[發明專利]一種基于馬爾科夫隨機場的視覺傳感器去噪方法

在審

• 申請號: 202010463790.2
• 申請日: 2020-05-27
• 公開（公告）號: CN111798382A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 翟洋;宋文澤;杜志彬;張魯;沈永旺;趙帥;寶鶴鵬
• 申請（專利權）人: 中汽數據有限公司;中國汽車技術研究中心有限公司;中汽數據（天津）有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 天津企興智財知識產權代理有限公司 12226
• 代理人: 蘇沖

本發明創造提供了一種基于馬爾科夫隨機場的視覺傳感器去噪方法，包括以下步驟：S1、對仿真場景利用視覺傳感器進行圖像采集；S2、得到原始的圖像數據之后，將圖像轉換為數字矩陣，作為去噪模型的輸入；S3、將每一個像素點和像素點之間的鄰域關系構造為勢能函數，根據勢能函數生成馬爾科夫隨機場的初始化消息；S4、將要發送的初始消息全部計算完成后，進行消息的更新迭代，直到模型收斂；S5、將模型收斂后得到的最優結果還原為圖像信息，實現視覺傳感器的去噪。本發明創造所述的方法在不損失智能網聯仿真測試過程實時性的前提下，可以更好的實現視覺傳感器的去噪，克服了傳統視覺傳感器去噪方法造成的圖像模糊、細節損失和去噪效效果不佳的問題。

技術領域

本發明創造屬于圖像處理技術領域，尤其是涉一種基于馬爾科夫隨機場的視覺傳感器去噪方法。

背景技術

在智能網聯仿真測試的過程中，除了控制算法自身的因素，作為控制算法的輸入，視覺傳感器采集到的路況圖像信息，也會對決策結果的準確性產生重要的影響。由于物理因素或其他因素，視覺傳感器采集到的圖像信息往往是具有噪聲的，這就會影響決策結果的正確性。在智能網聯仿真測試領域，現有的主流視覺傳感器去噪方法大多是基于濾波技術進行去噪處理的。常見的方法有：均值濾波器法、中值濾波器、小波去噪等。

但是，均值濾波器的核心原理是采用鄰域平均法來對圖像進行去噪。這種方法雖然有力地抑制了噪聲,同時也由于平均而引起了模糊現象。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一個領域中各點值的中值代換；但是這種樸素的均值法對一些細節復雜的圖像,特別是點、線、尖頂細節較多的圖像無法達到較好的去噪效果。另外，小波去噪方法對于特定情況下已知道噪聲的頻率范圍且信號和噪聲的頻帶相互分離時非常有效。對實際應用中廣泛存在的白噪聲，其去噪效果則較差；因此，本發明提出了一種基于馬爾科夫隨機讓周圍象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場的去噪方法。

發明內容

有鑒于此，本發明創造旨在提出一種基于馬爾科夫隨機場的視覺傳感器去噪方法，以解決由于平均而引起了模糊的現象，以及點、線、尖頂細節較多的圖像無法達到較好的去噪效果的問題。

為達到上述目的，本發明創造的技術方案是這樣實現的：

一種基于馬爾科夫隨機場的視覺傳感器去噪方法，包括以下步驟：

S1、對仿真場景利用視覺傳感器進行圖像采集；

S2、得到原始的圖像數據之后，將圖像轉換為數字矩陣，作為去噪模型的輸入；

S3、將每一個像素點和像素點之間的鄰域關系構造為勢能函數，根據勢能函數生成馬爾科夫隨機場的初始化消息；

S4、將要發送的初始消息全部計算完成后，進行消息的更新迭代，直到模型收斂；

S5、最后將模型收斂后得到的最優結果還原為圖像信息，實現視覺傳感器的去噪。

進一步的，所述步驟S2中圖像轉換數字矩陣的方法：將由原始圖像轉化生成的數值矩陣表示為X＝{x₁...x_n}，其中每一個變量對應于馬爾可夫隨機場的一個結點，這樣，所有變量的聯合概率可以描述為馬爾科夫隨機場中所有勢能函數的乘積形式：

其中Z是歸一化常數，為勢能函數，根據吉布斯分布，可以將勢能函數定義為能量函數的形式，表示為

進一步的，所述步驟S4中勢能函數分為兩種，一種為單點勢能函數，表示為模型輸入的觀測數據，作為模型的先驗知識，另一種為成對勢能函數，根據變量的四鄰域系統中的其他變量的取值，來對變量結點進行平滑處理，綜上所述馬爾科夫隨機場的全局能量函數可以定義為下述形式：