[發明專利]一種基于非局部理論的圖像去噪方法

有效

• 申請號: 201310132243.6
• 申請日: 2013-04-16
• 公開（公告）號: CN103208104A
• 公開（公告）日: 2013-07-17
• 發明（設計）人: 金燕;何萍;王晶
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;黃美娟

1.基于非局部理論的圖像去噪方法，包括如下步驟：

步驟1、輸入含高斯白噪聲圖像u；

步驟2、設置算法中的參數：包括第一部分中的基本非局部均值算法(NLM)中的相關參數（搜索窗口大小、鄰域窗口大小、濾波參數h）以及第二部分的迭代參數ξ的選取；

步驟3、初步濾波：使用步驟2中選擇的參數對輸入圖像u進行非局部均值濾波，得到的輸出圖像為丟失了部分細節的圖像u₁，作為下一步的基礎；

步驟4、計算差圖像：u_c1=u-u₁；

步驟5、調用梯度算子（Candy算子、Roberts算子及Prewitt算子均可），檢測出u_c1的邊緣u_b1，并把它的位置當作所要提取的邊緣細節的位置信息，即檢測出的邊緣位置，也就是細節丟失的位置；

步驟6、利用步驟5中得到的細節的位置信息將u中丟失的細節u_x1提取出來,包括細節位置信息所在像素點及其鄰域的像素值，其他位置的像素值置零；

步驟7、將已經提取出的細節按比例疊加回圖像u₁：將細節u_x1的每個像素點賦一個權值w(i,j)，0≤w(i,j)≤1，(i,j為該像素點的橫縱坐標)，像素值為零的像素點權值為零，即w(i,j)=0；權值賦值原則為中心像素權值大于邊緣像素權值，得到圖像u₂=w(i,j)u_x1+(1-w(i,j))u₁；

步驟8、依據步驟2中的迭代參數ξ，ξ為一常數，然后利用步驟5中所調用的梯度算子所檢測出的邊緣圖像矩陣u_b1，計算矩陣u_b1內所有像素的和θ，如θ≤ξ，則迭代停止，如θ≥ξ，則重復4～7步驟；

步驟9、迭代完成后，得到輸出圖像u_n。