[发明专利]一种图像平滑处理的方法

说明书

本发明提出了一种图像平滑处理的方法，包括以下步骤：设f（m，n）为含噪图像信号，则平滑处理后的图像信号为g（m，n），其中（2M+1）×（2M+1）列阵T为乘积模板；将模板T在待处理图像中平移，并将模板中心与图像中某个像素位置重合；将模板T上的矩阵元素与模板下对应的像素灰度值相乘；加步骤中的所有乘积相加；将步骤中相加所得的和赋于处理后图像中对应模板中心位置的像素；重复上述步骤，直至模板T的中心遍历待处理图像中的所有像素。本发明通过线性平滑处理方式对图像进行处理，减少了图像噪声，提高了图像的简洁清晰度，同时，不依赖噪声的特性，可对图像进行局部运算，可进行频域特性的分析。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像平滑处理方法。

背景技术

随着多媒体技术的广泛应用和不断发展，数字图像处理与通信技术变得越来越重要。在图像的形成、传输或变换过程中，由于受多种因素的影响，如光学系统失真、系统噪声、曝光不足或过量、相对运动等，往往使图像与原始景物或图像与原始图像之间产生某种差异，这种差异称为降质或退化。降质或退化的图像通常模糊不清，使人观察起来不满意，或者使机器从中提取的信息减少甚至造成错误。因此,必须对降质的图像进行改善。改善的方法有两类:一类是图像增强，其主要目的是提高图像的可懂度；另一类是图像复原，其主要目的是提高图像的逼真度。

图像平滑处理是一种图像增强技术，其目的是为了减少图像噪声。图像中的噪声往往和信号交织在一起，因此平滑过程中会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变得模糊不清。如何既能平滑掉图像中的噪声，而又尽量保持图像细节即少付出一些细节模糊代价是图像平滑研究的主要问题之一。为此需要定义一个代价函数来表示图像平滑性能以及细节模糊程度。但这样计算起来十分困难,这是属于系统最优化问题,理论答案和实际结果相差很大。因此,通常并不这样去做,而是使用一些简单又实用的非最佳平滑方法。

因此，针对上述问题，本发明提出了一种新的技术方案。

发明内容

本发明的目提提供一种空间域中，不依赖于噪声的特性，在空域对图像进行局部运算，便于分析其频域特性的图像平滑处理的方法。

本发明是通过以下技术方案来实现的：

一种图像平滑处理的方法，包括以下步骤：

设f（m，n）为含噪图像信号，则平滑处理后的图像信号为g（m，n），其中（2M+1）×（2M+1）列阵T为乘积模板；

将模板T在待处理图像中平移，并将模板中心与图像中某个像素位置重合；

将模板T上的矩阵元素与模板下对应的像素灰度值相乘；

加步骤中的所有乘积相加；

将步骤中相加所得的和赋于处理后图像中对应模板中心位置的像素；

重复上述步骤，直至模板T的中心遍历待处理图像中的所有像素。

进一步地，所述模T的系统具有非负性，即对于所有m，n，有T（m，n）＞0。

进一步地，所述模板T应满足归一性，即： QUOTE ＝1。

进一步地，所述步骤相加所得的和及为模板的输出响应。

进一步地，图像的平均灰度值的处理前后不变，同时，输出图像仍在原图像的灰度范围内。

本发明的有益效果是：本发明通过线性平滑处理方式对图像进行处理，减少了图像噪声，提高了图像的简洁清晰度，同时，不依赖噪声的特性，可对图像进行局部运算，可进行频域特性的分析。

具体实施方式

下面结合具体操作对本发明做进一步地说明。

一种图像平滑处理的方法，包括以下步骤：