一种数据驱动的自适应视频图像去噪方法

摘要

本发明提出一种数据驱动的自适应视频图像去噪方法,通过在变换域对每个图像块进行频带自适应的系数分布建模来提升重建图像的视觉质量。为了估计每个图像块中每个变换域系数的分布系数(期望和方差)，本发明在图像内部寻找一组高度相似的图像块作为样本来形成先验分布，并通过最大后验概率估计来求得重建图像，提高了正则项作为先验信息的准确度，从而使得去噪效果更优，适合实际应用。

主权项

一种数据驱动的自适应视频图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：S1，利用数据集学习得到各个频带系数的经验分布；S2，在待去噪图像内，为每个图像块寻找非局部相似块，构成样本组；S3，对样本组内所有块进行自适应变换；S4，对每个频带分别估计统计特性；S5，根据S1和S4所得的各频带系数的先验分布，通过最大后验概率估计推导出相应的优化目标函数进行求解；以及S6，将所有图像块放回图像原位置，对有多个估计值的像素进行平均，从而得到对全图的去噪估计。