[发明专利]一种基于噪声空间特性的非线性滤波去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于噪声空间特性的非线性滤波去噪方法，过程为：①输入红外成像探测器探测到的图像f；②创建一幅与图像f大小相同，灰度值却全为0的图像g；③对带噪声的图像f进行单点去噪；④对带噪声的图像f进行两点去噪：⑤对带噪声的图像f进行三点去噪；⑥令图像g中经过单点去噪、两点去噪及三点去噪修改后灰度值还为零的像素的灰度值为图像f该点的灰度值。本发明弥补了传统非线性滤波去噪方法去噪时的盲目性，充分利用噪声空间特性和目标空间特性的差异，从而能在去噪的同时较好的保留图像的细节和图像的边缘，便于图像校正、目标识别等后续处理工作的展开。

主权项

一种基于噪声空间特性的非线性滤波去噪方法，其特征在于，该方法步骤包括：(1)输入红外成像探测器探测到的图像r；(2)创建一幅与图像f大小相同，灰度值却全为0的图像g；(3)对带噪声的图像f进行单点去噪：若图像f中存在某一像素点(i，j)的灰度值大于其周围8个像素点的灰度值中的最大值，或者小于其周围8个像素点的灰度值中的最小值，则判定该点为噪声点；令图像g在像素点(i，j)的灰度值g(i，j)等于图像f中像素点(i，j)周围8个像素点的灰度值的平均值；(4)对带噪声的图像f进行两点去噪：(4.1)若图像f中存在相邻两像素点的灰度值都大于该两点周围10个像素点的灰度值中的最大值，或小于该两点周围10个像素点的灰度值中的最小值，则判定该两点为噪声点；计算此相邻两点周围10个像素点的灰度值的平均值为Temp，如果图像g中该相邻两点中存在某点的灰度值非零，则令图像g中该点的灰度值为原来灰度值和Temp求和的一半，否则就直接令图像g中该点的灰度值为Temp；(4.2)若图像f中存在相邻两像素点的灰度值都大于该两点周围14个像素的灰度值中的最大值，或小于该两点周围14个像素的灰度值中的最小值，则判定该两点为噪声点；计算此相邻两点周围14个像素灰度值的平均值为Temp，如果图像g中该相邻两点中存在某点的灰度值非零，则令图像g中该点的灰度值为原来灰度值和Temp求和的一半，否则就直接令图像g中该点的灰度值为Temp；(5)对带噪声的图像f进行三点去噪：若图像f中存在相邻3像素的灰度值都大于该3点周围13个像素的灰度值中的最大值，或小于该3点周围13个像素的灰度值中的最小值，则判定该3点均为噪声点；计算此相邻三点周围13个像素灰度值的平均值为Temp，如果图像g中该相邻三点中存在某点的灰度值非零，则令图像g中该点的灰度值为原来灰度值和Temp求和的一半，否则就直接令图像g中该点的灰度值为Temp；(6)令图像g中灰度值为零的像素的灰度值为图像f该点的灰度值。