[发明专利]一种分层自适应阈值视频去噪方法

权利要求书

1.一种分层自适应阈值视频去噪方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1，输入含噪视频，并对含噪视频做Surfacelet变换，分解为4层；

步骤2，利用中值估计法估计Surfacelet变换域最高层方向子带噪声标准差：

σ₁＝median(|y(i,j,k)|)/0.6745

式中，y(i,j,k)为最高层Surfacelet变换域某一方向子带；i∈{1,2,3,…,I}，j∈{1,2,3,…,J}，k∈{1,2,3,…,K}；I、J、K分别为该子带的长度、宽度、高度；应用蒙特卡洛算法估计高斯白噪声经过Surfacelet变换后各层噪声标准差关系：

σn=σ1×e1-21+n/10]]>

式中，σ_n为第n层方向子带噪声的标准差；n＝2,3,4…；

步骤3，利用步骤2和3中得到的噪声标准差对每层Surfacelet分解的子带计算其初始阈值：

最高层方向子带的初始阀值为：

T1=σ1·2log(MNP)]]>

式中，MNP为该层Surfacelet系数所在方向子带的大小；

其他层Surfacelet分解的方向子带的初始阈值为：

T_n＝σ_n·r

式中，T_n为第n层分解的方向子带初始阈值；r是可调经验值；

步骤4，利用邻域信息收缩因子对最高层方向子带的初始阈值T1进行调整，得到新的自适应阈值：

λ_i,j,k＝c·μ_i,j,k·T₁

式中，c为可调经验值；μ_i,j,k为最高层Surfacelet变换域系数点(i,j,k)的收缩因子；

步骤5，利用方向子带能量比调整因子对其他层Surfacelet分解的方向子带的初始阈值T_n进行调整，得到新的自适应阈值：

λi,j,k=mJK·Tn]]>

式中，为Surfacelet变换系数第J尺度下第K方向的调整因子；

步骤6，利用下式所示的软阈值函数进行去噪处理：

y^i,j,k=sgn(yi,j,k)(|yi,j,k|-λi,j,k),|yi,j,k|≥λi,j,k0,|λi,j,k|<λi,j,k]]>

式中：为去噪处理后点(i,j,k)的Surfacelet变换域系数值；y_i,j,k为点(i,j,k)去噪前观测到的Surfacelet变换域系数值；

步骤7，对去噪后的Surfacelet变换域系数进行重构，得到去噪后的视频。