[發明專利]一種泊松-高斯聯合噪聲圖像序列分離降噪方法

有效

• 申請號: 202010115293.3
• 申請日: 2020-02-25
• 公開（公告）號: CN111405206B
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發明（設計）人: 喻春雨;李翰林
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: H04N5/357
• 分類號: H04N5/357;G06T5/00
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽

本發明揭示了一種基于幀平均及權值調整二階盲識別的泊松?高斯聯合噪聲圖像序列分離降噪方法，包括如下步驟：S1、獲取噪聲圖像序列；S2、將噪聲圖像序列分為n組，并預處理得到新的圖像序列、作為算法的觀測信號；S3、對圖像序列進行中心化處理、得到去均值化的混合觀測矩陣；S4、結合混合觀測矩陣給出混合觀測矩陣的非零時延協方差矩陣；S5、采用非線性最小二乘法尋找酉矩陣近似聯合對角化協方差矩陣，得到權值矩陣，最終輸出即降噪后的圖像。本發明的方法在抑制和消除圖像噪聲的同時盡可能地保留了圖像中的有效信息，降低了算法整體的運行時間，使得算法的即時性和有效性得到了充分保障。

技術領域

本發明涉及一種圖像降噪方法，具體涉及一種基于幀平均及權值調整二階盲識別的泊松-高斯聯合噪聲圖像序列分離降噪方法，屬于泊松- 高斯聯合噪聲圖像降噪領域。

背景技術

在人們日常的工作和生活中，信息的傳遞主要以聲音、圖像及視頻等方式進行傳遞，相較于其他兩種形式，圖像傳遞具有更好的直觀性和穩定性，同時圖像也能夠攜帶和存儲更多的信息，因此時至今日，圖像仍然是信息傳遞的重要方式。

近年來，伴隨著社會科技的不斷發展，人們對于信息的獲取速率有了更高的需求，對于圖像質量的要求也日益提高，圖像質量越高，就意味著所獲取的有效信息就越多。目前，圖像的獲取方式主要是通過照相機或者掃描儀等具有光學傳感器的設備對物體進行拍攝，從而得到一個用于儲存物體信息的二維數組，該二維數組中的數值就稱為圖片的像素值。我們所見到的每一張圖像在成像和傳輸的過程中都難以避免地會被各式各樣的噪聲所污染而產生失真的情況，對圖像質量產生較大的影響。

對于大部分的數字成像器件而言，其主要的噪聲類型被建模為泊松 -高斯聯合噪聲。兩者中泊松噪聲部分是由于傳感器中光子的不確定性所造成的干擾，該部分是信號依賴的；而高斯部分則代表一些信號無關噪聲，比如熱噪聲。這正是因為上述噪聲的存在會對之后的高層次圖像處理環節如圖像識別、圖像分割等產生不利的影響，因此圖像降噪處理就成為了圖像處理過程中不可缺失的一個環節。但是傳統的圖像降噪方法在實際的應用過程中，存在著處理難度大、處理時間長、細節信息容易丟失等問題，使用效果一直無法達到預期。

綜上所述，如何在現有技術的基礎上提出一種全新的圖像降噪方法，以盡可能地在抑制或者消除圖像噪聲的同時保留原始圖像的有效信息，克服現有技術中所存在的諸多缺陷，也就成為了本領域內技術人員共同的研究目標。

發明內容

鑒于現有技術存在上述缺陷，本發明的目的是提出一種基于幀平均及權值調整二階盲識別的泊松-高斯聯合噪聲圖像序列分離降噪方法，具體包括如下步驟：

S1、獲取包含N張含泊松-高斯聯合噪聲污染圖像的噪聲圖像序列；

S2、將噪聲圖像序列分為n組，采用幀平均法進行預處理、得到n張預處理圖像，并以所獲取的預處理圖像組成新的圖像序列、作為算法的觀測信號；

S3、對圖像序列中的n張預處理圖像進行中心化處理、得到去均值化的混合觀測矩陣；

S4、結合混合觀測矩陣給出混合觀測矩陣的非零時延協方差矩陣；

S5、采用非線性最小二乘法尋找酉矩陣近似聯合對角化協方差矩陣，得到權值矩陣V，最終輸出分離得到的獨立信號、即降噪后的圖像。

優選地，所述S1包含如下步驟：使用成像設備在暗光條件下進行圖像拍攝，圖像拍攝過程中保證成像設備與成像目標二者位置的相對固定，得到N張相同成像條件下、大小相同、含泊松-高斯聯合噪聲污染的圖像，并以此組成噪聲圖像序列。

優選地，所述S2包含如下步驟：將初始含泊松-高斯聯合噪聲污染的噪聲圖像序列分為n組，使用多幀平均法進行降噪預處理，對每組圖像序列分別加權求平均、得到n張預處理圖像，并以所獲取的預處理圖像組成新的圖像序列、作為算法的觀測信號。