[发明专利]一种冲击噪声图像去噪方法

说明书

本发明公开了一种冲击噪声图像去噪方法，具有如下步骤：建立噪声污染图像I的标记矩阵F，根据所述的冲击噪声污染密度ρ将所述的图像I和标记矩阵F分别划分成M*N个网格；分别提取图像I和矩阵F中第(m，n)个网格内的像素构成的图像块T_m，n和标记块L_m，n；通过遍历所述的标记块L_m，n内的元素，建立图像块T_m，n中污染像素集合E和非污染像素集合P；得到线性预测系统参数Ψ；根据所述的线性预测系统参数Ψ和欧式距离矩阵D^e计算得出污染像素值对该污染像素值进行矩阵转置操作，得到去除噪声像素值E；得到去噪后的图像块T_m，n；将图像块T_m，n写回图像，代替第(m,n)个网格内图像像素；遍历图像I中的所有网格。

技术领域

本发明涉及一种去除图像中去除冲击噪声的方法。涉及专利分类号G06计算；推算；计数G06T一般的图像数据处理或产生G06T5/00图像的增强或复原，如从位像到位像地建立一个类似的图形。

背景技术

数字成像传感器CCD或CMOS等被广泛应用于工业、娱乐、民用等领域，在实际使用过程中，受制造缺陷、器件老化、传输错误等因素影响，在获得的成像图像中存在着冲击噪声污染，冲击噪声包括：椒盐噪声和随机冲击噪声两类。其中，椒盐噪声常表现为恒定的极亮或极暗像素，以取值范围为0-255的灰度图像为例，椒盐噪声像素的取值通常为255或0。如图1所示，a是原始图像，b是30％椒盐噪声污染图像。椒盐噪声对图像质量影响最大，一些非线性滤波方法被用于椒盐噪声图像去噪。中值滤波最早被用于椒盐噪声图像去噪，它以像素邻域内中值代替当前像素，进行图像滤波，图1.c是b的中值滤波结果。由于中值滤波会将未污染像素错误地用邻域内像素中值取代，而使滤波后图像产生失真。为此，Sun等([Sun,T,Neuvo,Y.,1994.Detail-preserving median based filters in imageprocessing.Pattern Recognition Lett.15(4),341–347.)首次提出选择中值滤波(Switching Median Filter,SMF)。SMF的基本思想是：先在受污染图像中标记出污染像素(比如像素值为255或0的像素即为污染像素)和未污染像素(像素值介于0-255之间的像素)；在图像修复过程中，只对污染像素进行处理，未污染像素保持不变。这样就可保证未污染像素不被邻域内像素中值替代，而具有更高保真度。图1中d是b的选择中值滤波结果，可以看出，选择中值滤波结果明显优于传统中值滤波方法。但是，当冲击噪声污染密度较大时，比如80％以上，如图1中e所示，中值滤波和选择中值滤波都难以得到较理想的修复图像，图1中f是图1中e的中值滤波结果，图1中g是图1中e的选择中值滤波结果。