[发明专利]一种基于边缘跟踪的图像去噪方法及系统有效

专利信息
申请号: 201510540821.9 申请日: 2015-08-28
公开(公告)号: CN105069764B 公开(公告)日: 2017-10-24
发明(设计)人: 喻海中;张玲 申请(专利权)人: 上海斐讯数据通信技术有限公司
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T5/20
代理公司: 杭州千克知识产权代理有限公司33246 代理人: 周希良
地址: 201616 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 边缘 跟踪 图像 方法 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种图像去噪方法及系统,特别是涉及一种基于边缘跟踪的图像去噪方法及系统。

背景技术

现有技术中,数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,被称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。

噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。根据噪声和信号的关系可将其分为以下三种形式:其中,(f(x,y)表示给定原始图象,g(x,y)表示图象信号,n(x,y)表示噪声。

1)加性噪声

此类噪声与输入图象信号无关,含噪图象可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y),信道噪声及光导摄像管的摄像机扫描图象时产生的噪声就属这类噪声;

2)乘性噪声

此类噪声与图象信号有关,含噪图象可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y),飞点扫描器扫描图象时的噪声,电视图象中的相关噪声,胶片中的颗粒噪声就属于此类噪声;

3)量化噪声

此类噪声与输入图象信号无关,是量化过程存在量化误差,再反映到接收端而产生。

现有的去噪算法主要基于空间域和变换域两类算法。如申请号为201210000381.4,发明名称为《基于非局部稀疏模型的图像去噪方法》的中国发明专利公开一种基于非局部稀疏模型的图像去噪方法,包括(1)求解含噪图像中每点邻域的相似集合;(2)根据相似集合的大小,为相似集合设计稀疏表示的字典;(3)利用得到的字典,使用SOMP算法对相似集合数据进行稀疏分解与稀疏重构,实现相似集合数据去噪;(4)对含噪图像中每点的所有去噪结果求和并取均值,作为该点最终的去噪结果,进而得到整幅图像的去噪结果。再如,申请号为201410532412.X,发明名称为《一种快速有效保留边缘及方向特征的图像去噪方法》的中国发明专利公开.一种快速有效保留边缘及方向特征的图像去噪方法,包括:图像经过小波变换后,低频子图像集中了原图像的大部分能量噪声,进行二次维纳滤波突出融合图像的细节;由于图像噪声主要集中在三个不同方向的小波高频子图部分,其系数较小,利用奇异值分解进行去噪处理,将高频对角线子图旋转至行列方向后,与高频行、列方向子图一起进行奇异值分解,为避免丢失掉边缘细节信息,同时还对高频子图进行边缘提取和保留;最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像。

然而,基于空间域的去噪算法通常会对图像的边缘细节信息进行平滑,造成边缘模糊;基于变换域的去噪算法会引入额外的图像信息。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种基于边缘跟踪的图像去噪方法及系统,在抑制图像噪声的同时,利用相邻帧数据的边缘信息来合成低噪声的边缘;有效地保留了边缘等高频细节信息。

为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供一种基于边缘跟踪的图像去噪方法包括以下步骤:步骤S1、获取多帧连续图像;步骤S2、在连续图像中选取一个基准图像,对所述基准图像进行边缘检测处理,获取若干个边缘;步骤S3、对于所述基准图像的每个边缘,在每个非基准图像中查找相对应的边缘;步骤S4、对所述基准图像的各个边缘进行扩展来形成边缘区域,对于边缘区域的每个像素点,采用多帧连续图像中对应的所有像素点的灰度值的中值来替换所述基准图像的原有灰度值;步骤S5、对所述基准图像的非边缘区域进行去噪处理。

根据上述的基于边缘跟踪的图像去噪方法,其中:所述步骤S1中,获取两帧及以上的连续图像。

根据上述的基于边缘跟踪的图像去噪方法,其中:所述步骤S2中,选择多帧连续图像中的中值图像作为基准图像。

根据上述的基于边缘跟踪的图像去噪方法,其中:所述步骤S4中,对所述基准图像的各个边缘进行扩展来形成边缘区域时,通过以下两种方式进行扩展:

1)将边缘像素的内外两侧若干个像素点的区域扩展为边缘区域;

2)根据边缘像素的梯度方向,向梯度方向扩展若干个像素的区域为边缘区域。

根据上述的基于边缘跟踪的图像去噪方法,其中:所述步骤S5中,对所述基准图像的非边缘区域像素进行掩模时,若邻域中的像素为边缘上的像素,则该邻域的像素不参与掩模运算。

同时,本发明还提供一种基于边缘跟踪的图像去噪系统,包括图像获取模块、边缘检测模块、边缘跟踪模块、边缘区域像素替换模块和非边缘区域去噪模块;

所述图像获取模块用于获取多帧连续图像;

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