一种图像降噪方法及系统技术方案

本发明专利技术是提供一种图像降噪方法，包括：输入相机采集原深度图像和原红外图像；将采集的深度图像，前后景剔除，得到前后景剔除的原深度图像；将前后景剔除的原深度图像剔除地面，得到地面剔除的原深度图像；将采集的红外图像的灰度值进行重映射，得到重映射后的红外图像；将重映射后的红外图像的前后景剔除，得到前后景剔除的红外图像；将前后景剔除的红外图像地面过滤，得到过滤后的红外图像；将过滤后的红外图像进行二值化，得到二值化后的红外图像；将所述二值化的红外图像和所述地面剔除的原深度图像叠加降噪，得到降噪后的图像；将降噪后的图像，采用联合双边滤波算法对边缘部分进行增强，得到增强后的图像；将增强后的图像替换采集的原红外图像，得到增强降噪的红外图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像降噪方法及系统。
技术介绍
随着科技的发展，图像作为多媒体时代主要的信息载体之一，在采集、转换和传输过程中，易受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响导致质量下降，因此，图像降噪是图像工程中一个基础和必要的预处理步骤，是图像感知、分类与识别的关键技术之一。图像降噪的本质是模式分类，即从有规律的“图像模式”中将具有点奇异的不规则“噪声模式”分离出来。目前，图像降噪方法主要分为空域滤波、变换域滤波以及变换域统计建模分析等三大类。传统的大部分滤波方法属于空域滤波，如均值滤波、中值滤波等。实际上采用各种平滑函数对图像进行卷积处理，在便于硬件实现，削弱噪声的同时对图像的有用信息也进行了平滑。变换域统计建模分析方法对变换域系数进行统计建模，能够取得较好降噪效果，但是需要较多的先验信息，建立适合的模型进行训练，而且计算复杂度很高。在变换域滤波方法中，基于小波变换的收缩阈降噪方法最具代表性，但是变换域收缩阈值生失真，称为伪吉布斯现象。已本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像降噪方法，其特征在于，包括：输入相机采集原深度图像和原红外图像；将采集的原深度图像，前后景剔除，得到前后景剔除的原深度图像；将前后景剔除的原深度图像剔除地面，得到地面剔除的原深度图像；将采集的红外图像的灰度值进行重映射，得到重映射后的红外图像；将重映射后的红外图像的前后景剔除，得到前后景剔除的红外图像；将前后景剔除的红外图像地面过滤，得到过滤后的红外图像；将过滤后的红外图像进行二值化，得到二值化后的红外图像；将所述二值化的红外图像和所述地面剔除的原深度图像叠加降噪，得到降噪后的图像；将降噪后的图像，采用联合双边滤波算法对边缘部分进行增强，得到增强后的图像；将增强后的图像替换采集的原红外...

【技术特征摘要】
1.一种图像降噪方法，其特征在于，包括：
输入相机采集原深度图像和原红外图像；
将采集的原深度图像，前后景剔除，得到前后景剔除的原深度图像；
将前后景剔除的原深度图像剔除地面，得到地面剔除的原深度图像；
将采集的红外图像的灰度值进行重映射，得到重映射后的红外图像；
将重映射后的红外图像的前后景剔除，得到前后景剔除的红外图像；
将前后景剔除的红外图像地面过滤，得到过滤后的红外图像；
将过滤后的红外图像进行二值化，得到二值化后的红外图像；
将所述二值化的红外图像和所述地面剔除的原深度图像叠加降噪，得到降噪后的图
像；
将降噪后的图像，采用联合双边滤波算法对边缘部分进行增强，得到增强后的图像；
将增强后的图像替换采集的原红外图像，得到增强降噪的红外图像。
2.如权利要求1所述的一种图像降噪方法，其特征在于：所述的原深度图像和原红外图
像是飞机时间技术同一时间采集的。
3.如权利要求1所述的一种图像降噪方法，其特征在于：所述的原深度图像前后景剔除
距离的阈值公式为：
其中，深度图像中一点P,其深度值为z，其灰度值为g,深度阈值为[Dmin,Dmax],深度过
滤后的灰度值记为Gf。
4.如权利要求1所述的一种图像降噪方法，其特征在于：所述采集的原红外图像的灰度
值进行重新映射，
灰度值重映射的算法为：
Gf＝Max[min(Gorg/a*b*c,Cmax),Cmin]*255
其中Gorg表示原始灰度值，a表示灰度等级的最大值，一般用2n表示
n表示灰度等级.
b表示红外成像设备的标准偏差，c表示红外图像的平均值.
Cmax∈(0.0,1.0],灰度映射范围最大值.
Cmin∈(0.0,1.0),灰度映射范围最小值.
a,b,c是跟设备相关的参数，其中，取
a＝216,b＝4.0,c＝0.1,Cmax＝1.0,Cmin＝0.1

【专利技术属性】
技术研发人员：杨智远，
申请(专利权)人：深圳市云之梦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44