[发明专利]一种基于矩阵填充的图像去噪方法有效
申请号: | 201310053218.9 | 申请日: | 2013-02-19 |
公开(公告)号: | CN103136732A | 公开(公告)日: | 2013-06-05 |
发明(设计)人: | 王卓峥;贾克斌 | 申请(专利权)人: | 北京工业大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人: | 魏聿珠 |
地址: | 100124 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 矩阵 填充 图像 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种数字图像的去噪方法,属于数字图像处理技术领域。
背景技术
本发明是一种针对数字图像与视频的去噪方法。当前主流的图像与视频去噪技术主要针对高斯噪声、泊松颗粒噪声、脉冲噪声和椒盐噪声。当前主流的去噪算法有BM3D、基于PCA的去噪方法等。但这些算法都主要针对一种或者两种噪声进行有效去噪。
发明内容
本发明基于矩阵填充技术,采用块匹配的方式,可对多种噪声组成的混合噪声进行有效去噪。
本发明采用如下技术方案:
一种基于矩阵填充的图像去噪方法,包括如下步骤:抽取静态图像帧、块匹配与矩阵建模、矩阵填充、同步视频;
S1:抽取静态图像帧;将待去噪视频片段,分解成l帧静态图像,其中l≥0;每幅图像大小为N1×N2,其中N1,N2分别对应图像长度方向的像素数和宽度方向的像素数;将每幅彩色图像分成R红色、G绿色、B蓝色三个通道的灰度图像,生成含有R红色、G绿色、B蓝色三个三维数组的(N1×N2×l)分别存储在Ωr、Ωg、Ωb中,Ωr、Ωg、Ωb分别表示存储红色、绿色、蓝色的静态图像序列。
S2:矩阵建模;分别将含有元素(N1×N2×l)的三维数组Ωr、Ωg、Ωb转成Dr、Dg、Db,其中Dr、Dg、Db中存储有二维数组(N×l)其中N=N1×N2,N为采样元素个数,即将原始图像矩阵的行列按照光栅的顺序从左至右,从上至下串联为列,三个二维数组Dr、Dg、Db统称为:静态二维图像序列D,作为步骤S3的输入观测矩阵;Dr、Dg、Db分别表示存储红色、绿色、蓝色的图像的数组序列。
S3:矩阵填充;
在矩阵填充(Matrix Completion)中将缺少部分元素的矩阵填充完整。在数学上,当矩阵的秩满足某个条件,可以利用矩阵填充技术将原始矩阵分离为理想低秩矩阵与稀疏矩阵之和。从压缩感知与数字图像处理领域,可利用矩阵填充技术将原始数组分离为理想高质量图像与噪声图像之和。进行矩阵填充的具体步骤如下:
S3.1:在进行矩阵填充前,首先确认矩阵填充的可行性,即要满足如下两个条件:
1)矩阵D的秩r要满足:
其中C为存在的某一个常数,即|C|<∞。m为矩阵D的采样元素数目。只要存在C满足上述不等式,即满足第一个条件。
2)采样的元素数目m要满足:
m≥Cn5/4rlogn
其中C为存在的某一个常数,即|C|<∞。n为矩阵D的维数,r为矩阵D的秩。如满足上述两个条件,则矩阵填充的最优解正好为D的概率p满足:
p≥1-Cn-3
S3.2:满足步骤S3.1的可行性后,采用矩阵填充中的非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,简称IALM)算法进行去噪;矩阵恢复问题的增广拉格朗日函数为:
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