基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法研究

发布时间：2020-06-08 08:12

【摘要】：冶金工业中,在对炼钢转炉火焰进行识别前,由于火焰图像提取光路中存在烟尘干扰、或者由于摄像电子元件内部产生的干扰,会在图像中形成椒盐噪声,降低图像的质量,进而影响后续的识别任务。在火焰图像后期识别中,图像信息的保持对识别任务有着重要的作用。因此,本论文针对彩色图像椒盐噪声滤波算法进行了研究。已有算法主要研究在RGB空间中如何将噪声更清楚地分离出来,这些研究成果对图像处理研究的推动有着至关重要的作用,但是这些算法难以在信噪比和色彩保持度方面同时得到满意的效果。本文研究一种基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声去除算法,可以对彩色图像椒盐噪声进行有效的去除,同时不增加图像原有色彩之外的信息。具体研究以下内容：首先,结合彩色图像滤波的实际应用背景以及可能会对结果表达产生影响的因素,分析已有经典的彩色图像滤波算法,对已有算法的滤波效果进行对比分析。其次,提出基于均匀空间色差度量的彩色图像椒盐噪声滤波算法。该算法将RGB空间转换到均匀色彩空间L*a*b*中,能够实现色差计算与入眼感知相一致,并据此对色彩矢量进行排序,利用中值滤波的思路进行去噪运算。在此基础上,为了同时兼顾图像细节的保持与去噪效果,提出了自适应窗口的均匀空间色差滤波算法,实验结果表明在噪声密度较高时,具有较好的去噪评价结果。最后,为了将所提算法在实际中加以应用,采用Linux操作系统下的QT软件平台进行了算法的实验仿真系统的开发,对本文提出算法进行了图像滤波效果的验证,还可以提供已有经典算法与本文算法的效果对比。论文研究中所提出的方法得到了满意的滤波效果,为彩色图像去噪方法提供了一种新的思路,具有较好的应用和参考价值。
【图文】：

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１＾２１１逡逑（ａ）５％噪声密度逦（ｂ）１０％噪声密度逦（ｃ）１５％噪声密度逡逑图２．１经典矢量滤波算法效果逡逑矢量滤波器是最基本的矢量滤波算法，滤波效果如图２．１所示。此算法是矢逡逑量滤波算法的起始点，后来发展出来的矢量滤波算法都是根据矢量滤波算法发展逡逑而来。但是艮ＧＢ色彩空间固有的短板，Ｗ至于经典矢量算巧在视觉上还是存在逡逑不足之处。逡逑２．２．２混合方向滤波器逡逑除了上述Ｈ种经典滤波算法之外，另外一种比较经典和高效的滤波算法为混逡逑合方向滤波器（Ｈｙｂｒｉｄ邋Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ邋Ｆｉｌｔｅｒ，ＨＤ巧。算法首先计算当前图像的ＶＭＦ输逡逑出ｙＷＦ和ＢＶＤＦ的输出／ｗｆ，然后按照一定的规则将这两个输出进行组合作逡逑为自己的输出。但是这样的组合是有区别于ＤＤＦ那种直接按照权重进行的组合。逡逑按照这样的规则一种改进的方法自适应海合方向滤波器（Ａｄａｐｔｉｖｅ邋Ｈｙｂｒｉｄ逡逑Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ邋Ｆｉｌｔｅｒ，ＡＨＤＦ）被学者们用于研究中。ＨＤＦ和ＡＨＤＦ的输出表示为口ｗｗ逡逑＾ｙＶＭＦ逦ｙＶＭＦ邋＿邋ｙＢＶＤＦ逡逑＾ＭＤＦ邋＿邋Ｊ邋、、ＢＶＤＦ逦／邋0邋１邋１邋＼逡逑ｙ邋＝邋／￣ｏｔｈｅｒ逡逑［１邋严邋ＩＬ＂逦＂２逡逑＾ＶＭＦ逦＾，ＶＭＦ邋＂ＢＶＤＦ逡逑ｙ逦ｙ邋＝邋ｊ逡逑严－＝／＂＂严逦…ｆ逦刻４邋＜刻严—４逦（２－１２）逡逑／＝１逦

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图２．２混合方向巧波器效果逡逑混合矢量滤波器是经典矢量滤波器与基本矢量距离滤波器的有机结合。滤波逡逑效果如图２．２所示。滤波效果较经典矢量滤波有所改善。逡逑２．２．３加权矢量滤波器逡逑虽然经典矢量滤波器和混合方向矢量滤波器在一定程度能够很好的削弱噪逡逑声，但是这些方法会破坏图像的细节信息和边缘信息，这是因为在滤波过程中引逡逑进了很多次的平滑过程。为了解决在没有被噪声污染像素点的细节保护问题，学逡逑者提出来加权类型的矢量滤波器，滤波器在噪声削弱和细节信息保持上做出了一逡逑个平衡。通过利用滤波器窗口内的样本矢量的局部关系，加权的矢量滤波器能够逡逑获得增强的滤波性能，根据这样的原理设计出来的滤波器有；加权的矢量中值滤逡逑波器、中也加权的矢量中值滤波器、自适应中也加权的矢量中值滤波器，基于空逡逑１１逡逑
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TF713;TP391.41

【参考文献】