專利名稱：一種圖像濾波方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種圖像濾波方法。
背景技術(shù)：
以目標(biāo)識(shí)別為目的的數(shù)字圖像處理，包括了前期圖像濾波、邊緣增強(qiáng)、運(yùn)
動(dòng)目標(biāo)提取等基于柵格圖像(raster image)的處理過程，和后期區(qū)域分割等基 于矢量圖形(vecter graphic)的處理過程。
相對(duì)于基于柵格圖像處理的方法，公知的基于矢量圖形的區(qū)域分割方法都 有很大的處理開銷，并且其中有非常復(fù)雜的搜索和判斷過程，不利于處理的并 行化和流水化。要使圖像的區(qū)域分割簡單和高效，在基于柵格圖像的處理中， 應(yīng)盡量使區(qū)域的邊緣是連續(xù)的、區(qū)域中的噪聲盡量少。公知的基于柵格圖像處 理的邊緣增強(qiáng)算法，如Sobel、小波變換等，都不能保證生成邊緣的連續(xù)性；而 公知的基于柵格圖像處理的區(qū)域填充算法都不能保證填充的正確。
對(duì)圖像進(jìn)行巻積運(yùn)算是圖像處理其中的一種方法。例如，用Sobel算子增 強(qiáng)物體的邊緣，可參見http:〃en. wikipedia. org/wiki/Sobel一operator。在算 法實(shí)現(xiàn)中，通過使用巻積模版(convolution mask)遍歷有效像素，利用巻積 運(yùn)算算法對(duì)每個(gè)有效像素分別進(jìn)行處理，獲得目標(biāo)圖像，可參見 http://www. pages, drexel. edu/ weg22/edge. html。
對(duì)于現(xiàn)有的巻積運(yùn)算算法，可抽象出以下過程
1.模版是NXN方陣，這里僅討論N為奇數(shù)時(shí)的情況，設(shè)模版矩陣為<formula>formula see original document page 5</formula>注此處符號(hào)[]表示向下取整。 2.源圖像是一個(gè)比模版大得多的矩陣，用模版在源圖像上按行列順序滑動(dòng)，
模版的邊緣不超出源圖像的邊緣。當(dāng)模版滑動(dòng)到其中心點(diǎn)與源圖像的aij元素(符
號(hào)i表示行號(hào)，j表示列號(hào))重合時(shí)，與模版重疊部分源圖像的矩陣Aij為
<formula>formula see original document page 5</formula>3. 對(duì)T與Aij實(shí)施某種矩陣運(yùn)算，設(shè)為0p，貝ij:
bij = T (Op) A" 用bij填充結(jié)果圖像矩陣B位于行i與列j的元素的值。
4. 滑動(dòng)模版，遍歷所有有效像素，實(shí)施同樣計(jì)算，獲得整幅結(jié)果圖像。
這種方法也被稱為模版遍歷法，雖然不能計(jì)算出結(jié)果圖像B的外緣厚度為部分的像素，但可另作處理，例如直接省去該部分的像素。其缺陷是，當(dāng) 2
模版較大時(shí)，算法的復(fù)雜度很高，巻積模板遍歷過程中涉及到大量矩陣運(yùn)算， 占用資源且效率低，難以在如視頻圖像識(shí)別等實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用中發(fā)揮作 用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種高效的圖像濾波方法，支持快速完成基于柵格的圖像處理工作。
本發(fā)明的技術(shù)方案提供的圖像濾波方法，利用模版對(duì)源圖像中的像素進(jìn)行 濾波處理得到目標(biāo)圖像，具體濾波處理方式包括以下步驟，
以源圖像中的某個(gè)像素為中心點(diǎn)建立一個(gè)NXN方陣作為模版，其中N為奇數(shù)； 以模版的中心點(diǎn)為端點(diǎn)，在模版內(nèi)發(fā)出M條射線，對(duì)應(yīng)每條射線取模版內(nèi)與其
距離最近的一個(gè)以上像素點(diǎn)，構(gòu)成M個(gè)像素點(diǎn)集合Ap A2，…，AM; 對(duì)像素點(diǎn)集合A,， A2，…，AM分別進(jìn)行第一次特征統(tǒng)計(jì)，得到M組數(shù)據(jù)f,， f2，…，
綜合M組數(shù)據(jù)f,， f2，…，fM進(jìn)行第二次特征統(tǒng)計(jì)，得到源圖像的該像素的濾波處
理結(jié)果，從而確定目標(biāo)圖像中對(duì)應(yīng)于該像素的像素值。
而且，遍歷源圖像中的像素，對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行濾波處理；綜合目標(biāo)圖像中 對(duì)應(yīng)于每個(gè)像素的像素值，得到目標(biāo)圖像。
而且，遍歷源圖像中的像素，每遍歷到一個(gè)像素時(shí)，對(duì)該像素進(jìn)行預(yù)處理， 根據(jù)預(yù)處理結(jié)果判斷在目標(biāo)圖像中保留該像素的像素值，或是進(jìn)一步對(duì)該像素 濾波處理；綜合保留的像素值和濾波后得到的像素值，得到目標(biāo)圖像。
而且，M取2的n次方，n為大于或等于2的整數(shù)。
而且，M取4或8或16。
而且，對(duì)應(yīng)每條射線取模版內(nèi)與其距離最近的相同數(shù)目像素點(diǎn)。 本發(fā)明借鑒了模板遍歷法，以中心觀察點(diǎn)方式設(shè)定了用模板提取特征、從 而確定源圖像上像素的濾波處理結(jié)果，獲得目標(biāo)圖案的技術(shù)方案。模版中的元 素呈放射狀分布，經(jīng)過對(duì)放射狀線條上的那些元素進(jìn)行一次特征統(tǒng)計(jì)，然后對(duì) 一次特征統(tǒng)計(jì)的結(jié)果進(jìn)行二次特征統(tǒng)計(jì)，以確定位于模版中心元素的特征。此方法支持多種基于柵格的圖像處理工作，應(yīng)用廣泛，例如可實(shí)現(xiàn)特定邊緣的消 除、斷續(xù)邊緣的連接或特定區(qū)域的填充等。采用本發(fā)明技術(shù)方案，可減少后期 圖像分割過程的復(fù)雜度和運(yùn)算開銷，提高圖像分割的正確率。


圖l為本發(fā)明實(shí)施例的模板示意圖； 圖2為本發(fā)明實(shí)施例一的圖像處理過程示意圖； 圖3為本發(fā)明實(shí)施例二的圖像處理過程示意圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明具有獨(dú)創(chuàng)的模板設(shè)計(jì)思想。想象"我"站在一幅二值圖像中，要確 定"我"是否處在某個(gè)特定的區(qū)域內(nèi)，或"我"是否正好處于某條邊緣上，可 以通過觀察"我"周圍以及自身像素點(diǎn)的特性作概率性判斷。離"我"越近的 像素點(diǎn)與"我"的關(guān)系越密切，反之則關(guān)系較弱。放射線狀的模版，正好符合 這一特征。例如，若"我"正好處于一條直線上，則"我"會(huì)看到在某個(gè)方向 及其反方向上有密度較高的白像素，而其它方向則很少看見白像素。再如，若
"我"處在某一區(qū)域中，則在大多方向上均可看見一定密度的白像素。因此本 發(fā)明提供的技術(shù)方案是以從中心點(diǎn)出發(fā)的射線選擇像素點(diǎn)，然后通過兩次特征 統(tǒng)計(jì)就可以得到濾波結(jié)果，由此大大減少了后期區(qū)域分割的復(fù)雜度和運(yùn)算開銷， 提高了區(qū)域分割的正確率。
參見圖1，本發(fā)明提供的技術(shù)方案利用模版對(duì)源圖像中的像素進(jìn)行濾波處理 得到目標(biāo)圖像，具體濾波處理方式包括以下步驟，
(1)以源圖像中的某個(gè)像素為中心點(diǎn)建立一個(gè)NXN方陣作為模版，其中 N為奇數(shù)。其中N設(shè)定為奇數(shù)，可以保障中心點(diǎn)的對(duì)稱性， 一般可取5 17。本發(fā)明 實(shí)施例的N取值為ll，建議了 11X11的方陣。
(2) 以模版的中心點(diǎn)為端點(diǎn)，在模版內(nèi)發(fā)出M條射線，對(duì)應(yīng)每條射線取模版內(nèi) 與其距離最近的一個(gè)以上(含一個(gè))像素點(diǎn)，構(gòu)成M個(gè)像素點(diǎn)集合a,， a2,…，am。
在模板內(nèi)的射線若具有對(duì)稱性，更利于簡化后面的特征統(tǒng)計(jì)工作，因此建議M 取2的n次方，n為大于或等于2的整數(shù)。最佳實(shí)施例是M取4或8或16。對(duì) 應(yīng)每條射線取模版內(nèi)與其距離最近的同樣數(shù)目像素點(diǎn)，也有利于簡化后續(xù)工作。 取不同數(shù)目像素點(diǎn)則效率較低。本發(fā)明實(shí)施例中設(shè)置了 16條射線i， I，…，i16， 對(duì)應(yīng)每條射線取模版內(nèi)與其距離最近的4個(gè)像素點(diǎn)。所謂距離最近，包括與射 線相交的像素點(diǎn)。當(dāng)某個(gè)像素點(diǎn)處于兩條相鄰射線之間時(shí)，優(yōu)先將其分配給距 離更近的射線的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)集合。
(3) 對(duì)像素點(diǎn)集合a,， a2，…,am分別進(jìn)行第一次特征統(tǒng)計(jì)，得到M組數(shù)據(jù)fl， f2,…，fw。
進(jìn)行第一次特征統(tǒng)計(jì)，能夠從每一個(gè)像素點(diǎn)集合中提取一組代表其特征的數(shù)據(jù)。 具體實(shí)施時(shí)，統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)方式根據(jù)具體圖像處理工作對(duì)象和目的而定。例如源圖 像為灰度圖像，可以設(shè)定閾值，統(tǒng)計(jì)各像素點(diǎn)集合中灰度值大于閾值的像素點(diǎn) 數(shù)目；源圖像為二值圖像，可以設(shè)定判斷像素值是否為白點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)各像素點(diǎn)集 合中是白點(diǎn)的像素點(diǎn)數(shù)目。
(4) 綜合M組數(shù)據(jù)fl， f2，…，fM進(jìn)行第二次特征統(tǒng)計(jì)，得到源圖像的該像素的 濾波處理結(jié)果，從而確定目標(biāo)圖像中對(duì)應(yīng)于該像素的像素值。
進(jìn)行第二次特征統(tǒng)計(jì)，是從每一個(gè)像素點(diǎn)集合的特征基礎(chǔ)上提取代表中心點(diǎn)特 征的數(shù)據(jù)，作為濾波處理結(jié)果。具體實(shí)施時(shí)，第二次特征統(tǒng)計(jì)的統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)方式 也是根據(jù)具體圖像處理工作對(duì)象和目的而定。本發(fā)明提供的以上圖像濾波流程，具體實(shí)施時(shí)可以采用計(jì)算機(jī)軟件方式實(shí)
現(xiàn)流程的自動(dòng)運(yùn)行；也可以按技術(shù)方案構(gòu)成濾波器算子，以濾波器形式在圖像
處理工作中使用。兩次特征統(tǒng)計(jì)的具體實(shí)現(xiàn)方式可以采用函數(shù)形式表述，以便
自動(dòng)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)運(yùn)算。
采用本發(fā)明技術(shù)方案，只需通過模板遍歷源圖像(外緣厚度為[^]部分的
2
像素另作處理，本發(fā)明不予涉及)，以遍歷到的每一個(gè)像素為中心點(diǎn)，進(jìn)行濾波 處理；遍歷完畢后獲得目標(biāo)圖像中對(duì)應(yīng)于源圖像內(nèi)每個(gè)像素的像素值，即可得 到目標(biāo)圖像。就可以得到濾波后的目標(biāo)圖像。
如果增加預(yù)處理步驟，可以進(jìn)一步提高濾波效率遍歷源圖像中的像素， 每遍歷到一個(gè)像素時(shí)，對(duì)該像素進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)預(yù)處理結(jié)果判斷在目標(biāo)圖像 中保留該像素的像素值，或是進(jìn)一步對(duì)該像素濾波處理；綜合保留的像素值和 濾波后得到的像素值，得到目標(biāo)圖像。具體實(shí)施時(shí)，在進(jìn)行圖像濾波工作之前， 可以根據(jù)具體圖像處理工作對(duì)象和目的設(shè)定預(yù)處理的判斷條件。參見圖2，本發(fā) 明提供了兩個(gè)實(shí)施例，以供實(shí)施參考
實(shí)例一，目標(biāo)陰影去除
在視頻交通信息采集系統(tǒng)中，針對(duì)數(shù)字?jǐn)z像設(shè)備獲得的圖片，其目的為獲 得汽車目標(biāo)。圖2中的a幅為彩色原圖經(jīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取后的帶陰影輪廓的目標(biāo) 二值圖，b幅為彩色原圖經(jīng)陰影分析后獲得的疑似陰影二值圖。圖中白色像素值 為l，黑色像素值為0。為保證后續(xù)目標(biāo)的獲取，需去除不屬于目標(biāo)汽車的陰影 輪廓線。具體圖像濾波包括以下過程
1.對(duì)于a幅圖像的某像素a",只有符合以下條件，才進(jìn)一步對(duì)該像素濾 波處理像素au是白點(diǎn)；
從b幅圖像中觀察與像素aij對(duì)應(yīng)的像素，該像素的直接近鄰(周圍上下左右4 個(gè)點(diǎn))中，既有疑似陰影像素點(diǎn)，又有非疑似陰影像素點(diǎn)。
通過這樣的條件進(jìn)行預(yù)處理，可以去掉確定是陰影或確定是非陰影的像素占。
然后以a幅圖像為源圖像，根據(jù)上步驟預(yù)處理結(jié)果，對(duì)符合條件的像素a"以 b幅圖像中相應(yīng)于aij的像素為中心點(diǎn)，按照以下設(shè)計(jì)進(jìn)行濾波處理。
2. 設(shè)計(jì)模版取N值為ll，射線16條，每條射線提取的像素?cái)?shù)為4 (見 圖1)。
3. 設(shè)計(jì)第一次特征統(tǒng)計(jì)的函數(shù)f:若集合A中的白點(diǎn)數(shù)> 2，貝U f二l， 否則f=0。也就是說如果某個(gè)像素點(diǎn)集合a,， a2，…，a^中有一半或以上像素點(diǎn) 為白點(diǎn)，則視作該集合的特征為白點(diǎn)集。
4. 設(shè)計(jì)第二次特征統(tǒng)計(jì)的函數(shù)g:若16個(gè)像素點(diǎn)集合的特征值f, + f2+…
+ f16 > 6，則該點(diǎn)不屬于陰影輪廓，否則將該點(diǎn)置0。也就是說當(dāng)中心點(diǎn)周圍 16條射線的相應(yīng)像素點(diǎn)集合Al， a2，…，a,6有6個(gè)呈現(xiàn)特征為白點(diǎn)時(shí)，就將目標(biāo) 圖像中該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素值設(shè)定為0，起到去除陰影輪廓的效果。
整個(gè)去除陰影輪廓的實(shí)現(xiàn)是集合a幅圖像和b幅圖像得到c幅圖像，c幅圖 像即為目標(biāo)圖像。具體實(shí)施時(shí)，可以分離預(yù)處理步驟和像素濾波處理步驟，即 在對(duì)a幅圖像和b幅圖像內(nèi)的像素點(diǎn)遍歷預(yù)處理完畢后，確定所有符合條件的 像素點(diǎn)在a幅圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；然后按上述設(shè)計(jì)，對(duì)所有a幅圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn) 進(jìn)行遍歷濾波。也可采用逐點(diǎn)判斷處理方式，對(duì)a幅圖像和b幅圖像內(nèi)某個(gè)像 素點(diǎn)預(yù)處理，若符合條件，就以該點(diǎn)為中心點(diǎn)，繼續(xù)對(duì)a幅圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)進(jìn)行濾波，濾波處理完后返回遍歷至a幅圖像的下一像素點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理；若不符
合條件，直接返回遍歷至a幅圖像的下一像素點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理。具體遍歷方式不
限，通常是從左到右、從上到下。在預(yù)處理時(shí)就可以先排除外緣厚度為[差]=5
2
部分的像素。
實(shí)例二，目標(biāo)內(nèi)噪點(diǎn)去除
仍以視頻交通信息采集系統(tǒng)為例。在初步獲取的汽車目標(biāo)二值圖像中，如
圖3中的A幅圖像所示，有不規(guī)則噪聲點(diǎn)，應(yīng)去除之。
1. 對(duì)于A幅圖像的某像素aij ，當(dāng)aij是白點(diǎn)時(shí)才進(jìn)一步對(duì)該像素濾波處理
2. 設(shè)計(jì)模版取N值為ll，射線16條，每條射線提取的像素?cái)?shù)為4 (見
圖1)。
3. 設(shè)計(jì)第一次特征統(tǒng)計(jì)的函數(shù)f:若集合A中的白點(diǎn)數(shù)》2，則f=l，
否則f二0。也就是說如果某個(gè)像素點(diǎn)集合A,, A2，…，Aw中有一半或以上像素點(diǎn)
為白點(diǎn)，則視作該集合的特征為白點(diǎn)集。
3.設(shè)計(jì)第二次特征統(tǒng)計(jì)的函數(shù)g:若16個(gè)像素點(diǎn)集合的特征值f, + f2+… + f16》9，則該點(diǎn)屬于目標(biāo)，將該點(diǎn)置l。也就是當(dāng)中心點(diǎn)周圍16條射線的
相應(yīng)像素點(diǎn)集合A,， A2，…，4有9個(gè)呈現(xiàn)特征為白點(diǎn)時(shí)，就將目標(biāo)圖像中該點(diǎn)
對(duì)應(yīng)的像素值設(shè)定為1，起到去除噪聲點(diǎn)的效果。
處理后結(jié)果如圖3中的B幅圖像所示。
權(quán)利要求
1. 一種圖像濾波方法，其特征在于利用模版對(duì)源圖像中的像素進(jìn)行濾波處理得到目標(biāo)圖像，具體濾波處理方式包括以下步驟，以源圖像中的某個(gè)像素為中心點(diǎn)建立一個(gè)N×N方陣作為模版，其中N為奇數(shù)；以模版的中心點(diǎn)為端點(diǎn)，在模版內(nèi)發(fā)出M條射線，對(duì)應(yīng)每條射線取模版內(nèi)與其距離最近的一個(gè)以上像素點(diǎn)，構(gòu)成M個(gè)像素點(diǎn)集合A1，A2，…，AM；對(duì)像素點(diǎn)集合A1，A2，…，AM分別進(jìn)行第一次特征統(tǒng)計(jì)，得到M組數(shù)據(jù)f1，f2，…，fM；綜合M組數(shù)據(jù)f1，f2，…，fM進(jìn)行第二次特征統(tǒng)計(jì)，得到源圖像的該像素的濾波處理結(jié)果，從而確定目標(biāo)圖像中對(duì)應(yīng)于該像素的像素值。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的圖像濾波方法，其特征在于遍歷源圖像中的像素， 對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行濾波處理；綜合目標(biāo)圖像中對(duì)應(yīng)于每個(gè)像素的像素值，得到目標(biāo)圖像。
3. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的圖像濾波方法，其特征在于遍歷源圖像中的像素， 每遍歷到一個(gè)像素時(shí)，對(duì)該像素進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)預(yù)處理結(jié)果判斷在目標(biāo)圖像 中保留該像素的像素值，或是進(jìn)一步對(duì)該像素濾波處理；綜合保留的像素值和濾波后得到的像素值，得到目標(biāo)圖像。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的圖像濾波方法，其特征在于M取2的n次 方，n為大于或等于2的整數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像濾波方法，其特征在于M取4或8或16。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的圖像濾波方法，其特征在于對(duì)應(yīng)每條射線取模版內(nèi)與其距離最近的相同數(shù)目像素點(diǎn)。
全文摘要
本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種圖像濾波方法，該方法設(shè)計(jì)了一個(gè)奇數(shù)階方陣的模版，模版中的元素呈放射狀分布；根據(jù)放射狀線條提取像素點(diǎn)集合進(jìn)行一次特征統(tǒng)計(jì)，然后對(duì)一次特征統(tǒng)計(jì)的結(jié)果進(jìn)行二次特征統(tǒng)計(jì)，以確定位于模版中心的元素特征。此方法用于基于柵格的圖像處理，可實(shí)現(xiàn)特定邊緣的消除、斷續(xù)邊緣的連接或特定區(qū)域的填充等，用途廣泛?？捎行p少后期圖像分割過程的復(fù)雜度和運(yùn)算開銷，提高圖像分割的正確率。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101510300SQ200910061400
公開日2009年8月19日 申請(qǐng)日期2009年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月2日
發(fā)明者蔡?hào)|翔, 蔡雨軒, 冶 陶 申請(qǐng)人:武漢飛視通科技有限責(zé)任公司