一种基于多分辨率的图像去噪方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于多分辨率的图像去噪方法及装置。
【背景技术】
[0002] 图像去噪是图像预处理中一种应用比较广泛的技术，图像去噪的目的是为了提高 图像的信噪比，突出图像的期望特征。图像在获取和传输的过程中容易受到各种因素的影 响，使得通过图像传感器所采集到的图像往往是包含有噪声的图像。
[0003] 由于所述含有噪声的图像中噪声信号和图像信号混合在一起，使得图像存在特征 不明显、清晰度不高等问题，所以通常需要对图像传感器所采集到图像进行去噪处理以提 高图像的信噪比，提高图像的显示效果。
[0004] 对图像进行去噪处理通常可以利用噪声信号和图像信号在频域上的不同特性而 处理，因为图像信号主要分布在低频区域，而噪声信号主要分布在高频区域，基于这一特 点，现有技术中已有对图像进行去噪的方法，例如双边滤波方法、小波去噪方法等。所述双 边滤波方法在滤波的过程中会同时关注邻近像素之间的空间距离关系以及灰度关系。所述 小波去噪方法在对图像进行去噪的过程中，则主要在于去噪阈值的选取，去噪阈值的选取 是小波去噪的关键，对图像噪声的去除效果主要取决于所述去噪阈值的选取。
[0005] 但现有技术中采用各种图像去噪方法对图像进行去噪的效果都不是很好，仍然存 在一些问题。例如，尽管所述双边滤波方法可以对高频区域的噪声信号进行有效的去除，但 由于有部分噪声信号是分布在低频区域的，所述双边滤波方法不能对低频区域中存在的噪 声信息进行有效去除，而且，由于图像的细节部分如边缘信息也分别在高频部分，在达到好 的高频部分的去噪效果的同时，可能会导致图像边缘模糊、图像的细节部分的丢失。所述小 波去噪方法则存在当所述去噪阈值选取不当的时候，去噪效果也会不理想，例如当去噪阈 值选取较大时，在图像去噪的过程中，会去掉一些图像的细节信息，而如果去噪阈值选取较 小时，又会引起去噪力度不够的问题。采用现有技术的图像去噪方法对图像进行去噪时，可 能会存在图像残留噪点，图像边缘模糊等问题。
[0006] 相关技术可参考公开号为US2008166064A1的美国专利申请。
【发明内容】
[0007] 本发明解决的问题是现有技术中图像去噪效果不理想且无法对低频区域的噪声 信号进行有效去除的问题。
[0008] 为解决上述问题，本发明技术方案提供一种基于多分辨率的图像去噪方法，所述 方法包括：
[0009] 基于多分辨率分解法对原始图像信息进行多阶分解，以获得每一阶图像信息；
[0010] 对每一阶图像信息进行逆分解重建，以获取每一阶图像信息所对应的近似子带图 像；
[0011] 对所述每一阶图像信息所对应的近似子带图像进行双边滤波，以获取每一阶图像 息去噪后的图像息；
[0012] 基于初始阶图像信息去噪后的图像信息结果，得到原始图像信息去噪后的图像信 息，所述初始阶图像信息是指原始图像信息所对应的阶层图像信息。
[0013] 可选的，所述每一阶图像信息包括低频区域图像信息和高频区域图像信息，所述 基于多分辨率分解法方法对原始图像信息进行多阶分解的过程包括：
[0014] 所述多阶分解按照图像的分辨率从高到低的顺序进行，将分辨率较高的前一阶的 低频区域图像信息作为分辨率较低的后一阶的输入信息，基于所述输入信息，分解得到分 辨率较低的后一阶的低频区域图像信息和高频区域图像信息，其中，将具有最高分辨率的 原始图像信息作为初始阶图像信息，将分辨率最低的图像信息作为最高阶图像信息。
[0015] 可选的，所述对每一阶图像信息进行逆分解重建的过程包括：
[0016] 所述逆分解重建按照多阶图像信息的分辨率从低到高的顺序进行，基于分辨率较 低的后一阶去噪后的图像信息对分辨率较高的前一阶图像信息进行逆分解重建。
[0017] 可选的，所述方法还包括：
[0018] 在获取每一阶图像信息所对应的近似子带图像之后，对所述每一阶图像信息所对 应的近似子带图像进行双边滤波之前，对所述近似子带图像进行Anscombe变换；
[0019] 在对所述每一阶图像信息所对应的近似子带图像进行双边滤波之后，以获取每一 阶图像信息去噪后的图像信息之前，对双边滤波后的近似子带图像进行Anscombe逆变换。
[0020] 可选的，所述基于多分辨率分解法对原始图像信息进行多阶分解，以获得每一阶 图像信息包括：
[0021] 基于多分辨率分解法对原始图像信息的多个通道分别进行多阶分解，以分别获得 每个通道的每一阶图像信息，所述多个通道包括图像信息的Y、u、V三个通道。
[0022] 可选的，所述每个通道的每一阶图像信息包括低频区域图像信息和高频区域图像 信息，所述基于多分辨率分解法对原始图像信息的多个通道分别进行多阶分解的过程包 括：
[0023] 所述多阶分解按照图像的分辨率从高到低的顺序进行，对于每一个通道，将该通 道的分辨率较高的前一阶的低频区域图像信息作为该通道的分辨率较低的后一阶的输入 信息，基于所述输入信息，分解得到该通道的分辨率较低的后一阶的低频区域图像信息和 高频区域图像信息，其中，将具有最高分辨率的原始图像信息的每个通道的图像信息作为 该通道的初始阶图像信息，将分辨率最低的每个通道的图像信息作为该通道的最高阶图像 信息。
[0024] 可选的，所述对每一阶图像信息进行逆分解重建，以获取每一阶图像信息所对应 的近似子带图像包括：
[0025] 对每个通道的每一阶图像信息分别进行逆分解重建，以获取每个通道的每一阶图 像信息所对应的近似子带图像。
[0026] 可选的，所述对每个通道的每一阶图像信息分别进行逆分解重建的过程包括：
[0027] 所述逆分解重建按照该通道的多阶图像信息的分辨率从低到高的顺序进行，基于 该通道的分辨率较低的后一阶去噪后的图像信息对该通道的分辨率较高的前一阶图像信 息进行逆分解重建。
[0028] 可选的，所述对所述每一阶图像信息所对应的近似子带图像进行双边滤波，以获 取每一阶图像信息去噪后的图像信息的过程包括：
[0029] 对每个通道的每一阶图像信息所对应的近似子带图像分别进行双边滤波，以获取 每个通道的每一阶图像信息去噪后的图像信息。
[0030] 可选的，所述方法还包括：
[0031] 在获取每个通道的每一阶图像信息所对应的近似子带图像之后，对每个通道的每 一阶图像信息所对应的近似子带图像分别进行双边滤波之前，对所述近似子带图像进行 Anscombe 变换；
[0032] 在对每个通道的每一阶图像信息所对应的近似子带图像分别进行双边滤波之后， 获取每个通道的每一阶图像信息去噪后的图像信息之前，对双边滤波后的近似子带图像进 行Anscombe逆变换。
[0033] 可选的，所述基于初始阶图像信息去噪后的图像信息结果，得到原始图像信息去 噪后的图像信息包括：
[0034] 基于每个通道的初始阶图像信息去噪后的图像信息结果，得到原始图像信息去噪 后的图像信息，所述每个通道的初始阶图像信息是指每个通道中原始图像信息所对应的阶 层图像信息。
[0035] 可选的，所述多分辨率分解法包括小波变换法、高斯塔形分解法、图像对比度塔形 分解法和梯度塔形分解法中的任意一种。
[0036] 可选的，所述方法还包括：基于Anscombe变换所得到的图像噪声方差确定所述双 边滤波中使用的灰度距离参数Op
[0037] 可选的，进行逆分解重建的图像信息的阶数越大，所述双边滤波中使用的灰度距 离参数σ 越小。
[0038] 可选的，所述基于Anscombe变换所得到的图像噪声方差确定所述双边滤波中使 用的灰度距离参数\包括：
[0039] 基于公式：〇 ( σ，layer)确定双边滤波中的灰度距离参数〇 ^其中，σ为 Anscombe变换所得到的图像噪声方差，layer为进行逆分解重建的图像信息的阶数， f( σ，layer)为求取双边滤波中使用的灰度距离参数σ ^的函数。 σ
[0040] 可选的，所述灰度距离参数I = :;-，其中，σ为Anscombe变换所得到的图像 layer 噪声方差，layer为进行逆分解重建的图像信息的阶数。
[0041] 可选的，对各通道的同一阶图像信息所对应的近似子带图像分别进行双边滤波时 使用相同的参数。