一种RBF插值椒盐噪声图像修复方法技术

为提高椒盐噪声图像修复质量，本发明专利技术公开一种RBF插值椒盐噪声图像修复方法。基本方法是：把噪声图像中像素划分为污染像素和未污染像素，把污染像素估值问题看着基于未污染像素的散乱点插值问题；采用RBF散乱点插值方法，以未污染像素图像坐标、像素值训练RBF模型参数，以污染像素图像坐标作为输入，采用RBF插值方法估计污染像素取值，替换污染像素的像素值，实现椒盐噪声图像修复。本发明专利技术优点是：可显著增强高密度椒盐噪声污染图像信噪比。

【技术实现步骤摘要】
一种RBF插值椒盐噪声图像修复方法
本专利技术涉及数字图像处理
，特指一种RBF插值椒盐噪声图像修复方法。
技术介绍
数字成像传感器CCD或CMOS等被广泛应用于工业、娱乐、民用等领域，在实际使用过程中，受制造缺陷、器件老化、传输错误等因素影响，在获得的成像图像中存在着椒盐噪声污染。椒盐噪声常表现为恒定的极亮或极暗像素，以取值范围为0-255的灰度图像为例，椒盐噪声像素的取值通常为255或0。这种噪声会显著降低图像质量，严重降低视觉效果。如图1所示，1是原始图像，2是30%椒盐噪声污染图像。椒盐噪声对图像质量影响最大，一些非线性滤波方法被用于椒盐噪声图像去噪。中值滤波最早被用于椒盐噪声图像去噪，它以像素邻域内中值代替当前像素，进行图像滤波，图3是2的中值滤波结果。由于中值滤波会将未污染像素错误地用邻域内像素中值取代，而使滤波后图像产生失真。为此，Sun等（[Sun,T,Neuvo,Y.,1994.Detail-preservingmedianbasedfiltersinimageprocessing.PatternRecognitionLett.15(4),341–347.）首本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种RBF插值椒盐噪声图像修复方法，其特征在于：先把椒盐噪声图像I中像素p划分为污染像素e和未污染像素t，把污染像素e的估值问题看着基于未污染像素t的散乱点插值问题；采用RBF散乱点插值方法，以未污染像素t图像坐标x

【技术特征摘要】
1.一种RBF插值椒盐噪声图像修复方法，其特征在于：先把椒盐噪声图像I中像素p划分为污染像素e和未污染像素t，把污染像素e的估值问题看着基于未污染像素t的散乱点插值问题；采用RBF散乱点插值方法，以未污染像素t图像坐标xt和像素值qt训练RBF模型，以污染像素e图像坐标xe作为输入，采用RBF插值方法估计污染像素e的像素值qe'，替换污染像素e的像素值qe，实现椒盐噪声图像修复；具体操作步骤如下：第一步：进行图像椒盐噪声检测给定一幅尺寸为w*h个像素、位宽为b个比特的椒盐噪声图像I，图像宽度w取值范围为1~100000000，图像高度h取值范围为1~100000000，图像位宽b取值范围为1~100，像素p的图像坐标为x，x=(u,v)，(u,v)是像素横纵坐标，像素值为q；进行椒盐噪声图像I中污染像素检测的具体方法如下：第1.1步，设定大小为w*h的标记矩阵F，F(u,v)中所有元素设定为1，(u,v)是图像横纵坐标，设定椒盐噪声检测阈值A={a1,a2,a3,a4,a5,a6}，A中元素取值范围为0~100；设定像素亮度检测阈值m，取值范围为0~2b-1；设定邻域相似性检测阈值，取值范围为0~2b-1；设定邻域尺寸L的初始值d，d取值范围为0~100；第1.2步，取椒盐噪声图像I中像素p(u,v)，其像素值为q(u,v)，当时，转第1.8步；第1.3步，设定邻域尺寸L=d，计算椒盐噪声检测度量值N1(u,v)、N2(u,v)：式(1)式(2)其中，S1是像素q(u,v)邻域内过亮像素数量，P1是当前像素邻域内与当前像素差异较小的非过亮像素数量；S2是当前像素邻域内过暗像素数量，P2是当前像素邻域内与当前像素差异较小的非过暗像素数量；式(3)式(4)e1等于1表示该像素为过亮像素；式(5)式(6)g1等于1表示该像素为非过亮像素，且与(u,v)位置处像素差异较小；式(7)式(8)e2等于1表示该像素为过暗像素；式(9)式(10)g2等于1表示该像素为非过暗像素，且与(u,v)位置处像素差异较小；式（1-10）中，RL(u,v)是以像素p(u,v)为中...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：四川精目科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51