[发明专利]基于表面波变换的自适应阈值视频去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于表面波变换的自适应阈值视频去噪方法，主要解决现有技术的视频图像中边缘模糊和噪声去除不充分的问题。其实现过程是：(1)输入含噪视频图像，并对其进行Surfacelet变换；(2)计算Surfacelet变换后的各层各方向子带系数的初始阈值；(3)利用系数的空间邻域信息对初始阈值进行调整，得到自适应阈值；(4)利用自适应阈值对Surfacelet变换后的各层各方向子带系数进行软阈值处理；(5)对软阈值处理后的系数进行Surfacelet逆变换，得到去噪后的视频图像。本发明与现有的技术相比，显著提高了对视频图像中噪声的抑制能力，更好地保留视频图像中的细节信息和运动物体的平滑效果，可用于视频图像压缩、视频图像纹理检测、视频图像水印提取以及视频中目标识别和跟踪中。

主权项

1.一种基于表面波变换的自适应阈值视频去噪方法，包含以下步骤：(1)输入含噪的视频图像，并对其进行Surfacelet变换，分解层数为4层，每层对应的方向数分别为192、192、48、12；(2)对Surfacelet变换域中的系数按以下公式计算各层各方向子带系数的初始阈值：Tl,k=log(Ll,k/J)(δl,kn)2/δl,k,]]>其中：T_l，k为第l层第k方向子带系数对应的初始阈值，l∈{1，2，3，4}，第1层和第2层子带中：k∈{1，2，3，...，192}，第3层子带中：k∈{1，2，3，...，4 8}，第4层子带中：k∈{1，2，3，...，12}；L_l，k为第l层第k方向子带中的系数总个数，J＝4为分解总层数；δl,k=1MNP-1Σm=1MΣn=1NΣp=1P(wl,k(m,n,p)-wl,k‾)2]]>为第l层第k方向子带的信号标准差，其中w_l，k(m，n，p)为第l层第k方向子带中点(m，n，p)位置上的系数，m∈{1，2，3，...，M}，n∈{1，2，3，...，N}，p∈{1，2，3，...，P}，为第l层第k方向子带系数的均值，M、N、P分别为子带长度、宽度和高度；为第l层第k方向子带的噪声标准差，其中为第1层第k方向子带的噪声标准差，可用中值估计法进行计算；(3)对初始阈值T_l，k按以下公式进行调整，计算各层各子带中每一个系数对应的自适应阈值：Tadapt(m,n,p)=Tl,k(max(z)-z(m,n,p))(mean(z)-min(z))(z(m,n,p)-min(z))(max(z)-mean(z)),]]>其中：T_adapt(m，n，p)表示第l层第k方向子带中点(m，n，p)位置上系数对应的自适应阈值；mean(z)表示第l层第k方向子带中z(m，n，p)的均值，min(z)表示第l层第k方向子带中z(m，n，p)的最小值，max(z)表示第l层第k方向子带中z(m，n，p)的最大值；为邻域均值，R为空间邻域，S为空间邻域R内的系数个数；(4)利用步骤(3)中得到的自适应阈值T_adapt(m，n，p)，分别对Surfacelet变换后的各层各方向子带系数进行软阈值处理；(5)对软阈值处理后的系数进行Surfacelet逆变换，得到去噪后的视频图像。