[發(fā)明專利]一種基于Hankel矩陣算法的紅外圖像去噪方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811402703.1
• 申請日: 2018-11-22
• 公開（公告）號: CN109523487A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔少華
• 申請（專利權(quán)）人: 淮北師范大學(xué)
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京華識知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11530
• 代理人: 李浩

1.一種基于Hankel矩陣的紅外圖像去噪方法，其特征在于：將含噪的紅外圖像分塊，以一維數(shù)組的形式排列為一系列Hankel矩陣，再將所述的Hankel矩陣進(jìn)行奇異值分解，通過將分解所得的奇異值按降序排列，選取較大的前p個(gè)奇異值對矩陣進(jìn)行重構(gòu)，最后將重構(gòu)后矩陣的第一行和最后一列取出，即可得到無噪聲紅外圖像塊，再將各圖像塊還原為去噪后紅外圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Hankel矩陣的紅外圖像去噪方法，其特征在于：所述將含噪紅外圖像分塊，以一維數(shù)組的形式排列為一系列Hankel矩陣，是指：將含噪紅外圖像以一定大小分塊取出，作為一維數(shù)組c_i，將其排列為Hankel矩陣，公式如下：

其中一維數(shù)組c_i＝s_i+n_i(i＝1,2,…,m)，s_i為紅外圖像數(shù)據(jù)，n_i為隨機(jī)噪聲，H矩陣重寫為：

將矩陣H表示為紅外圖像信號和噪聲信號之和。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于Hankel矩陣的紅外圖像去噪方法，其特征在于：對所述H矩陣進(jìn)行奇異值分解，奇異值分解公式如下：

確定無噪聲紅外圖像維數(shù)p，對H進(jìn)行p階重構(gòu)，得到去噪后的數(shù)據(jù)，再將矩陣的第一行和最后一列元素取出，得到無噪聲紅外圖像塊，最后將各圖像塊還原為去噪后紅外圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于Hankel矩陣的紅外圖像去噪方法，其特征在于，具體步驟如下：

步驟1、以5*5大小對含噪紅外圖像進(jìn)行分塊，取出第1塊含噪圖像數(shù)據(jù)作為一維數(shù)組c₁＝[c_1,1,c_2,1,…,c_m,1]，將其排列為Hankel矩陣，公式如下：

其中H是一個(gè)Hankel矩陣，該矩陣每條反對角線上的元素是相同的，并且第一行和最后一列元素連接起來就是原始數(shù)據(jù)c₁；

步驟2、將排列的Hankel矩陣進(jìn)行奇異值分解，公式如下：

步驟3、確定無噪聲紅外圖像的維數(shù)p，對H進(jìn)行p階重構(gòu)，公式如下：

步驟4、將重構(gòu)后矩陣的第一行和最后一列元素取出，即可恢復(fù)去噪后的數(shù)據(jù)：c₁'＝[c'_1,1,c'_2,1,…,c'_m,1]

步驟5、取出下一個(gè)5*5圖像塊，返回步驟2，直到對所有分塊圖像都進(jìn)行一次噪聲壓制終止，最后輸出不含噪的紅外圖像。