]> AND Private Git Repository - these_gilles.git/blob - THESE/codes/wave/allcode/denoising_dtdwt.m
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
07 sep
[these_gilles.git] / THESE / codes / wave / allcode / denoising_dtdwt.m
1 function y = denoising_dtdwt(x)
2 % Local Adaptive Image Denoising Algorithm
3 % Usage :
4 %        y = denoising_dtdwt(x)
5 % INPUT :
6 %        x - a noisy image
7 % OUTPUT :
8 %        y - the corresponding denoised image
9
10 % Set the windowsize and the corresponding filter
11 windowsize  = 7;
12 windowfilt = ones(1,windowsize)/windowsize;
13
14 % Number of Stages
15 J = 6;
16 I=sqrt(-1);
17
18 % symmetric extension
19 L = length(x); % length of the original image.
20 N = L+2^J;     % length after extension.
21 x = symextend(x,2^(J-1));
22
23 load nor_dualtree    % run normaliz_coefcalc_dual_tree to generate this mat file.
24
25 % Forward dual-tree DWT
26 % Either FSfarras or AntonB function can be used to compute the stage 1 filters  
27 [Faf, Fsf] = FSfarras;
28 %[Faf, Fsf] = AntonB;
29 [af, sf] = dualfilt1;
30 W = cplxdual2D(x, J, Faf, af);
31 W = normcoef(W,J,nor);
32
33
34 % Noise variance estimation using robust median estimator..
35 tmp = W{1}{1}{1}{1};
36 Nsig = median(abs(tmp(:)))/0.6745;
37
38 for scale = 1:J-1
39     for dir = 1:2
40         for dir1 = 1:3
41             
42             % Noisy complex coefficients
43             %Real part
44             Y_coef_real = W{scale}{1}{dir}{dir1};
45             % imaginary part
46             Y_coef_imag = W{scale}{2}{dir}{dir1};
47             % The corresponding noisy parent coefficients
48             %Real part
49             Y_parent_real = W{scale+1}{1}{dir}{dir1};
50             % imaginary part
51             Y_parent_imag = W{scale+1}{2}{dir}{dir1};
52             % Extend noisy parent matrix to make the matrix size the same as the coefficient matrix.
53             Y_parent_real  = expand(Y_parent_real);
54             Y_parent_imag   = expand(Y_parent_imag);
55             
56             % Signal variance estimation
57             Wsig = conv2(windowfilt,windowfilt,(Y_coef_real).^2,'same');
58             Ssig = sqrt(max(Wsig-Nsig.^2,eps));
59             
60             % Threshold value estimation
61             T = sqrt(3)*Nsig^2./Ssig;
62             
63             % Bivariate Shrinkage
64             Y_coef = Y_coef_real+I*Y_coef_imag;
65             Y_parent = Y_parent_real + I*Y_parent_imag;
66             Y_coef = bishrink(Y_coef,Y_parent,T);
67             W{scale}{1}{dir}{dir1} = real(Y_coef);
68             W{scale}{2}{dir}{dir1} = imag(Y_coef);
69             
70         end
71     end
72 end
73
74 % Inverse Transform
75 W = unnormcoef(W,J,nor);
76 y = icplxdual2D(W, J, Fsf, sf);
77
78 % Extract the image
79 ind = 2^(J-1)+1:2^(J-1)+L;
80 y = y(ind,ind);