[发明专利]一种基于精确局部方差先验建模的自适应正交小波图像去噪方法

摘要

本发明提供了一种基于精确局部方差先验建模的自适应正交小波图像去噪方法，该方法采用最大似然估计对正交小波变换细节系数局部方差的先验分布进行精确建模，从而获得更好的去噪性能，提升去噪图像的峰值信噪比，改善去噪图像的视觉效果。本发明的有益效果是：本发明克服了现有方法局部方差估计效率不高的缺点，能够对图像正交小波分解细节系数的统计特性进行更好地表示，可以自适应地给出去噪结果，而且能够更加有效的去除自然图像中的加性高斯白噪声的同时，更好的保护原始图像中边缘、纹理等细节信息丰富的区域，改善了去噪图像的视觉效果和峰值信噪比。同时，本发明方法计算复杂度低，适合大数据时代的海量图像去噪应用。

主权项

1.一种基于精确局部方差先验建模的自适应正交小波图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，选择基小波，确定小波分解层数L，对含噪图像进行L层的正交小波变换，分别获得不同的子带系数：最高层的低频子带系数A，水平细节子带系数Hl，垂直细节子带系数Vl和对角细节子带系数Dl，其中l＝1，2，…，L；步骤2，对各层的细节子带系数Hl、Vl、Dl进行如下处理，依次计算得到小波系数局部方差的最大似然估计子带中局部部分方差指数先验的参数λ、小波系数局部方差的最大后验估计和去噪图像小波系数的估计值在步骤2中，进行以下计算：(a)对于由k索引的子带中的所有小波系数y(k)，在以其为中心、边长为N的正方形邻域N(k)内，计算其方差θ的最大似然估计其中，M＝N2表示邻域N(k)内的小波系数的数目，σn为图像中包含噪声的标准差；(b)对当前子带b，估计其局部方差的指数先验参数λ，其中，b＝1,2,…,3L为对高频子带Hl、Vl、Dl的索引，N(b)为当前子带中非零的个数；(c)对当前子带中的所有小波系数y(k)，计算其方差θ的最大后验估计其中，M＝N2表示邻域N(k)内的小波系数的数目，σn为图像中包含噪声的标准差λ为局部方差的指数先验参数；(d)根据最小均方误差准则，计算去噪图像小波系数的估计值其中，表示当前子带中的所有小波系数y(k)在方差θ的最大后验估计，σn为图像中包含噪声的标准差；步骤3，保持低频系数A不变，对小波系数进行正交反变换重构得到去噪图像。