本发明公开了一种基于Treelet的Bayer型CFA图像去噪方法，主要解决现有去噪方法直接应用于CFA图像去噪易出现的噪声大量残余的问题。其实现步骤是：对输入的含噪CFA图像提取高频信息；对高频图像分块处理，逐个对每个图像块提取训练数据，并将训练数据投影到Treelet基矩阵中；通过对投影系数进行收缩，并通过逆投影获得去噪后的高频图像块；拼接所有去噪后的高频图像块，并加上输入CFA图像的低频信息得到去噪后的CFA图像。本发明能直接对CFA图像进行自适应去噪，同时能在很好地保持图像细节的情况下，减少去噪后图像中的噪声残余，可用于对单CCD或CMOS传感器相机捕获的CFA图像的降噪处理。
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