[发明专利]多尺度图像降噪方法及装置

权利要求书

1.一种多尺度图像降噪方法，其特征在于，包括：

对输入的N×N图像块进行三层小波分解；

对每层小波高频子带进行软阈值收缩；

对小波分解后的低频子带进行双边滤波；

根据经过所述软阈值收缩的高频子带和经过所述双边滤波的低频子带进行小波逆变换重构，得到重构后的N×N图像块。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每层小波高频子带进行软阈值收缩包括：对每层小波的各个高频子带同时进行软阈值收缩。

3.根据权利要求1或者2所述的方法，其特征在于，所述软阈值收缩按照如下公式进行：

p_denoised＝ratio·p_value

其中，p_value为小波分解后的高频子带系数，ratio为软阈值收缩参数，P_denoised为降噪处理后的高频子带系数；

所述软阈值收缩参数ratio通过以下公式获得：

其中，thresh1和thresh2分别为预设的第一阈值和第二阈值，ratio1和ratio2分别为对应于thresh1和thresh2的软阈值收缩系数，k为(thresh 1，ratio1)和(thresh 2，ratio2)连线的斜率，即k＝(ratio2-ratio1)/(thresh2-thresh1)。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双边滤波按照如下公式进行：

其中，g(i,j)为双边滤波后的像素值，f(k,l)为以(i,j)为中心的双边滤波器所覆盖的图像块中像素点(k,l)的像素值，w_d(i,j,k,l)和w_r(i,j,k,l)分别为空间邻近度因子和灰度相似度因子；

其中，f(i,j)为输入的N×N图像块中(i,j)处的像素值，σ_d和σ_r为滤波参数；

其中，所述滤波参数σ_d和σ_r根据所述输入的N×N图像块中的像素点距离整个图像的中心位置像素点之间距离确定。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述滤波参数σ_d和σ_r根据所述输入的N×N图像块中的像素点距离整个图像的中心位置像素点之间距离确定包括：

根据所述输入的N×N图像块中的像素点距离整个图像的中心位置像素点之间距离所落入的距离等级确定相应的滤波参数σ_d和σ_r；

其中，所述距离等级确定方式如下：将整个图像从半径到最大半径分为多个距离等级。

6.一种多尺度图像降噪装置，其特征在于，包括：

小波分解模块，用于对输入的N×N图像块进行三层小波分解；

软阈值收缩模块，用于对每层小波高频子带进行软阈值收缩；

双边滤波模块，用于对小波分解后的低频子带进行双边滤波；

小波重构模块，用于根据经过所述软阈值收缩的高频子带和经过所述双边滤波的低频子带进行小波逆变换重构，得到重构后的N×N图像块。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述软阈值收缩模块，用于对每层小波的各个高频子带同时进行软阈值收缩。