[发明专利]一种图像去噪过程中识别待去噪块的方法

权利要求书

1.一种图像去噪过程中识别待去噪块的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1，灰度级缩放：对噪声干扰下的图像中的图像灰度级由256级缩放到64级；

S2，筛选平坦块作为待去噪块，满足下面两个条件的数据块为平坦块：

(1)缩放块内出现的灰度值个数为2，且两灰度值之间相差1；

(2)一个灰度值个数大于阈值gray_thrd称为大概率灰度b，同时另一灰度值个数小于阈值gray_thrd称为小概率灰度s；

S3，筛选离散噪声块：

S3.1，对S1.2中判断为平坦块的数据块设置像素点间距为1，计算灰度共生矩阵来分析小概率灰度的分布情况，将待滤波块分为小概率粗纹理块和离散块；

S3.2，分析共生矩阵，确定离散噪声块为待去噪块。

2.根据权利要求1所述的一种图像去噪过程中识别待去噪块的方法，其特征在于，所述S1.2中设gray_thrd＝200。

3.根据权利要求1所述的一种图像去噪过程中识别待去噪块的方法，其特征在于，所述S2的平坦块中小概率灰度点为不平坦因子，在预测后更容易进入残差，经DCT变换分布在高频部分。

4.根据权利要求1所述的一种图像去噪过程中识别待去噪块的方法，其特征在于，所述S3.1中将待滤波块分为小概率粗纹理块和离散块进一步包括：当共生矩阵相邻小概率灰度的个数ss_cnt越小，斜对角线上的个数和较ss_cnt越大，小概率灰度分布越离散；反之纹理越粗。

5.根据权利要求1所述的一种图像去噪过程中识别待去噪块的方法，其特征在于，所述S3.2分析共生矩阵，满足下面任一条件的块为离散噪声块：

(1)ss_cnt＝0且斜对角线上的和sum0；

(2)0ss_cnt12且斜对角线上的和sumss_cnt*3。

6.根据权利要求1所述的一种图像去噪过程中识别待去噪块的方法，其特征在于，

S3.2中两种平坦块的灰度共生矩阵: