基于矢量外积和中值滤波去彩色图像脉冲噪声方法及系统技术方案

一种以矢量外积为基础的加入噪声预判的彩色图像脉冲噪声滤波方法和系统。ＶＣＰＦ通过比较矢量外积的长度来对像素矢量进行排序，取其中最小的像素矢量作为输出。ＣＷＶＣＰＦ对中心像素加上一定权重Ｗ↓［０］，通过Ｗ↓［０］的选择，在有效过滤脉冲噪声的同时尽可能保留图像细节。噪声预判算法确定一个正常范围ε＜ｆ↓［ｉ］↑［ｋ］＜Ｌ－ε，保留正常范围内的像素不进行滤波，可以大大提高算法效率，同时由于精确判定噪声像素，滤波后的图像质量也有一定提升。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
［要解决的技术问题］　在彩色图像噪声消除方面，主要的问题是如何在彩色图像的像素矢量空间中进行排序。本方法提出一种同时考虑矢量的方向和大小特征的噪声消除算法。同时，为了解决多数此类算法复杂度大、判断不精确的问题，本方法提出一种脉冲噪声预判算法，能够在滤波前精确判断脉冲噪声的位置，能够在降低复杂度的同时提高前面列举的所有算法的性能。　［技术方案］　本方法引入了矢量外积来计算矢量距离。对于ＲＧＢ空间的两个矢量ｕ＝ｕ↓［Ｒ］＊＋ｕ↓［Ｇ］＊＋ｕ↓［Ｂ］＊和ｖ＝ｖ↓［Ｒ］＊＋ｖ↓［Ｇ］＊＋ｖ↓［Ｂ］＊，ｕ和ｖ的矢量外积定义为：　ｕ×ｖ＝（ｕ↓［Ｇ］ｖ↓［Ｂ］－ｕ↓［Ｂ］ｖ↓［Ｇ］）＊＋（ｕ↓［Ｂ］ｖ↓［Ｒ］－ｕ↓［Ｒ］ｖ↓［Ｂ］）＊＋（ｕ↓［Ｒ］ｖ↓［Ｇ］－ｕ↓［Ｇ］ｖ↓［Ｒ］）＊　即＊＊＊　ｕ×ｖ的方向总是与ｕ、ｖ垂直，大小由下式表示：　｜ｕ×ｖ｜＝｜ｕ｜｜ｖ｜ｓｉｎθ＝｜ｕ｜｜ｖ｜＊　其中ｕ.ｖ是ｕｖ的内积，ｕ.ｖ＝ｕ↓［Ｒ］ｖ↓［Ｒ］＋ｕ↓［Ｇ］ｖ↓［Ｇ］＋ｕ↓［Ｂ］ｖ↓［Ｂ］；θ是ｕｖ间夹角，由ｃｏｓθ＝（ｕ.ｖ）／（｜ｕ｜＊｜ｖ｜）确定。　用ｆ（ｘ，ｙ），０＜＝ｘ＜＝Ｍ－１，０＜＝ｙ＜＝Ｎ－１表示一幅Ｍ＊Ｎ的彩色图像，滤波滑动窗口Ｗ大小为ｎ＝ｍ＊ｍ，每个像素矢量有１个分量，用ｆ↓［ｊ］＝｛ｆ↓［ｊ１］，ｆ↓［ｊ２］，…，ｆ↓［ｊ１］｝，ｊ＝０，１，…，ｎ－１来表示。矢量外积滤波器（ＶＣＰＦ）对每个矢量ｆ↓［ｉ］计算对应的标量Ｃ↓［ｉ］＝＊｜ｆ↓［ｉ］×ｆ↓［ｊ］｜，ｉ＝０，１，…，ｎ－１，将所有矢量ｆ↓［ｉ］，ｉ＝０，１，２，…，ｎ－１根据Ｃ↓［ｉ］的值从小到大排序为ｆ↓［（０）］，ｆ↓［（１）］，…，ｆ↓［（ｎ－１）］，取对应Ｃ↓［ｉ］值最小的ｆ↓［（０）］作为滤波器的输出。即ＶＣＰＦ的输出是满足以下条件的像素ｆ↓［ｋ］∈Ｗ：　＊｜ｆ↓［ｋ］×ｆ↓［ｊ］｜＜＊｜ｆ↓［ｉ］×ｆ↓［ｊ］｜，ｋ≠ｉ，ｉ＝０，１，…，ｎ－１　根据矢量外积的定义可知，Ｃ↓［ｉ］的计算涉及两方面要素：矢量大小｜ｕ｜｜ｖ｜和矢量方向θ，ＶＣＰＦ算法同时对图像矢量的大小和方向进行运算。　为了达到更好的除噪效果，ＶＣＰＦ有如下两种扩展。一是与均值滤波器的结合：　＊＊＊　其中ｆ↓［ａｖｅ］＝１／ｎ＊ｆ↓［ｉ］是均值滤波器的输出。　二是在原中心矢量对应的值ｆ↓［０］小于Ｗ中所有矢量的Ｃｉ的平均值时，保留原有矢量，即：　＊＊＊　其中ｆ↓［０］是中心矢量...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曹喜信，于敦山，张兴，
申请(专利权)人：北京大学软件与微电子学院，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]