專利名稱：一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及噪聲圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種噪聲圖像中邊緣信息計算方 法。本算法是一種基于回二元歸分析的噪聲圖像邊緣提取方法，適用于高質(zhì)量高效率視 頻以及圖像的特效處理及合成軟件中。
背景技術(shù)：
在圖像/視頻處理軟件中，對含有噪聲的圖像進行恢復(fù)是一種常用的圖像處理 技術(shù)。在該技術(shù)中，如何在大量噪聲的干擾下能夠準確有效地保留圖像邊緣是一個難 題。采用邊緣算子直接對圖像進行處理，會將噪聲邊緣引入；而計算方差是當前圖像處 理算法常用的邊緣估計技術(shù)，但是其邊緣的定位精度不高。

發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種噪聲圖像中邊緣信息計 算方法，基于回歸分析對圖像邊緣有效提取，該技術(shù)對于在噪聲圖像中進一步完成去噪 具有很大幫助。為達到以上目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法，包括以下步驟步驟1，用戶輸入噪聲圖像；步驟2，對圖像逐點為中心設(shè)定局部區(qū)域塊P，局部區(qū)域塊P的邊長為用戶自行 設(shè)定，對局部區(qū)域塊P進行基于自變量丨Xl，X2, X1, Xj的改進回歸分析擬合，確定回歸 分析擬合誤差圖像Ereg ；且局部區(qū)域塊P的邊長不小于3*3 ；步驟3，對圖像進行均值擬合，確定均值擬合誤差圖像Emean步驟4，計算F = Emean/Ereg獲得圖像邊緣。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述局部區(qū)域塊P為11*11的局部區(qū)域。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，邊緣信息F在平坦區(qū)域時，其值在1 1.1之間，邊 緣信息F在邊緣紋理區(qū)域時，其值在1.5 1.6之間。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述基于自變量(X1X2，X1, Xj的改進回歸分析擬
合，是指將傳統(tǒng)的二次二元回歸分析簡化，利用集合{XlX2，X1, x2}對圖像信息進行分析
和擬合，簡化后，因變量集合Y中任意一點y與自變量丨X1X2，X1, χ2}的關(guān)系為
y, = Ρλλι + Mi + AxU + |-001 3] _ y2 = β^ χχ22 + β χ21 + βΛ + ￡1 ，
Λ = βΛΛ + βΛχ + βΛ + ￡η{ E1), i = Ι.,.η是均值為零方差固定的正態(tài)分布，{ΧιΧ2，X1, &}表示圖像在水平垂直方向的一階變化狀態(tài)，對于邊緣最為敏感。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，設(shè)原始噪聲圖像為N，其中的局部區(qū)域塊為P1, >1 <i<x2, yl <j <y2, xl和x2表示該局部區(qū)域塊在圖像內(nèi)的水平方向的取值上下限，yl和y2表示該局部區(qū)域塊在圖像內(nèi)的垂直方向的取值上下限，對于該區(qū)域進行簡化后的二次二元回歸分析，獲得參數(shù){^^，日2，根據(jù)參數(shù){3”日2，日3}生成擬合曲面像素塊民，」Xl<i<X2，yl<j<y2， 局部區(qū)域塊和擬合曲面像素塊的均方誤差Ereg為
i<xlj<y權(quán)利要求
1.一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法，包括以下步驟步驟1，用戶輸入噪聲圖像；步驟2，對圖像逐點為中心設(shè)定局部區(qū)域塊P，局部區(qū)域塊P的邊長為用戶自行設(shè) 定，對局部區(qū)域塊P進行基于自變量丨X1X2，X1, xj的改進回歸分析擬合，確定回歸分析 擬合誤差圖像Ereg ；且局部區(qū)域塊P的邊長不小于3*3 ；步驟3，對圖像進行均值擬合，確定均值擬合誤差圖像Eiman ；步驟4，計算F = Emean/Ereg獲得圖像邊緣。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法，其特征在于所述局 部區(qū)域塊P為11*11的局部區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法，其特征在于邊緣信 息F在平坦區(qū)域時，其值在1 1.1之間，邊緣信息F在邊緣紋理區(qū)域時，其值在1.5 1.6之間。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法，其特征在于，所述基于 自變量丨X1X2，X1, X2丨的改進回歸分析擬合，是指將傳統(tǒng)的二次二元回歸分析簡化，利用 集合{χιχ2，X1, &}對圖像信息進行分析和擬合，簡化后，因變量集合Y中任意一點y與 自變量(X1X2，X1, x2}的關(guān)系為
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法，其特征在于設(shè)原始 噪聲圖像為N，其中的局部區(qū)域塊為P1, >1 <i <x2，yl <j <y2, xl和x2表示該局 部區(qū)域塊在圖像內(nèi)的水平方向的取值上下限，yl和y2表示該局部區(qū)域塊在圖像內(nèi)的垂直 方向的取值上下限，對于該區(qū)域進行簡化后的二次二元回歸分析，獲得參數(shù)β2，根據(jù)參數(shù)β2，β3}生成擬合曲面像素塊R1,」xl < i < x2，yl<j<y2，局 部區(qū)域塊和擬合曲面像素塊的均方誤差Ereg為
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法，其特征在于在局部 塊巧，」xl<i<x2，yl<j<y2中，計算所有像素灰度值的均值，公式為
全文摘要
本發(fā)明涉及一種噪聲圖像中邊緣信息計算方法，屬于噪聲圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟步驟1，用戶輸入噪聲圖像；步驟2，對圖像逐點為中心設(shè)定局部區(qū)域塊P，局部區(qū)域塊P的邊長為用戶自行設(shè)定，對局部區(qū)域決P進行基于自變量{x1x2，x1，x2}的改進回歸分析擬合，確定回歸分析擬合誤差圖像Ereg；步驟3，對圖像進行均值擬合，確定均值擬合誤差圖像Emean；步驟4，計算F＝Emean/Ereg獲得圖像邊緣。采用本發(fā)明所述的方法，基于回歸分析對圖像邊緣有效提取，該技術(shù)對于在噪聲圖像中進一步完成去噪具有很大幫助，能夠很有效地體現(xiàn)出邊緣位置，而很大程度消除了噪聲的干擾。
文檔編號G06T7/00GK102024261SQ20101062280
公開日2011年4月20日 申請日期2010年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月29日
發(fā)明者孫季川, 徐進, 鄭鵬程 申請人:新奧特(北京)視頻技術(shù)有限公司