[發明專利]一種基于高斯函數的圖像增強及降噪方法與系統

在審

• 申請號: 202011054397.4
• 申請日: 2020-09-26
• 公開（公告）號: CN112508798A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 向佐勇
• 申請（專利權）人: 中南林業科技大學
• 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

本申請公開了一種基于高斯函數的圖像增強及降噪的方法與系統，該方法包括：步驟1，讀取原始圖像A，獲得圖像的最大行數m及最大列數n；步驟2對位于圖像中間則進行如下3×3鄰域操作，進行如下的循環操作：其；步驟3得到初始的圖像邊緣V，對初始邊緣V進行二值化處理，絕對值閾值a的賦值1，低于閾值a的賦值0，得到二值化的初始邊緣圖像，步驟4對上步賦值為1的點搜索聯結像素數，低于閾值b的判定為噪點，對原像素利用高斯模塊降噪，高于閾值b的判定為邊緣點進行增強；步驟5得到最終的增強圖像。本申請的技術方案能在不增加噪點的基礎上對原圖像進行顯著的邊緣增強，同時還能對原圖像進行一定程度的降噪。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及圖像邊緣提取方法及系統。

背景技術

在數字圖像處理技術中，邊緣的增強是圖像處理極為重要的組成部部分。同時在生物醫療、計算機視覺、機器學習、模式識別等諸多領域中，邊緣增強都是一個重要的研究課題。

根據邊緣檢測方法的特點，可以將其大致分為兩類。一類是空間域增強算法。如UM，Laplae算法。一類是頻率增強算法。本申請提出的算法屬于第一類

發明內容

本申請提供了基于高斯函數自適應模板的圖像增強及降噪算法，以增強圖像邊緣，而且具備一定的降噪能力。

類似于一階微分算子，本方法也采用模板來求初步的圖像邊緣，但模板的系數自適應的，不是固定的，在3x3模塊中：

其中X為中間像素，Y_i為X的8個鄰域，δ²的為當前3X3塊中的像素方差。

在得到初步邊緣后，對低于閾值的像素點置零，高于閾值a置1，得到黑白的邊緣圖V。

對得到的二值化邊緣圖V中為1的像素點搜索連接像素數，連接像素數低于閾值b，判定為噪點，對該像素實施高斯降噪；若閾值高于閾值b，若該像素對應的模板差值大于零，則原像素乘以常數k進行增強，若該像素對就的模板差值小于零，則原像素乘以常數1/k進行增強。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本發明的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。在附圖中：

圖1需要增強的原圖，圖2是應用本申請增強后的圖像；

具體實施方式

如在說明書及權利要求當中使用了某些詞匯來指稱特定組件。本領域技術人員應可理解，硬件制造商可能會用不同名詞來稱呼同一個組件。本說明書及權利要求并不以名稱的差異來作為區分組件的方式，而是以組件在功能上的差異來作為區分的準則。如在通篇說明書及權利要求當中所提及的“包含”為一開放式用語，故應解釋成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的誤差范圍內，本領域技術人員能夠在一定誤差范圍內解決所述技術問題，基本達到所述技術效果。說明書后續描述為實施本發明的較佳實施方式，然所述描述乃以說明本發明的一般原則為目的，并非用以限定本發明的范圍。本發明的保護范圍當視所附權利要求所界定者為準。

為了改進各種圖像設置獲取的原始圖像的圖像質量，提出一種一種基于高斯函數的圖像增強及降噪的方法與系統：

本申請提供的圖像處理方法包括：

步驟1，讀取原始圖像A，獲得圖像的最大行數m及最大列數n；

步驟2，初始化邊緣圖像矩陣V(i，j)＝0；

步驟3對V的中間像素逐行逐列進行如下操作：

為中間像素，Y_i為A(i，j)的8個鄰域，δ²的為當前3X3塊中的像素方差