基于UGM灰预测模型的图像去噪算法制造技术

本发明专利技术公开了基于UGM灰预测模型的图像去噪算法，该方法首先选择3*3模板像素块中的非中心点的像素构成建模序列，其次根据UGM模型，建立图像块中心像素点的预测模型，并进行预测，最后将预测值代替3*3模型像素块中心点的灰度值，得到的图像即为去噪后的图像。通过实例研究发现，本发明专利技术能有效地去除椒盐噪声点，与传统的基于灰色系统的图像去噪算法更能较好地保持了图像的质量和细节，为图像去噪提供了新方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理领域，具体涉及到基于UGM灰预测模型的图像去噪算法。
技术介绍
由于受到元件器材等原因影响，输出的图像往往会带有噪声。为了使图像更逼真，需要进行图像去噪处理。如何合理消除大量的噪声，使图像保持原有的各类信息，又适合于人眼观察，一直是图像处理研究领域的主要课题之一。1982年，邓聚龙教授创立的灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。它以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。由于贫信息不确定性系统的普遍存在，决定了这一新理论具有十分广阔的发展前景。目前已有学者将灰色理论应用于图像去噪领域。例如，文献[1]是利用与极值点相邻点的灰度值构成原始序列，对其进行灰色GM(1,1)模型预测，再将极值点的预测灰度值取代原灰度值，从而达到去噪的目的。其缺陷在于对密度比较大的噪声图像去噪时，仍存在大量噪声，主要原因在于噪声极值点的周围还有噪声点存在，从而影响了噪声点处灰度值的预测。参考文献[1] 谢松云, 张坤, 张海军. 基于灰预测的图像去噪新方法[J]. 微电子学与计算机, 2006(23): 151-153。
技术实现思路
为了弥补传统的基于灰色理论在图像去噪中的缺陷，本专利技术采用基于UGM灰预测模型的图像去噪算法,具体流程如下：步骤1：建模序列以表1的示意框为例，对3×3模版像素块中的极值点的灰度值f(i,j)进行预测时，以已知邻近点的灰度值f(i-1,j-1),f(i-1,j),f(i-1,j+1),f(i,j-1),f(i,j+1),f(i+1,j-1),f(i+1,j),f(i+1,j+1)按由小到大的顺序排列作为原始序列x(0)，不妨记为x(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(7),x(0)(8))。表1图像示意框f(i-1,j-1)f(i-1,j)f(i-1,j+1)f(i,j-1)f(i,j)f(i,j+1)f(i+1,j-1)f(i+1,j)f(i+1,j+1)步骤2：建立UGM模型UGM模型灰微分方程：x(0)(k)=atan(k-τ)pz(1)(k-τ)=bsin(k-τ)p其中,x(1)(k)=Σi=1kx(0)(i),z(1)(k)=12(x(1)(k)+)x(1)(k-1),p∈(0,1],τ={1,2,...本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于UGM灰预测模型的图像去噪算法，基本步骤：1）选择3*3模板像素块中的非中心点的像素构成建模序列；2）根据UGM模型，建立图像块中心像素点的预测模型，并进行预测；3）将预测值代替3*3模型像素块中心点的灰度值。

【技术特征摘要】
1.基于UGM灰预测模型的图像去噪算法，基本步骤：1）选择3*3模板像素块中的非中心点的像素构成建模序列；2）根...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿亮，朱亚辉，
申请(专利权)人：西安元朔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：