CN112750090A - 一种改进小波阈值的水下图像降噪方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种改进小波阈值的水下图像降噪方法及系统，属于计算机视觉领域，包括以下步骤：对含有噪声的原图进行小波分解，获得原始小波系数矩阵W(G)；利用改进的阈值函数以及自适应的阈值估计方法对得到的原始小波系数矩阵W(G)进行处理，得到改进后的小波系数矩阵
利用改进后的小波系数矩阵
进行小波逆变换，得到重构图像，从而获得降噪图像；本发明在小波阈值变换的基础上，结合软硬阈值函数提出一种改进的阈值函数，该函数能有效克服现有软硬阈值函数存在的缺陷；实现了对图像信息的有效保留，并且一定程度上减小了目标物边缘模糊的现象，该方法采用小波阈值降噪技术，可以对水下图像信息进行保留以及恢复，进而提高后续双目立体定位的精度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种改进小波阈值的水下图像降噪方法及系统。
背景技术
目前人们对海洋资源进行探索的主要手段是视觉系统，但由于水对光线的吸收和散射以及水中悬浮粒子的影响，摄像机在水下拍摄到的图像中会包含很多的噪声，使拍摄到的图像变得模糊甚至丢失掉很多图像特征，严重影响到图像后续的更高级别识别和定位任务。水下光线传播过程中悬浮粒子会对光线产生作用，使光线发生偏转而改变传播方向，这就是水对光线的散射作用。其中，前向散射会使水下图像产生模糊，而后向散射则会造成图像的背景噪声增大。此外，水的流动特性以及其中各种悬浮粒子的存在等都会增加图像噪声，使目标图像轮廓信息丢失，大大增加水下图像分析和处理工作的难度。因此，对水下图像降噪的研究有着重要的意义。
近年来，随着对噪声统计特性、图像特征以及频谱分布规律的研究越来越成熟，涌现了许多图像降噪方法。其中，小波变换方法在信号降噪领域表现出较强的优势，并取得了相当好的成果。但是由于水下图像包含的噪声并不是单一特性的噪声，而是一种混合噪声，所以将小波变换直接用于水下图像降噪的效果并不理想。针对这一问题，Mallat提出了利用小波变换模极大值原理进行降噪，但是该算法仅保留由信号控制的模极大值点，利用这些有限的模极大值点进行图像重构时会产生较大的误差。
目前最常用的两种小波阈值函数是软阈值函数和硬阈值函数。其中，硬阈值函数虽然能够有效的去除图像噪声，但它在阈值处不连续的特性，使得其在边缘信息较多的图像中会产生较多的人为噪声点；软阈值函数虽然减少了硬阈值函数中的人为噪声点数量，但在降噪中会出现较多的高频信息的丢失，使得重构图像的边缘轮廓产生模糊。
发明内容
根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种改进小波阈值的水下图像降噪方法，包括以下步骤：
S1:对含有噪声的原图进行小波分解，获得原始小波系数矩阵W(G)；
S2:利用改进的阈值函数以及自适应的阈值估计方法对得到的原始小波系数矩阵W(G)进行处理，得到改进后的小波系数矩阵
S3:利用改进后的小波系数矩阵
进行小波逆变换，得到重构图像，从而获得降噪图像。
进一步地，所述改进的阈值函数的表达式如下：
其中，sgn()为符号函数；m为调节系数；若m＝0，则公式(3)为软阈值函数，m越接近0，则图像中的边界信息失真越大，含有噪声的原图中的边界信息越模糊，频谱的峰值越小；若m→+∞则公式(3)为硬阈值函数，m越大则失真越小，含有噪声的原图的边界信息越清晰，频谱的峰值会越大。
进一步地，所述自适应的阈值估计方法表达式如下：
其中，λj为改进后的阈值；σ为噪声标准差；j为小波分解的尺度；当j＝1 时，
其中M为含有噪声的原图像的宽；N为含有噪声的原图像的高，所以j＝1时的阈值为统一阈值，而当尺度j＞1时，阈值λ随着分解尺度的增大而减小，并且随噪声方差
的变化而减小且减小速度也随噪声方差变化。
一种改进小波阈值的水下图像降噪系统，包括：
对含有噪声的原图进行小波分解，获得原始小波系数矩阵W(G)的原始小波分解模块；
接收所述原始小波分解模块传送的原始小波系数矩阵W(G)，利用改进的阈值函数以及自适应的阈值估计方法对得到的原始小波系数矩阵W(G)进行处理，得到改进后的小波系数矩阵
的改进后的小波处理模块；
接收所述改进后的小波处理模块传送的改进后的小波系数矩阵
进行小波逆变换，得到重构图像，从而获得降噪图像的小波逆变换处理模块。
由于采用了上述技术方案，本发明针对水下特殊环境对摄像机成像的影响，提出一种改进小波阈值的水下图像降噪方法及系统，本发明在小波阈值变换的基础上，结合软硬阈值函数提出一种改进的阈值函数，该函数能有效克服现有软硬阈值函数存在的缺陷；实现了对图像信息的有效保留，并且一定程度上减小了目标物边缘模糊的现象，该方法采用小波阈值降噪技术，可以对水下图像信息进行保留以及恢复，进而提高后续双目立体定位的精度；根据信号与噪声在小波变换的不同尺度上具有不同的传播特性，设计自适应阈值估计方式，使阈值能够随分解尺度的增加而变化，从而实现在不同分解尺度上利用不同的阈值进行分解，使得降噪后的图像最大限度的降低噪声信号的同时保留更多边缘信息；另外在小波阈值变换的基础上，对小波阈值函数进行改进，克服了软阈值函数存在的重构图像边缘信息模糊和硬阈值函数在阈值点处不连续的缺点；对小波阈值的估计方式进行改进，使其实现自适应降噪并保留更多的图像的边缘信息，降噪后的图像能更好的保留图像中的细节和边缘信息，为进行图像处理奠定良好的基础。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的总体流程图；
图2为为小波变换过程的降噪流程图；
图3(a)为含噪图像原图；(b)为原小波阈值降噪算法结果图；(c)为本发明算法降噪结果图；
图4为图像频谱对比图；
图5为局部图像频谱对比图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：
图1为本发明的总体流程图；一种改进小波阈值的水下图像降噪方法，包括以下步骤：
S1:对含有噪声的原图进行小波分解，获得原始小波系数矩阵W(G)；
S2:利用改进的阈值函数以及自适应的阈值估计方法对得到的原始小波系数矩阵W(G)进行处理，得到改进后的小波系数矩阵
S3:利用改进后的小波系数矩阵
进行小波逆变换，得到重构图像，从而获得降噪图像。
图2为小波变换过程的降噪流程图，包含噪声的原图首先经过图像预处理，然后对其进行小波分解，在进行小波分解时，主要是根据估计出的阈值对含有噪声的原图进行分解，而在小波阈值降噪过程中，阈值函数体现了对不同小波系数模的不同的处理策略和估计方法，软阈值函数和硬阈值函数是Donoho提出的两种阈值处理函数。
硬阈值函数是将绝对值小于阈值的小波系数当作噪声，将其设为0予以去除，将绝对值大于或等于阈值的小波系数予以保留。硬阈值函数的表达式如下式所示：
式中，λ为阈值；wj,k是小波系数；
为施加阈值后的小波系数。
软阈值函数将含有噪声的原图的小波函数的模与阈值λ进行比较，大于或等于阈值的小波系数当作图像信息，予以保留并将其收缩为它与阈值的差。小于或等于阈值相反数的小波系数收缩为它与阈值的和；小波函数的模小于阈值的小波系数变置为零。软阈值函数的表达式如下式所示：
针对软硬阈值函数存在的缺陷，本发明提出一种改进的阈值函数，如下式所示：
其中，sgn()为符号函数；m为调节系数。若m＝0，则公式(3)为软阈值函数， m越接近0则图像边缘信息失真越大，图像中的边界信息越模糊，频谱的峰值越小；若m→+∞则公式(3)为硬阈值函数，m越大则图像边缘信息失真越小，图像中的边界信息越清晰但频谱的峰值会越大。由上式可知，改进的阈值函数不仅具有连续性，而且当|w|＞λ时是高阶可导的，所以改进之后的阈值能很好地克服软硬阈值的缺陷，更有利于进行后续的各种图像处理。
小波阈值降噪中，阈值估计会直接影响图像的降噪效果。阈值过小会在有效信息保留完整的同时残留较多的噪声；阈值过大，则小波系数为0的较多，这对硬阈值降噪来说，会造成重构图像中存在伪边缘信息，而对软阈值降噪来说，会存在边缘信息的模糊现象。目前使用较多的统一阈值
统一阈值在不同尺度下的所有小波系数和统一尺度的小波系数都是一致的，忽略了信号和噪声小波系数在不同尺度上的相对变化。同时，统一阈值与图像尺寸成正比，即图像尺寸越大，阈值越大，分解后的小波系数为0的数量就越大，“过扼杀”现象就会比较严重。若图像尺寸较小，则该阈值较小，就会保留过多噪声信号。鉴于以上几点，本发明在统一阈值基础上，提出自适应的阈值估计方法：
其中，λj为改进后的阈值；σ为噪声标准差；j为小波分解的尺度；由上式可知：当j＝1时，
其中M为含有噪声的原图像的宽；N 为含有噪声的原图像的高，所以j＝1时的阈值为统一阈值，而当尺度j＞1时，阈值λ随着分解尺度的增大而减小，并且随噪声方差
的变化而减小且减小速度也随噪声方差变化。这里参数t的取值可根据噪声方差σ2的大小作相应的调整，这符合噪声幅值随尺度增加而减小的规律，所以本发明采用的自适应阈值更合理。
为了说明方法的有效性和可行性，将本发明方法与原小波阈值降噪方法进行对比，图3(a)为含噪图像原图；(b)为原小波阈值降噪算法结果图；(c)为本发明算法降噪结果图；仿真采用含噪图像原图图像像素大小为：640*480，实验结果可以看出，相比于原小波阈值降噪算法，本发明提出的算法在有效去除噪声点的同时，保留了更多的图像边缘信息。如图4、5所示，为了更直观的表示本方法的有效性，对降噪前后图像的频谱进行分析，可以看出，本发明方法的频谱在保留更多峰值的同时更接近原频谱的变化。
如表1所示，本发明分别从峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio，PSNR) 和均方误差(Mean Square Error，MSE)两个评价指标对降噪之后的图像质量进行定性分析。
| 图片 | 峰值信噪比↑ | 均方误差↓ |
| 原阈值小波降噪 | 39.352 | 4.372 |
| 改进阈值小波降噪 | 39.893 | 3.621 |
其中，PSNR是衡量图像失真或噪声水平的客观标准，PSNR越大说明图像的降噪效果越好；MSE是反应图像处理前后的有效信息保持能力的度量，其值越小说明处理后图像的信息保持能力越强。
一种改进小波阈值的水下图像降噪系统，包括原小波分解模块、改进小波阈值处理模块和小波逆变换处理模块；
所述原始小波分解模块对含有噪声的原图进行小波分解，获得原始小波系数矩阵W(G)；
所述改进小波阈值处理模块接收所述小波分解模块传送的原始小波系数矩阵W(G)，利用改进的阈值函数以及自适应的阈值估计方法对得到的原始小波系数矩阵W(G)进行处理，得到改进的小波系数矩阵
所述小波逆变换处理模块接收所述改进的小波处理模块传送的改进的小波系数矩阵
进行小波逆变换，得到重构图像，从而获得降噪图像的。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种改进小波阈值的水下图像降噪方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1:对含有噪声的原图进行小波分解，获得原始小波系数矩阵W(G)；
S2:利用改进的阈值函数以及自适应的阈值估计方法对得到的原始小波系数矩阵W(G)进行处理，得到改进后的小波系数矩阵
S3:利用改进后的小波系数矩阵
进行小波逆变换，得到重构图像，从而获得降噪图像。
2.根据权利要求1所述的一种改进小波阈值的水下图像降噪方法，其特征还在于：所述改进的阈值函数的表达式如下：
其中，sgn(·)为符号函数；m为调节系数；若m＝0，则公式(3)为软阈值函数，m越接近0，则图像中的边界信息失真越大，含有噪声的原图中的边界信息越模糊，频谱的峰值越小；若m→+∞则公式(3)为硬阈值函数，m越大则失真越小，含有噪声的原图的边界信息越清晰，频谱的峰值会越大。
3.根据权利要求1所述的一种改进小波阈值的水下图像降噪方法，其特征还在于：所述自适应的阈值估计方法表达式如下：
其中，λj为改进后的阈值；σ为噪声标准差；j为小波分解的尺度；当j＝1时，
其中M为含有噪声的原图像的宽；N为含有噪声的原图像的高，所以j＝1时的阈值为统一阈值，而当尺度j>1时，阈值λ随着分解尺度的增大而减小，并且随噪声方差
的变化而减小且减小速度也随噪声方差变化。
4.一种改进小波阈值的水下图像降噪系统，其特征在于：包括：
对含有噪声的原图进行小波分解，获得原始小波系数矩阵W(G)的原始小波分解模块；
接收所述原始小波分解模块传送的原始小波系数矩阵W(G)，利用改进的阈值函数以及自适应的阈值估计方法对得到的原始小波系数矩阵W(G)进行处理，得到改进后的小波系数矩阵
的改进后的小波处理模块；
接收所述改进后的小波处理模块传送的改进后的小波系数矩阵
进行小波逆变换，得到重构图像，从而获得降噪图像的小波逆变换处理模块。
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