[发明专利]一种优化的东巴古籍图像增强方法

权利要求书

1.一种优化的东巴古籍图像增强方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)对原始东巴古籍图像作图像类型的转换，将RGB图像转换为灰度图像；

(2)对灰度图像进行小波分解，选取小波分解后的db4小波基将图像进行二层分解，得到对应的小波低频系数和高频系数；

(3)对小波二层分解后得到的高频系数采用改进的阈值滤波算法处理，得到改进的贝叶斯萎缩阈值，实现对小波分解后的高频系数的去噪处理；

(4)对小波二级分解后得到的低频系数进行模糊集增强处理，得到增强的低频子带系数；

(5)对处理后的低频系数和高频系数利用现有技术中的小波反变换进行重构，完成对东巴古籍图像的增强。

2.如权利要求1所述的一种优化的东巴古籍图像增强方法，其特征在于：所述步骤(3)中，改进的阈值滤波算法具体步骤如下：

(3.1)采用贝叶斯萎缩法估计噪声与信号的阈值；

(3.2)计算第k尺度、第s个高频子带的噪声标准差

(3.3)计算无噪声标准方差，即子带的信号标准差

(3.4)在步骤(3.1)中的噪声与信号的阈值表达式中加上一个自适应变量ω，得到改进的贝叶斯萎缩阈值

(3.5)将步骤(3.4)中得到的阈值代入阈值函数W(x)，实现对小波分解后的高频系数进行去噪处理。

3.如权利要求2所述的一种优化的东巴古籍图像增强方法，其特征在于：所述步骤(3.1)中，假设小波变换得到的高频系数总体上服从广义高斯分布，那么根据贝叶斯准则，得到贝叶斯萎缩阈值为：

Tks=σ^n2(k,s)/σ^(k,s),]]>

式中，表示子带的信号标准差；为第k尺度、第s个高频子带的噪声标准差。

4.如权利要求2所述的一种优化的东巴古籍图像增强方法，其特征在于：所述步骤(3.4)中，改进的贝叶斯萎缩阈值

Tks′=ωσ^n2(k,s)σ^(k,s),]]>

其中，L_J表示第J层子带的长度。