图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提供一种图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法，该图像平滑处理方法首先获取待平滑图像；然后将待平滑图像代入至平滑模型，并对平滑模型进行求解，得到待平滑图像对应的第一平滑结果。得益于范数和拉普拉斯算子各自的特征，以及预先进行的纹理去除滤波操作，使得该平滑模型可以有效地去除噪声及纹理等各项干扰，平滑结果的结构更加突出，提升了平滑效果，为平滑结果的后续应用提供保障，给后续目标对象的轮廓提取和定位的流程增强精确性和鲁棒性。位的流程增强精确性和鲁棒性。位的流程增强精确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法。

技术介绍

[0002]当前关于图像的处理被引入各行各业用于提升效率，而直接获取的图像由于设备或外部条件的限制大部分存在干扰，直接影响到后续的工作。相应的，大量的图像平滑方法也被应用于解决此类问题。
[0003]经典的平滑方法大多利用范数特性或是高斯滤波来达到平滑目的，但是上述方法无法有效地去除噪声及纹理等各项干扰，这将导致平滑效果不好。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法，用以解决现有技术中存在的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种图像平滑处理方法，包括：获取待平滑图像；将所述待平滑图像代入至平滑模型，并对所述平滑模型进行求解，得到所述待平滑图像对应的第一平滑结果；其中，所述平滑模型包括第一数据保真项和第一正则项；所述第一数据保真项基于所述第一平滑结果对应的第一目标变量、所述待平滑图像和引导图像确定，所述第一正则项为将拉普拉斯算子作用于所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像平滑处理方法，其特征在于，包括：获取待平滑图像；将所述待平滑图像代入至平滑模型，并对所述平滑模型进行求解，得到所述待平滑图像对应的第一平滑结果；其中，所述平滑模型包括第一数据保真项和第一正则项；所述第一数据保真项基于所述第一平滑结果对应的第一目标变量、所述待平滑图像和引导图像确定，所述第一正则项为将拉普拉斯算子作用于所述第一目标变量得到的结果的范数；所述引导图像基于对所述待平滑图像进行纹理去除滤波得到。2.根据权利要求1所述的图像平滑处理方法，其特征在于，所述平滑模型基于如下公式进行表征：；其中，为所述第一目标变量，为所述待平滑图像，为所述引导图像，为所述第一数据保真项，为恢复因子，为所述第一正则项，为所述拉普拉斯算子，为将所述拉普拉斯算子作用于所述第一目标变量得到的结果，为平滑因子，表示求解使最小的，为范数。3.根据权利要求1所述的图像平滑处理方法，其特征在于，对所述平滑模型进行求解，得到所述待平滑图像对应的第一平滑结果，包括：基于所述第一正则项对应的辅助变量，对所述平滑模型进行更新，得到更新后的平滑模型；固定所述第一目标变量，将所述更新后的平滑模型转换为第一子模型，并对所述第一子模型进行求解，得到所述辅助变量的取值；固定所述辅助变量的取值，将所述更新后的平滑模型转换为第二子模型，并对所述第二子模型进行求解，得到所述第一平滑结果。4.根据权利要求1所述的图像平滑处理方法，其特征在于，所述引导图像基于如下步骤得到：将所述待平滑图像代入至纹理去除滤波模型，并对所述纹理去除滤波模型进行求解，得到所述引导图像；其中，所述纹理去除滤波模型包括第二数据保真项和第二正则项；所述第二数据保真项基于所述引导图像对应的第二目标变量和所述待平滑图像确定，所述第二正则项基于将局部高斯核作用于所述第二目标变量的梯度得到结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊，高银，李文鑫，张世意，廖嵩缐，陈军希，陈有章，
申请(专利权)人：中国科学院福建物质结构研究所，
类型：发明
国别省市：