[发明专利]基于NSCT系数的3D方向窗图像去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于NSCT系数的3D方向窗图像去噪方法，该方法将新的方向窗用于基于NSCT的图像去噪，得到了较好的效果；另外本发明使用方向间相关性能有效的保护边缘信息，并有效避免方向窗处理中对边缘的延长；而且本发明利用高斯方向窗，比用椭圆方向窗能更好地强化边缘信息，缩小噪声信息；根据本算法的峰值信噪比优于其他算法。综上可得本发明对对图片中的噪声有很强的去除作用。

主权项

一种基于NSCT系数的3D方向窗图像去噪方法，其特征是，该方法的实现步骤如下：Step1：对含噪图像x(i，j)做NSCT变换得到子块y(n，k，i，j)，其含有N个尺度和K个方向；Step2：在n＝1时取出在k尺度下的信息y{n}(k，i，j)；Step3：取出y{n}(k，i，j)在k方向上的信息y{n}{k}(i，j)，将y{n}{k}(i，j)与相邻方向子块做平均得到y1{n}{k}(i，j)；Step4：如果k＝K不成立，则k＝k+1并返回step3继续执行；反之将所有K方向上的y1{n}{k}(i，j)相加，得到y1{n}(k，i，j)；Step5：取出y1{n}(k，i，j)在k方向上的信息y1{n}{k}(i，j)，用带方向的高斯核函数对y1{n}{k}(i，j)进行滤波；Step6：利用小于某个阈值的值皆设为0的原则得到y1{n}{k}(i，j)的极值点，利用y1{n}{k}(i，j)的极值点对y{n}{k}(i，j)的值进行取舍；Step7：如果k＝K不成立，则k＝k+1并返回step5继续执行；反之将所有K方向上的y{n}{k}(i，j)相加，得到去噪后的y{n}(k，i，j)；Step8：如果n＝N不成立，则n＝n+1并返回step3继续执行；反之将y{n}(k，i，j)相加得到去噪后的系数y(n，k，i，j)；Step9：对y(n，k，i，j)进行逆NSCT变换得到去噪后的图像。