[发明专利]基于全图空间的彩色图像形态学滤波方法

摘要

本发明提出了一种基于全图空间的彩色图像形态学滤波方法，主要解决现有彩色图像滤波方法存在不同程度的颜色模糊、效果差以及在彩色图像滤波的过程中引入不属于原始彩色图像的颜色的问题。其实现步骤是(1)提输入待滤波的彩色图像；(2)将图像映射至全图空间；(3)选取结构图；(4)计算八邻域带权彩色图的最值；(5)通过平均滤波器；(6)输出彩色图像滤波结果。本发明具有保护彩色信息的完整性，有效地避免新的颜色分量的出现，保护了图像的拓扑结构的优点，能够在保证彩色均衡分布的情况下有效的完成彩色图像的滤波处理，可用于图像去噪。

主权项

基于全图空间的彩色图像形态学滤波方法，具体步骤如下：(1)输入待滤波的彩色图像；(2)将彩色图像映射至全图空间：(2a)按照下式，计算待滤波的彩色图像中所有像素点之间的欧氏距离：w=((uR-vR)2+(uG-vG)2+(uB-vB)2)]]>其中，w表示待滤波的彩色图像中所有像素点之间的欧氏距离，表示平方根操作，uR表示待滤波的彩色图像中像素点u的红色分量，vR表示待滤波的彩色图像中像素点v的红色分量，uG表示待滤波的彩色图像中像素点u的绿色分量，vG表示待滤波的彩色图像中像素点v的绿色分量，uB表示待滤波的彩色图像中像素点u的蓝色分量，vB表示待滤波的彩色图像中像素点v的蓝色分量；(2b)按照下式，将待滤波的彩色图像映射为八邻域带权彩色图：G＝(V,E,W)其中，G表示由待滤波的彩色图像映射得到的八邻域带权彩色图，V表示待滤波的彩色图像中所有像素值的集合，E表示待滤波的彩色图像中所有像素点之间的连接关系集合，W表示待滤波的彩色图像中所有像素点之间的欧氏距离；(3)选取结构图：选取一个3×3的正方形全1结构图；(4)计算八邻域带权彩色图的最值：(4a)将结构图从上到下、从左到右遍历八邻域带权彩色图中的每一个像素，采用Kruskal克鲁斯卡尔算法，生成八邻域带权彩色图的最小生成子图；(4b)去除每个最小生成子图的割点；(4c)判断每个最小生成子图中是否只剩两个节点，若是，则执行步骤(4f)，否则，执行步骤(4d)；(4d)采用Kruskal克鲁斯卡尔算法，生成剩余节点的最小生成子图；(4e)判断每个最小生成子图的割点数是否为0，若是，则执行步骤(4f)，否则，执行步骤(4b)；(4f)判断是否只剩一个最小生成子图，若是，则执行步骤(4g)，否则，执行步骤(4b)；(4g)判断最小生成子图是否只剩两个节点，若是，则按照红色通道、绿色通道、蓝色通道的优先级来比较最小生成子图的两个节点，得出最大值和最小值，执行步骤(5)，否则，执行步骤(4b)；(5)滤波：(5a)对八邻域带权彩色图执行矢量膨胀运算和矢量腐蚀运算，对运算结果执行矢量腐蚀运算和矢量膨胀运算，得到图像G1；其中，G1表示对八邻域带权彩色图依次执行矢量膨胀运算和矢量腐蚀运算，对运算结果依次执行矢量腐蚀运算和矢量膨胀运算后得到的图像；(5b)对八邻域带权彩色图依次执行矢量腐蚀运算和矢量膨胀运算，对运算结果依次执行矢量膨胀运算和矢量腐蚀运算，得到图像G2；其中，G2表示对八邻域带权彩色图依次执行矢量腐蚀运算和矢量膨胀运算，对运算结果依次执行矢量膨胀运算和矢量腐蚀运算后得到的图像；(5c)计算图像G1和图像G2的平均值，得到彩色图像的滤波结果；(6)输出彩色图像滤波结果。