基于Primal Sketch修正及矩阵填充的图像降噪方法
【专利摘要】本发明涉及基于PrimalSketch修正及矩阵填充的图像降噪方法，至少包括：步骤101：采用PrimalSketch模型获取加噪图像I1的素描图P；步骤102：提出两阶段素描线修正规则并修正素描图P，对修正后的素描图P2中每个素描线段上的素描点沿其所在素描线段的方向设计方向窗口，得到区域图。将图像I1按照区域图映射为结构区域E1和非结构区域E2；步骤103：同时利用图像块方差统计的方法将图像I1划分为光滑区域E3与非光滑区域E4；步骤104：将与非结构区域E2重叠的光滑区域和非光滑区域分别记为光滑区域E23和非光滑区域E24；步骤105：对E1和E24采用基于矩阵填充的图像降噪方法进行降噪处理，而E23采用非局部均值方法降噪处理；步骤106：合并E1、E23及E24的降噪结果，得到图像I1最终的降噪结果图。
【专利说明】基于Pr imal Sketch修正及矩阵填充的图像降噪方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理【技术领域】,特别是基于Primal Sketch修正及矩阵填充的图像降噪方法，涉及Primal Sketch模型、矩阵填充方法及自然图像的降噪方法，可应用于自然图像的降噪处理。
【背景技术】
[0002]现存的图像降噪算法有许多种，虽然它们可以起到降噪的效果，但几乎每种方法都存在着自身的优势与缺陷，例如非局部均值降噪方法相比传统图像降噪方法具有更好的降噪效果，但其算法复杂度较大，并且许多不相似像素参与加权平均会引入不可忽视的累加误差；而三维块匹配降噪方法(BM3D)利用图像自身相似性能够较好的保持边缘与纹理等重要信息，但却在图像光滑区域的人工痕迹比较明显。通常情况下，一幅图像存在着若干不同的区域，并且这些区域有着不尽相同的特性，因此研究不同区域的特性对于图像处理具有非常重要的意义。大量的实践与理论表明:对于图像的不同区域采用不同的降噪方法进行处理可以达到更好的降噪效果。
[0003]目前已有一类基于区域划分的图像降噪方法，其主要思路如下:给定一幅加噪图像，使用Primal Sketch结构提取的方法将其划分为结构区域与非结构区域，同时采用图像块方差统计的方法将其划分为光滑区域与非光滑区域，将与非结构区域重叠的光滑区域和非光滑区域分别作为最终划分出的光滑区域和非光滑区域，并保持结构区域的初始划分结果，则该加噪图像被划分为结构区域、光滑区域及非光滑区域。对于光滑区域采用基于均值块的非局部均值方法，而对于结构区域、非光滑区域均采用三维块匹配降噪方法(BM3D)，最后将三个区域的降噪结果合并起来，得到最终的降噪图像。该方法的提出者在相关论文中已表明其降噪的良好效果，然而，这类方法在现阶段仍存在如下所述的不足之处:
[0004](I)该类方法使用Primal Sketch标记图像的结构区域,而结构区域标记的准确度将会影响光滑区域、非光滑区域的划分结果，进一步将会影响最终合并而成的降噪结果。然而Primal Sketch对于噪声的反应较为敏感,虽然该类方法针对这一问题采用基于小波变换的图像重构进行预降噪处理，但结构区域标记的结果仍不理想，通过与实际情况对比不难发现，某些标记出现不同程度的偏差，准确度有所欠缺。再者，针对噪声图像首先进行预降噪处理虽然在一定程度上抑制噪声对Primal Sketch的影响,但亦会导致结构区域近邻区域的模糊化，使得最终的降噪效果不尽人意。由此可见，利用Primal Sketch进行结构区域标记的准确度有待提高，且预降噪处理带来的模糊化问题有待解决。
[0005](2)在实际应用中，对于某一降噪算法的评价不仅需要考虑其降噪效果，其计算效率与运算耗时也是非常重要的评价指标。该类方法采用三维块匹配降噪方法(BM3D)处理结构区域、非光滑区域，BM3D利用图像自身的相似性，不仅使得降噪结果具有较高的信噪t匕，而且对纹理和边缘的保持也取得较佳的效果。但与此同时，BM3D存在着步骤繁琐、计算量较大及运算耗时较长等缺点。因此，BM3D在执行效率方面存在的问题将会影响到该类方法的整体执行效率，这也将促使我们寻求某种不仅在降噪效果方面可以与BM3D相媲美而且在执行效率方面优于BM3D的降噪方法。
【发明内容】
[0006]本发明的目的在于克服现有的基于区域划分的图像降噪方法的两处不足，首先针对上述不足之一，提出一种针对噪声图像结构区域标记的两阶段素描线修正规则，并将该修正规则应用于基于区域划分方法中结构区域标记的修正，从而提高结构区域标记的准确度，进而改善最终的降噪结果。再者，针对上述不足之二，提出一种基于矩阵填充的图像降噪方法，采用该方法处理已划分出的结构区域、非光滑区域，仿真实验的结果表明该方法不仅能够同BM3D降噪方法那样较好的保持边缘与纹理等信息，且执行效率较BM3D得到很大的提升。
[0007]为实现上述目的，本发明的主要思路是，基于PrimalSketch修正及矩阵填充的图像降噪方法，具体步骤包括如下:[0008]步骤101:输入一幅自然图像I，添加强度为δ的高斯白噪声N，得到加噪图像I1,当S不大于30时，对图像I1直接施以Primal Sketch得到其初始素描图；而当δ的取值大于30时，首先采用基于小波变换的图像重构进行预降噪处理得到重构图像I2，然后对I2施以Primal Sketch得到其初始素描图，初始素描图记为P ；
[0009]步骤102:对初始素描图P施以两阶段素描线修正规则:阶段一、在初始素描图P中找出长度大于阈值Thrl、且包含的线段个数大于2的弯曲素描线ICi, i = 1，2，...，η}，其中Ci表示某一弯曲素描线，修正这些素描线中若干线段交汇处突变比较尖锐的部分，生成中间结果P1 ;阶段二、在中间结果P1的基础上进行进一步处理，即修正那些长度大于阈值Thr2、整体接近直线的素描线，最终生成的结果即为修正后的素描图P2 ;对修正后的素描图P2中每个素描线段上的素描点沿其所在素描线段的方向设计大小为7*7的方向窗口，得到图像I1的区域图R。将图像I1按照区域图R映射为结构区域E1和非结构区域E2 ；
[0010]步骤103:将图像I1分割为若干大小为w*w(w通常取值为11)的正方形窗口 Iffi, i=1，2，...，η}，其中Wi表示某一正方形窗口，使用方差统计的方法依据下述公式判断某一窗口 Wi是否为光滑区域:
[0011]
【权利要求】
1.基于PrimalSketch修正及矩阵填充的图像降噪方法,至少包括如下步骤: 步骤101:输入一幅自然图像I，添加强度为δ的高斯白噪声N，得到加噪图像I1，当δ不大于30时，对图像I1直接施以Primal Sketch得到其初始素描图；而当δ的取值大于30时，首先采用基于小波变换的图像重构进行预降噪处理得到重构图像I2，然后对I2施以Primal Sketch得到其初始素描图，初始素描图记为P ； 步骤102:对初始素描图P施以两阶段素描线修正规则:阶段一、在初始素描图P中找出长度大于阈值Thrl、且包含的线段个数大于2的弯曲素描线ICi, i = 1，2，...，η}，其中Ci表示某一弯曲素描线，修正这些素描线中若干线段交汇处突变比较尖锐的部分，生成中间结果P1 ;阶段二、在中间结果P1的基础上进行进一步处理，即修正那些长度大于阈值Thr2、整体接近直线的素描线，最终生成的结果即为修正后的素描图P2 ;对修正后的素描图P2中每个素描线段上的素描点沿其所在素描线段的方向设计大小为7*7的方向窗口，得到图像I1的区域图R，将图像I1按照区域图R映射为结构区域E1和非结构区域E2 ； 步骤103:将图像I1分割为若干大小为的正方形窗口 {Wi，i = 1，2，...，η}，其中Wi表示某一正方形窗口，使用方差统计的方法依据下述公式判断某一窗DWi是否为光滑区域:
2.根据权利要求1所述的基于PrimalSketch修正及矩阵填充的图像降噪方法，所述的步骤102，包括如下步骤: 步骤201:素描线修正阶段一的具体过程为:首先求解阈值Thrl，统计出由PrimalSketch生成的素描图中所有素描线的长度，然后从I开始每隔5个像素作为一个分组项，统计出分组集合ILi, i = l, 2,..., η},并求出该分组中素描线总个数最多的分组Lp记该分组的长度区间为[L，L+4]，取该区间范围的平均值作为阈值Thrl，即取值L+2，阈值Thrl的求解式如公式(I)所示:
3.根据权利要求1所述的基于PrimalSketch修正及矩阵填充的图像降噪方法，所述的步骤105，包括如下步骤: 步骤301:对于光滑区域E23采用结合结构信息的非局部均值图像去噪方法(ZL201110091450.2)中提出的非局部均值降噪方法，首先以光滑区域内的每一个像素点P为中心作一个大小为5X5的邻域均值，得到一幅均值图V，然后采用下面的公式进行降噪处理:
4.根据权利要求3所述的基于PrimalSketch修正及矩阵填充的图像降噪方法，所述的步骤302，包括如下步骤: 步骤401:首先将非光滑区域E41划分为若干8*8的块矩阵，且块矩阵之间的步长为4，然后逐块使用一种四步骤搜索算法对其进行相似块匹配操作，将当前正在处理的块矩阵称作参考块，表示为Pi，j，其中1、j为参考块的左上角坐标，以Pi，j左上角坐标作为中心点在Ns*Ns的局部区域进行相似块匹配操作；在此通过计算块矩阵间的平均绝对误差MAD来判断两个块矩阵是否具有相似性，其中I N-1 JV-1
α/αο=^Σ Σ^-
/=0 J=O Cij表示当前正在进行相似块判断的块矩阵，Rij表示参考块，τ match表示判断块之间是否相似的最大阈值，本方法中取值为300 ；^MAD< Tmatch,则断定这两个块矩阵相似，否则断定为不相似；假设与参照块Pu相似的块矩阵有m个，表示为
【文档编号】G06T5/50GK103927730SQ201410029812
【公开日】2014年7月16日 申请日期:2014年1月22日 优先权日:2014年1月22日
【发明者】刘芳, 邢孟棒, 李玲玲, 焦李成, 郝红侠, 戚玉涛, 武杰, 段一平, 马晶晶, 尚荣华, 于昕 申请人:西安电子科技大学