[发明专利]Surfacelet域BKF模型贝叶斯视频去噪方法

摘要

一种Surfacelet域BKF模型贝叶斯视频去噪方法，包括：输入待去噪视频；获取高频子带系数；估算噪声标准差；获取待去噪视频Surfacelet域高频子带BKF分布形状参数和尺度参数；判断BKF分布形状参数的大小；获取已去噪视频Surfacelet域系数；获取已去噪视频。本发明采用BKF函数对视频Surfacelet系数边缘分布进行建模，使得本发明充分利用视频图像Surfacelet域高频子带系数的相关性，能够在有效去除噪声的同时很好地保持了视频图像的边缘细节信息。

主权项

1.一种Surfacelet域BKF模型贝叶斯视频去噪方法，包括如下步骤：(1)输入一个待去噪视频；(2)获取待去噪视频Surfacelet域系数调用Surfacelet工具包对待去噪视频作Surfacelet变换，获取待去噪视频的Surfacelet域高频子带系数；(3)用噪声估计公式估算待去噪视频的噪声标准差；(4)按照下式获取待去噪视频Surfacelet域高频子带的贝塞尔K分布形状参数：p=3×max(c^2-σ2,0)2c^4]]>其中，p为待去噪视频Surfacelet域高频子带的贝塞尔K分布形状参数；max()为取最大值函数；为待去噪视频Surfacelet域高频子带的二阶累积量；σ为待去噪视频的噪声标准差；为待去噪视频Surfacelet域高频子带的四阶累积量；(5)按照下式获取待去噪视频Surfacelet域高频子带的贝塞尔K分布尺度参数：c=max(c^2-σ2,0)p]]>其中，c为待去噪视频Surfacelet域高频子带的贝塞尔K分布尺度参数；max()为取最大值函数；为待去噪视频Surfacelet域高频子带的二阶累积量；σ为待去噪视频的噪声标准差；p为待去噪视频Surfacelet域高频子带的贝塞尔K分布形状参数；(6)判断待去噪视频Surfacelet域高频子带的贝塞尔K分布形状参数的大小，若大于1，执行下一步，否则执行步骤(10)；(7)按照下式获取已去噪视频Surfacelet域系数：c^ijk=σg2σg2+σ2×cijk]]>其中，为已去噪视频Surfacelet域系数；i为已去噪视频Surfacelet域第j个尺度第k个子带的系数序号；j为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度；k为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度的第k个子带；σ_g为待去噪视频Surfacelet域高频子带系数标准差；σ为待去噪视频的噪声标准差；c_ijk为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度第k个子带的第i个系数；(8)按照下式获取已去噪视频Surfacelet域系数：c^ijk=∫-∞+∞x·f(cijk-x)·p(x)dx∫-∞+∞f(cijk-x)·p(x)dx]]>其中，为已去噪视频Surfacelet域第j个尺度第k个子带的第i个系数；i为已去噪视频Surfacelet域第j个尺度第k个子带的系数序号；j为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度；k为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度的第k个子带；x为积分变量；f()为零均值的高斯函数；c_ijk为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度第k个子带的第i个系数；p()为贝塞尔K分布函数；(9)获取已去噪视频通过调用Surfacelet工具包对已去噪视频Surfacelet域作Surfacelet逆变换来获取已去噪视频。