[发明专利]一种自适应非局部总变分的图像去噪方法

摘要

本发明公开了一种自适应非局部总变分的图像去噪方法，包括:(1)构建NA‑NLTV模型：其中，Ω表示恢复图像u或含噪图像u0的整个图像区域，|▽NLu|是正则项，保真项，λ1(x)为根据含噪图像u0计算得到的自适应平衡函数，具体为：其中，θ1为函数λ1(x)的值域范围参数，λ1(x)∈(0,θ1)；Ω1是以含噪图像u0中的点x∈Ω为中心的大小为s1×s1的区域，ω1(x,y)为含噪图像u0中二个像素点x、y间的非局部像素相似性权重；(2)利用构建的NA‑NLTV模型对输入的含噪图像u0进行去噪，即求解NA‑NLTV模型，输出恢复图像u1。该图像去噪方法去噪效果佳，能够获得优质量的图像。

主权项

1.一种自适应非局部总变分的图像去噪方法，包括以下步骤:(1)构建NA‑NLTV模型：其中，Ω表示恢复图像u或含噪图像u₀的整个图像区域，变量x表示图像中的一个像素点，是正则项，保真项，λ₁(x)为根据含噪图像u₀计算得到的自适应平衡函数，用来调节NA‑NLTV模型中正则项与保真项之间的平衡关系，具体为：其中，变量y、x表示图像的像素点，θ1为函数λ1(x)的值域范围参数，λ1(x)∈(0,θ1)；Ω1是以含噪图像u0中的点x∈Ω为中心的大小为s1×s1的区域，ω1(x,y)为含噪图像u0中的像素点x与像素点y间的非局部像素相似度权重；式(1)中的正则项具体为：式(3)中的u(y)、u(x)分别表示图像u在像素点y、x处的灰度值；(2)利用构建NA‑NLTV模型对输入的含噪图像u0进行第一次去噪，即求解NA‑NLTV模型，输出恢复图像u1。