[发明专利]一种基于MATLAB的电子纸显示屏图像滤波去噪方法

说明书

本发明公开了一种基于MATLAB的电子纸显示屏图像滤波去噪方法，先采集原始图像,原始图像先经过灰度转换，灰度转换完成后使用同态滤波算法去噪,然后使用Kuwahara算法进行滤波，最后使用NLmeans算法进一步去噪，对多阶灰度图像，直接采用添加了傅里叶平移的同态滤波器进行去噪，去除噪声49%,对单一灰度图像，设计采用同态滤波算法进行初次滤波，去除14%的噪声，而后使用Kuwahara算法进行滤波，使用此算法可滤除大部分噪声，但边缘部位的噪声却会增大,于是在此基础上使用NLmeans算法去噪，此时噪声进一步降低，图像的方差减小，亮度范围得到压缩，边缘上噪声消失。

技术领域

本发明涉及一种图像滤波去噪方法，特别是一种基于MATLAB的电子纸显示屏图像滤波去噪方法。

背景技术

目前，何文耀等学者研究出了使用Gabor滤波器来对拍摄电子纸得到的含噪声图像进行滤波去噪，在单一灰阶图像、彩色图像中对光噪声的去除除率分别达到39.9％和39.7％，杨颖等人提出了使用高斯频域低通滤波和图像差分的方法用于解决字符图像中的光干扰问题，该方法虽然解决了字符图像中的亮度不均匀问题，但并不能很好的滤除电子纸图像中的光噪声。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种滤波效果好的基于MATLAB的电子纸显示屏图像滤波去噪方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于MATLAB的电子纸显示屏图像滤波去噪方法，先采集原始图像,原始图像先经过灰度转换，灰度转换完成后使用同态滤波算法去噪,然后使用Kuwahara算法进行滤波，最后使用NLmeans算法进一步去噪。

本方法包括以下步骤

步骤S1：采集原始图像，原始图像进行灰度转换；

步骤S2：判断原始图像为单一灰度图像还是多阶灰度图像，如果原始图像为多阶灰度图像，那么执行步骤S3后去噪完成，如果原始图像为单一灰度图像，那么执行步骤S3、步骤S4 和步骤S5后去噪完成；

步骤S3：多阶灰度图像采用添加了傅里叶平移的同态滤波器对原始图像进行去噪，多阶灰度图像去噪完成,单一灰度图像采用同态滤波算法，然后继续执行步骤S4；

步骤S4：使用Kuwahara算法进行滤波，然后继续执行步骤S5；

步骤S5：使用NLmeans算法去噪，单一灰度图像去噪完成。

步骤S3包括以下子步骤：

步骤1：对原始图像取对数,得到函数1；

步骤2：函数1进行傅里叶变换得到函数2；

步骤3：函数2与设计好的滤波函数H相乘进行滤波,并得到函数3；

步骤4：函数3进行反傅里叶变换,得到函数4；

步骤5：函数4进行指数变换去除取对数,得到函数5。

步骤S4包括以下子步骤：

步骤1：求原始图像的维数；

步骤2：将滤波窗口分为四个小窗口；

步骤3：计算小窗口的方差与均值；

步骤4：求最小的方差值；

步骤5：将方差的最小值部位赋值给图像。

步骤S5包括以下子步骤：

步骤1：获取插值图像；

步骤2：通过插值图像求得像素点平方差矩阵；

步骤3：通过平方差矩阵可以计算出像素点的权值；