中值滤波方法及装置制造方法及图纸

一种中值滤波方法及装置，所述方法包括：计算第一图像中邻域像素与中心像素的第一类像素值相似度和距离衰减因子值；根据第一类像素值相似度和距离衰减因子值计算邻域像素的第一类权值的中位值；查找第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值；将第二图像中邻域像素的第二类像素值中与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二像素值加权求和，得到加权求和值。本发明专利技术提供的中值滤波方法及装置，联合第一图像对第二图像进行加权中值滤波，该方法相比传统多图滤波方法可以更好的保持和优化图像边缘，且不会产生边缘模糊和噪声扩散效应；同时，去噪能力和边缘保持能力优于传统的单图滤波方法。

【技术实现步骤摘要】
中值滤波方法及装置
本专利技术涉及立体视觉处理技术，具体地涉及一种中值滤波方法及装置。
技术介绍
图像滤波方法按照所处理的对象可以分为两类：一类是单图滤波方法，诸如均值滤波，中值滤波等、双边滤波等；另一类是多图滤波方法，诸如联合双边滤波以及引导滤波等。单图滤波方法处理对象是单张图像，不能利用引导图等其它图像的辅助信息，因此在具有引导图的场合，其滤波能力受限。多图滤波方法由于使用了引导图的信息，因此去噪能力和边缘保持能力普遍优于单图滤波方法。在联合双边滤波以及引导滤波等传统的多图滤波方法中采用的滤波器大都具有平滑特性，容易损失图像细节以及扩散图像边缘和噪声。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种中值滤波方法及装置，以提高中值滤波的处理效果。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术提供一种中值滤波方法，所述方法包括：计算第一图像中邻域像素与中心像素的第一类像素值相似度和距离衰减因子值；根据所述第一类像素值相似度和所述距离衰减因子值计算所述邻域像素的第一类权值的中位值；查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值；将第二图像中邻域像素的第二类像素值中与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二像素值加权求和，得到加权求和值。上述方案中，采用以下公式计算第一图像中的邻域像素与中心像素的第一类像素值相似度：s(p,q)＝f(|I(p)-I(q)|)，其中，f随|I(p)-I(q)|单调递减；其中，p表示当前计算的像素位置；q代表p像素的邻域像素位置；I(p)代表p像素的第一类像素值；I(q)代表q像素的第一类像素值；和/或，根据以下公式计算所述距离衰减因子：r(p,q)＝g(|p-q|)，其中，g随|p-q|单调递减。上述方案中，采用以下任一方式查找第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值：二分法、排序法或者累计直方图法。上述方案中，所述查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值之前，所述方法包括：根据以下公式计算邻域像素的第一类权值的直方图：其中，δ(·)为狄拉克delta函数，h(p,n)是p像素的邻域像素的第一类权值直方图，w(p,q)代表p像素邻域内q像素的第一类权值，D(q)代表q像素的第二类像素值；根据以下公式计算邻域像素的第一类权值累计直方图：其中，c(p,n)表示p像素的邻域像素的第一类权值累计直方图。上述方案中，所述根据所述第一类像素值相似度和所述距离衰减因子值计算所述邻域像素的第一类权值的中位值，包括：根据以下公式计算所述邻域像素的第一类权值：w(p,q)＝s(p,q)r(p,q),q∈N(p)；根据以下公式计算所述第一类权值的中位值：其中，α是常数系数，且0＜α＜1。上述方案中，所述查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值，包括：根据以下公式查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值：上述方案中，所述将第二图像中邻域像素的第二类像素值中与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二像素值加权求和，包括：根据以下公式将邻域像素中第二类像素值与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二类像素值加权求和：其中，u(·)是单位阶跃函数，v(p,·)表示邻域各像素的第二类权值，T为第二类像素门限值，K(p)为归一化因子，其计算公式为：上述方案中，所述第二类权值的计算公式为v(p,q)＝h(|d(p)-D(q)|)，其中，h随|d(p)-D(q)|单调递减。本专利技术实施例提供一种中值滤波装置，所述装置包括：第一计算单元，用于计算第一图像中邻域像素与中心像素的第一类像素值相似度和距离衰减因子值；第二计算单元，用于根据所述第一类像素值相似度和所述距离衰减因子值计算所述邻域像素的第一类权值的中位值；查找单元，用于查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值；求和单元，用于将第二图像中邻域像素的第二类像素值中与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二像素值加权求和，得到加权求和值。上述方案中，所述第一计算单元还用于，采用以下公式计算第一图像中的邻域像素与中心像素的第一类像素值相似度：s(p,q)＝f(|I(p)-I(q)|)，其中，f随|(p)-(q)|单调递减；其中，p表示当前计算的像素位置；q代表p像素的邻域像素位置；I(p)代表p像素的第一类像素值；I(q)代表q像素的第一类像素值；和/或，根据以下公式计算所述距离衰减因子：r(p,q)＝g(|p-q|)，其中，g随|p-q|单调递减。上述方案中，所述第二计算单元还用于，根据以下公式计算邻域像素的第一类权值的直方图：其中，δ(·)为狄拉克delta函数，h(p,n)是p像素的邻域像素的第一类权值直方图，w(p,q)代表p像素邻域内q像素的第一类权值，D(q)代表q像素的第二类像素值；根据以下公式计算邻域像素的第一类权值累计直方图：其中，c(p,n)表示p像素的邻域像素的第一类权值累计直方图。上述方案中，所述查找单元还用于，根据以下公式查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值：上述方案中，所述求和单元还用于，根据以下公式将邻域像素中第二类像素值与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二类像素值加权求和：其中，u(·)是单位阶跃函数，v(p,·)表示邻域各像素的第二类权值，T为第二类像素门限值，K(p)为归一化因子，其计算公式为：采用本专利技术提供的中值滤波方法及装置，联合第一图像对第二图像进行加权中值滤波，该方法相比传统多图滤波方法可以更好的保持和优化图像边缘，且不会产生边缘模糊和噪声扩散效应；同时，去噪能力和边缘保持能力优于传统的单图滤波方法。附图说明图1是本专利技术实施例中值滤波方法的实现流程图；图2是本专利技术实施例二中的第二图像以及理想输出图像的示意图；图3是本专利技术实施例二中的第一图像的示意图；图4是本专利技术实施例二中的输出图像的示意图；图5是本专利技术实施例四中值滤波装置的组成结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。本专利技术实施例中涉及的图像包括一张待滤波图像和一张引导图，其中，引导图称为第一图像，待滤波图像称为第二图像。第一图像中每个像素的值称为第一类像素值，第二图像中每个像素的值称为第二类像素值。这些图像可以是红外灰度图、可见光灰度图、深度图、强度图、距离图等单通道图像，也可以是RGB彩色图等多通道图像。其中，第一图像与第二图像互相配准，即对于第一图像中每个有效像素点，在第二图像中相应位置都有且只有一个与之对应的像素点。记第一图像为D，第二图像为I。设当前计算像素位置为向量p，p＝(j,i)，j为行号，i为列号。p像素的第一类像素值从第一图像中对应位置像素取得，记为D(p)；p像素的第二类像素值从第二图像中对应位置像素取得，记为I(p)。每个待滤波处理的像素称为当前像素，又因为该像素位于邻域正中央，又称为中心像素，其附近一定范围内的像素集合称为邻域像素，邻域像素可以包含中心像素，也可以不包含中心像素。这里，邻域可以是固定的矩形窗口或者圆形窗口。如图1所示，本专利技术实施例提供的中值滤波方法包括：步骤110，计算第一图像中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种中值滤波方法，其特征在于，所述方法包括：计算第一图像中邻域像素与中心像素的第一类像素值相似度和距离衰减因子值；根据所述第一类像素值相似度和所述距离衰减因子值计算所述邻域像素的第一类权值的中位值；查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值；将第二图像中邻域像素的第二类像素值中与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二像素值加权求和，得到加权求和值。

【技术特征摘要】
1.一种中值滤波方法，其特征在于，所述方法包括：计算第一图像中邻域像素与中心像素的第一类像素值相似度和距离衰减因子值；根据所述第一类像素值相似度和所述距离衰减因子值计算所述邻域像素的第一类权值的中位值；查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值；将第二图像中邻域像素的第二类像素值中与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二像素值加权求和，得到加权求和值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用以下公式计算第一图像中的邻域像素与中心像素的第一类像素值相似度：s(p,q)＝f(|I(p)-I(q)|)，其中，f随|I(p)-I(q)|单调递减；其中，p表示当前计算的像素位置；q代表p像素的邻域像素位置；I(p)代表p像素的第一类像素值；I(q)代表q像素的第一类像素值；和/或，根据以下公式计算所述距离衰减因子：r(p,q)＝g(|p-q|)，其中，g随|p-q|单调递减。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用以下任一方式查找第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值：二分法、排序法或者累计直方图法。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值之前，所述方法包括：根据以下公式计算邻域像素的第一类权值的直方图：其中，δ(·)为狄拉克delta函数，h(p,n)是p像素的邻域像素的第一类权值直方图，w(p,q)代表p像素邻域内q像素的第一类权值，D(q)代表q像素的第二类像素值；根据以下公式计算邻域像素的第一类权值累计直方图：其中，c(p,n)表示p像素的邻域像素的第一类权值累计直方图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类像素值相似度和所述距离衰减因子值计算所述邻域像素的第一类权值的中位值，包括：根据以下公式计算所述邻域像素的第一类权值：w(p,q)＝s(p,q)r(p,q),q∈N(p)；根据以下公式计算所述第一类权值的中位值：其中，α是常数系数，且0＜α＜1。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值，包括：根据以下公式查找所述第一类权值的中位值对应的第二类像素值的中位值：7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将第二图像中邻域像素的第二类像素值中与第二类像素值的中位值接近的部分像素的第二像素值加权求和，包括：根据以下公式将邻域像素中第二类像素值...

【专利技术属性】
技术研发人员：王行，李骊，盛赞，周晓军，李朔，杨淼，
申请(专利权)人：北京华捷艾米科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11