[发明专利]一种修正的图像块期望对数似然估计的图像去噪方法

摘要

本发明公开了一种修正的图像块期望对数似然估计的图像去噪方法，具体涉及到高斯混合模型的先验估计问题。首先将含噪图像块进行分类：分为含噪平滑块和含噪非平滑块；然后通过对用于图像块估计的高斯模型的修正，实现对分类的图像块的对数似然估计，消除基于原有高斯模型估计中图像块的误分类现象及平滑块的高斯方差估计过高的问题。采用该修正的高斯混合模型应用于图像块期望对数似然估计的图像去噪算法中，可以实现比原有基于高斯混合模型的图像块期望对数似然估计的图像去噪算法更好的去噪效果，有效提高去噪图像的质量。

主权项

1.一种修正的图像块期望对数似然估计的图像去噪方法，其特征在于，包含以下步骤：(1)、图像噪声估计步骤将输入的含噪图像块求取其方差，并与给定的噪声方差进行比较，从而将含噪图像块分为含噪平滑图像块和含噪非平滑图像块两类；(2)、修正高斯混合模型处理对分类后的含噪图像块进行高斯混合模型估计，首先计算输入的所有图像块在高斯混合模型中对应每个单高斯模型下的概率，找到最匹配含噪单高斯模型，进而获得对应干净图像块的单高斯模型；对含噪平滑图像块，设置其对应的干净图像块的单高斯模型的概率分布服从N(0,Ξε)，N(0,Ξε)中的Ξε是方差的一极小值，进行修正；对含噪非平滑图像块，不做任何改动；(3)、图像块期望对数似然估计处理对于含噪平滑图像块采用修正的高斯混合模型进行估计，得到恢复的平滑图像块；对于非平滑的图像块则采用原有的高斯混合模型进行估计；最终通过图像块期望对数似然估计对恢复后的所有图像块进行图像降噪。