自適應雙邊濾波圖像去噪方法
2023-09-22 22:44:15 1
專利名稱：自適應雙邊濾波圖像去噪方法
技術領域：
本發明涉及數字圖像處理及計算機視覺技術領域，具體涉及一種自適應的雙邊濾波算法。
背景技術：
隨著計算機、手機等各種電子設備的普及以及網絡技術的進步，數字圖像的處理和應用越來越廣泛。遊戲娛樂、社交網絡越來越受到現代人的推崇，這些領域都需要數字圖像信號的支持。而且隨 著大規模數據可視化技術的研究和應用，對醫療、航天等傳統行業提供了極大的便利。這些應用也對數字圖像的獲取和傳輸提出了更高的要求，而在這些過程中會無法避免地引入噪聲。所以，數字圖像的去噪工作是計算機視覺中重要的一個環節。數字圖像去噪算法一直以來被廣泛研究，經典的算法包括高斯濾波算法、中值濾波算法、基於小波變換的算法和雙邊濾波算法等。不過目前提出並被廣泛應用的去噪算法在效果和計算量上均存在不足之處。中值濾波和基於小波變換的算法在計算量上劣勢明顯，高斯濾波會造成過於模糊的現象，而近幾年比較常用的雙邊濾波算法去噪能力特別是對椒鹽噪聲不理想，而且算法中需要設定的係數太多，算法效果的穩定性不好。現有多採用雙邊濾波進行去噪，雙邊濾波函數的表達式如下(Bi lateralfiltering for gray and color images，Tomasij C.and Manduchij R.，ComputerVision,1998.Sixth International Conference on,839-846):
權利要求
1.一種自適應雙邊濾波圖像去噪方法，其特徵在於，其實施步驟如下: (1)對給定圖像計算圖像各像素處的梯度方向和梯度值大小； (2)針對每個像素，根據當前像素的梯度方向相關性和梯度值大小設定該像素的雙邊濾波的值域濾波核函數的灰度值方差； (3)根據當前像素的梯度方向相關性設定當前像素雙邊濾波的值域濾波核函數的灰度均值，計算當前像素的像素值與所述灰度均值的差值； (4)離散化步驟(2)中所述灰度值方差以及步驟(3 )中所述差值，然後計算值域濾波核函數的值，構建灰度值濾波係數表格； (5)查詢所述灰度值濾波係數表格得到灰度值濾波係數，然後根據查詢到的灰度值濾波係數構建雙邊濾波函數，利用該雙邊濾波函數對給定圖像進行雙邊濾波處理，得到去噪後的圖像。
2.根據權利要求1所述的自適應雙邊濾波圖像去噪方法，其特徵在於，所述步驟(2)中設定該像素的雙邊濾波的值域濾波核函數的灰度值方差時，判斷當前像素的梯度方向與周圍像素的梯度方向是否一致，若一致則用當前像素的梯度值乘以係數S，得到所述灰度值方差；若不一致，則設定所述灰度值方差為固定值。
3.根據權利要求2所述的自適應雙邊濾波圖像去噪方法，其特徵在於，所述S取值為0.8。
4.根據權利要求1所述的自適應雙邊濾波圖像去噪方法，其特徵在於，所述步驟(3)中設定當前像素雙邊濾波的值域濾波核函數的灰度均值時，判斷當前像素的梯度方向與周圍像素的梯度方向是否一致，若一致則認為當前像素處在邊緣上，沿該邊緣方向在當前像素的兩側分別找到若干相鄰像素，計算當前像素以及這些相鄰像素的像素值均值，作為所述灰度均值；若不一致，則認為當前像素處在平滑區域上，在當前像素的周圍找到若干相鄰像素，計算當前像素以及這些相鄰像素的像素值均值，作為所述灰度均值。
5.根據權利要求4所述的自適應雙邊濾波圖像去噪方法，其特徵在於，所述當前像素的梯度方向與周圍像素的梯度方向一致時，需要尋找的相鄰像素個數為四個，且沿該邊緣方向平均分布在當前像素的兩側。
6.根據權利要求4所述的自適應雙邊濾波圖像去噪方法，其特徵在於，所述當前像素的梯度方向與周圍像素的梯度方向不一致時，需要尋找到的相鄰像素數量為八個。
全文摘要
本發明公開了一種自適應雙邊濾波圖像去噪方法，包括計算給定圖像各像素處的梯度方向和梯度值大小；針對每個像素，根據當前像素的梯度方向相關性和梯度值大小設定該像素的雙邊濾波的值域濾波核函數的灰度值方差；設定當前像素雙邊濾波的值域濾波核函數的灰度均值，計算當前像素的像素值與灰度均值的差值；離散化得到的灰度值方差和差值，計算值域濾波核函數的值，得灰度濾波係數表格；根據灰度濾值波係數構建雙邊濾波函數，利用該函數對給定圖像進行雙邊濾波處理，得去噪後的圖像。本發明充分考慮了邊緣信息的重要性以及標準雙邊濾波去噪效果上的弊端，針對不同特徵的區域採用適應的係數增強了去噪的效果，同時採用查表的方式減少了計算量。
文檔編號G06T5/00GK103116875SQ20131004607
公開日2013年5月22日 申請日期2013年2月5日 優先權日2013年2月5日
發明者馮結青, 謝富續 申請人:浙江大學