[发明专利]基于多尺度的卡尔曼滤波图像去噪方法有效
| 申请号： | 201310535630.4 | 申请日： | 2013-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN103530857A | 公开（公告）日： | 2014-01-22 |
| 发明（设计）人： | 王好谦;杨江峰;王兴政;戴琼海 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 江耀纯 |
| 地址： | 518055 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： |
本发明公开了一种基于多尺度的卡尔曼滤波图像去噪方法，包括如下步骤：小波分解步骤，对图像进行小波变换，所述图像被分解为多个层，每个层包括四个部分：LL部分、HL部分、LH部分和HH部分，其中，LL部分属于低频部分，HL部分、LH部分和HH部分属于高频部分；计算预测步骤，用上一层的HL部分、LH部分和HH部分的最终估计小波子系数分别更新下一层的HL部分、LH部分和HH部分的初始估计小波子系数，对于上下两层相应的部分： |
||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 卡尔 滤波 图像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度的卡尔曼滤波图像去噪方法，其特征是，包括如下步骤：小波分解步骤，对图像进行小波变换，所述图像被分解为多个层，每个层包括四个部分：LL部分、HL部分、LH部分和HH部分，其中，LL部分属于低频部分，HL部分、LH部分和HH部分属于高频部分；计算预测步骤，用上一层的HL部分、LH部分和HH部分的最终估计小波子系数分别更新下一层的HL部分、LH部分和HH部分的初始估计小波子系数，对于上下两层相应的部分：![]()
其中，![]()
表示第i+1层第k个部分第j个最终估计小波子系数，![]()
是估计系数，![]()
表示第i层第k个部分的初始估计小波子系数，其中，k的三个不同取值分别对应HL部分、LH部分和HH部分；逆变换步骤，利用更新小波子系数后的多个层进行小波逆变换，得到去噪后的图像。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学深圳研究生院，未经清华大学深圳研究生院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201310535630.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：反烧式医用垃圾处理器
- 下一篇：一种夯点土体加固状态振动实时监控方法
