[发明专利]一种基于核回归全变分的去除图像噪声的方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，具体地说是一种基于核回归全变分的图像 去噪方法。

背景技术

图像获取和传输的过程中不可避免的存在着各种噪声。有效地去除噪声是图 像处理应用中非常重要且关键的步骤。近年来，基于全变分的图像处理方法具有 较好的“保边”特性，被应用于图像去噪、图像增强等方面。S.Osher等人(S.Osher L.I.RudinandE.Fatemi.Nonlineartotalvariationbasednoiseremovalalgorithms[J]. ProceedingsofCVPR，60：259-268，1992.)提出使用全变分进行图像去噪，但由 于基于全变分的图像去噪方法过度平滑了图像的细节信息，限制了其应用。随着 机器学习理论的发展，无参方法在图像处理中得到了广泛应用，其中核回归是由 无参模型发展的一类新的图像去噪方法。Farsiu等人(S.Farsiu，H.TakedaandP. Milanfar.Kernelregressionforimageprocessingandreconstruction[J].IEEE TransactionsonImageProcessing，16(2)：349-366，2007.)构造高斯核并使用二阶 核回归方法得到图像去噪效果，该方法可以较好的保留图像的局部结构特性，但 是去噪后图像的边缘模糊、细节不清晰。基于全变分的方法和基于核回归的方法 都仅利用局部信息进行图像去噪，去噪后图像细节丢失严重。基于全局信息的图 像去噪方法可以利用几何结构的相似性进行图像纹理和细节的修复，去噪后的图 像具有丰富的纹理和细节信息。Buades等人(B.A.BuadesandJ.Morel.A non-localalgorithmforimagedenoising[C].ProceedingsofCVPR，60-65，2005.)基 于自然图像中包含大量且重复结构信息的思想提出了非局部均值的图像去噪方 法，该方法得到的图像虽然具有丰富的细节信息，但会带来大量的“伪细节”， 导致图像失真。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够克服上述不足、更好的保留图像自身结构、 细节和纹理信息的图像去噪方法本发明采用以下技术方案：

基于核回归全变分的图像去除噪声的方法，按照下述步骤进行：

步骤一、构造核回归全变分正则化项，获取图像的局部结构信息。构造核回 归全变分正则化项的过程包括：

1)定义含噪图像的数学模型为

y_i＝z(x_i)+ε_ii＝1，....，P，x_i＝[x_1i，x_2i]^T(1)

其中y_i是含噪图像在x_i(x_1i和x_2i是空间域坐标)附近的采样点，z(·)是待估 计的回归函数，ε_i表示独立同分布且均值为0的噪声，P是采样点的数量。

2)将函数在待估计的点处局部展开，x是x_i附近的一个采样点，则有z(x_i)在 点x_i处的N阶泰勒级数：