本发明专利技术公开了一种基于图像梯度及局部极值的图像边缘保持滤波器算法。根据图像的像素值的梯度值以及局部极值点分布信息，判断图像中边缘的位置。由于本文所提算法是通过像素值梯度以及像素值的局部极值点判断图像边缘位置，因此能更精确地确定图像边缘。而在滤除图像中的噪音和细节纹理时，滤波器根据前面的判断，减少图像中的边缘在过滤中受到的影响，从而滤波器能将图像中物体的轮廓从原始图像中分离。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图像处理领域，具体涉及ー种改进的基于局部极值点分布和像素值梯度的图像增强方法。
技术介绍
边缘保持滤波器作为图像处理的基本工具，由于应用范围十分广泛，是当前基础图像处理工具。其目的是根据实际需要，将图像中的次要信息(例如噪音，纹理细节等)滤除，但是保留重要信息(例如物体的边缘)。当然，根据所面对的实际问题不同，即使是同一幅图像，其重要信息与次要信息并非固定不变。例如，当人们希望去除图像中噪音而获得高质量的图片时，此时噪音就作为ー种次要信息而滤去；相反，当人们需要分析图像中噪音的模式从而推测系统所受到的干扰类型吋，此时图像中的噪音又作为重要信息而必须加以保 &3甶o早在图像处理技术的初期20世纪50年代，因为其前身——图像滤波器——基础性地位及图像处理技术在多个应用领域受到广泛重视，所以在航空航天、军事制导、机器人视觉、公安司法、医学检测和生物医学工程等都可以看到图像滤波器的身影。在早期的图像滤波技术中，研究重点是如何将某一方面质量较低的图像(例如噪音，边缘模糊等)经过处理，提高该方面质量而形成输出图像。基于这ー背景，学术界借用频域信号处理技术中的傅里叶变换，定义图像滤波。它将ー维的信号处理思想推广至ニ维图像信号领域。近年来，实际应用中对图像处理技术不再像早期仅要求图像处理技术改善某一幅输入图像単一方面质量或者简单地对图像进行多道处理从而提高数个关联性较低的图像质量指标；它更多地要求图像处理技术提供ー种综合性的方法，以提高图像多个指标，甚至是ー些相互矛盾的指标。事实上，边缘保持和滤波这两个目标在一定程度上是相互矛盾的滤波器本身的目的是消除图像中的噪音和纹理细节，但是这会在一定程度上模糊图像中的边缘。这是因为从传统的图像处理技术角度来看，噪音、纹理细节和图像边缘三者都是图像中的高频部分，所以单纯使用传统的方法(例如Gaussian滤波器和Butterworth滤波器)不能获得理想的效果。边缘滤波器正是为应对这ー矛盾的要求而提出的滤波器。本专利技术方法针对已有的边缘保持滤波器可能产生光晕等的缺陷，提出一种改进的滤波方法，对图像中的物体边缘轮廓和物体表面纹理更好地分离，有较好的处理效果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种改进的基于局部极值和像素值梯度的图像边缘保持滤波方法，可用于图像纹理增强(例如对模糊和对比度低的图像进行增强或者图像的风格化处理)，高动态图像的色阶重建等数字图像处理，提高图像的整体视觉效果。本专利技术，一种基于局部梯度和像素梯度值的图像边缘保持滤波方法，是在双边滤波方法和局部极值滤波方法的基础上，通过将上述两种不同的滤波方法融合的方式，提出一种根据像素点邻域的局部极值分布信息和像素点梯度进行图像边缘保持滤波的方法。新方法的描述如下记输入图像I(x，y)大小为(b-a) X (d_c)，在ニ维平面区域Q : X 上，输出图像为0(x，y),( I)将输出图像0 (X，y]初始化为零；(2)在输入图像左上角定义ー个kXk的子图像Ib并设其水平与垂直方向移动的步长分别为h和V ;(3)对子图像Ib按照基于局部极值和像素梯度的滤波方法进行图像处理，要求对整个子图块的所有像素点进行处理，将其结果输出到子图像中心点所对应的输出图像0(x，y)的位置中； (4)将子块以水平移动步长h水平移动块，若子块没有超出图像边界，重复步骤(4)，否则进入下一歩；(5)以垂直移动步长V垂直移动子图块，若子块没有超出图像边界，重复步骤(4)，否则进入下一歩；(6)当以上步骤完成后，将得到输出图像0(x，y)。所述的基于局部极值和像素梯度的滤波方法，其方法描述如下(I)统计原始图像像素点的局部极值点个数为减少图像中的噪音对判断图像中某一点是否为极值点的影响，本方法采用如下方式检查图像中的极值点。当点(Xc^ytl)的像素值最多比以其为中心的kXk邻域内k-1个点的像素值小时，算法则认为( , Yo)是图像I的局部极大值点。类似地，算法用同样的方式判断图像的局部极小值点。上述计算方式相当于认为图像的纹理所造成的像素值振荡间隔最多只有k个像素。通过调整參数k的大小，最終的算法将各种频率的纹理去除。通过上述方法，统计像素点在kXk邻域内极值点的个数IExt a。(2)计算基于局部极值和像素梯度的滤波器模板本专利技术在原始的双边滤波器基础上，通过引入局部极值信息到双边滤波器的模板。对双边滤波器的模板中像素域权重添加对应像素点的局部极值点个数IExtnna作为修正项。此时，滤波器模板不仅基于图像各点之间的像素值之差判断该点是否位于物体的边缘，同时根据像素点邻域内极值点的个数进行判断，从而避免将振动幅度大的纹理误判为物体的边缘。本专利技术提出的一种基于局部极值和像素梯度的图像边缘保持滤波方法，具有以下两个方面的特点(I)本方法是在双边滤波器方法和局部极值滤波器方法的基础上，通过利用局部极值点分布信息修正双边滤波器的模板，提出一种更为精确的图像边缘保持滤波器方法。(2)改进后的方法与双边滤波器和局部极值滤波器相比，能够产生较好的效果，而且算法的复杂度与双边滤波器相同。附图说明图I为本专利技术的乘客计数系统整体模块框具体实施方式下面结合附图对本专利技术的一种基于局部极值和像素梯度的图像边缘保持滤波器方法做详细描述。本专利技术是在双边滤波器方法基础上提出的改进方法。因此，首先具体描述传统的高斯低通滤波器方法和双边滤波器的图像边缘保持滤波方法。为方便讨论，这里仅以单通道图像为例。记输入图像I大小为(b-a) X (d-c)，在ニ维平面区域Q X 上。对图像中的任意一点s G Q，定义其邻域点所组成的点集是Qs。点s的像素值为Is，并记第t次迭代后该点像素值是1ム根据上述符号約定，Gauss空间域滤波器迭代计算(t+1)次后所得的结果可表示为Zf1r - ,:) 1P >其中函数g(x)是Gauss函数，k(s)是系数的归ー化因子，即有权利要求1.，其特征在于在双边滤波方法和局部极值滤波方法的基础上，通过将上述两种不同的滤波方法融合的方式，提出一种根据像素点邻域的局部极值分布信息和像素点梯度进行图像边缘保持滤波的方法，包括以下步骤 a.记输入图像I(X，y)大小为(b_a) X (d_c),在二维平面区域Ω X 上,输出图像为O (X，y)后采用以下步骤； b.将输出图像O(X，y)初始化为零； c.在输入图像左上角定义一个kXk的子图像Ib并设其水平与垂直方向移动的步长分别为h和V ； d.对子图像Ib按照基于局部极值和像素梯度的滤波方法进行图像处理，要求对整个子图块的所有像素点进行处理，将其结果输出到子图像中心点所对应的输出图像0(x，y)的位置中； e.将子块以水平移动步长h水平移动块，若子块没有超出图像边界，重复步骤e，否则进入下一步； f.以垂直移动步长V垂直移动子图块，若子块没有超出图像边界，重复步骤e，否则进入下一步； g.当以上步骤完成后，将得到输出图像0(x，y)。2.根据权利要求I所述的一种基于局部极值和像素梯度值的图像边缘保持滤波方法，其特征在于所述的基于局部极值和像素梯度的滤波方法步骤如下 a.统计原始图像像素点的局部极值点个数当点( ,%)的像素值最多比以其为中心的kXk邻本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种改进的基于局部极值和像素值梯度的图像增强方法，其特征在于：在双边滤波方法和局部极值滤波方法的基础上，通过将上述两种不同的滤波方法融合的方式，提出一种根据像素点邻域的局部极值分布信息和像素点梯度进行图像边缘保持滤波的方法，包括以下步骤：a.记输入图像I(x,y)大小为(b？a)×(d？c)，在二维平面区域Ω:[a，b]×[c，d]上，输出图像为O(x,y)后采用以下步骤；b.将输出图像O(x,y)初始化为零；c.在输入图像左上角定义一个k×k的子图像IB并设其水平与垂直方向移动的步长分别为h和v；d.对子图像IB按照基于局部极值和像素梯度的滤波方法进行图像处理，要求对整个子图块的所有像素点进行处理，将其结果输出到子图像中心点所对应的输出图像O(x,y)的位置中；e.将子块以水平移动步长h水平移动块,若子块没有超出图像边界,重复步骤e,否则进入下一步；f.以垂直移动步长v垂直移动子图块,若子块没有超出图像边界,重复步骤e，否则进入下一步；g.当以上步骤完成后,将得到输出图像O(x,y)。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：高成英，李招祺，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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