一種太赫茲圖像條紋處理方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種太赫茲圖像條紋處理方法及系統(tǒng)，采用閥值法來構(gòu)建濾波器，每個構(gòu)建的濾波器都是基于待處理的圖像，具有一定的定向性，可以更好地根據(jù)不同的圖像進行不同的處理，從而解決了算法通用性這一問題。同時，本發(fā)明專利又采用主成分變換來強化圖像的主要結(jié)構(gòu)，使得處理后的圖像不僅起到了消除條紋噪聲的效果，還使得圖像得到進一步的增強。
【專利說明】一種太赫茲圖像條紋處理方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種太赫茲圖像噪聲處理方法及系統(tǒng)，尤其涉及一種消除太赫茲圖像 條紋噪聲的處理方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002] 條紋噪聲廣泛的存在于多種成像光譜儀圖像中，許多研宄人員都對這一問題進行 了大量的研宄。目前，已經(jīng)有許多方法用于解決這一問題，這些方法取得了一定的消除效 果，但它們大多是針對某種具體成像光譜儀圖像的，在條紋消除效果和算法通用性上都具 有一定的不足和限制。特別是對于太赫茲圖像中的寬度較大的條紋噪聲，這些條紋噪聲并 不是標(biāo)準(zhǔn)的平行或是垂直。所以在太赫茲圖像條紋噪聲消除上還需進一步加強。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：構(gòu)建一種太赫茲圖像條紋處理方法及系統(tǒng)，克服現(xiàn)有 技術(shù)在太赫茲圖像條紋噪聲消除效果不佳的技術(shù)問題。
[0004] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：提供一種太赫茲圖像條紋處理方法，包括如下步驟：
[0005] 確定閾值：以圖像像素的平均亮度值為初始閾值，通過圖像像素的平均亮度值對 圖像像素的亮度劃分范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素的平均亮度值確定新的閾值，直到新 的閾值比初始閾值小，確定該新的閾值為需要獲取的閾值；
[0006] 濾波除噪：以確定的閾值分割圖像，通過閥值法構(gòu)建頻域濾波器，將構(gòu)建的頻域濾 波器與太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了頻域中的條紋噪聲成分；
[0007] 圖像增強：構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，對圖像向量進行離散主成分 分析變換得到增強的圖像向量，具體包括：離散主成分分析變換方法是通過部分較大特征 值所對應(yīng)的特征向量，再對所述特征特別向量進行離散主成分分析反變換進行圖像增強；
[0008] 邊緣處理：采用水平和垂直算子對頻域濾波處理后的圖像進行邊緣處理；
[0009] 疊加處理：將邊緣處理后的圖像與離散主成分分析變換處理的圖像進行疊加。
[0010] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是：在濾波除噪步驟中，構(gòu)建頻域濾波器的方法如下： 在分割后的圖像中，以原點為中心，依次以遞增的半徑畫圓，分別統(tǒng)計不同半徑下，落在每 個圓上的亮點數(shù)，若圓上亮點數(shù)N(r = n)/N(r = n-l)〈80%，則以r = η為半徑，圓內(nèi)為要 保留的部分，而其他明亮區(qū)域是要濾除的噪聲部分，將圖中r = η半徑的圓內(nèi)部分設(shè)為0,得 到了濾波器。
[0011] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是：在濾波除噪步驟中，還包括對所述頻域濾波器處理 過的頻譜進行傅里葉逆變換。
[0012] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是：對圖像向量進行離散主成分分析變換得到增強的圖 像向量的方法包括：保留前面多個較大的特征值，去除之后留下多個較小的特征值，求得所 述前面多個的特征值所對應(yīng)的特征向量，做離散主成分分析反變換，得到圖像向量的一個 近似值。
[0013] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是：還包括將疊加后的太赫茲圖像進行圖像銳化。
[0014] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：構(gòu)建一種太赫茲圖像條紋處理系統(tǒng)，包括閾值確定模塊、濾 波器構(gòu)建模塊，圖像增強模塊、邊緣處理模塊、疊加模塊，以圖像像素的平均亮度值為初始 閾值，通過圖像像素的平均亮度值對圖像像素的亮度劃分范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素 的平均亮度值確定新的閾值，直到新的閾值比初始閾值小，所述閾值確定模塊確定該新的 閾值為需要獲取的閾值；所述濾波器構(gòu)建模塊以確定的閾值分割圖像，通過閥值法構(gòu)建頻 域濾波器，所述除噪模塊將構(gòu)建的頻域濾波器與太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了 頻域中的條紋噪聲成分；所述圖像增強模塊構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，通過 部分較大特征值所對應(yīng)的特征向量進行離散主成分分析變換，再對所述特征特別向量進行 離散主成分分析反變換進行圖像增強；所述邊緣處理模塊采用水平和垂直算子對非局域濾 波處理后的圖像進行邊緣處理，所述疊加模塊將邊緣處理后的圖像與二階高通濾波處理的 圖像進行疊加。
[0015] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是：還包括傅里葉逆變換模塊，所述傅里葉逆變換模塊 對所述頻域濾波器處理過的頻譜進行傅里葉逆變換。
[0016] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是：還包括離散主成分分析變換模塊，所述離散主成分 分析變換模塊保留前面多個較大的特征值，去除之后留下多個較小的特征值，求得所述前 面多個的特征值所對應(yīng)的特征向量，做離散主成分分析反變換，得到圖像向量的一個近似 值。
[0017] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是：還包括圖像銳化模塊，所述圖像銳化模塊將疊加后 的太赫茲圖像進行圖像銳化。
[0018] 本發(fā)明的進一步技術(shù)方案是：所述水平和垂直算子包括Roberts、Prewitt或是 Sobel算子中的一種或多種。
[0019] 本發(fā)明的技術(shù)效果是：構(gòu)建一種太赫茲圖像條紋處理方法及系統(tǒng)，通過確定閾值： 以圖像像素的平均亮度值為初始閾值，通過圖像像素的平均亮度值對圖像像素的亮度劃分 范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素的平均亮度值確定新的閾值，直到新的閾值比初始閾值小， 確定該新的閾值為需要獲取的閾值；濾波除噪：以確定的閾值分割圖像，通過閥值法構(gòu)建 頻域濾波器，將構(gòu)建的頻域濾波器與太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了頻域中的條 紋噪聲成分；圖像增強：構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，對圖像向量進行離散主 成分分析變換得到增強的圖像向量，具體包括：離散主成分分析變換方法是通過部分較大 特征值所對應(yīng)的特征向量，再對所述特征特別向量進行離散主成分分析反變換進行圖像增 強；邊緣處理：采用水平和垂直算子對頻域濾波處理后的圖像進行邊緣處理；疊加處理：將 邊緣處理后的圖像與離散主成分分析變換處理的圖像進行疊加。本發(fā)明專利采用閥值法來 構(gòu)建濾波器，每個構(gòu)建的濾波器都是基于待處理的圖像，具有一定的定向性，可以更好地根 據(jù)不同的圖像進行不同的處理，從而解決了算法通用性這一問題。同時，本發(fā)明專利又采用 主成分變換來強化圖像的主要結(jié)構(gòu)，使得處理后的圖像不僅起到了消除條紋噪聲的效果， 還使得圖像得到進一步的增強。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明的流程圖。
[0021] 圖2為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實施方式】
[0022] 下面結(jié)合具體實施例，對本發(fā)明技術(shù)方案進一步說明。
[0023] 如圖1所示，本發(fā)明的【具體實施方式】是：提供一種太赫茲圖像條紋處理方法，包括 如下步驟：
[0024] 確定閾值：以圖像像素的平均亮度值為初始閾值，通過圖像像素的平均亮度值對 圖像像素的亮度劃分范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素的平均亮度值確定新的閾值，直到新 的閾值比初始閾值小，確定該新的閾值為需要獲取的閾值。
[0025] 具體實施過程是：選擇合適閥值，包括以下步驟:A、將圖像中最大亮度值和最小 亮度值的中間值定為T的初始估計值，記為TmB，使用T分割圖像。亮度值大于等于T的所 有像素組成Pl，亮度值小于T的所有像素組成P2 ;C計算Pl、P2范圍內(nèi)的像素的平均亮度 值〇1和σ 2;D，基于上述兩個平均亮度值計算出一個新的閥值T1;重復(fù)步驟B到D，直到最 終T的差比初始估計值T/j、為止。
[0026] 濾波除噪：以確定的閾值分割圖像，通過閥值法構(gòu)建頻域濾波器，將構(gòu)建的頻域濾 波器與太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了頻域中的條紋噪聲成分。
[0027] 具體實施過程是：在經(jīng)過閥值分割之后，圖像中可以看到要濾除的噪聲部分以及 要保留的部分。進行濾波除噪，首先要構(gòu)建頻域濾波器，構(gòu)建頻域濾波器的具體步驟如下：
[0028] A.分割后的圖像中，以原點為中心，以半徑為0開始畫圓，每次增加1，
[0029] B.分別統(tǒng)計不同半徑下，圖中落在每個圓上的亮點數(shù)。
[0030] C.若圓上亮點數(shù)N(r = n)/N(r = n-1)〈80%，則以r = η為半徑，圓內(nèi)為要保留 的部分，而其他明亮區(qū)域是要濾除的噪聲部分。
[0031] D.將圖中r = η半徑的圓內(nèi)部分設(shè)為0,得到了濾波器。
[0032] 然后將所得頻域濾波器和太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了頻域中的條紋 噪聲成分。傅里葉能量譜為圖像處理過程中常用的處理方法，這里只需要將頻域濾波器和 傅里葉能量譜相乘。將用頻域濾波器處理過的頻譜進行傅里葉逆變換，得到了除噪后的圖 像。傅里葉逆變換也是傅里葉變換中的通常算法，這里應(yīng)用到濾波除噪過程中，將用頻域濾 波器處理過的頻譜進行傅里葉逆變換，得到了除噪后的圖像。
[0033] 圖像增強：構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，對圖像向量進行離散主成分 分析變換得到增強的圖像向量，具體包括：離散主成分分析變換方法是通過部分較大特征 值所對應(yīng)的特征向量，再對所述特征特別向量進行離散主成分分析反變換進行圖像增強。
[0034] 具體實施過程如下：主成分分析（Principal Component Analysis,主成分分析， 簡稱"PCA"）是一種圖像變換，通過主成分分析變換，可以從大量混亂無序的數(shù)據(jù)中提取出 最重要的元素和結(jié)構(gòu)，從而去除噪聲。濾波器處理過的圖像向量i的協(xié)方差矩陣定義為：
[0035] C1= Et(I-Hi1) (I-Hi1)tI
[0036] λ > λ 2多…多λ N2是協(xié)方差矩陣C ^特征值，對應(yīng)的特征向量是bi，構(gòu)成了 N2 X N2正交矩陣B :
[0037]

【權(quán)利要求】
1. 一種太赫茲圖像條紋處理方法，包括如下步驟： 確定閾值：以圖像像素的平均亮度值為初始閾值，通過圖像像素的平均亮度值對圖像 像素的亮度劃分范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素的平均亮度值確定新的閾值，直到新的閾 值比初始閾值小，確定該新的閾值為需要獲取的閾值； 濾波除噪：以確定的閾值分割圖像，通過閥值法構(gòu)建頻域濾波器，將構(gòu)建的頻域濾波器 與太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了頻域中的條紋噪聲成分； 圖像增強：構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，對圖像向量進行離散主成分分析 變換得到增強的圖像向量，具體包括：離散主成分分析變換方法是通過部分較大特征值所 對應(yīng)的特征向量，再對所述特征特別向量進行離散主成分分析反變換進行圖像增強； 邊緣處理：采用水平和垂直算子對頻域濾波處理后的圖像進行邊緣處理； 疊加處理：將邊緣處理后的圖像與離散主成分分析變換處理的圖像進行疊加。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述太赫茲圖像條紋處理方法，其特征在于，在濾波除噪步驟中，構(gòu) 建頻域濾波器的方法如下：在分割后的圖像中，以原點為中心，依次以遞增的半徑畫圓，分 別統(tǒng)計不同半徑下，落在每個圓上的亮點數(shù)，若圓上亮點數(shù)N (r=n)/N(r=n-l)〈80%，則以 r=n為半徑，圓內(nèi)為要保留的部分，而其他明亮區(qū)域是要濾除的噪聲部分，將圖中r=n半徑 的圓內(nèi)部分設(shè)為〇，得到了濾波器。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述太赫茲圖像條紋處理方法，其特征在于，在濾波除噪步驟中，還 包括對所述頻域濾波器處理過的頻譜進行傅里葉逆變換。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述太赫茲圖像條紋處理方法，其特征在于，對圖像向量進行離散 主成分分析變換得到增強的圖像向量的方法包括：保留前面多個較大的特征值，去除之后 留下多個較小的特征值，求得所述前面多個的特征值所對應(yīng)的特征向量，做離散主成分分 析反變換，得到圖像向量的一個近似值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述太赫茲圖像條紋處理方法，其特征在于，還包括將疊加后的太 赫茲圖像進行圖像銳化。
6. -種太赫茲圖像條紋處理系統(tǒng)，其特征在于，包括閾值確定模塊、濾波器構(gòu)建模塊、 除噪模塊、圖像增強模塊、邊緣處理模塊、疊加模塊，以圖像像素的平均亮度值為初始閾值， 通過圖像像素的平均亮度值對圖像像素的亮度劃分范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素的平均 亮度值確定新的閾值，直到新的閾值比初始閾值小，所述閾值確定模塊確定該新的閾值為 需要獲取的閾值；所述濾波器構(gòu)建模塊以確定的閾值分割圖像，通過閥值法構(gòu)建頻域濾波 器，所述除噪模塊將構(gòu)建的頻域濾波器與太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了頻域中 的條紋噪聲成分；所述圖像增強模塊構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，通過部分較 大特征值所對應(yīng)的特征向量進行離散主成分分析變換，再對所述特征特別向量進行離散主 成分分析反變換進行圖像增強；所述邊緣處理模塊采用水平和垂直算子對非局域濾波處理 后的圖像進行邊緣處理，所述疊加模塊將邊緣處理后的圖像與二階高通濾波處理的圖像進 行疊加。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述太赫茲圖像條紋處理系統(tǒng)，其特征在于，還包括傅里葉逆變換 模塊，所述傅里葉逆變換模塊對所述頻域濾波器處理過的頻譜進行傅里葉逆變換。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述太赫茲圖像條紋處理系統(tǒng)，其特征在于，還包括離散主成分分 析變換模塊，所述離散主成分分析變換模塊保留前面多個較大的特征值，去除之后留下多 個較小的特征值，求得所述前面多個的特征值所對應(yīng)的特征向量，做離散主成分分析反變 換，得到圖像向量的一個近似值。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述太赫茲圖像條紋處理系統(tǒng)，其特征在于，還包括圖像銳化模塊， 所述圖像銳化模塊將疊加后的太赫茲圖像進行圖像銳化。
10. 根據(jù)權(quán)利要求6所述太赫茲圖像條紋處理系統(tǒng)，其特征在于，所述水平和垂直算子 包括Roberts、Prewitt或是Sobel算子中的一種或多種。
【文檔編號】G06T5/00GK104517269SQ201410831005
【公開日】2015年4月15日 申請日期:2014年12月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月25日
【發(fā)明者】劉藝青 申請人:深圳市一體太赫茲科技有限公司