[发明专利]基于图像集的图像去噪方法

摘要

本发明公开一种基于图像集的图像去噪方法，增加了可修复图像的图像块数量，充分利用图像集中的多幅参考图像，通过聚类的方式将内容相同的参考块归为一类，可以有效提高去除高斯白噪声效果。

主权项

1.一种基于图像集的图像去噪方法，其特征在于按如下步骤进行：/na. 读取待处理的噪声图像，记为Image_noise, 约定Image_noise的尺寸为M*N，约定（i,j）为Image_noise中像素的坐标；/nb. 设图像集中共有s张参考图像，从图像集中依次读入参考图像，记为Image₁，Image_2，……Image_s，约定Image_s的尺寸为M1*N1，约定（i1,j1）为Image_s中像素的坐标；/nc. 依次读入Image_noise以及参考图像Image₁，Image₂，……Image_s，对读入图像进行图像块切割操作，具体步骤如下：/nc.1读入待处理噪声图像Image_noise，从坐标（2,2）开始，读取以坐标(i,j)为中心3*3像素范围的图像内容，放入一个3*3大小的图像块中并保存，记为Patch_n, n为Patch的标记，按照从上到下从左到右的原则逐像素移动，直到坐标（M-1，N-1）结束；/nc.2读入一幅参考图像Image_s，从该图像坐标(2,2)开始，读取以坐标(i1，j1)为中心3*3像素范围的图像内容，放入一个3*3大小的图像块中并保存，记为Patch_n1，n1为Patch的标记，按照从上到下从左到右的原则逐像素移动，直到坐标（M1-1，N1-1）结束；/nc.3 重复c.2操作，直到所有图像集中参考图像切割完毕，进入步骤d；/nd. 对所有的图像块Patch_n及Patch_n1进行K-means聚类，聚类数设为50，将每一个Patch_n分别打上所属的类标签k；/ne. 依次对Patch_n集合中标号n为1至（M-1）*（N-1）的图像块去噪，具体步骤如下：/ne.1 从n=1开始，读入一个图像块Patch_n，获取其对应的聚类标签k；/ne.2 根据Patch_n对应的聚类标签k，搜索所有属于k的图像块，记为Patch_corr，/n设共有m个Patch_corr；/ne.3 利用搜索到的m个Patch_corr，对Patch_n进行非局部滤波去噪得到/n ，其中表示某一个Patch_corr修复Patch_n的权值，，为Patch_corr与Patch_n的相似性，，表示噪声的标准差；/nf. 将所有修复后的依次拼接，组成修复后的图像Image_repair。/n