[发明专利]基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪方法

说明书

本发明公开了一种基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪方法，利用彩色图像的非局部相似性，对彩色图像建立基于四元数核范数最小的模型，并根据四元数的用于重构三维彩色图像的固有特性，利用迭代重加权算法对四元数加权核范数最小模型进行求解，从而在矢量重构过程中很好地保持构成彩色图像的三个彩色通道之间的内部联系，从而获得更好的去噪效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪方法。

背景技术

由于图像在拍摄、压缩、存储、传输过程中均不可避免地会受到拍摄设备、传输介质以及外界各种光、电信号的干扰影响，从而在图像上叠加有图像噪声，因此图像去噪是图像处理技术的重要组成部分，带有噪声的图像的形成过程可以表示为：Y＝X+N，其中X为清晰图像，N为外界噪声，Y为实际观测到的带有噪声的彩色图像。近年来，各种统计估计器、空域自适应滤波器以及基于变换域的处理方法都被用于图像去噪处理，而基于字典学习的稀疏表示方法、最优方向法和在线字典学习法等也被广泛应用于图像去噪处理。为了获得更好的去噪效果，低秩矩阵逼近方法也被用于重构清晰图像，其中低秩矩阵分解和核范数最小是低秩矩阵逼近问题中最重要的两个方向，在核范数最小的基础上，对核范数进行加权能使图像去噪达到更好的效果。然而，传统的彩色图像去噪方法通常是把彩色图像看成由三幅独立的灰度图像组合而成，一般都分别对三幅灰度图像进行处理，而忽略了各通道之间的相互联系，难以达到令人满意的去噪效果。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪方法，该彩色图像去噪方法利用彩色图像的非局部相似性，建立彩色图像的四元数核范数最小的模型，并根据四元数用于重构三维彩色图像的固有特性，对构成彩色图像三个通道进行关联处理，从而获得更好的去噪效果。

本发明解决其问题所采用的技术方案是：

基于四元数加权核范数最小的彩色图像去噪方法，包括以下步骤：

A、对带有噪声的彩色图像进行图像采集，得到一幅像素大小为M×N的图像I，其中，M和N均为大于零的整数；

B、估计图像I中的噪声方差根据噪声方差得到噪声标准差σ_n；

C、判断噪声标准差σ_n的大小，并根据噪声标准差σ_n的大小设置不同的处理参数，若噪声标准差σ_n<50，转到步骤D；若噪声标准差σ_n≥50，先用高斯低通滤波器对图像I进行滤波处理，然后转到步骤D；

D、根据图像I的像素(r,g,b)所对应的四元数把图像I转化为四元数矩阵的表示形式，并根据该四元数矩阵的表示形式对图像I建立四元数加权核范数最小模型；

E、利用步骤C中的处理参数对图像I进行图像分块，并根据分块所得到的参考块而获得每个参考块的相似块；

F、对每个参考块的相似块建立四元数图像块加权核范数最小模型；

G、利用迭代重加权算法求解每一个四元数图像块加权核范数最小模型的估计值；

H、组合所有的四元数图像块加权核范数最小模型的估计值，求得图像I的完整估计值；

I、判断步骤G中的迭代是否全部完成，若完成，转到步骤J；若没有完成，先进行残差补偿处理，再转到步骤G；

J、图像I的完整估计值输出为不带有噪声的清晰图像，完成对彩色图像的去噪处理。