基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法，实现的步骤为：(1)输入源图像；(2)对称扩展；(3)剪切变换；(4)小波包分解；(5)维纳滤波；(6)逆小波包变换；(7)逆剪切变换；(8)逆对称变换；(9)图像融合；(10)输出去噪后图像。本发明克服了现有技术中小波变换不能很好表达图像的各向异性信息的缺点，以及使用单一阈值对不同方向上系数进行相同处理而导致的去噪效果不理想的问题，利用了shearlet变换具有多方向性和维纳滤波能够根据图像的区域方差调整滤波器输出等优点，从而能够在图像的不同方向上的高频系数中更准确的分析图像细节信息。最终得到高质量的去噪后图像。

主权项

一种基于shearlet变换和维纳滤波的图像去噪方法，具体操作步骤如下：(1)输入源图像在计算机中应用matlab软件读取存储在计算机硬盘空间中的源图像；(2)对称扩展2a)对源图像进行水平对称扩展，以图像的两条垂直边界线中的某一条为对称轴，按水平扩展公式将图像映射到对称轴的另一边，得到水平扩展图像；2b)对源图像进行垂直对称扩展，以图像的两条水平边界线中的某一条为对称轴，按垂直扩展公式将图像映射到对称轴的另一边，得到垂直扩展图像；(3)剪切变换对步骤(2)中得到的扩展后图像按剪切变换公式进行剪切变换，并将剪切变换后的图像存入计算机内存；(4)小波包分解利用离散小波包分解工具分别对剪切变换后图像进行小波包多尺度分解，得到分解后的低频系数和高频系数，存入计算机内存；(5)维纳滤波5a)读取步骤(4)中所有的高频系数；5b)利用维纳滤波器工具对步骤5a)中读取的高频系数进行维纳滤波处理，得到滤波后的高频系数，将滤波后的高频系数存入计算机内存；(6)逆小波包变换利用逆小波包变换工具对步骤5b)中得到的滤波后的高频系数和步骤(4)中得到的对应的低频系数进行逆小波包变换，得到逆小波包变换后的图像，并存入计算机内存；(7)逆剪切变换对步骤(6)中得到的逆小波包变换后的图像按逆剪切变换公式进行逆剪切变换，并将得到的逆剪切变换后图像存入计算机内存；(8)逆对称扩展对步骤(7)中得到的图像分别按水平逆对称扩展公式和垂直逆对称扩展公式进行水平逆对称扩展和垂直逆对称扩展，得到逆扩展后图像；(9)图像融合对步骤(8)逆扩展后图像按数据平均公式进行图像融合，得到去噪后的图像；(10)输出去噪后的结果图像。