基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法，它属于图像处理技术领域，主要克服现有Bandelet域去噪方法中方向判断不够准确的问题。其实现过程是：(1)输入含噪图像；(2)对含噪图像进行平移不变小波变换并计算小波子带的几何方向；(3)结合每个子块相似块的方向信息采用一定规则修正原始方向，从而得到修正后的几何方向；(3)往修正后的几何方向投影得到Bandelet系数；(4)对Bandelet系数做硬阈值收缩处理，重构得到去噪后的图像。本发明专利技术相对于原始Bandelet域图像去噪方法以及其它一些经典的去噪方法有一定改善。

Denoising method of global band wave transform domain based on non local directional correction

The invention discloses a modified non local direction based on global band wavelet transform denoising method, which belongs to the technical field of image processing, the main direction to overcome the existing Bandelet domain denoising method is not accurate enough to judge the problem. The realization process is: (1) the input noisy image; (2) the noisy image is translation invariant wavelet transform and calculate the geometric direction of wavelet subbands; (3) with each block similarity direction information block with certain rules to modify the original direction, resulting in a revised geometric direction; (3) to the revised projection geometry obtained Bandelet coefficient; (4) to do a hard threshold shrinkage coefficient of Bandelet, reconstruct the denoised images. Compared with the original Bandelet domain image denoising method and other classical denoising methods, the invention has certain improvement.

【技术实现步骤摘要】
基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法
本专利技术属于图像处理
，涉及图像的去噪，特别涉及基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法，适用于图像的噪声去除。
技术介绍
图像噪声的去除是图像处理的最为基础的，也是最为重要的核心技术。图像在获取和传输过程中，不可避免的会收到噪声的干扰。图像去噪是预处理的关键步骤，因为图像去噪的好坏程度决定了图像后续处理的效果。通过合适的去噪算法来抑制噪声，能够为后续的处理提供更为精确的信息。去噪的目的就是在去除噪声的同时更多的保持图像的细节和边缘。变换域去噪随着小波和多尺度几何分析方法的产生得到了越来越广泛的应用。条带波变换（Bandelet）做为一种新的自适应的多尺度几何分析工具，在图像去噪和图像压缩领域得到了良好的应用。多尺度几何分析又称后小波分析，在计算机视觉、模式识别、数学分析、统计分析等领域发挥着越来越重要的作用。第二代Bandelet由E.Le.Pennec和S.Mallat在2005年提出，并发表了”Bandletimageestimationwithmodelselection”讲述了Bandelet用于图像去噪的相关内容。文中根据Bandelet能自适应的对图像进行最稀疏的表示，能够用比其他的基函数更少量的非零系数来达到相同的逼近效果，采用了Bandelet基于全局阈值收缩去噪方法。该算法首先对图像进行第二代Bandelet变换，得到对应Bandelet域的系数，然后选取最优阈值对系数进行简单的阈值收缩，对收缩后的Bandelet系数进行重构得到去噪后的图像。由于Bandelet变换是基于图像边缘的稀疏表示方法，能自适应的找到图像本身的几何特征，所以方法取得了较好的效果。但是该方法中因为噪声的加入，使得Bandelet子块最优方向的选取存在一定误差，尤其当噪声较大时，噪声对信号的淹没，这种现象会愈加明显。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述已有技术的不足，提出了基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法，在上述方法的基础上对得到的方向进行修正，使得最优方向更加准确，进一步提高去噪效果。实现本专利技术目的的技术方案，基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入噪声图像M，对M进行三层平移不变atrou小波变换，初始变换阈值采用T=3σ，子块大小采用8*8，计算M各子带的几何方向G；(2)对每个子块方向进行修正，首先在49*49的搜索区域中根据以下欧式距离公式寻找5个相似块，得到5个图像块的方向：其中，d代表两个图像块之间的欧式距离，ZxR代表以xR为中心的图像块Zx代表以x为中心的图像块，N1代表图像块的大小；(3)把图像块所有可能的73个方向量化为0,1,2,3,4区域，无方向对应量化区域0。对每个子块方向进行修正，进而得到修正后的几何方向G1；(4)用G1对M进行Bandelet变换，得到系数MB；(5)对Bandelet系数进行全局硬阈值收缩，阈值采用T=3σ；(6)实现Bandelet逆变换重构得到去噪后的图像M’。所述步骤（3）对每个子块方向进行修正的修正方法为：假设相似块的个数为m，①若分布在某量化区域的方向数目大于m/2则方向集中分布在此区域，在此区域选取对应拉格朗日函数值最小的方向做为修正方向；②若落在所有量化区域的方向数目均小于等于m/2并且所有方向分布在3，4或5个区域，则方向分散，修正方向为0；③若方向数目均小于等于m/2并且分布在2个区域，若两个区域相邻则将两个区域合并，并在大区域中找到拉格朗日函数值最小对应的方向作为修正方向，若分布在两个间隔的区域，则认为发散把0做为修正方向。本专利技术与现有技术相比较具有如下优点：1.本专利技术通过计算中心块邻域中相似块的几何方向，为后续规则的应用提供了依据；2.本专利技术按照一定规则对相似组的方向进行修正，为得到修正后的几何性G1提供了依据；3.本专利技术通过计算得到修正后的几何性G1，使计算出的方向更加接近真实方向，进而Bandelet化后的系数更加准确，提高了去噪的效果。附图说明图1是本专利技术的流程图；图2是本专利技术实验输入的三幅图像，分别为Boat和Hill;图3用本专利技术实验使用的添加标准差σ=25噪声后的含噪图，分别为Boat和Hill;图4用现有NL-means对输入的三幅图像进行去噪的结果图；图5是现有的原始Bandelet全局硬阈值对输入的三幅图像进行去噪的结果图；图6是用本专利技术方法对图像进行去噪后的效果图。具体实施方式参照图1，本专利技术基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法，包括如下步骤：步骤1，输入含噪图像，计算含噪图像的几何性G：1a)输入含噪图像；1b)对含噪的图像进行三层平移不变atrou小波变换，初始变换阈值T=3σ，子块采用8*8，计算图像的几何性G;步骤2，根据每个子块邻域中相似块的方向信息，按照一定规则修正原始方向，计算得到修正后的图像几何性G1：2a）取49*49邻域，根据以下欧式距离公式计算块的相似性，选取5个相似块：其中，d代表两个图像块之间的欧式距离，ZxR代表以xR为中心的图像块Zx代表以x为中心的图像块，N1代表图像块的大小；两个图像块的欧式距离越小代表两个图像块越相似；2b）根据下列规则结合得到的5个方向对子块方向进行修正首先把图像块所有可能的角度量化为0,1,2,3,4区域，无方向对应量化区域0；假设相似块的个数为m,修正规则如下：①若分布在某量化区域的方向数目大于m/2则方向集中分布在此区域，在此区域选取对应拉格朗日函数值最小的方向做为修正方向；②若落在所有量化区域的方向数目均小于等于m/2并且所有方向分布在3，4或5个区域，则方向分散，修正方向为0；③若方向数目均小于等于m/2并且分布在2个区域，若两个区域相邻则将两个区域合并，并在大区域中找到拉格朗日函数值最小对应的方向作为修正方向。若分布在两个间隔的区域，则认为发散把0做为修正方向。步骤3，用G1对M进行Bandelet化，得到系数MB。步骤4，对Bandelet系数进行阈值处理得到去噪后图像：4a)对Bandelet系数进行全局硬阈值收缩，阈值采用T=3σ；4b)实现Bandelet逆变换重构得到去噪后的图像M’。本专利技术效果可以通过以下实验进一步证实：一.实验条件和内容实验条件：实验所使用的输入图像是图2所示，共2幅图像分别为Boat和Hill，图像大小为512*512，格式为png。实验中，各种去噪方法都是使用matlab语言编程实现。实验内容：在上述实验条件下，分别使用非局部均值滤波，原始全局Bandelet硬阈值滤波和本专利技术进行实验。其中，非局部均值滤波采用大小为21×21的搜索窗和7×7的相似块。原始Bandelet全局去噪和本专利技术均采用三层平移不变atrou变换，子块大小为8*8，初始变换阈值为3σ，去噪采用同一硬阈值3σ。二.实验结果使用采用大小为21×21的搜索窗和7×7的相似块非局部均值的去噪结果如图4所示，其中图3(a)是Boat去噪结果，图3(b)是Hill去噪结果。从结本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入噪声图像M，对M进行三层平移不变atrou小波变换，初始变换阈值采用T＝3σ，子块大小采用8*8，计算M各子带的几何方向G；(2)对每个子块方向进行修正，首先在49*49的搜索区域中根据以下欧式距离公式寻找5个相似块，得到5个图像块的方向：

【技术特征摘要】
1.一种基于非局部方向修正的全局条带波变换域去噪方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入噪声图像M，对M进行三层平移不变atrou小波变换，初始变换阈值采用T＝3σ，子块大小采用8*8，计算M各子带的几何方向G；(2)对每个子块方向进行修正，首先在49*49的搜索区域中根据以下欧式距离公式寻找5个相似块，得到5个图像块的方向：其中，d代表两个图像块之间的欧式距离，ZxR代表以xR为中心的图像块Zx代表以x为中心的图像块，N1代表图像块的大小；两个图像块的欧式距离越小代表两个图像块越相似；(3)把图像块所有可能的73个方向量化为0,1,2,3,4区域，无方向对应量化区域0，对每个子块方向进行修正，进而得到修正后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟桦，焦李成，杨春艳，王爽，侯彪，马晶晶，马文萍，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61