[发明专利]一种回转窑火焰图像频域去噪方法

权利要求书

1.一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：对回转窑火焰图像I利用图像相似性构造加权邻接矩阵W；

S2：根据步骤S1中的邻接矩阵构造W得到图拉普拉斯矩阵L；

S3：对回转窑火焰图像I进行第一级图小波分解并采用切比雪夫多项式逼近得到低频系数和高频系数；

S4：对第一级图小波分解后得到的第一尺度高频系数进行第二级图小波分解，得到第二级分解后的低频和高频系数；

S5：对第二级图小波分解后得到的第一尺度高频系数进行第三级图小波分解，得到第三级分解后的低频和高频系数；

S6：对步骤S4和步骤S5中得到的低频系数进行非局部均值滤波处理；

S7：整合三级图小波分解后得到的低频系数，进行图小波逆变换得到去噪后的回转窑火焰图像。

2.根据权利要求1所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S1中，具体步骤为：将回转窑火焰图像I的信号转化成无向连通和加权图信号G＝{V,ε,W}，设V是一组顶点，ε是一组边，W是加权邻接矩阵，W的维度是Q×Q，其中Q＝m×n，回转窑火焰图像I为m×n维；设以像素点i为中心的图像块像素值为以像素点j为中心的图像块像素值为维度为p×p，p为正整数；设图像块i的中心像素点的横纵坐标为l_i，图像块j的中心像素点的横纵坐标为l_j；设控制图像块相似度的影响指标为η，控制整体相似度的缩放指标为θ，距离参数为k的关于图像块x_i的最近k邻居为dist(i,j)≤k，由阈值高斯核权重函数定义像素点i和像素点j之间的边缘权重，则邻接矩阵W_i,j为：

3.根据权利要求2所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S2中，具体步骤为：设式(1)中构造的邻接矩阵W_i,j为W，邻接矩阵W对应的度矩阵为D，利用构造的邻接矩阵W_i,j构造拉普拉斯矩阵L为：

L:＝D-W (2)，

度矩阵D的对角元素是邻接矩阵W对应的行和为：

4.根据权利要求3所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S3中，具体步骤为：对回转窑火焰图像I进行第一级图小波分解并通过切比雪夫多项式逼近得到小波的系数矩阵A，维度为Q²×(J+1)，图小波分解的尺度数为J，系数矩阵A的第一列为低频系数，其余J列分别为对应尺度的高频系数。

5.根据权利要求4所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S4中，具体步骤为：将第一级图小波分解得到的第一尺度高频系数A[2]∈R^Q×1构建成m×n维度的图像矩阵，然后对该图像进行第二级图小波分解得到第二级图小波变换的系数矩阵B，维度为Q²×(J+1)，图小波分解的尺度数为J，系数矩阵B的第一列为低频系数，其余J列分别为对应尺度的高频系数。

6.根据权利要求5所述的一种回转窑火焰图像频域去噪方法，其特征在于：所述的步骤S5中，具体步骤为：将第二级图小波分解得到的第一尺度高频系数B[2]∈R^Q×1构建成m×n维度的图像矩阵，然后对该图像进行第三级图小波分解得到第三级图小波变换的系数矩阵C，维度为Q²×(J+1)，图小波分解的尺度数为J，系数矩阵C的第一列为低频系数，其余J列分别为对应尺度的高频系数。