[发明专利]一种基于方向场估计的非局部均值滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于方向场估计的非局部均值滤波方法，包括以下步骤：接收一幅离散噪声指纹图像，并建立离散噪声指纹图像中像素块的方向场估计模型，基于方向场估计模型对离散噪声指纹图像进行非局部均值滤波，以获得最终的去噪指纹图。本发明能够解决现有方法中存在的对噪声的抑制性能不强、鲁棒性差的问题，提高指纹图像中纹路间的对比度，并保护指纹图像中的特征信息不被破坏。

主权项

一种基于方向场估计的非局部均值滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）接收一幅离散噪声指纹图像I，并建立离散噪声指纹图像中像素块的方向场估计模型；设任意的像素点i,j∈I，则以像素点i为中心的像素块的方向场由以下方程估计： G x ( u , v ) = ∂ I ( u , v ) ∂ u G y ( u , v ) = ∂ I ( u , v ) ∂ v V x ( m , n ) = Σ u = m - s 2 m + s 2 Σ v = n - s 2 n + s 2 2 G x ( u , v ) G y ( u , v ) V y ( m , n ) = Σ u = m - s 2 m + s 2 Σ v = n - s 2 n + s 2 ( G x 2 ( u , v ) G y 2 ( u , v ) ) θ i = 1 2 tan - 1 ( V y ( m , n ) V x ( m , n ) ) 其中（u，v）为任意像素点的坐标，（m，n）为像素点i的坐标，Gx(u,v)和Gy(u,v)分别是任意像素点坐标（u，v）处的水平梯度和垂直梯度，Vx(m,n)和Vy(m,n)分别是以（m，n）为中心、大小为s的像素块的水平梯度估计和垂直梯度估计，θi为以像素点i为中心的像素块的方向场；（2）基于方向场估计模型对离散噪声指纹图像进行非局部均值滤波，以获得最终的去噪指纹图，具体包括以下子步骤：（2‑1）根据以下等式计算归一化因子： C ( i ) = Σ j ∈ I e - | | p ( N i ) - p ( N j ) | | 2 2 h 1 2 e - | θ i - θ j | h 2 2 其中，C（i）是归一化因子，Nk是以像素点k为中心的矩形像素块，p(Nk)为像素块Nk的灰度级矢量，h1和h2为衰减因子，其值由实验确定，用于控制指数函数的衰减程度；（2‑2）根据归一化因子C（i）计算相似度权值因子，具体采用以下公式： w ( i , j ) = 1 C ( i ) e - | | p ( N i ) - p ( N j ) | | 2 2 h 1 2 e - | θ i - θ j | h 2 2 其中w（i，j）是相似度权值因子；（2‑3）根据相似度权值因子计算最终的去噪指纹图，具体而言，采用以下公式： ANL [ I ] ( i ) = Σ j ∈ I w ( i , j ) I ( j ) 其中ANL[I](i)是最终的去噪指纹图。