[发明专利]一种图像去噪声的方法

说明书

本发明涉及一种图像去噪声的方法。该方法包括：第一步，获取数字图像；第二步，分析该数字图像中存在的噪声类型，其中：建立该数字图像的图像直方图，在无噪声图像直方图中分别加入不同类型的噪声，形成分别包含高斯噪声、泊松噪声、斑点噪声和椒盐噪声的图像直方图模型，利用灰色关联度分析方法来分析所述数字图像中存在的噪声类型；第三步，在分析出图像中的噪声类型之后，针对不同类型的噪声分别采用对应的去噪声方法来进行处理。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像去噪声的方法。

背景技术

随着信息化技术的普及和应用，4G、5G等高速无线通信技术的发展，智能手机成为生活中不可或缺的物品，数字化的图像信息时刻活跃在我们的生活中；由此促使了数字图像处理技术不断发展进步。数字图像处理技术主要利用计算机或其他硬件来对大量的数字图像信息进行高效处理。对图像信息的充分利用和数字化处理，可以满足不同领域的应用需求。目前，关于数字图像处理技术的主要研究方向大致包括：图像的数字化和压缩编码、图像增强与恢复、图像分割和复原、图像分析等几个方面。

目前，图像的获取方式主要是利用数字摄像头拍摄来获得数字图像。然而，数字图像在采集、传输和处理的过程中经常会受到外界因素的各种干扰，形成图像中的噪声，影响图像质量。噪声对图像的采集、处理等各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作，如图像增强、图像分割、边缘检测等。

根据噪声的性质可以把图像噪声分为两类:椒盐噪声和高斯噪声。在图像处理领域，去噪声比较理想的方法有中值滤波法、神经网络滤波方法、邻域平均法及小波变换法等等。尽管现在已经有了不少图像去噪声的方法，但还需要不断研发新的图像去噪声方法来达到更好的图像去噪效果。

发明内容

为实现更好的图像去噪效果，本发明提出了如下技术方案：

一种图像去噪声的方法，其包括：

第一步，获取数字图像；

第二步，分析该数字图像中存在的噪声类型，其中：

建立该数字图像的图像直方图，

在无噪声图像直方图中分别加入不同类型的噪声，形成分别包含高斯噪声、泊松噪声、斑点噪声和椒盐噪声的图像直方图模型，

利用灰色关联度分析方法来分析所述数字图像中存在的噪声类型；

第三步，在分析出图像中的噪声类型之后，针对不同类型的噪声分别采用对应的去噪声方法来进行处理，其中：

针对高斯噪声，采用高斯滤波方法来去除高斯噪声；

针对泊松噪声，采用基于积分微分方程的泊松噪声去除方法来去除泊松噪声；

针对椒盐噪声，采用中值滤波方法来去除椒盐噪声；

针对斑点噪声，采用以下步骤来去除斑点噪声：

在数字图像中，取3×3的滤波窗口，计算该滤波窗口内的所有像素灰度值的均值，并且对该滤波窗口内的所有像素灰度值按大小排序，形成从大到小或从小到大的像素灰度值序列，取位于中间位置的像素灰度值作为中间值，比较该均值和该中间值，取其中较小值赋值给该窗口的中心像素，作为该中心像素的新灰度值。

其中，所述获取数字图像的步骤包括：

通过数字摄像头拍摄来直接获取数字图像；或者

通过复制或网络传输等方式从他人处获得数字图像。