【技术实现步骤摘要】
一种图像自适应量子中值滤波方法
[0001]本专利技术属于数字图像滤波领域,涉及一种图像中值滤波方法,特别涉及一种基于双量子比特态的图像自适应中值滤波方法。
技术介绍
[0002]椒盐噪声是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点。椒盐噪声通常是因图像信号受到突如其来的强烈干扰或者传输错误等因素而产生的。在现有的工业监控平台所采集的图像中,经常会出现椒盐噪声,因此,有效滤除椒盐噪声对于提高监控图像质量具有很好的实用意义。
[0003]在现有的常用滤波方法中,中值滤波方法适用于椒盐噪声的滤除。但当噪声比例较高时,经典中值滤波方法在实用中还存在一定的问题,例如,当使用较小滤波模板时,经典中值滤波方法对高比例椒盐噪声的滤除效果不理想,滤波后仍然会残留较大比例的噪声,而使用较大滤波模板时,又会造成图像细节信息的丢失,从而使图像变得模糊不清。基于量子理论的图像中值滤波方法,可将图像伪量子化并进行Hadamard变换,结合中值滤波方法对图像进行去噪处理,与传统方法相比,该方法既能够保留更多的图像细节信息,又提高了滤波方法的降噪能力。基于双量子比特态测量的量子中值滤波方法对图像的细节信息能够得到进一步保护,而且又具有较少的运算量。不过,双量子比特态滤波方法中,量子比特态概率函数的选取对所处理的图像缺乏良好的自适应性,无法保证滤波效果的稳定性。自适应双量子比特态中值滤波方法以图像的像素灰度值符合正态分布为假设前提,提出了改进的量子比特态概率函数,对图像的滤波效果进一步提升。但通常图像的像素灰度值的分布并不符合 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像自适应量子中值滤波方法,其特征在于,在考虑图像像素灰度分布真实信息的基础上,定义新的单量子比特态取|1>的概率函数;设图像像素灰度取值为[0,255]区间内的整数,则单量子比特态取|1>的概率函数按照下列步骤建立:第一步:对采集到的带有噪声的输入图像S建立灰度直方图模型Q=[q0,q1,
…
,q
255
],其中,q
i
表示带有噪声的输入图像S中灰度值为i的像素数量,i=0,1,
…
,255;第二步:为了避免椒盐噪声的干扰,将q0和q
255
均置为0,即不统计灰度值为0和255的像素数量;第三步:对直方图模型Q=[q0,q1,
…
,q
255
]的各分量进行幂次运算,即:其中,符号为赋值操作,即将右侧的值赋给左侧的变量,幂次参数p满足0<p<1,本发明中,p=0.2;第四步:对直方图模型Q=[q0,q1,
…
,q
255
]的各分量进行归一化处理:其中,q
max
=max{q0,q1,...,q
255
};第五步:建立新的单量子比特态取|1>的概率函数f(z):当z=i时,f(z)=q
i
其中,z为输入图像S中的点(x,y)处的灰度值z
xy
或滤波掩膜覆盖图像区域的中值z
med
;定义|a1|
2med
、|a0|
2med
和|a1|
2xy
、|a0|
2xy
是双量子比特态系统中量子分别在|1>态和|0>态处的概率,即:态处的概率,即:态处的概率,即:态处的概率,即:在图像双量子比特态系统中,|11>态表示图像某个点的双量子同时处于|1>态,|10>态表示第一个单量子处于|1>态,而第二个单量子处于|0>态,|01>态表示第一个量子处于|0>态而第二个量子处于|1>态,|00>态表示双量子都为|0>态;双量子比特态分别描述图像的中值信息和灰度信息,因此有:|a
11
|2=f(z
med
)
·
f(z
xy
)|a
10
|2=f(z<...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘大伟,王强,
申请(专利权)人:连云港问鼎环保科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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