一种图像滤波方法技术

本发明专利技术设计了一种图像滤波方法，该方法设计了一个奇数阶方阵的模版， 模版中的元素呈放射状分布；根据放射状线条提取像素点集合进行一次特征统 计，然后对一次特征统计的结果进行二次特征统计，以确定位于模版中心的元 素特征。此方法用于基于栅格的图像处理，可实现特定边缘的消除、断 续边缘的连接或特定区域的填充等，用途广泛。可有效减少后期图像分割过程 的复杂度和运算开销，提高图像分割的正确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，特别是涉及。
技术介绍
以目标识别为目的的数字图像处理，包括了前期图像滤波、边缘增强、运动目标提取等基于栅格图像(raster image)的处理过程，和后期区域分割等基 于矢量图形(vecter graphic)的处理过程。相对于基于栅格图像处理的方法，公知的基于矢量图形的区域分割方法都 有很大的处理开销，并且其中有非常复杂的搜索和判断过程，不利于处理的并 行化和流水化。要使图像的区域分割简单和高效，在基于栅格图像的处理中， 应尽量使区域的边缘是连续的、区域中的噪声尽量少。公知的基于栅格图像处 理的边缘增强算法，如Sobel、小波变换等，都不能保证生成边缘的连续性；而 公知的基于栅格图像处理的区域填充算法都不能保证填充的正确。对图像进行巻积运算是图像处理其中的一种方法。例如，用Sobel算子增 强物体的边缘，可参见http:〃en. wikipedia. org/wiki/Sobel一operator。在算 法实现中，通过使用巻积模版(convolution mask)遍历有效像素，利用巻积 运算算法对每个有效像素分别进行处理，获得目标图像，可参见 http://www. pages, drexel. edu/ weg22/edge. html。对于现有的巻积运算算法，可抽象出以下过程1.模版是NXN方阵，这里仅讨论N为奇数时的情况，设模版矩阵为<formula>formula see original document page 5</formula>注此处符号[]表示向下取整。 2.源图像是一个比模版大得多的矩阵，用模版在源图像上按行列顺序滑动，模版的边缘不超出源图像的边缘。当模版滑动到其中心点与源图像的aij元素(符号i表示行号，j表示列号)重合时，与模版重叠部分源图像的矩阵Aij为<formula>formula see original document page 5</formula>3. 对T与Aij实施某种矩阵运算，设为0p，贝ij:bij = T (Op) A" 用bij填充结果图像矩阵B位于行i与列j的元素的值。4. 滑动模版，遍历所有有效像素，实施同样计算，获得整幅结果图像。这种方法也被称为模版遍历法，虽然不能计算出结果图像B的外缘厚度为部分的像素，但可另作处理，例如直接省去该部分的像素。其缺陷是，当 2模版较大时，算法的复杂度很高，巻积模板遍历过程中涉及到大量矩阵运算， 占用资源且效率低，难以在如视频图像识别等实时性要求较高的应用中发挥作 用。
技术实现思路
本专利技术目的在于针对现有技术的不足，提供一种高效的图像滤波方法，支持快速完成基于栅格的图像处理工作。本专利技术的技术方案提供的图像滤波方法，利用模版对源图像中的像素进行 滤波处理得到目标图像，具体滤波处理方式包括以下步骤，以源图像中的某个像素为中心点建立一个NXN方阵作为模版，其中N为奇数； 以模版的中心点为端点，在模版内发出M条射线，对应每条射线取模版内与其距离最近的一个以上像素点，构成M个像素点集合Ap A2，…，AM; 对像素点集合A,， A2，…，AM分别进行第一次特征统计，得到M组数据f,， f2，…，综合M组数据f,， f2，…，fM进行第二次特征统计，得到源图像的该像素的滤波处理结果，从而确定目标图像中对应于该像素的像素值。而且，遍历源图像中的像素，对每个像素进行滤波处理；综合目标图像中 对应于每个像素的像素值，得到目标图像。而且，遍历源图像中的像素，每遍历到一个像素时，对该像素进行预处理， 根据预处理结果判断在目标图像中保留该像素的像素值，或是进一步对该像素 滤波处理；综合保留的像素值和滤波后得到的像素值，得到目标图像。而且，M取2的n次方，n为大于或等于2的整数。而且，M取4或8或16。而且，对应每条射线取模版内与其距离最近的相同数目像素点。 本专利技术借鉴了模板遍历法，以中心观察点方式设定了用模板提取特征、从 而确定源图像上像素的滤波处理结果，获得目标图案的技术方案。模版中的元 素呈放射状分布，经过对放射状线条上的那些元素进行一次特征统计，然后对 一次特征统计的结果进行二次特征统计，以确定位于模版中心元素的特征。此方法支持多种基于栅格的图像处理工作，应用广泛，例如可实现特定边缘的消 除、断续边缘的连接或特定区域的填充等。采用本专利技术技术方案，可减少后期 图像分割过程的复杂度和运算开销，提高图像分割的正确率。 附图说明图l为本专利技术实施例的模板示意图； 图2为本专利技术实施例一的图像处理过程示意图； 图3为本专利技术实施例二的图像处理过程示意图。 具体实施例方式本专利技术具有独创的模板设计思想。想象"我"站在一幅二值图像中，要确 定"我"是否处在某个特定的区域内，或"我"是否正好处于某条边缘上，可 以通过观察"我"周围以及自身像素点的特性作概率性判断。离"我"越近的 像素点与"我"的关系越密切，反之则关系较弱。放射线状的模版，正好符合 这一特征。例如，若"我"正好处于一条直线上，则"我"会看到在某个方向 及其反方向上有密度较高的白像素，而其它方向则很少看见白像素。再如，若"我"处在某一区域中，则在大多方向上均可看见一定密度的白像素。因此本 专利技术提供的技术方案是以从中心点出发的射线选择像素点，然后通过两次特征 统计就可以得到滤波结果，由此大大减少了后期区域分割的复杂度和运算开销， 提高了区域分割的正确率。参见图1，本专利技术提供的技术方案利用模版对源图像中的像素进行滤波处理 得到目标图像，具体滤波处理方式包括以下步骤，(1)以源图像中的某个像素为中心点建立一个NXN方阵作为模版，其中 N为奇数。其中N设定为奇数，可以保障中心点的对称性， 一般可取5 17。本专利技术 实施例的N取值为ll，建议了 11X11的方阵。(2) 以模版的中心点为端点，在模版内发出M条射线，对应每条射线取模版内 与其距离最近的一个以上(含一个)像素点，构成M个像素点集合a,， a2,…，am。在模板内的射线若具有对称性，更利于简化后面的特征统计工作，因此建议M 取2的n次方，n为大于或等于2的整数。最佳实施例是M取4或8或16。对 应每条射线取模版内与其距离最近的同样数目像素点，也有利于简化后续工作。 取不同数目像素点则效率较低。本专利技术实施例中设置了 16条射线i， I，…，i16， 对应每条射线取模版内与其距离最近的4个像素点。所谓距离最近，包括与射 线相交的像素点。当某个像素点处于两条相邻射线之间时，优先将其分配给距 离更近的射线的对应像素点集合。(3) 对像素点集合a,， a2，…,am分别进行第一次特征统计，得到M组数据fl， f2,…，fw。进行第一次特征统计，能够从每一个像素点集合中提取一组代表其特征的数据。 具体实施时，统计实现方式根据具体图像处理工作对象和目的而定。例如源图 像为灰度图像，可以设定阈值，统计各像素点集合中灰度值大于阈值的像素点 数目；源图像为二值图像，可以设定判断像素值是否为白点，统计各像素点集 合中是白点的像素点数目。(4) 综合M组数据fl， f2，…，fM进行第二次特征统计，得到源图像的该像素的 滤波处理结果，从而确定目标图像中对应于该像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像滤波方法，其特征在于：利用模版对源图像中的像素进行滤波处理得到目标图像，具体滤波处理方式包括以下步骤，　以源图像中的某个像素为中心点建立一个Ｎ×Ｎ方阵作为模版，其中Ｎ为奇数；　以模版的中心点为端点，在模版内发出Ｍ条射线， 对应每条射线取模版内与其距离最近的一个以上像素点，构成Ｍ个像素点集合Ａ↓［１］，Ａ↓［２］，…，Ａ↓［Ｍ］；　对像素点集合Ａ↓［１］，Ａ↓［２］，…，Ａ↓［Ｍ］分别进行第一次特征统计，得到Ｍ组数据ｆ↓［１］，ｆ↓［２］，…，ｆ↓［Ｍ］ ；　综合Ｍ组数据ｆ↓［１］，ｆ↓［２］，…，ｆ↓［Ｍ］进行第二次特征统计，得到源图像的该像素的滤波处理结果，从而确定目标图像中对应于该像素的像素值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡东翔，蔡雨轩，陶冶，
申请(专利权)人：蔡东翔，蔡雨轩，陶冶，
类型：发明
国别省市：83