一种用于增强去噪的图像处理方法技术

本发明专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种用于增强去噪的图像处理方法，包括：获取待分析图像；根据各个像素点的相邻像素点得到各个像素点的邻域相似性；根据各个感兴趣区域中各个像素点的邻域相似性得到各个感兴趣区域的各个待分析组；根据各个待分析组的方向差异程度以及连续程度得到各个感兴趣区域的边缘信息丰富度，进而得到待分析图像中的各个网格区域；根据各个网格区域的面积以及边缘信息丰富度得到各个网格区域的边缘概率，进而得到各个网格区域的滤波方式，根据各个网格区域的滤波方式对各个网格区域进行滤波，对滤波后的图像进行图像增强。本发明专利技术在在保证待分析图像中纹理信息完整的基础上提高去噪效率。理信息完整的基础上提高去噪效率。理信息完整的基础上提高去噪效率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于增强去噪的图像处理方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种用于增强去噪的图像处理方法。

技术介绍

[0002]在产品生产的各个工艺环节中，往往需要都需要进行图像采集，再通过对采集的图像进行分析，根据分析结果实现对产品生产质量的整体把控。然而在图像的获取、传输和存储的过程中常常会受到各种噪声的干扰，使得在对图像进行分析时的图像质量较差，导致所得分析结果也存在较大误差，因此在对获取的图像进行分析之前，为了保证分析结果的可靠性，一般都需要对图像进行预处理，如图像去噪、图像增强。
[0003]由于噪声在图像中属于高频信息，现有的去噪算法，如均值滤波、中值滤波等，在获得较好的去噪效果的同时，也会丢失部分图像中的边缘细节信息；而双边滤波虽然可以在去噪的同时保护待分析图像中产品的边缘信息，但是其是对整张图像进行滤波的，且在滤波过程中会产生较大的计算量，导致图像预处理效率较低，因此为了提高图像预处理效率，需要设计一种可以根据图像特征设置不同滤波方式的方法是非常重要的。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种用于增强去噪的图像处理方法，以解决现有的问题。
[0005]本专利技术的一种用于增强去噪的图像处理方法采用如下技术方案：
[0006]本专利技术一个实施例提供了一种用于增强去噪的图像处理方法，该方法包括以下步骤：
[0007]获取待分析图像；
[0008]根据待分析图像中各个像素点的梯度向量得到各个像素点的相邻像素点；根据各个像素点的相邻像素点的灰度值以及梯度向量得到各个像素点的邻域相似性；获取待分析图像的各个初始网格区域，以各个初始网格区域为各个感兴趣区域，根据各个感兴趣区域中各个像素点的邻域相似性得到各个感兴趣区域的各个待分析组；根据各个待分析组中各个像素点的梯度向量得到各个待分析组的方向差异程度；根据各个待分析组中各个像素点的邻域相似性得到各个待分析组的连续程度，根据各个待分析组的方向差异程度以及连续程度得到各个感兴趣区域的边缘信息丰富度；根据各个感兴趣区域的边缘信息丰富度得到各个感兴趣区域的分割概率，根据所得分割概率对各个感兴趣区域进行划分，得到待分析图像中的各个网格区域；
[0009]根据各个网格区域的面积以及边缘信息丰富度得到各个网格区域的边缘概率，根据边缘概率得到各个网格区域的滤波方式，根据各个网格区域的滤波方式对各个网格区域进行滤波，对滤波后的图像进行图像增强。
[0010]优选的，所述各个像素点的邻域相似性的获取表达式为：
[0011][0012]式中，s
j
为待分析图像中第j个像素点的邻域相似性；Δh
jk
表示待分析图像中第j个像素点与第k个相邻像素点的灰度值之间差值的绝对值；为第j个像素点的梯度向量；为第j个像素点的第k个相邻像素点的梯度向量；cos()为余弦函数，exp()为以自然常数为底数的指数函数。
[0013]优选的，所述待分析图像的各个初始网格区域的获取方法为：将待分析图像的长和宽分别进行二等分后得到四个区域，每个区域均为一个初始网格区域。
[0014]优选的，所述各个感兴趣区域的各个待分析组的获取方法为：
[0015]以任意一个感兴趣区域为目标区域，以目标区域中的任意一个像素点为目标像素点，如果目标像素点的邻域相似性大于等于第一阈值，将目标像素点的所有相邻像素点与目标像素点划分为一组，记为目标分析组；否则不将目标像素点的所有相邻像素点归入到目标分析组中；
[0016]以新归入目标分析组的像素点为新的目标像素点，根据新的目标像素点的邻域相似性对新的目标像素点的相邻像素点进行划分，直到不存在需要归入到目标分析组的像素点时停止，最终的目标分析组即为一个待分析组；
[0017]以目标区域中未进行分组的任意一个像素点为目标像素点，得到目标区域的各个待分析组；以各个感兴趣区域为目标区域，得到各个感兴趣区域的各个待分析组。
[0018]优选的，所述各个待分析组的方向差异程度的获取方法为：将各个待分析组中所有像素点的梯度向量对应坐标点之间的方差，作为各个待分析组的方向差异程度。
[0019]优选的，所述各个待分析组的连续程度的获取方法为：将各个待分析组中所有像素点的邻域相似性的平均值，记为各个待分析组的连续程度。
[0020]优选的，所述各个感兴趣区域的边缘信息丰富度的获取方法为：计算各个感兴趣区域中各个待分析组的连续程度与方向差异程度之间的乘积，将各个感兴趣区域中所有待分析组对应乘积的平均值作为各个感兴趣区域的边缘信息丰富度。
[0021]优选的，所述各个网格区域的边缘概率的获取方法为：计算各个网格区域的面积与所有网格区域的最大面积之间的比值，计算1.0与所得比值之间的差值，记为各个网格区域的第一差值；计算1.0与各个网格区域的分割概率之间的差值，记为各个网格区域的第二差值；将各个网格区域的第一差值与第二差值之间的乘积作为各个网格区域的边缘概率。
[0022]本专利技术的有益效果是：首先获取待分析图像中各个像素点与相邻像素点之间的灰度值以及梯度向量得到各个像素点的邻域相似性，根据各个像素点的邻域相似性得到各个感兴趣区域的各个待分析组，从而对噪声点以及待分析图像中产品的正常边缘进行区分，进而得到各个感兴趣区域的边缘信息丰富度，根据所得边缘信息丰富度对各个感兴趣区域进行划分，得到待分析图像中的各个网格区域，进一步根据各个网格区域的边缘概率确定各个网格区域的滤波方式，从而使包含边缘信息较少的区域使用计算量较少的均值滤波，使包含边缘信息较多的区域使用可以保护图像中产品边缘的双边滤波，在保证待分析图像中纹理信息完整的基础上提高去噪效率，而后对滤波后的待分析图像进行锐化增强，进一步提高图像质量，实现图像的增强去噪。
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，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地介绍，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他的附图。
[0024]图1为本专利技术的一种用于增强去噪的图像处理方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0025]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用于增强去噪的图像处理方法，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。
[0026]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。
[0027]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种用于增强去噪的图像处理方法的具体方案。
[0028]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种用于增强去噪的图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于增强去噪的图像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待分析图像；根据待分析图像中各个像素点的梯度向量得到各个像素点的相邻像素点；根据各个像素点的相邻像素点的灰度值以及梯度向量得到各个像素点的邻域相似性；获取待分析图像的各个初始网格区域，以各个初始网格区域为各个感兴趣区域，根据各个感兴趣区域中各个像素点的邻域相似性得到各个感兴趣区域的各个待分析组；根据各个待分析组中各个像素点的梯度向量得到各个待分析组的方向差异程度；根据各个待分析组中各个像素点的邻域相似性得到各个待分析组的连续程度，根据各个待分析组的方向差异程度以及连续程度得到各个感兴趣区域的边缘信息丰富度；根据各个感兴趣区域的边缘信息丰富度得到各个感兴趣区域的分割概率，根据所得分割概率对各个感兴趣区域进行划分，得到待分析图像中的各个网格区域；根据各个网格区域的面积以及边缘信息丰富度得到各个网格区域的边缘概率，根据边缘概率得到各个网格区域的滤波方式，根据各个网格区域的滤波方式对各个网格区域进行滤波，对滤波后的图像进行图像增强。2.根据权利要求1所述的一种用于增强去噪的图像处理方法，其特征在于，所述各个像素点的邻域相似性的获取表达式为：式中，s
j
为待分析图像中第j个像素点的邻域相似性；Δh
jk
表示待分析图像中第j个像素点与第k个相邻像素点的灰度值之间差值的绝对值；为第j个像素点的梯度向量；为第j个像素点的第k个相邻像素点的梯度向量；cos()为余弦函数，exp()为以自然常数为底数的指数函数。3.根据权利要求1所述的一种用于增强去噪的图像处理方法，其特征在于，所述待分析图像的各个初始网格区域的获取方法为：将待分析图像的长和宽分别进行二等分后得到四个区域，每个区域均为一个初始网格区域。4.根据权利要求1所述的一种用于增强去噪的图像处理方法，其特征在于，所述各个感兴趣区域的各个待分析组的获...

【专利技术属性】
技术研发人员：周春荣，丁际友，
申请(专利权)人：苏州梅曼智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：