[发明专利]基于变换域的非局部均值和双变量模型的图像去噪方法有效
| 申请号： | 201310018136.0 | 申请日： | 2013-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN103093441A | 公开（公告）日： | 2013-05-08 |
| 发明（设计）人： | 王桂婷;焦李成;郭一民;马文萍;马晶晶;侯彪;钟桦 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/10 | 分类号： | G06T5/10 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;朱红星 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于变换域的非局部均值和双变量模型的图像去噪方法，其实现步骤是：（1）对含噪图像进行非下采样拉普拉斯分解,得到低频图像和高频图像；（2）对得到的低频图像利用局部系数方差检测低频图像的边缘，并对边缘区域和平滑区域分别进行非局部均值降噪；然后，对低频图像再利用NSLP方法分解，得到第二次分解的高频部分和低频部分；（3）对第一次NSLP分解得到的高频图像和第二次NSLP分解得到的高频部分进行方向滤波器分解，并进行双变量收缩去噪；（4）对去噪后的低频图像和高频图像进行逆变换，得到空域图像；（5）对空域图像进行全变分处理，得到最终去噪结果。本发明去噪效果显著，可用于图像的预处理阶段。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 变换 局部 均值 变量 模型 图像 方法 | ||
【主权项】：
一种基于变换域的非局部均值和双变量模型的图像去噪方法，包括如下步骤：（1）对含噪图像Y进行非下采样拉普拉斯塔型NSLP分解,得到一幅低频图像YL和一幅高频图像YH；（2）对得到的低频图像YL进行处理：首先，利用局部系数方差LCV方法检测低频图像YL的边缘和平滑区域，并对于边缘区域和平滑区域分别进行非局部均值降噪，得到去噪后的低频图像YL’；其次，对低频图像YL利用NSLP方法分解，得到二次分解的高频部分YH1和低频部分YL1；（3）对一次NSLP分解得到的高频图像YH和二次NSLP分解得到的高频部分YH1分别进行shearlet方向滤波器分解，利用二次NSLP分解得到的高频部分YH1和一次NSLP分解得到的高频图像YH进行双变量收缩去噪，得到去噪后高频图像系数ωu；（4）对去噪后的低频图像YL’和高频图像系数ωu进行shearlet逆变换，得到空域图像YZ；（5）对空域图像YZ进行全变分TV处理，得到最终去噪结果。
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