CN102156973A - 图像去噪方法和设备 - Google Patents

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CN102156973A
CN102156973A CN 201110114131 CN201110114131A CN102156973A CN 102156973 A CN102156973 A CN 102156973A CN 201110114131 CN201110114131 CN 201110114131 CN 201110114131 A CN201110114131 A CN 201110114131A CN 102156973 A CN102156973 A CN 102156973A
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Inventor
李重戬
赵荣
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Datang Mobile Communications Equipment Co Ltd
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Datang Mobile Communications Equipment Co Ltd
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Abstract

本发明实施例公开了一种图像去噪方法和设备，通过应用本发明实施例的技术方案，以图像插值来判断图像纹理方向，之后沿着判断所得的方向进行小波变换，这种方向自适应的小波变换能够将图像的纹理信息变换到低频区域，保护图像的纹理在阈值去噪中不受损失，从而，将竖直方向和水平方向之外的其他方向的纹理信息进行处理，针对纹理丰富的图像，较之于传统的小波阈值去噪明显的改善了去噪后图像的视觉质量和PSNR值。

Description

图像去噪方法和设备
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种图像去噪方法和设备。
背景技术
数字图像作为信息的载体在多媒体通信业务中扮演着重要的角色，但是，数字图像在采集，编码，传输，恢复过程中不可避免的会受到噪声的污染，这一定程度上弱化了人眼对图像的视觉感受，因此，如何有效的去除图像的噪声是一个重要的研究课题，而纹理丰富的图像去噪问题更是这个课题中的一大难点。
在现有的解决方案中，小波阈值图像去噪方案是一种比较常用的处理方式。
在含噪图像的小波变换域中，图像信号能量的绝大部分集中在绝对值较大的小波系数中，噪声能量则主要集中于绝对值较小的小波系数中。阈值去噪的基本原理是：通过设定一个阈值，将低于阈值的小波系数设置为0，保存高于阈值的小波系数，这样可以大大的削减噪声的能量。
传统的小波阈值去噪具体处理流程如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101、分别沿图像水平和竖直方向进行小波变换，得到四个子带（高高，高低，低高，低低），并对低低子带继续进行一定次数的小波变换，实现图像的多尺度分解。
步骤S102、根据所得的高高子带系数计算含噪图像的阈值。
步骤S103、利用软阈值或者硬阈值萎缩法对所有尺度下的高高，高低，低低子带进行阈值萎缩。
步骤S104、对萎缩后的系数进行小波反变换，得到去噪后的图像。
在实现本发明实施例的过程中，申请人发现现有技术至少存在以下问题：
传统的小波阈值去噪沿着图像的水平和竖直方向对图像进行变换，这忽略了图像其他方向上的纹理信息，导致这些方向上的纹理信息被变换到了高频子带中，从而，不能实现噪声能量和图像能量的有效分开。在纹理丰富的图像去噪中，这种方法往往会在去除噪声的同时损伤掉图像自身的信息，导致去噪图像的视觉质量不佳。
发明内容
本发明实施例提供一种图像去噪方法和设备，解决传统的小波阈值去噪中对竖直和水平方向之外的其他方向上纹理信息处理效果不佳，影响图像去噪质量的问题。
为达到上述目的，本发明实施例一方面提供了一种图像去噪方法，包括：
将待处理的图像划分为多个图像子块，并设置各图像子块的备选方向；
按照所述备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向；
根据各所述图像子块中所确定的纹理方向，分别对各所述图像子块进行小波变换。
另一方面，本发明实施例还提供了一种图像去噪设备，包括：
处理模块，用于将待处理的图像划分为多个图像子块，并设置各图像子块的备选方向；
确定模块，用于按照所述处理模块所设置的备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向；
变换模块，用于根据所述确定模块所确定的各所述图像子块中的纹理方向，分别对各所述图像子块进行小波变换。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下优点：
通过应用本发明实施例的技术方案，以图像插值来判断图像纹理方向，之后沿着判断所得的方向进行小波变换，这种方向自适应的小波变换能够将图像的纹理信息变换到低频区域，保护图像的纹理在阈值去噪中不受损失，从而，将竖直方向和水平方向之外的其他方向的纹理信息进行处理，针对纹理丰富的图像，较之于传统的小波阈值去噪明显的改善了去噪后图像的视觉质量和PSNR值。
附图说明
图1为现有技术中的传统的小波阈值去噪具体处理流程的示意图；
图2为本发明实施例提出的一种图像去噪方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提出的一种图像去噪方法的备选方向的示意图；
图4为本发明实施例提出的一种图像去噪方法的情况1的处理流程示意图；
图5为本发明实施例提出的一种图像去噪方法的情况2的处理流程示意图；
图6为本发明实施例提出的一种图像去噪方法的边界处理流程示意图；
图7为本发明实施例提出的一种具体应用场景下的图像去噪示意图；
图8为本发明实施例提出的一种具体应用场景下的图像去噪的局部细节示意图；
图9为本发明实施例提出的一种图像去噪设备的结构示意图。
具体实施方式
如背景技术所述，传统的小波阈值去噪对于平滑图像去噪效果较好，但是对于纹理信息丰富的图像或者图像的纹理区域去噪效果则不尽人意。这是因为传统的小波变换不能够实现对纹理图像的稀疏表示，图像中的大量纹理信息被变换到高频子带中，在阈值去噪时容易被误认为噪声而去除，从而导致图像自身信息的丢失。
为了克服这样的缺陷，本发明实施例所提出的技术方案通过图像插值来判断图像纹理方向，之后沿着判断所得的方向进行小波变换，这种方向自适应的小波变换能够将图像的纹理信息变换到低频区域，保护图像的纹理在阈值去噪中不受损失。
如图2所示，为本发明实施例提出的一种图像去噪方法的流程示意图，该方法具体包括以下步骤：
步骤S201、将待处理的图像划分为多个图像子块，并设置各图像子块的备选方向。
在具体的实施场景中，需要将待处理的图像划分为多个大小相同的图像子块，具体的图像子块的大小可以根据实际需要和去噪精度要求进行设定，具体的，可以划分为16像素×16像素，或32像素×32像素，具体图像子块的大小并不会影响本发明的保护范围。
另一方面，本步骤中所设置各图像子块的备选方向，具体分布在0至360°范围内，具体的，可以设置16个备选方向，或者其他数量的备选方向，但是备选方向的覆盖范围有包括除水平方向和竖直方向之外的其他方向，具体备选方向的数量可以根据实际需要进行调整，这样的变化并不影响本发明的保护范围。
步骤S202、按照所述备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向。
根据纹理方向的具体情况，本步骤可以分为以下两种情况：
情况一、一个图像子块中的纹理方向属于广义的竖直方向。
（1）将所述图像子块以像素点为单位，分裂为多个像素点行。
（2）以偶数的像素点行对奇数的像素点行中的像素点的方向进行预测，得到高频子带系数。
在具体的实施场景中，上述的高频子带系数具体根据以下公式得到：
Figure 921322DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 369621DEST_PATH_IMAGE002
表示像素点行的高频子带系数，m和n分别表示相应的像素点所在的行和列的标识；
Figure 805150DEST_PATH_IMAGE003
表示奇数的像素点行；
Figure 731518DEST_PATH_IMAGE004
是
Figure 952415DEST_PATH_IMAGE005
中的点的线性组合，
Figure 306036DEST_PATH_IMAGE006
表示偶数的像素点行。
进一步的，这里的
Figure 228861DEST_PATH_IMAGE007
可以通过以下公式进行确定：
Figure 958920DEST_PATH_IMAGE008
，
其中，d表示为各图像子块所设置的备选方向，以上述的16个备选方向的场景为例，表示属于广义的竖直方向的备选方向；
i表示高频子带的级数；
Figure 558846DEST_PATH_IMAGE010
表示高通滤波器在第i阶的系数，由相应的高通滤波器的系数得到。
进一步的，当位于分数的像素点位置时，用插值函数计算相应的像素值，其中，
Figure 237138DEST_PATH_IMAGE011
表示在偶数的像素点行中，用于对奇数的像素点行中的像素点的方向进行预测的像素点所对应的位置标识。
在实际的应用场景中，上述的用插值函数计算相应的像素值的操作过程中，具体可以采用Sinc插值算法计算相应的像素值，当然，也可以采用其他形式的插值行数计算方法，这样的变化并不影响本发明的保护范围。
（3）根据奇数的像素点行中的像素点的方向对偶数的像素点行中的点的方向进行更新，得到低频子带的系数。
在具体的实施场景中，低频子带系数具体根据以下公式得到：
Figure 167047DEST_PATH_IMAGE012
，
其中，
Figure 128050DEST_PATH_IMAGE013
表示像素点行的低频子带系数，m和n分别表示相应的像素点所在的行和列的标识；
Figure 25468DEST_PATH_IMAGE014
表示偶数的像素点行；
是相邻奇数行的
Figure 881746DEST_PATH_IMAGE016
中点的线性组合，
Figure 748070DEST_PATH_IMAGE016
表示像素点行的高频子带系数。
进一步的，这里的
Figure 132784DEST_PATH_IMAGE015
可以通过以下公式进行确定：
Figure 742757DEST_PATH_IMAGE017
，
其中，d表示为各图像子块所设置的备选方向，与前述场景相类似，同样以16个备选方向的场景为例，
Figure 647259DEST_PATH_IMAGE018
表示属于广义的竖直方向的备选方向；
j表示低频子带的级数；
Figure 950065DEST_PATH_IMAGE019
表示低通滤波器在第j阶的系数，由相应的低通滤波器的系数得到。
通过上述的处理，由于图像子块中的纹理方向属于广义的竖直方向，所以，首先，以偶数像素点行中的图像信息作为参照，对奇数像素点行中的像素点的方向进行预测（即确定奇数像素点行中的像素点上的纹理方向），然后，根据相应的预测结果，反过来对偶数像素点行中的像素点的方向进行更新（即确定偶数像素点行中的像素点上的纹理方向），从而，完成所有像素点行中像素点方向的处理过程。
在这里，之所以以偶数像素点行中的图像信息作为参照，对奇数像素点行中的像素点的方向进行预测，使由于图像子块的设置中，中心像素点位于奇数像素点行，这样的方向预测更能体现图像子块的纹理方向。
情况二、一个图像子块中的纹理方向属于广义的水平方向。
（1）将所述图像子块以像素点为单位，分裂为多个像素点列。
（2）以偶数的像素点列对奇数的像素点列中的像素点的方向进行预测，得到高频子带系数。
在实际的应用场景中，高频子带系数具体根据以下公式得到：
Figure 556495DEST_PATH_IMAGE020
，
其中，
Figure 970159DEST_PATH_IMAGE021
表示像素点列的高频子带系数，m和n分别表示相应的像素点所在的行和列的标识；
Figure 729168DEST_PATH_IMAGE022
表示奇数的像素点列；
Figure 202874DEST_PATH_IMAGE023
是
Figure 296601DEST_PATH_IMAGE024
中的点的线性组合，
Figure 248377DEST_PATH_IMAGE025
表示偶数的像素点列。
进一步的，这里的可以通过以下公式进行确定：
，
其中，d表示为各图像子块所设置的备选方向，与前述场景相类似，同样以16个备选方向的场景为例，
Figure 364821DEST_PATH_IMAGE028
表示属于广义的水平方向的备选方向；
i表示高频子带的级数；
Figure 120287DEST_PATH_IMAGE010
表示高通滤波器在第i阶的系数，由相应的高通滤波器的系数得到。
进一步的，当
Figure 588309DEST_PATH_IMAGE029
位于分数的像素点位置时，用插值函数计算相应的像素值，其中，
Figure 403818DEST_PATH_IMAGE029
表示在偶数的像素点列中，用于对奇数的像素点列中的像素点的方向进行预测的像素点所对应的位置标识。
这里需要进行说明的是，分数的像素点即为相邻的整数的像素点之间与不同的备选方向相对应的位置，这样的设置将不再依赖整数的像素点进行备选方向的确定，可以更多的建立备选方向，实现纹理方向处理的细化，以下的说明中同样存在相类似的情况，不再重复说明。
在实际的应用场景中，上述的用插值函数计算相应的像素值的操作过程中，具体可以采用Sinc插值算法计算相应的像素值，当然，也可以采用其他形式的插值行数计算方法，这样的变化并不影响本发明的保护范围。
（3）根据奇数的像素点列中的像素点的方向对偶数的像素点列中的点的方向进行更新，得到低频子带的系数。
在实际的应用场景中，低频子带系数具体根据以下公式得到：
Figure 472137DEST_PATH_IMAGE030
，
其中，
Figure 31294DEST_PATH_IMAGE031
表示像素点列的低频子带系数，m和n分别表示相应的像素点所在的行和列的标识；
表示偶数的像素点列；
Figure 340233DEST_PATH_IMAGE033
是相邻奇数列的
Figure 895848DEST_PATH_IMAGE034
中点的线性组合，表示像素点列的高频子带系数。
进一步的，这里的
Figure 701310DEST_PATH_IMAGE036
可以通过以下公式进行确定：
Figure 593042DEST_PATH_IMAGE037
，
其中，d表示为各图像子块所设置的备选方向，
Figure 635954DEST_PATH_IMAGE038
表示属于广义的水平方向的备选方向；
j表示低频子带的级数；
Figure 536914DEST_PATH_IMAGE039
表示低通滤波器在第j阶的系数，由相应的低通滤波器的系数得到。
通过上述的处理，由于图像子块中的纹理方向属于广义的竖直方向，所以，首先，以偶数像素点行中的图像信息作为参照，对奇数像素点行中的像素点的方向进行预测（即确定奇数像素点行中的像素点上的纹理方向），然后，根据相应的预测结果，反过来对偶数像素点行中的像素点的方向进行更新（即确定偶数像素点行中的像素点上的纹理方向），从而，完成所有像素点行中像素点方向的处理过程。
在这里，之所以以偶数像素点行中的图像信息作为参照，对奇数像素点行中的像素点的方向进行预测，使由于图像子块的设置中，中心像素点位于奇数像素点行，这样的方向预测更能体现图像子块的纹理方向。
需要进一步指出的是，为了保证各图像子块的边缘像素点的纹理方向的处理结果与图像子块内部的其他像素点的纹理方向的处理结果相一致，在进行上述的处理过程时，还需要对各图像子块边缘的像素点直接通过延拓处理，按照所述各图像子块中其他像素点的方向获得相应的纹理方向。
步骤S203、根据各所述图像子块中所确定的纹理方向，分别对各所述图像子块进行小波变换。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下优点：
通过应用本发明实施例的技术方案，以图像插值来判断图像纹理方向，之后沿着判断所得的方向进行小波变换，这种方向自适应的小波变换能够将图像的纹理信息变换到低频区域，保护图像的纹理在阈值去噪中不受损失，从而，将竖直方向和水平方向之外的其他方向的纹理信息进行处理，针对纹理丰富的图像，较之于传统的小波阈值去噪明显的改善了去噪后图像的视觉质量和PSNR值。
下面，结合具体的应用场景，对本发明实施例所提出的技术方案进行说明。
提升小波变换是离散小波变换的一种快速实现方式，包括分裂，预测，更新等步骤。本发明实施例所提出的技术方案基于提升小波变换，首先预判断出图像的纹理方向，然后沿着图像纹理进行提升操作。
由于本发明实施例所提出的技术方案在进行提升变换之前需要找到图像的纹理方向，然而对于一幅自然图像而言，不同区域的纹理往往沿着不同的方向，为了能更好的刻画图像的局部特征，需要对图像进行分块处理。
在分块过程中，如果子块过大，则难以精确反映图像的局部纹理，如果子块过小，则方向的搜索过程更容易受到图像噪声的干扰而产生偏差。综合利弊，可以将图像分成32*32或16*16大小的图像子块。
为了找到图像子块的纹理方向，提供了16个备选方向分布在子块的0-360度范围内，具体如图3所示。
图3中的空心圆代表整数像素点，符号‘+’代表需要被插值函数插出的分数像素点，这里使用Sinc插值函数来计算这些分数点的像素值。因为图像沿着纹理方向比较的光滑，高频能量相对较小，所以可以用如下方法判断子块的纹理方向：对每一个整数点分别沿着这16个方向进行预测，计算高频子带的能量，选择能量最小的方向作为这个子块的方向。
假设广义竖直方向集合
Figure 834034DEST_PATH_IMAGE040
，广义水平方向集合
Figure 162247DEST_PATH_IMAGE041
，根据子块的纹理方向d属于
Figure 426875DEST_PATH_IMAGE042
或
Figure 131526DEST_PATH_IMAGE043
，提升过程可分为以下两种情况：
情况1、当
Figure 548732DEST_PATH_IMAGE044
时：
此时，方向d属于广义竖直方向，为了能沿着这个方向进行提升变换，需要对子块按行进行分裂：
                            (1)
其中
Figure 799771DEST_PATH_IMAGE046
为偶数行，
Figure 42533DEST_PATH_IMAGE047
为奇数行。
预测过程如图4所示，假设d为子块相关性最强的方向，奇数行
Figure 314246DEST_PATH_IMAGE048
上的点被相邻的偶数行中在方向d上的点所预测，得到了高频子带系数：
                        (2)
其中，
Figure 4356DEST_PATH_IMAGE051
是
Figure 396154DEST_PATH_IMAGE052
中的点的线性组合：
Figure 237071DEST_PATH_IMAGE053
                (3)
其中，i表示高频子带的级数；
Figure 963588DEST_PATH_IMAGE054
表示高通滤波器在第i阶的系数，由相应的高通滤波器的系数得到。当d=2, 3, 4, 6, 7, 8时，
Figure 548153DEST_PATH_IMAGE055
位于分数点位置，需要用插值函数计算出来，这里采用的是Sinc插值算法。
同样沿着方向d对
Figure 794457DEST_PATH_IMAGE056
中的点进行更新，得到低频子带的系数：
Figure 806276DEST_PATH_IMAGE057
                         (4)
其中，
Figure 754509DEST_PATH_IMAGE058
是相邻奇数行高频系数中点的线性组合：
Figure 243576DEST_PATH_IMAGE060
                (5)
其中，j表示低频子带的级数；
Figure 426296DEST_PATH_IMAGE039
表示低通滤波器在第j阶的系数，由相应的低通滤波器的系数得到。
情况2、当
Figure 127405DEST_PATH_IMAGE061
时：
与情况1不同，此时，图像相关性最强的方向d属于广义水平方向，需要将子块按列分为偶数列
Figure 53772DEST_PATH_IMAGE062
和奇数列。
Figure 628290DEST_PATH_IMAGE064
                        (6)
接下来是对奇数列
Figure 551116DEST_PATH_IMAGE065
的预测和对偶数列的更新。如图5所示，实心点代表奇数列，空心点代表偶数列，‘+’代表分数象素点。假设方向d为图像相关性最强的方向，对的预测如下：
Figure 881100DEST_PATH_IMAGE068
                    （7）
其中
Figure 291221DEST_PATH_IMAGE069
             （8）
位于分数点位置的
Figure 559392DEST_PATH_IMAGE070
需要被插值算法计算出来。沿着相同的方向对
Figure 489302DEST_PATH_IMAGE062
上的点做更新可以得到低频子带：
Figure 450304DEST_PATH_IMAGE071
                     （9）
其中
Figure 82143DEST_PATH_IMAGE072
            （10）
对每一个子块而言，其方向d无论属于
Figure 154004DEST_PATH_IMAGE073
或
Figure 204000DEST_PATH_IMAGE074
均可以保证这个子块能完全重构。当相邻两个子块的方向分别属于
Figure 70325DEST_PATH_IMAGE073
和
Figure 455038DEST_PATH_IMAGE074
时，如图6 所示，在预测过程中，子块1边缘上的点A被子块2中的分数点所预测，这个分数点则依靠子块2中B点插值得到。在反预测过程中，A点同样需要这个分数点来重构，但此时，生成这个分数点的像素B已经被子块2的预测步骤所改变，因此，这种情况下，子块1和子块2相邻边界上的点不能够保证完全重构。为了解决这个问题，必须对每一个子块单独进行变换，这样，只有子块自身的像素参与变换，可以保证子块的完全重构。为了消除去噪后子块可能产生的边界效应，需要对子块进行延拓处理。最优的延拓方法是采用图像中子块四周的像素对其进行延拓，这样能够真实的反映图像的信息，成功的消除边界效应。
为了证明本方法在图像阈值去噪方面的优良性能，需要对图像进行去噪试验。选取纹理丰富的barbara图像截取图作为试验用图，所含噪声为的高斯白噪声，选择软阈值法对图像进行处理。为了说明自适应方向提升阈值去噪相对于传统小波阈值去噪的优势，用传统的5/3，和本方法分别对含噪图像进行阈值去噪。去噪结果比较如图7所示。
由图7可知，对于纹理丰富的图像，本方法提高了去噪后图像的PSNR值。为了更加直观的说明本方法在保留图像纹理方面的优良性能,截取了Barbara图像的一部分放大后如图8所示。
由图8(c)可以发现，在传统小波阈值去噪后的图像纹理区域，虽然噪声得到了抑制，但是图像的纹理也变的非常模糊，这极大的弱化了人眼的视觉感受。本文提出的新方法在图像去噪中保留了图像的自身纹理，极大的改善了视觉质量。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下优点：
通过应用本发明实施例的技术方案，以图像插值来判断图像纹理方向，之后沿着判断所得的方向进行小波变换，这种方向自适应的小波变换能够将图像的纹理信息变换到低频区域，保护图像的纹理在阈值去噪中不受损失，从而，将竖直方向和水平方向之外的其他方向的纹理信息进行处理，针对纹理丰富的图像，较之于传统的小波阈值去噪明显的改善了去噪后图像的视觉质量和PSNR值。
为了实现本发明实施例的技术方案，本发明实施例还提供了一种图像去噪设备，其结构示意图如图9所示，具体包括：
处理模块91，用于将待处理的图像划分为多个图像子块，并设置各图像子块的备选方向；
确定模块92，用于按照所述处理模块91所设置的备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向；
变换模块93，用于根据所述确定模块92所确定的各所述图像子块中的纹理方向，分别对各所述图像子块进行小波变换。
其中，所述确定模块92，具体用于：
当一个图像子块中的纹理方向属于广义的竖直方向时，将所述图像子块以像素点为单位，分裂为多个像素点行；
以偶数的像素点行对奇数的像素点行中的像素点的方向进行预测，得到高频子带系数；
根据奇数的像素点行中的像素点的方向对偶数的像素点行中的点的方向进行更新，得到低频子带的系数。
另一种情况下，所述确定模块92，具体用于：
当一个图像子块中的纹理方向属于广义的水平方向时，将所述图像子块以像素点为单位，分裂为多个像素点列；
以偶数的像素点列对奇数的像素点列中的像素点的方向进行预测，得到高频子带系数；
根据奇数的像素点列中的像素点的方向对偶数的像素点列中的点的方向进行更新，得到低频子带的系数。
进一步的，所述确定模块92，还用于：
对各图像子块边缘的像素点，直接通过延拓处理，按照所述各图像子块中其他像素点的方向获得相应的纹理方向。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下优点：
通过应用本发明实施例的技术方案，以图像插值来判断图像纹理方向，之后沿着判断所得的方向进行小波变换，这种方向自适应的小波变换能够将图像的纹理信息变换到低频区域，保护图像的纹理在阈值去噪中不受损失，从而，将竖直方向和水平方向之外的其他方向的纹理信息进行处理，针对纹理丰富的图像，较之于传统的小波阈值去噪明显的改善了去噪后图像的视觉质量和PSNR值。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或网络设备等）执行本发明实施例各个实施场景所述的方法。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明实施例所必须的。
本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。
以上公开的仅为本发明实施例的几个具体实施场景，但是，本发明实施例并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明实施例的业务限制范围。

Claims (22)

1.一种图像去噪方法，其特征在于，包括：
将待处理的图像划分为多个图像子块，并设置各图像子块的备选方向；
按照所述备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向；
根据各所述图像子块中所确定的纹理方向，分别对各所述图像子块进行小波变换。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待处理的图像划分为多个图像子块，具体包括：
将待处理的图像划分为多个大小相同的图像子块。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个大小相同的图像子块的大小，具体为：
16像素×16像素，或32像素×32像素。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置各图像子块的备选方向，具体包括：
在0至360°范围内，设置16个备选方向。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向，具体包括：
当一个图像子块中的纹理方向属于广义的竖直方向时，将所述图像子块以像素点为单位，分裂为多个像素点行；
以偶数的像素点行对奇数的像素点行中的像素点的方向进行预测，得到高频子带系数；
根据奇数的像素点行中的像素点的方向对偶数的像素点行中的点的方向进行更新，得到低频子带的系数。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高频子带系数，具体根据以下公式得到：
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，
Figure 712820DEST_PATH_IMAGE002
表示像素点行的高频子带系数，m和n分别表示相应的像素点所在的行和列的标识；
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE003
表示奇数的像素点行；
Figure 42170DEST_PATH_IMAGE004
是
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE005
中的点的线性组合，
Figure 303387DEST_PATH_IMAGE006
表示偶数的像素点行。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE007
，具体为：
Figure 34583DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，d表示为各图像子块所设置的备选方向，
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE009
表示属于广义的竖直方向的备选方向；
i表示高频子带的级数；
Figure 152580DEST_PATH_IMAGE010
表示高通滤波器在第i阶的系数，由相应的高通滤波器的系数得到，。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，当
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE011
位于分数的像素点位置时，用插值函数计算相应的像素值；
其中，所述
Figure 512104DEST_PATH_IMAGE011
表示在偶数的像素点行中，用于对奇数的像素点行中的像素点的方向进行预测的像素点所对应的位置标识。
9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述低频子带系数，具体根据以下公式得到：
Figure 780274DEST_PATH_IMAGE012
，
其中，
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE013
表示像素点行的低频子带系数，m和n分别表示相应的像素点所在的行和列的标识；
Figure 897135DEST_PATH_IMAGE014
表示偶数的像素点行；
是相邻奇数行的
Figure 389296DEST_PATH_IMAGE016
中点的线性组合，
Figure 162080DEST_PATH_IMAGE016
表示像素点行的高频子带系数。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述
Figure 968362DEST_PATH_IMAGE015
，具体为：
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE017
；
其中，d表示为各图像子块所设置的备选方向，
Figure 674150DEST_PATH_IMAGE018
表示属于广义的竖直方向的备选方向；
j表示低频子带的级数；
表示低通滤波器在第j阶的系数，由相应的低通滤波器的系数得到。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向，具体包括：
当一个图像子块中的纹理方向属于广义的水平方向时，将所述图像子块以像素点为单位，分裂为多个像素点列；
以偶数的像素点列对奇数的像素点列中的像素点的方向进行预测，得到高频子带系数；
根据奇数的像素点列中的像素点的方向对偶数的像素点列中的点的方向进行更新，得到低频子带的系数。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述高频子带系数，具体根据以下公式得到：
Figure 71633DEST_PATH_IMAGE020
，
其中，
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE021
表示像素点列的高频子带系数，m和n分别表示相应的像素点所在的行和列的标识；
Figure 862871DEST_PATH_IMAGE022
表示奇数的像素点列；
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE023
是
Figure 4003DEST_PATH_IMAGE024
中的点的线性组合，
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE025
表示偶数的像素点列。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述
Figure 564297DEST_PATH_IMAGE026
，具体为：
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE027
；
其中，d表示为各图像子块所设置的备选方向，
Figure 929419DEST_PATH_IMAGE028
表示属于广义的水平方向的备选方向；
i表示高频子带的级数；
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE029
表示高通滤波器在第i阶的系数，由相应的高通滤波器的系数得到。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，当
Figure 942375DEST_PATH_IMAGE030
位于分数的像素点位置时，用插值函数计算相应的像素值；
其中，所述
Figure 356039DEST_PATH_IMAGE030
表示在偶数的像素点列中，用于对奇数的像素点列中的像素点的方向进行预测的像素点所对应的位置标识。
15.如权利要求8或14所述的方法，其特征在于，所述用插值函数计算相应的像素值，具体为：
采用Sinc插值算法计算相应的像素值。
16.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述低频子带系数，具体根据以下公式得到：
，
其中，表示像素点列的低频子带系数，m和n分别表示相应的像素点所在的行和列的标识；
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE033
表示偶数的像素点列；
是相邻奇数列的
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE035
中点的线性组合，
Figure 275956DEST_PATH_IMAGE036
表示像素点列的高频子带系数。
17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE037
，具体为：
Figure 758890DEST_PATH_IMAGE038
；
其中， d表示为各图像子块所设置的备选方向，
Figure 2011101141319100001DEST_PATH_IMAGE039
表示属于广义的水平方向的备选方向；
j表示低频子带的级数；
Figure 293776DEST_PATH_IMAGE019
表示低通滤波器在第j阶的系数，由相应的低通滤波器的系数得到。
18.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向，还包括：
对各图像子块边缘的像素点，直接通过延拓处理，按照所述各图像子块中其他像素点的方向获得相应的纹理方向。
19.一种图像去噪设备，其特征在于，包括：
处理模块，用于将待处理的图像划分为多个图像子块，并设置各图像子块的备选方向；
确定模块，用于按照所述处理模块所设置的备选方向，分别确定各图像子块的纹理方向；
变换模块，用于根据所述确定模块所确定的各所述图像子块中的纹理方向，分别对各所述图像子块进行小波变换。
20.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述确定模块，具体用于：
当一个图像子块中的纹理方向属于广义的竖直方向时，将所述图像子块以像素点为单位，分裂为多个像素点行；
以偶数的像素点行对奇数的像素点行中的像素点的方向进行预测，得到高频子带系数；
根据奇数的像素点行中的像素点的方向对偶数的像素点行中的点的方向进行更新，得到低频子带的系数。
21.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述确定模块，具体用于：
当一个图像子块中的纹理方向属于广义的水平方向时，将所述图像子块以像素点为单位，分裂为多个像素点列；
以偶数的像素点列对奇数的像素点列中的像素点的方向进行预测，得到高频子带系数；
根据奇数的像素点列中的像素点的方向对偶数的像素点列中的点的方向进行更新，得到低频子带的系数。
22.如权利要求19所述的设备，其特征在于，所述确定模块，还用于：
对各图像子块边缘的像素点，直接通过延拓处理，按照所述各图像子块中其他像素点的方向获得相应的纹理方向。
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