[發明專利]一種基于加權變分模型的圖像去噪方法

在審

• 申請號: 202011383381.8
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112396568A
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發明（設計）人: 李炳照;李萌萌
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 張利萍

1.一種基于加權變分模型的圖像去噪方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：圖像預處理與輸入數據；

輸入的圖像需要歸一化，即像素值范圍為[0,1]；輸入為帶高斯噪聲的圖像，其噪聲水平由噪聲方差水平決定；

步驟2：構建加權變分模型；

首先，定義自適應權重函數w，具體如下：

其中，x表示x方向坐標，y表示y方向坐標；w₁表示關于x方向梯度的權重，w₂表示關于x方向梯度的權重；表示x方向梯度，表示y方向梯度；f為輸入的噪聲圖像；梯度計算方法如下：

其中，f(i,j)表示圖像在(i,j)處的像素值，N表示圖像矩陣的列數，M表示圖像矩陣的行數；

然后，構建去噪模型，具體如下：

其中，λ為參數，f表示輸入的噪聲圖像，u表示去噪后的圖像，w為自適應權重函數，表示u的梯度；

步驟3：模型計算，具體如下：

步驟3.1：優化模型；

基于ADMM框架，對步驟2構建的WTV模型進行優化和求解；引入兩個臨時變量h₁、h₂，模型的拉格朗日函數如下：

其中r₁,r₂為拉格朗日乘子，τ為罰參數，求解公式4中的模型等價于求解下列問題：

步驟3.2：迭代格式；

變量u,h₁,h₂以及拉格朗日乘子r₁,r₂的第k+1次迭代格式如下：

其中，表示x方向梯度算子的伴隨算子，表示y方向梯度算子的伴隨算子；

當相鄰兩次迭的相對誤差小于容許度tol＝10^-5時，迭代終止：

其中，u^k表示去噪后圖像u的第k次迭代結果，u^k+1表示去噪后圖像u的第k+1次迭代結果；

步驟4：當迭代終止時，所得的u即為去噪后圖像，此時，輸出去噪結果。

2.如權利要求1所述的基于加權變分模型的圖像去噪方法，其特征在于，步驟1中，若輸入圖像f像素范圍為[0,255]，則對f進行歸一化，f/255作為輸入的圖像。