[發明專利]一種基于噪點檢測的自適應非局部均值去噪方法及系統

有效

• 申請號: 201710257723.3
• 申請日: 2017-04-19
• 公開（公告）號: CN107203976B
• 公開（公告）日: 2019-07-23
• 發明（設計）人: 陳鵬;伍世虔;何松;張俊勇;鄒謎;韓浩;王欣;宋運蓮
• 申請（專利權）人: 武漢科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 劉杰

1.一種基于噪點檢測的自適應非局部均值去噪方法，其特征在于，所述方法包括：

輸入原始高斯白噪聲圖像u；

獲取所述高斯白噪聲圖像u中某個點的hessian矩陣H_u，所述矩陣H_u為：

其中，u_xx、u_xy、u_yx、u_yy為所述高斯白噪聲圖像u的二階偏導數；

獲取所述hessian矩陣H_u的第一特征值λ₁和第二特征值λ₂；

獲取所述原始高斯白噪聲圖像u的噪點參數D_i,j，其中，噪點參數D_i,j用以表示高斯白噪聲圖像中的噪點；

根據所述第一特征值λ₁、第二特征值λ₂和噪點參數D_i,j，獲得噪點檢測函數N，其中，N＝(1-exp(-|λ₁|))(1-exp(-|λ₂|))(1-exp(-D_i,j))；

基于所述噪點檢測函數N，對所述原始高斯白噪聲圖像u進行去噪處理。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述hessian矩陣H_u的第一特征值λ₁和第二特征值λ₂，包括：

根據線性尺度空間理論，獲得尺度空間圖像偏導數其中，u(x,y)為圖像，為高斯函數偏導數，G(x,y)為二維高斯函數，s為標準差；

根據所述尺度空間圖像偏導數，獲得第一特征值λ₁和第二特征值λ₂，其中，

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述原始高斯白噪聲圖像u的噪點參數D_i,j，包括：

獲取中心點u(i,j)處的窗口W_i,j大小；

將所述窗口W_i,j分解為四個子窗口其中分別為窗口W_i,j中經過中心點u(i,j)的水平子窗口、豎直子窗口、主對角線子窗口和次對角線子窗口；

計算上述各子窗口中的點與中心點u(i,j)的差的絕對加權均值其中，表示四個子窗口中的任意一個，d表示子窗口中的點與中心點u(i,j)的差，ω表示當前差的權值，

以絕對加權均值的最小值為噪點參數D_i,j。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述噪點檢測函數N，對所述原始高斯白噪聲圖像u進行去噪處理，包括：

根據所述噪點檢測函數N自適應確定非局部均值去噪時每個點的搜索窗口的大小及相似窗口的大小；

根據所述搜索窗口的大小和所述相似窗口的大小，對所述原始高斯白噪聲圖像u進行去噪處理，獲得去噪后的圖像。