[發(fā)明專利]一種基于目標(biāo)尺度的混合圖像濾波方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201010197299.6
• 申請(qǐng)日: 2010-06-10
• 公開（公告）號(hào): CN101853496A
• 公開（公告）日: 2010-10-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭雷;錢曉亮;趙天云;韓軍偉;余博;程塨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

所屬技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于目標(biāo)尺度的混合圖像濾波方法，尤其涉及基于目標(biāo)尺度的自適應(yīng)中值濾波與各向異性擴(kuò)散的混合圖像濾波方法，可以應(yīng)用于各類圖像預(yù)處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)

受硬件、環(huán)境、人為等因素的影響，圖像總是不可避免地存在噪聲，這些噪聲在較大程度上影響了圖像細(xì)節(jié)的真實(shí)情況，使圖像質(zhì)量降低。為了改善圖像質(zhì)量，提高圖像分割、特征提取、目標(biāo)識(shí)別等后續(xù)處理的有效性與可靠性，必須使用濾波器去除圖像中的干擾噪聲。

傳統(tǒng)的線性圖像濾波方法由于不能考慮圖像的局部特性，沒有自適應(yīng)功能，所以總是在對(duì)噪聲進(jìn)行濾除的同時(shí)模糊了圖像的邊緣。各向異性擴(kuò)散是一種目前較為常用的基于偏微分方程的非線性自適應(yīng)濾波方法，它可以在去除噪聲的同時(shí)保護(hù)梯度較大的邊緣。脈沖噪聲因?yàn)橥ǔ＞哂休^大的梯度，因而會(huì)被各向異性擴(kuò)散視為邊緣而不能被去除。針對(duì)各向異性擴(kuò)散這一缺陷，現(xiàn)有的改進(jìn)方法有兩種：第一，對(duì)各向異性擴(kuò)散本身進(jìn)行改進(jìn)，使之能夠去除脈沖噪聲，但改進(jìn)后的方法計(jì)算復(fù)雜度提高了很多，計(jì)算量大；第二，在各向異性擴(kuò)散之后再添加中值濾波來去除脈沖噪聲，但現(xiàn)有的中值濾波器都不能智能的識(shí)別哪些像素點(diǎn)才是脈沖噪聲，往往都是對(duì)整幅圖像都進(jìn)行濾波，造成一些不必要的細(xì)節(jié)損失。因此，必須要尋找一種簡(jiǎn)單有效同時(shí)又能最大限度的保護(hù)圖像原有的細(xì)節(jié)的濾波方法來彌補(bǔ)各項(xiàng)異性擴(kuò)散不能有效抑制脈沖噪聲的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

要解決的技術(shù)問題

為了避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明提出一種基于目標(biāo)尺度的自適應(yīng)中值濾波與各向異性擴(kuò)散的混合圖像濾波方法。

本發(fā)明的基本思想是：由于目標(biāo)尺度反映的是各像素點(diǎn)所在的局部目標(biāo)結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)意義上的大小，即：在細(xì)節(jié)豐富的區(qū)域或是邊界附近目標(biāo)尺度較小，在同質(zhì)平滑區(qū)域內(nèi)目標(biāo)尺度較大，因此，本發(fā)明中的自適應(yīng)中值濾波利用目標(biāo)尺度的這一特性，以各像素點(diǎn)的目標(biāo)尺度大小為依據(jù)自適應(yīng)的識(shí)別脈沖噪聲點(diǎn)，并對(duì)遴選出的脈沖噪聲點(diǎn)進(jìn)行中值濾波。本發(fā)明中的自適應(yīng)中值濾波由于只對(duì)一部分像素點(diǎn)進(jìn)行中值濾波，既減少了計(jì)算量又減少了圖像細(xì)節(jié)的損失，配合各向異性擴(kuò)散基本可以抑制各種類型的點(diǎn)狀噪聲。

技術(shù)方案

一種基于目標(biāo)尺度的混合圖像濾波方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：對(duì)于一幅灰度圖像采用P-M擴(kuò)散方程進(jìn)行各向異性擴(kuò)散，方程表達(dá)式為：

∂I(x,y,t)∂t=div(g|▿I(x,y,t)|▿I(x,y,t))]]>

其中：x，y代表像素點(diǎn)在被處理圖像中的坐標(biāo)，t是迭代的次數(shù)，I(x，y，t)表示被處理圖像在迭代t步后的圖像，div(·)為散度函數(shù)，代表梯度算子，g(·)為擴(kuò)散系數(shù)函數(shù)，所述的擴(kuò)散系數(shù)函數(shù)為Tukey擴(kuò)散系數(shù)函數(shù)，表達(dá)式為：

當(dāng)|x|≤T時(shí)，否則g(x)＝0；

其中T為梯度閾值，所述T的計(jì)算方法為：求出被處理圖像的梯度直方圖，將梯度直方圖90％處的梯度值乘以為梯度閾值T；