图像处理方法，图像处理设备和记录介质技术

一种图像处理方法，该图像处理方法将输入图像分离成构架成分和残差成分。在该方法中，计算局部变化量，该局部变化量是在目标像素和与目标像素相邻的像素之间的变化量；基于局部变化量来计算构架成分提取过滤器权值；计算在目标像素周围的像素值的梯度方向的图像特征量和在目标像素周围的像素值的梯度强度的图像特征量；基于这些图像特征量来校正构架成分提取过滤器权值；基于经校正的构架成分提取过滤器权值来计算构架成分提取过滤器系数；以及通过使用计算出的构架成分提取过滤器系数向目标像素应用构架成分提取过滤来提取构架成分。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】图像处理方法，图像处理设备和记录介质
本专利技术涉及一种图像处理方法、图像处理设备和图像处理程序。
技术介绍
在图像处理技术之中，一种用于减少在图像中包括的噪声的技术是为了更清楚地再现捕获的图像的必需技术。作为在图像中包括的噪声之一，存在如图10中所示的附加白高斯噪声。原有信号和被噪声劣化的信号分别被表示为s和f。这时，假设噪声nG的幅度遵从高斯分布，则图10的附加白高斯噪声由f＝s+nG代表。作为一种用于减少在图像中包括的噪声的技术，例如，作为在NPL1中公开的技术的总变化范数最小化方法(下文北欧表达为TV方法)被广泛地使用。TV范数通过将在整个信号节段中的相邻信号之间的差的绝对值相加而被获得，并且信号u的TV范数由以下等式(1)定义：其中代表偏微分算符。图11至图13图示了关于一维信号的TV范数的示例。图11中所示的温和地改变的信号(平坦信号)和图12中所示的包括陡峭边缘的信号具有相同TV范数。如图13中所示，在信号值振动时，TV反复具有大值。换而言之，TV范数可以被称为用于指示考虑不连续成分的信号的平滑度的指标。TV方法是用于将包括噪声的输入图像f分离成构架成分u和残差成分v的方法，该构架成分u包括图像的边缘成分和平坦成分，该残差成分v包括纹理成分和噪声成分。换而言之，建立以下等式(2)的关系：f＝u+v(2)。构架成分u可以通过最小化等式(3)而被确定，在等式(3)中，规范化项被引入由等式(1)定义的总变化范数TV(u)中。在等式(3)中，u(0)＝f被满足并且μ是用于指示原有图像的保真度的参数。以下参照图14描述等式(3)。图14中的用实线图示的信号被表示为包括噪声的输入信号f。图14中的用短划线图示的信号u1和图14中的用点划线图示的信号u2的TV范数彼此相等。然而，随着原有信号f和构架成分u相互分离，等式(3)的第二项变得更大，并且因此为了最小化以上等式(3)，与原有信号f更近的用点划线图示的信号被计算为构架成分u。如以上描述的那样，TV方法引起将包括噪声的输入图像分离成包括图像的边缘和平坦区域的构架成分(TV范数：小)以及包括纹理和噪声的残差成分(TV范数：大)。这一构架成分可以被视为消除了噪声的图像。图15图示了将输入图像分离成构架成分和残差成分的与本专利技术有关的图像处理方法的一个示例的框图。有关的图像处理方法包括成分分离装置11。输入图像f被输入到成分分离装置11，并且构架成分u和残差成分v被输出。图16图示了用于图示成分分离装置11的框图。成分分离装置11包括构架成分提取装置21和残差分离成分计算装置31。构架成分提取装置21接收输入信号f并且最小化等式(3)以获得构架成分u。向残差成分计算装置31输出获得的构架成分u。残差成分计算装置31接收输入图像f和从构架成分提取装置21输出的构架成分u并且基于等式(2)的关系从关系v＝f-u计算残差成分v。作为一种用于在构架成分提取装置21中通过最小化等式(3)来提取构架成分的方法，存在作为在NPL2中公开的技术的数字TV过滤器(DTVF)。图17图示了用于图示根据DTVF提取构架成分的构架成分提取装置21的框图，并且以下使用图18的流程图来描述相应的处理单元的操作。在以下描述中，图像u的像素位置α中的像素值被表达为uα。α的邻居像素位置的集合被表达为N(α)。图19图示了像素位置α＝(i,j)的邻居像素位置的示例。这里，图19的模式(a)被称为四邻居方式，并且N(α)被表达为N(α)＝{(i，j-1)，(i，j+1)，(i-1，j)，(i+1，j)}。另外，图19的模式(b)被称为八邻居方式，并且N(α)被表达为N(α)＝{(i，j-1)，(i，j+1)，(i-1，j)，(i+1，j)，(i-1，j-1)，(i-1，j+1)，(i+1，j-1)，(j+1，j+1)}。构架成分提取装置21包括局部变化量计算装置101、过滤器权值计算装置102、过滤器系数计算装置103和过滤执行装置104。初始地，作为初始设置，用于存储重复的数目的计数器变量k被设置为k＝0。输入图像f被表示为初始构架图像u(0)(步骤S1)。局部变化量计算装置101接收图像u(k)并且基于以下等式(4)计算局部变化量(步骤S2)。向过滤器权值计算装置102输出通过计算而获得的局部变化量等式(4)中的ε是用于在以下处理中防止除以0的参数并且可以是约为10-4的值。过滤器权值计算装置102从局部变化量计算装置101接收局部变化量并且计算由以下等式(5)代表的过滤器权值wαβ(u)(步骤S3)。向过滤器系数计算装置103输出通过计算而获得的过滤器权值wαβ(u)过滤器系数计算装置103从过滤器权值计算装置102接收过滤器权值wαβ(u)并且分别基于以下等式(6)和(7)计算过滤器系数hαα和hαβ(步骤S4)。向过滤器执行装置103输出通过计算而获得的过滤器系数hαα和hαβ。过滤器执行装置104接收输入图像u(0)和作为过滤目标的图像u(k)以及从过滤器系数计算装置103接收过滤器系数hαα和hαβ，基于以下等式(8)计算在k+1次过滤之后的图像u(k+1)并且将重复数目计数器k增加1(步骤S6)。然后，比较k和最大重复数目kmax，并且在k小于最大重复数目kmax时，对于下一重复计算，向局部变化量计算装置101和过滤执行装置104输出在过滤之后的图像，并且继续处理。在k已经达到最大重复数目kmax时，图像被输出作为构架成分u(步骤S7)。如从等式(5)、(6)和(7)清楚的那样，在局部变化量与噪声成分比较充分地大时，hαα≈1被满足，并且因此可防止边缘的模糊。对照而言，在局部变化量小时，DTVF将这一区域视为平坦，并且hαα≈1被满足，并且因此DTVF表现如同常见低通滤波器。关于μ，使用估计的噪声标准偏差σ，关系：μ＝1/σ2可以被满足。图20图示了将输入图像分离成构架成分和残差成分的有关的图像处理设备1000的框图。图像处理设备1000包括局部变化量计算单元1001、过滤器权值计算单元1002、过滤器系数计算单元1003、过滤执行单元1004、残差成分计算单元1005、控制单元1006、开关1007、开关1008和存储器1009。输入图像f从输入缓冲器被输入到开关1007和存储器1009。控制单元1006使用微计算机等而被配置并且执行存储的程序以控制相应的单元。控制单元1006包括存储过滤次数的计数器变量k。在输入图像从输入缓冲器被输入时，控制单元1006将计数器k重置成k＝0、切换开关1007以向局部变化量计算单元1001和过滤执行单元10054输出该输入图像f作为初始构架图像u(0)，并且切换开关1007。然后，控制单元1006向局部变化量计算单元1001和过滤执行单元1004输出不是从输入缓冲器、而是从开关1008接收的图像。控制单元1006监视过滤执行单元1004并且在过滤完成时将过滤数目计数器k增加1。然后，控制单元1006比较k和最大重复数目kmax、在k小于最大重复数目kmax时切换开关1008以便向开关1007输出图像，并且在k已经达到最大重复数目kmax时切换开关1008以便向残差成分计算单元1005输出图像作为构架成分u。开关1007和开关本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，所述图像处理方法将输入图像分离成包括边缘成分和平坦成分的构架成分、以及由在所述输入图像与所述构架成分之间的差表达的残差成分，所述方法包括：计算局部变化量，所述局部变化量是在目标像素和与所述目标像素相邻的像素之间的变化量；基于所述局部变化量来计算构架成分提取过滤器权值；计算在所述目标像素的周围的像素值的梯度方向的图像特征量和在所述目标像素的所述周围的所述像素值的梯度强度的图像特征量；基于所述梯度方向上的所述图像特征量和所述梯度强度的所述图像特征量来校正所述构架成分提取过滤器权值；基于经校正的所述构架成分提取过滤器权值来计算构架成分提取过滤器系数；以及通过使用计算出的所述构架成分提取过滤器系数向所述目标像素应用构架成分提取过滤来提取所述构架成分。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.02.18 JP 2013-0288761.一种图像处理方法，所述图像处理方法将输入图像分离成包括边缘成分和平坦成分的构架成分、以及由在所述输入图像与所述构架成分之间的差表达的残差成分，所述方法包括：计算局部变化量，所述局部变化量是在目标像素和与所述目标像素相邻的像素之间的变化量；基于所述局部变化量来计算用于提取所述构架成分的过滤器权值；计算在所述目标像素的周围的像素值的梯度方向的图像特征量和在所述目标像素的所述周围的所述像素值的梯度强度的图像特征量；基于所述梯度方向上的所述图像特征量和所述梯度强度的所述图像特征量来校正所述过滤器权值；基于经校正的所述过滤器权值来计算过滤器系数；以及通过使用所述过滤器系数向所述目标像素应用构架成分提取过滤来提取所述构架成分。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中：所述过滤器系数是在对初始图像和通过向所述初始图像应用预定处理而获得的图像的加权相加时使用的过滤器系数，以及校正所述过滤器权值包括校正所述过滤器权值，从而使得随着所述梯度强度增大，用于所述初始图像的所述过滤器系数增大。3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中：所述过滤器系数是在对初始图像和通过向所述初始图像应用预定处理而获得的图像的加权相加时使用的过滤器系数，以及校正所述过滤器权值包括校正所述过滤器权值，从而使得随着所述梯度强度减小，用于所述初始图像的所述过滤器系数减小。4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中：所述过滤器系数是在对初始图像和通过向所述初始图像应用预定处理而获得的图像的加权相加时使用的过滤器系数，以及校正所述过滤器权值包括校正所述过滤器权值，从而使得随着所述梯度方向上的所述梯度强度增大，用于所述初始图像的所述过滤器系数在所述方向上增大。5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其中：所述过滤器系数是在对初始图像和通过向所述初始图像应用预定处理而获得的图像的加权相加时使用的过滤器系数，以及校正所述过滤器权值包括校正所述过滤器权值，从而使得随着所述梯度方向上的所述梯度强度减小，用于所述初始图像的所述过滤器系数在所述方向上减小。6.根据权利要求1所述的图像处理方法，还包括：在基于所述梯度方向上的所述图像特征量和所述梯度强度的所述图像特征量而计算出的所述过滤器权值的校正量多于或者少于预定阈值时，将校正量设置为预定值。7.根据权利要求6所述的图像处理方法，还包括：确定所述过滤器权值的校正量的上限值和下限值；在基于所述梯度方向上的所述图像特征量和所述梯度强度的所述图像特征量而计算出的所述过滤器权值的所述校正量多于第一阈值时、所述过滤器权值的所述校正量被设置为所述上限；并且在基于所述梯度方向上的所述图像特征量和所述梯度强度的所述图像特征量而计算出的所述过滤器权值的所述校正量少于第二阈值时、所述过滤器权值的所述校正量被设置为所述下限。8.根据权利要求1所述的图像处理方法，还包括：使用所述构架成分作为所述输入图像来将所述过滤重复预定次数。9.一种图像处理设备，所述图像处理设备将输入图像分离成包括边缘成分和平坦成分的构架成分、以及由在所述输入图像与所述构架成分之间的差表达的残差成分，所述设备包括：局部变化量计算单元，所述局部变化量计算单元被配置用于计算局部变化量，所述局部变化量是在目标像素和与所述目标像素相邻的像素之间的变化量；构架成分提取过滤器权值计算单元，所述构架成分提取过滤器权值计算单元被配置用于基于所述局部变化量来计算用于提取所述构架成分的权值；图像特征量计算单元，所述图像特征量计算单元被配置用于计算在所述目标像素的周围的像素值的梯度方向的图像特征量和在所述目标像素的所述周围的所述像素值的梯度强度的图像特征量；构架成分提取过滤器权值校正单元，所述构架成分提取过滤器权值校正单元被配置用于基于所述梯度方向上的所述图像特征量和所述梯度强度的所述图像特征量来校正所述过滤器权值；构架成分提取过滤器系数计算单元，所述构架成分提取过滤器系数计算单元被配置用于基于经校正的所述过滤器权值来计算过滤器系数；以及构架成分提取过滤执行单元，所述构架成分提取过滤执行单元被...

【专利技术属性】
技术研发人员：先崎健太，
申请(专利权)人：日本电气株式会社，
类型：发明
国别省市：日本;JP