本发明专利技术公开了一种图像滤波方法及装置，其方法包括：设置基准超像素窗口；根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量；根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图；对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。同时本发明专利技术还公开了一种图像滤波装置。本发明专利技术合理地设定基准超像素窗口大小，由于超像素分割的窗口可以依照输入图像内容进行，从而可以在滤波结果中保持细节信息。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像滤波方法及装置。
技术介绍
在数字图像处理与计算机视觉领域，滤波技术被广泛用于图像去噪处理。传统的滤波技术通常是选取一个固定的像素窗口作为滤波窗口，对滤波窗口内所有像素的灰度值进行排序，并取出一特定值，作为该滤波窗口的灰度输出值。这种滤波方法虽然简单，但是由于滤波窗口是固定的，因而导致在去除噪声的同时，也会造成图像细节的丢失。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种图像滤波方法及装置，通过合理设定基准超像素窗口大小，可以在滤波结果中保持细节信息。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种图像滤波方法，包括：设置基准超像素窗口；根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量；根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图；对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。对超像素进行滤波的方法为：计算所述超像素中每个像素的灰度值；对所述超像素中所有像素的灰度值进行排序得到灰度序列；从所述灰度序列中获取一个灰度终值；将所述灰度终值赋给所述超像素中的每一个像素。所述超像素数量的计算方法为：根据公式一计算超像素数量，并对计算结果进行取整；N=(WxH)/S式中，N-超像素数量，S-基准超像素窗口的大小，W-图像宽度，H-图像高度。所述超像素分割采用简单线性迭代聚类方法。所述灰度终值为所述灰度序列的中位值、平均值、最大值或最小值。一种图像滤波装置，包括：窗口设置模块，用于设置基准超像素窗口；计算模块，用于根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量；图像分割模块，用于根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图；滤波模块，用于对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。所述滤波模块包括：灰度计算单元，用于计算所述超像素中每个像素的灰度值；排序单元，用于对所述超像素中所有像素的灰度值进行排序得到灰度序列；灰度终值生成单元，用于从所述灰度序列中获取一个灰度终值；滤波单元，用于将所述灰度终值赋给所述超像素中的每一个像素。所述超像素数量的计算方法为：根据公式一计算超像素数量，并对计算结果进行取整；N=(WxH)/S式中，N-超像素数量，S-基准超像素窗口的大小，W-图像宽度，H-图像高度。所述超像素分割采用简单线性迭代聚类方法。所述灰度终值为所述灰度序列的中位值、平均值、最大值或最小值。本专利技术的有益效果是：本专利技术合理地设定基准超像素窗口大小，由于超像素分割的窗口可以依照输入图像内容进行，从而可以在滤波结果中保持细节信息。附图说明图1为本专利技术中图像滤波方法的一个实施例的流程图；图2为本专利技术中对超像素进行滤波的一个实施例的流程图；图3为本专利技术中对超像素进行滤波的又一个实施例的流程图；图4为本专利技术中对超像素进行滤波的又一个实施例的流程图；图5为本专利技术中对超像素进行滤波的又一个实施例的流程图；图6为本专利技术中图像滤波装置的示意框图。具体实施方式下面结合附图进一步详细描述本专利技术的技术方案，但本专利技术的保护范围不局限于以下所述。实施例一如图1和图2所示，一种图像滤波方法，灰度终值为灰度序列的中位值，用于对输入图像进行中值滤波；图像滤波方法包括：设置基准超像素窗口。根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量。所述超像素数量的计算方法为：根据公式一计算超像素数量，并对计算结果进行取整；N=(WxH)/S式中，N-超像素数量，S-基准超像素窗口的大小，W-图像宽度，H-图像高度。根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图。所述超像素分割采用简单线性迭代聚类方法。对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。对超像素进行滤波的方法为：计算所述超像素中每个像素的灰度值；对所述超像素中所有像素的灰度值进行排序得到灰度序列；从所述灰度序列中获取该灰度序列的中位值作为灰度终值；将所述灰度终值赋给所述超像素中的每一个像素。实施例二如图1和图3所示，一种图像滤波方法，灰度终值为灰度序列的平均值，用于对输入图像进行均值滤波；图像滤波方法包括：设置基准超像素窗口。根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量。所述超像素数量的计算方法为：根据公式一计算超像素数量，并对计算结果进行取整；N=(WxH)/S式中，N-超像素数量，S-基准超像素窗口的大小，W-图像宽度，H-图像高度。根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图。所述超像素分割采用简单线性迭代聚类方法。对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。对超像素进行滤波的方法为：计算所述超像素中每个像素的灰度值；对所述超像素中所有像素的灰度值进行排序得到灰度序列；从所述灰度序列中获取该灰度序列的平均值作为灰度终值；将所述灰度终值赋给所述超像素中的每一个像素。实施例三如图1和图4所示，一种图像滤波方法，灰度终值为灰度序列的最大值，用于对输入图像进行最大值滤波；图像滤波方法包括：设置基准超像素窗口。根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量。所述超像素数量的计算方法为：根据公式一计算超像素数量，并对计算结果进行取整；N=(WxH)/S式中，N-超像素数量，S-基准超像素窗口的大小，W-图像宽度，H-图像高度。根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图。所述超像素分割采用简单线性迭代聚类方法。对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。对超像素进行滤波的方法为：计算所述超像素中每个像素的灰度值；对所述超像素中所有像素的灰度值进行排序得到灰度序列；从所述灰度序列中获取该灰度序列的最大值作为灰度终值；将所述灰度终值赋给所述超像素中的每一个像素。实施例四如图1和图5所示，一种图像滤波方法，灰度终值为灰度序列的最小值，用于对输入图像进行最小值滤波；图像滤波方法包括：设置基准超像素窗口。根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量。所述超像素数量的计算方法为：根据公式一计算超像素数量，并对计算结果进行取整；N=(WxH)/S式中，N-超像素数量，S-基准超像素窗口的大小，W-图像宽度，H-图像高度。根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图。所述超像素分割采用简单线性迭代聚类方法。对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。对超像素进行滤波的方法为：计算所述超像素中每个像素的灰度值；对所述超像素中所有像素的灰度值进行排序得到灰度序列；从所述灰度序列中获取该灰度序列的最小值作为灰度终值；将所述灰度终值赋给所述超像素中的每一个像素。实施例五如图6所示，一种图像滤波装置，灰度终值为灰度序列的中位值，用于对输入图像进行中值滤波；图像滤波装置包括窗口设置模块、计算模块、图像分割模块和滤波模块。所述窗口设置模块，用于设置基准超像素窗口。所述计算模块，用于根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量。所述超像素数量的计算方法为：根据公式一计算超像素数量，并对计算结果进行取整；N=(WxH)/S式中，N-超本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种图像滤波方法，其特征在于，包括：设置基准超像素窗口；根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量；根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图；对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。
【技术特征摘要】
1.一种图像滤波方法，其特征在于，包括：设置基准超像素窗口；根据所述基准超像素窗口的大小和输入图像的像素大小计算待分割的超像素数量；根据所述超像素数量对所述输入图像进行超像素分割，获得超像素分割图；对所述超像素分割图中各超像素进行滤波，得到滤波图像。2.根据权利要求1所述的一种图像滤波方法，其特征在于，对超像素进行滤波的方法为：计算所述超像素中每个像素的灰度值；对所述超像素中所有像素的灰度值进行排序得到灰度序列；从所述灰度序列中获取一个灰度终值；将所述灰度终值赋给所述超像素中的每一个像素。3.根据权利要求1所述的一种图像滤波方法，其特征在于，所述超像素数量的计算方法为：根据公式一计算超像素数量，并对计算结果进行取整；N=(WxH)/S式中，N-超像素数量，S-基准超像素窗口的大小，W-图像宽度，H-图像高度。4.根据权利要求1所述的一种图像滤波方法，其特征在于，所述超像素分割采用简单线性迭代聚类方法。5.根据权利要求1所述的一种图像滤波方法，其特征在于，所述灰度终值为所述灰度序列的中位值、平均值、最大值或最小值。6.一种图像滤波装置，其特征在于，包括：窗口设置模块，用于设置...
【专利技术属性】
技术研发人员：詹肇楷，
申请(专利权)人：成都西纬科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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