[发明专利]基于自适应滑窗邻域阈值的小波图像降噪方法

权利要求书

1.一种基于自适应滑窗邻域阈值的小波图像降噪方法，包括下列步骤：

步骤1：将含噪图像经过小波变换处理，分解为各个子带；

步骤2：对每个子带中的小波系数单独处理，处理步骤如下：

1)在每个子带中，以每个小波系数为中心，对各个滑动窗口内小波系数邻域的中心小波系数做阈值判断，通过 比较每个小波系数所在各邻域的相关度系数Θ，将最大相关度系数Θ所在的滑窗作为阈值处理的窗口，式中，其中(i，j)∈滑窗所在的邻域，(t，s)为滑窗的中心点， 为滑窗面积内图像数据(X₁，X₂，…，X_n)的相关系数矩阵， 为相关系数，

Cov(X₁，X₂)＝E{[X₁-E(X₁)][X₂-E(X₂)]}为X₁，X₂的协方差定义；

2)设{d_m，n}是含噪图像小波后的系数的集合，对每一个小波系数d_m，n，设以它为中心的邻域窗口为W_m，n，定义邻域N_m，n(d)包含所有落在以当前的经过1)步处理后的小波系数为中心，以水平或垂直方向上相邻小波系数的间隔d为半径的方阵内所有小波系数，计算1)中选取的阈值处理窗口的基于广义高斯模型的贝叶斯自适应阈值 其中，噪声标准差采用鲁棒性中值估计 Y(i，j)∈第一层对角高频子带，信号方差则按 估计，得到缩放因子 其中 

3)将窗口中心的小波系数按缩放因子进行收缩；

步骤3：依次对小波各个子带进行自适应滑动窗口邻域小波处理之后，再将小波系数重构，得到滤波之后的图像。