專利名稱：圖像處理的方法及圖像處理設(shè)備及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，特別涉及一種圖像處理的方法及圖像處理設(shè)備及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
圖像處理(image processing)是采用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)，又稱影像處理。目前的圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過(guò)采樣和數(shù)字化得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該二維數(shù)組的元素稱為像素，灰度值為一整數(shù)，又稱為灰度值。利用計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行處理又稱數(shù)字圖像處理，其發(fā)展歷史并不長(zhǎng)。數(shù)字圖像處理技術(shù)源于20世紀(jì)20年代，當(dāng)時(shí)通過(guò)海底電纜從英國(guó)倫敦到美國(guó)紐約傳輸了一幅照片，采用了數(shù)字壓縮技術(shù)。首先，數(shù)字圖像處理技術(shù)可以幫助人們更客觀、準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)世界，人的視覺(jué)系統(tǒng)可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺(jué)信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識(shí)別上千種顏色，但很多情況下，圖像對(duì)于人眼來(lái)說(shuō)是模糊的甚至是不可見(jiàn)的，通過(guò)圖象增強(qiáng)技術(shù)，可以使模糊甚至不可見(jiàn)的圖像變得清晰明亮。另一方面，通過(guò)數(shù)字圖像處理中的模式識(shí)別技術(shù)，可以將人眼無(wú)法識(shí)別的圖像進(jìn)行分類處理。通過(guò)計(jì)算機(jī)模式識(shí)別技術(shù)可以快速準(zhǔn)確的檢索、匹配和識(shí)別出各種東西。三維塊匹配濾波處理(ImageDenoising With Block-Matching And3DFiltering，簡(jiǎn)稱BM3D)技術(shù)是目前較好的的圖像去噪技術(shù)之一。BM3D技術(shù)主要結(jié)合噪聲圖像的空域中找到與當(dāng)前給定的參考?jí)K某一給定搜索范圍內(nèi)根據(jù)一定的匹配準(zhǔn)則在噪聲圖像中找到最相似的另一原始圖像塊作為與當(dāng)前給定的參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊，然后利用該匹配塊進(jìn)行塊匹配一級(jí)變換域閾值濾波進(jìn)行去噪的得到處理后的圖像。在進(jìn)行本發(fā)明研究過(guò)程中，本發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下的缺陷第一由于BM3D的濾波性能主要取決于每個(gè)參考?jí)K的匹配塊，而傳統(tǒng)的BM3D技術(shù)僅限于將原始噪聲圖像中的原始圖像作為匹配塊，對(duì)于復(fù)雜圖像或者變形嚴(yán)重的圖像，采用傳統(tǒng)的BM3D很難為各參考?jí)K找到理想的匹配塊；第二特別地，對(duì)于受噪聲干擾比較比較嚴(yán)重的情況下(SigmaMO)，數(shù)字圖像的移位以及變形比較嚴(yán)重的狀況，現(xiàn)有技術(shù)的BM3D技術(shù)的去噪效果增強(qiáng)效果不顯著。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例第一目的在于提供一種圖像處理的方法，應(yīng)用該技術(shù)方案有利于提高圖像處理的處理效果，提高增強(qiáng)效果。本發(fā)明實(shí)施例第二目的在于提供一種圖像處理設(shè)備，應(yīng)用該技術(shù)方案有利于提高圖像處理的處理效果，提高增強(qiáng)效果。
本發(fā)明實(shí)施例第三目的在于提供一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，應(yīng)用該技術(shù)方案有利于提高圖像處理的處理效果，提高增強(qiáng)效果。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像處理的方法，包括將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各所述圖像塊分別確定為各參考?jí)K；分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各所述初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，對(duì)各所述原始候選塊，分別在當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組，各所述三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各所述三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各所述三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；對(duì)各所述三維數(shù)組估計(jì)中的各所述匹配塊，如果當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前所述匹配塊為所述變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各所述二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新所述三維數(shù)組估計(jì)，其中各所述二次幾何變換分別為與各所述初次幾何變換相逆的幾何變換；根據(jù)所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述三維數(shù)組估計(jì)中各所述像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。可選地，在步驟得到一次處理圖像之后，還包括根據(jù)所述一次處理圖像以及所述噪聲圖像，獲得二次處理圖像?？蛇x地，根據(jù)所述一次處理圖像以及所述噪聲圖像，獲得二次處理圖像，具體包括確定所述噪聲圖像中的各所述參考?jí)K的坐標(biāo)位置；分別在所述一次處理圖像中，確定各第二參考?jí)K，各所述第二參考?jí)K的坐標(biāo)位置分別與所述噪聲圖像中的各所述參考?jí)K的坐標(biāo)位置相應(yīng)；在所述一次處理圖像中，分別確定各所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二原始候選塊， 對(duì)各所述第二原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述第二原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各第二變換候選塊，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別在當(dāng)前所述第二原始候選塊以及當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述第二變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的第二匹配塊之一;在所述一次處理圖像中，確定各所述第二參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊的坐標(biāo)位置，根據(jù)所述一次處理圖像中各所述第二參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊的坐標(biāo)位置，在所述噪聲圖像中，分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述二次匹配塊，其中，對(duì)各所述參考?jí)K，當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述二次匹配塊的坐標(biāo)位置分別與當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊的坐標(biāo)位置分別相應(yīng)；對(duì)各所述二次匹配塊，分別判定當(dāng)前所述二次匹配塊在所述一次處理圖像中對(duì)應(yīng)的所述第二匹配塊是否為所述 第二變換候選塊，如果是，則對(duì)當(dāng)前所述二次匹配塊進(jìn)行與獲得當(dāng)前所述第二變換候選塊的所述初次幾何變換相同的初次幾何變換，將當(dāng)前所述二次匹配塊更新為當(dāng)前所述初次幾何變換后的圖像塊，否則不更新當(dāng)前所述二次匹配塊；分別確定各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述二次匹配塊形成的第二三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二三維數(shù)組，各所述第二三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述第二三維數(shù)組的各所述二次匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；分別對(duì)各所述第二三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各所述第二三維數(shù)組的各第二三維數(shù)組估計(jì)，各所述第二三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述第二三維數(shù)組估計(jì)的各所述第二匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；對(duì)各所述第二三維數(shù)組估計(jì)中的各所述二次匹配塊，如果當(dāng)前所述第二三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前所述二次匹配塊為經(jīng)過(guò)所述初次幾何變換獲得的圖像塊，則對(duì)當(dāng)前所述二次匹配塊對(duì)應(yīng)的所述數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前所述第二三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前所述二次匹配塊對(duì)應(yīng)的所述數(shù)組元素更新為所述二次幾何變換后的數(shù)組元素，否則不更新所述三維數(shù)組估計(jì)中的所述數(shù)組元素，其中所述二次幾何變換分別為與當(dāng)前所述初次幾何變換相逆的幾何變換；根據(jù)所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述第二三維數(shù)組估計(jì)中各所述像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到二次處理圖像?？蛇x地，將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)參考?jí)K，具體包括以預(yù)定的N*N的大小，以預(yù)定的步長(zhǎng)，在所述噪聲圖像中，將依次取出的各圖像塊，將各所述圖像塊分別作為各所述參考?jí)K，各所述參考?jí)K的大小為N*N,所述N為像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)?？蛇x地，分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，具體是，對(duì)各所述參考?jí)K，分別執(zhí)行確定當(dāng)前所述參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第一鄰域，將所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，其中各所述第二鄰域的圖像大小分別為所述N*N ；和/或，在所述一次處理圖像中，分別確定各所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二原始候選塊，具體是，對(duì)各所述第二參考?jí)K，分別執(zhí)行確定當(dāng)前所述第二參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第三鄰域，將所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，其中各所述第四鄰域的圖像大小分別為所述N*N。
可選地，所述第一鄰域和/或第三鄰域的圖像大小為Ns*Ns ；所述Ns為像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，所述Ns大于所述N。可選地，確定當(dāng)前所述參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第一鄰域，具體是以所述像素點(diǎn)為所述第一鄰域的中心點(diǎn)，確定所述第一鄰域；和/ 或，確定當(dāng)前所述第二參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第三鄰域，具體是以所述像素點(diǎn)為所述第三鄰域的中心點(diǎn)，確定所述第三鄰域?？蛇x地，確定當(dāng)前所述參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第一鄰域，具體是，將所述參考?jí)K的左上角頂點(diǎn)像素點(diǎn)的鄰域，確定為所述第一鄰域；和/ 或，確定當(dāng)前所述第二參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第三鄰域，具體是，將所述第二參考?jí)K的左上角頂點(diǎn)像素點(diǎn)的鄰域，確定為所述第三鄰域?？蛇x地，將所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，具體是，將以所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)為中心點(diǎn)的各所述第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述原始候選塊；和/ 或，將所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二原始候選塊，具體是，將以所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)為中心點(diǎn)的各所述第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二原始候選塊?？蛇x地，將所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，具體是，將以所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)為左上角頂點(diǎn)或者左下角頂點(diǎn)或者右上角頂點(diǎn)或者右下角頂點(diǎn)的所述第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述原始候選塊；和/ 或，將所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二原始候選塊，具體是，將以所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)為左上角頂點(diǎn)或者左下角頂點(diǎn)或者右上角頂點(diǎn)或者右下角頂點(diǎn)的所述第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二原始候選塊?？蛇x地，各所述初次幾何變換包括以下的任一或其中任意兩種或者任意兩種以上的結(jié)合平移、旋轉(zhuǎn)、鏡象變換、轉(zhuǎn)置、放縮。可選地，各所述初次幾何變換具體分別為旋轉(zhuǎn)；對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各所述初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，具體為，對(duì)各所述原始候選塊，分別執(zhí)行將當(dāng)前所述原始候選塊分別旋轉(zhuǎn)預(yù)定不同的角度，將各旋轉(zhuǎn)后獲得的各圖像塊分別確定為各所述變換候選塊；
和/ 或，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各 所述第二原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各第二變換候選塊，具體為對(duì)各所述第二原始候選塊，分別執(zhí)行將當(dāng)前所述第二原始候選塊分別旋轉(zhuǎn)預(yù)定不同的角度，將各旋轉(zhuǎn)后獲得的各圖像塊分別確定為各所述第二變換候選塊?？蛇x地，各所述初次幾何變換具體包括旋轉(zhuǎn)、垂直轉(zhuǎn)置、水平轉(zhuǎn)置、鏡像；對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的變換候選塊，具體為，對(duì)各所述原始候選塊，分別執(zhí)行以下將當(dāng)前所述原始候選塊旋轉(zhuǎn)預(yù)定的角度，分別向左、向右水平轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述原始候選塊，分別向上、向下垂直轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述原始候選塊，分別以所述原始候選塊的兩對(duì)角線為轉(zhuǎn)置軸線，分別轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述原始候選塊，以預(yù)定的軸線為鏡像線，鏡像當(dāng)前所述原始候選塊，將所述旋轉(zhuǎn)后獲得的圖像塊、以及各所述水平轉(zhuǎn)置后獲得的各圖像塊，以及各所述垂直轉(zhuǎn)置后獲得的各圖像塊，以及所述鏡像后的各圖像塊，分別確定為各所述變換候選塊；和/ 或，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二變換候選塊，具體為對(duì)各所述第二原始候選塊，分別執(zhí)行以下將當(dāng)前所述第二原始候選塊分別旋轉(zhuǎn)預(yù)定的角度，分別向左、向右水平轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述第二原始候選塊，分別向上、向下垂直轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述第二原始候選塊，分別以所述原始候選塊的兩對(duì)角線為轉(zhuǎn)置軸線，分別轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述第二原始候選塊，以預(yù)定的軸線為鏡像線，鏡像當(dāng)前所述第二原始候選塊，將所述旋轉(zhuǎn)后獲得的圖像塊、以及各所述水平轉(zhuǎn)置后獲得的各圖像塊，以及各所述垂直轉(zhuǎn)置后獲得的各圖像塊，以及所述鏡像后的各圖像塊，分別確定為各所述第二變換候選塊。可選地，對(duì)各所述原始候選塊，分別在當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一，具體是，對(duì)各所述原始候選塊，分別執(zhí)行以下分別計(jì)算當(dāng)前所述原始候選塊與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的歐氏距離，記為d。，分別計(jì)算當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的各變換候選塊與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的歐氏距離，記第i個(gè)所述變換候選塊與所述參考?jí)K的歐氏距離為Cli，所述i為等于或小于η的任一自然數(shù)，所述η為當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的各所述變換候選塊的個(gè)數(shù)；根據(jù)各所述Cli以及所述Cltl，確定當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述變換候選塊與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度，將其中所述相似度達(dá)到預(yù)定程度的所述圖像塊確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一;和/ 或，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別在當(dāng)前所述第二原始候選塊以及當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述第二變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的第二匹配塊之一，具體是·
對(duì)各所述第二原始候選塊，分別執(zhí)行以下分別計(jì)算當(dāng)前所述第二原始候選塊與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的歐氏距離，記為(V，分別計(jì)算當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的各第二變換候選塊與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的歐氏距離，記第i個(gè)所述第二變換候選塊與所述第二參考?jí)K的歐氏距離為Cli’，所述i為等于或小于η的任一自然數(shù)，所述η為當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的各所述第二變換候選塊的個(gè)數(shù)；根據(jù)各所述d/以及所述(V，確定當(dāng)前所述第二原始候選塊以及當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二變換候選塊與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的相似度，將其中所述相似度達(dá)到預(yù)定程度的所述圖像塊確定為所述第二參考?jí)K的第二匹配塊之一?？蛇x地，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一，具體是令d’ =IninW1, d2, cV..dn},如果所述d’ -do <=Tol,則將所述d’對(duì)應(yīng)的所述變換候選塊確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一，否則將所述原始候選塊確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；和/ 或，將其中與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的第二匹配塊之一，具體是令，d22，，(12/…d2n’}，如果所述(^”-(!士’ <= Ttjl，則將所述d2’對(duì)應(yīng)的所述第二變換候選塊確定為所
述第二參考?jí)K的第二匹配塊之一，否則將所述第二原始候選塊確定為所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；其中，所述Tt5l2為預(yù)定的正數(shù)。可選地，分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組，各所述三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值，具體是，
對(duì)各所述參考?jí)K，分別執(zhí)行根據(jù)當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊與當(dāng)前所述參考?jí)K的歐氏距離由小到大的順序，確定各所述匹配塊在所述三維數(shù)組中的排列順序，按照各所述匹配塊在所述三維數(shù)組中的排列順序，將各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的各灰度值確定為所述三維數(shù)組的數(shù)組元素；和/ 或，分別確定各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述二次匹配塊形成的第二三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二三維數(shù)組，各所述第二三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述第二三維數(shù)組的各所述二次匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值，具體是，對(duì)各所述第二參考?jí)K，分別執(zhí)行根據(jù)當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊與當(dāng)前所述第二參考?jí)K的歐氏距離由小到大的順序，確定各所述第二匹配塊在所述第二三維數(shù)組中的排列順序，按照各所述第二匹配塊在所述第二三維數(shù)組中的排列順序，將各所述第二匹配塊的各像素點(diǎn)的各灰度值確定為所述第二三維數(shù)組的數(shù)組元素?？蛇x地，在所述步驟根據(jù)當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊與當(dāng)前所述參考?jí)K的歐氏距離由小到大的順序，確定各所述匹配塊在所述三維數(shù)組中的排列順序，還包括在當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的所有所述匹配塊中，選取預(yù)定個(gè)數(shù)的所述匹配塊作為形成所述三維數(shù)組的所述匹配塊。和/ 或，在所述步驟根據(jù)當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊與當(dāng)前所述第二參考?jí)K的歐氏距離由小到大的順序，確定各所述第二匹配塊在所述第二三維數(shù)組中的排列順序，還包括在當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的所有所述第二匹配塊中，選取預(yù)定個(gè)數(shù)的所述第二匹配塊作為形成所述三維數(shù)組的所述第二匹配塊?？蛇x地，分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，具體是分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行三維硬閾值濾波；和/ 或，分別對(duì)各所述第二三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，具體是分別對(duì)各所述第二三維數(shù)組進(jìn)行三維硬閾值濾波?？蛇x地，分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行三維硬閾值濾波，包括對(duì)各所述三維數(shù)組分別進(jìn)行三維傅里葉變換，分別得到各三維復(fù)數(shù)數(shù)組；對(duì)各所述三維復(fù)數(shù)數(shù)組中的三維傅里葉變換系數(shù)進(jìn)行硬閾值運(yùn)算將模小于預(yù)定閾值的所述系數(shù)置為0，將模大于或等于預(yù)定閾值的所述系數(shù)不變，得到所述硬閾值運(yùn)算后的各所述三維復(fù)數(shù)數(shù)組；對(duì)所述硬閾值運(yùn)算后的各所述三維復(fù)數(shù)數(shù)組，分別進(jìn)行三維傅里葉逆變換，即得各所述三維數(shù)組估計(jì)；和/ 或，分別對(duì)各所述第二三維數(shù)組進(jìn)行三維硬閾值濾波包括
對(duì)各所述第二三維數(shù)組分別進(jìn)行三維傅里葉變換，分別得到各第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組；對(duì)各所述第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組中的三維傅里葉變換系數(shù)進(jìn)行硬閾值運(yùn)算將模小于預(yù)定閾值的所述系數(shù)置為0，將模大于或等于預(yù)定閾值的所述系數(shù)不變，得到所述硬閾值運(yùn)算后的各所述第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組；
對(duì)所述硬閾值運(yùn)算后的各所述第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組，分別進(jìn)行三維傅里葉逆變換，即得各所述第二三維數(shù)組估計(jì)?？蛇x地，根據(jù)所有參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述三維數(shù)組估計(jì)中各所述灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值；具體是，對(duì)所述噪聲圖像中各所述像素點(diǎn)，分別執(zhí)行以下確定包含當(dāng)前所述像素點(diǎn)的各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組估計(jì)，分別確定當(dāng)前所述像素點(diǎn)分別在各所述三維數(shù)組中對(duì)應(yīng)的各所述灰度值估計(jì)值，對(duì)各所述灰度值估計(jì)值進(jìn)行預(yù)定的加權(quán)平均運(yùn)算獲得的值作為所述噪聲圖像中當(dāng)前所述像素點(diǎn)的灰度值。和/ 或，根據(jù)所述噪聲圖像中，所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述第二三維數(shù)組估計(jì)中各所述灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，具體是對(duì)所述噪聲圖像中各所述像素點(diǎn)，分別執(zhí)行以下確定包含當(dāng)前所述像素點(diǎn)的各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二三維數(shù)組估計(jì)，分別確定當(dāng)前所述像素點(diǎn)分別在各所述第二三維數(shù)組中對(duì)應(yīng)的各所述灰度值估計(jì)值，對(duì)各所述灰度值估計(jì)值進(jìn)行預(yù)定的加權(quán)平均運(yùn)算獲得的值作為所述噪聲圖像中當(dāng)前所述像素點(diǎn)的灰度值。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像處理設(shè)備，包括圖像分解單元，用于將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各所述圖像塊分別確定為各參考?jí)K；原始候選塊確定單元，與所述圖像分解單元連接，用于分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，變換候選塊確定單元，與原始候選塊確定單元連接，用于對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各所述初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，匹配塊確定單元，分別與原始候選塊確定單元以及變換候選塊確定單元連接，用于對(duì)各所述原始候選塊，分別在當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；三維數(shù)組確定單元，與所述匹配塊確定單元連接，分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組，各所述三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；三維濾波單元，與所述三維數(shù)組確定單元連接，用于分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各所述三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各所述三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；幾何逆變換單元，與所述三維濾波單元以及匹配塊確定單元分別連接，用于對(duì)各所述三維數(shù)組估計(jì)中的各所述匹配塊，如果當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前所述匹配塊為所述變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各所述二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新所述三維數(shù)組估計(jì)，其中各所述二次幾何變換分別為:與各所述初次幾何變換相逆的幾何變換；圖像估算單元，與所述幾何逆變換單元以及所述三維濾波單元分別連接，用于根據(jù)所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述三維數(shù)組估計(jì)中各所述像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值， 按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，包括處理器、存儲(chǔ)器以及通信線路，其中所述通信線路連接在所述處理器與所述存儲(chǔ)器之間；其中，所述處理器通過(guò)所述通信線路，調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的代碼，以用于將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各所述圖像塊分別確定為各參考?jí)K；分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各所述初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，對(duì)各所述原始候選塊，分別在當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組，各所述三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各所述三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各所述三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；對(duì)各所述三維數(shù)組估計(jì)中的各所述匹配塊，如果當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前所述匹配塊為所述變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各所述二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新所述三維數(shù)組估計(jì)，其中各所述二次幾何變換分別為與各所述初次幾何變換相逆的幾何變換；根據(jù)所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述三維數(shù)組估計(jì)中各所述像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。由上可見(jiàn)，應(yīng)用本實(shí)施例技術(shù)方案，由于在本實(shí)施例技術(shù)方案尋找某一參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊時(shí)，還在噪聲圖像直接得到的原始候選塊的基礎(chǔ)上，對(duì)原始候選塊進(jìn)行幾何變換，將幾何變換后得到的變換候選塊與原始候選塊一起作為該參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊的候選圖像塊之一，而非僅僅將原始候選塊作為匹配塊，采用本實(shí)施例技術(shù)方案能夠提高各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊的質(zhì)量(與參考?jí)K的相似度)，從而確保在根據(jù)匹配塊而估算計(jì)算噪聲圖像各像素點(diǎn)的像素值而恢復(fù)噪聲圖像時(shí)的圖像恢復(fù)增強(qiáng)性能的優(yōu)良性。另外，如果圖像在傳輸過(guò)程中或者圖像采樣獲取的過(guò)程中在受噪聲干擾比較比較嚴(yán)重的情況下(SigmaMO)發(fā)生數(shù)字圖像的移位以及變形比較嚴(yán)重時(shí)，采用本實(shí)施例技術(shù)方案能有效地在失真度較高的噪聲圖像中招到較優(yōu)的匹配塊，提高去噪效果增強(qiáng)效果。


為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖I為本發(fā)明實(shí)施例I提供的圖像處理的方法流程示意圖； 圖2為本發(fā)明實(shí)施例2提供的圖像處理的方法流程示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例2提供的進(jìn)一步圖像處理的方法流程示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例3提供的圖像處理設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例4提供的圖像處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖6為本發(fā)明實(shí)施例5提供的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖7為實(shí)驗(yàn)室第一原始圖像；圖8為在圖7所示第一原始圖像中加入了 sigma=20的高斯噪聲后獲得的第一噪
聲圖像；圖9為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖8所不第一噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的處理圖像；圖10為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖8所示第一噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的一次處理圖像；圖11為實(shí)驗(yàn)室第二原始圖像；圖12為在圖11所示第二原始圖像中加入了 sigma=20的高斯噪聲后獲得的第二
噪聲圖像；圖13為利用現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的BM3D技術(shù)方案對(duì)圖12所示第二噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的處理圖像；圖14為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖12所示第二噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的一次處理圖像；圖15為實(shí)驗(yàn)室第三原始圖像；圖16為在圖15所示第三原始圖像中加入了 sigma=20的高斯噪聲后獲得的的第
三噪聲圖像；圖17為利用現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的BM3D技術(shù)方案對(duì)圖16所示第三噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的處理圖像；圖18為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖16所示第三噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的一次處理圖像；
圖19為實(shí)驗(yàn)室第四原始圖像；圖20為在圖15所示第四原始圖像中加入了 sigma=20的高斯噪聲后獲得的第四
噪聲圖像；圖21為利用現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的BM3D技術(shù)方案對(duì)圖20所示第四噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的處理圖像；圖22為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖20所示第四噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的一次處理圖像。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。實(shí)施例I :本實(shí)施例提供了一種圖像處理的方法，參見(jiàn)圖I所示，該方法主要包括以下的流程。步驟101 :將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各圖像塊分別作為各參考?jí)K。將原始噪聲圖像記為噪聲圖像Z，將噪聲圖像Z分解成多個(gè)圖像塊，分解得到的各個(gè)圖像塊記為參考?jí)K。在本實(shí)施例中各個(gè)參考?jí)K在該噪聲圖像Z上可以部分重疊，也可以
不相互重疊。在本實(shí)施例中，可以但不限將噪聲圖像Z分解成N*N大小的圖像塊，按照預(yù)定的步長(zhǎng)，設(shè)步長(zhǎng)為Nst印，依次在噪聲圖像中取出每個(gè)圖像塊作為參考?jí)K。其中步長(zhǎng)Nstep可以但不限于為等于或者小于N的自然數(shù)。步驟102 :分別確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊。在本步驟中，可以但不限于按照現(xiàn)有傳統(tǒng)的BM3D技術(shù)確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊，將該傳統(tǒng)的匹配塊記為原始候選塊。在本實(shí)施例中按照現(xiàn)有技術(shù)匹配塊確定方法找到的各圖像塊僅僅作為本實(shí)施例中作為各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的最終匹配塊的候選對(duì)象之一，而非直接作為匹配塊，具體詳細(xì)見(jiàn)后續(xù)步驟分析。在本實(shí)施例中具體確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊的方法可以但不限于按照 以下確定對(duì)每個(gè)參考?jí)K，按照以下流程確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊首先確定該參考?jí)K對(duì)應(yīng)的搜索區(qū)域以該參考?jí)K的左上角坐標(biāo)為中心的Ns*Ns的鄰域(記為第一鄰域)，其中Ns為該搜索區(qū)域的大小，Ns往往選取大于參考?jí)K大小，譬如參考?jí)K大小為5*5時(shí)，選取的搜索區(qū)域大小為28*28 ;然后以該搜索區(qū)域(即第一鄰域)內(nèi)的每個(gè)點(diǎn)為左上角的第二鄰域，形成與參考?jí)K相同大小的圖像塊作為原始候選塊。需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例在確定第一鄰域、第二鄰域時(shí)以該鄰域的基準(zhǔn)像素點(diǎn)為左上角的像素點(diǎn)，但是可以也不限于以該像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)或者右上角或者右下角或者左下角或者其他位置的像素點(diǎn)，只要使該像素點(diǎn)在該鄰域內(nèi)即可。
另外，各參考點(diǎn)、第一鄰域、第二鄰域的圖像大小可以但不限于為長(zhǎng)度以及寬度相同的正方形矩陣，但并不限于此。具體地設(shè)當(dāng)前參考?jí)K大小為5*5的搜索區(qū)域大小為28*28，則分別選取該搜索區(qū)域的28*28=784個(gè)像素點(diǎn)，將每個(gè)像素點(diǎn)為左上角的，得到784個(gè)大小為5*5的原始候選塊。設(shè)當(dāng)前噪聲圖像被分為20個(gè)上述的參考?jí)K，則按照該方法，每個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)784個(gè)原始候選塊。步驟103 :對(duì)各原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的變換候選塊。
對(duì)于噪聲圖像的每個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的每個(gè)原始候選塊，分別按照預(yù)定的各種幾何變換運(yùn)算進(jìn)行該初次幾何變換，將將該原始候選塊分別進(jìn)行各種幾何變換得到的圖像塊確定為該原始候選塊對(duì)應(yīng)的圖像塊。作為本實(shí)施例的另外實(shí)施方式，該初次幾何變換可以但不限于為以下幾何變換的之一，譬如圖像的平移；圖像的鏡像變換；圖像的轉(zhuǎn)置；圖像的旋轉(zhuǎn)、圖像的放縮等等。也可以為上述任意之二的結(jié)合譬如初次幾何變換具體為以下兩種先旋轉(zhuǎn)45度再進(jìn)行水平鏡像變換，以及先旋轉(zhuǎn)45度再進(jìn)行垂直鏡像變換；還可以為上述之三的結(jié)合，譬如初次幾何變換具體為以下兩種先旋轉(zhuǎn)45度再進(jìn)行水平鏡像變換再進(jìn)行圖像的轉(zhuǎn)置，以及先旋轉(zhuǎn)45度再進(jìn)行垂直鏡像變換再進(jìn)行圖像的轉(zhuǎn)置。具體的，圖像平移(Translation)是將圖像中所有的點(diǎn)都按照指定的平移量，進(jìn)行水平、垂直移動(dòng)。圖像的鏡像變換，圖像的鏡像變換分為兩種一種是水平鏡像，另一種是垂直鏡像；圖像的水平鏡像操作是以原圖像的垂直中軸線為中心，將圖像分為左右兩部分進(jìn)行對(duì)稱變換；圖像的垂直鏡像操作是以原圖像的水平中軸線為中心，將圖像分為上下兩部分進(jìn)行對(duì)稱變換。鏡像變換后圖的高和寬都不變。圖像的轉(zhuǎn)置(Transpose)操作是將圖像像素的x坐標(biāo)和y坐標(biāo)互換。該操作將改變圖像的高度和寬度，轉(zhuǎn)置后圖像的高度和寬度將互換。設(shè)被轉(zhuǎn)置的像素點(diǎn)的原始坐標(biāo)為(x0, y0),則其轉(zhuǎn)置后的坐標(biāo)(xl, yl)滿足以下條件xl=y0 ;yl=x0。圖像的旋轉(zhuǎn)，指圖像以預(yù)定的某點(diǎn)為旋轉(zhuǎn)點(diǎn)，旋轉(zhuǎn)，一般以圖像的中心為原點(diǎn)，旋轉(zhuǎn)一定的角度。設(shè)在旋轉(zhuǎn)前某像素點(diǎn)(x0, y0)的坐標(biāo)為x0=y cos(^ ) ；y0=y sin(^ )旋轉(zhuǎn)后X l=y cos(^ - a ) = y cos(^ )cos(a ) + y s i n ( β )sin ( a )=x0cos( a )+yOsin( a )；yl=ysin(^-a) = ysin(^)cos(a)-ycos(^)sin ( a )=-x0sin( a )+yOcos( a )。具體各種圖像的幾何變換計(jì)算方法可以但不限于按照現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行。設(shè)當(dāng)前噪聲圖像被分為20個(gè)上述的參考?jí)K，則應(yīng)用本實(shí)施例技術(shù)方案，每I個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)784個(gè)原始候選塊；設(shè)預(yù)定的初次幾何變換分別為以下七種旋轉(zhuǎn)45°，旋轉(zhuǎn)90°，旋轉(zhuǎn)135°，旋轉(zhuǎn)180°，旋轉(zhuǎn)225°，旋轉(zhuǎn)270°，旋轉(zhuǎn)315°。則對(duì)于噪聲圖像的每I個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的784個(gè)原始候選塊中的任一 I個(gè)原始候選塊，該原始候選塊分別進(jìn)行旋轉(zhuǎn)45°，旋轉(zhuǎn)90°，旋轉(zhuǎn)135°，旋轉(zhuǎn)180°，旋轉(zhuǎn)225°，旋轉(zhuǎn)270°，旋轉(zhuǎn)315°，分別得到旋轉(zhuǎn)后的7個(gè)圖像塊，即該I個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的任I個(gè)原始候選塊對(duì)應(yīng)7個(gè)變換候選塊。對(duì)于20個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的每個(gè)原始候選塊,進(jìn)行上述的幾何變換,20個(gè)參考?jí)K,每I個(gè)參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)784個(gè)原始候選塊，每I個(gè)原始候選塊分別對(duì)應(yīng)7個(gè)變換候選塊。步驟104 :對(duì)各原始候選塊，分別在當(dāng)前原始候選塊以及當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有變換候選塊中，將其中與當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊確定為當(dāng)前參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一。對(duì)于每個(gè)參考?jí)K的每個(gè)原始候選塊，在該原始候選塊與本原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有變換候選塊中選取出一個(gè)與該原始候選塊對(duì)應(yīng)的參考?jí)K相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，將 該圖像塊作為該參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一。設(shè)噪聲圖像具有20個(gè)參考?jí)K，每I個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的784個(gè)原始候選塊中的任一 I個(gè)原始候選塊，任I個(gè)原始候選塊對(duì)應(yīng)7個(gè)變換候選塊，則在每I個(gè)原始候選塊與其對(duì)應(yīng)的7個(gè)變換候選塊形成的總計(jì)8各圖像塊中選取其中與對(duì)應(yīng)的參考?jí)K相似度達(dá)到預(yù)定程度的其中I個(gè)作為匹配塊。應(yīng)用本步驟，分別對(duì)于該20個(gè)參考?jí)K，每I個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)784個(gè)匹配塊。其中在確定各圖像塊與參考?jí)K的相似度時(shí)，可以但不限于通過(guò)比較各圖像塊之間的歐氏距離，選取歐氏距離達(dá)到預(yù)定要求的圖像塊作為匹配塊。在本實(shí)施例中作為從任一原始候選塊與本原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有變換候選口中選取其中之一作為本原始候選塊對(duì)應(yīng)的參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊時(shí)，可以但不限于選取其中與該參考?jí)K相似度最高的圖像塊作為匹配塊，但并不僅限于此。在本實(shí)施例還可以但不限于，在相似度達(dá)到預(yù)定程度的基礎(chǔ)上，優(yōu)先選取原始候選塊作為匹配塊。譬如設(shè)噪聲圖像具有20個(gè)參考?jí)K，每I個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的784個(gè)原始候選塊中的任一 I個(gè)原始候選塊，任I個(gè)原始候選塊對(duì)應(yīng)7個(gè)變換候選塊。則設(shè)任一參考?jí)KImgi,任一參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)的任一原始候選塊Img’ k，任一原始候選塊Img’ k對(duì)應(yīng)的變換候選塊為Img”」。其中i為參考?jí)K的序號(hào)，i的取值范圍為I到20之間的任一自然數(shù)；k為原始候選塊的序號(hào)，k的取值范圍為I到784之間的任一自然數(shù)；j為變換候選塊的序號(hào)，j的取值范圍為I到7之間的任一自然數(shù)。對(duì)任一參考?jí)KImgi的任一原始候選塊Img’ k，在該原始候選塊Img’ k以及7個(gè)變換候選塊 Img'、Img，，2、Img” 3、Img，，4、Img，，5、Img，，6、Img，，7 中分別計(jì)算計(jì)算Img’ k與Imgi的歐式距離，記為d0,計(jì)算Img” I與Imgi的歐式距離，記為dl，計(jì)算Img” 2與Imgi的歐式距離，記為d2，計(jì)算Img” 3與Imgi的歐式距離，記為d3，計(jì)算Img” 4與Imgi的歐式距離，記為d4，計(jì)算Img” 5與Imgi的歐式距離，記為d5,計(jì)算Img” 6與Imgi的歐式距離，記為d6，
計(jì)算Img”7與Imgi的歐式距離，記為d7。使dk=min{dl, d2, d3, d4, d5, d6, d7},比較 dk_d0 的大小，如果(dk_d0) <= Tol,其中Tol為預(yù)定的歐氏距離閾值，則選取Clj所對(duì)應(yīng)的變換候選塊Img”」為參考?jí)KImgi的匹配塊之一；否則選取dO對(duì)應(yīng)的原始候選塊Img’ k為參考?jí)KImgi的匹配塊之一。采用上述方法，為任I個(gè)參考?jí)K找到784匹配塊，分別為20個(gè)參考?jí)K分別找到對(duì)應(yīng)的各匹配塊。采用該技術(shù)方案，只有原始候選塊與參考?jí)K的距離dO比幾何變換后的變換候選塊與參考?jí)K的距離的最小值min{dl，d2，d3，d4，d5，d6，d7}大得比較多時(shí)，才使用幾何變換后的塊，即在滿足一定條件下優(yōu)先選用原始候選塊作為匹配塊，減少后續(xù)運(yùn)算量(譬如與初次幾何變換相逆的二次幾何變換);如果未能滿足該條件則選取變換候選塊為匹配塊。這樣有利于在確保找到的匹配塊與參考?jí)K的相似度的基礎(chǔ)上，減少運(yùn)算量。在計(jì)算任意兩幅圖像的歐氏距離時(shí)，假設(shè)兩圖像塊分別為imgA和imgB，則兩圖像塊中任意兩對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)之間的灰度值之差diff為diff = imgA-imgB ;則該兩圖像塊之間的歐氏距離 EulerDistance 為EulerDistance=sqrt (sum(diff (:). *diff (:)))。步驟105 :分別確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各三維數(shù)組。設(shè)在步驟104中，具有20個(gè)參考?jí)K，分別為任I個(gè)參考?jí)KImgi找到784匹配塊，則每一參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)一個(gè)三維數(shù)組,該三維數(shù)組的元素為本參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)的全部或者部分的匹配塊內(nèi)的各像素點(diǎn)的各灰度值。在本步驟中20個(gè)參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)20個(gè)三維數(shù)組。需要說(shuō)明的是，在本步驟中選取各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的全部匹配塊作為三維數(shù)組的元素，也可以選取本參考?jí)K對(duì)應(yīng)的預(yù)定部分的匹配塊作為三維數(shù)組的元素，譬如先在任I個(gè)參考?jí)KImgi找到784匹配塊中選取其中與該參考?jí)KImgi的歐氏距離最小的Nx個(gè)匹配塊作為組成該三維數(shù)組的元素。另外，在各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組中的數(shù)組元素的排列，可以但不限于按照各匹配塊與當(dāng)前參考?jí)K之間的歐氏距離由小到大排列。步驟106 :分別對(duì)各三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)。對(duì)步驟105中獲得的每個(gè)參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)的匹配塊組成的三維數(shù)組F (i)進(jìn)行預(yù)定的三維濾波運(yùn)算，其中該三維濾波可以為現(xiàn)有技術(shù)中為回復(fù)數(shù)字圖像信息的各種濾波運(yùn)算算法的任一。在本實(shí)施例中提供了一種三維硬閾值濾波的技術(shù)方案，在該技術(shù)方案中，對(duì)任一參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)的匹配塊組成的三維數(shù)組F (i)分別進(jìn)行以下的處理，設(shè)20個(gè)參考?jí)K，則分別對(duì)20個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組分別進(jìn)行以下的處理Stepl :將當(dāng)前參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)的匹配塊組成的三維數(shù)組F (i)進(jìn)行三維傅里葉變換(3_D Discrete Fourier Transform,簡(jiǎn)稱3D-DFT),得到該三維數(shù)組F( i)的三維復(fù)數(shù)數(shù)組F’(i)，得到即實(shí)現(xiàn)了對(duì)這個(gè)三維數(shù)組F (i)中的每個(gè)匹配塊進(jìn)行二維傅里葉變換。St印2 :對(duì)三維復(fù)數(shù)數(shù)組F’(i)中的三維傅里葉變換系數(shù)進(jìn)行硬閾值運(yùn)算，即將模小于預(yù)定閾值的系數(shù)置為0，使模大于或等于預(yù)定閾值的系數(shù)保持不變，將硬閾值運(yùn)算后的系數(shù)更新三維復(fù)數(shù)數(shù)組F’ (i)0
St印3 :對(duì)硬閾值運(yùn)算后的得到的三維復(fù)數(shù)數(shù)組F’(i)，進(jìn)行三維傅里葉逆變換，即得三維數(shù)組估計(jì)F” (i)0此時(shí)在該三維數(shù)組估計(jì)中，其元素分別為形成當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組的各匹配塊的各像素點(diǎn)的各灰度值的估計(jì)值。步驟107 :對(duì)各三維數(shù)組估計(jì)中的各元素匹配塊，執(zhí)行如果當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前匹配塊為變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素分別更新為各二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新該三維數(shù)組估計(jì)中的數(shù)組元素。在本實(shí)施例中，由于各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各三維數(shù)組估計(jì)中的匹配塊可以為直接取自噪聲圖像的原始方向的原始候選塊，也可以為直接取自噪聲圖像的圖像塊進(jìn)行幾何變換后的變換候選塊，故在本實(shí)施例中，在執(zhí)行步驟108根據(jù)各匹配塊而估算對(duì)應(yīng)的參考?jí)K的各 像素點(diǎn)的灰度值之前還執(zhí)行本步驟的處理將各三維數(shù)組估計(jì)中的各數(shù)組元素匹配塊，如果該元素匹配塊為通過(guò)對(duì)原始候選塊進(jìn)行初次幾何變換獲得的變換候選塊的話，則對(duì)該匹配塊進(jìn)行與其對(duì)應(yīng)的初次幾何變換相逆的二次幾何變換，將該匹配塊變換回去。譬如三位數(shù)組估計(jì)中任一元素匹配塊通過(guò)原始候選塊進(jìn)行順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度之后獲得的變換候選塊，則對(duì)三維數(shù)組估計(jì)中的該元素進(jìn)行二次幾何變換逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度,將該匹配塊被幾何變換回原來(lái)的方向，然后將當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為二次幾何變換后的數(shù)組。如果各三維數(shù)組估計(jì)中的各數(shù)組元素匹配塊為原始候選塊，則無(wú)需更新該原始候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素。在對(duì)各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組中元素匹配塊為變換匹配塊，分別進(jìn)行上述的二次幾何變換，并且數(shù)組元素更新后，得到更新后的三維數(shù)組估計(jì)。在本步驟中分別得到所有參考?jí)K中每個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的的三維數(shù)組估計(jì)的更新(如果其中包含的元素匹配塊為變換候選塊的話)。步驟108 :根據(jù)所有參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有三維數(shù)組估計(jì)中各灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。在本步驟中根據(jù)各參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各匹配塊組成的三維數(shù)組估計(jì)，計(jì)算噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值。具體是，確定當(dāng)前要計(jì)算的像素點(diǎn)所在的各參考?jí)K，根據(jù)其所在的各參考?jí)K中各匹配塊中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的灰度值的估算值而計(jì)算當(dāng)前要計(jì)算的像素點(diǎn)的灰度值。如果當(dāng)前噪聲圖像有n*n個(gè)像素點(diǎn)，則對(duì)于每一個(gè)像素點(diǎn)均采用上述技術(shù)方案得到每像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值，形成新的圖像，即經(jīng)過(guò)本實(shí)施例一次處理圖像。如果某一像素點(diǎn)被分到多個(gè)參考?jí)K中時(shí)，則根據(jù)各參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有匹配塊組成的三維數(shù)組估計(jì)中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的灰度值，可以但不限于通過(guò)加權(quán)平均計(jì)算而確定該像素點(diǎn)的灰度值。設(shè)某一像素點(diǎn)A (X，y)被分在兩個(gè)參考?jí)K中，每一個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)由8個(gè)匹配塊對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組，則根據(jù)該像素點(diǎn)A (X，y)的坐標(biāo)確定該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的各匹配塊中相應(yīng)點(diǎn)的灰度值估計(jì)。譬如，像素點(diǎn)A (X，y)在第一參考?jí)K對(duì)應(yīng)的八個(gè)匹配塊相應(yīng)點(diǎn)的像素值估計(jì)分別為Al、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8，其對(duì)應(yīng)的權(quán)值預(yù)定為0.6，該權(quán)值的預(yù)定可以由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)預(yù)先定義也可以由用戶根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值預(yù)先定義。像素點(diǎn)A (x，y)在第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的八個(gè)匹配塊相應(yīng)點(diǎn)的像素值估計(jì)分別為B1、B 2、B 3、B 4、B 5、B 6、B 7、B 8，其對(duì)應(yīng)的權(quán)值預(yù)定為O. 4。則像素點(diǎn)A (X，y)的灰度值x可以根據(jù)以下函數(shù)式計(jì)算確定X=Sum (A1+A2+A3+A4+A5+A6+A7+A8)/8*0. 6+sum (B1+A2+B3+B4+B5+B6+B7+B8)/8*0.4。對(duì)所有的像素點(diǎn)分別進(jìn)行與上同理的處理記得到各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。
需要說(shuō)明的是，在本實(shí)施例中，利用各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各匹配塊的各像素的灰度值的估計(jì)值而參考?jí)K中各像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行估計(jì)計(jì)算可以采用上述提供的加權(quán)平均算法， 但也可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的其他算法，在此不做贅述。由上可見(jiàn)，應(yīng)用本實(shí)施例技術(shù)方案，由于在本實(shí)施例技術(shù)方案尋找某一參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊時(shí)，還在噪聲圖像直接得到的原始候選塊的基礎(chǔ)上，對(duì)原始候選塊進(jìn)行幾何變換，將幾何變換后得到的變換候選塊與原始候選塊一起作為該參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊的候選圖像塊之一，而非僅僅將原始候選塊作為匹配塊，采用本實(shí)施例技術(shù)方案能夠提高各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊的質(zhì)量(與參考?jí)K的相似度)，從而確保在根據(jù)匹配塊而估算計(jì)算噪聲圖像各像素點(diǎn)的像素值而恢復(fù)噪聲圖像時(shí)的圖像恢復(fù)增強(qiáng)性能的優(yōu)良性。另外，如果圖像在傳輸過(guò)程中或者圖像采樣獲取的過(guò)程中在受噪聲干擾比較比較嚴(yán)重的情況下(SigmaMO)發(fā)生數(shù)字圖像的移位以及變形比較嚴(yán)重時(shí)，采用本實(shí)施例技術(shù)方案能有效地在失真度較高的噪聲圖像中招到較優(yōu)的匹配塊，提高去噪效果增強(qiáng)效果。實(shí)施例2 本實(shí)施例提供了另一圖像處理的方法，，參見(jiàn)圖2所示，該方法與實(shí)施例提供的技術(shù)方案所不同之處主要在于，本實(shí)施例方法主要在實(shí)施例I中的步驟108后，還進(jìn)一步包括步驟201 :根據(jù)一次處理圖像以及噪聲圖像，進(jìn)一步獲得二次處理圖像。在該步驟中進(jìn)一步利用一次處理圖像進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)噪聲圖像的增強(qiáng)，提高對(duì)噪聲圖像的增強(qiáng)還原效果。采用該進(jìn)一步的處理，有利于進(jìn)一步提高圖像增強(qiáng)還原效果。具體步驟201的處理流程分解可以進(jìn)一步參考圖3，參見(jiàn)圖3所示，在步驟108后，進(jìn)一步包括以下的流程步驟301 :確定噪聲圖像中的各參考?jí)K的各坐標(biāo)位置。其中各參考?jí)K分別為在實(shí)施例I中步驟101分解獲得的各參考?jí)K。步驟302 :根據(jù)噪聲圖像中的各參考?jí)K的坐標(biāo)，在一次處理圖像中確定各第二參考?jí)K。本步驟中在一次處理圖像中確定的各第二參考?jí)K的坐標(biāo)位置分別與噪聲圖像中的各參考?jí)K的各坐標(biāo)位置一致。步驟303 :在一次處理圖像中，分別確定各第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二原始候選塊。本步驟具體處理流程可以但不限于與實(shí)施例I中步驟102同理。譬如但不限于對(duì)每個(gè)第二參考?jí)K，按照以下流程確定各第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二原始候選塊首先確定該第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的搜索區(qū)域以該第二參考?jí)K的左上角坐標(biāo)為中心的Ns*Ns的鄰域(記為第三鄰域)，其中Ns為該搜索區(qū)域的大小，Ns往往選取大于參考?jí)K大小，譬如參考?jí)K大小為5*5時(shí)，選取的搜索區(qū)域大小為28*28 ;然后以該搜索區(qū)域(即第三鄰域)內(nèi)的每個(gè)點(diǎn)為左上角的鄰域(記為第四鄰域)，形成與第二參考?jí)K相同大小的圖像塊(即第四鄰域)作為第二原始候選塊。需要說(shuō)明的是，本實(shí)施例在確定第三鄰域、第四鄰域時(shí)以該鄰域的基準(zhǔn)像素點(diǎn)為左上角的像素點(diǎn)，但是可以也不限于以該像素點(diǎn)為中心像素點(diǎn)或者右上角或者右下角或者左下角或者其他位置的像素點(diǎn)，只要使該像素點(diǎn)在該鄰域內(nèi)即可。具體地設(shè)當(dāng)前第二參考?jí)K大小為5*5的搜索區(qū)域大小為28*28，則分別選取該搜索區(qū)域的28*28=784個(gè)像素點(diǎn),將每個(gè)像素點(diǎn)為左上角的,得到784個(gè)大小為5*5的第二原始候選塊?！ぴO(shè)當(dāng)前一次處理圖像被分為20個(gè)上述的參考?jí)K，則按照該方法，每個(gè)第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)784個(gè)第二原始候選塊。步驟304 :對(duì)各第二原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二變換候選塊。本步驟具體處理流程可以但不限于與實(shí)施例I中步驟103同理。步驟305 :對(duì)各第二原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二變換候選塊之一。本步驟具體處理流程可以但不限于與實(shí)施例I中步驟104同理。譬如但不限于為通過(guò)與第二參考?jí)K之間的歐氏距離而確定各第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二匹配塊，具體是，在一次處理圖像中，對(duì)各第二原始候選塊，分別執(zhí)行以下分別計(jì)算當(dāng)前第二原始候選塊與當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二參考?jí)K的歐氏距離，記為d20，,分別計(jì)算當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的各第二變換候選塊與當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二參考?jí)K的歐氏距離，設(shè)第i個(gè)所述第二變換候選塊與所述第二參考?jí)K的歐氏距離為(12/, i為等于或小于η的任一自然數(shù)，η為當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的各第二變換候選塊的個(gè)數(shù)；根據(jù)各(12/以及(!％’，確定當(dāng)前第二原始候選塊以及當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二變換候選塊與當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二參考?jí)K的相似度，將其中相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊確定為第二參考?jí)K的第二匹配塊之一。在本實(shí)施例中作為從任一原始候選塊與本原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有變換候選口中選取其中之一作為本原始候選塊對(duì)應(yīng)的參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊時(shí)，可以但不限于選取其中與該參考?jí)K相似度最高的圖像塊作為匹配塊，但并不僅限于此。在本實(shí)施例還可以但不限于，在相似度達(dá)到預(yù)定程度的基礎(chǔ)上，優(yōu)先選取原始候選塊作為匹配塊。譬如設(shè)一次處理圖像具有20個(gè)第二參考?jí)K，每I個(gè)第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的784個(gè)第二原始候選塊中的任一 I個(gè)第二原始候選塊，任I個(gè)第二原始候選塊對(duì)應(yīng)7個(gè)第二變換候選塊。則設(shè)任一第二參考?jí)KImgZi，任一參考?jí)KImgZi對(duì)應(yīng)的任一原始候選塊Img2’k，任一原始候選塊Img2’ k對(duì)應(yīng)的變換候選塊為Img2”j。其中i為第二參考?jí)K的序號(hào)，i的取值范圍為I到20之間的任一自然數(shù)；k為第二原始候選塊的序號(hào)，k的取值范圍為I到784之間的任一自然數(shù)為第二變換候選塊的序號(hào)，j的取值范圍為I到7之間的任一自然數(shù)。對(duì)任一參考?jí)KImgZi的任一原始候選塊Img2’k,在該原始候選塊Img2’k以及7個(gè)變換候選塊 Img〗'、Img2，，2、Img2，，3、Img2，4、Img2，，5、Img2，，6、Img2，，7 中分別計(jì)算計(jì)算Img2’ k與In^i的歐式距離，記為d02，計(jì)算Img〗' 與In^i的歐式距離，記為dl2，計(jì)算Img2”2與ImgZi的歐式距離，記為d22，計(jì)算Img2” 3與In^i的歐式距離，記為d32，計(jì)算Img2”4與ImgZi的歐式距離，記為d42， 計(jì)算Img2”5與ImgZi的歐式距離，記為d52，計(jì)算Img2”6與In^i的歐式距離，記為d62，計(jì)算Img2”7與ImgZi的歐式距離，記為d72。使dk2=min{dl2,d22,d32,d42,d52,d62,d72}，比較 dk2_d02 的大小,如果(dk2-dQ2) < =Tol2，其中Tol2為預(yù)定的歐氏距離閾值，其可以但不限于與Tol相等，則選取C^2所對(duì)應(yīng)的第二變換候選塊Ιπ^2'_為第二參考?jí)KImgZi的第二匹配塊之一；否則選取d02對(duì)應(yīng)的第二原始候選塊Img2’ k為第二參考?jí)KImgZi的第二匹配塊之一。采用上述方法，為任I個(gè)第二參考?jí)K找到784個(gè)第二匹配塊，分別為20個(gè)第二參考?jí)K分別找到對(duì)應(yīng)的各第二匹配塊。采用該技術(shù)方案，只有第二原始候選塊與第二參考?jí)K的距離dO比幾何變換后的第二變換候選塊與第二參考?jí)K的距離的最小值min{dl，d2，d3，d4，d5，d6，d7}大得比較多時(shí)，才使用幾何變換后的塊，即在滿足一定條件下優(yōu)先選用第二原始候選塊作為第二匹配塊，減少后續(xù)運(yùn)算量(譬如與初次幾何變換相逆的二次幾何變換)；如果未能滿足該條件則選取第二變換候選塊為第二匹配塊。這樣有利于在確保找到的第二匹配塊與第二參考?jí)K的相似度的基礎(chǔ)上，減少運(yùn)算量。步驟306 :對(duì)各第二原始候選塊，分別在當(dāng)前第二原始候選塊以及當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有第二變換候選塊中，將其中與當(dāng)前第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊確定為第二參考?jí)K的第二匹配塊之一。本步驟具體處理流程可以但不限于與實(shí)施例I中步驟105同理。步驟307 :確定在一次處理圖像中的各第二參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各第二匹配塊的坐標(biāo)位置。如果在步驟306中共計(jì)得到20個(gè)參考?jí)K，則分別確定在一次處理圖像中各參考?jí)K的坐標(biāo)位置。步驟308 :在噪聲圖像中，分別確定步驟301中各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各二次匹配塊。在本實(shí)施例本步驟中具體是在步驟307在一次處理圖像中確定與噪聲圖像的參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二參考?jí)K的所有第二匹配塊后，利用一次圖像中的各第二參考?jí)K的所有第二匹配塊，分別在噪聲圖像中確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的二次匹配塊，具體確定方案如下對(duì)各參考?jí)K，使本參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各二次匹配塊的坐標(biāo)分別與當(dāng)前本參考?jí)K在二次處理圖像中對(duì)應(yīng)的第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二匹配塊的坐標(biāo)位置分別一致。設(shè)噪聲圖像中參考?jí)K為20個(gè)，在一次處理圖像中第二參考?jí)K為20個(gè)，每I第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊分別178個(gè)，則在本實(shí)施例中分別在噪聲圖像中，為該20個(gè)參考?jí)K分別確定二次匹配塊，每參考?jí)K對(duì)應(yīng)的二次匹配塊的個(gè)數(shù)為178個(gè)。至此，在噪聲圖像中確定了各參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的匹配塊。步驟309 :對(duì)各二次匹配塊，分別判定當(dāng)前二次匹配塊在一次處理圖像中對(duì)應(yīng)的第二匹配塊是否為第二變換候選塊，如果是，則對(duì)當(dāng)前二次匹配塊進(jìn)行與獲得當(dāng)前第二變換候選塊的初次幾何變換相同的初次幾何變換，將當(dāng)前的二次匹配塊更新為當(dāng)前初次幾何變換后的圖像塊；否則不更新當(dāng)前二次匹配塊。在步驟308后，進(jìn)一步對(duì)各二次匹配塊，判定本二次匹配塊在一次處理圖像中對(duì)應(yīng)的第二匹配塊是否為由第一原始候選塊進(jìn)行了步驟305所述的初次幾何變換后獲得圖像塊，如果是，則對(duì)該二次匹配塊進(jìn)行與本二次匹配塊在一次處理圖像中在步驟305進(jìn)行的初次幾何變換相同的幾何變換，仍然記為初次幾何變換，將初級(jí)幾何變換后形成的圖像塊替換原二次匹配塊成為最終的二次匹配塊之一；如果否，則無(wú)需對(duì)該二次匹配快進(jìn)行上述的幾何變換處理。 步驟310 :分別確定噪聲圖像中各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各匹配塊形成的第二三維數(shù)組，得到各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二三維數(shù)組。各第二三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前第二三維數(shù)組的各二次匹配塊中的各像素點(diǎn)的各灰度值。設(shè)在步驟201中，具有20個(gè)參考?jí)K，分別為任I個(gè)參考?jí)KImgi找到784 二次匹配塊，則每一參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)一個(gè)第二三維數(shù)組,該第二三維數(shù)組的元素為本參考?jí)KImgJf應(yīng)的全部或者部分的二次匹配塊內(nèi)的各像素點(diǎn)的各灰度值。在本步驟中20個(gè)參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)20個(gè)第二三維數(shù)組。需要說(shuō)明的是，在本步驟中選取各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的全部二次匹配塊作為第二三維數(shù)組的元素，也可以選取本參考?jí)K對(duì)應(yīng)的預(yù)定部分的二次匹配塊作為三維數(shù)組的元素，譬如先在任I個(gè)參考?jí)KImgi找到784 二次匹配塊中選取其中與該參考?jí)KImgi的歐氏距離最小的Nx個(gè)二次匹配塊作為組成該三維數(shù)組的元素。另外，在各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的第二三維數(shù)組中的數(shù)組元素的排列，可以但不限于按照各二次匹配塊與當(dāng)前參考?jí)K之間的歐氏距離由小到大排列。本步驟的具體處理流程可以但不限于與實(shí)施例I中步驟105同理。步驟311 :分別對(duì)各三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)。此時(shí)，在該第二三位數(shù)組估計(jì)中，第二三位數(shù)組的元素分別為形成當(dāng)前第二三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的第二三維數(shù)組的各二次匹配塊的各像素點(diǎn)的各灰度值的估計(jì)值。其中該三維濾波可以但不限于為三維硬閾值濾波，可以但不限于如下在該技術(shù)方案中，對(duì)任一參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)的匹配塊組成的三維數(shù)組F (i )分別進(jìn)行以下的處理，設(shè)20個(gè)參考?jí)K，則分別對(duì)20個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組分別進(jìn)行以下的處理Stepl :將當(dāng)前參考?jí)KImgi對(duì)應(yīng)的復(fù)數(shù)個(gè)二次匹配塊組成的三維數(shù)組F2 (i)進(jìn)行三維傅里葉變換(3_D Discrete Fourier Transform,簡(jiǎn)稱3D-DFT),得到該第二三維數(shù)組F
(i)的第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組F2’(i)，得到即實(shí)現(xiàn)了對(duì)這個(gè)三維數(shù)組F2 (i)中的每個(gè)二次匹配塊進(jìn)行二維傅里葉變換。
Step2 :對(duì)第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組F2’( i )中的三維傅里葉變換系數(shù)進(jìn)行硬閾值運(yùn)算，即將模小于預(yù)定閾值的系數(shù)置為0，使模大于或等于預(yù)定閾值的系數(shù)保持不變，將硬閾值運(yùn)算后的系數(shù)更新第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組F2’ (i)0St印3 :對(duì)硬閾值運(yùn)算后的得到的第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組F2’(i)，進(jìn)行三維傅里葉逆變換，即得三維數(shù)組估計(jì)F2” (i)0本步驟具體處理流程可以但不限于與實(shí)施例I中步驟106同理。步驟312 :對(duì)各第二三維數(shù)組估計(jì)中的各元素二次匹配塊，分別執(zhí)行如果當(dāng)前第二三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前二次匹配塊為經(jīng)過(guò)步驟309中初次幾何變換獲得的圖像塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前二次匹配塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行與步驟309中的初次幾何變換相逆的二次幾何變換，將當(dāng)前第二三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前二次匹配塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為當(dāng)前二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新該第二三維數(shù)組中的數(shù)組元素。本步驟的具體處理流程可以但不限于與實(shí)施例I中步驟107基本同理。在本步驟中分別得到噪聲圖像中所有參考?jí)K中，每個(gè)參考?jí)K對(duì)應(yīng)的的第二三維數(shù)組估計(jì)的更新(如果其中包含的元素二次匹配塊為經(jīng)過(guò)初次幾何變換獲得的圖像塊的話，則存在更新)。步驟313 :根據(jù)所有參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有第二三維數(shù)組估計(jì)中各灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到二次處理圖像。本步驟的具體處理流程可以但不限于與實(shí)施例I中的步驟107同理。根據(jù)所述噪聲圖像中，所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述第二三維數(shù)組估計(jì)中各所述灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到二次處理圖像。由上可見(jiàn)，在本實(shí)施例中進(jìn)一步利用實(shí)施例I中的得到的增強(qiáng)還原性比噪聲圖像優(yōu)的一次處理圖像，通過(guò)在一次處理圖像中找到與噪聲圖像中各參考?jí)K相應(yīng)的各第二參考?jí)K相對(duì)的各第二匹配塊，其中在一次處理圖像中找各第二匹配塊過(guò)程中仍然搜索了幾何變換后的圖像塊確保找到質(zhì)量較高相似度較好的匹配塊，然后再利用一次處理圖像與噪聲圖像的對(duì)應(yīng)性關(guān)系，直接在噪聲圖像中找到各二次匹配塊，最后根據(jù)各二次匹配塊的各像素點(diǎn)的像素值的估計(jì)而對(duì)噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行再估算，即對(duì)噪聲圖像進(jìn)行二次增強(qiáng)還原，采用該技術(shù)方案能進(jìn)一步提高對(duì)噪聲圖像的還原效果。實(shí)施例3:參見(jiàn)圖4所示，本實(shí)施例提供了一種圖像處理的設(shè)備，其主要包括圖像分解單元401、原始候選塊確定單元402、變換候選塊確定單元403、匹配塊確定單元404、三維數(shù)組確定單元405、三維濾波單元406、幾何逆變換單元407、圖像估算單元408。其中各部分的連接關(guān)系以及工作原理如下。圖像分解單元401，用于將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各圖像塊分別確定為各參考?jí)K；原始候選塊確定單元402，與圖像分解單元401連接，用于分別確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊；變換候選塊確定單元403，與原始候選塊確定單元402連接，用于對(duì)各原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊；匹配塊確定單元404，分別與原始候選塊確定單元402以及變換候選塊確定單元403連接，用于對(duì)各原始候選塊，分別在當(dāng)前原始候選塊以及當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有變換候選塊中，將其中與當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；三維數(shù)組確定單元405，與匹配塊確定單元404連接，分別確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各三維數(shù)組，各三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前三維數(shù)組的各匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；三維濾波單元406，與三維數(shù)組確定單元405連接，用于分別對(duì)各三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組的各匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；
幾何逆變換單元407，與三維濾波單元406以及匹配塊確定單元404分別連接，用于對(duì)各三維數(shù)組估計(jì)中的各匹配塊，如果當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前匹配塊為變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新三維數(shù)組估計(jì)，其中各二次幾何變換分別為與各初次幾何變換相逆的幾何變換；圖像估算單元408，與幾何逆變換單元407以及三維濾波單元406分別連接，用于根據(jù)所有參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有三維數(shù)組估計(jì)中各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。其中進(jìn)一步的工作原理以及圖像處理流程可以但不限于參見(jiàn)實(shí)施例1、2中的詳細(xì)描述。實(shí)施例4 參見(jiàn)圖5所示，本實(shí)施例提供了一種圖像處理系統(tǒng)，其主要包括圖像分解器501、原始候選塊確定器502、變換候選塊確定器503、匹配塊確定器504、三維數(shù)組確定器505、三維濾波器506、幾何逆變換器507、圖像估算器508。其中各部分的連接關(guān)系以及工作原理如下。圖像分解器501，用于將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各圖像塊分別確定為各參考?jí)K；原始候選塊確定器502，與圖像分解器501連接，用于分別確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊；變換候選塊確定器503,與原始候選塊確定器502連接,用于對(duì)各原始候選塊,分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊；匹配塊確定器504，分別與原始候選塊確定器502以及變換候選塊確定器503連接，用于對(duì)各原始候選塊，分別在當(dāng)前原始候選塊以及當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有變換候選塊中，將其中與當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；三維數(shù)組確定器505，與匹配塊確定器504連接，分別確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各三維數(shù)組，各三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前三維數(shù)組的各匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；三維濾波器506，與三維數(shù)組確定器505連接，用于分別對(duì)各三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組的各匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；幾何逆變換器507，與三維濾波器506以及匹配塊確定器504分別連接，用于對(duì)各三維數(shù)組估計(jì)中的各匹配塊，如果當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前匹配塊為變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新三維數(shù)組估計(jì)，其中各二次幾何變換分別為與各初次幾何變換相逆的幾何變換；圖像估算器508，與幾何逆變換器507以及三維濾波器506分別連接，用于根據(jù)所 有參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有三維數(shù)組估計(jì)中各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。其中進(jìn)一步的工作原理以及圖像處理流程可以但不限于參見(jiàn)實(shí)施例1、2中的詳細(xì)描述。實(shí)施例5 參見(jiàn)圖6所示，本實(shí)施例提供的一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其主要包括處理器601、存儲(chǔ)器602以及通信線路603。其中通信線路603連接在處理器601與存儲(chǔ)器602之間；其中處理器601通過(guò)通信線路603，調(diào)用存儲(chǔ)器602中存儲(chǔ)的代碼，以用于以下的圖像處理流程將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各圖像塊分別確定為各參考?jí)K；分別確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，對(duì)各原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，對(duì)各原始候選塊，分別在當(dāng)前原始候選塊以及當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有變換候選塊中，將其中與當(dāng)前原始候選塊對(duì)應(yīng)的參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；分別確定各參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各三維數(shù)組，各三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前三維數(shù)組的各匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；分別對(duì)各三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的三維數(shù)組的各匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；對(duì)各三維數(shù)組估計(jì)中的各匹配塊，如果當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前匹配塊為變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新三維數(shù)組估計(jì)，其中各二次幾何變換分別為與各初次幾何變換相逆的幾何變換；根據(jù)所有參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有三維數(shù)組估計(jì)中各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像，即噪聲圖像增強(qiáng)還原后的圖像。處理器601調(diào)用存儲(chǔ)器602的預(yù)存程序?qū)υ肼晥D像進(jìn)行進(jìn)一步的處理可以但不限于進(jìn)一步參見(jiàn)實(shí)施例1、2中的相應(yīng)描述。試驗(yàn)結(jié)果分析:為了進(jìn)一步說(shuō)明本實(shí)施例技術(shù)方案的有益效果，分別利用實(shí)施例1、2的處理流程分別對(duì)各種噪聲圖像進(jìn)行了處理，具體參見(jiàn)說(shuō)明書附圖中的以下所示，其中，第一效果比對(duì)參考，詳細(xì)見(jiàn)圖7-10。圖7為實(shí)驗(yàn)室第一原始圖像；圖8為在圖7所示第一原始圖像中加入了 sigma=20的高斯噪聲后獲得的第一噪
聲圖像；圖9為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖8所示第一噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的處理圖像；圖10為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖8所示第一噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的一次處理圖像；第二效果比對(duì)參考，詳細(xì)見(jiàn)圖11-14。圖11為實(shí)驗(yàn)室第二原始圖像；圖12為在圖11所示第二原始圖像中加入了 sigma=20的高斯噪聲后獲得的第二
噪聲圖像；圖13為利用現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的BM3D技術(shù)方案對(duì)圖12所示第二噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的處理圖像；圖14為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖12所示第二噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的一次處理圖像；第三效果比對(duì)參考，詳細(xì)見(jiàn)圖15-18。圖15為實(shí)驗(yàn)室第三原始圖像；圖16為在圖15所示第三原始圖像中加入了 sigma=20的高斯噪聲后獲得的的第
三噪聲圖像；圖17為利用現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的BM3D技術(shù)方案對(duì)圖16所示第三噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的處理圖像；圖18為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖16所不第三噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的一次處理圖像；第四效果比對(duì)參考，詳細(xì)見(jiàn)圖19-22。圖19為實(shí)驗(yàn)室第四原始圖像；圖20為在圖15所示第四原始圖像中加入了 sigma=20的高斯噪聲后獲得的第四
噪聲圖像；圖21為利用現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的BM3D技術(shù)方案對(duì)圖20所示第四噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的處理圖像；圖22為利用實(shí)施例I技術(shù)方案對(duì)圖20所示第四噪聲圖像進(jìn)行處理后得到的一次處理圖像。分別對(duì)圖9、13、17、21以及圖10、14、18、22的圖像的峰值信噪比(？的讓Signal toNoise Ratio,簡(jiǎn)稱PSNR)進(jìn)行計(jì)算,得到表一所示的數(shù)據(jù)表一各處理后的圖像的PSNR對(duì)比表格
權(quán)利要求
1.一種圖像處理的方法，其特征在于，包括將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各所述圖像塊分別確定為各參考?jí)K；分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各所述初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，對(duì)各所述原始候選塊，分別在當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組，各所述三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各所述三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各所述三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；對(duì)各所述三維數(shù)組估計(jì)中的各所述匹配塊，如果當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前所述匹配塊為所述變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各所述二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新所述三維數(shù)組估計(jì)，其中各所述二次幾何變換分別為與各所述初次幾何變換相逆的幾何變換；根據(jù)所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述三維數(shù)組估計(jì)中各所述像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的圖像處理的方法，其特征在于，在步驟得到一次處理圖像之后，還包括根據(jù)所述一次處理圖像以及所述噪聲圖像，獲得二次處理圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像處理的方法，其特征在于，根據(jù)所述一次處理圖像以及所述噪聲圖像，獲得二次處理圖像，具體包括確定所述噪聲圖像中的各所述參考?jí)K的坐標(biāo)位置；分別在所述一次處理圖像中，確定各第二參考?jí)K，各所述第二參考?jí)K的坐標(biāo)位置分別與所述噪聲圖像中的各所述參考?jí)K的坐標(biāo)位置相應(yīng)；在所述一次處理圖像中，分別確定各所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二原始候選塊，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述第二原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各第二變換候選塊，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別在當(dāng)前所述第二原始候選塊以及當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述第二變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的第二匹配塊之在所述一次處理圖像中，確定各所述第二參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊的坐標(biāo)位置，根據(jù)所述一次處理圖像中各所述第二參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊的坐標(biāo)位置，在所述噪聲圖像中，分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述二次匹配塊，其中，對(duì)各所述參考?jí)K，當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述二次匹配塊的坐標(biāo)位置分別與當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊的坐標(biāo)位置分別相應(yīng)；對(duì)各所述二次匹配塊，分別判定當(dāng)前所述二次匹配塊在所述一次處理圖像中對(duì)應(yīng)的所述第二匹配塊是否為所述第二變換候選塊，如果是，則對(duì)當(dāng)前所述二次匹配塊進(jìn)行與獲得當(dāng)前所述第二變換候選塊的所述初次幾何變換相同的初次幾何變換，將當(dāng)前所述二次匹配塊更新為當(dāng)前所述初次幾何變換后的圖像塊，否則不更新當(dāng)前所述二次匹配塊；分別確定各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述二次匹配塊形成的第二三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二三維數(shù)組，各所述第二三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述第二三維數(shù)組的各所述二次匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；分別對(duì)各所述第二三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各所述第二三維數(shù)組的各第二三維數(shù)組估計(jì)，各所述第二三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述第二三維數(shù)組估計(jì)的各所述第二匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；對(duì)各所述第二三維數(shù)組估計(jì)中的各所述二次匹配塊，如果當(dāng)前所述第二三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前所述二次匹配塊為經(jīng)過(guò)所述初次幾何變換獲得的圖像塊，則對(duì)當(dāng)前所述二次匹配塊對(duì)應(yīng)的所述數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前所述第二三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前所述二次匹配塊對(duì)應(yīng)的所述數(shù)組元素更新為所述二次幾何變換后的數(shù)組元素，否則不更新所述三維數(shù)組估計(jì)中的所述數(shù)組元素，其中所述二次幾何變換分別為與當(dāng)前所述初次幾何變換相逆的幾何變換；根據(jù)所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述第二三維數(shù)組估計(jì)中各所述像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到二次處理圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的圖像處理的方法，其特征在于，將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)參考?jí)K，具體包括以預(yù)定的N*N的大小，以預(yù)定的步長(zhǎng)，在所述噪聲圖像中，將依次取出的各圖像塊，將各所述圖像塊分別作為各所述參考?jí)K，各所述參考?jí)K的大小為N*N,所述N為像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的圖像處理的方法，其特征在于，分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，具體是，對(duì)各所述參考?jí)K，分別執(zhí)行確定當(dāng)前所述參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第一鄰域，將所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，其中各所述第二鄰域的圖像大小分別為所述N*N ；和/或，在所述一次處理圖像中，分別確定各所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各第二原始候選塊，具體是，對(duì)各所述第二參考?jí)K，分別執(zhí)行確定當(dāng)前所述第二參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第三鄰域，將所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，其中各所述第四鄰域的圖像大小分別為所述N*N。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理的方法，其特征在于，所述第一鄰域和/或第三鄰域的圖像大小為Ns*Ns ；所述Ns為像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，所述Ns大于所述N。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理的方法，其特征在于，確定當(dāng)前所述參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第一鄰域，具體是以所述像素點(diǎn)為所述第一鄰域的中心點(diǎn)，確定所述第一鄰域；和/或，確定當(dāng)前所述第二參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第三鄰域，具體是以所述像素點(diǎn)為所述第三鄰域的中心點(diǎn)，確定所述第三鄰域。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理的方法，其特征在于，確定當(dāng)前所述參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第一鄰域，具體是，將所述參考?jí)K的左上角頂點(diǎn)像素點(diǎn)的鄰域，確定為所述第一鄰域；和/或，確定當(dāng)前所述第二參考?jí)K內(nèi)預(yù)定位置的一像素點(diǎn)的第三鄰域，具體是，將所述第二參考?jí)K的左上角頂點(diǎn)像素點(diǎn)的鄰域，確定為所述第三鄰域。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理的方法，其特征在于，將所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，具體是，將以所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)為中心點(diǎn)的各所述第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述原始候選塊；和/或，將所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二原始候選塊，具體是，將以所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)為中心點(diǎn)的各所述第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二原始候選塊。
10.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理的方法，其特征在于，將所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，具體是，將以所述第一鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)為左上角頂點(diǎn)或者左下角頂點(diǎn)或者右上角頂點(diǎn)或者右下角頂點(diǎn)的所述第二鄰域，分別確定為當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述原始候選塊；和/或，將所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)的各第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二原始候選塊，具體是，將以所述第三鄰域內(nèi)各像素點(diǎn)為左上角頂點(diǎn)或者左下角頂點(diǎn)或者右上角頂點(diǎn)或者右下角頂點(diǎn)的所述第四鄰域，分別確定為當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二原始候選塊。
11.根據(jù)權(quán)利要求I所述的圖像處理的方法，其特征在于，各所述初次幾何變換包括以下的任一或其中任意兩種或者任意兩種以上的結(jié)合平移、旋轉(zhuǎn)、鏡象變換、轉(zhuǎn)置、放縮。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像處理的方法，其特征在于，各所述初次幾何變換具體分別為旋轉(zhuǎn)；對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各所述初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，具體為，對(duì)各所述原始候選塊，分別執(zhí)行將當(dāng)前所述原始候選塊分別旋轉(zhuǎn)預(yù)定不同的角度，將各旋轉(zhuǎn)后獲得的各圖像塊分別確定為各所述變換候選塊；和/或，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述第二原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各第二變換候選塊，具體為對(duì)各所述第二原始候選塊，分別執(zhí)行將當(dāng)前所述第二原始候選塊分別旋轉(zhuǎn)預(yù)定不同的角度，將各旋轉(zhuǎn)后獲得的各圖像塊分別確定為各所述第二變換候選塊。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的圖像處理的方法，其特征在于，各所述初次幾何變換具體包括旋轉(zhuǎn)、垂直轉(zhuǎn)置、水平轉(zhuǎn)置、鏡像；對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的變換候選塊，具體為，對(duì)各所述原始候選塊，分別執(zhí)行以下將當(dāng)前所述原始候選塊旋轉(zhuǎn)預(yù)定的角度，分別向左、向右水平轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述原始候選塊，分別向上、向下垂直轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述原始候選塊，分別以所述原始候選塊的兩對(duì)角線為轉(zhuǎn)置軸線，分別轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述原始候選塊，以預(yù)定的軸線為鏡像線，鏡像當(dāng)前所述原始候選塊，將所述旋轉(zhuǎn)后獲得的圖像塊、以及各所述水平轉(zhuǎn)置后獲得的各圖像塊，以及各所述垂直轉(zhuǎn)置后獲得的各圖像塊，以及所述鏡像后的各圖像塊，分別確定為各所述變換候選塊；和/或，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，將各初次幾何變換后的圖像塊分別確定為所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的第二變換候選塊，具體為對(duì)各所述第二原始候選塊，分別執(zhí)行以下將當(dāng)前所述第二原始候選塊分別旋轉(zhuǎn)預(yù)定的角度，分別向左、向右水平轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述第二原始候選塊，分別向上、向下垂直轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述第二原始候選塊，分別以所述原始候選塊的兩對(duì)角線為轉(zhuǎn)置軸線，分別轉(zhuǎn)置當(dāng)前所述第二原始候選塊，以預(yù)定的軸線為鏡像線，鏡像當(dāng)前所述第二原始候選塊，將所述旋轉(zhuǎn)后獲得的圖像塊、以及各所述水平轉(zhuǎn)置后獲得的各圖像塊，以及各所述垂直轉(zhuǎn)置后獲得的各圖像塊，以及所述鏡像后的各圖像塊，分別確定為各所述第二變換候選塊。
14.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的圖像處理的方法，其特征在于，對(duì)各所述原始候選塊，分別在當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一，具體是，對(duì)各所述原始候選塊，分別執(zhí)行以下分別計(jì)算當(dāng)前所述原始候選塊與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的歐氏距離，記為d。，分別計(jì)算當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的各變換候選塊與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的歐氏距離，記第i個(gè)所述變換候選塊與所述參考?jí)K的歐氏距離為Cli，所述i為等于或小于η的任一自然數(shù)，所述η為當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的各所述變換候選塊的個(gè)數(shù)；根據(jù)各所述Cli以及所述Cltl，確定當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述變換候選塊與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度，將其中所述相似度達(dá)到預(yù)定程度的所述圖像塊確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之和/或，對(duì)各所述第二原始候選塊，分別在當(dāng)前所述第二原始候選塊以及當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述第二變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的第二匹配塊之一，具體是對(duì)各所述第二原始候選塊，分別執(zhí)行以下分別計(jì)算當(dāng)前所述第二原始候選塊與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的歐氏距離，記為d0，，分別計(jì)算當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的各第二變換候選塊與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的歐氏距離，記第i個(gè)所述第二變換候選塊與所述第二參考?jí)K的歐氏距離為Cli’，所述i為等于或小于η的任一自然數(shù)，所述η為當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的各所述第二變換候選塊的個(gè)數(shù)；根據(jù)各所述d/以及所述(V，確定當(dāng)前所述第二原始候選塊以及當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二變換候選塊與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的相似度，將其中所述相似度達(dá)到預(yù)定程度的所述圖像塊確定為所述第二參考?jí)K的第二匹配塊之一 O
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的圖像處理的方法，其特征在于，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一，具體是令 d’ =IninW1, d2, d/·· dn},如果所述d’ -d0 <= Ttjl，則將所述d’對(duì)應(yīng)的所述變換候選塊確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一，否則將所述原始候選塊確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；和/或，將其中與當(dāng)前所述第二原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述第二參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的第二匹配塊之一，具體是令d22，，d2/ ... d2n，}，如果所述(^”-(!士’ <= Ttjl，則將所述d2’對(duì)應(yīng)的所述第二變換候選塊確定為所述第二參考?jí)K的第二匹配塊之一，否則將所述第二原始候選塊確定為所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；其中，所述Tt5l2為預(yù)定的正數(shù)。
16.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的圖像處理的方法，其特征在于，分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組，各所述三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值，具體是，對(duì)各所述參考?jí)K，分別執(zhí)行根據(jù)當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊與當(dāng)前所述參考?jí)K的歐氏距離由小到大的順序，確定各所述匹配塊在所述三維數(shù)組中的排列順序，按照各所述匹配塊在所述三維數(shù)組中的排列順序，將各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的各灰度值確定為所述三維數(shù)組的數(shù)組元素；和/或，分別確定各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述二次匹配塊形成的第二三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二三維數(shù)組，各所述第二三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述第二三維數(shù)組的各所述二次匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值，具體是，對(duì)各所述第二參考?jí)K，分別執(zhí)行根據(jù)當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊與當(dāng)前所述第二參考?jí)K的歐氏距離由小到大的順序，確定各所述第二匹配塊在所述第二三維數(shù)組中的排列順序，按照各所述第二匹配塊在所述第二三維數(shù)組中的排列順序，將各所述第二匹配塊的各像素點(diǎn)的各灰度值確定為所述第二三維數(shù)組的數(shù)組元素。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的圖像處理的方法，其特征在于，在所述步驟根據(jù)當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊與當(dāng)前所述參考?jí)K的歐氏距離由小到大的順序，確定各所述匹配塊在所述三維數(shù)組中的排列順序，還包括在當(dāng)前所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的所有所述匹配塊中，選取預(yù)定個(gè)數(shù)的所述匹配塊作為形成所述三維數(shù)組的所述匹配塊。和/或，在所述步驟根據(jù)當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述第二匹配塊與當(dāng)前所述第二參考?jí)K的歐氏距離由小到大的順序，確定各所述第二匹配塊在所述第二三維數(shù)組中的排列順序，還包括在當(dāng)前所述第二參考?jí)K對(duì)應(yīng)的所有所述第二匹配塊中，選取預(yù)定個(gè)數(shù)的所述第二匹配塊作為形成所述三維數(shù)組的所述第二匹配塊。
18.根據(jù)權(quán)利要求I所述的圖像處理的方法，其特征在于，分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，具體是分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行三維硬閾值濾波；和/或，分別對(duì)各所述第二三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，具體是分別對(duì)各所述第二三維數(shù)組進(jìn)行三維硬閾值濾波。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的圖像處理的方法，其特征在于，分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行三維硬閾值濾波，包括對(duì)各所述三維數(shù)組分別進(jìn)行三維傅里葉變換，分別得到各三維復(fù)數(shù)數(shù)組；對(duì)各所述三維復(fù)數(shù)數(shù)組中的三維傅里葉變換系數(shù)進(jìn)行硬閾值運(yùn)算將模小于預(yù)定閾值的所述系數(shù)置為0，將模大于或等于預(yù)定閾值的所述系數(shù)不變，得到所述硬閾值運(yùn)算后的各所述三維復(fù)數(shù)數(shù)組；對(duì)所述硬閾值運(yùn)算后的各所述三維復(fù)數(shù)數(shù)組，分別進(jìn)行三維傅里葉逆變換，即得各所述三維數(shù)組估計(jì)；和/或，分別對(duì)各所述第二三維數(shù)組進(jìn)行三維硬閾值濾波包括對(duì)各所述第二三維數(shù)組分別進(jìn)行三維傅里葉變換，分別得到各第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組；對(duì)各所述第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組中的三維傅里葉變換系數(shù)進(jìn)行硬閾值運(yùn)算將模小于預(yù)定閾值的所述系數(shù)置為0，將模大于或等于預(yù)定閾值的所述系數(shù)不變，得到所述硬閾值運(yùn)算后的各所述第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組；對(duì)所述硬閾值運(yùn)算后的各所述第二三維復(fù)數(shù)數(shù)組，分別進(jìn)行三維傅里葉逆變換，即得各所述第二三維數(shù)組估計(jì)。
20.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的圖像處理的方法，其特征在于，根據(jù)所有參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述三維數(shù)組估計(jì)中各所述灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值；具體是，對(duì)所述噪聲圖像中各所述像素點(diǎn)，分別執(zhí)行以下確定包含當(dāng)前所述像素點(diǎn)的各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組估計(jì)，分別確定當(dāng)前所述像素點(diǎn)分別在各所述三維數(shù)組中對(duì)應(yīng)的各所述灰度值估計(jì)值，對(duì)各所述灰度值估計(jì)值進(jìn)行預(yù)定的加權(quán)平均運(yùn)算獲得的值作為所述噪聲圖像中當(dāng)前所述像素點(diǎn)的灰度值。和/或，根據(jù)所述噪聲圖像中，所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述第二三維數(shù)組估計(jì)中各所述灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，具體是對(duì)所述噪聲圖像中各所述像素點(diǎn)，分別執(zhí)行以下確定包含當(dāng)前所述像素點(diǎn)的各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述第二三維數(shù)組估計(jì)，分別確定當(dāng)前所述像素點(diǎn)分別在各所述第二三維數(shù)組中對(duì)應(yīng)的各所述灰度值估計(jì)值，對(duì)各所述灰度值估計(jì)值進(jìn)行預(yù)定的加權(quán)平均運(yùn)算獲得的值作為所述噪聲圖像中當(dāng)前所述像素點(diǎn)的灰度值。
21.—種圖像處理設(shè)備，其特征在于，包括圖像分解單元，用于將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各所述圖像塊分別確定為各參考?jí)K；原始候選塊確定單元，與所述圖像分解單元連接，用于分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，變換候選塊確定單元，與原始候選塊確定單元連接，用于對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各所述初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，匹配塊確定單元，分別與原始候選塊確定單元以及變換候選塊確定單元連接，用于對(duì)各所述原始候選塊，分別在當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；三維數(shù)組確定單元，與所述匹配塊確定單元連接，分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組，各所述三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；三維濾波單元，與所述三維數(shù)組確定單元連接，用于分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各所述三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各所述三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；幾何逆變換單元，與所述三維濾波單元以及匹配塊確定單元分別連接，用于對(duì)各所述三維數(shù)組估計(jì)中的各所述匹配塊，如果當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前所述匹配塊為所述變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各所述二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新所述三維數(shù)組估計(jì)，其中各所述二次幾何變換分別為與各所述初次幾何變換相逆的幾何變換；圖像估算單元，與所述幾何逆變換單元以及所述三維濾波單元分別連接，用于根據(jù)所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述三維數(shù)組估計(jì)中各所述像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。
22.—種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器、存儲(chǔ)器以及通信線路，其中所述通信線路連接在所述處理器與所述存儲(chǔ)器之間；其中，所述處理器通過(guò)所述通信線路，調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的代碼，以用于將噪聲圖像分解為至少兩個(gè)圖像塊，將各所述圖像塊分別確定為各參考?jí)K；分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各原始候選塊，對(duì)各所述原始候選塊，分別進(jìn)行至少兩種初次幾何變換，分別將各所述初次幾何變換后的圖像塊分別確定為各所述原始候選塊分別對(duì)應(yīng)的各變換候選塊，對(duì)各所述原始候選塊，分別在當(dāng)前所述原始候選塊以及當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所有所述變換候選塊中，將其中與當(dāng)前所述原始候選塊對(duì)應(yīng)的所述參考?jí)K的相似度達(dá)到預(yù)定程度的圖像塊，確定為所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；分別確定各所述參考?jí)K對(duì)應(yīng)的各所述匹配塊形成的三維數(shù)組，得到各所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的各所述三維數(shù)組，各所述三維數(shù)組的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值；分別對(duì)各所述三維數(shù)組進(jìn)行預(yù)定的三維濾波，分別得到各所述三維數(shù)組的各三維數(shù)組估計(jì)，各所述三維數(shù)組估計(jì)的數(shù)組元素分別為形成當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)對(duì)應(yīng)的所述三維數(shù)組的各所述匹配塊的各像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值；對(duì)各所述三維數(shù)組估計(jì)中的各所述匹配塊，如果當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前所述匹配塊為所述變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，將當(dāng)前所述三維數(shù)組估計(jì)中的當(dāng)前所述變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素更新為各所述二次幾何變換后的數(shù)組元素；否則不更新所述三維數(shù)組估計(jì)，其中各所述二次幾何變換分別為與各所述初次幾何變換相逆的幾何變換；根據(jù)所有所述參考?jí)K分別對(duì)應(yīng)的所有所述三維數(shù)組估計(jì)中各所述像素點(diǎn)的灰度值的估計(jì)值，按照預(yù)定的估算方法，估算確定所述噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。
全文摘要
本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，公開(kāi)了一種圖像處理的方法及圖像處理設(shè)備及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。方法包括將噪聲圖像分解圖像塊，確定為參考?jí)K；確定各原始候選塊，對(duì)各原始候選塊分別進(jìn)行幾何變換得到變換候選塊，確定為參考?jí)K對(duì)應(yīng)的匹配塊之一；根據(jù)匹配塊形成的三維數(shù)組估計(jì)，對(duì)各三維數(shù)組估計(jì)中的各匹配塊，如果當(dāng)前三維數(shù)組估計(jì)中當(dāng)前匹配塊為變換候選塊，則進(jìn)一步對(duì)當(dāng)前變換候選塊對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素進(jìn)行二次幾何變換，更新三維數(shù)組估計(jì)，根據(jù)三維數(shù)組估計(jì)，估算確定噪聲圖像中各像素點(diǎn)的灰度值，得到一次處理圖像。應(yīng)用該技術(shù)方案有利于提高圖像處理的處理效果，提高增強(qiáng)效果。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102938141SQ20121032645
公開(kāi)日2013年2月20日 申請(qǐng)日期2012年9月6日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月6日
發(fā)明者金良海, 宋恩民, 韓明臣, 李水平 申請(qǐng)人:華為技術(shù)有限公司