专利名称：一种基于vmf-nsct的彩色眼底图像降噪新方法
技术领域：
本发明涉及在彩色眼底图像的后续处理时，噪声会对处理产生一定的影响，而提 出的一种对彩色眼底图像中存在的主要噪声进行针对性降噪的解决方案一一 一种基于 VMF-NSCT的彩色眼底图像降噪新方法。
背景技术：
视网膜血管信息是视网膜图像中的重要信息，医生通过检测视网膜血管，可以预 知很多全身性疾病。所以，较为完整的提取出视网膜血管，来辅助医生的临床诊断，就显得 尤为重要。但由于眼底图像容易受获取和存储、处理及各种干扰的影响，使图像数据中混有 各种噪声。而眼底降噪的困难就在于，大多数降噪方法在平滑图像的同时，容易模糊边缘 的血管信息，这必然会给后续的血管提取带来不利的影响。为了更有效的提取出眼底血管 来辅助医生的临床诊断，各种不同的眼底图像降噪技术被研究者所应用。中值滤波是一种 非线性的图像平滑方法，由于它能在有效的保护边缘不模糊的情况下，消除脉冲噪声和椒 盐噪声，所以一直以来都是一种经典的图像降噪方法。但对于彩色图像来说，传统的标量 方法通常是对三个颜色分量分别进行滤波，然后通过某种有机组合将滤波后的三个分量组 合起来。由于RGB三分量之间的相关性，所以组合起来的图像中往往含有原图像中多余的 颜色信息，从而产生失真。而矢量方法是将彩色图像的每个像素作为一个三维矢量进行处 理，通过各通道颜色分量之间的联系来处理彩色像素，不会产生原图像所没有的颜色，所以 能比标量方法更适合于彩色图像的滤波。而轮廓波变换也称塔形方向滤波器组(Pyramidal Directional Filter Bank, PDFB),它将多尺度分析和多方向性分析分成两个相对独立的 过程来实现。Contourlet作为一种多尺度和多方向的图像表示方法，其最初的提出主要 是为了寻找图像中分段光滑的轮廓信号的稀疏表示。而非下采样的轮廓波变换是为了消 除Contourlet变换所带来的频谱混叠现象，增强方向选择性和平移不变性，由A. L. Cunha, J. P. Zhou和M. N. Do等于2006年提出来的，它主要是依据Contourlet域中信号和噪声的相 关性来达到降噪的目的。图1是一幅彩色眼底视网膜血管图像，为了实验观察的方便，我们在不破坏原始 图像分辨率的情况下，将图ι中血管纹理较多的某个部分等比例截取出来，如图2所示。从 图2中我们可以看到，图像中存在很多的噪声，致使整幅图像不光滑。由于大多传统的分割 方法存在对噪声敏感的问题，所以较好的滤除噪声而又不模糊边缘在血管的提取中就显得 尤为重要。可以发现，以往的研究中较多的都是针对灰度图像，而现在大多数的图像数据都 是直接从医院提取的眼底彩色片，经过数字化所获得。如果将彩色图像转为灰度图像进行 处理，必然会丢失一部分图像信息。基于先验可以了解到，医学眼底图像中混有的各种噪 声，主要表现为高斯噪声和脉冲噪声，另外在成像过程中也可能混有灰尘颗粒，类似为椒盐噪声。
发明内容
本发明的目的正是针对上述现有技术中所存在的问题，基于彩色眼底图像噪声的 主要成分的基础上，来对彩色眼底图像进行有针对性的降噪。在保证不模糊边缘的情况下， 一定程度上改善图像的信噪比。本发明的目的是通过以下技术方案来实现的本发明的基于VMF-NSCT的彩色眼 底图像降噪新方法，通过RGB彩色空间的VMF滤波；然后进行颜色空间转换，由RGB空间转 换到HSI空间；再结合HSI空间的I分量的NSCT变换，进行三层分解，得到图像8个方向的 分解系数，选取硬阈值法依据变换的分解系数得到彩色眼底图像的稀疏描述系数，实施降 噪处理，最后，将图像由HSI空间再反变换到RGB空间，以恢复图像。上述RGB空间的VFM滤波中，矢量选取为RGB空间的R、G、B三个分量灰度值。上述RGB空间的VFM滤波中，滤波可选择3*3或5*5窗口进行，再结合HSI空间的 I分量的NSCT硬阈值法降噪。本发明综合使用VMF-NSCT降噪方法。由于先验我们了解到，彩色眼底图像中主要 混杂的噪声为高斯噪声、脉冲噪声和椒盐噪声。VMF滤波主要针对的就是脉冲噪声和椒盐噪 声，而NSCT降噪方法主要针对的是图像中的高斯噪声。该算法主要思想核心在于通过RGB 彩色空间的3*3或5*5滤波窗口进行VMF滤波，将RGB空间转换到HSI空间，再针对HSI空 间的I分量进行NSCT变换，进行三层分解，得到8个方向的分解系数，运用硬阈值法进行降 噪处理，得到降噪后的稀疏描述系数并进行NSCT反变换，再将图像由HSI空间转换回RGB 空间，以实现实际眼底图像的降噪问题。本发明针对眼底图像降噪的难点及实际应用的需要，将VMF和NSCT技术融合的思 想引入到眼底图像降噪的方案中，提出了一种彩色眼底图像降噪的新方法，仿真结果及算 法评价均显示，此方法比传统的降噪算法对眼底图像中混有的噪声更有针对性、有效性。使用本方法有如下优点
1、可以直接在彩色眼底图像上进行。2、本方法在分析了噪声主要成分的情况下，进行的这种针对性的降噪方法，可以 较好的解决降噪过程中噪声去除与边缘保持的冲突问题，一定程度上改善彩色眼底图像的 性能。
图1 一幅彩色眼底视网膜血管图像； 图2将图1等比例截取的图像；
图3本发明降噪方法框图(为摘要附图)； 图4原彩色眼底图像；
图5彩色眼底图像Contourlet域的三级分解图6实验仿真的降噪效果图(a)为原始图像，(b为)VMF滤波后的图像，(c)为经 NSCT处理后的图像。
具体实施例方式降噪算法步骤(1)在RGB彩色空间，对原始彩色图像进行VMF滤波。
VMF滤波能在保持图像的细节轮廓上达到一种较好的滤波效果，并且，可以较好的 去除椒盐噪声和脉冲噪声。VMF详细算法如下
(a)对于每个矢量，计算它到其余矢量的距离之和
权利要求
1.一种基于VMF-NSCT的彩色眼底图像降噪新方法，其特征在于通过RGB彩色空间的 VMF滤波；然后进行颜色空间转换，由RGB空间转换到HSI空间；再结合HSI空间的I分量 的NSCT变换，进行三层分解，得到图像8个方向的分解系数，选取硬阈值法依据变换的分解 系数得到彩色眼底图像的稀疏描述系数，实施降噪处理，最后，将图像由HSI空间再反变换 到RGB空间，以恢复图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于上述RGB空间的VFM滤波中，矢量选取为 RGB空间的R、G、B三个分量灰度值。1
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于上述RGB空间的VFM滤波中，滤波选择 3*3窗口进行，再结合HSI空间的I分量的NSCT硬阈值法降噪。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于上述RGB空间的VFM滤波中，滤波选择 5*5窗口进行，再结合HSI空间的I分量的NSCT硬阈值法降噪。
全文摘要
一种基于VMF-NSCT的彩色眼底图像降噪新方法，该方法主要是在分析了眼底图像中主要噪声成分的基础上，采用对每种噪声运用相应的降噪技术单独进行降噪，以达到较为准确的对彩色眼底图像进行降噪的目的。对于一幅彩色眼底图像，首先对其进行VMF滤波，消除脉冲噪声和椒盐噪声对图像的影响；再将其转换为HSI空间，对I分量进行NSCT降噪，NSCT对眼底图像的高斯噪声有较好的滤除效果。对该方法的性能进行了仿真，并运用LMLSD算法进行了效果评价。利用本发明进行处理后，眼底图像视觉上平滑无失真，边缘模糊度较小；经LMLSD评价算法后的数据显示，结合NSCT降噪后的图像SNR提高较为明显，改善了彩色眼底图像的质量。
文档编号G06K19/077GK102129605SQ20111008531
公开日2011年7月20日 申请日期2011年4月6日 优先权日2011年4月6日
发明者屈芳升, 常华, 梁义涛, 王 锋 申请人:河南工业大学