基于插值剪切波的圖像處理方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于插值剪切波的圖像處理方法及裝置，其中，該方法包括采用參數(shù)化小波基函數(shù)構(gòu)造插值剪切波；根據(jù)構(gòu)造的所述插值剪切波，通過引入錯(cuò)切變換矩陣，構(gòu)造插值Shearlet函數(shù)；根據(jù)所述錯(cuò)切變換矩陣對(duì)待處理圖像進(jìn)行錯(cuò)切變換；根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對(duì)經(jīng)過錯(cuò)切變換后的所述待處理圖像進(jìn)行多尺度插值小波變換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；通過閾值法對(duì)經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進(jìn)行降噪。本發(fā)明可實(shí)現(xiàn)了圖像多尺度多方向分解，具有更快的變換速度，且可將處理圖像的范圍由Hilbert空間推廣到了Banach空間，可以較好地保留圖像的紋理，并可以更精確地識(shí)別圖像紋理和噪聲，從而避免了紋理的擴(kuò)散導(dǎo)致的人工偽影的出現(xiàn)。
【專利說明】
基于插值剪切波的圖像處理方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于插值剪切波的圖像處理方法及 裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 紋理是識(shí)別圖像中目標(biāo)物的重要特征。因此，目前的圖像處理方法，特別是降噪過 程中都希望不破壞圖像的紋理結(jié)構(gòu)。常見的圖像降噪方法是將噪聲看作是高頻信號(hào)，通過 各種濾波器，如均值濾波、中值濾波、維納濾波及小波變換等進(jìn)行降噪。
[0003] 事實(shí)上，圖像中紋理、邊界輪廓等都包含豐富的高頻信息，簡(jiǎn)單濾波方法必然在降 噪的同時(shí)破壞圖像的紋理和輪廓，從而使得降噪后的圖像模糊不清，影響圖像的后續(xù)處理。 針對(duì)該問題，現(xiàn)有的基于變分原理的圖像輪廓追蹤能量泛函模型(P-Μ模型），將目標(biāo)邊界和 用于追蹤的封閉輪廓的曲率以及邊界和輪廓之間的圖像灰度值、梯度值定義為一種能量 值，從而建立能量泛函模型，該模型的目標(biāo)解為追蹤封閉輪廓和目標(biāo)邊界重合，此時(shí)能量為 〇。其等價(jià)解為對(duì)該泛函模型變分處理得到的各向異性的非線性偏微分方程的解。因此，圖 像處理變分法又常稱為偏微分方程法。在此基礎(chǔ)上，現(xiàn)有的一種方法基于全變差（Total Variation，簡(jiǎn)稱"TV"）的概念對(duì)上述模型進(jìn)行了改進(jìn)，并提出了快速求解方法。簡(jiǎn)而言之， 圖像處理變分法雖然得到快速發(fā)展，但在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)其應(yīng)用范圍只限于保邊降噪，圖像 的細(xì)節(jié)(紋理)在降噪過程中無法完整保留。
[0004] 傳統(tǒng)的變分法會(huì)將細(xì)小紋理識(shí)別為噪聲，而剪切波變換則容易將噪聲點(diǎn)識(shí)別為紋 理。由于顯微切片圖像的灰度值分布不大，因此紋理和噪聲不易區(qū)分。因此，現(xiàn)有的亟待解 決的技術(shù)問題之一是:如何在圖像處理過程中保留圖像紋理，提高圖像的降噪質(zhì)量，以為后 續(xù)處理奠定基礎(chǔ)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)現(xiàn)有降噪方法無法正確識(shí)別紋理和噪聲導(dǎo)致降噪效果不理想的缺陷，本發(fā)明 提出如下技術(shù)方案：
[0006] -種基于插值剪切波的圖像處理方法，包括：
[0007] 采用參數(shù)化小波基函數(shù)構(gòu)造插值剪切波；
[0008 ]根據(jù)構(gòu)造的所述插值剪切波，通過引入錯(cuò)切變換矩陣，構(gòu)造插值Shear 1 e t函數(shù)； [0009]根據(jù)所述錯(cuò)切變換矩陣對(duì)待處理圖像進(jìn)行錯(cuò)切變換；
[0010]根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對(duì)經(jīng)過錯(cuò)切變換后的所述待處理圖像進(jìn)行多尺度插 值小波變換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；
[0011] 通過閾值法對(duì)經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進(jìn)行降噪。
[0012] 可選地，所述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達(dá)式如下：
[0014] 其中，Φ c (X)為參數(shù)化小波基函數(shù)，?Κλ)為Shannon小波函數(shù)或三角小波，N為與支 撐區(qū)間有關(guān)的常數(shù)，ai為與描述對(duì)象光滑性有關(guān)的
[0015] 待定參數(shù)，i = 〇，l，…，m，m為已知整數(shù)，X為Heaviside函數(shù)。
[0016] 可選地，所述插值Shearlet函數(shù)的表達(dá)式如下：
[0017] Φ a,s,t(X) = a-3/4 Φ (A-1 (X-1));
[0018] 其中，<K,s,t(x)為插值Shearlet函數(shù)，aeR+為尺度參數(shù)，seR為錯(cuò)切參數(shù)，teR 2 為平移參數(shù)，人=(&，0;0，&1/2)為各向異性膨脹矩陣，8=(1， 8;0，1)為錯(cuò)切變換矩陣^ = (x，y)為像素點(diǎn)的位置向量。
[0019] 可選地，所述錯(cuò)切變換矩陣為4方向錯(cuò)切變化矩陣。
[0020] 一種基于插值剪切波的圖像處理裝置，包括：
[0021] 插值剪切波構(gòu)造單元，用于采用參數(shù)化小波基函數(shù)構(gòu)造插值剪切波；
[0022] 插值函數(shù)構(gòu)造單元，用于根據(jù)構(gòu)造的所述插值剪切波，通過引入錯(cuò)切變換矩陣，構(gòu) 造插值Shear let函數(shù)；
[0023] 錯(cuò)切變換單元，用于根據(jù)所述錯(cuò)切變換矩陣對(duì)待處理圖像進(jìn)行錯(cuò)切變換；
[0024]分解和重構(gòu)單元，用于根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對(duì)經(jīng)過錯(cuò)切變換后的所述待 處理圖像進(jìn)行多尺度插值小波變換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；
[0025]降噪單元，用于通過閾值法對(duì)經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進(jìn)行降噪。
[0026]可選地，所述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達(dá)式如下：
[0028] 其中，Φ c (X)為參數(shù)化小波基函數(shù)，供(X)為Shannon小波函數(shù)或三角小波，N為與支 撐區(qū)間有關(guān)的常數(shù)，ai為與描述對(duì)象光滑性有關(guān)的
[0029] 待定參數(shù)，i = 0，l，…，m，m為已知整數(shù)，X為Heaviside函數(shù)。
[0030] 可選地，所述插值Shearlet函數(shù)的表達(dá)式如下：
[0031] Φ a, s, t (X) = a-3/4 Φ (A-t1 (X-1));
[0032] 其中，(K,s,t(x)為插值Shearlet函數(shù)，aeR+為尺度參數(shù)， seR為錯(cuò)切參數(shù)，teR2 為平移參數(shù)，人=(&，0;0，&1/2)為各向異性膨脹矩陣，8=(1， 8;0，1)為錯(cuò)切變換矩陣^ = U，y)為像素點(diǎn)的位置向量。
[0033] 可選地，所述錯(cuò)切變換矩陣為4方向錯(cuò)切變化矩陣。
[0034] 本發(fā)明的基于插值剪切波的圖像處理方法及裝置，針對(duì)數(shù)字化圖像的特點(diǎn)，利用 多尺度分析理論簡(jiǎn)化了剪切波方向選取的繁雜性，實(shí)現(xiàn)了圖像多尺度多方向分解，具有更 快的變換速度，且可將處理圖像的范圍由Hi lbert空間推廣到了 Banach空間，可以較好地保 留圖像的紋理，并可以更精確地識(shí)別圖像紋理和噪聲，從而避免了紋理的擴(kuò)散導(dǎo)致的人工 偽影的出現(xiàn)。
【附圖說明】
[0035] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明 的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù) 這些附圖獲得其他的附圖。
[0036] 圖1為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于插值剪切波的圖像處理方法的流程示意圖；
[0037] 圖2為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于插值剪切波的圖像處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0038]圖3a至圖3b為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的圖像中各種角度直線紋理示意圖；
[0039]圖4a至圖4e為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的第一種坐標(biāo)錯(cuò)切方式不意圖；
[0040]圖5a至圖5e為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的第二種坐標(biāo)錯(cuò)切方式示意圖；
[0041]圖6a至圖6d為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的插值剪切波對(duì)不同方向紋理的識(shí)別結(jié)果示意 圖；
[0042]圖7a至圖7b為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的圖像錯(cuò)切變換的效果示意圖；
[0043]圖8a至圖8d為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的不同方向的錯(cuò)切波對(duì)水平虛線的表達(dá)效果示 意圖；
[0044] 圖9a至圖9b為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的維納濾波器和中值濾波器對(duì)虛線降噪效果對(duì) 比結(jié)果示意圖；
[0045] 圖10為現(xiàn)有技術(shù)中的加高斯噪聲后的蝗蟲切片圖像(噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差〇 = 40);
[0046] 圖11為現(xiàn)有技術(shù)中的多尺度插值小波框架下的變分法降噪的蝗蟲切片圖像；
[0047] 圖12為現(xiàn)有技術(shù)中的剪切波降噪的蝗蟲切片圖像；
[0048] 圖13為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于插值剪切波降噪的蝗蟲切片圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0049] 為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例 中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明 一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有 做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0050] 圖1為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于插值剪切波的圖像處理方法的流程示意圖；如圖1 所示，該方法包括：
[0051] S1:采用參數(shù)化小波基函數(shù)構(gòu)造插值剪切波；
[0052] S2:根據(jù)構(gòu)造的所述插值剪切波，通過引入錯(cuò)切變換矩陣，構(gòu)造插值Shearlet函 數(shù)；
[0053] S3:根據(jù)所述錯(cuò)切變換矩陣對(duì)待處理圖像進(jìn)行錯(cuò)切變換；
[0054] S4:根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對(duì)經(jīng)過錯(cuò)切變換后的所述待處理圖像進(jìn)行多尺 度插值小波變換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；
[0055] S5:通過閾值法對(duì)經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進(jìn)行降噪。
[0056] 本實(shí)施例的基于插值剪切波的圖像處理方法，針對(duì)數(shù)字化圖像的特點(diǎn)，利用多尺 度分析理論簡(jiǎn)化了剪切波方向選取的繁雜性，實(shí)現(xiàn)了圖像多尺度多方向分解，具有更快的 變換速度，且可將處理圖像的范圍由Hilbert空間推廣到了Banach空間，可以較好地保留圖 像的紋理，并可以更精確地識(shí)別圖像紋理和噪聲，從而避免了紋理的擴(kuò)散導(dǎo)致的人工偽影 的出現(xiàn)。
[0057]作為另一種可選的實(shí)施方式，上述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達(dá)式可以為：
[0059] 其中，供(功為Shannon小波函數(shù)或三角小波，N為與支撐區(qū)間有關(guān)的常數(shù)，ai為與描 述對(duì)象光滑性有關(guān)的待定參數(shù)，m為已知整數(shù)，X為
[0060] Heaviside 函數(shù)。
[0061] 作為另一種可選的實(shí)施方式，上述插值Shearlet函數(shù)的表達(dá)式如下：
[0062] Φ a，s，t (X) = a-3/4 Φ (A-咕―1 (X-1));
[0063] 其中，a e R+為尺度參數(shù)，s e R為錯(cuò)切參數(shù)，t e R2為平移參數(shù)，A = (a，〇; 〇，a1/2)為 各向異性膨脹矩陣，B=(l，s;0，l)為錯(cuò)切變換矩陣，x=(x，y)為像素點(diǎn)的位置向量。
[0064] 作為另一種可選的實(shí)施方式，上述錯(cuò)切變換矩陣為4方向錯(cuò)切變化矩陣。
[0065] 圖2為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于插值剪切波的圖像處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；如圖2 所示，該裝置包括：
[0066] 插值剪切波構(gòu)造單元10,用于采用參數(shù)化小波基函數(shù)構(gòu)造插值剪切波；
[0067] 插值函數(shù)構(gòu)造單元20,用于根據(jù)構(gòu)造的所述插值剪切波，通過引入錯(cuò)切變換矩陣， 構(gòu)造插值Shear let函數(shù)；
[0068] 錯(cuò)切變換單元30，用于根據(jù)所述錯(cuò)切變換矩陣對(duì)待處理圖像進(jìn)行錯(cuò)切變換；
[0069] 分解和重構(gòu)單元40,用于根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對(duì)經(jīng)過錯(cuò)切變換后的所述 待處理圖像進(jìn)行多尺度插值小波變換，以實(shí)現(xiàn)對(duì)所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；
[0070] 降噪單元50,用于通過閾值法對(duì)經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進(jìn)行降噪。
[0071] 本實(shí)施例所述的基于插值剪切波的圖像處理裝置可以用于執(zhí)行上述方法實(shí)施例， 其原理和技術(shù)效果類似，此處不再贅述。
[0072] 作為另一種可選的實(shí)施方式，上述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達(dá)式如下：
[0074]其中，穿(X)為Shannon小波函數(shù)或三角小波，N為與支撐區(qū)間有關(guān)的常數(shù)，ai為與描 述對(duì)象光滑性有關(guān)的待定參數(shù)，m為已知整數(shù)，X為Heaviside函數(shù)。
[0075]作為另一種可選的實(shí)施方式，上述插值Shearlet函數(shù)的表達(dá)式如下：
[0076] Φ a, s, t (X) = a-3/4 Φ (A-咕―1 (X-1));
[0077] 其中，a e R+為尺度參數(shù)，S e R為錯(cuò)切參數(shù)，t e R2為平移參數(shù)，A = (a，〇; 〇，a1/2)為 各向異性膨脹矩陣，B=(l，s;0，l)為錯(cuò)切變換矩陣，x=(x，y)為像素點(diǎn)的位置向量。
[0078] 作為另一種可選的實(shí)施方式，上述錯(cuò)切變換矩陣為4方向錯(cuò)切變化矩陣。
[0079] 本實(shí)施例所述的裝置可以用于執(zhí)行上述方法實(shí)施例，其原理和技術(shù)效果類似，此 處不再贅述。
[0080] 下面以一具體的實(shí)施例來說明本發(fā)明，但不限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。
[0081 ] (1)插值剪切波的構(gòu)造
[0082]插值剪切波的構(gòu)造采用以下形式的"參數(shù)化"小波基函數(shù)：
[0084] 其中，辦(4是表達(dá)規(guī)則紋理效果較好Shannon小波函數(shù)或者三角小波，N是和支撐 區(qū)間有關(guān)的常數(shù)，是和描述對(duì)象光滑性有關(guān)的待定參數(shù)，m是已知整數(shù)，X是Heaviside函 數(shù)。例如當(dāng)m = 3時(shí)
[0085] 相對(duì)于其他插值小波，該小波同時(shí)具備正則性、緊支撐性、光滑性、插值性等優(yōu)秀 數(shù)值特征。
[0086] 引入錯(cuò)切變換矩陣，構(gòu)造如下形式的插值Shearlet函數(shù)。
[0087] (i>a,s,t(x)=a- 3/4Φ(Α-Hx-t)) (2)
[0088] a G R+為尺度參數(shù)，s e R為錯(cuò)切參數(shù)，t e R2為平移參數(shù)，A = (a，〇; 〇，a1/2)是各向異 性膨脹矩陣，B=(l，s;0，l)是錯(cuò)切變換矩陣，x=(x，y)為像素點(diǎn)的位置向量。
[0089] 從數(shù)學(xué)角度來說，圖像中的紋理方向可以是任意的。但從圖像的構(gòu)成可以知道，在 圖像的小區(qū)域內(nèi)，某像素只有8個(gè)鄰域點(diǎn)，能夠表達(dá)的方向只有四個(gè)(參見圖3a)。如果表達(dá) 更多的方向，在某方向上的直線將不是連續(xù)的，如圖3b所示。換句話說，4個(gè)方向以外的其他 方向，其實(shí)可以通過該像素點(diǎn)和8個(gè)鄰域點(diǎn)形成的四個(gè)方向近似表示。
[0090] 根據(jù)以上分析，我們將錯(cuò)切變換矩陣直接作用于圖像，然后對(duì)錯(cuò)切變換后的圖像 進(jìn)行多尺度插值小波變換。通過錯(cuò)切變換，豐富小波變換的方向性。4方向錯(cuò)切變換可設(shè)計(jì) 為以下兩種情況：
[0091] 圖4a至圖4e為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的第一種坐標(biāo)錯(cuò)切方式示意圖；如圖4a至圖4e所 示，將左下角三角形（陰影)平移到上方陰影三角形處，原始圖像矩陣（黑色正方形框)可表 示為： "(0,0) (1,0) ... (27,0)"
[0092] ⑩:1) (U) (2Μ) ( 3 ) -(0,2〇: (1，2勺...（2、20_
[0093] 其中j為圖像的最高分辨率指數(shù)。其中，2&23是圖像的分辨率，如1024*1024的一幅 圖像，對(duì)應(yīng)的j = l〇。
[0094] 按照?qǐng)D4a至圖4e所示方法作平移變換后，矩陣可表示為（按照?qǐng)D4e細(xì)實(shí)線進(jìn)行排 序)： "(0,0) (1'2;) (2,2^-1)(3,2^-2) ... (k,2'-k + \) ... (2M)" (0J) (!,〇) (2,2? (3,2--1) ... (k,2;-k + 2) ... (2-,2),、
[0095] . 、 ' (4) (0,2;) (2,2^2) (3^-3) ... (L2'-…（KO)
[0096] 實(shí)現(xiàn)方法：
[0097] 利用錯(cuò)切變換，將圖4e中的細(xì)實(shí)線平行四邊形變換為正方形，然后采用張量積小 波變換即可實(shí)現(xiàn)等價(jià)的圖像剪切波變換。
[0098]步驟1:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
[0099] (1)左上角三角形區(qū)域中各結(jié)點(diǎn)的X坐標(biāo)為：
[0101] 其中，k = 0，l，2，...，2J;
[0102] 對(duì)應(yīng)的Y坐標(biāo)為：
[0104] (2)右下角三角形區(qū)域中各結(jié)點(diǎn)的X坐標(biāo)為
[0106] 其中，k = 0，l，2, · · ·，2J_1
[0107] 對(duì)應(yīng)的Y坐標(biāo)為
[0109]右下角三角形區(qū)域的所有點(diǎn)向上平移_(2J+1)個(gè)單位 [0110]步驟2:錯(cuò)切變換
[0111] (1)左上角三角形區(qū)域直接進(jìn)行錯(cuò)切變換；
[0112] (2)右下角三角形區(qū)域:先向上平移-(2J+1)個(gè)單位，再進(jìn)行錯(cuò)切變換；
[0113]實(shí)際上，就是左下角三角形區(qū)域存儲(chǔ)在方陣的右上角三角形區(qū)域中。具體表現(xiàn)為： 將右下角三角形區(qū)域內(nèi)像素的坐標(biāo)(Χ，γ)對(duì)應(yīng)到方形圖像中的位置(Χ'，γ'），換句話說，就 是利用(Χ，γ)求(Χ'，γ'）。
[0114] 平移變換矩陣 、0 if
[0115] Γ= 0 1 0 (9) K Ty 1
[0116] 錯(cuò)切矩陣定義為： '1 d 0"
[0117] 'S=· b 1 Ο ( 10) Ο Ο 1
[0118] 當(dāng)d = 0時(shí)，圖形的y坐標(biāo)不變；
[0119] 當(dāng)b = 0時(shí)，圖形的X坐標(biāo)保持不變。
[0120] 逆錯(cuò)切變換
[0121] (1)左下角三角形區(qū)域圖像
[0122]左下角三角形區(qū)域各結(jié)點(diǎn)的X坐標(biāo)為
[0123] X=[ (0),(0,1),(0,1,2),..., (0,1,2,...,k),..., (0,1,2,..., 2J)] (11)
[0124] 對(duì)應(yīng)的Y坐標(biāo)為：
[0125] Y=[(0),(1,1),(2,2,2),...,(k,k,k,...,k),...,(2 J,2J,2J,...,2J)] (12)
[0126] 其中，k = 0,l, · · · ,2J。
[0127] 逆剪切變換矩陣為： "1 ~d 0"
[0128] S= -b 1 :0. ( 13 ) 0 0 1
[0129 ]當(dāng)d = 0時(shí)，圖形的y坐標(biāo)不變;當(dāng)b = 0時(shí)，圖形的x坐標(biāo)保持不變。
[0130] (2)右上角三角形區(qū)域圖像
[0131] 右上角三角形區(qū)域各結(jié)點(diǎn)的X坐標(biāo)為
[0132] X=[(0,l,2,...,2J),(l,2,...,2J),...,(k,...,2 J),...,(2J)] (14)
[0133] 對(duì)應(yīng)的Y坐標(biāo)為
[0135] 錯(cuò)切變換后，需做平移變換。
[0136] 需要說明的是，平移變換的基本原理是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的基本內(nèi)容，在此不進(jìn)行贅 述。
[0137] 圖5a至圖5e為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的第二種坐標(biāo)錯(cuò)切方式示意圖；如圖5a至圖5e所 示，
[0138] 原始圖像矩陣（黑色正方形框)可表示為： '(0,0) (1,0) ... (2JM~ (0,1) (1,1) ...??) , ,, ν
[0139] . ", . . (16) (0,20 (1,20 {Τ,Τ)_
[0140]其中j為圖像的最高分辨率指數(shù)。
[0141]按照?qǐng)D5a至圖5e所示方法作平移變換后，即左下角陰影三角形平移到右下角。矩 陣可表示為(按照?qǐng)D5e細(xì)實(shí)線進(jìn)行排序）： "(〇,〇) (1,0) (2,0)(3.0)關(guān) ...(2,,0) (1.1) (2,1) (3.1) (α%Γ) ........ (2Μ) (0,1) , τ^：.
[0142] ； ； ： ? Π i .* · · (2jaj) (〇,2〇 (i,2〇 ：(2,2〇 ··· ... φ ~ιχ}.
[0143] 算法步驟：
[0144] 將圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度
[0145] 利用第一種錯(cuò)切波進(jìn)行小波運(yùn)算；
[0146] 變換后的圖像再順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度即可。
[0147] (2)基于插值剪切波變換的圖像降噪
[0148] 采用以上錯(cuò)切波變換可直接實(shí)現(xiàn)圖像的分解和重構(gòu)，結(jié)合閾值法即可實(shí)現(xiàn)圖像的 降噪。
[0149] 從圖6a至圖6d可以看出，表示不同方向的剪切波可以準(zhǔn)確識(shí)別不同方向的直線。 顯然不同方向上的插值剪切波相互補(bǔ)充，可實(shí)現(xiàn)圖像中不同方向紋理的稀疏最大化表示， 結(jié)合閾值法便可實(shí)現(xiàn)圖像的降噪。
[0150] 5、本發(fā)明的工作過程(以助進(jìn)一步理解技術(shù)方案）；列舉本發(fā)明創(chuàng)造的具體例子；
[0151] (1)圖像的錯(cuò)切變換
[0152] (2)利用插值剪切波對(duì)圖像進(jìn)行分解和重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)圖像的降噪，如圖8a至圖8d所 不。
[0153] 實(shí)際上，大多數(shù)圖像中的類直線紋理并不總表現(xiàn)為連續(xù)線段，常常間斷為虛線紋 理。采用包括剪切波變換在內(nèi)的其他方法進(jìn)行圖像降噪時(shí)，常常將虛線紋理識(shí)別為噪聲，如 圖9a、圖9b所示。維納濾波誤將噪聲識(shí)別為紋理，而中值濾波誤將紋理識(shí)別為噪聲，降噪效 果較差。而插值剪切波則能較好地識(shí)別不同方向的虛線型類直線紋理。
[0154] 多尺度插值小波框架下的變分法可以很好地識(shí)別不同區(qū)域，但局部區(qū)域內(nèi)的紋理 則被平滑掉;常見的剪切波降噪則把部分噪聲識(shí)別為了紋理，導(dǎo)致降噪后的圖像具有比較 明顯的人工紋理存在;本發(fā)明結(jié)合了以上兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，具有較好的降噪效果。
[0155]圖10為現(xiàn)有技術(shù)中的加高斯噪聲后的蝗蟲切片圖像(噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差σ = 40);蝗蟲 切片圖像中的噪聲主要是空氣中的塵埃造成的，因此可用高斯隨機(jī)噪聲來模擬。
[0156] 圖11為現(xiàn)有技術(shù)中的多尺度插值小波框架下的變分法降噪的蝗蟲切片圖像；由于 變分法只能識(shí)別塊狀紋理，圖像中不同組織結(jié)構(gòu)經(jīng)降噪處理后顯示為具有不同灰度值的 Cartoon區(qū)域，線狀紋理被破壞。
[0157] 圖12為現(xiàn)有技術(shù)中的剪切波降噪的蝗蟲切片圖像;較好地保留了圖像中的線狀紋 理，但誤將圖中Cartoon區(qū)域的噪聲識(shí)別為線狀紋理，導(dǎo)致圖像降噪質(zhì)量下降。
[0158] 圖13為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的基于插值剪切波降噪的蝗蟲切片圖像。較好地保留了 圖像中紋理區(qū)域的線狀紋理，同時(shí)圖像中的Cartoon區(qū)域也沒有增加人工偽影，克服了變分 法和剪切波方法缺點(diǎn)，保留了兩種方法的優(yōu)點(diǎn)。
[0159] 6、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)；
[0160] (1)針對(duì)數(shù)字化圖像的特點(diǎn)，利用多尺度分析理論簡(jiǎn)化了剪切波方向選取的繁雜 性，實(shí)現(xiàn)了圖像多尺度多方向分解。
[0161] (2)相對(duì)于剪切波變換，插值剪切波變換具有更快的變換速度，且將處理圖像的范 圍由Hilbert空間推廣到了Banach空間。
[0162] (3)相對(duì)于多尺度變分法降噪，插值剪切波可以較好地保留圖像的紋理;相對(duì)于剪 切波降噪，插值剪切波可以更精確地識(shí)別圖像紋理和噪聲，從而避免了紋理的擴(kuò)散導(dǎo)致的 人工偽影的出現(xiàn)。
[0163] 以上實(shí)施例僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例 對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依然可以對(duì)前述各實(shí)施 例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換;而這些修改或替 換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于插值剪切波的圖像處理方法，其特征在于，包括： 采用參數(shù)化小波基函數(shù)構(gòu)造插值剪切波； 根據(jù)構(gòu)造的所述插值剪切波，通過引入錯(cuò)切變換矩陣，構(gòu)造插值Shearlet函數(shù)； 根據(jù)所述錯(cuò)切變換矩陣對(duì)待處理圖像進(jìn)行錯(cuò)切變換； 根據(jù)所述插值化earlet函數(shù)，對(duì)經(jīng)過錯(cuò)切變換后的所述待處理圖像進(jìn)行多尺度插值小 波變換，W實(shí)現(xiàn)對(duì)所述待處理圖像的分解和重構(gòu)； 通過闊值法對(duì)經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進(jìn)行降噪。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達(dá)式如下：其中，Φε(χ)為參數(shù)化小波基函數(shù)，Φ (X)為化annon小波函數(shù)或Ξ角小波，N為與支撐區(qū) 間有關(guān)的常數(shù)，日1為與描述對(duì)象光滑性有關(guān)的待定參數(shù)，i = 〇，l，…，m，m為已知整數(shù)，X為 Heaviside 函數(shù)。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述插值Shearlet函數(shù)的表達(dá)式如下： Φ3'3'1;(Χ)=3-3/4φ (A-lB_l(X-t)); 其中，Φ a,s,t(X)為插值Siearlet函數(shù)，aER+為尺度參數(shù)，s e R為錯(cuò)切參數(shù)，t e R2為平移 參數(shù)，A=(a，0;0，al/2)為各向異性膨脹矩陣，B=(l，s;0，l)為錯(cuò)切變換矩陣，x=(x，y)為 像素點(diǎn)的位置向量。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述錯(cuò)切變換矩陣為4方向錯(cuò)切變化矩陣。5. -種基于插值剪切波的圖像處理裝置，其特征在于，包括： 插值剪切波構(gòu)造單元，用于采用參數(shù)化小波基函數(shù)構(gòu)造插值剪切波； 插值函數(shù)構(gòu)造單元，用于根據(jù)構(gòu)造的所述插值剪切波，通過引入錯(cuò)切變換矩陣，構(gòu)造插 值化earlet函數(shù)； 錯(cuò)切變換單元，用于根據(jù)所述錯(cuò)切變換矩陣對(duì)待處理圖像進(jìn)行錯(cuò)切變換； 分解和重構(gòu)單元，用于根據(jù)所述插值化earlet函數(shù)，對(duì)經(jīng)過錯(cuò)切變換后的所述待處理 圖像進(jìn)行多尺度插值小波變換，W實(shí)現(xiàn)對(duì)所述待處理圖像的分解和重構(gòu)； 降噪單元，用于通過闊值法對(duì)經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進(jìn)行降噪。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，所述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達(dá)式如下：其中，Φ C(X)為參數(shù)化小波基函數(shù)，例句為化annon小波函數(shù)或S角小波，N為與支撐區(qū) 間有關(guān)的常數(shù)，日1為與描述對(duì)象光滑性有關(guān)的待定參數(shù)，i = 〇，l，…，m，m為已知整數(shù)，X為 Heaviside 函數(shù)。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述插值Shearlet函數(shù)的表達(dá)式如下： Φ3'3'1;(Χ)=3-3/4φ (A-lB_l(X-t)); 其中，Φ a,s,t(X)為插值Siearlet函數(shù)，aER+為尺度參數(shù)，s e R為錯(cuò)切參數(shù)，t e R2為平移 參數(shù)，A=(a，0;0，al/2)為各向異性膨脹矩陣，B=(l，s;0，l)為錯(cuò)切變換矩陣，x=(x，y)為 像素點(diǎn)的位置向量。8.根據(jù)權(quán)利要求5述的裝置，其特征在于，所述錯(cuò)切變換矩陣為4方向錯(cuò)切變化矩陣。
【文檔編號(hào)】G06T5/10GK106097272SQ201610414406
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年6月13日 公開號(hào)201610414406.3, CN 106097272 A, CN 106097272A, CN 201610414406, CN-A-106097272, CN106097272 A, CN106097272A, CN201610414406, CN201610414406.3
【發(fā)明人】邢如義, 呂海濤
【申請(qǐng)人】河北工程大學(xué)