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    基于影像去噪和增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字影像預(yù)處理的應(yīng)用研究

    2021-12-22 10:08:28徐興慧
    科海故事博覽 2021年35期
    關(guān)鍵詞:空域雙邊灰度

    徐興慧

    (中友四達(dá)(北京)科技有限公司,北京 100086)

    1 基礎(chǔ)原理與詳細(xì)方式

    1.1 影響去噪分析

    濾波的另一種叫法是數(shù)字影像去噪,其主要目的是高效限制與處理噪聲,且確保圖像邊緣信息、細(xì)節(jié)及其優(yōu)良視覺呈現(xiàn)成效,同時(shí)是圖像預(yù)處置行業(yè)與目的獲取行業(yè)中的重點(diǎn)探究課題。通常狀況下,對(duì)于不同情況的含噪圖像采取的去噪方式也不盡相同。雙邊濾波計(jì)算方法具有構(gòu)造簡(jiǎn)便、繁雜度較低、非常容易達(dá)成等特性,尤其是濾除圖像中的隨機(jī)噪聲,能最大程度的留存圖像本身數(shù)據(jù),防止增添濾波失真。雙邊濾波算是一種非線性濾波計(jì)算方法,其特點(diǎn)主要是在平滑濾波的同時(shí)考慮了像素間的幾何距離和色彩距離,可以定義為:

    當(dāng)中像素范圍是p,而像素點(diǎn)之間歐式距離為‖p-q‖,其兩像素灰度差為Ip-Iq,而顯示幾何相鄰聯(lián)系空間濾波函數(shù)為S,顯示灰度類似聯(lián)系灰像素波函數(shù)為G,歸一化系數(shù)則為Kp。通過物理推理獲知,當(dāng)S達(dá)成距離中心像素較近時(shí)數(shù)值提升,相反則值下降;G達(dá)成窗口內(nèi)像素和中心像素差值變小時(shí)數(shù)值會(huì)增大,相反則數(shù)值降低。一般選擇高斯函數(shù)當(dāng)作空間與灰度濾波函數(shù)。

    1.2 加強(qiáng)圖像

    其具體指可實(shí)現(xiàn)特定使用要求的目標(biāo),突顯圖片中重點(diǎn)區(qū)域的數(shù)據(jù),消除其他數(shù)據(jù)對(duì)于不一樣使用而產(chǎn)生的異常圖像解析辨別預(yù)處置,主要目的是替換原圖片數(shù)據(jù)使其更符合人機(jī)識(shí)別的系統(tǒng)。加強(qiáng)圖像有下述目的:首先,完善圖像視覺成效,提升圖像單個(gè)分清晰度與對(duì)比度,加強(qiáng)圖像辨識(shí)度;其次,加強(qiáng)圖片部分特性使圖像更方便計(jì)算機(jī)處置,提升計(jì)算機(jī)處置速率。

    加強(qiáng)圖像的具體方式有空域加強(qiáng)與頻域加強(qiáng)。其中空域加強(qiáng)則是在像素構(gòu)成空間直接針對(duì)像素實(shí)施處置,具體的數(shù)學(xué)表現(xiàn)公式為:g(x,y)=EH(f(x,y)),其f(x,y),g(x,y)表示為圖像空域加強(qiáng)前后圖像,E為圖像加強(qiáng)操控方式。此外,頻域加強(qiáng)是通過某種方式把空間的圖像替換至其他空間當(dāng)中,隨后借助圖像改變空間特性來進(jìn)行處置,隨后再逆變至原始空間當(dāng)中。其具體數(shù)學(xué)展示公式為:G(u,v)=F(u,v)H(u,v),g(x,y)=f(x,y)*h(x,y),其在)算中等同于在)間域?qū)嵤┚矸e計(jì)算,其G,F)H分別為函數(shù)g(x,y),f(x,y)與h(x,y)的傅里葉替換,H(u,v)又被叫做濾波器函數(shù)。

    2 具體實(shí)驗(yàn)比較解析

    2.1 雙邊濾波去噪

    采取雙邊濾波算法對(duì)干擾數(shù)據(jù)去噪的雙邊濾波特性進(jìn)行考量,可以采用融合圖像空間相鄰于像素值類似的折中濾波處置方式,考量的空域信息與灰度類似,從而達(dá)到了保邊消噪的目的,呈現(xiàn)出簡(jiǎn)便、非迭代、局部等特性。大部分人采取改變保邊雙邊濾波器處置光學(xué)影像來減少噪聲,加強(qiáng)了建筑物邊緣對(duì)比度的預(yù)處置,獲得了良好成效。隨后通過具體實(shí)驗(yàn)比對(duì),針對(duì)原始影像數(shù)據(jù)與雙邊濾波數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)解析之后,三波段都有偏差,信比為SNR:0,峰值信比為PSNR:36.4294,其結(jié)構(gòu)相似性量度為SSIM:0.986915。上述標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲得的雙邊濾波算法不但確保了原始圖像大部分細(xì)節(jié)數(shù)據(jù),而且還實(shí)現(xiàn)了影響消除噪聲任務(wù)。

    2.2 影響加強(qiáng)處置

    針對(duì)影響實(shí)施加強(qiáng)處置問題,則需要更好的提升不同地物間的對(duì)比度,便于實(shí)施后續(xù)處置。所采取的影響加強(qiáng)方式為:先進(jìn)行色彩系統(tǒng)替換,具體是將RCGB色彩空間替換至NTSC色彩空間,畢竟NTSC與RGB為不一樣色彩空間,而NTSC可闡述的色彩更為豐富,RGB包含在NTSC色域和RG色域里,基本只有NTSC的72%。替換至NTSC空間后,針對(duì)影像實(shí)施對(duì)比度非線性拉伸處置,隨后再替換至RGB空間。此外,圖像實(shí)施色域替換采用NTSC空間實(shí)施對(duì)比度拉伸處置,其成效更為明顯。對(duì)原先影響數(shù)據(jù)與加強(qiáng)處置影響數(shù)據(jù)實(shí)施統(tǒng)計(jì)解析,發(fā)現(xiàn)信噪比SNR、峰值信噪比PSNR及其結(jié)構(gòu)相似性量度SSIM三波段均有偏差。通過上述標(biāo)準(zhǔn)能夠得出:經(jīng)過圖像加強(qiáng)處置后,圖像中的地物相互對(duì)比度有所提升,且同種地物內(nèi)部構(gòu)造平穩(wěn),處置成效顯著[1]。

    2.3 小波去噪與模糊熵基本理論分析

    2.3.1 小波去噪解析

    到九十年代小波變換才逐漸被融入到影像高級(jí)處置行業(yè),其重點(diǎn)則是把影響處置方式由常規(guī)塔式計(jì)算變換為多尺度解析,部分呈現(xiàn)出的信號(hào)分解空間是互相獨(dú)立的,同時(shí)利用逆變換能夠復(fù)原之前信號(hào),在分解重建之中不會(huì)形成信息損失與冗余。

    通過達(dá)成對(duì)數(shù)替換來實(shí)現(xiàn)圖像小波替換,推斷獲取的HL、LH、HH三個(gè)高頻圖像為被噪聲污染或者邊緣數(shù)據(jù),最后要對(duì)污染數(shù)值實(shí)施整理。在對(duì)HL、LH、HH不同高頻位置圖像實(shí)施整理的過程中,篩選閾值T為3倍的delta,當(dāng)delta實(shí)施一級(jí)小波解析時(shí)獲得了高頻圖像方差。隨后高頻部分圖像像素值也沒有映射至[0,255]區(qū)間,此時(shí)高頻部分圖像的各像素值有零有整、有正有負(fù),如果像素值絕對(duì)數(shù)據(jù)大于或等于T,則需要?jiǎng)潥w修正區(qū),相反則劃分為抑制區(qū)。最后,將小波反替換,從而達(dá)成圖像的重建[2]。

    2.3.2 糊熵理論

    熵在信息探討中適用在表達(dá)概率與信息冗余度之間的聯(lián)系,其重點(diǎn)闡述高綠模糊難題,需要把熵概念值入模糊集理論當(dāng)中,并對(duì)某個(gè)模糊集的模糊性程度大小實(shí)施闡述。

    2.3.3 依據(jù)模糊最大熵的紅外圖像增強(qiáng)

    首先,針對(duì)一副大小是M*N的灰度圖像,其X為像素點(diǎn)灰度值,圖像灰度矩陣經(jīng)過隸屬度函數(shù)模糊化變成了模糊數(shù)矩陣,空域信號(hào)處置也替換成了模糊域。其在多種隸屬函數(shù)中線性函數(shù)計(jì)算速率明顯強(qiáng)于非線性函數(shù),利用下述運(yùn)算模糊隸屬度隨后使用改變的S函數(shù)對(duì)獲得的隸屬度實(shí)施極強(qiáng)處置:

    當(dāng)中Umin,umax,uthr分別是紅外圖像像素灰度矩陣當(dāng)中的最小值、最大值及其目標(biāo)和背景區(qū)域最佳分界點(diǎn)隸屬度。目標(biāo)和背景理想分界點(diǎn)的獲取方法為I=log(I)=log(R)=log(F)=R+F。因此,經(jīng)過改變的S函數(shù)加強(qiáng)計(jì)算,一是可以把紅外圖像隸屬度區(qū)域從原先的[Umin,umax]拉長(zhǎng)到[0,1],改變了動(dòng)態(tài)范疇,二是經(jīng)過非線性替換可以對(duì)[0,uthr][uthr,1]區(qū)域中的隸屬度大小實(shí)施壓縮與加強(qiáng)。最終,利用下述公式通過加強(qiáng)處置后,將模數(shù)域分布恢復(fù)到空域信號(hào),計(jì)算公式為:

    其次,最大模糊熵準(zhǔn)則求取閾值。如何依據(jù)改變的S函數(shù)加強(qiáng)計(jì)算來獲取目標(biāo)和背景最佳分界點(diǎn)變成了主要難題。通過前述的最大模糊熵可得出:在紅外圖像當(dāng)中,目的與背景二者間的過渡灰度達(dá)成最理想劃分時(shí),模糊熵將會(huì)獲得最大數(shù)值,因此可以使用模糊最大熵原則來獲取分解閾值。當(dāng)圖像灰度取值范疇為[xmin,xmax]而圖像論域Ω 的灰度空間創(chuàng)建模糊集為:目標(biāo)類:O:O={U0(X)}│x∈Ω};背景類:B:B={Ub(X)}│x∈Ω}。在圖像內(nèi)部,不同物體像素值各有期望值,即為此類像素值的恢復(fù)均值,其隸屬類灰度均值隸屬度最大,類別中全部像素隸屬度和灰度與全部類平均灰度間距成反比,同時(shí)需大于1/2,分開利用上述公式核算目標(biāo)類與背景類隸屬度函數(shù):

    當(dāng)中m1(T)與m2(T)分開是目標(biāo)類和背景類平均灰度數(shù)值。

    假設(shè)獲得紅外圖像當(dāng)中目標(biāo)類與背景類最佳閾值T完成二者精準(zhǔn)劃分,需采取圖像模糊熵完成最大值,通過下述公式核算最大模糊熵:

    3 總結(jié)

    總而言之,文章通過數(shù)字影響消噪與增強(qiáng)為重點(diǎn)探究對(duì)象,全方位闡述了借助雙邊濾波與小波去噪,利用空域加強(qiáng)與頻域加強(qiáng)兩種方式對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行加強(qiáng)。通過驗(yàn)證表明,文章所使用方式對(duì)數(shù)字影像噪音限制與去除、圖像中興趣點(diǎn)加強(qiáng)與獲取比較實(shí)用,高效提升了數(shù)字影響判斷獲取成效,進(jìn)一步獲得了原影像數(shù)據(jù)預(yù)處置,從而為將來的后續(xù)工程奠定了良好的基礎(chǔ)。

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