[發明專利]一種基于無跡卡爾曼濾波的圖像重建方法

無效

• 申請號: 201210257660.9
• 申請日: 2012-07-24
• 公開（公告）號: CN103578079A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發明（設計）人: 李素非;王若擎;張超;賽音
• 申請（專利權）人: 李素非
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明設計一種帶噪聲圖像復原方法，尤其是設計一種基于無跡卡爾曼濾波的圖像復原方法。

背景技術

圖像信號在產生、傳輸和記錄過程中，經常會受到各種噪聲的干擾。通常在圖像處理工作中，在邊緣檢測、圖像分割、特征提取、模式識別等高層次處理之前，選用適當的方法盡量地去除噪聲干擾是一個非常重要的預處理步驟。它對圖像的輸入、采集、處理的各個環節以及最終的輸出結果都會產生一定的影響。特別是在圖像的輸入、采集過程中，噪聲是個十分關鍵的問題，若輸入伴有較大噪聲，必然影響之后的處理以及最終的處理效果。因此，任何一個良好的圖像處理系統，無論是模擬處理還是計算機處理無不把減少最前一級的噪聲作為主攻目標。去噪處理已成為圖像處理中極其重要的步驟。

目前國內外對噪聲圖像的復原方法主要有均值濾波和中值濾波兩種。均值濾波也稱為線性濾波，其采用的主要方法為鄰域平均法。線性濾波的基本原理是用均值替代原圖像中的各個像素值，即對待處理的當前像素點，選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當前像素點，作為處理后圖像在該點上的灰度。采用鄰域平均法的均值濾波器非常適用于去除通過掃描得到的圖像中的顆粒噪聲。鄰域平均法有效地抑制了噪聲，但是在求均值的計算過程中，景物的邊緣點也進行均值處理，這樣就使得景物的清晰度降低，畫面變得模糊。中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術。中值濾波器的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的鄰域中各點值的中值代替，讓周圍像素灰度值的差比較大的像素改取與周圍的像素值接近的值，從而可以消除孤立的噪聲點。中值濾波是一種非線性濾波技術，中值濾波器的優點是運算簡單而且速度較快，在濾除疊加白噪聲和長尾疊加噪聲方面顯示出了極好的性能。但是針對一些細節多，特別是點、線和尖頂多的圖像不宜采用中值濾波的方法。因此，在圖像去噪的技術領域中，在盡可能保持圖像細節的基礎上而有效減弱噪聲的方法是一個很重要的課題。

發明內容

本發明是針對現有技術中的不足，提出了一種基于無跡卡爾曼濾波的圖像去噪復原方法，該方法能夠在保持圖像細節的基礎上，有效減弱噪聲，并且相比于傳統的卡爾曼濾波圖像去噪重建方法，其不僅可以處理高斯噪聲，還可以處理非高斯噪聲帶來的不利影響。

為了實現上述目的，本發明的技術方案是：

首先，我們讀入圖像文件。然后，我們使用自適應的模型來描述圖像，應用非對稱半平面模型。M階非對稱半平面模型公式為：

s(m,n)=ΣR⊕ckls(m-k,n-l)+w(m,n)]]>

式中：

R⊕={k=0,0<l≤M}∪{k>0,-M≤l≤M};]]>

w是高斯白噪聲，c_kl是耦合系數，應用最小二乘法確定。

基于NSHP圖像模型，可以建立圖像的狀態方程和觀測方程。