基于小波閾值與分層深度圖像去噪算法研究

陳天宇 張維忠

摘要： ?針對Realsense深度相機提取的深度圖像中背景噪聲和隨機噪聲對圖像分割及目標(biāo)識別的影響，本文提出一種深度圖像分層結(jié)合小波閾值去噪的算法。根據(jù)深度圖像預(yù)估圖像的噪聲強度，確定層級間隔，將圖像進行分層，選擇需要去噪的圖層進行小波閾值去噪，將完成的分層圖像拼合成完整的深度圖像，最后選擇多幅深度圖像進行對比實驗。實驗結(jié)果表明，該算法可有效去除深度圖像中某一層級的背景噪聲及特定噪聲，保留了深度圖像的邊緣信息，具有良好的去噪效果。該研究在獲取深度圖像后的圖像分割、目標(biāo)識別、圖像修復(fù)等方向具有一定的應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞： ?深度圖像; 背景噪聲; 小波閾值去噪; 深度分層

中圖分類號： TP391.413; TN911.73 ?文獻標(biāo)識碼： A

近年來，深度圖像在客流統(tǒng)計等許多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，公交客流統(tǒng)計越來越成為智能公交系統(tǒng)不可或缺的重要組成部分。由于深度圖像可更好的觀察乘客的人體特征，因此客流統(tǒng)計大多采用深度相機采集信息。深度圖像是一種特殊的三維圖像，在人體特征檢測[13]、姿勢識別[46]、人臉識別[79]等領(lǐng)域應(yīng)用較多，且在人體特征的動態(tài)跟蹤和捕捉方面表現(xiàn)優(yōu)良。但是目前大多數(shù)深度相機所得到的深度圖像受環(huán)境影響較大，其質(zhì)量不高，包含許多噪聲，容易影響目標(biāo)檢測、目標(biāo)點識別和目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確率，所以現(xiàn)階段應(yīng)對深度圖像進行去噪處理。劉繼忠等人[10]運用濾波器的方法進行深度圖像去噪，但在修復(fù)深度圖像的同時，也丟失許多圖像的邊緣信息;鄧文君等人[11]提出用濾波方法即用均值代替圖像中各個像素值以增強去燥的方法;吳倩等人[12]使用形態(tài)學(xué)提取出空洞部分，聯(lián)合彩色圖像填補空洞，指引濾波對圖像平滑去噪，但修復(fù)的同時會破壞一部分原來的深度值;王奎等人[1314]利用空域顏色匹配聯(lián)合背景修復(fù)，可以很好的填補圖像中的空洞，此方法在去除隨機噪聲方面效果并不理想;Wang X H等人[1516]利用深度學(xué)習(xí)提高深度質(zhì)量，以改進顯著性檢測;Chen F等人[17]借助圖像的稀疏特點，建立稀疏失真模型，通過此模型對深度圖像進行修復(fù)去噪，但此方法算法較復(fù)雜。為解決現(xiàn)階段深度圖像中一些噪聲去除不明顯，邊緣信息處理效果不好導(dǎo)致的深度圖像信息不清楚的問題，本文介紹了一種深度圖像分層結(jié)合小波閾值去噪的算法。根據(jù)噪聲強度確定深度圖像的層級間隔，并按照噪聲強度對深度圖像進行分層[18]。由于在實際問題中有的噪聲不影響目標(biāo)識別和追蹤，因此需要處理的某一層級的深度圖像進行小波閾值[1923]去噪，最后將處理完的分層圖集組合成完整的深度圖像。該研究具有一定的實際應(yīng)用價值。

1 深度圖像分層

1.1 預(yù)估深度圖像噪聲強度

3 實驗結(jié)果與分析

為檢測該算法的實際效果，本文選擇多幅深度圖像進行實驗，并通過實驗結(jié)果進行對比分析。去噪算法比較如圖2所示。

在本文提到的去噪算法中選擇2個參數(shù)，即奇異點歸一化參數(shù)δ和冗余深度值Hre，Hre=50 mm，δ取值以0.1為間隔從0.5到2.0，測試出效果較好的參數(shù)，然后再實驗Hre對去噪的影響，確定δ參數(shù)后，使Hre在0～500 mm范圍內(nèi)變化，選取合適的參數(shù)。通過比較3種算法的去噪結(jié)果可以看出，雙邊濾波算法去噪效果不明顯，圖像沒有得到明顯改善;分層去噪效果稍好一些，但目標(biāo)內(nèi)部會存在一些空洞，且小塊噪聲去除不理想。本文提出的算法去噪結(jié)果較理想，大塊噪聲去除干凈，邊緣信息保留比較完整。

4 結(jié)束語

針對深度圖像背景噪聲和隨機噪聲等問題對目標(biāo)識別及檢測產(chǎn)生的影響，本文介紹了一種深度分層結(jié)合小波閾值去噪算法，通過實驗對比，證明該算法能夠較好的去除深度圖像中的背景噪聲，去除效果明顯，邊緣信息保留完整，克服了在去噪過程中邊緣信息模糊及去噪空洞的問題。與其它去噪算法相比，本文提出的算法能更好的保留邊緣信息，針對性更強，對后續(xù)圖像分割、目標(biāo)識別及目標(biāo)檢測等研究起了關(guān)鍵作用。下一步的研究重點是結(jié)合彩色圖像得到特征來提高深度圖像的質(zhì)量。

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