一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法，本发明专利技术在分解图像时，采用剪切波变换对图像进行多尺度分解，由于剪切波变换具有多方向性，因而能够在多个方向上得到含噪图像的高频信息和低频信息，以便有效的捕捉图像细节，克服了现有技术中小波变换不能很好表达图像各向异性信息的缺点；本发明专利技术在对含噪图像分解后的高频图像进行滤波处理时，应用了具有方向性的局部维纳滤波的方法，局部维纳滤波最关键的是对信号方差的估计，本发明专利技术使用带有方法性的窗函数内所有值的平均来估计信号的方差，方向窗的方向选取为匹配于剪切波变换的频率提取方向，相比于矩形窗而言，方法窗可以更准确的估计信号的方差。

【技术实现步骤摘要】
一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法
本专利技术涉及一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法，属于图像处理

技术介绍
在图像预处理领域中，为了去除原始图像中含有的高斯白噪声，以获得高质量、高信噪比的清晰图像，并为图像后处理提供有力条件而采用图像去噪的方法。目前，大多数图像去噪的方法集中在基于小波变换的去噪方法。电子科技大学拥有的专利技术“一种基于偏微分方程的双树复小波图像去噪方法”(公开号：CN101777179A，授权日：2012年02月15日，申请日：2010年02月05日)中公开了一种基于偏微分方程的双树复小波图像去噪方法。该方法首先对输入的含噪图像进行双树复小波变换分解，并对分解后的两个低频子带图像进行各项同性扩散；再设计改进的自适应模型，计算每个方向上高频细节子带图像的双树复小波变换模和梯度模，利用双树复小波变换模和梯度模的加权平均来设计一种自适应的扩散系数函数来改进P-M模型；然后对改进的自适应模型离散化处理，并对6个高频子带图像进行各向异性扩散；最后进行双树复小波逆变换，输出去噪后的图像。该方法虽然具有较好的区分噪声和信号的能力，但是仍然存在的缺点是：双树复小波缺乏平移不变性，导致得到的去噪后的图像出现失真，主要表现为振铃效应和伪Gibbs效应。此外，此方法在去噪时没有考虑到小波分解时不同尺度上的噪声对图像的干扰程度不同，因此不能达到很好的去噪效果。田沛等人在文献“田沛，李庆周，马平，牛玉广，‘一种基于小波变换的图像去噪新方法’[J]，中国图形图像学报，13(3)，395-399(2008)”中提出了基于小波变换和维纳滤波的图像去噪方法。该方法首先对图像进行小波变换；然后根据高斯噪声的小波系数和图像的小波系数之间存在的不同特点，对不同尺度不同方向上的小波系数进行维纳滤波；最后对滤波后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的图像。此方法虽然能够提高图像的峰值信噪比(PSNR)，并且能够保留更多的图像细节信息。但仍然存在的缺点是：小波变换不能够很好的表达图像中各向异性的细节信息，因此不能很好的去除各向异性的图像中含有的噪声。为了解决以上问题,西安电子科技大学苗启广等人在申请号为201210364581.8的中国专利中公开了“一种基于Shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法”，该方法首先对输入源图像进行对称延拓，然后使用剪切变换，接着使用小波包分解，对分解系数使用传统维纳滤波，用处理后的系数得到重构图像，最后进行对称变换和图像融合，得到最终去噪图像该方法利用了Shearlet变换具有多方向性和维纳滤波能够根据图像的区域方差调整滤波器输出等优点，克服了现有技术中小波变换不能很好表达图像的各向异性信息的缺点，以及使用单一阂值对不同方向上系数进行相同处理而导致的去噪效果不理想的问题，从而能够在图像的不同方向上的高频系数中更准确的分析图像细节信息，但是由于维纳滤波的生成图像存在假细节，影响了去噪性能的提升。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法，以用于通过该系统用于防盗、用于防套牌、用于车辆年检查询。本专利技术的技术方案是：一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法，所述方法步骤如下：S1、对含噪图像进行多尺度剪切波变换，得到K+1个子带图像；其中子带图像包括一个低频部分和K个高频部分；提取出低频系数和高频系数；S2、对于步骤S1中得到的高频系数运用具有方向性窗口的局部维纳滤波进行滤波处理；S3、对于步骤S1中得到的低频系数采用快速双边滤波器进行滤波处理；S4、对经步骤S2和步骤S3处理后的图像作剪切波逆变换处理，得到去噪后的干净图像。本专利技术的有益效果是：第一，本专利技术在分解图像时，采用剪切波变换对图像进行多尺度分解，由于剪切波变换具有多方向性，因而能够在多个方向上得到含噪图像的高频信息和低频信息，以便有效的捕捉图像细节，克服了现有技术中小波变换不能很好表达图像各向异性信息的缺点。第二，本专利技术在对含噪图像分解后的高频图像进行滤波处理时，应用了具有方向性的局部维纳滤波的方法，局部维纳滤波最关键的是对信号方差的估计，本专利技术使用带有方法性的窗函数内所有值的平均来估计信号的方差，方向窗的方向选取为匹配于剪切波变换的频率提取方向，相比于矩形窗而言，方法窗可以更准确的估计信号的方差。附图说明图1是本专利技术的总体框架图。具体实施方式下面结合附图和实施例，对本专利技术作进一步说明，但本专利技术的内容并不限于所述范围。实施例1：如图1所示，一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法，所述方法步骤如下：S1、在计算机应用MATLAB软件中读取存储在计算机硬盘空间中的含噪图像，对含噪图像进行多尺度剪切波变换，得到K+1个子带图像；其中子带图像包括一个低频部分和K个高频部分；提取出低频系数和高频系数；S2、对于步骤S1中得到的高频系数运用具有方向性窗口的局部维纳滤波进行滤波处理；S3、对于步骤S1中得到的低频系数采用快速双边滤波器进行滤波处理；S4、对经步骤S2和步骤S3处理后的图像作剪切波逆变换处理，得到去噪后的干净图像。具体实施时，采用的剪切波变换为G.R.Easley，D.Labate，W.Q.Lim在2008年于《AppliedandComputationalHarmonicAnalysis(应用和计算谐波分析)》第25卷第1期第25～46页发表的文章《Sparsedirectionalimagerepresentationsusingthediscreteshearlettransform(基于离散Shearlet变换的图像定向稀疏表示)》中所提出的离散非下采样Shearlet变换，选用的窗函数为“Meyer”，该离散Shearlet变换具有平移不变性和良好的方向性，能更有效的捕捉图像的几何特征。本实施例中，步骤二采用带有方向窗的局部维纳滤波算法对各个高频方向子带的系数进行滤波来去除噪声。首先是每一点信号的方差由以它为中心的一个窗中的所有变换域系数的平均得到，即式中，(x)≡max(0,x)，W和#W分别代表方向窗和窗中点的个数，是含噪图像经过剪切波变换后的各个高频图像的剪切波系数，随后，通过对含噪图像变换域系数的局部维纳滤波来估计原始图像的变换域系数，即：局部维纳滤波中最关键的就是对信号方差的估计，使用带有方向性的窗函数内所有值的平均来估计信号的方差，方向窗的方向选取为匹配于剪切波变换的频率提取方向。相比于矩形窗等窗函数可以更准确的估计信号的方差。方向窗的定义为式中，r,a＞0控制方向窗的大小和形状，θ∈[-π,π]决定方向窗的方向。本实施例中，步骤三采用快速双边滤波器对低频部分中的剪切波系数进行滤波处理，即利用快速傅里叶变换计算取代传统的逐点计算，从而提高运算的速度。假设代表输入图像I增维后得到的三维图像矩阵，代表三维权值矩阵，则快速双边滤波器的结构如下所示：式中，(x,y)为输入图像像素点的坐标，代表矩阵的线性卷积，interp是插值函数，主要功能是对和在三维空间里进行插值运算以求出在坐标上的值，再将结果赋给IY(x,y)和EY(x,y)；G是线性化后的空间邻近度因子Gs和灰度相似度因子Gr的乘积，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法，其特征在于：所述方法步骤如下：S1、对含噪图像进行多尺度剪切波变换，得到K+1个子带图像；其中子带图像包括一个低频部分和K个高频部分；提取出低频系数和高频系数；S2、对于步骤S1中得到的高频系数运用具有方向性窗口的局部维纳滤波进行滤波处理；S3、对于步骤S1中得到的低频系数采用快速双边滤波器进行滤波处理；S4、对经步骤S2和步骤S3处理后的图像作剪切波逆变换处理，得到去噪后的干净图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于剪切波变换和具有方向性局部维纳滤波的图像去噪方法，其特征在于：所述方法步骤如下：S1、对含噪图像进行多尺度剪切波变换，得到K+1个子带图像；其中子带图像包括一个低频部分和K个高频部分；提取出低频系数和高频系数；S...

【专利技术属性】
技术研发人员：荆方，刘增力，冯镜儒，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南,53