[发明专利]一种带噪图像降噪处理方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种带噪图像降噪处理方法和系统。

背景技术

图像在采集、转换和传输过程中，易受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响而 质量下降，因此图像降噪是图像工程中一个基础和必要的预处理步骤，是图像感知、分类与 识别的关键技术之一。

图像降噪的本质是模式分类：即从有规律的“图像模式”中将具有点状奇异的不规 则“噪声模式”分离出来。小波对含点状奇异的目标函数而言是最优的基，但在高维情况下， 小波分析不能充分利用数据本身所特有的几何特征，因此并不是最优的或者说“最稀疏”的 函数表示方法。Contourlet变换解决了小波变换不能有效表示二维或更高维奇异性的缺 点，能准确地将图像中的边缘捕获到不同尺度、不同频率、不同方向的子带中，从而能有效 地处理图像中的线奇异性。

目前，图像降噪方法主要分为空域滤波、变换域滤波以及变换域统计建模分析三 大类。传统的大部分滤波方法属于前者，如均值滤波、中值滤波等，实际上采用各种平滑函 数对图像进行卷积处理，便于硬件实现，削弱噪声的同时对图像有用信息也进行了平滑。变 换域统计建模分析方法对变换域系数进行统计建模，取得较好的降噪效果，但是需要较多 的先验信息，建立适合的模型进行训练，而且计算复杂度很高。而在变换域滤波方法中，以 Donoho和Johnstone提出的基于小波变换的收缩阈值降噪方法最具代表性。由于信号经过 小波变换后，信号主要集中在少数绝对幅值较大的小波系数上，而噪声则散布在一些绝对 幅值较小的小波系数上，因此，可以利用收缩阈值对小波系数进行降噪，达到降噪的目的。 但是，小波收缩阈值容易产生失真，称之为伪吉布斯现象。

中国专利申请号为CN200610030756、发明名称为“一种Contourlet变换域的图像 降噪方法”和专利申请号为CN200610030745、发明名称为“基于变换域数学形态学的图像降 噪方法”公开了2种图像降噪的方法，这两种方法本质上都是利用平移操作算子来改善 Contourlet降噪效果，它提供了一个平移不变的紧框架。但是，仅仅简单的平移操作，不但 不能充分利用Contourlet变换的方向性，而且破坏了图像的纹理连续性，对降噪效果的改 善也理所当然的受到限制。

发明内容

本发明要解决的主要技术问题是，提供一种带噪图像降噪处理方法和系统，有效 地降低图像中的噪声信号，提高了图像质量。

为解决上述技术问题，本发明提供一种带噪图像降噪处理方法，包括步骤：

对输入的带噪图像进行错切操作，得到错切图像；

利用基于小波的Contourlet变换对错切图像进行稀疏分解，得到低频子图像和高 频子图像，对每个高频子图像进行降噪处理，得到降噪高频子图像；

对低频子图像和降噪高频子图像进行基于小波的Contourlet逆向变换，再进行相 同错切幅度的逆向错切操作。

在本发明实施例中，对输入的带噪图像进行错切操作具体包括步骤：

设置错切幅度和错切幅度增量，对输入的带噪图像进行多方向、一定错切幅度的 多次错切操作。

在本发明实施例中，所述方法还进一步包括步骤：

对逆向错切操作得到的所有图像进行线性平均，得到最终降噪图像。

在本发明实施例中，利用基于小波的Contourlet变换对错切图像进行稀疏分解， 得到低频子图像和高频子图像具体包括步骤：

设置基于小波的Contourlet变换中的小波分解层数和每层中的方向分解数；

利用基于小波的Contourlet变换对错切图像进行多尺度、多方向的稀疏分解，得 到低频子图像和一系列具有不同分辨率的高频子图像。

在本发明实施例中，对每个高频子图像进行降噪处理具体包括：

设置阈值参数，利用软阈值函数，对每个高频子图像进行阈值降噪处理。

在本发明实施例中，所述设置阈值函数之前还进一步包括步骤：

根据小波分解层数、每层中的方向分解数和高频带系数，采用鲁棒性的中值估计， 得到高频子图像每个方向上的噪声标准差；

根据每个方向上的噪声标准差，计算得到阈值参数。

在本发明实施例中，所述软阈值函数为软阈值函数Λ(*)＝sgn(*)max(*，T_B)，T_B为 阈值参数。