图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提供一种图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法，该图像平滑处理方法首先获取待平滑图像；然后将待平滑图像代入至平滑模型，并对平滑模型进行求解，得到待平滑图像对应的第一平滑结果。得益于范数和拉普拉斯算子各自的特征，以及预先进行的纹理去除滤波操作，使得该平滑模型可以有效地去除噪声及纹理等各项干扰，平滑结果的结构更加突出，提升了平滑效果，为平滑结果的后续应用提供保障，给后续目标对象的轮廓提取和定位的流程增强精确性和鲁棒性。位的流程增强精确性和鲁棒性。位的流程增强精确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法。

技术介绍

[0002]当前关于图像的处理被引入各行各业用于提升效率，而直接获取的图像由于设备或外部条件的限制大部分存在干扰，直接影响到后续的工作。相应的，大量的图像平滑方法也被应用于解决此类问题。
[0003]经典的平滑方法大多利用范数特性或是高斯滤波来达到平滑目的，但是上述方法无法有效地去除噪声及纹理等各项干扰，这将导致平滑效果不好。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法，用以解决现有技术中存在的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种图像平滑处理方法，包括：获取待平滑图像；将所述待平滑图像代入至平滑模型，并对所述平滑模型进行求解，得到所述待平滑图像对应的第一平滑结果；其中，所述平滑模型包括第一数据保真项和第一正则项；所述第一数据保真项基于所述第一平滑结果对应的第一目标变量、所述待平滑图像和引导图像确定，所述第一正则项为将拉普拉斯算子作用于所述第一目标变量得到的结果的范数；所述引导图像基于对所述待平滑图像进行纹理去除滤波得到。
[0006]根据本专利技术提供的一种图像平滑处理方法，所述平滑模型基于如下公式进行表征：；其中，为所述第一目标变量，为所述待平滑图像，为所述引导图像，为所述第一数据保真项，为恢复因子，为所述第一正则项，为所述拉普拉斯算子，为将所述拉普拉斯算子作用于所述第一目标变量得到的结果，为平滑因子，表示求解使最小的，为范数。
[0007]根据本专利技术提供的一种图像平滑处理方法，对所述平滑模型进行求解，得到所述待平滑图像对应的第一平滑结果，包括：基于所述第一正则项对应的辅助变量，对所述平滑模型进行更新，得到更新后的平滑模型；固定所述第一目标变量，将所述更新后的平滑模型转换为第一子模型，并对所述
第一子模型进行求解，得到所述辅助变量的取值；固定所述辅助变量的取值，将所述更新后的平滑模型转换为第二子模型，并对所述第二子模型进行求解，得到所述第一平滑结果。
[0008]根据本专利技术提供的一种图像平滑处理方法，所述引导图像基于如下步骤得到：将所述待平滑图像代入至纹理去除滤波模型，并对所述纹理去除滤波模型进行求解，得到所述引导图像；其中，所述纹理去除滤波模型包括第二数据保真项和第二正则项；所述第二数据保真项基于所述引导图像对应的第二目标变量和所述待平滑图像确定，所述第二正则项基于将局部高斯核作用于所述第二目标变量的梯度得到结果确定。
[0009]根据本专利技术提供的一种图像平滑处理方法，所述纹理去除滤波模型基于如下公式进行表征：；其中，为所述第二目标变量，为所述第二数据保真项，为第二正则项，为正参数，表示尺度参数为的局部高斯核，表示尺度参数为的局部高斯核，表示在x方向上的梯度，表示在y方向上的梯度，表示求解使最小的，为范数，为范数。
[0010]根据本专利技术提供的一种图像平滑处理方法，将所述待平滑图像代入至平滑模型，包括：对所述待平滑图像进行自适应中值滤波，得到自适应中值滤波结果，将所述自适应中值滤波结果代入至所述平滑模型。
[0011]本专利技术还提供一种目标轮廓提取方法，包括：获取待处理图像；基于上述的图像平滑处理方法，对所述待处理图像进行平滑处理，得到所述待处理图像对应的第二平滑结果；对所述第二平滑结果进行图像分割，得到分割结果；对所述分割结果进行轮廓提取，得到所述待处理图像中目标对象的轮廓信息。
[0012]根据本专利技术提供的一种目标轮廓提取方法，对所述分割结果进行轮廓提取，得到所述待处理图像中目标对象的轮廓信息，之后包括：基于所述轮廓信息，对所述目标对象进行定位。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的图像平滑处理方法或目标轮廓提取方法。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算
机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的图像平滑处理方法或目标轮廓提取方法。
[0015]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的图像平滑处理方法或目标轮廓提取方法。
[0016]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提供的图像平滑处理方法及目标轮廓提取方法，该图像平滑处理方法首先获取待平滑图像；然后将待平滑图像代入至平滑模型，并对平滑模型进行求解，得到待平滑图像对应的第一平滑结果。得益于范数和拉普拉斯算子各自的特征，以及预先进行的纹理去除滤波操作，使得该平滑模型可以有效地去除噪声及纹理等各项干扰，平滑结果的结构更加突出，提升了平滑效果，为平滑结果的后续应用提供保障，给后续目标对象的轮廓提取和定位的流程增强精确性和鲁棒性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术提供的图像平滑处理方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的目标轮廓提取方法的流程示意图；图3是本专利技术提供的图像平滑处理装置的结构示意图；图4是本专利技术提供的目标轮廓提取装置的结构示意图；图5是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]为解决现有技术平滑方法无法有效地去除噪声及纹理等各项干扰，导致平滑效果不好的技术问题，本专利技术实施例中提供了一种图像平滑处理方法，并在此基础上，将其应用于目标轮廓提取方法中，以提升目标轮廓提取的准确性。
[0021]图1为本专利技术实施例中提供的一种图像平滑处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：S11，获取待平滑图像；S12，将所述待平滑图像代入至平滑模型，并对所述平滑模型进行求解，得到所述待平滑图像对应的第一平滑结果；其中，所述平滑模型包括第一数据保真项和第一正则项；所述第一数据保真项基于所述第一平滑结果对应的第一目标变量、所述待平滑图像和引导图像确定，所述第一正则项为将拉普拉斯算子作用于所述第一目标变量得到的范数；所述引导图像基于对所述待平滑图像进行纹理去除滤波得到。
[0022]具体地，本专利技术实施例中提供的图像平滑处理方法，其执行主体可以为计算机或配置于计算机内的电子设备，计算机可以为本地计算机或云计算机，本地计算机可以是电脑、平板等，此处不作具体限定。
[0023]首本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像平滑处理方法，其特征在于，包括：获取待平滑图像；将所述待平滑图像代入至平滑模型，并对所述平滑模型进行求解，得到所述待平滑图像对应的第一平滑结果；其中，所述平滑模型包括第一数据保真项和第一正则项；所述第一数据保真项基于所述第一平滑结果对应的第一目标变量、所述待平滑图像和引导图像确定，所述第一正则项为将拉普拉斯算子作用于所述第一目标变量得到的结果的范数；所述引导图像基于对所述待平滑图像进行纹理去除滤波得到。2.根据权利要求1所述的图像平滑处理方法，其特征在于，所述平滑模型基于如下公式进行表征：；其中，为所述第一目标变量，为所述待平滑图像，为所述引导图像，为所述第一数据保真项，为恢复因子，为所述第一正则项，为所述拉普拉斯算子，为将所述拉普拉斯算子作用于所述第一目标变量得到的结果，为平滑因子，表示求解使最小的，为范数。3.根据权利要求1所述的图像平滑处理方法，其特征在于，对所述平滑模型进行求解，得到所述待平滑图像对应的第一平滑结果，包括：基于所述第一正则项对应的辅助变量，对所述平滑模型进行更新，得到更新后的平滑模型；固定所述第一目标变量，将所述更新后的平滑模型转换为第一子模型，并对所述第一子模型进行求解，得到所述辅助变量的取值；固定所述辅助变量的取值，将所述更新后的平滑模型转换为第二子模型，并对所述第二子模型进行求解，得到所述第一平滑结果。4.根据权利要求1所述的图像平滑处理方法，其特征在于，所述引导图像基于如下步骤得到：将所述待平滑图像代入至纹理去除滤波模型，并对所述纹理去除滤波模型进行求解，得到所述引导图像；其中，所述纹理去除滤波模型包括第二数据保真项和第二正则项；所述第二数据保真项基于所述引导图像对应的第二目标变量和所述待平滑图像确定，所述第二正则项基于将局部高斯核作用于所述第二目标变量的梯度得到结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊，高银，李文鑫，张世意，廖嵩缐，陈军希，陈有章，
申请(专利权)人：中国科学院福建物质结构研究所，
类型：发明
国别省市：