用于图像去噪、压缩和插值的各向异性梯度正则化的制作方法
【专利摘要】通过各向异性梯度正则化对图像去噪以首先选择图像的边缘方向开始。然后，从沿所选边缘方向的各向异性梯度范数建立图像的各向异性梯度范数。调整图像像素以最小化图像的各向异性梯度范数，从而除去图像噪声。
【专利说明】用于图像去噪、压缩和插值的各向异性梯度正则化
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种用于恢复视频图像，更具体地用于对图像去噪的技术。
【背景技术】
[0002]图像恢复通常等同于从噪声或有缺陷的图像中估计出原始图像(它是未知的)的过程。理想的情况下，估计得到的图像应该是基本无噪的，这样使得图像恢复等同于去噪的形式。在图像恢复的过程中，可以证明各种工具都是有用的，如梯度图像分析。虽然自然图像中相邻像素之间的差异通常看起来较小，但图像梯度中颜色值的11和12范数通常在自然图像变得失真时会增加，因此梯度图像分析可以提供图像失真的度量。
[0003]图像梯度在图像恢复，尤其是图像去噪过程中也起到一定作用。总变差(TV)利用图像梯度，由于它在进行去噪的同时保留图像边缘的能力，因此用作图像去噪的流行工具。此外，当用来以高度不完整的信息复原图像时，
[0004]TV去噪可以很好地从较低分辨率版本生成高分辨率图像。
[0005]通常地，总变差计算依赖于水平和垂直梯度图像。图像可以分别由它的水平和垂直梯度图像▽ 1和7“定义，如下
[0006]
【权利要求】
1.一种对图像去噪的方法，包括下列步骤: 选择图像的边缘方向； 从沿所选边缘方向的各向异性梯度范数建立图像的各向异性梯度范数；以及 调整图像像素以最小化图像的各向异性梯度范数，从而除去图像噪声。
2.如权利要求1所述的方法，其中选择边缘方向的步骤包括下列步骤: 将图像划分成多个区域； 建立每个图像区域的沿多个初始方向的每一个的梯度范数； 根据梯度范数选择最有可能沿图像边缘的边缘方向。
3.如权利要求2所述的方法，其中建立各向异性梯度范数的步骤包括下列步骤: 建立每个图像区域的沿所选方向的各向异性梯度范数；以及 将图像区域的各向异性梯度范数相加得到图像的各向异性梯度范数。
4.如权利要求3所述的方法，其中建立每个图像区域的各向异性梯度范数的步骤进一步包括沿具有较小的梯度范数和高强度的方向平滑所述每个区域的步骤。
5.如权利要求1所述的方法，其中根据下列关系对图像像素进行调整以最小化各向异性梯度范数
6.如权利要求1所述的方法，其中根据下列关系对图像像素进行调整以最小化各向异性梯度范数
7.一种用于对图像去噪的设备，包括下列步骤: 用于选择图像的边缘方向的部件； 用于从沿所选边缘方向的各向异性梯度范数建立图像的各向异性梯度范数的部件；以及 用于调整图像像素以最小化图像的各向异性梯度范数从而除去图像噪声的部件。
8.如权利要求7所述的设备，其中用于选择边缘方向的部件包括: 用于将图像划分成多个区域的部件； 用于建立每个图像区域的沿多个初始方向的每一个的梯度范数的部件； 用于根据梯度范数选择最有可能沿图像边缘的边缘方向的部件。
9.如权利要求8所述的设备，其中用于建立各向异性梯度范数的部件包括: 用于建立每个图像区域的沿所选方向的各向异性梯度范数的部件；以及 用于将图像区域的各向异性梯度范数相加得到图像的各向异性梯度范数的部件。
10.如权利要求9所述的设备，其中建立每个图像区域的各向异性梯度范数的部件进一步包括用于沿具有较小的梯度范数和高强度的方向平滑所述每个区域的部件。
11.如权利要求7所述的设备，图像像素调整部件根据下列关系最小化各向异性梯度范数
12.如权利要求7所述的设备，图像像素调整部件根据下列关系最小化各向异性梯度范数
【文档编号】G06T5/00GK103748613SQ201180072917
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2011年8月30日 优先权日:2011年8月30日
【发明者】江文斐, 金坚, 陈志波 申请人:汤姆逊许可公司