[发明专利]基于群-轮廓小波变换断口图像去噪和增强方法

摘要

一种基于群-轮廓小波变换断口图像去噪和增强方法，其核心技术是利用Grouplet变换将断口图像分解为低频和高频两部分，用方向滤波器组对高频子带进行方向分解，经带通滤波器得到各个方向的子带，其低频子带重复上述过程进行迭代，直到达到预定的分解级数。本发明的特色在于利用Grouplet变换代替Contourlet变换中的拉普拉斯塔形分解，既克服了小波变换只能获取断口图像有限的方向信息，不能充分利用图像本身的几何正则性的不足；又避免了Contourlet变换中的冗余性，可以最大限度地利用图像的几何特征。该方法在图像处理中前景广阔。

主权项

基于群‑轮廓小波变换断口图像去噪和增强方法，其特征在于：在结合金字塔分解和方向滤波器形成的Contourlet变换中，用Grouplet变换代替Contourlet变换中的拉普拉斯塔形分解，实现正交变换，消除了Contourlet的低频变换的冗余；具体过程为：1)给定断口图像，利用Grouplet变换将断口图像分解为低频和高频两部分；2)用方向滤波器组对断口图像的高频子带进行方向分解，经带通滤波器可以得到各个方向的子带；3)断口图像的低频子带重复步骤1)和步骤2)进行迭代，直到达到预定的分解级数；4)对Grouplet‑Contourlet变换系数进行处理；若要达到消噪的目的，按事先设定的阈值T，进行阈值去噪；若要达到增强的目的，则事先估计输入图像的噪声标准差和每个细节子带的噪声方差，然后，计算每个细节子带的均值和最大值，并对于每一个像素进行分类；然后，选取一个非线性映射函数来修改每个像素对应的Grouplet‑Contourlet变换系数，函数式为：其中，x为Grouplet‑Contourlet变换系数；0＜p＜1是放大倍数，c的值范围为1～5，σ为系数子带的噪声标准偏差，对变换系数进行处理；5)根据修改后的系数，进行Grouplet‑Contourlet逆变换，重构图像。