[發明專利]基于計算機視覺的垃圾圖像去噪處理方法

有效

• 申請號: 202310347596.1
• 申請日: 2023-04-04
• 公開（公告）號: CN116152115B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 朱創;魯力;肖鵬;董維軍;雷強;楊升;楊家駿;李靖;楊翠
• 申請（專利權）人: 湖南融城環保科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T7/13;G06T7/187
• 代理公司: 鄭州知倍通知識產權代理事務所(普通合伙) 41191
• 代理人: 陳佳麗

1.基于計算機視覺的垃圾圖像去噪處理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

獲取含有垃圾的海洋表面灰度圖作為垃圾圖像；

識別垃圾圖像中的連通域，并篩選出關注連通域；將篩選前的連通域上的邊緣點作為關注點；

以每幀垃圾圖像作為目標圖像，根據目標圖像之前的連續幀垃圾圖像中同一位置處關注點所在連通域對應的圖像矩值的差異，得到關注點對應的初始相似度調整因子；對于目標圖像上任意像素點，獲取距離像素點最近的關注連通域上的像素點，作為近距像素點；根據像素點與其對應的近距像素點的梯度方向差異、像素點與其對應的近距像素點的距離、像素點對應的初始相似度調整因子，得到目標相似度調整因子；

將目標圖像分割為多個圖像塊，獲取每個圖像塊內各像素點的相似度權值，將歸一化后的目標相似度調整因子作為所述相似度權值的權重，得到加權后的相似度權值；

使用加權后的相似度權值對目標圖像進行去噪，得到去噪垃圾圖像；

其中，關注連通域的獲取方法為：將連通域內部存在有像素值為0的像素點的連通域作為關注連通域；

其中，根據像素點與其對應的近距像素點的梯度方向差異、像素點與其對應的近距像素點的距離、像素點對應的初始相似度調整因子，得到目標相似度調整因子的方法為：計算像素點與其對應的近距像素點的梯度方向角的差值的絕對值；計算所述差值的絕對值和所述像素點與其對應的近距像素點的距離的比值，作為初始調節值；將歸一化后的所述初始調節值作為相似度調節值；將所述相似度調節值和像素點對應的初始相似度調整因子之和，作為像素點對應的目標相似度調整因子。

2.根據權利要求1所述的基于計算機視覺的垃圾圖像去噪處理方法，其特征在于，所述根據目標圖像之前的連續幀垃圾圖像中同一位置處關注點所在連通域對應的圖像矩值的差異，得到關注點對應的初始相似度調整因子，包括：

計算目標圖像之前的每相鄰兩幀垃圾圖像中同一位置處關注點所在的連通域對應的圖像矩值的差值的絕對值；對于任意關注點，將所有相鄰兩幀垃圾圖像中的圖像矩值的差值的絕對值的均值，作為初始差異值；將所述初始差異值和預設第一調節值之和作為第一差異值；將歸一化后的所述第一差異值作為初始相似度調整因子。

3.根據權利要求1所述的基于計算機視覺的垃圾圖像去噪處理方法，其特征在于，所述根據目標圖像之前的連續幀垃圾圖像中同一位置處關注點所在連通域對應的圖像矩值的差異，得到關注點對應的初始相似度調整因子之后，包括：

將非關注點的其他像素點的初始相似度調整因子設定為預設第一調節值。

4.根據權利要求1所述的基于計算機視覺的垃圾圖像去噪處理方法，其特征在于，所述獲取距離像素點最近的關注連通域上的像素點，作為近距像素點，包括：

獲取距離像素點最近的關注連通域作為近距連通域，近距連通域上距離像素點最近的像素點作為近距像素點。

5.根據權利要求1所述的基于計算機視覺的垃圾圖像去噪處理方法，其特征在于，所述使用加權后的相似度權值對目標圖像進行去噪，得到去噪垃圾圖像，包括：

基于加權后的相似度權值，使用非局部均值濾波算法對目標圖像進行去噪處理，得到去噪垃圾圖像。

6.根據權利要求1所述的基于計算機視覺的垃圾圖像去噪處理方法，其特征在于，所述識別垃圾圖像中的連通域，包括：

對垃圾圖像進行邊緣檢測，得到邊緣圖像；

對邊緣圖像進行形態學閉運算處理，將邊緣圖像中的邊緣斷點進行連接，得到至少兩個連通域。