[发明专利]一种图像网纹去除方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于图像复原技术领域，具体涉及一种图像网纹去除方法及系统。

背景技术

数字图像作为一种重要的信息载体，在生产、生活中应用广泛。在数字图像的形成、传输、压缩存储等过程中，会造成各种各样的图像降晰。图像复原是指从降晰的图像数据恢复原有图像内容的过程，例如，从噪声污染的图像中去除噪声，图像中的网纹便是噪声中的一种。

在多种图像复原的方法中，Rudin等人提出的基于最小总变分约束的去噪方法，由于能够更好地保持图像细节，得到很多的关注和应用。但传统的基于最小变分约束的图像复原(包括去噪)，数据保真项和总变分约束项之间的相对权重是固定的，不能自适应的根据图像数据调整，造成不能充分的利用图像信息，因而复原效果往往不理想。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种效果好的图像网纹去除方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种图像网纹去除方法，包括以下步骤：

(1)计算图像T中各个像素点的可信度f(x，y)，所述图像T为待去除网纹的图像；

(2)对图像T建立如下去网纹模型TF(u)，求解使TF(u)取最小值时的解u，所述u为去除网纹后图像像素点的颜色值；

TF(u)=1p||F(Ku-s)||pp+λ||(Dxu)2+(Dyu)2||1]]>

其中，第一项为数据保真项，第二项为总变分约束项，λ是用来调节数据保真项和总变分约束项的相对权重的常数，F表示用可信度向量的元素作为对角元素的对角矩阵，||x||_p表示向量x的Lp范数，D_xu和D_yu分别表示图像u在x方向和y方向的差分。

如上所述的图像网纹去除方法，步骤(1)中所述像素点的可信度的计算方法如下：

对图像T进行高斯滤波，获得高斯滤波后的图像T′；

将图像T与图像T′相对应位置上的像素点颜色值相减，获得差异图像T″；

将差异图像T″中像素点颜色差值归一化至[0，1]区间内，得到图像T中像素点的可信度。

一种图像网纹去除系统，包括用于计算图像T中各个像素点的可信度f(x，y)的可信度计算装置，所述图像T为待去除网纹的图像；

用于对图像T建立如下去网纹模型TF(u)，求解使TF(u)取最小值时的解u的网纹去除装置，所述u为去除网纹后图像像素点的颜色值；