[发明专利]图像去噪方法和系统

权利要求书

1.一种从图像中去除噪声的方法，其特征在于，包括：

从具有噪声属性的第一图像中选择一个或多个块作为一组噪声块，其中，每个噪声块具有一组n×n个像素；

从不具有噪声属性的第二图像中选择一个或多个块作为一组清洁块，其中，每个清洁块具有一组n×n个像素；

评估该组噪声块的块类型，所属块类型的数量为一个或多个；

基于所述一个或多个块类型、以及所述噪声块和清洁块各自的n×n个像素，构建收缩函数模型；

将所述收缩函数模型应用于第三图像，获得一组已去噪块，每个已去噪块具有n×n个像素；以及

重建所述n×n像素的一组已去噪块，以去除所述第三图像的噪声。

2.如权利要求1所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，还包括：选择具有相同颜色配置的一个或多个块。

3.如权利要求1所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，还包括：分别选择具有不同颜色配置的一个或多个块。

4.如权利要求1所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述评估一个或多个块类型还包括：评估所述第一图像的所述一个或多个块的空间分布。

5.如权利要求1所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述评估一个或多个块类型还包括：计算所述第一图像的一个或多个相邻块之间的块距离。

6.如权利要求1所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述收缩函数模型还包括对应于每个块类型的n×n个收缩系数。

7.如权利要求5所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述评估一个或多个块类型还包括：对块类型进行分类，以及基于计算获得的所述块距离将相似块类型进行分组。

8.如权利要求7所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述对块类型进行分组包括快速块匹配算法。

9.如权利要求1所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述评估块类型还包括：为了获得第一块和第二块的相同颜色配置而旋转所述第一块和第二块。

10.如权利要求8所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述评估块类型还包括：表示所述快速块匹配算法在每个方向上的已匹配块数量的n维向量。

11.一种从图像中去除噪声的方法，其特征在于，包括：

从图像中选择块，所述块具有第一组n×n个像素，其中，每个像素具有一个RGB值；

确定所述块的平均RGB值；

评估所述块的块类型；

从所述平均RGB值中分别减去所述块的n×n个像素的各个RGB值，获得第二组n×n个像素；

对所述第二组n×n个像素执行2D转换，以获得n×n个频域系数；

为s个相似块，对所述n×n个频域系数执行3D变换获得n×n×s个3D系数；

获得与图像传感器的噪声属性和所述块的块类型相关的一组收缩函数；

为所述n×n×s个3D系数，采用该组收缩函数执行收缩处理，获得一组n×n×s个已去噪频域值；

对所述n×n×s个已去噪频域值执行一个或多个逆向变换，获得一组n×n已去噪像素值。

12.如权利要求11所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述组n×n×s个3D系数还包括每个所述n×n×s个3D系数的唯一收缩曲线。

13.如权利要求11所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，获得该组收缩函数还包括构建收缩函数模型。

14.如权利要求13所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述收缩函数模型还包括针对每个块类型的n×n个收缩系数。

15.如权利要求11所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，还包括：选择具有相同颜色配置的一个或多个块。

16.如权利要求11所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，还包括，分别选择具有不同颜色配置的一个或多个块。

17.如权利要求11所述的从图像中去除噪声的方法，其特征在于，所述3D变换还包括2D离散余弦变换。