[发明专利]应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统及方法

说明书

技术领域

本发明关于一种自适应形态学滤波系统及方法，特别是涉及一种应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统及方法。

背景技术

光学成像是大家熟知的基本物理现象，它反映了波的本性。自上世纪80年代以来，在对非线性晶体的自发参量下转换过程产生的双光子纠缠态进行理论和实验研究中，发现了一些新的光学现象，如关联成像，关联干涉等。研究人员主要致力于关联成像的理论价值。但是，关联成像的质量往往比较差，含有很多噪声，综合国内外处理关联成像的方法，大致有低通滤波，均值滤波，中值滤波等方法。

低通滤波对关联成像的处理中，原始图像经过快速傅里叶变换，与低通滤波相乘后进行傅里叶逆变化，得到的图像虽然滤除了部分噪声，仍有很多噪声未被滤除，效果不明显。因为低通滤波只能滤除高频，低频成分被留下，但是斑点噪声中也有较多低频成分。

均值滤波对关联成像的处理中，原始图像分别经3*3，6*6，9*9均值滤波后发现，滤除的噪声越多，原始图像也就越模糊，此处理方法有缺陷，均值滤波起到得功能是平滑图像的作用，在处理时同时不仅把噪声平滑处理了把图像同样平滑处理导致模糊不清。

中值滤波对关联成像的处理中，中值滤波的优势为可以去除椒盐噪声，对图像噪声处理有一定的效果，但是同样对图像也模糊处理了。

，没有系统的平稳化处理阐述与平稳化处理方法，研究者将费时费力。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明之目的在于提供一种应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统及方法，其采用自适应形态学滤波的算法对关联成像进行处理，取得了相对于低通滤波、均值滤波及中值滤波图像而言更好的成像效果。

为达上述及其它目的，本发明提出一种应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统，至少包括：

二值化处理模组，把关联图像进行二值化处理，从而形成二进制灰度图像；

腐蚀模组，通过形态滤波器使用一定大小的结构元素对该二进制灰度图像进行腐蚀，去除关联成像产生的斑点；

噪声去除模组，采用中值滤波去除腐蚀后的二进制灰度图像的噪声；以及

原始图像恢复模组，对二进制灰度图像采取闭运算和膨胀操作以实现恢复原始图像。

进一步地，该系统还包括二次腐蚀模组，对该二进制灰度图像进行第二次腐蚀图像消除其余斑点后再采取闭运算和膨胀操作实现恢复原始图像。

进一步地，该二值化处理模组采用Otsu法把关联图像转换成该二进制灰度图像，选取阈值用来减少组内变异的黑色和白色像素。

进一步地，该腐蚀模组的腐蚀过程被定义为：

IΘs={z|(s^)z⊆I}]]>

其中，I为该二进制灰度图像，s是结构元素。

为达到上述及其他目的，本发明还提供一种应用于热光关联成像的自适应形态学滤波方法，包括如下步骤：

步骤一，把关联图像进行二值化处理，从而形成二进制灰度图像；

步骤二，通过形态滤波器使用一定大小的结构元素对二进制灰度图像进行腐蚀，去除关联成像产生的斑点，以消除对象边界上的像素；

步骤三，对腐蚀后的二进制灰度图像中值滤波以去除噪声；

步骤四，对该二进制灰度图像采取闭运算和膨胀操作实现恢复原始图像。

进一步地，步骤三后还包括第二次腐蚀中值滤波后的二进制灰度图像来消除其余斑点的步骤。

进一步地，于步骤一中，采用Otsu法把关联图像转换成该二进制灰度图像，选取阈值用来减少组内变异的黑色和白色像素。

进一步地，于步骤二中，结构元素的大小采用如下步骤自动获得：

在该二进制灰度图像中标签连接部分；

计算数字连接部分的二进制灰度图像，并将其设置为n；

计算像素个数“1”在二进制灰度图像，并将其作为pn；以及

结构元素的大小r可以被等价于公式

进一步地，步骤在该二进制灰度图像中标签连接部分包括如下步骤：

游程长度编码输入图像；