一种图像去噪方法、系统及电子设备技术方案

本申请涉及一种图像去噪方法、系统及电子设备。包括：步骤a：采用优选插值模板的方式计算待去噪图像的局部梯度，并计算局部梯度幅值；步骤b：根据所述局部梯度幅值构造时间调制函数T；步骤c：在每一步的时间步长内，将所述时间调制函数T引入P-M扩散方程，并单步迭代求解所述P-M扩散方程，得到去噪图像。本申请通过动态的差异调制扩散时间，实现高时间分辨率的图像去噪增强，提高了扩散类去噪算法对纹理细节的保持能力以及对于高频噪声的去除能力，结合本申请的算法，还可以提高其他非线性去噪算子的去噪能力，进一步提高去噪后的信噪比。进一步提高去噪后的信噪比。进一步提高去噪后的信噪比。

【技术实现步骤摘要】
一种图像去噪方法、系统及电子设备


[0001]本申请属于图像处理
，特别涉及一种图像去噪方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]扩散去噪类算法一直是重要的图像去噪增强算法，带有初值问题的线性扩散方程的解表现为初值函数与高斯函数的卷积滤波，而非线性扩散方程则以P-M扩散方程为主要代表，引入非线性的方向扩散函数后可以在去噪的同时更好的保持纹理细节。基于扩散方程的去噪算法多年来受到各国学者的重视，其变种算法不断涌现。
[0003]然而,除了空间非线性滤波的各种变种算法，学者们越来越意识到局部扩散时间的重要性，因此，如何在求解非线性扩散方程的过程中，阶段性的、分步的调节扩散时间，实现不同空间局部的调节扩散时间，成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种图像去噪方法、系统及电子设备，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。
[0005]为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：
[0006]一种图像去噪方法，包括以下步骤：
[0007]步骤a：采用优选插值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a：采用优选插值模板的方式计算待去噪图像的局部梯度，并计算局部梯度幅值；步骤b：根据所述局部梯度幅值构造时间调制函数T；步骤c：在每一步的时间步长内，将所述时间调制函数T引入P-M扩散方程，并单步迭代求解所述P-M扩散方程，得到去噪图像。2.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，步骤a还包括：设定时间步长、梯度阀值、迭代变量的初始值。3.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，在所述步骤a中，所述采用优选插值模板的方式计算待去噪图像的局部梯度具体为：沿着x方向的梯度平方计算公式为：上述公式中，上述公式中，沿着y方向的梯度平方计算公式为：上述公式中，上述公式中，4.根据权利要求3所述的图像去噪方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述时间调制函数T的表达式为：上述公式中，u代表图像灰度值变量，g代表任意的非线性去噪算子。5.根据权利要求2所述的图像去噪方法，其特征在于，所述步骤c后还包括：判断所述去噪图像是否满足输出要求，如果不满足输出要求，则重置时间步长，并重新执行步骤a；如果满足输出要求，则输出去噪图像。6.一种图像去噪系统，其特征在于，包括：梯度计算模块：用于采用优选插值模板的方式计算待去噪图像的局部梯度，并计算局部梯度幅值；时间调制函数计算模块：用于根据所述局部梯度幅值构造时间调制函数T；扩散去噪模块：用于在每一步的时间步长内，将所述时间调制函数T引入P-M扩散方程，并单步迭代求解所述P-M扩散方...

【专利技术属性】
技术研发人员：张佩光，阚瑞峰，赵庆磊，曹乃亮，陈伟，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：