[发明专利]用于图像去噪、压缩和插值的各向异性梯度正则化

权利要求书

1.一种对图像去噪的方法，包括下列步骤：

选择图像的边缘方向；

从沿所选边缘方向的各向异性梯度范数建立图像的各向异性梯度范数；以及

调整图像像素以最小化图像的各向异性梯度范数，从而除去图像噪声。

2.如权利要求1所述的方法，其中选择边缘方向的步骤包括下列步骤：

将图像划分成多个区域；

建立每个图像区域的沿多个初始方向的每一个的梯度范数；

根据梯度范数选择最有可能沿图像边缘的边缘方向。

3.如权利要求2所述的方法，其中建立各向异性梯度范数的步骤包括下列步骤：

建立每个图像区域的沿所选方向的各向异性梯度范数；以及

将图像区域的各向异性梯度范数相加得到图像的各向异性梯度范数。

4.如权利要求3所述的方法，其中建立每个图像区域的各向异性梯度范数的步骤进一步包括沿具有较小的梯度范数和高强度的方向平滑所述每个区域的步骤。

5.如权利要求1所述的方法，其中根据下列关系对图像像素进行调整以最小化各向异性梯度范数

minfAGN(f)+λ2||f-n||22]]>

其中f表示图像区域，n表示图像噪声，λ是依赖于给定图像区域的平滑度进行迭代更新的图像强度参数。

6.如权利要求1所述的方法，其中根据下列关系对图像像素进行调整以最小化各向异性梯度范数

minfTV(f)+λ2||y-Φf||22]]>

其中f是图像的上采样矩阵，Φ是图像的下采样矩阵。

7.一种用于对图像去噪的设备，包括下列步骤：

用于选择图像的边缘方向的部件；

用于从沿所选边缘方向的各向异性梯度范数建立图像的各向异性梯度范数的部件；以及

用于调整图像像素以最小化图像的各向异性梯度范数从而除去图像噪声的部件。

8.如权利要求7所述的设备，其中用于选择边缘方向的部件包括：

用于将图像划分成多个区域的部件；

用于建立每个图像区域的沿多个初始方向的每一个的梯度范数的部件；

用于根据梯度范数选择最有可能沿图像边缘的边缘方向的部件。

9.如权利要求8所述的设备，其中用于建立各向异性梯度范数的部件包括：

用于建立每个图像区域的沿所选方向的各向异性梯度范数的部件；以及

用于将图像区域的各向异性梯度范数相加得到图像的各向异性梯度范数的部件。

10.如权利要求9所述的设备，其中建立每个图像区域的各向异性梯度范数的部件进一步包括用于沿具有较小的梯度范数和高强度的方向平滑所述每个区域的部件。