图像降噪方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种图像降噪方法及系统，在对原始图像进行L次滤波，分别获得L个平滑滤波图像，再分别对L个平滑滤波图像进行边缘提取，从而分别获得原始图像的L个边缘图像，并且在L个边缘图像的基础上获得原始图像的轮廓图像，在以上的过程中，可以在较好的提取原始图像的轮廓细节的同时排除噪声的干扰，从而获得质量较佳的轮廓图像。其中L为大于等于2的自然数，L次平滑滤波的平滑系数各不相同，且第L次平滑滤波的平滑系数最大。对第L平滑滤波图像进行中值滤波，获得取值第L平滑滤波图像，根据原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及轮廓图像即可获得原始图像降噪的图像。上述方法和系统不仅适用于静态图像处理，还适用于实时图像处理。

Image denoising method and system

The present invention provides a system and a method of image denoising, the L filter to the original image, L image smoothing filter respectively, then a smoothing filter on L image edge extraction, L edge images which were obtained with the original images, the contour image and obtain the original image edge images based on L on the above process, can extract the original image contour details better. At the same time to eliminate the noise interference, so as to obtain the contour of image quality better. The L is greater than or equal to 2 of the natural number, and the smoothing coefficients of the L smoothing filter are different, and the smoothing coefficient of the L smoothing filter is the largest. The median filtering of the L smoothing filtering image is used to obtain the L smoothing filter image, and the original image denoising image can be obtained according to the original image, the denoising L smoothing filtering image and the contour image. These methods and systems are not only suitable for static image processing, but also for real-time image processing.

【技术实现步骤摘要】
图像降噪方法及系统
本专利技术涉及图像处理领域，尤其是一种图像降噪方法及系统。
技术介绍
随着电子技术的不断发展，数字相机或者具有数码摄像头的手机等已经深入千家万户，成为大家记录美丽自然风光、铭刻生活以及精彩瞬间的必备工具。噪点，主要是指数字相机设备的感光组件将光线作为接收信号接收并输出的过程中所产生的图像中的粗糙部分，也指图像中不该出现的外来像素，通常由电子干扰产生，看起来就像图像被弄脏了，布满一些细小的噪点。目前，为了进一步提高拍照图像的画质，各类拍照设备均会使用一定的降噪算法以滤除不必要的拍照噪点。当用数字相机或手机拍摄光线不是特别充足的场景，比如“夜景”、或者“路灯”时，因为硬件本身的原因，使用较高的增益后图像会出现明显的噪点，这时就需要先用硬件或者软件降噪算法做降噪处理，然后再生成照片。而采用不同的硬件、软件算法、以及不同的参数来降噪，结果会有很大差异。但是在无论采用何种方法对其进行降噪处理，在去除噪点和保留图像的细节二者之间总是无法兼得。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种图像降噪方法及系统，以实现在平滑噪声的同时尽可能的保留细节。为了达到上述目的，本专利技术提供了一种图像降噪方法，包括以下步骤：对一原始图像进行L次平滑滤波，分别获得L个平滑滤波图像，并分别提取所述L个平滑滤波图像的边缘，获得L个边缘图像，其中L为大于等于2的自然数，所述L次平滑滤波的平滑系数各不相同，且第L次平滑滤波的平滑系数最大；去除第L平滑滤波图像中的孤立噪点，获得一去噪第L平滑滤波图像；根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像；以及根据所述原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及所述原始图像的轮廓图像获得所述原始图像降噪后的图像。优选的，在上述的图像降噪方法中，根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像的步骤包括：将所述L个边缘图像二值化，获得二值化的L个边缘图像；以及基于二值化的第L边缘图像进行轮廓搜索。优选的，在上述的图像降噪方法中，根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像的步骤还包括：当二值化的第L边缘图像中断时，查找其他(L-1)个边缘图像中对应位置是否连续，当其他(L-1)个边缘图像中对应位置连续时，则在所述二值化的第L边缘图像中的中断处添加一点，然后对所述二值化的第L边缘图像继续进行轮廓搜索；否则停止所述二值化的第L边缘图像在该处的轮廓搜索，并从下一个有效点开始对所述二值化的第L边缘图像继续进行轮廓搜索。优选的，在上述的图像降噪方法中，所述有效点是指属于所述二值化的第L边缘图像的边缘轮廓的点。优选的，在上述的图像降噪方法中，通过中值滤波去除第L平滑滤波图像中的孤立噪点。优选的，在上述的图像降噪方法中，根据所述原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及所述原始图像的轮廓图像获得所述原始图像降噪后的图像的步骤包括：对于所述原始图像中的非边缘区域中的点的像素值，采用所述去噪第L平滑滤波图像中对应点的像素值；对于所述原始图像中的边缘区域中的点的像素值，采用所述原始图像中对应点的像素值；对于所述原始图像中的部分边缘区域的点的像素值，由以下公式获得：像素值＝原始图像中对应位置的点的像素值*a+去噪第L平滑滤波图像中对应位置的点的像素值*(1-a)；其中，a为权重，其取值为0-1。优选的，在上述的图像降噪方法中，对于所述原始图像中的任意一M*M区域，如果该M*M区域中不包含任何所述轮廓图像中的轮廓点，则该M*M区域为非边缘区域；如果该M*M区域中包含所述轮廓图像中的轮廓点，且所述轮廓图像中的轮廓点占该M*M区域中总点数的k％以上，则该M*M区域为边缘区域；如果该M*M区域中包含所述轮廓图像中的轮廓点，且所述轮廓图像中的轮廓点占该M*M区域中总点数的k％以内，则该M*M区域为部分边缘区域；M的取值为大于等于3的自然数，k的取值为30-50。优选的，在上述的图像降噪方法中，所述L次平滑滤波的平滑系数的取值范围为0-1。本专利技术还提供了一种图像降噪系统，包括：L个平滑滤波器、L个边缘提取器、孤立噪声滤波器、轮廓提取器以及加权融合器；其中，所述L个平滑滤波器用于对一原始图像进行L次平滑滤波，分别获得L个平滑滤波图像；所述L个边缘提取器分别提取所述L个平滑滤波图像的边缘，获得L个边缘图像，其中L为大于等于2的自然数，所述L次平滑滤波的平滑系数各不相同，且第L次平滑滤波的平滑系数最大；所述孤立噪声滤波器用于去除第L平滑滤波图像中的孤立噪点，获得一去噪第L平滑滤波图像；所述轮廓提取器用于根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像；所述加权融合器用于根据所述原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及所述原始图像的轮廓图像获得所述原始图像降噪后的图像。优选的，在上述的图像降噪系统中，所述轮廓提取器根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像的步骤包括：将所述L个边缘图像二值化，获得二值化的L个边缘图像；以及基于二值化的第L边缘图像进行轮廓搜索；当二值化的第L边缘图像中断时，查找其他(L-1)个边缘图像中对应位置是否连续，当其他(L-1)个边缘图像中对应位置连续时，则在所述二值化的第L边缘图像中的中断处添加一点，然后对所述二值化的第L边缘图像继续进行轮廓搜索；否则停止所述二值化的第L边缘图像在该处的轮廓搜索，并从下一个有效点开始对所述二值化的第L边缘图像继续进行轮廓搜索。优选的，在上述的图像降噪系统中，所述加权融合器用于根据所述原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及所述原始图像的轮廓图像获得所述原始图像降噪后的图像的步骤包括：对于所述原始图像中的非边缘区域中的点的像素值，采用所述去噪第L平滑滤波图像中对应点的像素值；对于所述原始图像中的边缘区域中的点的像素值，采用所述原始图像中对应点的像素值；对于所述原始图像中的部分边缘区域的点的像素值，由以下公式获得：像素值＝原始图像中对应位置的点的像素值*a+去噪第L平滑滤波图像中对应位置的点的像素值*(1-a)；其中，a为权重，其取值为0-1。优选的，在上述的图像降噪系统中，对于所述原始图像中的任意一M*M区域，如果该M*M区域中不包含任何所述轮廓图像中的轮廓点，则该M*M区域为非边缘区域；如果该M*M区域中包含所述轮廓图像中的轮廓点，且所述轮廓图像中的轮廓点占该M*M区域中总点数的k％以上，则该M*M区域为边缘区域；如果该M*M区域中包含所述轮廓图像中的轮廓点，且所述轮廓图像中的轮廓点占该M*M区域中总点数的k％以内，则该M*M区域为部分边缘区域；M的取值为大于等于3的自然数，k的取值为30-50。在本专利技术提供的图像降噪方法及系统中，在对原始图像进行L次滤波，分别获得L个平滑滤波图像，再分别对所述L个平滑滤波图像进行边缘提取，从而分别获得所述原始图像的L个边缘图像，并且在所述L个边缘图像的基础上获得所述原始图像的轮廓图像，在以上的过程中，可以在较好的提取所述原始图像的轮廓细节的同时排除噪声的干扰，从而获得质量较佳的轮廓图像。其中L为大于等于2的自然数，所述L次平滑滤波的平滑系数各不相同，且第L次平滑滤波的平滑系数最大。对第L平滑滤波图像进行中值滤波，获得取值第L平滑滤波图像，根据原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及轮廓图像即可获得所述原始图像降噪的图像。上述方法和系统不仅适用于静态图像处理，还适用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：对一原始图像进行L次平滑滤波，分别获得L个平滑滤波图像，并分别提取所述L个平滑滤波图像的边缘，获得L个边缘图像，其中L为大于等于2的自然数，所述L次平滑滤波的平滑系数各不相同，且第L次平滑滤波的平滑系数最大；去除第L平滑滤波图像中的孤立噪点，获得一去噪第L平滑滤波图像；根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像；以及根据所述原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及所述原始图像的轮廓图像获得所述原始图像降噪后的图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：对一原始图像进行L次平滑滤波，分别获得L个平滑滤波图像，并分别提取所述L个平滑滤波图像的边缘，获得L个边缘图像，其中L为大于等于2的自然数，所述L次平滑滤波的平滑系数各不相同，且第L次平滑滤波的平滑系数最大；去除第L平滑滤波图像中的孤立噪点，获得一去噪第L平滑滤波图像；根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像；以及根据所述原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及所述原始图像的轮廓图像获得所述原始图像降噪后的图像。2.如权利要求1所述的图像降噪方法，其特征在于，根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像的步骤包括：将所述L个边缘图像二值化，获得二值化的L个边缘图像；以及基于二值化的第L边缘图像进行轮廓搜索。3.如权利要求2所述的图像降噪方法，其特征在于，根据所述L个边缘图像获得所述原始图像的轮廓图像的步骤还包括：当二值化的第L边缘图像中断时，查找其他(L-1)个边缘图像中对应位置是否连续，当其他(L-1)个边缘图像中对应位置连续时，则在所述二值化的第L边缘图像中的中断处添加一点，然后对所述二值化的第L边缘图像继续进行轮廓搜索；否则停止所述二值化的第L边缘图像在该处的轮廓搜索，并从下一个有效点开始对所述二值化的第L边缘图像继续进行轮廓搜索。4.如权利要求3所述的图像降噪方法，其特征在于，所述有效点是指属于所述二值化的第L边缘图像的边缘轮廓的点。5.如权利要求1所述的图像降噪方法，其特征在于，通过中值滤波去除第L平滑滤波图像中的孤立噪点。6.如权利要求1所述的图像降噪方法，其特征在于，根据所述原始图像、去噪第L平滑滤波图像以及所述原始图像的轮廓图像获得所述原始图像降噪后的图像的步骤包括：对于所述原始图像中的非边缘区域中的点的像素值，采用所述去噪第L平滑滤波图像中对应点的像素值；对于所述原始图像中的边缘区域中的点的像素值，采用所述原始图像中对应点的像素值；对于所述原始图像中的部分边缘区域的点的像素值，由以下公式获得：像素值＝原始图像中对应位置的点的像素值*a+去噪第L平滑滤波图像中对应位置的点的像素值*(1-a)；其中，a为权重，其取值为0-1。7.如权利要求6所述的图像降噪方法，其特征在于，对于所述原始图像中的任意一M*M区域，如果该M*M区域中不包含任何所述轮廓图像中的轮廓点，则该M*M区域为非边缘区域；如果该M*M区域中包含所述轮廓图像中的轮廓点，且所述轮廓图像中的轮廓点占该M*M区域中总点数的k％以上，则该M*M区域为边缘区域；如果该M*M区域中包含所述轮廓图像中的轮廓点，且所述轮廓图像中的轮廓点占该M*M区域中总点数的k％以内，则该M*M区域为部分边缘区域；其中，M的取值为大于等于3的自然数，k的取值为30-...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵科，马伟剑，
申请(专利权)人：上海晔芯电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31