[发明专利]图像去噪方法

摘要

本发明提供了一种图像去噪方法，以克服现有的图像处理技术中的图像去噪方法得到的小波系数与原图像的小波系数之间存在固定偏差的问题。该图像去噪方法包括对待处理的含噪图像进行多层小波分解，以获得对应的多层小波系数；根据每层小波分解系数和小波系数对应的层序数，确定每层小波系数对应的噪声阈值；利用基于多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数，对多层小波系数进行去噪处理；以及利用去噪处理后的多层小波系数重构含噪图像对应的原始图像。本发明的图像去噪方法得到的小波系数与原图像的小波系数之间的固定偏差较小，能够避免伪吉布斯现象，对于图像的细节信息保留较好且计算量较小，可应用于无线广播领域。

主权项

一种图像去噪方法，其特征在于，所述图像去噪方法包括：对待处理的含噪图像进行多层小波分解，以获得对应的多层小波系数；根据所述多层小波系数的总数和每层小波系数对应的层序数，确定每层小波系数对应的噪声阈值；利用基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数，对所述多层小波系数进行去噪处理；以及利用去噪处理后的多层小波系数重构所述含噪图像对应的原始图像；其中，所述确定每层小波系数对应的噪声阈值的步骤包括：根据如下公式确定每层小波系数对应的噪声阈值：λk=δk2ln(g)/(k+2),]]>其中，g为所述含噪图像的小波系数的总数，k为对应的分解层序数，λk为对所述含噪图像进行g层小波分解后第k层的噪声阈值，δk＝median(|(wpq)k|)/0.6745，(wpq)k表示小波分解后第k层的水平、垂直和对角线方向上的高频系数；所述基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数为：(wpq^)k=sgn((wpq)k)[|(wpq)k|-sin(π2|λk(wpq)k|h)λk],|(wpq)k|>λk0,|(wpq)k|≤λk]]>其中，表示对(wpq)k进行改进后的第k层小波系数，sgn((wpq)k)表示取(wpq)k的符号，h是调节参数。