一种改进的图像处理方法技术

本发明专利技术公开了一种改进的图像处理方法、CIS芯片的图像处理方法及生物特征识别用的CIS芯片的图像处理方法，该方法将输入的图像经基于距离加折线拟合的双边滤波法滤波处理后输出图像。本发明专利技术图像处理速度快，占用体积小，资源消耗，避免受到噪声的影响。

An improved image processing method

【技术实现步骤摘要】
一种改进的图像处理方法
本专利技术属于图像处理领域，具体涉及一种图像处理方法。
技术介绍
在获取、传输和处理过程中，图像通常会因为噪声的干扰而导致质量的下降，从而严重影响图像的后续处理如：图像特征提取、图像识别和图像检索等的性能。因此图像去噪作为图像处理的基本技术，一直是人们关注的重点。经典的图像去噪算法有：高斯滤波、中值滤波、小波变换、维纳滤波和双边滤波(Bilateralfilter，简称BF)等等。高斯滤波(空间临近)是将二维高斯正态分布放在图像矩阵上做卷积运算。考虑的是邻域内像素值的空间距离关系。通过在核大小范围内，各个点到中心点的空间临近度计算出对应的权值，并将计算好的核与图像矩阵作卷积。最后，图像经过滤波后达到平滑的效果，而图像上的边缘也会有一定程度的平滑，使得整个图像变得模糊，边缘得不到保存。双边滤波(BilateralFilter)是非线性滤波中的一种，这是一种结合图像的空间邻近度与像素值相似度的处理办法。在滤波时，该滤波方法同时考虑空间临近信息与颜色相似信息，在滤除噪声、平滑图像的同时，又做到边缘保存。双边滤波采用了两个高斯滤波的结合，一个负责计算空间邻近度的权值，也就是常用的高斯滤波器原理，而另一个负责计算像素值相似度的权值。在两个高斯滤波的同时作用下，就是双边滤波。CIS芯片是一种图像传感器，CIS芯片将读出电路(包含相关双采样CDS，自动增益放大器AGC等)，模数转换电路(ADC)，图像信号处理(ISP)，电视信号编码电路(TV-Encoder)等全部集成于单芯片中，其中图像信号处理(ISP)可将图像处理，由于图像信号处理(ISP)是集成在单芯片中，而整个芯片的体积小，因此其对于图像的处理不能采用复杂的算法，现有的双边滤波算法复杂，需要专门的软件运行，能耗高，占用体积大，不适合电子设备小型化的发展需求。
技术实现思路
针对上述缺陷，一方面，本专利技术提供一种图像处理方法，该图像处理方法处理速度快，占用体积小，资源消耗特别是能耗小。一种图像处理方法，该方法将输入的图像经基于距离加折线拟合的双边滤波法滤波处理后输出图像。本专利技术图像处理方法为基于距离加折线拟合的双边滤波法，算法简单，处理速度快，占用体积小，资源消耗特别是能耗小，避免受到噪声的影响。优选地，所述基于折线拟合的双边滤波法滤波采用式I：其中，(m,n)为矩阵阵列的中心点坐标，(i,j)为阵列中心点邻近点坐标；P(i,j)为原像素；(i,j)εS(m,n)表示中心点(m,n)的邻域坐标；W(i,j)＝Ws(i,j)*Wr(i,j)，Ws(i,j)为高斯滤波模板，Ws(i,j)表示空间域权值，Wr(i,j)表示值域权值；其中，P(m,n)为当前中心点的函数值,P(i,j)为阵列内阵列中心点邻近点的函数值(像素值)；所述Wr(i,j)采用折线拟合实现像素值权值计算。优选地，所述折线拟合以D(i,j)为横坐标x,y为纵坐标y；当i,j在中心像素点m,n的横列时，D(i,j)为矩阵内的所有点及矩阵外与i,j最邻近的纵列的与矩阵齐平的点形成的方块中横向相邻两点之间的像素差的绝对值的平方之和的平方根；当i,j在中心像素点m,n的纵列时，D(i,j)为矩阵内的所有点及矩阵外与i,j最邻近的横列的与矩阵齐平的点形成的方块中纵向相邻两点之间的像素差的绝对值的平方之和的平方根；当i,j在中心像素点m,n的对角线上时，D(i,j)为矩阵内的所有点及矩阵外与i,j最邻近的对角点及该对角点的恒列和纵列上的点形成的块中相邻对角的邻两点之间的像素差的绝对值的平方之和的平方根。优选地，所述折线拟合为四段折线拟合；当0≦x<x1时，当x1≦x<x2时，当x2≦x<x3时，当x3≦x时，y(x)＝0其中，(x1,y1)，(x2,y2)，(x3,0)为折线从左到右的3个转折点，y(x)值域范围[0,1)。一方面，本专利技术还提供一种CIS芯片的图像处理方法，该方法采用上述的图像处理方法。本专利技术中，在CIS芯片内采用上述的图像处理方法，处理速度快，占用体积小，资源消耗小，CIS芯片图像处理后，不再需要专门的软件进行图像处理。一方面，本专利技术还提供一种生物特征识别用的CIS芯片的图像处理方法，该方法采用上述的图像处理方法。本专利技术中，在CIS芯片内置上述的图像处理方法后，用于生物特征识别，识别速度快，占用空间少，能耗低。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：本专利技术采用基于折线拟合的双边滤波法，算法简单，处理速度快，占用体积小，资源消耗特别是能耗小，尤其适合用于生物特征识别图像的处理。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术高斯滤波算法3x3模板；图2是本专利技术高斯滤波算法5x5模板；图3是高斯滤波卷积核；图4是双边滤波卷积核；图5是四段折线发法计算的值与Wr(i,j)值的对比示意图；图6是实施例2图像处理流程图；图7是本专利技术图像处理前的原图；图8是实施例2图像处理后的图；图9是距离加四段折线发法计算的值与Wr(i,j)值的对比示意图；图10是实施例3的一个示例性的像素图；图11是实施例4图像处理流程图；图12是实施例4图像处理后的图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面以具体地实施例对本专利技术的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。作为一种常见的应用场景，本申请实施例提供的图像处理方法可以应用在智能手机、平板电脑以及其他具有显示屏的移动终端或者其他终端设备，特别是作为生物特别识别的图像处理，本申请实施例的技术方案可以用于生物特征识别技术。其中，生物特征识别技术包括但不限于指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、人脸识别以及活体识别等识别技术。图1和图2分别示出了高斯滤波算法3x3/5x5模板，模板参数可通过寄存器配置。本专利技术中，双边滤波算法在高斯滤波的基础上，参考邻域像素间的关系，再叠加一次加权。滤波系数采用两个加权模板对应位置的乘积。本专利技术中，滤波后的像素P′(m,n本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种改进的图像处理方法，该方法将输入的图像经基于距离加折线拟合的双边滤波法滤波处理后输出图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种改进的图像处理方法，该方法将输入的图像经基于距离加折线拟合的双边滤波法滤波处理后输出图像。


2.根据权利要求1所述的改进的图像处理方法，其特征在于：所述基于折线拟合的双边滤波法滤波采用式I：



其中，
(m,n)为矩阵阵列的中心点坐标，(i,j)为阵列中心点邻近点坐标；
P(i,j)为原像素；
(i,j)εS(m,n)表示中心点(m,n)的邻域坐标；
W(i,j)＝Ws(i,j)*Wr(i,j)，Ws(i,j)为高斯滤波模板，Ws(i,j)表示空间域权值，Wr(i,j)表示值域权值；
其中，






P(m,n)为当前中心点的函数值,P(i,j)为阵列中心点邻近点的函数值；
所述Wr(i,j)采用折线拟合实现像素值权值计算。


3.根据权利要求2所述的改进的图像处理方法，其特征在于：所述折线拟合以D(i,j)为横坐标x,y为纵坐标y；
当i,j在中心像素点m,n的横列时，D(i,j)为矩阵内的所有点及矩阵外与i,j最邻近的纵列的与矩阵齐平的点形成的方块中横向相邻两点之间的像...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡兵，高芸，黄昊，姜洪霖，
申请(专利权)人：成都费恩格尔微电子技术有限公司，上海菲戈恩微电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51