一种图像去噪方法技术

本发明专利技术公开了一种图像去噪方法，涉及图像处理技术领域。本发明专利技术的图像去噪方法包括：将待处理图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行均值滤波，以得到均值图像；所述均值图像包括沿纵向分布的多个图像块；对于所述多个图像块中的每一个图像块，根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值，将所述图像块内的像素点强度与所述噪声门限阈值进行比较，根据比较结果确定该图像块内的带状噪声点；对所述灰度图像中的所有带状噪声点进行去噪处理。通过以上步骤，能够有效地去除ISAR图像中的噪声，尤其是带状噪声，进而提高图像质量，降低后续目标特征提取与识别的难度。

【技术实现步骤摘要】
一种图像去噪方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像去噪方法。
技术介绍
空间目标的ISAR(逆合成孔径雷达)图像是目标各个强散射点在横向和径向上的投影图像。ISAR图像能够反映出目标的外形、结构以及姿态变化等信息，是后续空间目标特征提取与识别的重要依据。但是，ISAR图像对雷达系统参数和姿态角比较敏感，一般具有严重的噪声。这些噪声对图像质量有极大影响，增大了目标特征的提取难度。ISAR图像中的噪声主要是由背景、目标结构、雷达信号处理方法等因素引起的。通常来说，由背景环境和雷达内部结构等因素引起的噪声主要表现为图像整体背景的嘈杂，一般强度较弱且呈分布随机；由目标本身散射等因素引起的噪声主要表现为斑点噪声和带状噪声(或称为带状干扰、横条纹干扰)，这两种噪声比较严重，尤其是带状噪声。带状噪声容易出现在目标的强散射中心周围，其强度甚至超过了较弱的目标散射点的强度，而且带状噪声横向分布较广，容易与目标连成一片，因此很不容易去除。目前，ISAR图像主要采用一些光学图像的去噪方法，比如均值滤波、中值滤波等。这些方法均不能很好的抑制ISAR图像中的噪声，尤其是带状噪声，因此需要提供一种新的图像去噪方法。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术要解决的技术问题是解决以往ISAR图像去噪效果差的问题，以能够有效地去除掉ISAR图像中的噪声，尤其是带状噪声，进而提高图像质量，降低后续目标特征提取与识别的难度。(二)技术方案为了解决上述技术问题，第一方面，本专利技术提供了一种图像去噪方法。本专利技术的图像去噪方法包括：将待处理图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行均值滤波，以得到均值图像；所述均值图像包括沿纵向分布的多个图像块；对于所述均值图像中的每一个图像块，根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值，将所述图像块内的像素点强度与所述噪声门限阈值进行比较，根据比较结果确定该图像块内的带状噪声点；对所述灰度图像中的所有带状噪声点进行去噪处理。可选地，所述方法还包括：在执行所述根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值的步骤之前，计算所述灰度图像中与之对应的图像块内亮点和背景点的数量占比，并确认所述亮点的数量占比大于第一占比阈值、且所述背景点的数量占比小于第二占比阈值。可选地，所述根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值的步骤包括：确定所述图像块中像素点的最大强度Rmax、平均强度Rmean和最小强度Rmin；在所述图像块满足(Rmax-Rmean)＞b(Rmax-Rmin)时，将第一噪声门限阈值作为该图像块的噪声门限阈值；在所述图像块满足(Rmax-Rmean)≤b(Rmax-Rmin)时，将第二噪声门限阈值作为该图像块的噪声门限阈值；其中，0.5＜b＜1，第一噪声门限阈值大于第二噪声门限阈值。可选地，所述第一噪声门限阈值、第二噪声门限阈值满足：其中，T1为第一噪声门限阈值，T2为第二噪声门限阈值，Rmax为所述图像块中像素点的最大强度，Rmean为所述图像块中像素点的平均强度，Rmin为所述图像块中像素点的最小强度。可选地，所述对所述灰度图像进行均值滤波，以得到均值图像的步骤包括：将滤波窗口对准所述灰度图像的一个区域，并将所述灰度图像在该区域内的像素点强度均值作为均值图像上该区域每个像素点的强度；在所述灰度图像上滑动所述滤波窗口，以确定均值图像上每个像素点的强度。可选地，所述将所述图像块内的像素点强度与所述噪声门限阈值进行比较，根据比较结果确定该图像块内的带状噪声点的步骤包括：对于所述图像块内每个像素点，若该像素点的强度以及该像素点的相邻点的强度均小于所述噪声门限阈值，则确定该像素点为带状噪声点。可选地，所述方法还包括：在执行所述对所述灰度图像中的所有带状噪声点进行去噪处理的步骤之后，计算去除带状噪声点的灰度图像上每个像素点周围的亮点区域面积，根据每个像素点周围的亮点区域面积与预设阈值的比较结果确定所述灰度图像上的所有斑点噪声点，然后，对所述灰度图像上的所有斑点噪声点进行去噪处理。可选地，所述方法还包括：在执行所述对所述灰度图像上的所有斑点噪声点进行去噪处理的步骤之后，基于高斯滤波算法对去除斑点噪声点的所述灰度图像进行线性平滑处理。为了解决上述问题，第二方面，本专利技术还提供了一种电子设备。本专利技术的电子设备包括：一个或多个处理器；以及，存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术的图像去噪方法。为了解决上述问题，第三方面，本专利技术还提供了一种计算机可读介质。本专利技术的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本专利技术的图像去噪方法。(三)有益效果本专利技术的上述技术方案具有如下优点：通过将待处理图像转换为灰度图像，对所述灰度图像进行均值滤波以得到均值图像，根据所述均值图像确定图像块的噪声门限阈值，并根据所述图像块内的像素点强度与所述噪声门限阈值的比较结果确定该图像块内的带状噪声点，然后对所述灰度图像中的所有带状噪声点进行去噪处理等步骤，能够解决以往ISAR图像去噪效果差的问题，有效地去除掉ISAR图像中的带状噪声，为空间目标后续的特征提取与识别提供清晰的图像输入。附图说明图1是本专利技术实施例一的图像去噪方法的主要步骤示意图；图2是本专利技术实施例二的图像去噪方法的主要步骤示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例一如图1所示，本专利技术实施例提供的图像去噪方法包括：步骤S101、将待处理图像转换为灰度图像。示例性地，所述待处理图像可以为ISAR图像。在该步骤中，所述灰度图像可定义为一个二维函数f(x,y)，其中，(x,y)表示空间平面坐标，在任一坐标(x,y)处的幅度f表示这一位置处的像素点强度(或称为“亮度”)。假设灰度图像有M行N列，则x取值从0到M-1，y取值从0到N-1。步骤S102、对所述灰度图像进行均值滤波，以得到均值图像；所述均值图像包括沿纵向分布的多个图像块。在一可选实施方式中，所述对所述灰度图像进行均值滤波以得到均值图像包括：将滤波窗口对准所述灰度图像的一个区域，并将所述灰度图像在该区域内的像素点强度均值作为均值图像上该区域每个像素点的强度；在所述灰度图像上滑动所述滤波窗口，以确定均值图像上每个像素点的强度。优选地，所述滤波窗口可以为方形窗口，该方形窗口的尺寸可设置为图像尺寸的1/50。例如，如果图像尺寸为801*801，则方形窗口可设置为17*17。通过步骤S102中的均值滤波，能够平均灰度图像中的局部强度，填补灰度图像内的细小空洞，同时通过设置较大的滤波窗口能够将带状噪声模糊化并减弱其边缘，进而有助于后续基于该均值图像识别出带状噪声。在本专利技术实施例中，所述均值图像可定义为一个二维函数fe(x,y)，其可表示为：其中，W表示滤波窗口的宽度，x＝0,1,…,M-1，y＝0,1,…,N-1。优选地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：将待处理图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行均值滤波，以得到均值图像；所述均值图像包括沿纵向分布的多个图像块；对于所述均值图像中的每一个图像块，根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值，将所述图像块内的像素点强度与所述噪声门限阈值进行比较，根据比较结果确定该图像块内的带状噪声点；对所述灰度图像中的所有带状噪声点进行去噪处理。

【技术特征摘要】
1.一种图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：将待处理图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行均值滤波，以得到均值图像；所述均值图像包括沿纵向分布的多个图像块；对于所述均值图像中的每一个图像块，根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值，将所述图像块内的像素点强度与所述噪声门限阈值进行比较，根据比较结果确定该图像块内的带状噪声点；对所述灰度图像中的所有带状噪声点进行去噪处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在执行所述根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值的步骤之前，计算所述灰度图像中与之对应的图像块内亮点和背景点的数量占比，并确认所述亮点的数量占比大于第一占比阈值、且所述背景点的数量占比小于第二占比阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像块的强度分布特征确定该图像块的噪声门限阈值的步骤包括：确定所述图像块中像素点的最大强度Rmax、平均强度Rmean和最小强度Rmin；在所述图像块满足(Rmax-Rmean)＞b(Rmax-Rmin)时，将第一噪声门限阈值作为该图像块的噪声门限阈值；在所述图像块满足(Rmax-Rmean)≤b(Rmax-Rmin)时，将第二噪声门限阈值作为该图像块的噪声门限阈值；其中，0.5＜b＜1，第一噪声门限阈值大于第二噪声门限阈值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一噪声门限阈值、第二噪声门限阈值满足：其中，T1为第一噪声门限阈值，T2为第二噪声门限阈值，Rmax为所述图像块中像素点的最大强度，Rmean为所述图像块中像素点的平均强度，Rmin为所述图像块中像素点...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍超颖，邢笑宇，韦笑，殷红成，李晨光，
申请(专利权)人：北京环境特性研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11