[發明專利]一種基于氣泡運動穩定性分析的鉛鋅浮選泡沫圖像時空聯合去噪方法

有效

• 申請號: 201811563903.5
• 申請日: 2018-12-20
• 公開（公告）號: CN109685733B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 劉金平;王杰;周嘉銘;何捷舟;張五霞
• 申請（專利權）人: 湖南師范大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/10
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 曾志鵬

1.一種基于氣泡運動穩定性分析的鉛鋅浮選泡沫圖像時空聯合去噪方法，其特征在于，包含以下步驟：

S1：以當前待處理的含噪鉛鋅浮選泡沫圖像為基礎，設為第k幀，在第k幀泡沫圖像之前和之后分別收集M幀圖像，共2M+1幀圖像組成一個圖像序列X＝{X₁，g_k，X₂}；其中，g_k代表第k幀泡沫圖像，也就是當前待去噪處理圖像，X₁＝{g_k-M,g_k-(M-1),…,g_k-1}表示緊鄰第k幀圖像之前的已進行去噪處理的M幀泡沫圖像組成的集合，X₂＝{g_k+1,g_k+2,…,g_k+M}表示緊鄰第k幀圖像之后的M幀泡沫圖像組成的集合；設各幀圖像的像素尺寸為R×C，其中M可以取0到4之間的自然數；

S2：在待處理泡沫圖像g_k的最左上角，以為中心，選取一個大小為S×S的圖像子塊進行時空聯合去噪處理，S取不超過圖像尺寸的奇數，其中S≤min(R,C)，具體步驟如下：

S21：設g_k中第1個子塊為，通過運動估計檢測在X₁∪X₂中各參考泡沫圖像幀的位置和形變系數，形變系數包括旋轉角度和尺寸縮放系數；設在參考圖像g_j中的中心位置為，所述j＝k±1,…,k±M∧g_j∈{X₁∪X₂}，相對g_j中的配準塊的旋轉角度為、尺寸縮放系數為；具體的運動特性檢測步驟包括：

S211：在參考圖像g_j中的相同位置p₁選擇同樣大小的子塊，相當于發生了旋轉、縮放和平移后的結果，那么可以表示為：；

S212：將圖像子塊和均變換到對數極坐標系，得和；

S213：將和轉換到Fourier變換域，采用相位相關方法獲取圖像子塊相對于參考圖像幀g_j中的子塊的旋轉角度和縮放系數；

S214：根據所求得的旋轉和縮放系數，將反變換為與具有相同旋轉角度和縮放尺度下的表示；再采用相位相關方法獲得相對于的位移向量，進而獲得在參考圖像幀g_j中的中心位置坐標；

S22：根據在參考圖像g_j中的匹配位置和形變系數，以匹配位置為中心，在g_j中取大小的子塊，對所截取的子塊進行形變反變換，并將反變換結果以中心為基礎對邊緣進行裁剪，截取為與當前處理塊同樣大小的S×S子塊，記為，作為在參考幀g_j中的形態匹配校正塊，采用衡量圖像子塊與的不相似程度，其中表示在參考圖像幀g_j中的匹配殘差子塊，L為鉛鋅泡沫圖像像素灰度級數目；

S23：如果圖像子塊與的不相似程度不超過預定閾值τ，則認為相對于參考圖像幀g_j中的子塊為穩定運動狀態SMS泡沫子塊，采用基于運動補償的時域濾波去噪處理方法對進行濾波去噪處理，獲得相對于參考圖像幀g_j的去噪結果，否則，則認為為非穩定運動狀態UMS泡沫子塊，采用基于局部空域相關性的空域濾波去噪處理方法對進行去噪處理，獲得相對于處理圖像本身g_k的去噪結果；

其中，基于運動補償的時域濾波去噪處理的具體步驟為：

對于SMS子塊，的基于運動補償的時域濾波去噪處理結果為：，其中為當前處理子塊在參考圖像g_j中對應的匹配校正塊，為為權值，代表與的一種相似度測量，采用進行計算；

基于局部空域相關性的空域濾波去噪處理的具體步驟為：

對于UMS子塊，只能考慮處理圖像本身的自相關性對圖像進行去噪；相對于不同的參考幀，可能存在多幀屬于UMS，此時雖然有不同的參考幀，的空域去噪只需要計算一次，具體計算方法為：

對于中的任意像素點(x，y)，1≤x≤S，1≤y≤S，該點的去噪結果為：

其中w(x,y,u,v)代表中像素點(x,y)與以(x,y)為中心的(2R+1)×(2R+1)大小搜索窗中的(u,v)像素點的一種相似度測量，可以采用歐式距離進行計算：

其中，σ代表高斯核標準差，h為與σ相關的一個濾波參數，可以控制指數函數的衰減而改變歐式距離的權重；d²(x,y,u,v)代表以像素(x,y)為中心的大小為(2f+1)×(2f+1)的圖像子塊與以像素(u,v)為中心的大小為(2f+1)×(2f+1)的圖像子塊的歐式距離：

；

S24：基于在X₁∪X₂中的各個參考圖像幀中的運動估計和形變參數估計結果，重復執行步驟S22和步驟S23，獲得在以X₁∪X₂中不同參考幀為基礎的去噪結果集，并同時記錄在2M個參考幀中屬于SMS的次數D，所述SMS采用基于運動補償的時域濾波去噪處理，進而獲得在所有2M參考幀中的時空聯合去噪結果；其具體步驟為：

如果D＜2M，表明在2M幀參考圖像幀中，既有SMS也有UMS，則

其中，ω_j為與g_j中匹配塊的相關系數；

否則，D＝2M，表明在2M幀參考圖像幀中，全部表現為SMS，此時先采用基于局部空域相關性的空域濾波去噪處理方法，獲得關于去噪圖像本身g_k的一種去噪結果，進而獲得最終的時空聯合去噪結果

；

其中，ω_j為與g_j中匹配塊的相關系數，C₂為歸一化權重系數，；

S3：在待處理泡沫圖像g_k中，采用滑動窗處理方式，即從左至右、從上到下逐像素滑動，依次選取大小為為S×S的圖像子塊，采用步驟S21到步驟S24所述的方法，對各個子塊單獨進行去噪處理；具體步驟包括：

S31：在由左上角坐標點到右下角坐標點所構成的矩形區域中，逐像素滑動，共可選取塊大小為為S×S的圖像子塊集，即；

S32：采用步驟S21到步驟S24所述的方法，對所選取的各個圖像子塊其進行去噪處理，獲得每個子塊相對所有2M幀參考圖像的時空聯合去噪處理結果

；

S33：基于所有2M幀參考圖像，泡沫圖像g_k的時空聯合去噪結果計算如下：

對于g_k中任意像素點p＝(x,y)的最終去噪處理結果的計算方法為，根據所選取的個圖像子塊在待處理圖像g_k中的位置關系，記錄p被各個所選圖像子塊覆蓋的次數Q及在對應圖像子塊中的時空聯合處理結果，那么該像素的時空聯合去噪結果進行處理結果為，其中(q_x,q_y)代表圖像g_k中全局坐標點p在圖像子塊中的局部坐標，(q_x,q_y)和(x,y)的對應關系為，。