[发明专利]基于小波变换的双保真项正则模型的单幅图像雨噪声去除方法与装置

权利要求书

1.一种基于小波变换的双保真项正则模型的单幅图像雨噪声去除方法，其特征在于，所述的方法由以下步骤组成：

(1)小波变换：对含有雨噪声的图像进行小波变换操作，通过小波变换，可以得到一个近似分量和三个细节分量，分别表示为A₁,H₁,V₁,D₁，所述的三个细节分量分别为水平、垂直和对角的细节分量，雨噪声信息以不同的分辨率包含在垂直细节分量和近似分量中，从而实现雨噪声分离；

(2)构建双保真单变分正则去雨模型：构建该模型的目的是在约束图像水平梯度信息的同时尽可能地保持图像的垂直梯度信息，考虑到雨噪声偶尔偏离垂直方向，在构造能量函数时使用了双保真项，构建模型，如下式所示：

其中，和是双保真项，τ和λ是正参数，用来合理平衡三项，A₁为近似分量或可为细节分量V₁；

(3)将近似分量A₁或细节分量V₁,分别代入去雨模型，求出去雨模型式中的最小分量，即雨噪声去除后的分量

(4)图像重构：利用小波变换将图像从小波域变换到空域，得到去雨图像。

2.根据权利要求1所述的基于小波变换的双保真项正则模型的单幅图像雨噪声去除方法，其特征在于，所述的双保真单变分正则去雨模型通过构建增广拉格朗日方程进行求解：

其中，X，Y，Z是三个等价变量，λ_x,λ_y,λ_z代表三个拉格朗日乘子，a₁,a₂,a₃是正罚参数。

3.根据权利要求2所述的基于小波变换的双保真项正则模型的单幅图像雨噪声去除方法，其特征在于，所述的增广拉格朗日方程通过ADMM方法优化，该优化问题可以分解为四个子问题，即X，Y，Z；

其中，

并通过以下方式更新拉格朗日乘子，得到雨噪声去除后的分量

4.一种基于小波变换的双保真项正则模型的单幅图像雨噪声去除装置，其特征在于，所述的装置由小波变换模块、双保真单变分正则去雨模型、图像重构模块组成，

小波变换模块：对含有雨噪声的图像进行小波变换操作，通过小波变换，可以得到一个近似分量和三个细节分量，分别表示为A₁,H₁,V₁,D₁，所述的三个细节分量分别为水平、垂直和对角的细节分量，雨噪声信息以不同的分辨率包含在垂直细节分量和近似分量中；

双保真单变分正则去雨模型：通过将近似分量或细节分量A₁，V₁，分别代入去雨模型，求出去雨模型中的最小分量，即雨噪声去除后的分量

图像重构模块:利用小波变换将图像从小波域变换到空域，得到去雨图像。

5.根据权利要求4所述的基于小波变换的双保真项正则模型的单幅图像雨噪声去除装置，其特征在于，所述的双保真单变分正则去雨模型如下式所示：

其中，和是双保真项，τ和λ是正参数，用来合理平衡三项，A₁为近似分量或可为细节分量V₁。