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，通過引入錯切變換矩陣，構(gòu)造插值Shearlet函數(shù)；根據(jù)所述錯切變換矩陣對待處理圖像進行錯切變換；根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對經(jīng)過錯切變換后的所述待處理圖像進行多尺度插值小波變換，以實現(xiàn)對所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；通過閾值法對經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進行降噪。本發(fā)明可實現(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，并可以更精確地識別圖像紋理和噪聲，從而避免了紋理的擴散導(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] 紋理是識別圖像中目標物的重要特征。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，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行降噪。
[0003] 事實上，圖像中紋理、邊界輪廓等都包含豐富的高頻信息，簡單濾波方法必然在降 噪的同時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，該模型的目標解為追蹤封閉輪廓和目標邊界重合，此時能量為 〇。其等價解為對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，簡稱"TV"）的概念對上述模型進行了改進，并提出了快速求解方法。簡而言之， 圖像處理變分法雖然得到快速發(fā)展，但在相當長時間內(nèi)其應(yīng)用范圍只限于保邊降噪，圖像 的細節(jié)(紋理)在降噪過程中無法完整保留。
[0004] 傳統(tǒng)的變分法會將細小紋理識別為噪聲，而剪切波變換則容易將噪聲點識別為紋 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] 針對現(xiàn)有降噪方法無法正確識別紋理和噪聲導(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，通過引入錯切變換矩陣，構(gòu)造插值Shear 1 e t函數(shù)； [0009]根據(jù)所述錯切變換矩陣對待處理圖像進行錯切變換；
[0010]根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對經(jīng)過錯切變換后的所述待處理圖像進行多尺度插 值小波變換，以實現(xiàn)對所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；
[0011] 通過閾值法對經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進行降噪。
[0012] 可選地，所述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達式如下：
[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)為錯切變換矩陣^ = (x，y)為像素點的位置向量。
[0019] 可選地，所述錯切變換矩陣為4方向錯切變化矩陣。
[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，通過引入錯切變換矩陣，構(gòu) 造插值Shear let函數(shù)；
[0023] 錯切變換單元，用于根據(jù)所述錯切變換矩陣對待處理圖像進行錯切變換；
[0024]分解和重構(gòu)單元，用于根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對經(jīng)過錯切變換后的所述待 處理圖像進行多尺度插值小波變換，以實現(xiàn)對所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；
[0025]降噪單元，用于通過閾值法對經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進行降噪。
[0026]可選地，所述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達式如下：
[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)為錯切變換矩陣^ = U，y)為像素點的位置向量。
[0033] 可選地，所述錯切變換矩陣為4方向錯切變化矩陣。
[0034] 本發(fā)明的基于插值剪切波的圖像處理方法及裝置，針對數(shù)字化圖像的特點，利用 多尺度分析理論簡化了剪切波方向選取的繁雜性，實現(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，并可以更精確地識別圖像紋理和噪聲，從而避免了紋理的擴散導(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)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明 的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù) 這些附圖獲得其他的附圖。
[0036] 圖1為本發(fā)明一個實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)明一個實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)明一個實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)明一個實施例的第一種坐標錯切方式不意圖；
[0040]圖5a至圖5e為本發(fā)明一個實施例的第二種坐標錯切方式示意圖；
[0041]圖6a至圖6d為本發(fā)明一個實施例的插值剪切波對不同方向紋理的識別結(jié)果示意 圖；
[0042]圖7a至圖7b為本發(fā)明一個實施例的圖像錯切變換的效果示意圖；
[0043]圖8a至圖8d為本發(fā)明一個實施例的不同方向的錯切波對水平虛線的表達效果示 意圖；
[0044] 圖9a至圖9b為本發(fā)明一個實施例的維納濾波器和中值濾波器對虛線降噪效果對 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(噪聲標準偏差〇 = 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)明一個實施例的基于插值剪切波降噪的蝗蟲切片圖像。
【具體實施方式】
[0049] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明 一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有 做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0050] 圖1為本發(fā)明一個實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，通過引入錯切變換矩陣，構(gòu)造插值Shearlet函 數(shù)；
[0053] S3:根據(jù)所述錯切變換矩陣對待處理圖像進行錯切變換；
[0054] S4:根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對經(jīng)過錯切變換后的所述待處理圖像進行多尺 度插值小波變換，以實現(xiàn)對所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；
[0055] S5:通過閾值法對經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進行降噪。
[0056] 本實施例的基于插值剪切波的圖像處理方法，針對數(shù)字化圖像的特點，利用多尺 度分析理論簡化了剪切波方向選取的繁雜性，實現(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，并可以更精確地識別圖像紋理和噪聲，從而避免了紋理的擴散導(dǎo)致的人工偽影 的出現(xiàn)。
[0057]作為另一種可選的實施方式，上述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達式可以為：
[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施方式，上述插值Shearlet函數(shù)的表達式如下：
[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)為錯切變換矩陣，x=(x，y)為像素點的位置向量。
[0064] 作為另一種可選的實施方式，上述錯切變換矩陣為4方向錯切變化矩陣。
[0065] 圖2為本發(fā)明一個實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，通過引入錯切變換矩陣， 構(gòu)造插值Shear let函數(shù)；
[0068] 錯切變換單元30，用于根據(jù)所述錯切變換矩陣對待處理圖像進行錯切變換；
[0069] 分解和重構(gòu)單元40,用于根據(jù)所述插值Shearlet函數(shù)，對經(jīng)過錯切變換后的所述 待處理圖像進行多尺度插值小波變換，以實現(xiàn)對所述待處理圖像的分解和重構(gòu)；
[0070] 降噪單元50,用于通過閾值法對經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進行降噪。
[0071] 本實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施方式，上述參數(shù)化小波基函數(shù)的表達式如下：
[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施方式，上述插值Shearlet函數(shù)的表達式如下：
[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)為錯切變換矩陣，x=(x，y)為像素點的位置向量。
[0078] 作為另一種可選的實施方式，上述錯切變換矩陣為4方向錯切變化矩陣。
[0079] 本實施例所述的裝置可以用于執(zhí)行上述方法實施例，其原理和技術(shù)效果類似，此 處不再贅述。
[0080] 下面以一具體的實施例來說明本發(fā)明，但不限定本發(fā)明的保護范圍。
[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m = 3時
[0085] 相對于其他插值小波，該小波同時具備正則性、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)是錯切變換矩陣，x=(x，y)為像素點的位置向量。
[0089] 從數(shù)學角度來說，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個鄰域點，能夠表達的方向只有四個(參見圖3a)。如果表達 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個方向以外的其他 方向，其實可以通過該像素點和8個鄰域點形成的四個方向近似表示。
[0090] 根據(jù)以上分析，我們將錯切變換矩陣直接作用于圖像，然后對錯切變換后的圖像 進行多尺度插值小波變換。通過錯切變換，豐富小波變換的方向性。4方向錯切變換可設(shè)計 為以下兩種情況：
[0091] 圖4a至圖4e為本發(fā)明一個實施例的第一種坐標錯切方式示意圖；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，對應(yīng)的j = l〇。
[0094] 按照圖4a至圖4e所示方法作平移變換后，矩陣可表示為（按照圖4e細實線進行排 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] 實現(xiàn)方法：
[0097] 利用錯切變換，將圖4e中的細實線平行四邊形變換為正方形，然后采用張量積小 波變換即可實現(xiàn)等價的圖像剪切波變換。
[0098]步驟1:數(shù)據(jù)存儲
[0099] (1)左上角三角形區(qū)域中各結(jié)點的X坐標為：
[0101] 其中，k = 0，l，2，...，2J;
[0102] 對應(yīng)的Y坐標為：
[0104] (2)右下角三角形區(qū)域中各結(jié)點的X坐標為
[0106] 其中，k = 0，l，2, · · ·，2J_1
[0107] 對應(yīng)的Y坐標為
[0109]右下角三角形區(qū)域的所有點向上平移_(2J+1)個單位 [0110]步驟2:錯切變換
[0111] (1)左上角三角形區(qū)域直接進行錯切變換；
[0112] (2)右下角三角形區(qū)域:先向上平移-(2J+1)個單位，再進行錯切變換；
[0113]實際上，就是左下角三角形區(qū)域存儲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(Χ，γ)對應(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] 錯切矩陣定義為： '1 d 0"
[0117] 'S=· b 1 Ο ( 10) Ο Ο 1
[0118] 當d = 0時，圖形的y坐標不變；
[0119] 當b = 0時，圖形的X坐標保持不變。
[0120] 逆錯切變換
[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)點的X坐標為
[0123] X=[ (0),(0,1),(0,1,2),..., (0,1,2,...,k),..., (0,1,2,..., 2J)] (11)
[0124] 對應(yīng)的Y坐標為：
[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d = 0時，圖形的y坐標不變;當b = 0時，圖形的x坐標保持不變。
[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)點的X坐標為
[0132] X=[(0,l,2,...,2J),(l,2,...,2J),...,(k,...,2 J),...,(2J)] (14)
[0133] 對應(yīng)的Y坐標為
[0135] 錯切變換后，需做平移變換。
[0136] 需要說明的是，平移變換的基本原理是計算機圖形學的基本內(nèi)容，在此不進行贅 述。
[0137] 圖5a至圖5e為本發(fā)明一個實施例的第二種坐標錯切方式示意圖；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]按照圖5a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(按照圖5e細實線進行排序）： "(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] 將圖像逆時針旋轉(zhuǎn)90度
[0145] 利用第一種錯切波進行小波運算；
[0146] 變換后的圖像再順時針旋轉(zhuǎn)90度即可。
[0147] (2)基于插值剪切波變換的圖像降噪
[0148] 采用以上錯切波變換可直接實現(xiàn)圖像的分解和重構(gòu)，結(jié)合閾值法即可實現(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確識別不同方向的直線。 顯然不同方向上的插值剪切波相互補充，可實現(xiàn)圖像中不同方向紋理的稀疏最大化表示， 結(jié)合閾值法便可實現(xiàn)圖像的降噪。
[0150] 5、本發(fā)明的工作過程(以助進一步理解技術(shù)方案）；列舉本發(fā)明創(chuàng)造的具體例子；
[0151] (1)圖像的錯切變換
[0152] (2)利用插值剪切波對圖像進行分解和重構(gòu)，實現(xiàn)圖像的降噪，如圖8a至圖8d所 不。
[0153] 實際上，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)的其他方法進行圖像降噪時，常常將虛線紋理識別為噪聲，如 圖9a、圖9b所示。維納濾波誤將噪聲識別為紋理，而中值濾波誤將紋理識別為噪聲，降噪效 果較差。而插值剪切波則能較好地識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，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(噪聲標準偏差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)明一個實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，保留了兩種方法的優(yōu)點。
[0159] 6、本發(fā)明的優(yōu)點；
[0160] (1)針對數(shù)字化圖像的特點，利用多尺度分析理論簡化了剪切波方向選取的繁雜 性，實現(xiàn)了圖像多尺度多方向分解。
[0161] (2)相對于剪切波變換，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;相對于剪 切波降噪，插值剪切波可以更精確地識別圖像紋理和噪聲，從而避免了紋理的擴散導(dǎo)致的 人工偽影的出現(xiàn)。
[0163] 以上實施例僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例 對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解:其依然可以對前述各實施 例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換;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)明各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。
【主權(quán)項】
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，通過引入錯切變換矩陣，構(gòu)造插值Shearlet函數(shù)； 根據(jù)所述錯切變換矩陣對待處理圖像進行錯切變換； 根據(jù)所述插值化earlet函數(shù)，對經(jīng)過錯切變換后的所述待處理圖像進行多尺度插值小 波變換，W實現(xiàn)對所述待處理圖像的分解和重構(gòu)； 通過闊值法對經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進行降噪。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)為錯切變換矩陣，x=(x，y)為 像素點的位置向量。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述錯切變換矩陣為4方向錯切變化矩陣。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，通過引入錯切變換矩陣，構(gòu)造插 值化earlet函數(shù)； 錯切變換單元，用于根據(jù)所述錯切變換矩陣對待處理圖像進行錯切變換； 分解和重構(gòu)單元，用于根據(jù)所述插值化earlet函數(shù)，對經(jīng)過錯切變換后的所述待處理 圖像進行多尺度插值小波變換，W實現(xiàn)對所述待處理圖像的分解和重構(gòu)； 降噪單元，用于通過闊值法對經(jīng)過分解和重構(gòu)的所述待處理圖像進行降噪。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)為錯切變換矩陣，x=(x，y)為 像素點的位置向量。8.根據(jù)權(quán)利要求5述的裝置，其特征在于，所述錯切變換矩陣為4方向錯切變化矩陣。
【文檔編號】G06T5/10GK106097272SQ201610414406
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月13日 公開號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
【申請人】河北工程大學