jié)合改進(jìn)的全變差模型對初次去噪圖像進(jìn)行二次去噪，得到最終去噪圖像。所述改進(jìn)的全變差模型為：

∂u∂t=▿·(▿u|▿u|α)+λ(TWA-1θTWA(u0)-u)]]>

其中：u₀表示原始圖像，u表示要得到的圖像，T_WA和T_WA^-1表示波原子正變換和逆變換，θh(x)=x,|x|>threshold0,|x|≤threshold]]>表示硬閾值收縮函數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于Shearlet收縮和改進(jìn)TV模型的圖像去噪方法，其特征在于：所述步驟4循環(huán)N次，N為10～30。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于Shearlet收縮和改進(jìn)TV模型的圖像去噪方法，其特征在于：所述步驟2中計算噪聲標(biāo)準(zhǔn)差σ的方法如下：

σ＝MAD/0.6745

其中MAD是對圖像進(jìn)行小波變換后得到的HHl子帶系數(shù)幅度的中值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于Shearlet收縮和改進(jìn)TV模型的圖像去噪方法，其特征在于：所述硬閾值處理中的閾值選取為λ×σ×E_jw，其中E_jw表示Shearlet變換第j個尺度下第w個方向的系數(shù)矩陣的二范數(shù)，j≥2；λ取1～3。