[发明专利]基于图像残余信号的非局部均值图像去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于图像残余信号的非局部均值图像去噪方法，主要解决原始非局部均值去噪方法在去除噪声的同时丢失了部分图像细节信息的问题。其去噪步骤为：(1)对输入的含噪自然图像进行原始非局部均值滤波，得到一次滤波结果图和方法噪声图；(2)判断方法噪声图中各个像素点所属区域；(3)根据各个像素点所属区域不同提取图像残余信息，得到残余信息图；(4)利用残余信息图与一次滤波结果图得到去噪参考图；(5)在去噪参考图中计算新的权值，利用新的权值对含噪自然图像进行非局部均值滤波，得到每个像素点的估计值；(6)用所有像素点的估计值取代含噪自然图像中所有像素点的灰度值，得到去噪图像。本发明的去噪效果更好，可用于自然图像去噪。

主权项

1.一种基于图像残余信号的非局部均值图像去噪方法，包括如下步骤：（1）对输入的含噪自然图像Y进行原始非局部均值滤波，得到一次滤波结果图和方法噪声图（2）对方法噪声图判断其各个像素点所属的区域：2a)对含噪自然图像Y进行主成分分析PCA变换，得到PCA字典，将一次滤波结果图中的某个像素点i对应的图像块B₂(i)向PCA字典投影，得到该图像块的投影系数矢量，用该投影系数矢量中除第一个投影系数之外的所有投影系数组成高频系数矢量w(i)，并将该图像块B₂(i)的高频能量E(i)定义为：E(i)=1/L||w(i)||1=1/LΣl=1L|wl(i)|,]]>其中‖‖₁表示矢量的1-范数，L为高频系数矢量w(i)的长度；2b)设定阈值T＝0.15σ，如果E(i)＜T时，则判方法噪声图中该像素点i属于平滑区域；如果E(i)＞＝T时，则判方法噪声图中该像素点i属于细节区域；2c)重复步骤2a)和2b)，依次判断方法噪声图中各个像素点所属的区域；（3）根据方法噪声图中各个像素点所属的区域不同，提取其中的图像残余信息，即对于属于平滑区域的方法噪声图的某个像素点，进行3×3均值滤波，对于属于细节区域的方法噪声图的某个像素点，从9×9邻域中找出最相邻的9个像素点，用这9个像素点的平均值作为该像素点的灰度值，得到从方法噪声图中提取出来的残余信息图（4）对一次滤波结果图和残余信息图求和，得到去噪参考图X＇；（5）在去噪参考图X＇中利用非局部均值的权值公式求得新的权值w_ref，利用新的权值w_ref，在含噪自然图像Y中进行非局部均值滤波，得到每个像素点的估计值y＇；（6）用计算得到的所有像素点的估计值取代含噪自然图像Y中所有像素点的灰度值，得到去噪图像Y＇。