[发明专利]基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法

权利要求书

1.一种基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法，具体操作步骤如下：

(1)输入源图像

在计算机中应用matlab软件读取存储在计算机硬盘空间中的源图像；

(2)对称扩展

2a)对源图像进行水平对称扩展，以图像的两条垂直边界线中的某一条为对称轴，按水平扩展公式将图像映射到对称轴的另一边，得到水平扩展图像；

2b)对源图像进行垂直对称扩展，以图像的两条水平边界线中的某一条为对称轴，按垂直扩展公式将图像映射到对称轴的另一边，得到垂直扩展图像；

(3)剪切变换

对步骤(2)中得到的扩展后图像按剪切变换公式进行剪切变换，并将剪切变换后的图像存入计算机内存；

(4)小波包分解

利用离散小波包分解工具分别对剪切变换后图像进行小波包多尺度分解，得到分解后的低频系数和高频系数，存入计算机内存；

(5)维纳滤波

5a)读取步骤(4)中所有的高频系数；

5b)利用维纳滤波器工具对步骤5a)中读取的高频系数进行维纳滤波处理，得到滤波后的高频系数，将滤波后的高频系数存入计算机内存；

(6)逆小波包变换

利用逆小波包变换工具对步骤5b)中得到的滤波后的高频系数和步骤(4)中得到的对应的低频系数进行逆小波包变换，得到逆小波包变换后的图像，并存入计算机内存；

(7)逆剪切变换

对步骤(6)中得到的逆小波包变换后的图像按逆剪切变换公式进行逆剪切变换，并将得到的逆剪切变换后图像存入计算机内存；

(8)逆对称扩展

对步骤(7)中得到的图像分别按水平逆对称扩展公式和垂直逆对称扩展公式进行水平逆对称扩展和垂直逆对称扩展，得到逆扩展后图像；

(9)图像融合

对步骤(8)逆扩展后图像按数据平均公式进行图像融合，得到去噪后的图像；

(10)输出去噪后的结果图像。

2.根据权利要求1所述的基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法，其特征在于：步骤2a)中所述的水平对称扩展公式如下：

其中，f(i，j)为源图像在坐标(i，j)位置的灰度值，n为源图像的像素的列数，f_h(i，j)为水平扩展图像在坐标(i，j)位置的灰度值。

3.根据权利要求1所述的基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法，其特征在于：步骤2b)中所述的垂直对称扩展公式如下：

其中，f(i，j)为源图像在坐标(i，j)位置的灰度值，m为源图像的像素的行数，f_v(i，j)为水平扩展图像在坐标(i，j)位置的灰度值。

4.根据权利要求1所述的基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法，其特征在于：步骤(3)中所述的剪切变换公式如下：

如果

如果

其中，x′，y′为剪切变换后图像像素对应的坐标，x，y为对称扩展后图像像素对应的坐标，k∈[-2^(ndir)，2^(ndir)]，k∈Z，ndir为方向参数，ndir＝0，1或者2，s是剪切矩阵，f′(x′，y′)为剪切变换后图像在坐标(x′，y′)位置的像素灰度值，f(x，y)为扩展变换图像在坐标(x，y)位置的灰度值。

5.根据权利要求1所述的基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法，其特征在于：步骤(4)中所述的小波包分解采用三层小波包分解。

6.根据权利要求1所述的基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法，其特征在于：步骤5b)中所述的高频系数维纳滤波中维纳滤波器的窗口大小选择5×5。