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一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法.pdf

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一种 基于 镂空 均值 滤波 算法 图像 方法
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摘要
申请专利号:

CN201910099023

申请日:

20190131

公开号:

CN109636762A

公开日:

20190416

当前法律状态:

公开

有效性:

审中

法?#19978;?#24773;: 公开
IPC分类号: G06T5/00 主分类号: G06T5/00
申请人: 浙江工业大学
发明人: 计时鸣;郑启明;蔡超鹏;黄程;张利
地址: 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
优先权:
专利代理机构: 33213 代理人: 吴秉中
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法律状态
申请(专利)号:

CN201910099023

授权公告号:

法律状态公告日:

20190416

法律状态类型:

公开

摘要

本发明公开了一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法,包括如下步骤:步骤一:随机取待处理图像中的一个像素点作为模板中?#27169;?#27493;骤二:将模板中心邻域的像素点作为模板;步骤三:将模板四边每隔一个像素点取一个像素点,模板四边的端点像素点在选取范围内;步骤?#27169;杭?#31639;取得的像素点的平均值替,计算新代模板中心的像素点;步骤五:重复上述步骤二、步骤三、步骤四的像素点值,直至完成整个计算过程。本发明通过减少参与求和过程的像素点的数量,有效减少求每个新像素值计算时间,完成待处理图像的去噪操作所需的时间将远小于传统均值滤波算法,从而保证图像处理的实时性。

权利要求书

1.一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法,其特征在于: 步骤一:随机取待处理图像中的一个像素点作为模板中?#27169;?步骤二:将以模板中心为中心点取N*N个像素点组成整个模板,其中N为大于2的奇数,确保存在中心点; 步骤三:将步骤二中的模板删去位于偶数行和偶数列上的像素点,组成新的模板,新模板的像素点数量为(N-1)*(N-1)个; 步骤?#27169;杭?#31639;步骤三中新模板所有的像素点的平均值,替代模板中心的像素点的像素值; 步骤五:重复上述步骤二、步骤三、步骤四的像素点值,直至完成整个计算过程。 2.根据权利要求1所述的一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法,其特征在于:镂空均值滤波算法中镂空部?#20540;?#26680;心内容即步骤三内容,用于计算镂空均值滤波模板中心点像素值的(N-1)*(N-1)模板,取?#28304;?#32479;均值滤波算法的N*N模板;采用(N-1)*(N-1)“镂空”模板能在滤波效果不减的情况下,大大减少计算量,加快滤波速度。 3.根据权利要求1所述的一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法,其特征在于:步骤四中像素点的平均值计算方法采用镂空均值滤波的图像处理算法,具体计算公式为: 其中,A为被处理图像上点的一个邻域,M为邻域A中像素点的个数,也成为邻域A的面积,用计算结果F(i,j)来取代(i,j)位置的原像素值,A\u0027为某一领域范围的某行或某列,P为列或行的和。

说明书


一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法
技术领域


本发明涉及图像处理或信号滤波领域,更具体的说,尤其涉及一种基于镂空均值
滤波算法的图像去噪方法。


背景技术


在现实生活中,许多数字图像在数?#21482;?#25110;传输过程中,会因成像设备与外部环境
噪声等因素的干扰而产生许许多多的噪点,从而导致数字图像质量?#26723;汀?#25105;们把这些图像
称为含噪图像或者噪声图像。为了减少数字图像中的噪声,我们会对图像进行降噪处理,又
称为图像去噪。图像滤波就是一种在尽可能保留图像?#38468;?#29305;征的图像降噪方法,是图像预
处理中不可或缺的操作。


图像滤波的种类有很多,主要有均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波以及双
边滤波。其中均值滤波则是最简单的一种滤波操作,作为一种典型的线性滤波算法,传统的
均值滤波采用邻域平均法作为主要方法,就是选定A邻域的像素区域作为模板,例如像素m*
n模板,求其平均值后来替代中心点(i,j)的像素值,可以滤除?#26085;?#20010;模版小的面积的斑点,
也就是可以滤除(m-1)*(n-1)个像素斑块或宽度小于m-1或n-1的长条痕迹,其运算次数为
m*n+1次。即用一块图像区域的每个像素的均值来替代原图像区域中的各个像素值。然而对
于在线系统来说,运行时间越少越好,当需要处理的图像像素点过多或处理器配置较低,对
图像进行处理将变得费事,实时性受?#36739;?#21046;。


发明内容


本发明的目的在于解决传统的均值滤波算法采用现有的数学模型进行处理,对像
素点较多的图像处理比较费时,不能保证图像处理的实时性的问题,提出了一种基于镂空
均值滤波算法的图像去噪方法,以减少处理每个像素点的运算次数,减少计算时间。


本发明通过以下技术方案来实现上述目的:一种基于镂空均值滤波算法的图像去
噪方法,包括如下步骤:


步骤一:随机取待处理图像中的一个像素点作为模板中?#27169;?br>

步骤二:将以模板中心为中心点取N*N个像素点组成整个模板,其中N为大于2的奇
数,确保存在中心点;


步骤三:将步骤二中的模板删去位于偶数行和偶数列上的像素点,组成新的模板,
新模板的像素点数量为(N-1)*(N-1)个;


步骤?#27169;杭?#31639;步骤三中新模板所有的像素点的平均值,替代模板中心的像素点的
像素值;


步骤五:重复上述步骤二、步骤三、步骤四的像素点值,直至完成整个计算过程。


进一步的,镂空均值滤波算法中镂空部?#20540;?#26680;心内容即步骤三内容,用于计算镂
空均值滤波模板中心点像素值的(N-1)*(N-1)模板,取?#28304;?#32479;均值滤波算法的N*N模板;采
用(N-1)*(N-1)模板能在滤波效果不减的情况下,大大减少计算量,加快滤波速度。


进一步的,步骤四中像素点的平均值计算方法采用镂空均值滤波的图像处理算
法,具体计算公式为:










其中,A为被处理图像上点的一个邻域,M为邻域A中像素点的个数,也成为邻域A的
面积,用计算结果F(i,j)来取代(i,j)位置的原像素值,A\u0027为某一领域范围的某行或某列,P
为列或行的和。


本发明的有益效果在于:本发明提出一种镂空均值滤波算法,缩减模板规模,减少
参与求和过程的像素点的数量,有效减少求每个新像素值计算时间,提高滤波效率,完成待
处理图像的去噪操作所需的时间将远小于传统均值滤波算法,从而保证图像处理的实时
性。


附图说明


图1是本发明一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法的工作流程图。


图2是本发明的实施例一的待处理图像取得的一组抛光轴表面线扫描图像产生的
斑点和干扰噪声点的图。


图3是采用传统均值滤波的处理效果图。


图4是采用本发明实施例一采用本发明的图像去噪方法后的处理效果图。


具体实施方式


下面结合附图对本发明作进一步说明:


如图1~4所示,所涉及的待处理图像的特征如下:噪声图像尺寸大于等于3*3;噪
声污染需要小于一定的范围,不可让肉眼无法确定原图所要表达的信息;噪声类型可以为
?#36153;?#22122;声或脉冲噪声。


针?#28304;?#22788;理图像采用本发明的一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法,包括
以下步骤:


步骤一:随机取待处理图像中的一个像素点作为模板中?#27169;?br>

步骤二:将以模板中心为中心点取N*N个像素点组成整个模板,其中N为大于2的奇
数,确保存在中心点;


步骤三:将步骤二中的模板删去位于偶数行和偶数列上的像素点,组成新的模板,
新模板的像素点数量为(N-1)*(N-1)个;


步骤?#27169;杭?#31639;步骤三中新模板所有的像素点的平均值,替代模板中心的像素点的
像素值;


步骤五:重复上述步骤二、步骤三、步骤四的像素点值,直至完成整个计算过程。


镂空均值滤波算法中镂空部?#20540;?#26680;心内容即步骤三内容,用于计算镂空均值滤波
模板中心点像素值的(N-1)*(N-1)模板,取?#28304;?#32479;均值滤波算法的N*N模板;采用(N-1)*(N-
1)模板能在滤波效果不减的情况下,大大减少计算量,加快滤波速度。


进一步的,步骤四中像素点的平均值计算方法采用镂空均值滤波的图像处理算
法,具体计算公式为:










其中,A为被处理图像上点的一个邻域,M为邻域A中像素点的个数,也成为邻域A的
面积,用计算结果F(i,j)来取代(i,j)位置的原像素值,A\u0027为某一领域范围的某行或某列,P
为列或行的和。


本发明基于OPENCV平台开发,图2是本发明的待处理图像取得的一组抛光轴表面
线扫描图像产生的斑点和干扰噪声点的图,一般为单个像素点,8个以下连续像素点,以及
16点以下的像素斑块;利用传统的均值滤波算法,对图2进行去噪处理得到图3,利用本发明
算法对图像2进行去噪处理得到图4,可以看出利用本发明算法进行去噪处理得到的效果与
传统均值滤波几乎没有差别。然而完成待处理图像的去噪操作所需的时间将远小于传统均
值滤波算法,从而保证图像处理的实时性。


上述实施例只是本发明的较佳实施例,并不是对本发明技术方案的限制,只要是
不经过创造性劳动即可在上述实施例的基础上实?#20540;?#25216;术方案,均应视为落入本发明专利
的权利保护范围内。


关于本文
本文标题:一种基于镂空均值滤波算法的图像去噪方法.pdf
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