基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法

摘要

本发明涉及一种基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法。本发明的技术要点是采用菱形模板并进行自适应模板扩充，利用参与计算的信号点的距离权重和灰度权重的归一化权重进行去噪。本发明的优点是菱形模板中参与计算的所有信号点到中心点的距离方差较小，尽可能避免了距离过远的信号点参与滤波计算；根据噪声密度取部分信号点参与计算，不仅降低了计算复杂度，而且降低了模板内可能存在的其他噪声及边缘对滤波效果的影响;模板中横向包含的像素点和纵向包含的像素点个数之比为1:0.618，充分利用了数学的经典理念,也符合人的视觉惯。实验结果表明，本发明既能处理低密度噪声，又能处理高密度噪声，噪声密度越高，相对效果越好。

主权项

1.一种基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法，其特征在于具体步骤如下：（1）读入一帧图像，令第一个像素点为当前像素点；（2）判断出当前像素点是否为噪声点：当所述当前像素点是噪声点时执行第（3）步；当所述当前像素点不是噪声点时，执行第（2.1）步；（2.1）置下一个像素点为当前像素点，然后返回第（2）步；判断噪声点的方法为选择区间法，即像素点的灰度值位于（0-5）或（250-255）之间的为噪声点，否则为信号点；（3）以噪声点为中心，构造一个基于黄金分割比例的菱形模板：所述菱形模板的长轴a为横轴，短轴b为纵轴，长轴a与短轴b的比为1:0.618；然后确定初始菱形模板，初始菱形模板的长轴a包含有3个完整的像素点的长度，初始菱形模板的短轴b包含3*0.618=1.854个像素点的长度；当图像边界的像素点为噪声点时，则对于以该像素点为中心构造的菱形模板中超出图像区域的部分忽略不计，防止超出图像边界时发生溢出问题；（4）判断初始菱形模板内的信号点的个数是否小于2个：当初始菱形模板内的信号点的个数不小于2个时，执行第（5）步；当初始菱形模板内的信号点的个数小于2个时，执行第（4.1）步；（4.1）菱形模块扩充：菱形模块的扩充方法如下：每次扩充时，将横轴a上的信号点增加2个，纵轴b按黄金分割比例与横轴a上同时扩充；（5）利用菱形模板内灰度分布的特点，按下述公式（1）计算菱形模板内每个信号点的灰度权重P_i，并对P_i从大到小进行排序：P_i=S_i/N（1）式中，S_i为菱形模板内信号点的灰度值C_i在菱形模板内出现的次数；N为菱形模板内信号点的总个数；（6）判断噪声密度是否≤50%：（6.1）当噪声密度r%≤50%时，则取前∑P_i最接近（1-r%）的信号点参与滤波计算；然后执行第（7）步；（6.2）当噪声密度r%＞50%时，则取后∑P_i最接近（1-r%）的信号点参与滤波计算；然后执行第（7）步；（7）计算每个参与计算的信号点的距离权重D_i：利用菱形模板内参与计算的信号点到菱形模板中心点的距离的倒数即按照下述公式（2）计算每个信号点的距离权重D_i：D_i=（X_i²+Y_i²）^-1/2（2）式中，X_i、Y_i分别为信号点的横坐标和纵坐标；（8）按照下式（3）计算每个参与计算的信号点的归一化总权重W_i：W_i=P_i*D_i/∑P_i*D_i（3）（9）去除噪声：按下述公式（4）计算菱形模板中心像素点修改后的灰度值C_i：C_i=∑W_i*C_i*H_i（4）式中，H_i为第i个信号点参与计算的比例；Hi的计算方法如下：第i个信号点在菱形模块内所占的面积与一个完整信号点的面积之比；（10）判断所有像素点是否处理完毕：当所有像素点没有处理完毕时，返回第（2.1）步；当所有像素点处理完毕时，进入第（11）步；（11）去噪结束。