[发明专利]一种基于无线图像传感器阵列的图像降噪方法

说明书

本发明公开了一种基于无线图像传感器阵列的图像降噪方法，涉及图像降噪技术领域。本发明包括如下步骤：S1:对图像传感器采集的图像进行行分解，得出水平方向的高频分量和低频分量，再对行列方向进行分解，得出水平垂直方向的高频分量和低频分量，水平和垂直方向的高频分量，以及水平方向上的低频分量和垂直方向的高频分量；S2：对S1中二层低频分量进行维纳滤波，得到去噪后的系数，利用贝叶斯估计每个子带的阈值，利用估计出的阈值与其他分量进行对比处理；S3:对S2中得到的系数进行小波逆变换重构得出去噪后的图像。使得传感器的采集的图像质量大大提高。

技术领域

本发明属于图像降噪技术领域，特别是涉及一种基于无线图像传感器阵列的图像降噪方法。

背景技术

图像传感器是利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号。与光敏二极管，光敏三极管等“点”光源的光敏元件相比，图像传感器是将其受光面上的光像，分成许多小单元，将其转换成可用的电信号的一种功能器件。图像传感器分为光导摄像管和固态图像传感器。与光导摄像管相比，固态图像传感器具有体积小、重量轻、集成度高、分辨率高、功耗低、寿命长、价格低等特点。因此在各个行业得到了广泛应用。

CCD/COMS面阵探测器的不均匀，导致输出响应的不一致使得图像出现竖条纹这一现象，及在弱光的情况下提高增益同时放大了噪声，使图像的质量下降所以需要对图像进行降噪处理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于无线图像传感器阵列的图像降噪方法，解决了上述技术背景中的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种基于无线图像传感器阵列的图像降噪方法，包括如下步骤：

S1:对图像传感器采集的图像进行行分解，得出水平方向的高频分量和低频分量，再对行列方向进行分解，得出水平垂直方向的高频分量和低频分量，水平和垂直方向的高频分量，以及水平方向上的低频分量和垂直方向的高频分量；

S2：对S1中二层低频分量进行维纳滤波，得到去噪后的系数，利用贝叶斯估计每个子带的阈值，利用估计出的阈值与其他分量进行对比处理；

S3:对S2中得到的系数进行小波逆变换重构得出去噪后的图像。

进一步地，所述S1中二维小波变换的方法为：其中b_x和b_y在所述图像传感器采集得到的图像维度上的平移。

进一步地，所述S2贝叶斯估计的阈值方法为：式中sgn(W)为符号函数，其中k使得可变的，δ为所选阈值，当所述其他的分量的小波值系数值|W|小于δ时，将小波系数置为零，否则将小波系数保留。

进一步地，所述S3中将维纳滤波留下的系数和大于δ的小波系数进行逆变换得到去噪后的图像。

进一步地，当k＝0时，所述阈值函数为：所述，当k＝1时，所述阈值函数为：通过改变k的值来改变阈值的大小。

本发明具有以下有益效果：

1、本发明通过对传感器所采集的图片进行二维小波分解，对二层小波中二层低频分量进行维纳滤波，得到去噪后的系数，再对其他的分量与利用贝叶斯估计出的阈值进行对比处理，得到处理后的小波系数，再进行相应的滤波，使得传感器的采集的图像质量大大提高。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。