[发明专利]一种简单的去噪编码方法

权利要求书

1.一种简单的去噪编码方法，其特征在于，将编码前的原始图像以16x16块为单位进行分析和去噪滤波，包括以下步骤：

S1，灰度级缩放：将噪声干扰下的图像灰度级由256级灰度到64级；

S2，选择待滤波块：满足下面两个条件的块为待滤波块：

1)缩放后的灰度值个数为2，且两灰度值相差1；

2)一个灰度值个数大于设定阈值，称为大概率灰度b；同时另一个灰度值个数小于设定阈值，称为小概率灰度s；

S3，去噪滤波：

S3.1,设像素点间距为1时对待滤波块计算其灰度共生矩阵，判断小概率灰度的分布情况，对于粗纹理的小概率灰度块减小滤波强度；对于离散的小概率灰度块增大滤波强度；

S3.2,以3x3为滤波窗口，遍历每一个待滤波小概率灰度点，当滤波点周围大概率灰度点的个数越多，滤波权重越大，滤波后的值越靠近大概率灰度；

S3.3,进行去噪处理，具体去噪处理方法如下：

1)当滤波块包含较粗纹理时，滤波强度降低

2)当滤波块为噪声离散块时，滤波强度增大

其中，pixel_old和pixel_new分别为滤波前后的像素值，cnt_max为窗口内大概率灰度点的个数，pixel_min和pixel_avg为窗口内大概率灰度中的最小像素值和平均值。

2.根据权利要求1所述的一种简单的去噪编码方法，其特征在于，所述S1中图像灰度级缩放到64级，是将缩放前的：

缩放为：

以矩阵表示。

3.根据权利要求1所述的一种简单的去噪编码方法，其特征在于，所述S2中的阈值设置为220。

4.根据权利要求1所述的一种简单的去噪编码方法，其特征在于，所述的S2中待滤波块中小概率点为不平坦因子，不利于预测变换后能量的集中，需要通过滤波算法向大概率灰度靠近。

5.根据权利要求1所述的一种简单的去噪编码方法，其特征在于，所述S3.1中所述判断小概率灰度的分布情况，相邻小概率灰度的个数越小，斜对角线的和越大，小概率点越离散；反之小概率点的纹理越粗。

6.根据权利要求1所述的一种简单的去噪编码方法，其特征在于，所述的S3.1中灰度共生矩阵为