[發明專利]基于熱核金字塔的各向異性小波圖像處理方法

有效

• 申請號: 201310632057.9
• 申請日: 2013-12-01
• 公開（公告）號: CN103700064A
• 公開（公告）日: 2014-04-02
• 發明（設計）人: 郝愛民;王青正;李帥
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;孟卜娟

技術領域

本發明涉及一種基于熱核金字塔的各向異性小波圖像處理方法。

背景技術

在計算機圖像及計算機視覺領域，邊保護濾波器被廣泛關注和研究，并被應用于多種計算機圖像處理應用中，例如：邊保護平滑、細節增強、圖像著色、高動態范圍圖像壓縮、圖像風格化等。在最近的幾十年間，各種具有結構意識的算法被提出，并且取得了卓越的成效，該方向的研究目標為平滑不重要細節的同時有效的保護圖像固有的結構。

結構意識濾波器可分為兩大類：局部濾波器和全局濾波器。局部濾波器通常以某像素點為中心，以某種規則計算周圍鄰域內的所有像素點與該中心像素點間的相似性，該像素點濾波后的灰度值為周圍鄰域內像素點的權重和，其典型代表為雙邊濾波器。該研究的重點主要集中于像素點間的相似性計算方法，目前的算法主要是利用灰度值、空間坐標、測地距離等，但該濾波器存在模糊圖像邊界的缺陷。全局濾波器的核心思想是全局最優化，利用最優化的原理保持整體結構一致的同時實現圖像的濾波處理，該類濾波器的典型代表有基于權重最小二乘算法（WLS）和L0全局最優化方法等。該類濾波器的優點為能很好的保護高對比度的結構信息，但無法有效處理局部細節，同時濾波后的效果呈現過于平滑。

目前結構意識濾波器所面臨的問題有：如何有效的提取圖像內的結構信息，多尺度分解時如何有效的處理顯著邊，以及如何壓縮邊界周圍光暈現象的發生和消除梯度翻轉現象。

為了解決上述問題，本發明基于熱核技術提出了具有結構意識的各向異性小波圖像處理方法，該方法將圖像的結構信息編碼到圖拉普拉斯矩陣的構建中，多尺度分解時可有效提取和保護圖像的固有結構信息，所提出的局部小波算法可應用于多種計算機視覺處理任務中，并呈現卓越的效果。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：克服了現有濾波器的數據無關性以及結構意識的不足，提供了一種基于熱核金字塔的各向異性小波圖像處理方法。并通過使用基于圖像分治策略和Krylov子空間算法，提高了所發明的數據相關小波算法的實際可行性。

本發明采用的技術方案為：一種基于熱核金字塔的各向異性小波圖像處理方法，包括以下幾部分：

步驟（1）、各向異性小波的理論推導：通過對墨西哥草帽小波為高斯函數的負二階導的推導分析，以及在歐拉空間內高斯函數為熱擴散偏微分方程的分析解的特性，該發明給出了墨西哥草帽小波關于熱核的表示形式，其為熱核關于時間的負一階導，并定義了該小波的離散表示形式，以及各向異性小波變換及其逆變換；

步驟（2）、基于圖拉普拉斯的各向異性熱擴散：該發明提出了一種邊權重映射方法，通過像素灰度值及梯度幅值來計算相似性程度，將圖像像素晶格映射為權重無向圖，從而構建具有結構意識和數據相關的圖拉普拉斯矩陣，該圖拉普拉斯矩陣計算方法固有的潛入了圖像的結構信息，因此熱擴散為各向異性，所形成的小波是各向異性的；

步驟（3）、圖像熱核計算的分治策略：通過步驟（2）中計算得到的拉普拉斯矩陣，由于圖像維數較大時，所對應的拉普拉斯矩陣的維數將快速增加，從而造成了對大型矩陣的存儲及特征分解極其困難，因此該發明基于熱核的高斯衰減特征，提出了使用圖像分塊計算策略，且各塊間存在重疊，實現各圖像子塊熱核的并行計算，提高了所提出的小波算法的實際可行性；為了進一步加速算法，該發明提出使用Krylov子空間技術來實現小波變換的快速計算；

步驟（4）、各向異性小波圖像處理：基于步驟（1）的理論推導和步驟（2）、步驟（3）中快速實現方法，所提出的各向異性小波可被應用于多種具有結構保護要求的圖像處理中，例如圖像平滑、圖像增強、高清圖像色調操作、圖像風格化等。

進一步的，步驟（1）中所述的小波方法是各向異性的，不僅具有墨西哥草帽小波的各種特性，而且還內建了數據相關和結構意識的特性。

進一步的，步驟（2）中所述的圖拉普拉斯矩陣的計算方法，將像素點灰度值及梯度幅值映射為邊權重，具有良好的邊終止和結構保護特性。

進一步的，步驟（3）中所述的通過將圖像分為具有重疊部分的圖像塊以及Krylov子空間方法的使用，避免了高時耗的全局特征分解，增強了所提出的局部小波算法的實際可行性。

本發明的原理在于：