基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，具體涉及到圖像塊的先驗估計和圖像降噪方法。先驗估計是通過對圖像結構進行檢測將圖像塊進行分類，通過將分類后圖像塊根據圖像結果不同分別采用圖像塊期望對數似然估計和圖像塊匹配?三維濾波的方法進行圖像降噪。通過使用基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法能夠針對性根據圖像塊結構不同實現降噪，根據實驗結果顯示該方法相比其他降噪方法表現出更魯棒的降噪特性。
【專利說明】
基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法
技術領域
[0001] 本發明涉及一種圖像降噪的方法，具體涉及到基于圖像塊先驗估計混合框架的圖 像降噪方法。
【背景技術】
[0002] 近年來，對于圖像降噪的問題提出了很多算法。其中一種方法是基于塊進行降噪 通過估計空間圖像塊的冗余度實現圖像的降噪，例如圖像塊期望對數似然估計算法(EPLL) 是利用高斯模型從含噪圖像塊估計干凈圖像塊;另一種方式是通過利用圖像塊的空間相關 性實現圖像降噪，具有代表性的算法是塊匹配和三維濾波(BM3D)算法，根據圖像塊間的相 似性進行判斷圖像塊的相關性。
[0003] 對于圖像降噪，先驗估計也是一種有效的方法，稀疏表示是先驗估計中比較有效 的一種方法，該方法主要通過對含噪圖像塊進行訓練學習，在利用線性表示實現圖像塊降 噪。上述提到的方法采用不同的圖像先驗信息對自然圖像進行估計，但是對于分布比較復 雜的圖像采用某一種方法則不能實現很好的降噪效果，因此需要一種較為魯棒的降噪算法 以應對不同含噪圖像，進而提高降噪質量。

【發明內容】

[0004] 本發明涉及的是一種基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法。具體技術方 案如下：
[0005] -種基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，包含以下步驟：
[0006] (1)圖像塊先驗估計
[0007] (a)、首先將含噪圖像塊分成兩種，兩種大小分別為8X8和40X40;
[0008] (b )、對大小為8 X 8的含噪圖像塊采用結構檢測；
[0009] 利用平均權重的含噪圖像塊與經過圖像塊匹配-三維濾波方法降噪的圖像塊構造 中間圖像塊，根據圖像塊結構屬性將含噪圖像塊分為兩類:紋理和邊緣的含噪圖像塊、平滑 和細節的含噪圖像塊；
[0010] (C )、對大小為40 X 40的含噪圖像塊采用平滑檢測；
[0011] 利用快速噪聲估計方法將含噪圖像塊分為含噪平滑塊、含噪非平滑塊；
[0012] (d)、利用步驟(c)中的含噪平滑塊和含噪非平滑塊的分類將步驟(b)中的平滑和 細節的含噪圖像塊再次細分為平滑含噪圖像塊、細節含噪圖像塊；
[0013] 最終獲得三類8X8的圖像塊:紋理和邊緣的含噪圖像塊、平滑含噪圖像塊和細節 含噪圖像塊；
[0014] (2)圖像降噪
[0015]利用圖像塊匹配-三維濾波方法處理邊緣和紋理含噪圖像塊和平滑含噪圖像塊， 細節含噪圖像塊通過圖像塊期望對數似然估計方法進行處理，最后將圖像塊進行綜合處 理。
[0016] 上述步驟(b)中利用平均權重的含噪圖像塊與經過圖像塊匹配-三維濾波方法降 噪的圖像塊構造中間圖像塊，構造公式為：
[0017] y. - ay； +(\-a)y':>h
[0018] 其中，a是權重系數，71是根據噪聲圖像Y第i個塊，1 = 1，2，..』4是所有圖像塊的 數目，y'是相關的中間圖像塊和降噪圖像塊。
[0019] 上述步驟(b)中的結構檢測是根據所得的中間圖像塊的鄰近關系判斷邊緣和紋理 圖像塊；
[0020] 通過k相似鄰近塊選擇目標塊，利用鄰近塊間的相關性的值馬計算目標塊，最 后將圖像塊yi分為不同的類中， {Sdjm otherwise
[0022]其中，var(.)是方差算子的特征值，e和r是兩個閾值，Se，Mf表邊緣和紋理的含噪 圖像塊，Sd>m代表細節和平滑含噪圖像塊。
[0023]上述步驟(c)中的快速噪聲估計方法是：
[0024]對每一個40X40的圖像塊進行噪聲方差進行估計，通過與給定的圖像噪聲方差〇2 進行比較，實現對含噪平滑圖像塊和含噪非平滑圖像塊的分離，具體過程如下： I B'" crl -ct1 >0
[0025] 1 . I B; othcriViSij
[0026] 其中，Bi表示40 X 40的圖像塊，< 是圖像塊的噪聲方差，〇2是給出的圖像噪聲方 差，f和礦分別是含噪平滑圖像塊和含噪非平滑圖像塊，0是閾值。
[0027] 上述步驟(d)中利用40X40的含噪平滑塊和含噪非平滑塊的分類，將8X8的平滑 和細節的含噪圖像塊再次細分為平滑含噪圖像塊和細節含噪圖像塊，具體分類的公式為： r n \SM' N; >Nf
[0028] -
[0029] 其中，iV/和iVf是含噪圖像yi的含噪平滑圖像塊和含噪非平滑圖像塊。
[0030] 上述步驟(2)中將圖像塊進行如下綜合處理：
[0031] F=(z；>-R,rL>^
[0032] 其中，f是恢復的圖像塊，^是圖像塊71的樣本矩陣。
[0033]本發明的有益效果如下：
[0034]該方法的先驗估計是通過對圖像結構進行檢測將圖像塊進行分類，根據圖像塊的 不同分類，采用不同的降噪方法對圖像塊進行降噪。然后將通過不同方法恢復的圖像塊進 行融合，實現圖像的降噪。實驗表明，該方法表現的降噪效果比一些降噪方法效果好。
【附圖說明】
[0035]圖1是本發明圖像降噪混合框架；
[0036]圖2是利用BM3D、EPLL及本發明的算法降噪效果圖片。
【具體實施方式】
[0037] 下面結合附圖，對本發明的基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法作進一 步闡述。
[0038] 如圖1所示，一種基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，包含以下步驟：
[0039] (1)圖像塊先驗估計
[0040] (a)、首先將含噪圖像塊分成兩種，兩種大小分別為8X8和40X40;
[0041] (b)、對大小為8X8的含噪圖像塊采用結構檢測；
[0042]利用平均權重的含噪圖像塊與經過圖像塊匹配-三維濾波方法降噪的圖像塊構造 中間圖像塊，
[0043] 構造公式為：
[0044] j; - ay^ +(1 - a)vJ/M,
[0045] 其中，a是權重系數，71是根據噪聲圖像Y第i個塊，1 = 1，2，...1~是所有圖像塊的 數目，是相關的中間圖像塊和降噪圖像塊。
[0046] 根據圖像塊結構屬性將含噪圖像塊分為兩類:紋理和邊緣的含噪圖像塊、平滑和 細節的含噪圖像塊；
[0047] 根據所得的中間圖像塊的鄰近關系判斷邊緣和紋理圖像塊；
[0048] 通過k相似鄰近塊選擇目標塊，利用鄰近塊間的相關性的值屬.計算目標塊，最 后將圖像塊yi分為不同的類中，
[0049] ^c{Sr； (^心" otherwise
[0050] 其中，var(.)是方差算子的特征值，^和^是兩個閾值，Se，t代表邊緣和紋理的含噪 圖像塊，s d>m代表細節和平滑含噪圖像塊。
[0051 ] (c)、對大小為40 X 40的含噪圖像塊采用平滑檢測；
[0052]利用快速噪聲估計方法將含噪圖像塊分為含噪平滑塊、含噪非平滑塊；
[0053]為了可以對40X40的圖像塊進行平滑檢測，需要利用快速噪聲估計的方法（J. Immerkaer,//Fast Noise Variance Estimation, ^Comput. Vis. Image Und. , vol. 4 ,no. 2, pp. 300-302，1996)對每一個40 X 40的圖像塊進行噪聲方差進行估計，通過與給定的圖像噪 聲方差〇2進行比較，實現對含噪平滑圖像塊和含噪非平滑圖像塊的分離，具體過程如下： {B'f crl -cr2 > 0
[0054] 盡=u -
[0055] 其中，Bi表示40 X 40的圖像塊，是圖像塊的噪聲方差，〇2是給出的圖像噪聲方 差，埤和分別是含噪平滑圖像塊和含噪非平滑圖像塊，0是閾值。
[0056] (d)、利用40X40的含噪平滑塊和含噪非平滑塊的分類，將8X8的平滑和細節的含 噪圖像塊再次細分為平滑含噪圖像塊和細節含噪圖像塊，具體分類的公式為： r n [rB Nr>Nf [0057] -
[0058]其中，蹲和iVf是含噪圖像yi的含噪平滑圖像塊和含噪非平滑圖像塊。
[0059]最終獲得三類8X8的圖像塊:紋理和邊緣的含噪圖像塊、平滑含噪圖像塊和細節 含噪圖像塊；
[0060] (2)圖像降噪
[0061]利用圖像塊匹配-三維濾波方法處理邊緣和紋理含噪圖像塊和平滑含噪圖像塊， 細節含噪圖像塊通過圖像塊期望對數似然估計方法進行處理，最后將圖像塊進行綜合處 理。
[0062] F = (￡>fRf
[0063] 其中，是恢復的圖像塊，h是圖像塊71的樣本矩陣。
[0064]最終得到圖像的降噪效果如圖2所示。圖2的三組圖片分別從左到右依次是干凈圖 片、含噪圖片，利用BM3D降噪的圖片、利用EPLL降噪的圖片和本發明中提出的算法的降噪的 圖片。實驗表明，本發明表現的降噪效果比一些降噪方法效果好。
[0065]以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發明技術原理的前提下，還可以做出若干改進和變形，這些改進和變形 也應視為本發明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，其特征是，包含W下步驟： (1) 圖像塊先驗估計 (a) 、首先將含噪圖像塊分成兩種，兩種大小分別為8X8和40 X40; (b) 、對大小為8 X 8的含噪圖像塊采用結構檢測； 利用平均權重的含噪圖像塊與經過圖像塊匹配維濾波方法降噪的圖像塊構造中間 圖像塊，根據圖像塊結構屬性將含噪圖像塊分為兩類:紋理和邊緣的含噪圖像塊、平滑和細 節的含噪圖像塊； k)、對大小為40 X40的含噪圖像塊采用平滑檢測； 利用快速噪聲估計方法將含噪圖像塊分為含噪平滑塊、含噪非平滑塊； (d)、利用步驟(C)中的含噪平滑塊和含噪非平滑塊的分類將步驟(b)中的平滑和細節 的含噪圖像塊再次細分為平滑含噪圖像塊、細節含噪圖像塊； 最終獲得=類8X8的圖像塊:紋理和邊緣的含噪圖像塊、平滑含噪圖像塊和細節含噪 圖像塊； (2) 圖像降噪 利用圖像塊匹配維濾波方法處理邊緣和紋理含噪圖像塊和平滑含噪圖像塊，細節 含噪圖像塊通過圖像塊期望對數似然估計方法進行處理，最后將圖像塊進行綜合處理。2. 根據權利要求1所述的基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，其特征是，所 述步驟(b)中利用平均權重的含噪圖像塊與經過圖像塊匹配維濾波方法降噪的圖像塊 構造中間圖像塊，構造公式為：其中，a是權重系數，yi是根據噪聲圖像Y第i個塊，i = l，2, . . .N，N是所有圖像塊的數目， / 1和巧胃是相關的中間圖像塊和降噪圖像塊。3. 根據權利要求1所述的基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，其特征是，所 述步驟(b)中的結構檢測是根據所得的中間圖像塊的鄰近關系判斷邊緣和紋理圖像塊； 通過k相似鄰近塊選擇目標塊y' 1，利用鄰近塊間的相關性的值巧計算目標塊，最后將圖 像塊yi分為不同的類中，其中，vaH.)是方差算子的特征值，e和r是兩個闊值，Se't代表邊緣和紋理的含噪圖像 塊，Sd'm代表細節和平滑含噪圖像塊。4. 根據權利要求1所述的基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，其特征是，所 述步驟(C)中的快速噪聲估計方法是： 對每一個40X40的圖像塊進行噪聲方差進行估計，通過與給定的圖像噪聲方差O2進行 比較，實現對含噪平滑圖像塊和會瞄韭平煙巧條化的A唐.且體過程如下：其中，B康示40X40的圖像塊，CTi是圖像塊的噪聲方差，。2是給出的圖像噪聲方差，跨 和巧"分別是含噪平滑圖像塊和含噪非平滑圖像塊，e是闊值。5. 根據權利要求1所述的基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，其特征是，所 述步驟(d)中利用40X40的含噪平滑塊和含噪非平滑塊的分類，將8X8的平滑和細節的含 噪圖像塊再次細分為平滑含噪圖^免+古*化會n亟?^免+古，具體分類的公式為： 其中，Af和是含噪圖像yi的含噪平滑圖像塊和含噪非平滑圖像塊。6. 根據權利要求1所述的基于圖像塊先驗估計混合框架的圖像降噪方法，其特征是，所 述步驟(2)中將圖像塊進行如下'A - U…其中，#是恢復的圖像塊，Ri是圖像塊yi的樣本矩陣。
【文檔編號】G06T5/00GK105913383SQ201610184750
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年3月28日
【發明人】湯彬, 湯一彬, 李旭斐, 談雅文, 周妍, 高遠, 陳秉巖
【申請人】河海大學常州校區