[发明专利]基于传导全变分正则化的图像去噪方法

说明书

本发明公开了一种基于传导全变分正则化的图像去噪方法，主要解决现有全变分正则化图像去噪方法对于纹理等细节信息的保持性能不够理想的问题。其实现步骤是：1.获取噪声污染图像；2.用噪声污染图像初始化第1次迭代的去噪图像，设置最大迭代次数N；3.构建去噪图像的保真项；4.构建去噪图像的传导全变分正则项；5.构建由保真项和传导全变分正则项组成的能量泛函；6.采用最陡下降法求解能量泛函最小化问题，获得第t+1次迭代的去噪图像；7.判断迭代次数是否小于最大迭代次数N，如果迭代次数小于最大迭代次数，则重复步骤3至步骤6，否则，输出去噪图像，迭代结束。本发明具有更好的去噪性能和结构保持特性，可用于数字图像的预处理过程。

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种图像去噪方法，可用于数字图像的预处理过程。

背景技术

数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，不可避免地出现降质，从而严重影响到后续的特征提取与分析等处理。一种性能优异的图像去噪方法，需要在抑制噪声的同时，较好地保留图像的原始信息。针对图像去噪问题，该领域的研究者进行了大量的探索和研究，提出了许多基于数字信号处理技术的噪声抑制方法。

现有的图像噪声抑制方法主要包括：空间域噪声抑制方法和变换域噪声抑制方法。空间域方法直接对单个像素的灰度值进行处理，易于硬件实现，而获得广泛应用。传统的空间域方法包括空域平均滤波法、中值滤波法、高斯滤波法、双边滤波法和全变分方法等，前四种方法在滤除噪声的同时也会对图像边缘进行不同程度的平滑，而全变分方法具有良好的边缘保持能力，但是对于纹理等细节信息的处理效果有限。近两年提出的传导滤波法，如Jen-Hao Rick Chang，Yu-Chiang Frank Wang，Propagated Image Filtering，TheIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR),2015,pp.10-18，该方法具有较好的纹理保持能力。但是，在较强噪声污染情况下，单一方法的去噪效果有限，难以得到令人满意的去噪效果。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于传导全变分正则化的图像去噪方法，以提升强噪声干扰下的去噪精度，获得更高的信噪比。

本发明的技术方案是：将传导滤波法与全变分模型相结合，构建更精确的结构相似性权重，其实现步骤包括如下：

(1)获取噪声污染图像X₀；

(2)用噪声污染图像X₀初始化第1次迭代的去噪图像设置最大迭代次数N＝50；

(3)构建当前去噪图像的保真项

其中，t为迭代序号；为2范数；

(4)构建当前去噪图像的传导全变分正则项

其中，ω_l,m是由传导滤波法计算出的结构相似性权重，l和m分别表示x坐标和y坐标；表示将当前去噪图像沿y轴方向平移m个像素，再沿x轴平移l个像素；p表示传导滤波框的半径；||·||₁为1范数；|·|表示取绝对值；

(5)构建由保真项和传导全变分正则项组成的能量泛函数E_t：

其中，λ为规整参数；

(6)采用最陡下降法求解能量泛函数E_t最小化问题，获得第t+1次迭代的去噪图像

其中，Δt为迭代步长，为传导全变分正则项对的导数；