确定像素相关性的方法、装置以及图像滤波方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供了用于确定图像中的像素之间的相关性的方法和装置以及图像滤波方法。获取图像，对该图像进行图像处理以获得该图像中的每个像素的图像特征变化参数，其中像素的图像特征变化参数反映该像素的图像特征的变化程度，至少基于在该图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性。由此，在度量两个像素之间的相关性时，考虑这两个像素之间的像素的图像特征的变化，从而能够准确地度量像素之间的相关性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像处理领域，更具体地，涉及确定像素相关性的方法、装置以及图像滤波方法。
技术介绍
图像滤波是图像预处理中不可缺少的操作，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程，这也是图像识别和计算机视觉中至关重要的预处理，没有正确的分割就不可能有正确的识别。图像是由像素组成的包含一定内容的一个整体，因此图像之中的像素之间是有内在联系的，我们把这种联系成为相关性。而噪声在图像上常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与有效像素信号不相关，它以无用的信息形式出现。因此，通过考虑像素之间的相关性，在进行分割或滤波等图像处理时，一个像素可以提供关于其他像素的参考信息，从而能够有效地进行滤波或图像分割等。传统上，度量像素相关性的方法可以包括均一相关性方法、基于距离的方法以及基于灰度差的方法。在均一相关性方法中，认为一像素的邻域内的所有其他像素对该像素都拥有相同的相关性，这种方法的一种应用是均值滤波。在基于距离的方法中，认为所有像素关于特定像素的相关性是基于像素间的某种距离度量得出的，例如高斯滤波器就是基于欧式距离的，其他可以使用的距离还包括曼哈顿距离、巴氏距离等。在基于灰度差的方法中，在度量两个像素的相关性时，考虑它们之间灰度的差。例如，双边滤波(bilateral filter)同时考虑了两个像素的距离和它们的灰度差，其可以通过以下公式(1)来计算像素(k,l)和像素(i,j)的相关性w(i,j,k,l)： w ( i , j , k , l ) = e ( - ( i - k ) 2 + ( j - l ) 2 2 σ d 2 - | | I ( i , j ) - I ( k , l ) | | 2 2 σ r 2 ) - - - ( 1 ) ]]>其中σd和σr分别是距离和灰度差项对应的方差，I(i,j)和I(k,l)是两个像素的灰度值。然而，这些传统方法对于某些图像中的像素点相关性的度量可能不那么有效。例如，对于如图1所示的图像，考虑像素O分别与像素A、B和C的相关性。在A、B和C中，只有A与O属于同一物体，因此A本应与O有更大的相关性。然而因为A、B和C到O的距离相等，均一相关性方法和基于欧式距离的方法都将赋予A、B和C与O相同的相关性。另外，即使是双边滤波方法，由于C与O的灰度值差别很大而赋予C与O相对小的相关性，它还是不能区分A和B分别与O的相关性。也就是说，传统方法只考虑两个像素之间的距离或灰度差异，然而在这两个像素之间的路径上的信息则丢失，因此它们不能准确度量诸如图1所示的一些情况下的像素相关性。
技术实现思路
考虑到以上问题，期望提供能够准确度量像素之间相关性的方法，以便为随后的诸如图像滤波和图像分割等的图像处理提供良好基础。根据本专利技术的一个方面，提供了确定图像中的像素之间的相关性的方法，该方法包括：获取图像；对该图像进行图像处理以获得该图像中的每个像素的图像特征变化参数，其中像素的图像特征变化参数反映该像素的图像特征的变化程度；以及至少基于在该图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性。根据本专利技术的另一方面，提供了确定图像中的像素之间的相关性的装置，该装置包括：获取单元，获取图像；处理单元，对该图像进行图像处理以获得该图像中的每个像素的图像特征变化参数，其中像素的图像特征变化参数反映该像素的图像特征的变化程度；以及确定单元，至少基于在该图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性。根据本专利技术的另一方面，提供了对图像进行滤波的方法，该方法包括：获取图像；对该图像进行图像处理以获得该图像中的每个像素的图像特征变化参数，其中像素的图像特征变化参数反映该像素的图像特征的变化程度；
至少基于在该图像中的任意两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性，以获得该图像中的每一像素与其周围像素之前的相关性；以及以该像素与其周围像素之间的相关性作为所述周围像素的权重对所述图像进行滤波。根据本专利技术，在度量两个像素之间的相关性时，考虑这两个像素之间的像素的图像特征的变化，从而能够准确地度量像素之间的相关性。附图说明图1是图示一个示例图像中的多个像素之间的相关性的示意图；图2是图示根据本专利技术的一个实施例的确定像素之间的相关性的方法的流程图；图3(a)和图3(b)分别示出了示例的原始图像以及通过对该原始图像进行图像处理而获得的梯度图；图4是图示像素的梯度方向的示意图；图5是图示根据本专利技术的实施例的相本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种确定图像中的像素之间的相关性的方法，包括：获取图像；对该图像进行图像处理以获得该图像中的每个像素的图像特征变化参数，其中像素的图像特征变化参数反映该像素的图像特征的变化程度；以及至少基于在该图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性。

【技术特征摘要】
1.一种确定图像中的像素之间的相关性的方法，包括：获取图像；对该图像进行图像处理以获得该图像中的每个像素的图像特征变化参数，其中像素的图像特征变化参数反映该像素的图像特征的变化程度；以及至少基于在该图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性。2.如权利要求1所述的方法，其中所述像素的图像特征变化参数包括像素的梯度值。3.如权利要求2所述的方法，其中所述至少基于图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性包括：确定所述两个像素之间的相关性是在所述两个像素之间的连线上的所有像素的梯度值的预定函数之和的单调减函数。4.如权利要求2所述的方法，其中所述至少基于图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性包括：确定所述两个像素之间的相关性是在所述两个像素之间的直线连线上的所有像素的梯度值在所述直线连线上的投影的预定函数之和的单调减函数。5.如权利要求1所述的方法，其中所述像素的图像特征变化参数包括像素的对比度，并且其中所述至少基于图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素之间的相关性包括：确定所述两个像素之间的相关性是在所述两个像素之间的连线上的所有像素的对比度的预定函数之和的单调减函数。6.如权利要求1所述的方法，其中所述像素的图像特征变化参数包括像素的灰度标准差，并且其中所述至少基于图像中的两个像素之间的像素的图像特征变化参数确定所述两个像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘童，刘殿超，陈超，师忠超，任杰，
申请(专利权)人：株式会社理光，
类型：发明
国别省市：日本;JP