一种基于图像平滑的噪声处理方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像平滑的噪声处理方法。该方法获取噪声图像，对噪声图像进行灰度化得到灰度图像，对灰度图像进行边缘检测得到灰度边缘图像；分割灰度图像为多个区域，获取每个区域内像素值的方差，对方差大于等于预设区域方差的区域进行滤波得到滤波图像，预设区域方差的取值范围由灰度图像进行滤波后得到的灰度滤波图的整体方差确定；不断调整预设区域方差得到多张滤波图像，从多张滤波图像筛选出自适应滤波图像。达到了对灰度图像进行分区滤波，选取合适的预设区域方差，以消除区域中噪声点，保留正常区域中正常点的目的。常区域中正常点的目的。常区域中正常点的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像平滑的噪声处理方法
[0001]本申请为申请号为2022103467405、申请日为2022年03月31日、专利技术名称“一种基于图像平滑的噪声处理方法及系统”的分案申请。


[0002]本专利技术涉图像处理
，具体涉及一种基于图像平滑的噪声处理方法。

技术介绍

[0003]当今社会是信息化的时代，信息的形式不再是单纯的语音，而是发展到包括数据、文字、图像和视频等在内的多媒体形式。图像处理技术在人类生产和生活的方方面面起到了越来越重要的作用，如人们在网络上下载或者浏览图像、视频等多媒体信息，然而数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。
[0004]目前，对图像噪声的处理常用的方法是对图像进行自适应滤波，但目前对图像进行自适应滤波时，难以准确的判断自适应阈值的取值，其自适应阈值的选取较为繁琐，当自适应阈值的取值不准确时就会导致正常点被当做噪点被去除或者大量噪点未被去除的情况发生，难以保留完整的正常图像。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图像平滑的噪声处理方法，所采用的技术方案具体如下：
[0006]本专利技术一个实施例提供了一种基于图像平滑的噪声处理方法，该方法包括以下步骤：
[0007]获取噪声图像，对所述噪声图像进行灰度化得到灰度图像，对所述灰度图像进行边缘检测得到灰度边缘图像；
[0008]分割所述灰度图像为多个区域，获取每个所述区域内像素值的方差，对方差大于等于预设区域方差的区域进行滤波得到滤波图像，所述预设区域方差的取值范围由灰度图像进行滤波后得到的灰度滤波图的整体方差确定；不断调整所述预设区域方差得到多张滤波图像，从多张滤波图像筛选出自适应滤波图像；
[0009]优选地，所述对方差大于预设区域方差的区域进行滤波得到滤波图像，包括：
[0010]对方差大于等于预设区域方差的区域进行滤波，方差小于预设区域方差的区域保持不变，得到滤波图像。
[0011]优选地，所述预设区域方差的取值范围为：其中为滤波核内一半像素点为纯黑色一半像素点为纯白色时滤波核所对应的区域方差。
[0012]优选地，所述预设区域方差的取值范围由灰度图像进行滤波后得到的灰度滤波图的整体方差确定，还包括：
[0013]计算滤波后滤波图像的信噪比；利用二分法根据信噪比对所述预设区域方差的取
值范围进行缩放。
[0014]优选地，所述利用二分法根据信噪比对所述预设区域方差的取值范围进行缩放，包括：
[0015]当所述信噪比大于等于预设缩放信噪比时，选取预设区域方差的取值范围的右半部分作为更新后的预设区域方差的取值范围；
[0016]当所述信噪比小于预设缩放信噪比时，选取预设区域方差的取值范围的左半部分作为更新后的预设区域方差的取值范围。
[0017]优选地，所述预设缩放信噪比为50。
[0018]优选地，缩放后的取值范围的边界取值t
r
为：
[0019][0020]其中，t
r
‑1为第r
‑
1次缩放后取值范围的边界取值；为滤波核内一半像素点为纯黑色一半像素点为纯白色时滤波核所对应的最大的区域方差；SNR为信噪比，t
r
为第r次缩放后取值范围的边界取值。
[0021]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
[0022]本专利技术实施例利用图像处理技术首先获取噪声图像，对噪声图像进行灰度化得到灰度图像，对灰度图像进行边缘检测得到灰度边缘图像。将灰度图像分割成多个区域，获取每个区域内像素值的方差，对方差大于等于预设区域方差的区域进行滤波得到滤波图像，预设区域方差的取值范围由灰度图像进行滤波后得到的灰度滤波图的整体方差确定，因为有噪声点的区域其噪声点处会产生灰度跳跃，从而导致噪声点局部区域的灰度跨度较大，因此可以利用比较方差和预设区域方差的大小来判断该区域是否需要滤波。不断调整预设区域方差得到多张滤波图像，从多张滤波图像筛选出自适应滤波图像。达到了对灰度图像进行分区滤波，选取合适的预设区域方差，以消除区域中噪声点，保留正常区域中正常点的目的。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0024]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种基于图像平滑的噪声处理方法的方法流程图；
[0025]图2为本专利技术一个实施例所提供的一种从多张滤波图像中筛选出自适应滤波图像的方法流程图。
具体实施方式
[0026]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结
合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于图像平滑的噪声处理方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0027]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0028]本专利技术实施例提供了一种基于图像平滑的噪声处理方法的具体实施方法，该方法适用于图像去噪场景。为了解决难以准确的判断自适应阈值的趋势的问题，本专利技术实施例根据滤波前后的灰度边缘图像和滤波边缘图像中像素点的数量和像素点之间的距离得到滤波后图像的正常点保留程度和自适应去噪程度，并根据滤波后图像的信噪比得到合适的预设区域方差，并得到合适的自适应滤波图像。达到了对灰度图像进行分区滤波，选取合适的预设区域方差，以消除区域中噪声点，保留正常区域中正常点的目的。
[0029]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于图像平滑的噪声处理方法的具体方案。
[0030]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于图像平滑的噪声处理方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
[0031]步骤S100，获取噪声图像，对噪声图像进行灰度化得到灰度图像，对灰度图像进行边缘检测得到灰度边缘图像。
[0032]获取噪声图像，该噪声图像为RGB图像，需要说明的是噪声图像可以是直接通过RGB相机采集到的实时图像，也可以是原本就保存在图像数据库中的RGB图像。对获取到的噪声图像进行灰度化得到灰度图像，具体的：使用加权平均法进行灰度化得到噪声图像的灰度图，后续使用灰度图处理简便运算，且后续步骤还要对图像进行二值化，所以这里把图像转化为灰度图使后续的处理更加简便。
[0033]因为高斯滤波在去除噪声时，可能会使图像变得模糊，根据频谱图可以知道，图像的噪声和边缘部分都在频谱图的最外围，而平滑噪声就是使频谱向内收缩，这样就本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像平滑的噪声处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取噪声图像，对所述噪声图像进行灰度化得到灰度图像，对所述灰度图像进行边缘检测得到灰度边缘图像；分割所述灰度图像为多个区域，获取每个所述区域内像素值的方差，对方差大于等于预设区域方差的区域进行滤波得到滤波图像，所述预设区域方差的取值范围由灰度图像进行滤波后得到的灰度滤波图的整体方差确定；不断调整所述预设区域方差得到多张滤波图像，从多张滤波图像筛选出自适应滤波图像。2.根据权利要求1所述的一种基于图像平滑的噪声处理方法，其特征在于，所述对方差大于预设区域方差的区域进行滤波得到滤波图像，包括：对方差大于等于预设区域方差的区域进行滤波，方差小于预设区域方差的区域保持不变，得到滤波图像。3.根据权利要求1所述的一种基于图像平滑的噪声处理方法，其特征在于，所述预设区域方差的取值范围为：其中，为滤波核内一半像素点为纯黑色一半像素点为纯白色时滤波核所对应的区域方差。4.根据权利要求1所述的一种基于图像平滑的噪声处理方法，其特征在于，所述预设区域方差的取值范围由灰度图像进行滤波后得到的灰度滤波图的整...

【专利技术属性】
技术研发人员：代晶，杜学伟，
申请(专利权)人：南通电博士自动化设备有限公司，
类型：发明
国别省市：