[發明專利]一種由計算機執行的圖像處理方法

有效

• 申請號: 201410160910.6
• 申請日: 2014-04-21
• 公開（公告）號: CN103971319B
• 公開（公告）日: 2017-06-09
• 發明（設計）人: 段然;李菂
• 申請（專利權）人: 段然;李菂
• 主分類號: G06T1/00
• 分類號: G06T1/00
• 代理公司: 北京博雅睿泉專利代理事務所(特殊普通合伙)11442
• 代理人: 馬佑平

1.一種由計算機執行的圖像處理方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、選取儀器特征矩陣p(i,j)；

S2、對于輸入圖像的每一幀矩陣數據d(i)，計算d(i)和p^T(i,j)的卷積作為再卷積矩陣c(i)；

S3、當矩陣數據d(i)中不存在背景或者背景b(i)已知，則進入步驟S9；

S4、計算p(i,j)和d(i)的歸一化再卷積矩陣c^*(i)，

$c^{*}\left(i\right)=\frac{M{\Σ}_k\[p(k,i)d\left(k\right)\]-{\Σ}_{k}p(k,i){\Σ}_{k}d\left(k\right)}{M{\Σ}_k{\[p(k,i)\]}^2-{\[{\Σ}_{k}p(k,i)\]}^2}$

其中M是d(i)的每一行的矩陣數據元素；

S5、設定閾值f_m，判斷c^*(i)的每一點是否大于f_m，若是則判定此點為數據突變點或者數據遠大于背景的數據點，

通過計算d_b(k)＝d(k)-p(k,i_s)f_s，以減去上述數據突變點和數據遠大于背景的數據點的數值；

其中f_s滿足：

$\underset{i^{\′}}{\Σ}{\{c_b\left(i^{\′}\right)-\[c^{*}\left(i^{\′}\right)-f_s{c}_s(i^{\′},i_s)\]\}}^2=\min$

其中，d_b(k)是減去數據突變點和數據遠大于背景的數據點后的矩陣數據，c_b(i)是d_b(k)和p(i,j)的再卷積矩陣，c_s(i；i_s)是p(i,j)和自身的再卷積矩陣：

$c_s(i;i_s)=\frac{M{\Σ}_k\[p(k,i)p(k,i_s)\]-{\Σ}_{k}p(k,i){\Σ}_{k}p(k,i_s)}{M{\Σ}_k{\[p(k,i)\]}^2-{\[{\Σ}_{k}p(k,i)\]}^2}$

重復上述步驟S1至步驟S5，直至c^*(i)中所有數據點均小于f_m；此時獲得去除數據突變點和數據遠大于背景的數據點后的矩陣數據，記作d_b(k)；

S6、計算d_b(k)和p(i,j)的卷積，記作c_b(i)；

S7、通過Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代方式恢復數據背景，其中在所述迭代中所設定的上限是所有的數值均大于等于0；

S8、重復步驟S7直到得到收斂結果作為重建后的背景數據，記作b^(l)(i)，其中上標l表示迭代l次；

S9，以b^(l)(i)或者是預先知道的背景作為限制條件，利用Gauss-Seidel迭代或Richardson-Lucy迭代方式計算真實矩陣數據，記作f^(l)(i)，其中上標l表示為迭代l次；

S10，令f^(l)(i)滿足歸一化條件：

$\underset{k}{\Σ}\underset{i}{\Σ}p(k,i)f^{\left(l\right)}\left(i\right)=\underset{k}{\Σ}d\left(k\right)$

滿足歸一化條件的f^(l)(i)即為恢復后的矩陣數據。