[发明专利]Surfacelet域BKF模型贝叶斯视频去噪方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及视频处理技术领域中的一种Surfacelet域BKF模型贝叶斯视频去噪方法。本发明可应用于视频图像加性噪声的去除。

背景技术

在视频图像的采集及传输过程中，噪声的引入是不可避免的。由于视频图像在相邻像素及帧间都有很大的相关性，而噪声是随机且不相关的，这为视频图像在时空域的噪声去除提供了理论基础。由于含噪视频图像经小波变换、Surfacelet变换后，视频图像及噪声在变换域具有不同的特性，变换域系数具有一定的分布规律，根据变化域的系数特性和分布规律进行去噪，能取得很好的去噪效果。

西安电子科技大学提出的专利申请“非局部均值空域时变视频滤波方法”(专利申请号200910219213.2，公开号CN101742088A)公开了一种非局部均值空域时变视频滤波方法，主要解决现有非局部均值空域时变滤波器的计算量大和应用范围受限的问题。该方法的滤波过程是：初始化当前帧图像所有点处的权值归一化系数和非归一化滤波后的值为0；对于搜索域内每个坐标偏置，分别将当前帧图像所有的像素点进行统一的预处理，然后快速计算当前帧图像所有像素点在该搜索域坐标处的加权核权值；根据该加权核权值，更新权值归一化系数和非归一化滤波后的值；根据权值归一化系数和非归一化滤波后的值，计算得到滤波后的图像。该方法虽然极大地降低了现有非局部均值空域时变滤波方法的计算复杂度，取得较好的去噪效果，但是仍然存在的不足是，该方法只考虑了当前帧内像素间的相关性，没有利用视频图像帧间的相关性，不能有效地提高视频图像的去噪效果。

西安电子科技大学提出的专利申请“基于Surfacelet变换域的空间自适应阈值视频去噪方法”(专利申请号201110081454.2，公开号CN102158637A)公开了一种基于Surfacelet变换域的空间自适应阈值视频去噪方法，主要解决视频去噪效果不理想、去噪过程复杂度过大和视频去噪中出现伪影、伪吉布斯效应等问题。该方法的实现过程是：输入待去噪视频并做Surfacelet变换；分别对每一个Surfacelet分解的方向子带内的系数估计噪声；利用系数空间能量值计算自适应阈值；利用系数邻域信息调整上述阈值；利用阈值函数进行去噪处理；对去噪后的系数进行重构，得到去噪后视频。该方法虽然能够通过利用系数邻域关系来提高视频去噪效果，有效地保持视频的细节信息，取得很好的视频去噪效果，但是仍然存在的不足是，该方法只利用了系数的少量邻域信息，没有充分利用邻域外的系数关系，去噪效果有待提高。

发明内容

本发明针对上述现有技术的不足，用Surfacelet系数描述视频图像及噪声，根据视频图像Surfacelet系数边缘分布的特点，利用贝塞尔K分布函数对Surfacelet系数边缘分布进行建模，有效地利用了子带内所有系数间的关系，提出一种Surfacelet域BKF模型贝叶斯视频去噪方法，可以有效的将噪声从视频图像中去除。

本发明的具体步骤如下：

(1)输入一个待去噪视频。

(2)获取待去噪视频Surfacelet域系数

调用Surfacelet工具包对待去噪视频作Surfacelet变换，获取待去噪视频的Surfacelet域高频子带系数。

(3)用噪声估计公式估算待去噪视频的噪声标准差。

(4)按照下式获取待去噪视频Surfacelet域高频子带的贝塞尔K分布形状参数：

p=3×max(c^2-σ2,0)2c^4]]>

其中，p为待去噪视频Surfacelet域高频子带的贝塞尔K分布形状参数；

max()为取最大值函数；

为待去噪视频Surfacelet域高频子带的二阶累积量；