i，2.…，.パ.，其中i指表示按由左至右、由上往下排 列的任意第i个8X8图像块，j表示按从小到大排列后θι对应的新的序列号，且满足i</ =Ll〇%xAix/V」，U」表示取小于或等于X的最大整数；选出元素集合中的每一个边 缘度值曰1对应一个8X8图像块，由此选出边缘度最小的块集合B，此块集合对应的图像块 是j= 1，2,…，J;
[0067] (14)从块集合B中找到最小边缘度的L个块作为参考块，对每一个参考块找到其 对应的相似块，从而得到L个相似块组；对每一个参考块，其相似块均在集合B中寻找；假 定某参考块为i。，按W下规则判定块ib为其相似块：
[0068]
[0069] 其中τ1和τ2为定义的常量阔值，e。、eb分别参考块为i。、判定块ib对应的边缘 度；U。、Ub分别为参考块为i。、判定块ib对应的平均像素值；
[0070](巧）第S个相似块组中的第r个8X8图像块，其中S= 1，…，L，r表示该相似块 组中的任意一个图像块，进行W下计算：
[0071]L"=median(C")山4=median(C'd)心=median(C;
[0072]其中Crh={F化，1)|k=2,3 ;1=6,7 ;}，C"={F化，1)|k=6,7 ;1=2,3 ;}，
[007引 Cfd= {F(k,D|k= 6, 7 ;1 = 6, 7;}，median似表示对集合C进行中值滤波；然 后对获得的数据集合{Cfh，C"，Cfd I r =1，2,…，1表示第S个相似块组中图像块总数； 进行W下求解：
[0074]Qs=median({Crh，C…CfdIr= 1，2,…，Js});
[007引对s分别取值为1，…，L，得到元素个数为L个的Q值集合化Is= 1，…，U;
[0076] (16)计算噪声的粗糖估计值矿：
[0077] Q*=median({Q」S= 1,…，U);
[0078] (17)对所有8X8图像块进行W下操作并计算图像结构修正因子η;对第i个 8X8图像块i= 1，2,…，MXN，选出系数绝对值|F(1，1)I;对所有选出的系数|F(1，1)I集 合按相应块的位置放置组合得到大小为MXN的边缘结构图；如图6所示为实施例中进行边 缘结构图提取结果示意图，其中图（a)为原图，图化）为结果图；对此边缘结构图，统计满足 W下条件的元素个数：
[0079] a > athr
[0080] 其中a为边缘结构图的任意元素值，athf为指定的阔值；假设满足上述的元素个数 为P个，则结构修正因子η计算为：
[0081]
[0082] (18)对获得矿值进行修正，得到修正值Q' :Q' =Q7n;
[0083](19)进行噪声水平方差估计δ。：
[0084] δη=αXQ'V丫
[0085]其中α，β，丫为进行非线性映射的参数。
[0086] 在实施中，在所述步骤（11)之后，所述步骤（12)之前，进行去除过曝的图像块处 理，具体过程是：
[0087] 计算平均像素值U:
[0088]
[0089] 定义平均像素值不在（16,235)之间的图像块为过曝图像块；若被检测为过曝的 图像块，则将该图像块去除，即该图像块不参与后续步骤中的噪声估计计算。
[0090]所述参数α，β，丫的取值设为α= 1. 015，β= 1. 148，丫 = 0. 932。
[0091] 似在获得噪声水平估记之后，对每一个8X8DCT块的64个系数Cl, C2, C3,…，Cm 的绝对值按从小到大排序，得到集合W:
[009引W= {|ci|,Iczl,Icsl,…，IcgJ}
[0093]其中 |ci|《Iczl《kl…《|C64
[0094] (3)计算能量值
其中κ为常量系数，求解出满足
的 最小m值；
[009引 （4)设置阔值Ct=|cml，对于对应的8X8DCT块的系数按W下规则计算得到新的 DCT系数，
[0096]
[0097] 其中sign(X)表示X的符号，即按W下取值：
[0098]
[0099] 从而得到一个新的8X8DCT块；
[0100] (5)对得到的新的8X8DCT块进行DCT反变换，得到对应位置的8X8像素块；
[0101] (6)对每一个8X8图像块进行所述步骤（2)-(5)操作后，所有步骤巧）中像素块 组成新的图像，即完成对图像的去噪处理。
[0102] 所述步骤（3)中K按W下方法取值：
[0103] K=Φexp(-ejp)
[0104] 其中Φ= 8. 0,P= 2. 5, 为对应第i图像块的边缘度。
[0105] 如图7中给出了用本发明的去噪方法去噪效果的实例，其中图（a)为噪声图像，其 模拟高斯白噪声标准差为15,图化）为本发明方法去噪的效果。
[0106] 尽管上面是对本发明具体实施方案的完整描述，但是可W采取各种修改、变体和 替换方案。运些等同方案和替换方案被包括在本发明的范围内。因此，本发明的范围不应 该被限于所描述的实施方案，而是应该由所附权利要求书限定。
【主权项】
1. 一种快速的基于分块噪声能量估计的图像去噪方法，其特征在于：包括以下步骤： (I) 将待估计噪声的目标图像进行噪声水平估计；具体过程为， (II) 将待估计噪声的目标图像划分为MXN个8X8图像块，Μ表示图像每行划分的块 数，Ν表示每列划分的块数，Μ，Ν为整数，并将每个8 X 8图像块进行DCT变换，每个8 X 8图 像块经DCT变换后得到一个包含64个DCT系数的8 X 8DCT系数二维矩阵；此矩阵的矩阵元 素位置（k，1)对应的是第k行、第1列位置，其对应的元素值，即DCT系数值，标记为F(k，1)， k = 0, 1，...，7 ;1 = 0, 1，...，7 ; (12) 测量每个局部8X8图像块的边缘度61，对每个8X8DCT系数矩阵进行以下计算：其中i表示按由左至右、由上往下排列的第i个8X8图像块；从而得到包含MXN个边 缘度元素值的集合S = {e; | i = 1，2,…，MXN}; (13) 对所获得的边缘度元素值的集合S = {e; | i = 1，2,…，MXN}中的元素值 按照从小到大的顺序排序，选出其中占集合元素个数10 %的最小元素值，即选出元素 集合，其中i指表示按由左至右、由上往下排 列的任意第i个8X8图像块，j表示按从小到大排列后ei对应的新的序列号，且满足表示取小于或等于X的最大整数；选出元素集合中的每一个边 缘度值^对应一个8X8图像块，由此选出边缘度最小的块集合B，此块集合对应的图像块 是 j = 1，2,…，J ; (14) 从块集合B中找到最小边缘度的L个块作为参考块，对每一个参考块找到其对应 的相似块，从而得到L个相似块组；对每一个参考块，其相似块均在集合B中寻找；假定某 参考块为ia，按以下规则判定块ib为其相似块：其中"^和τ2为定义的常量阈值，ea、eb分别参考块为ia、判定块i b对应的边缘度；ua、 ub分别为参考块为i a、判定块ib对应的平均像素值； (15) 第s个相似块组中的第r个8X8图像块，其中s = 1，…，L，r表示该相似块组中 的任意一个图像块，进行以下计算：表示对集合C进行中值滤波；然后对 获得的数据集合Js表示第s个相似块组中图像块总数；进行 以下求解：对s分别取值为1，…，L，得到元素个数为L个的Q值集合{Qs | s = 1，…，L}; (16) 计算噪声的粗糙估计值Q%(17) 对所有8X8图像块进行以下操作并计算图像结构修正因子ri ;对第i个8X8图 像块1 = 1，2，一，1\1选出系数绝对值|?(1，1)|;对所有选出的系数|?(1，1)|集合按相 应块的位置放置组合得到大小为MXN的边缘结构图；对此边缘结构图，统计满足以下条件 的元素个数：其中a为边缘结构图的任意元素值，athl^J指定的阈值；假设满足上述的元素个数为P 个，则结构修正因子η计算为：(18) 对获得?Τ值进行修正，得到修正值(19) 进行噪声水平方差估计δ η:其中α，β，γ为进行非线性映射的参数； (2) 对每一个8 X 8DCT块的64个系数Cl，c2, c3，…，c64的绝对值按从小到大排序，得到 集合W:(3) 计算能量值其中κ为常量系数，求解出满足的 最小m值；⑷设置阈值ct= | c "|，对于对应的8X8DCT块的系数按以下规则计算得到新的DCT 系数，其中sign (X)表示X的符号，即按以下取值：从而得到一个新的8X8DCT块； (5) 对得到的新的8X8DCT块进行DCT反变换，得到对应空间域的8X8像素块； (6) 对每一个8X8图像块进行所述步骤（2)-(5)操作后，将所有步骤（5)中像素块组 成新的图像，即完成对图像的去噪处理。2.如权利要求1所述的一种快速的基于分块噪声能量估计的图像去噪方法，其特征在 于：在所述步骤（11)之后，所述步骤（12)之前，进行去除过曝的图像块处理，具体过程是， 计算平均像素值u:定义平均像素值不在（16,235)之间的图像块为过曝图像块；若被检测为过曝的图像 块，则将该图像块去除，即该图像块不参与后续步骤中的噪声估计计算。3. 如权利要求1所述的一种快速的基于分块噪声能量估计的图像去噪方法，其特征在 于：所述参数 α，β，γ 的取值为 a = 1. 015, β = L 148, γ = 0· 932。4. 如权利要求1所述的一种快速的基于分块噪声能量估计的图像去噪方法，其特征在 于：所述步骤（3)中κ按下方法取值：其中Φ = 8. 0, Ρ = 2. 5, 6;为对应第i图像块的边缘度。
【专利摘要】本发明涉及电子信号处理领域，具体涉及一种快速的基于分块噪声能量估计的图像去噪方法。主要步骤包括：(1)将待估计噪声的目标图像进行噪声水平估计；得到噪声水平方差估计δn；(2)对每一个8×8DCT块的64个系数c1,c2,c3,…,c64的绝对值按从小到大排序；(3)设置阈值ct＝|cm|，对于对应的8×8DCT块的系数按以下规则计算得到新的DCT系数；(5)对得到的新的8×8DCT块进行DCT反变换，得到对应空间域的8×8像素块；(6)对每一个8×8图像块进行所述步骤(2)-(5)操作后，所有步骤(5)中像素块组成新的图像，即完成对图像的去噪处理。本发明具有的效果是能够快速估计合适的DCT阈值，基于估计的阈值能有效去除图像噪声。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105279742
【申请号】CN201510814454
【发明人】张政, 徐玮, 熊志辉, 刘煜, 赖世铭
【申请人】中国人民解放军国防科学技术大学
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2015年11月19日