[發明專利]基于單一影像的影像內雨紋去除方法與裝置

無效

• 申請號: 201210239770.2
• 申請日: 2012-07-11
• 公開（公告）號: CN103310428A
• 公開（公告）日: 2013-09-18
• 發明（設計）人: 康立威;林嘉文;林哲聰;林昱成
• 申請（專利權）人: 財團法人工業技術研究院
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務所 11105
• 代理人: 史新宏

1.一種基于單一影像的影像內雨紋去除方法，包括：

將一原始影像分解為一原始高頻影像和一原始低頻影像；

取得一字典，其中該字典最適于表示一參考影像的多個貼片，而且該字典包括一含雨紋子字典和一不含雨紋子字典；

根據一第一成本函數和一預設條件，尋找該原始高頻影像的多個貼片之中的每一貼片對應該字典的一系數；

使用該字典和該原始高頻影像的每一貼片的該系數，產生一不含雨紋高頻影像；以及

將該原始低頻影像和該不含雨紋高頻影像合成一不含雨紋影像。

2.如權利要求1所述的基于單一影像的影像內雨紋去除方法，還包括：

使用一左右對稱濾波器，將該原始影像分解為該原始高頻影像和該原始低頻影像。

3.如權利要求1所述的基于單一影像的影像內雨紋去除方法，其中該原始影像和該參考影像屬于同一連續影片，該參考影像的時間順序在該原始影像之前，或者該參考影像即為該原始影像。

4.如權利要求1所述的基于單一影像的影像內雨紋去除方法，其中取得該字典的步驟包括：

將該參考影像分解為一參考高頻影像和一參考低頻影像；

從該參考高頻影像找出多個貼片；

根據一第二成本函數，找出最適于表示該參考高頻影像的上述多個貼片的該字典；

擷取該字典中的每一貼片的有向梯度直方圖的特征描述子；以及

根據該字典的每一貼片的該特征描述子的梯度方向的變異數，將該字典中的貼片分為該含雨紋子字典和該不含雨紋子字典。

5.如權利要求4所述的基于單一影像的影像內雨紋去除方法，還包括：

使用線上字典學習法，找出使該第二成本函數出現最小值的該字典。

6.如權利要求4所述的基于單一影像的影像內雨紋去除方法，還包括：

使用K平均值演算法和該字典的每一貼片的該變異數，將該字典中的貼片分為該含雨紋子字典和該不含雨紋子字典。

7.如權利要求1所述的基于單一影像的影像內雨紋去除方法，其中尋找該原始高頻影像的每一貼片的該系數的步驟包括：

對于該原始高頻影像的每一貼片，使用正交配對追求法，尋找在符合該預設條件的前提下，使該第一成本函數出現最小值的該系數。

8.如權利要求1所述的基于單一影像的影像內雨紋去除方法，其中產生該不含雨紋高頻影像的步驟包括：

將該字典和該原始高頻影像的每一貼片的該系數的乘積，近似為該原始高頻影像的該貼片；以及

使用該原始高頻影像的上述多個貼片中，該不含雨紋子字典所產生的無雨紋部份，組成該不含雨紋高頻影像。

9.一種基于單一影像的影像內雨紋去除裝置，包括：

一處理器，適于接收一原始影像，將該原始影像分解為一原始高頻影像和一原始低頻影像，并取得一字典，其中該字典最適于表示一參考影像的多個貼片，而且該字典包括一含雨紋子字典和一不含雨紋子字典，該處理器根據一第一成本函數和一預設條件，尋找該原始高頻影像的多個貼片之中的每一貼片對應該字典的一系數，使用該字典和該原始高頻影像的每一貼片的該系數，產生一不含雨紋高頻影像，將該原始低頻影像和該不含雨紋高頻影像合成一不含雨紋影像。

10.如權利要求9所述的基于單一影像的影像內雨紋去除裝置，其中該處理器使用一左右對稱濾波器，將該原始影像分解為該原始高頻影像和該原始低頻影像。

11.如權利要求9所述的基于單一影像的影像內雨紋去除裝置，其中該原始影像和該參考影像皆屬于一連續影片，該參考影像的時間順序在該原始影像之前，或者該參考影像即為該原始影像。

12.如權利要求9所述的基于單一影像的影像內雨紋去除裝置，其中該處理器將該參考影像分解為一參考高頻影像和一參考低頻影像，從該參考高頻影像找出多個貼片，根據一第二成本函數找出最適于表示該參考高頻影像的上述多個貼片的該字典，擷取該字典中的每一貼片的有向梯度直方圖的特征描述子，并根據該字典的每一貼片的該特征描述子的梯度方向的變異數，將該字典中的貼片分為該含雨紋子字典和該不含雨紋子字典。

13.如權利要求12所述的基于單一影像的影像內雨紋去除裝置，其中該處理器使用線上字典學習法，找出使該第二成本函數出現最小值的該字典。