[发明专利]含有非局域数据保真项的图像分解滤波方法

说明书

本发明属于光学检测和光信息处理技术领域，为改进图像分解算法中的数据保真项，提高图像分解算法的性能，提升图像分解算法去噪性能。本发明采用的技术方案是，含有非局域数据保真项的图像分解滤波方法，根据非局域均值滤波模型、非局域全变分滤波模型、适应性正则非局域均值滤波模型，构造非局域数据保真项，并分别与TV‑Hilbert‑L²模型、TV‑G‑Shearlet模型结合，进行带有数据保真项的图像分解滤波。本发明主要应用于光学检测和光信息处理场合。

技术领域

本发明属于光学检测和光信息处理技术领域，涉及一种含有非局域数据保真项的变分图像分解滤波方法。

背景技术

在数字图像形成和传输过程中，会不可避免的引入噪声，这些噪声往往影响人们对图像的进一步处理，使得获取图像中的一些重要信息难度加大。因此，图像去噪是图像处理中的重要环节，对后续图像分析有着至关重要的影响[1]。对于一些光学测量方法，例如电子散斑干涉(ESPI)[2]和条纹投影轮廓测定法(FPP)[3]，图像去噪是一种基础的处理手段，直接影响光学测量方法的精度。理想的去噪算法应在最大程度去除噪声的同时能够最大限度的保持原来图像的重要信息，例如边缘和纹理等。变分图像分解算法具有优良的图像预处理性能，在有效去除噪声的同时能够保持图像丰富的纹理，因此得到研究人员的广泛关注。变分图像分解算法的基本思想为[4]：将一幅图像分解成多个部分，每个部分代表不同的信息，并且分别由适合的函数空间描述，通过在各个空间中范数的结合构造出能量泛函，最小化这些能量泛函得出最终的分解结果。通过保留算法分解出来的卡通部分和纹理部分可以有效地实现图像的去噪。

[1]任宏伟,ESPI相位提取中的关键技术及电路系统动态热变形实验研究[D].天津：天津大学。

[2]C.Tang,F.Zhang,H.Yan,and Z.Chen,Denoising in electronic specklepatterninterferometry fringes by the filtering method based on partial differentialequations.Opt.Commun.2006,260(1):91～96。

[3]S SGorthi,P Rastogi,Fringe projection techniques:whither we are？,Opt&Lasers in Eng,2010,48(2):133-140。

[4]J.F.Aujol and T.Chan,Combining geometrical and texturedinformation to perform image classification.J.Vis.Commun.Image R.2006,7:1004～1023。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在改进图像分解算法中的数据保真项，提高图像分解算法的性能，提升图像分解算法去噪性能。本发明采用的技术方案是，含有非局域数据保真项的图像分解滤波方法，根据非局域均值滤波模型、非局域全变分滤波模型、适应性正则非局域均值滤波模型，构造非局域数据保真项，并分别与TV-Hilbert-L²模型、TV-G-Shearlet模型结合，进行带有数据保真项的图像分解滤波：

①带有非局域数据保真项的TV-Hilbert-L²模型

将非局域数据保真项与TV-Hilbert-L²相结合，产生TV-Hilbert-L²-NLDF模型：

f＝u+v+w