[发明专利]基于伪Zernike矩的图像去噪算法

说明书

技术领域

本发明所述的基于伪Zernike矩的图像去噪算法，属于多媒体信息安全中图形图像技术处理领域，具体涉及一种能够有效去除噪声的新方法。

背景技术

目前图像在获取、传输和存储过程中，经常会受到各种噪声的干扰，因此在对图像进行进一步处理之前，采用适当的方法去除噪声是一个重要的预处理步骤。一方面其能够有效抑制噪声，为后续处理提供更为精确的信息，如边缘检测、目标识别等；另一方面，去噪声方法研究有助于促进其他图像处理与分析问题的解决，如图像恢复、图像分割等。

伪Zernike矩是基于图像整个区域的形状描述算子，不仅具有旋转不变性，还可以任意构造高阶矩，具有更好的抗噪声能力。因此利用伪zernike矩与非局部均值相结合的方法，能够得到更多具有较高相似性的像素或图像之间的匹配。针对上述现有技术中所存在的问题，研究设计一种新型的基于伪Zernike矩的图像去噪算法，从而克服现有技术中所存在的问题是十分必要的。

发明内容

鉴于上述现有技术中所存在的问题，本发明的目的是研究设计一种新型的基于伪Zernike矩的图像去噪算法，从而解决图像在获取、传输和存储过程中，受到各种噪声的干扰等问题。本发明所述的基于伪Zernike矩的图像去噪算法，是由非局部均值去噪算法和伪Zernike矩的计算两步来完成的；

步骤一、非局部均值去噪算法：

处理过程如下：

设噪声图像为u＝{u(i)|i∈I}，去除噪声后图像为NL(u)(i)，对每个像素i的值通过下式加权得到

NL(u)(i)=Σi∈Iω(i,j)u(j)---(1)]]>

ω(i，j)为依赖于像素i与像素j相似程度(高斯加权欧式距离)的权值：

ω(i,j)=1C(i)e-||u(Ni)-u(Nj)||Gρ2h2---(2)]]>