[发明专利]噪声像素自适应滤波方法及噪声像素自适应滤波系统

摘要

本发明实施例公开了一种噪声像素自适应滤波方法及一种噪声像素自适应滤波系统。该方法包括：采集标准图像的图像信号；将标准图像的图像信号转换为矩阵信号；创建噪声干扰信号模型，通过噪声干扰信号模型计算所述标准图像的噪声信号；将矩阵信号和噪声信号叠加作为滤波输入信号，得到滤波系统的输出结果；将滤波系统的输出结果与标准图像作差，得到误差；重复上述各个步骤，得到多个误差，计算多个误差的绝对误差，当绝对误差最小时，将得到最佳的滤波权值结束本次滤波。本发明的技术方案可以解决滤波收敛速度和滤波时变跟踪能力与稳态误差之间的矛盾，并且能够快速有效地处理图像，在有效快速滤除噪声的同时，减小稳态误差，更能够保留图像的主要信息，提高算法的执行效率。

主权项

1.一种噪声像素自适应滤波方法，其特征在于：包括：/n采集标准图像的图像信号；/n将所述标准图像的图像信号转换为矩阵信号；/n创建噪声干扰信号模型，通过所述噪声干扰信号模型计算所述标准图像的噪声信号；/n将所述矩阵信号和所述噪声信号叠加作为滤波输入信号，得到滤波系统的输出结果；/n将所述滤波系统的输出结果与标准图像作差，得到误差；/n所述矩阵信号和所述噪声信号叠加作为滤波输入信号，通过公式(2)、(3)和(4)计算得到滤波系统的输出结果，所述公式(2)、(3)和(4)如下所示；/ne(n)＝d(n)-x^T(n)W(n) (2)/nμ(n)＝β(1-exp(-α|e(n)|^m)) (3)/nW(n+1)＝W(n)+2μ(n)e(n)x(n) (4)/n其中，所述W(n)＝[w(n),w(n-1),w(n-2),...,w(n-L+1)]^T为滤波器在时刻n的权重矢量，所述x(n)为输入激励矢量，d(n)为期望响应值，e(n)为误差，L为滤波器的阶数，m为误差e(n)的指数系数，μ(n)为滤波系统的权值；/n重复上述各个步骤，得到多个误差，计算所述多个误差的绝对误差，当所述绝对误差最小时，将得到最佳的滤波权值结束本次滤波。/n