【技术实现步骤摘要】
一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法
本专利技术属于信号处理领域，尤其涉及数字图像的边缘保持滤波方法。
技术介绍
图像滤波是图像处理领域最为基础的处理方法，在数字图像处理、计算机视觉与计算机摄影学领域得到广泛地应用。从图像去噪角度看，图像滤波的主要目的在于滤除噪声的消极影响。目前得到广泛应用且性能优异的现代图像处理方法可以认为其主要思想是利用图像的先验知识或图像数据的特征进行无参估计。依据滤波方法估计过程中依赖数据的范围，现代图像滤波方法可分为局部算法和全局算法。其中，局部算法利用兴趣点周边一个小范围内的像素值预测该点的滤波输出。一些经典图像滤波方法(如：均值滤波，高斯滤波，中值滤波，索贝尔滤波等)以及一些现代图像滤波方法(如：双边滤波，域变换滤波，引导滤波，加权引导滤波等)都属于局部算法范畴。相应地，另外一些图像滤波方法利用图像中所有像素值并结合全局优化算法求解最后的滤波输出，此类方法则属于全局算法。无论是局部算法还是全局算法，其原理可用无参估计的理论框架加以概括为：首先在局部区域或全局区域内衡量待滤波像素点(或小邻域)与其它像素点(或小邻域)的相似性(空...
【技术保护点】
1.一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，将输入图像加载到一个经过特别设计的线性系统，然后对该输出的图像进行重采样，得到更高分辨率的数字图像；然后利用输入图像和高分辨率图像，结合混合高斯模型预测滤波后图像均值和方差，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，设置二维线性系统传输函数特征，并求解该系统传输函数的时域响应，其具体过程如下：步骤1‑1，设置系统传输函数在频域具备二维低通特性；步骤1‑2，设置二维低通型传输函数的截止频率，以及传输函数在频率为(0,0)处的模；步骤1‑3，求解该传输函数的空域(时域)响应；步骤1‑4，设置空域(时域)截短窗口大小，并按此截断窗口大小...
【技术特征摘要】
1.一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，将输入图像加载到一个经过特别设计的线性系统，然后对该输出的图像进行重采样，得到更高分辨率的数字图像；然后利用输入图像和高分辨率图像，结合混合高斯模型预测滤波后图像均值和方差，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，设置二维线性系统传输函数特征，并求解该系统传输函数的时域响应，其具体过程如下：步骤1-1，设置系统传输函数在频域具备二维低通特性；步骤1-2，设置二维低通型传输函数的截止频率，以及传输函数在频率为(0,0)处的模；步骤1-3，求解该传输函数的空域(时域)响应；步骤1-4，设置空域(时域)截短窗口大小，并按此截断窗口大小对上一步求解的分布在无限时域(空域)内的响应函数进行截短；步骤2，设置重采样频率倍数M，并对输入图像进行M倍插值，根据步骤1计算得到的截短响应函数与插值图像计算两者的卷积，利用重采样频率倍数对卷积结果进行重采样得到具有更高分辨率的数字图像；步骤3，根据输入图像和步骤2计算得到的新图像，结合混合高斯模型预测滤波后图像的分布特征，包括均值和方差；步骤4，根据预测得到的均值和方差计算最终滤波输出。2.如权利要求1所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤1所述二维线性系统传输函数为低通型二维三角波函数。3.如权利要求2所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤1-2设置二维低通型传输函数H(ωl,ωv)频域截止频率为Bs＝1，传输函数的二维表达式为，其中，ωl，ωv为传输函数的自变量，分别表示横向和纵向的频率分量，c为一常数；设置二维低通型传输函数在(0,0)处的模|H(0,0)|为1，即设置式(1)中的c＝1。4.如权利要求3所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤1-3利用二维逆离散傅里叶变换(InverseDiscreteFourierTransform)求解二维低通型传输函数的空域(时域)响应。5.如权利要求1所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤2的具体实现方式如下，首先按式(3)对输入图像I进行M倍插值得到I(M)；其中，像素点p的x，y轴坐标px，py的取值范围分别为输入图像I在x，y轴方向像素点个数的M倍；而后再按照式(4)计算得到重采样图像其中，px，py为像素p的x，y轴坐标值，L为空域(时域)截短窗口大小，h*为截短响应函数。6.如权利要求5所述一种基于参数估计框架的空域增量图像滤波方法，其特征在于：步骤3的具体实现包括如下子步骤，步骤3-1，设置邻域窗口w的大小N＝(2r+1)×(2r+1)，其中r为窗口半径...
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