本发明专利技术提供一种图像去噪装置及方法，该装置具备：输入单元，用于输入数据；维数检测单元，检测所述输入数据的维数；分组单元，用于找到所述输入数据中相似的模块；滤波单元，包括多线性子空间学习滤波器，用于对经分组的所述输入数据进行去噪；聚合单元，用于还原去噪后的所述输入数据；以及输出单元，用来输出显示去噪后的图像，所述维数检测单元判断所述输入数据是否为多维，如果该输入数据为多维，则由所述多线性子空间学习滤波器进行去噪处理。根据本发明专利技术的图像去噪装置，不仅能对二维图像去噪，还可对三维甚至更高维图像进行去噪。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种针对二维及多维的。
技术介绍
图像去噪是非常重要的预处理手段。它可以帮助改善画质，提高图像分割，图像配准等的精确度。对于医疗图像，还能辅助医生进行直观的视觉检测。然而，图像去噪也面临着巨大的挑战。原因是我们要在去除噪声的同时尽可能保留原有图像的所有特征。近年来，针对二维图像涌现出了大批去噪方法，其中相对最为有效的是2006年Kostadin Dabov 的论文 “ Image denoising with block-matching and 3D filtering，，提出的BM3D方法。对于一幅静态图像，对于其中相似的二维块组成的三维模块进行空间转换，并利用收缩法抽取有效系数后进行反变换，从而达到去噪目的。如图7所示，去噪步骤如下:步骤S701，系统接收到一个新的二维输入图像；步骤S702，通过基于二维块匹配的分组得到三维模块；步骤S703，将此三维模块用正交变换滤波器去噪；步骤S704，将得到的去噪后的三维模块聚合，得到去噪后的二维输出图像。然而，现有方法是以二维图像为去噪对象，不能为三维及高维图像进行去噪。随着现代技术的发展，图像的种类也越发繁多，比如二维的自然图像，三维的医疗图像，高分辨率图像等。而现有方法不能判断输入图像的维数，从而不能针对不同图像运用不同方法进行去噪。每幅图像都有其各自不同的特征。现有方法在进行空间转换过程中，运用一组固定的转换基底来解决所有图像的去噪问题。由于此组转换基底不依赖于输入图像的变化而变化，很难对应不同图像的特殊特征。另外，在空间转换的过程中，已有方法对于组成后的多维模块的每一维上分别进行转换，并没有考虑到每一维之间的交叉相关联系。
技术实现思路
因此本专利技术是鉴于上述问题而完成的，其目的在于提供一种图像去噪装置，其特征在于，具备:输入单元，用于输入数据；维数检测单元，检测所述输入数据的维数；分组单元，用于找到所述输入数据中相似的模块；滤波单元，包括多线性子空间学习滤波器，用于对经分组的所述输入数据进行去噪；聚合单元，用于还原去噪后的所述输入数据；以及输出单元，用来输出显示去噪后的图像，所述维数检测单元判断所述输入数据是否为多维，如果该输入数据为多维，则由所述多线性子空间学习滤波器进行去噪处理。根据这样的结构，不仅能对二维图像去噪，还可对三维甚至更高维图像进行去噪。并且充分利用输入图像的信息，应用自适应的学习方法，综合考虑图像内部的相互关系，提高去噪效果。另外，本专利技术的图像去噪装置，其特征在于，还包括需求判断单元，用于判断用户的使用需求，所述滤波单元还包括用于对输入数据进行去噪的正交变换滤波器，所述维数检测单元判断输入数据是多维还是二维，如果该输入数据是二维，则基于所述需求判断单元中的规定条件选择多线性子空间学习滤波器或正交变换滤波器。根据这样的结构，能够判断输入图像的维数，针对不同维数图像采用不同去噪方法，不仅能对二维图像去噪，还可对三维甚至更高维图像进行去噪。另外，本专利技术的图像去噪装置，其特征在于，所述规定条件为去噪质量或运算速度。根据这样的结构，能够对应实际应用的不同需求，例如对时间要求以及对去噪效果要求的不同，实现有针对性的去噪。另外，本专利技术的图像去噪装置，其特征在于，当所述需求判断单元判定为去噪质量优先时，选择所述多线性子空间学习滤波器；当所述需求判断单元判定为运算速度优先时，选择所述正交变换滤波器。根据这样的结构，能够对应实际应用的不同需求，例如对时间要求以及对去噪效果要求的不同，实现有针对性的去噪。另外，本专利技术的图像去噪装置，其特征在于，所述输入数据被分成两个数据，其中一个数据由所述多线性子空间学习滤波器进行处理，另一个数据由所述正交变换滤波器进行处理，来自所述多线性子空间学习滤波器的输出数据和来自所述正交变换滤波器的输出数据被合并。根据这样的结构，通过结合两种不同去噪方法，进一步提高去噪效果。另外，本专利技术的图像去噪装置，其特征在于，所述输入数据在第一步骤中由所述正交变换滤波器进行去噪，当由所述正交变换滤波器进行去噪的结果低于预定值的情况下，在第二步骤中由所述多线性子空间学习滤波器进行去噪。根据这样的结构，通过结合两种不同去噪方法，进一步提高去噪效果。另外，本专利技术的图像去噪装置，其特征在于，所述多线性子空间学习滤波器是基于GND-PCA、GND-1CA、MPCA或MICA的滤波器，所述正交变换滤波器是离散余弦变换、离散小波变换、离散正弦变换、离散傅里叶变换、离散哈特莱变换或沃尔什-阿达玛变换滤波器。根据这样的结构，能够充分利用输入图像的信息，应用自适应的学习方法，综合考虑图像内部的相互关系，提闻去噪效果。本专利技术的另一目的在于提供一种图像去噪装置的图像去噪方法，其特征在于，所述图像去噪装置具备:输入单元，用于输入数据；维数检测单元，检测所述输入数据的维数；分组单元，用于找到所述输入数据中相似的模块；滤波单元，包括多线性子空间学习滤波器，用于对经分组的所述输入数据进行去噪；聚合单元，用于还原去噪后的所述输入数据；以及输出单元，用来输出显示去噪后的图像，所述图像去噪方法包括:所述维数检测单元判断所述输入数据是否为多维，如果该输入数据为多维，则由所述多线性子空间学习滤波器进行去噪处理。根据这样的结构，不仅能对二维图像去噪，还可对三维甚至更高维图像进行去噪。并且充分利用输入图像的信息，应用自适应的学习方法，综合考虑图像内部的相互关系，提高去噪效果。另外，本专利技术的图像去噪方法，其特征在于，所述图像去噪装置还包括需求判断单元，用于判断用户的使用需求，所述滤波单元还包括用于对输入数据进行去噪的正交变换滤波器，所述方法包括:所述维数检测单元判断输入数据是多维还是二维，如果该输入数据是二维，则基于所述需求判断单元中的规定条件选择多线性子空间学习滤波器或正交变换滤波器。由此，能够判断输入图像的维数，针对不同维数图像采用不同去噪方法，不仅能对二维图像去噪，还可对三维甚至更高维图像进行去噪。另外，本专利技术的图像去噪方法，其特征在于，所述规定条件为去噪质量或运算速度。由此，能够对应实际应用的不同需求，例如对时间要求以及对去噪效果要求的不同，实现有针对性的去噪。另外，本专利技术的图像去噪方法，其特征在于，当所述需求判断单元判定为去噪质量优先时，选择所述多线性子空间学习滤波器；当所述需求判断单元判定为运算速度优先时，选择所述正交变换滤波器。由此，能够对应实际应用的不同需求，例如对时间要求以及对去噪效果要求的不同，实现有针对性的去噪。另外，本专利技术的图像去噪方法，其特征在于，所述输入数据被分成两个数据，其中一个数据由所述多线性子空间学习滤波器进行处理，另一个数据由所述正交变换滤波器进行处理，来自所述多线性子空间学习滤波器的输出数据和来自所述正交变换滤波器的输出数据被合并。由此，通过结合两种不同去噪方法，进一步提高去噪效果。另外，本专利技术的图像去噪方法，其特征在于，所述输入数据在第一步骤中由所述正交变换滤波器进行去噪，当由所述正交变换滤波器进行去噪的结果低于预定值的情况下，在第二步骤中由所述多线性子空间学习滤波器进行去噪。由此，通过结合两种不同去噪方法，进一步提高去噪效果。另外，本专利技术的图像去噪方法，其特征在于，所述多线性子空间学习滤波器是基于GND-PC本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种图像去噪装置，其特征在于，具备：输入单元，用于输入数据；维数检测单元，检测所述输入数据的维数；分组单元，用于找到所述输入数据中相似的模块；滤波单元，包括多线性子空间学习滤波器，用于对经分组的所述输入数据进行去噪；聚合单元，用于还原去噪后的所述输入数据；以及输出单元，用来输出显示去噪后的图像，所述维数检测单元判断所述输入数据是否为多维，如果该输入数据为多维，则由所述多线性子空间学习滤波器进行去噪处理。
【技术特征摘要】
1.一种图像去噪装置，其特征在于， 具备: 输入单元，用于输入数据； 维数检测单元，检测所述输入数据的维数； 分组单元，用于找到所述输入数据中相似的模块； 滤波单元，包括多线性子空间学习滤波器，用于对经分组的所述输入数据进行去噪； 聚合单元，用于还原去噪后的所述输入数据；以及 输出单元，用来输出显示去噪后的图像， 所述维数检测单元判断所述输入数据是否为多维，如果该输入数据为多维，则由所述多线性子空间学习滤波器进行去噪处理。2.如权利要求1所述的图像去噪装置，其特征在于， 还包括需求判断单元，用于判断用户的使用需求， 所述滤波单元还包括用于对输入数据进行去噪的正交变换滤波器， 所述维数检测单元判断 输入数据是多维还是二维，如果该输入数据是二维，则基于所述需求判断单元中的规定条件选择多线性子空间学习滤波器或正交变换滤波器。3.如权利要求2所述的图像去噪装置，其特征在于， 所述规定条件为去噪质量或运算速度。4.如权利要求3所述的图像去噪装置，其特征在于， 当所述需求判断单元判定为去噪质量优先时，选择所述多线性子空间学习滤波器； 当所述需求判断单元判定为运算速度优先时，选择所述正交变换滤波器。5.如权利要求2所述的图像去噪装置，其特征在于， 所述输入数据被分成两个数据，其中一个数据由所述多线性子空间学习滤波器进行处理，另一个数据由所述正交变换滤波器进行处理， 来自所述多线性子空间学习滤波器的输出数据和来自所述正交变换滤波器的输出数据被合并。6.如权利要求2所述的图像去噪装置，其特征在于， 所述输入数据在第一步骤中由所述正交变换滤波器进行去噪，当由所述正交变换滤波器进行去噪的结果低于预定值的情况下，在第二步骤中由所述多线性子空间学习滤波器进行去噪。7.如权利要求1~6中任一项所述的图像去噪装置，其特征在于， 所述多线性子空间学习滤波器是基于GND-PCA、GND-1CA、MPCA或MICA的滤波器，所述正交变换滤波器是离散余弦变换、离散小波变换、离散正弦变换、离散傅里叶变换、离散哈特莱变换或沃尔什-阿达玛变换滤波器。8.一种图像去噪装置的图像去噪方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：艾丹妮，三和祐一，王瑾娟，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：日本;JP
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