[发明专利]基于自主路径分块传导滤波的图像去噪方法

说明书

本发明公开了一种基于自主路径分块传导滤波的图像去噪方法，主要解决现有传导滤波去噪方法对于某些纹理等细节信息的保持性能不够理想的问题。其实现步骤是：1.获取噪声污染图像X_in；2.采用分块相似性描述，计算噪声污染图像X_in的自主路径传导滤波权重ω_l,m；3.利用噪声污染图像X_in的自主路径传导滤波权重ω_l,m,根据滤波公式计算并输出去噪图像X_out。本发明具有更好的去噪性能和结构保持特性，可用于数字图像的预处理过程。

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种图像去噪方法，可用于数字图像的预处理过程。

背景技术

数字图像在获取，传输和接收等过程中，都会存在不同程度的噪声，使得图像质量降低，影响到后续的特征提取与分析等处理。因此，如何对降质图像进行去噪处理，一直是图像预处理的热点问题。针对图像去噪问题，该领域的研究者进行了大量的探索和研究，提出了许多基于数字信号处理技术的噪声抑制方法。

空间域去噪方法计算相对简单，便于硬件实现，是比较常用的一类图像去噪方法。经典的空间域滤波方法包含均值滤波法，高斯滤波法和双边滤波法，这些方法都可以在一定程度上抑制噪声，但是性能有限。近两年提出的传导滤波法，如Jen-Hao Rick Chang，Yu-Chiang Frank Wang，Propagated Image Filtering，The IEEE Conference on ComputerVision and Pattern Recognition(CVPR),2015,pp.10-18，该方法在去噪的同时，虽然能较好地保持图像细节，但是，该方法由于使用了固定传导路径，对于某些纹理丰富的图像去噪效果不佳，而且由于该方法采用了点对点的相似性描述，因而在较强噪声污染情况下，难以得到令人满意的去噪效果。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于自主路径分块传导滤波的图像去噪方法，以提升强噪声干扰下的去噪精度，获得更高的信噪比。

本发明的技术方案是：将自主路径和分块相似性描述引入传导滤波中，构建更精确的传导滤波权重，其实现步骤包括如下：

(1)获取噪声污染图像X_in；

(2)采用分块相似性描述，计算噪声污染图像X_in的自主路径传导滤波权重ω_l,m；

2a)设l为滤波框内x轴移位坐标，m为滤波框内y轴移位坐标；

2b)根据移位坐标l和m的不同取值，按以下四种情况计算滤波框内移位坐标为(l,m) 的像素点相对于滤波框中心像素点的滤波权重ω_l,m；

第一种：当l＝0,m＝0时，令ω_0,0＝1；

第二种：当l≠0,m＝0，ω_l,0的计算公式如下：

其中，|·|表示取绝对值，R为传导滤波框的半径；sign(·)表示符号函数；表示2范数； S_x,lX_in表示将噪声污染图像X_in沿着x轴平移l个像素；S_{x,sign(l)·(|l|-1)}X_in表示将噪声污染图像X_in沿着x轴平移sign(l)·(|l|-1)个像素；σ_c为中心相似性权重调节参数，σ_n是相邻相似性权重调节参数；*表示卷积运算；K是边长为r的高斯核，通过公式计算得到，x_c为核中心坐标，σ为核函数宽度参数；

第三种：当l＝0,m≠0，ω_0,m的计算公式如下：