[发明专利]基于车载视频图传图像的去噪方法

说明书

本发明公开了一种基于车载视频图传图像的去噪方法，包括如下步骤：步骤一、建立混合噪声模型；步骤二、对脉冲噪声点进行检测；步骤三、建立稀疏先验和非局部相似先验结合去噪模型；步骤四、对去噪模型求解。与现有技术相比，本发明的积极效果是：本发明依据去噪模型提出了一种适用性更高的脉冲噪声检测算法；本发明有效地将非局部相似和稀疏表示嵌入去噪模型，并结合新的脉冲噪声检测算法对去噪模型进行优化。

技术领域

本发明涉及一种基于车载视频图传图像的去噪方法。

背景技术

针对车载视频传输，由于传输视频的摄像机将会长时间暴露于户外的环境，户外环境经常都是炎热、寒冷、风雨交加等导致相关传感器受到会偶然出现故障；对于视频传输信道通常也是多信道的(光纤、无线等)，其接线的复杂性和外界情况的干扰，信道传输上也会出现各种影响，基于上述影响实际车载视频传输中，图像都是夹杂了脉冲噪声(impulsenoise，IN)、高斯噪声(additive white Gaussian noise，AWGN)等几种噪声的混合噪声，因此混合噪声的去噪改进对于车载视频图传十分关键。目前图像去噪的研究中，也获得了很多突破性成果，很多经典的去噪算法都可以获得去噪效果。但是，大多数算法都是根据单一的噪声特点，研究出专门的实用算法，比如空间自适应滤波、偏微分方程法与小波变换等。对于实际车载情况下视频图传的混合噪声，单一噪声的去噪算法都去噪效果不佳。

发明内容

为了克服现有技术的缺点，本发明提供了一种基于车载视频图传图像的去噪方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于车载视频图传图像的去噪方法，包括如下步骤：

步骤一、建立混合噪声模型；

步骤二、对脉冲噪声点进行检测；

步骤三、建立稀疏先验和非局部相似先验结合去噪模型；

步骤四、对去噪模型求解。

与现有技术相比，本发明的积极效果是：

1、本发明依据去噪模型提出了一种适用性更高的脉冲噪声检测算法；

2、针对本发明提出的混合噪声模型，有效地将非局部相似和稀疏表示嵌入去噪模型，并结合新的脉冲噪声检测算法对去噪模型进行优化。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是脉冲噪声点检测算法模型的窗口方向表示图；

图2为Field图像的不同算法去噪图像；

图3为Lab图像的不同算法去噪图像。

具体实施方式

本发明模拟实际车载传输中可能出现由AWGN和IN(SPIN+RVIN)的混合噪声，分析混合噪声的特性，为了获得图像更真实的信息，基于加权编码模型将图像稀疏表示和非局部相似信息融入到混合噪声去除的算法模型中，其中脉冲噪声的检测的准确性对于该混合去噪模型的影响因素很大，提出了针对脉冲噪声更为有效的检测算法，依据噪声情况先提出一个噪声点均值算法获得更真实的噪声点的像素值，然后设定一个双阈值判决公式，通过两步的处理完成对脉冲噪声的检测。

1混合噪声模型与脉冲噪声检测

1.1混合噪声模型

对于一幅干净图像x，可用x_i,j表示位于坐标(i,j)处的像素点的值，用y_i,j表示受到噪声污染后的图像。本文由AWGN，SPIN，RVIN所组成的混合噪声模型可以表示为：