[發明專利]基于復四元數小波的圖像降噪方法有效

申請號：	202010101147.5	申請日：	2020-02-04
公開（公告）號：	CN111325689B	公開（公告）日：	2023-07-25
發明（設計）人：	劉戀;周宏;王曉晶	申請（專利權）人：	淮陰師范學院
主分類號：	G06T5/00	分類號：	G06T5/00
代理公司：	暫無信息	代理人：	暫無信息
地址：	223300 江蘇***	國省代碼：	江蘇;32
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摘要：
搜索關鍵詞：	基于復四元數小波圖像方法
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【說明書】：

本發明公開了一種基于復四元數小波的圖像降噪方法，屬于圖像處理技術領域。該方法給出了復四元數小波變換和逆變換的定義，并給出了相應的離散化方法，針對彩色圖像降噪過程中出現的顏色失真問題給出了一個可行方案。本發明的步驟為：用復四元數表征噪聲圖像、復四元數小波變換處理、量化閾值降噪、復四元數小波逆變換處理和采用加權平均進行圖像復原。本發明使用復四元數小波變換和逆變換對圖像進行子帶分解與重構，有效地表征了圖像中的細節信息和顏色信息，該方法在整個實施過程中始終將彩色圖像的三個顏色分量作為一個整體來處理，解決了圖像降噪過程中出現的色彩失真問題，提高了降噪質量，可廣泛應用于圖像和信號處理等領域。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于復四元數小波的圖像降噪方法。

背景技術

圖像降噪作為圖像處理的一個重要分支，是當前圖像處理研究中的一個熱點，具有重要的應用價值。圖像是通過成像傳感器獲取的，例如CCD或CMOS成像傳感器，這些類型傳感器在圖像獲取過程中存在暗電流及電子噪聲，尤其是在光線條件較差的情況下，所獲取的圖像存在不同程度的噪聲污染。此外，在圖像的傳輸過程中也會愛到外界環境的干擾而產生噪聲。所有這些噪聲都會影響圖像的質量。如何去除圖像中的噪聲，便于后續的應用具有很高的實用價值。圖像降噪方法已經被廣泛地應用于智慧交通，醫學影像和衛星遙感等諸多領域，取得了許多令人矚目的成績。

典型的圖像降噪方法有：基于變分的降噪方法、基于離散余弦變換的降噪方法、基于拉普拉斯模型的降噪方法、基于小波變換的方法、基于偏微分方程的降噪方法和基于統計學習的降噪方法等。但是，目前現有的降噪算法均是針對灰度圖像的，對于彩色圖像，是以分通道的形式分別處理彩色圖像的R、G和B顏色分量，將這三個通道降噪的結果進行整合形成最終降噪后的彩色圖像。這一降噪思路簡單易行，只需采用現有的灰度圖像降噪方法即可實現。但此類方法存在如下三個問題。

第一，彩色圖像的噪聲并不是存在于某個單一的通道(顏色分量)，而是分布在所有的通道中，并且每一通道的噪聲密度并不相同，噪聲密度又是隨機的。采用上述方法來分通道進行彩色圖像的降噪無法有效的確定閾值模型，其降噪結果是有限的。

第二，分通道降噪后，對于整合后的降噪圖像存在圖像的顏色扭曲與失真，無法充分還原彩色圖像的細節信息。

第三，采用傳統方法分通道降噪還會引入新的噪聲，主要是不同顏色通道所采用不同的降噪閾值所引起的，一個直觀的視覺感知就是顏色失真。

發明內容

本發明提出了一種基于復四元數小波的圖像降噪方法，給出對復四元數小波變換和逆變換的定義，并給出了相應的離散化方法。本發明所提出的基于復四元數小波的圖像降噪方法對于彩色圖像降噪過程中出現的顏色失真問題給出了一個可行方案，提高了降噪質量。

基于復四元數小波的圖像降噪方法具體步驟如下：

步驟S1，將有噪聲污染的彩色圖像用復四元數進行表示；

步驟S2，使用復四元數小波變換處理步驟S1中彩色圖像，得到彩色圖像的粗尺度和細尺度復四元數值變換系數；

步驟S3，對于粗尺度系數和細尺度系數采用量化閾值的方法來進行降噪處理；

步驟S4，對量化閾值處理后的系數進行復四元數小波逆變換；

步驟S5，采用加權平均實部和虛部分量的方法來獲取降噪后的彩色圖像。

優選地，所述步驟S1中使用復四元數對原始彩色圖像表征的數學公式為：