[发明专利]一种去除牛顿光晕的图片处理方法

摘要

本发明提供一种去除牛顿光晕的图片处理方法，将待处理图片进行double格式转换；将进行double格式转换后的图片大小进行预处理，获取图像数据，利用背景建模提取图像样本有效区域，对光晕样本进行分析与机器学习，对噪声图像进行HSV分解，取出亮度分量，本发明不限制去噪处理方法，背景建模是为图像建立合理真实的背景，图像样本筛选是利用图像颜色和尺寸大小初级筛选及人工精细化筛选，图像区域认知是利用图像颜色统计信息和图像矩信息作为图像的分类特征，再利用图像抑制算法对该区域的光晕进行抑制处理。本发明在获取视频后对视频中出现的光晕目标进行识别与检测，并对检测区域进行光晕抑制，提高了视频监控画面的可读性。

主权项

1.一种去除牛顿光晕的图片处理方法，其特征在于包括如下步骤：S1：图像采集，将待处理图片进行double格式转换；将进行double格式转换后的图片大小进行预处理，获取图像数据；S2：图像样本学习，利用背景建模提取图像样本有效区域，对光晕样本进行分析与机器学习，对噪声图像进行HSV分解，取出亮度分量：设I(x,y)为含有噪声污染的、不经过去噪处理的实际图像，S(x,y)为对I(x,y)进行去噪处理后的结果图像，两者均为RGB颜色格式，且大小均为M×N,本发明不限制去噪处理方法，任何能够有效的图像去噪处理方法都可以用来对I(x,y)进行去噪处理以获得S(x,y)；将I(x,y)和S(x,y)分别转化到HSV颜色空间，分别得到在HSV颜色空间的两幅图像Ihsv(x,y)和Shsv(x,y),取出两者的亮度分量，计算图像像素近似方差；S3：图像区域认知，对处理图像进行目标位置区域检测，对图像矩阵的每一元素进行平方计算，得到的新的值作为对应位置的元素值，得到一幅新的图像矩阵。