[發(fā)明專利]一種圖像的稀疏去噪方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410697522.1
• 申請日: 2014-11-26
• 公開（公告）號(hào): CN104376538A
• 公開（公告）日: 2015-02-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王好謙;楊江峰;袁新;宣慧明;戴瓊海
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)深圳研究生院
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223
• 代理人: 余敏

1.一種圖像的稀疏去噪方法，其特征在于：首先確定一個(gè)字典集合，所述字典集合中的多個(gè)字典是通過字典訓(xùn)練方法對一個(gè)圖像庫中的各幅圖像進(jìn)行字典訓(xùn)練得到；所述圖像庫包括至少1000副圖像，且涵蓋不同場景；然后對待處理的圖像進(jìn)行如下稀疏去噪處理：1)將待處理的圖像劃分為多個(gè)圖像塊，各圖像塊的大小與字典的基塊的大小相同；2)對各圖像塊進(jìn)行如下處理得到各圖像塊的去噪圖像塊：21)使用所述字典集合中的各個(gè)字典對當(dāng)前圖像塊進(jìn)行稀疏表示；對于每一個(gè)字典，求解出當(dāng)前圖像塊的稀疏系數(shù)；22)從多個(gè)稀疏系數(shù)中確定一個(gè)稀疏系數(shù)，該稀疏系數(shù)對應(yīng)的字典最能表達(dá)當(dāng)前圖像塊；將該稀疏系數(shù)作為最佳稀疏系數(shù)，對應(yīng)的字典作為最佳字典；23)根據(jù)所述最佳稀疏系數(shù)和最佳字典得到當(dāng)前圖像塊的去噪圖像塊；3)將各圖像塊的去噪圖像塊合并，得到去噪后的圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的稀疏去噪方法，其特征在于：所述步驟22)中，計(jì)算各個(gè)稀疏系數(shù)的稀疏度，確定稀疏度的值最大的稀疏系數(shù)作為最佳稀疏系數(shù)，對應(yīng)的字典作為最佳字典。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像的稀疏去噪方法，其特征在于：根據(jù)如下公式計(jì)算稀疏系數(shù)的稀疏度M：其中，x_l表示稀疏系數(shù)，表示稀疏系數(shù)中的第h位，h＝1，2，……，h_max。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的稀疏去噪方法，其特征在于：所述步驟21)中，根據(jù)如下式子對圖像塊進(jìn)行稀疏表示：其中，||xl||₀≤T,D_l∈D_set；式子中，y表示當(dāng)前圖像塊；D_set表示字典集合，D_l表示字典集合中的一個(gè)字典；||x_l||₀表示稀疏系數(shù)中x_l中非0的個(gè)數(shù)，T表示由用戶設(shè)定的常數(shù)閾值；對于每一個(gè)字典D_l，上述式子為稀疏求解問題，求解后得到對應(yīng)的稀疏系數(shù)x_l。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的稀疏去噪方法，其特征在于：所述步驟23)中，根據(jù)如下式子計(jì)算得到當(dāng)前圖像塊的去噪圖像塊其中，D_best表示最佳字典，x_best表示最佳稀疏系數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的稀疏去噪方法，其特征在于：所述步驟21)中，使用所述字典集合中的部分字典對當(dāng)前圖像塊進(jìn)行稀疏表示，求解出部分字典對應(yīng)的稀疏系數(shù)；所述部分字典根據(jù)如下原則確定：先根據(jù)圖像庫中的圖像的分類，將字典集合中的字典分類成不同的字典群，然后根據(jù)待處理圖像所屬的類別選擇對應(yīng)的一類字典群，所述部分字典為該字典群中的各個(gè)字典。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的稀疏去噪方法，其特征在于：所述步驟2)中對各圖像塊的處理并行進(jìn)行，從而同時(shí)處理得到各圖像塊的去噪圖像塊。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像的稀疏去噪方法，其特征在于：所述多個(gè)字典是通過KSVD字典訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到的。