[发明专利]一种基于邻域像素跳变分布函数提取的图像重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于邻域像素跳变分布函数提取的图像重建方法，特别是涉及一种由 数字成像设备采样量化得到的数字图像重建方法。

背景技术

数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行各种目的的处理。早期的图像处理目的 是改善图像的质量，它是以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的 是质量差的图像，输出的是改善后的图像，常用的图像处理方法有增强、复原、编码、压 缩等。还有一类图像处理是以计算机为对象，处理的目的是使计算机或者机器能自动识别 目标，称为图像识别。图像识别系统输入的是质量改善后的图像，一般称为预处理图像。 数字图像处理被广泛的应用到工程、工业、医疗保健、航天航空、军事、科研、安全保卫 等各个方面当中。

目前图像重建技术在工程、工业、医疗保健、航天航空、军事、科研中都起到重要的 作用。现今图像的重建工作的很多方法都是基于图像像素跳变分布函数展开的，因此对图 像像素跳变分布函数提取占有非常重要的地位。已有的图像重建技术一般是按照以下步骤 进行的：

1)对待回归图像进行预处理，得到归一化的分布信息；

2)用高斯函数或者拉普拉斯分布对分布信息进行回归，得到相应的参数；

3)将计算后的参数作为控制分布形状的参数，得到最终的提取结果；

4)根据所得到的参数，结合退火算法等对图像进行重建。

其中对图像像素跳变值分布进行回归的函数模型直接关系到最终结果的精确程度，这 个函数通常被称为跳变分布函数，在已有的回归技术当中采用高斯函数(Henri Maitre等 著，孙洪译现代数字图像处理，电子工业出版社，2006，4-6.)或者拉普拉斯分布函数 (Wen-Nung Lie，Guo-Shiang Lin.A Feature-based Classification Technique for Blind Image Steganalysis[J].IEEE Transactions on Multimedia，2005，7(6)：1007-1020) 作为函数模型进行回归。但是这两种分布模型均是根据实验得来，没有资料对其分布的正 确性给出说明，由于没有考虑到成像过程中不同图像之间的差异，因此用这两种分布进行 函数提取的效果不理想。重建图像的效果也并不好。综上设计、提取新的分布函数，并将 其应用在图像重建领域中是非常必要的。

发明内容

本发明的目的在于克服现有图像邻域跳变分布函数回归技术中回归度较低的缺点，提 供一种针对性高，回归精确的图像邻域像素跳变分布函数的提取方法，并将其运用在图像 重建领域。

本发明的目的通过如下技术方案实现：

1、一种基于邻域像素跳变分布函数提取的图像重建方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)图像邻域分布统计：对图像中像素的四邻域或者八邻域进行处理，得到跳变的计数 值ΔI＝I-I′。所诉的像素的四邻域是指与像素的距离为1的所有像素构成的集合，所诉的 像素的八邻域是指与像素的距离为1或的所有像素构成的集合。对四邻域进行处理使得 处理速度更快，对八邻域进行处理使得最终图像效果更好，因此在对处理速度要求严格的 条件下使用四邻域，在对图像质量要求严格的条件下使用八邻域。

ΔI＝I-I′    (1)

其中，I是图像中某像素点的像素值，I′是该像素点的四邻域或八邻域中某点的像素 值；然后得到归一化的分布数组sum(ΔI)=sum`(ΔI)sum---(2)]]>