基于小波变换的遥测图像降噪处理方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113706397A(43)申请公布日2021.11.26(21)申请号202010437437.7(22)申请日2020.05.21(71)申请人北京机械设备研究所地址100854北京市海淀区永定路50号（北京市142信箱208分箱）(72)发明人董建超苏成谦彭雪明辛振芳刘先灿(74)专利代理机构北京天达知识产权代理事务所(普通合伙)11386代理人张通(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称基于小波变换的遥测图像降噪处理方法(57)摘要本说明书提供一种基于小波变换的遥测图像降噪处理方法，包括：对n通道图像进行主成分分析，获得n个主成分分量；将n个所述主成分分量分别转换为与所述n通道图像尺寸相同的n个第一矩阵；对前m阶主成分分量对应的m个第一矩阵进行第一尺度的小波降噪，对其他第一矩阵进行第二尺度的小波降噪，获得n个第二矩阵；对n个第二矩阵进行逆转换，得到n个滤波主成分分量，以及根据n个所述滤波主成分分量组成n通道降噪图像；其中，所述第一尺度小于所述第二尺度。本说明书提供的降噪处理方法可以更好地去除图像中噪声，并保留图像的有效高频细节信息，因此提高了遥测图像降噪处理的质量。CN113706397ACN113706397A权利要求书1/3页1.一种基于小波变换的遥测图像降噪处理方法，其特征在于，包括：对n通道图像进行主成分分析，获得n个主成分分量；将n个所述主成分分量分别转换为与所述n通道图像尺寸相同的n个第一矩阵；对前m阶主成分分量对应的m个第一矩阵进行第一尺度的小波降噪，对其他第一矩阵进行第二尺度的小波降噪，获得n个第二矩阵；对n个第二矩阵进行逆转换，得到n个滤波主成分分量，以及根据n个所述滤波主成分分量组成n通道降噪图像；其中，m<n，所述第一尺度小于所述第二尺度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对n通道图像进行主成分分析，获得n个主成分分量，包括：将所述n通道图像的第j个通道变换为一维向量xi，并采用所述一维向量xi组成第三矩阵计算所述第三矩阵的协方差矩阵Cx，以及计算所述协方差矩阵Cx对应的特征向量矩阵V；采用所述特征向量矩阵V和所述n通道图像计算得到第四矩阵PC，第四矩阵PC＝VTx，并根据所述第四矩阵PC获得n个所述主成分分量；根据所述n个所述滤波主成分分量获得n通道降噪图像，包括：采用n个滤波后主成分分量，组成n个第五矩阵PC'；采用所述第五矩阵PC'和所述特征向量矩阵V得到第六矩阵将所述第六矩阵中的yj逆变换为所述n通道降噪图像的第j个颜色通道，而得到所述n通道降噪图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：对前进行第一尺度的小波降噪，对其他的第一矩阵进行第二尺度的小波降噪，获得n个第二矩阵，包括：对前m阶主成分分量对应的m个第一矩阵进行第一尺度的小波分解，得到对应各个双正交小波基函数的第一系数，以及对其他第一矩阵进行第二尺度的小波分解，得到对应各个双正交小波基函数的第二系数；获取各个第一矩阵在各个尺度上的系数阈值；根据所各个第一矩阵对应的系数阈值修正对应的第一系数或第二系数，得到第一修正系数和第二修正系数；采用所述第一修正系数或所述第二修正系数，以及对应的双正交小波基函数进行矩阵重构，得到分别对应各个所述第一矩阵的第二矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：根据所述系数阈值修正对应的第一系数或第二系数，得到第一修正系数和第二修正系数，包括：采用软阈值降噪法修正对应的所述第一系数或第二系数，得到所述第一修正系数和所述第二修正系数。2CN113706397A权利要求书2/3页5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：对所述m个第一矩阵进行小波分解采用的双正交小波基函数不同于对其他的第一矩阵进行小波分解采用的双正交小波基函数。6.一种基于小波变换的遥测图像的降噪处理装置，其特征在于，包括：主成分分析单元，用于对n通道图像进行主成分分析，获得n个主成分分量；转换单元，用于将n个所述主成分分量分别转换为与所述n通道图像尺寸相同的n个第一矩阵；小波滤波单元，用于对前m阶主成分分量对应的m个第一矩阵进行第一尺度的小波降噪，对其他第一矩阵进行第二尺度的小波降噪，获得n个第二矩阵；逆转换单元，用于对n个第二矩阵进行逆转换，得到n个滤波主成分分量，以及根据n个所述滤波主成分分量组成n通道降噪图像；其中，m<n，所述第一尺度小于所述第二尺度。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述主成分分析单元包括：第一子单元，用于将所述n通道图像的第j个颜色通道变换为一维向量xi，并采用所述一维向量xi组成第三矩阵第二子单元，用于计算所述第三矩阵的协方差矩阵Cx，以及计算所