一种快速去除图像中混合噪声的方法

摘要

本发明公开了一种快速去除图像中混合噪声的方法，能够实现同时去除椒盐噪声和高斯噪声，提高图像的峰值信噪比，获得更清晰的图像。主要技术思想是先对含噪图像进行中值滤波，得到去除椒盐噪声后的图像；然后对去除椒盐噪声后的图像进行空间自适应双边滤波，得到去除高斯白噪声的图像，即最终去噪图像。本发明算法的计算、数据处理保证能够适应实时图像快速处理，可以根据具体应用、具体需要对技术流程做相应调整。

主权项

1.一种快速去除图像中混合噪声的万法，其特征在于：设原始无噪声图像被加性的均值为0，方差为σ_ε²的高斯白噪声和椒盐噪声污染污染，则含噪图像在空域表示为y(i，j)＝s(i，j)+ε₁(i，j)+ε₂(i，j)其中，s(i，j)表示原始图像，ε₁(i，j)表示高斯白噪声，ε₂(i，j)表示椒盐噪声；所述快速去除图像中混合噪声的方法，包括以下步骤：1)对含噪图像y(i，j)进行中值滤波，得到去除椒盐噪声ε₂(i，j)后的图像y₁(i，j)；2)对去除椒盐噪声后的图像y₁(i，j)进行空间自适应双边滤波，得到去除高斯白噪声的图像即最终去噪图像；设y₁(i，j)对应像素x的坐标为x＝[i，j]，所述空间自适应双边滤波的算法为$\tilde{s}\left(x\right)=\frac{1}{\tilde{C}}\underset{k\in W\left(x\right)}{\Sigma }\exp \left\{\frac{{-\left|\right|k-x\left|\right|}^2}{{{2\sigma }_d}^2}\right\}\exp \{-\frac{{\mathrm{\alpha \sigma }}_s{|y_1\left(k\right)-y_1\left(x\right)|}^2}{{{\sigma }_n}^2}\}{y}_1\left(x\right)---\left(5\right)$其中W(x)表示以x为中心的一个空间邻域，y₁(x)表示x处的灰度值，σ_d是控制距离域权函数衰退的参数，σ_s为滤波过程中滑窗内图像信号的标准差，σ_n为高斯白噪声ε₁(i，j)的标准差，α为常数，是归一化因子：$\tilde{C}=\underset{k\in W\left(x\right)}{\Sigma }\exp \left\{\frac{{-\left|\right|k-x\left|\right|}^2}{{{2\sigma }_d}^2}\right\}\exp \{-\frac{{\mathrm{\alpha \sigma }}_s{|y_1\left(k\right)-y_1\left(x\right)|}^2}{{{\sigma }_n}^2}\}---\left(6\right)$所述σ_d、α和σ_n在步骤1)之前根据经验或试验得到的常数，所述σ_s是随着滑窗的滑动实时变化的。