[发明专利]一种图像降噪方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像降噪方法。

背景技术

医学图像是现代临床诊疗的重要参考信息，其图像质量的优劣会直接关系到诊疗的效果。医学图像在生成过程中不可避免地受随机噪声(比如人体热噪声，机械噪声等)的污染，因此降噪成为图像处理流程中的重要一步。

医学图像降噪的一个重要难点在于平滑程度的控制。平滑程度过低会导致降噪不充分，平滑程度过高会导致图像细节的损失，在视觉上也不自然。由于降噪不足与平滑过度之间的平衡不好掌握，且对降噪优劣的判断因人而异，大多降噪滤波往往通过允许用户调节参数来修正降噪结果。因此，如何设置参数成为医学图像降噪的一个重要问题。

现有的降噪方法大致可分为：基于频域转换的滤波和基于图像域的均值／中值滤波。后者利用像素点周边的像素集合的平均值来对实际像素值进行估计。其变化版本包括使用像素集合的中值来代替均值，使用加权平均来替代平均值等。其中，加权平均滤波被广泛使用于包括降噪在内的各种图像还原处理中。

由于加权平均滤波器的本质是在图像中找寻相似的像素点，由于图像内容的不同，不同的像素在图像中所能找到的相似的像素点数量也不相同。在某些区块因相似像素点不足而导致降噪不足的同时，另一些区块可能得到过多的相似像素点参与平均而导致过度平滑现象。降噪不足与过度平滑同时存在严重影响了降噪的均匀性，也使参数调节变得更困难。

传统的加权平均滤波通常依赖全局平滑参数来调节降噪程度。这种方法的问题在于，调节该参数的同时改变全图的降噪程度(即过平滑的区域与降噪不足的区域将被同等对待)，这与用户的期望并不一致。用户希望噪声能在全图范围内以同等比例被压缩(既降噪的均匀性)，且对不同图像使用相同参数得到的降噪结果应具有视觉的一致性。

发明内容

本发明解决的问题是提供一种图像降噪方法，不仅能保证全图降噪的均匀性和对不同图像中降噪的稳定性，而且实现简单、运行速度快。

为了解决上述问题，本发明提供了一种图像降噪方法，包括如下步骤：

(1)输入待降噪图像对所述待降噪图像进行噪声估计，得到所述图像的噪声水平σ；

(2)根据所述图像的降噪期望，即期望噪声压缩倍数k，得到目标权重W_t；

(3)根据所述噪声水平σ，计算所述图像中每个像素点与其邻域内每一个像素点之间的相似权重w_y；

(4)根据所述相似权重w_y和目标权重W_t，将所述像素点的总权重归一化到所述目标权重W_t，得到加权平均值即为所述像素点降噪后的像素值。

上述所述一种图像降噪方法，其中，所述k为系统默认值或用户根据实际需要的输入值，其中，0<k<1。

上述所述一种图像降噪方法，其中，基于所述待降噪图像的特征、噪声的特征以及Lindeberg-Lévy中心极限定理，得到所述目标权重W_t与所述期望压缩倍数k之间的关系。

上述所述一种图像降噪方法，其中，所述目标权重W_t与所述期望噪声压缩倍数k之间的关系为W_t=1／k²。

上述所述一种图像降噪方法，其中，通过对所述相似权重w_y进行线性收缩或非线性收缩，将所述像素点的总权重归一化到所述目标权重W_t。

上述所述一种图像降噪方法，其中，对所述相似权重w_y进行线性收缩的加权平均运算公式为：