[发明专利]局部噪声方差估计与BM3D块匹配相结合的真实图像降噪方法

权利要求书

1.一种局部噪声方差估计与BM3D块匹配相结合的真实图像降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、输入一张真实场景下拍摄的噪声图像；

步骤S2、将局部噪声方差估计与BM3D的块匹配相结合，得到输入图像每个目标块的邻域图像的噪声方差，作为当前目标块的噪声方差；

步骤S3、利用各个目标块的噪声方差分别选择BM3D处理的参数；

步骤S4、对图像做最终估计，输出得到降噪后的图像；

所述步骤S2具体实现方式如下：

步骤S21、输入待处理的图像I∈R^M×N，I_R＝I+I_X，其中I_R表示待估计噪声图像，I_X表示拓展像素，生成以Z_R(i)为中心的N_S×N_S邻域数据I_R(i)，Z_R(i)表示待处理的图像I中第i个目标块，大小为N₁×N₁；

步骤S22、从I_R(i)中生成数据包含s＝(Ns²-1)个块，块大小r＝d²；

步骤S23、计算出当r＝d²，且λ₁≥λ₂≥···≥λ_r时协方差矩阵∑的特征值其中，

步骤S24、接下来从1到r遍历i的取值，并按公式计算出τ的取值，并实时做判断：如果τ等于数据集的中值，则噪声标准差σ就等于停止遍历并输出；否则，继续遍历运算；最后返回当前第i个目标块的噪声标准差σ(i)；

所述步骤S3具体实现方式如下：

步骤S31、将步骤S2获取的目标块的噪声标准差σ(i)输入到BM3D的算法中，进行参数选择；

步骤S32、对图像做基础估计，σ(i)参与后续计算，以消除图像中大部分的噪声；

步骤S33、再对基础估计处理完图像做最终估计，σ(i)参与后续计算，以还原原图中更多的细节；

所述步骤S31具体实现方式为：根据噪声标准差σ(i)选择在BM3D基础估计阶段判断其他块和目标块相似的阈值参数和相似块数量上限参数，以及在最终估计阶段判断其他块和目标块相似的阈值参数；

所述步骤S32具体实现方式如下：

步骤S321、对于每个目标图块，在附近寻找相似的图块；首先在噪声图像中选择N₁×N₁大小的目标块，在目标块的周围N_S×N_S的区域内进行搜索，按目标块和其他块的距离从小到大排序后取最多前个，先对图块进行二维变换，并把这些块整合成一个3维的矩阵，参照块自身也要整合进3维矩阵；

步骤S322、在矩阵的第三个维度进行一维变换，变换后采用硬阈值的方式将小于阈值γ的系数置为0；其中，硬阈值的计算公式为：γ＝λ_3D×σ(i)，σ(i)是上式中所求得的噪声标准差；同时统计系数非零成分的数量作为后续权重的参考，权重计算公式为：i表示当前第i个目标块；最后通过在第三维的一维反变换和二维反变换得到处理后的图像块；

步骤S323、将逆变换后的图像像素除以每个点的权重就得到基础估计的图像，权重取决于置0的个数和噪声强度，此时图像的噪点得到了较大的去除；

所述步骤S33具体实现方式如下：

步骤S331、按目标块和其他块的距离从小到大排序后取最多前个；将基础估计图块、含噪原图图块分别叠成两个三维矩阵，一个是噪声图像形成的三维矩阵，一个是基础估计得到的三维矩阵；

步骤S332、将两个三维矩阵都进行二维和一维变换，用维纳滤波将噪声图形成的三维矩阵进行系数放缩，该系数通过基础估计的三维矩阵的值以及噪声强度得出，将这些图块逆变换后放回原位，这一过程用表示，其中是维纳滤波的系数，和分别表示三维的变换和逆变换；

步骤S333、利用系数非零成分数量统计叠加权重，最后将叠放后的图除以每个点的权重就得到基础估计的图像，权重计算公式为：此时图像还原更多原图的细节，整幅图像也就完成去噪的全部过程。

2.根据权利要求1所述的局部噪声方差估计与BM3D块匹配相结合的真实图像降噪方法，其特征在于，步骤S1中，输入的图像有以下特征：

(1)在真实场景下拍摄；

(2)图像不需要经过任何图像处理，图像尺寸为M×N；其中，M为输入图像的行数，N为输入图像的列数；

(3)图像都带有噪声。