[發(fā)明專利]一種基于模糊矩陣的圖像去條紋方法

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• 申請日: 2021-11-30
• 公開（公告）號: CN114187198A
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳雷;黃斯翀;陸振林;陸鐵軍;楊若凌;高冉冉;趙軒;劉陽
• 申請（專利權(quán)）人: 北京時代民芯科技有限公司;北京微電子技術(shù)研究所
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50
• 代理公司: 中國航天科技專利中心 11009
• 代理人: 張歡

1.一種基于模糊矩陣的圖像去條紋方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、通過相機采集待處理圖像I_ref(M,N)，并對圖像進行按行的下2采樣得到新的待處理圖像I_ref(M₁,N)；其中，M、N分別代表待處理圖像像素的高度和寬度；M₁＝M/2；

步驟2、通過各向異性高斯濾波核，對下采樣的原始圖像I_ref(M₁,N)進行卷積得到模糊圖像I_mod(M₁,N)；

步驟3、將原始下采樣圖像I_ref(M₁,N)與模糊圖像I_mod(M₁,N)相減，構(gòu)建條紋特征圖像I_gas(M₁,N)；

步驟4、對圖像I_ref(M,N)的每個像素是否需要處理進行判斷，獲得真值矩陣T_one(M₁,N)；

步驟5、對條紋特征圖像I_gas(M₁,N)進行統(tǒng)計處理，獲得條紋噪聲特征向量；

步驟6、利用步驟5中得到的條紋特征向量，對待處理圖像I_ref(M,N)進行映射相減操作，得到最終的重構(gòu)圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊矩陣的圖像去條紋方法，其特征在于，步驟2中，對圖像的所有像素進行卷積核大小為5*17的各向異性高斯處理，得到與原始待處理圖像大小一致的模糊圖像I_mod(M₁,N)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于模糊矩陣的圖像去條紋方法，其特征在于，步驟4包括步驟如下：

步驟4.1、構(gòu)建全1矩陣T_one(M₁,N)；

步驟4.2、獲取條紋特征圖像I_gas(M₁,N)中小于等于1的像素位置，使矩陣T_one(M₁,N)對應(yīng)像素點的值設(shè)置為0；

步驟4.3、獲取原始下采樣圖像I_ref(M₁,N)中像素大小大于252且左右鄰域均大于252的像素位置，使矩陣T_one(M₁,N)對應(yīng)像素點的值設(shè)置為0。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于模糊矩陣的圖像去條紋方法，其特征在于，步驟5包括步驟如下：

步驟5.1、構(gòu)建全零計數(shù)向量Count(1,N)，在I_gas(M₁,N)的每一列t上運用大小為3*1的全零卷積核進行卷積，其中，t＝1,2,3,…,N；

步驟5.2、對條紋特征圖像I_gas(M₁,N)計算三個寬度為N的一維向量集S₁、S₂、S₃；

步驟5.3、當Count(1,t)的值大于M/6時，將一維向量集S₁、S₂、S₃構(gòu)成一個3×N的矩陣，再選取矩陣中每一列中的最大值構(gòu)成一個新的1×N的向量作為新的條紋噪聲特征向量；當Count(1,t)的值≤M/6時，將一維向量集S₁、S₂構(gòu)成一個2×N的矩陣，再選取矩陣中每一列中的最大值構(gòu)成一個新的1×N的向量作為新的條紋噪聲特征向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于模糊矩陣的圖像去條紋方法，其特征在于，步驟5.1中，當I_gas(M₁,t)的值與卷積核的值完全相等時，在對應(yīng)列的一維向量Count(1,t)中加2，進行累加操作，得到處理后的計數(shù)向量Count(1,N)；

Count(1，t)表示初始值為0的向量Count(1,N)的某一位。