本發(fā)明實(shí)施例涉及圖像處理技術(shù)，尤其涉及一種近紅外圖像的去噪方法和裝置。

背景技術(shù)：

近紅外成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)了低光照情況下的圖像采集，如用于監(jiān)控?cái)z像頭的夜間拍攝，此外，近紅外成像技術(shù)也可以用于虹膜識(shí)別等新興領(lǐng)域，因此受到越來(lái)越多的關(guān)注和重視。但由于近紅外圖像傳感器的物理缺陷，導(dǎo)致近紅外圖像噪聲較大、灰度集中、對(duì)比度低，使得近紅外圖像的視覺(jué)效果很差，需要對(duì)近紅外圖像進(jìn)行去噪處理。

目前，常用的去噪方法有基于圖像空間域的方法和基于頻率域的方法。其中，基于空域的濾波方法(如均值濾波、中值濾波)由于采用了加權(quán)平均的處理方式，容易丟失鄰域內(nèi)部的細(xì)節(jié)信息，即圖像高頻信號(hào)。而基于頻率域的方法(如基于小波閾值的去噪方法)雖然在頻率域進(jìn)行系數(shù)處理時(shí)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)高頻信號(hào)的保留和增強(qiáng)，避免了細(xì)節(jié)的損失，但由于涉及到圖像空域到頻域的轉(zhuǎn)換，所以其計(jì)算流程更為繁雜。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供一種近紅外圖像的去噪方法和裝置，以解決現(xiàn)有對(duì)近紅外圖像的去噪方法中不能實(shí)現(xiàn)在簡(jiǎn)化計(jì)算流程的前提下保留圖像細(xì)節(jié)信息的問(wèn)題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種近紅外圖像的去噪方法，包括：

對(duì)待處理的近紅外圖像進(jìn)行壞點(diǎn)識(shí)別，并去除識(shí)別出的壞點(diǎn)，得到目標(biāo)圖像；

利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行去噪處理。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種近紅外圖像的去噪裝置，該裝置包括：

壞點(diǎn)識(shí)別模塊，用于對(duì)待處理的近紅外圖像進(jìn)行壞點(diǎn)識(shí)別，并去除識(shí)別出的壞點(diǎn)，得到目標(biāo)圖像；

去噪模塊，用于利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行去噪處理。

本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)對(duì)待處理的近紅外圖像就進(jìn)行壞點(diǎn)處理，并基于壞點(diǎn)處理后的圖像，利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)該圖像進(jìn)行去噪處理，不僅有效地抑制了近紅外圖像的背景噪聲，而且同時(shí)最大限度地保留了近紅外圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，提升了近紅外圖像的質(zhì)量。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例一中的近紅外圖像的去噪方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例二中的近紅外圖像的去噪方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例二中的中心像素點(diǎn)在線條濾波模板中4個(gè)方向上的像素點(diǎn)示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例二中的拉普帕斯變換模板圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例三中的近紅外圖像的去噪裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6是本發(fā)明實(shí)施例四中的近紅外圖像的去噪裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對(duì)本發(fā)明的限定。另外還需要說(shuō)明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分而非全部結(jié)構(gòu)。

實(shí)施例一

圖1為本發(fā)明實(shí)施例一提供的近紅外圖像的去噪方法的流程圖，本實(shí)施例可適用于去除近紅外圖像的噪聲，該方法可以由近紅外圖像的去噪裝置來(lái)執(zhí)行，該裝置可以采用軟件和/或硬件的方式實(shí)現(xiàn)。

如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例一的近紅外圖像的去噪方法具體包括：

S101、對(duì)待處理的近紅外圖像進(jìn)行壞點(diǎn)識(shí)別，并去除識(shí)別出的壞點(diǎn)，得到目標(biāo)圖像。

近紅外圖像與其他圖像不同，存在比較大的噪聲，其中比較明顯的噪聲稱作壞點(diǎn)，指近紅外圖像中像素點(diǎn)的灰度值明顯區(qū)別于其周?chē)袼攸c(diǎn)的點(diǎn)，若不對(duì)這些壞點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別和去除，則會(huì)影響對(duì)近紅外圖像的去噪效果。

具體的，在一種實(shí)施方式中，可以將待處理的近紅外圖像的每個(gè)像素點(diǎn)作為中心像素點(diǎn)，并基于壞點(diǎn)識(shí)別模板依次對(duì)每個(gè)中心像素點(diǎn)執(zhí)行如下操作以識(shí)別并去除壞點(diǎn)：

計(jì)算當(dāng)前中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部像素點(diǎn)灰度值的平均值；

計(jì)算當(dāng)前中心像素點(diǎn)的灰度值與所述平均值的差值；

比較所述差值與第一預(yù)設(shè)閾值的大小，并將所述差值大于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)對(duì)應(yīng)的中心像素點(diǎn)作為壞點(diǎn)；

將作為壞點(diǎn)的中心像素點(diǎn)的平均值替代該中心像素點(diǎn)的灰度值。

其中，壞點(diǎn)識(shí)別模板可以根據(jù)需要選取，例如，可以選取為3×3模板。然后，根據(jù)該模板，從待處理的近紅外圖像的第一個(gè)像素點(diǎn)開(kāi)始，遍歷圖像中全部像素點(diǎn)，以執(zhí)行上述各步驟。

接下來(lái)以圖像中第2行第2個(gè)像素點(diǎn)作為當(dāng)前中心像素點(diǎn)為例進(jìn)行說(shuō)明。根據(jù)3×3模板，當(dāng)前中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的全部像素點(diǎn)分別為圖像中第1行第1、2、3個(gè)像素點(diǎn)，圖像中第2行第1、3個(gè)像素點(diǎn)，和圖像中第3行第1、2、3個(gè)像素點(diǎn)。計(jì)算這些鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)灰度值的平均值，以及計(jì)算當(dāng)前中心像素點(diǎn)灰度值與該平均值的差值，比較差值與第一預(yù)設(shè)閾值的大小，該第一預(yù)設(shè)閾值可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置，例如，可以設(shè)置為50，當(dāng)差值大于50時(shí)，可以確定當(dāng)前中心像素點(diǎn)為壞點(diǎn)，否則不是壞點(diǎn)。若是壞點(diǎn)，則將計(jì)算出的所述平均值替代當(dāng)前中心像素點(diǎn)的灰度值，從而完成壞點(diǎn)的識(shí)別和去除操作，得到目標(biāo)圖像。

這里需要說(shuō)明的是，在待處理的近紅外圖像中，最外圍的各像素點(diǎn)鄰域內(nèi)存在空像素點(diǎn)的情況，這時(shí)，可以將對(duì)應(yīng)的外圍像素點(diǎn)鄰域內(nèi)非空像素點(diǎn)的灰度值隨機(jī)賦值給這些空像素點(diǎn)，并按照上述操作進(jìn)行計(jì)算和處理。此外，在另一種實(shí)施方式中，也可以僅對(duì)圖像中鄰域內(nèi)不存在空像素點(diǎn)的各像素點(diǎn)進(jìn)行壞點(diǎn)識(shí)別和去除。

S102、利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行去噪處理。

空域?yàn)V波器雖然因采用加權(quán)平均的處理方式而容易丟失鄰域內(nèi)部的細(xì)節(jié)信息，造成圖像去噪不準(zhǔn)確的問(wèn)題，但是，不同的空域?yàn)V波器對(duì)圖像去噪的側(cè)重點(diǎn)和效果均不同，若采用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)圖像去噪，則不同的空域?yàn)V波器之間可以彌補(bǔ)各自丟失鄰域內(nèi)細(xì)節(jié)信息的不足，各種不同的空域?yàn)V波器相互結(jié)合、相互補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)對(duì)近紅外圖像中不同角度的去噪效果，同時(shí)，也無(wú)需增加運(yùn)算量。

因此，本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)對(duì)待處理的近紅外圖像就進(jìn)行壞點(diǎn)處理，并基于壞點(diǎn)處理后的圖像，利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)該圖像進(jìn)行去噪處理，不僅有效地抑制了近紅外圖像的背景噪聲，而且同時(shí)最大限度地保留了近紅外圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，提升了近紅外圖像的質(zhì)量。

實(shí)施例二

圖2為本發(fā)明實(shí)施例二提供的近紅外圖像的去噪方法的流程圖，實(shí)施例二在實(shí)施例一的基礎(chǔ)上，對(duì)多種空域?yàn)V波器的組合及利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行去噪處理的操作進(jìn)行進(jìn)一步說(shuō)明。

在本實(shí)施例二中，多種空域?yàn)V波器的組合優(yōu)選包括區(qū)域?yàn)V波器、雙邊濾波器和線條濾波器三種濾波器的組合。需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例并不對(duì)上述三種濾波器組合的順序做任何限定。

優(yōu)選的，如圖2所示，本發(fā)明實(shí)施例二的方法具體包括：

S201、對(duì)待處理的近紅外圖像進(jìn)行壞點(diǎn)識(shí)別，并去除識(shí)別出的壞點(diǎn)，得到目標(biāo)圖像。

S202、利用區(qū)域?yàn)V波器對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波，得到第一目標(biāo)圖像。

具體的，在一種實(shí)施方式中，可以將目標(biāo)圖像的每個(gè)像素點(diǎn)作為中心像素點(diǎn)，并基于區(qū)域?yàn)V波器模板依次對(duì)每個(gè)中心像素點(diǎn)執(zhí)行如下操作以進(jìn)行區(qū)域?yàn)V波：

計(jì)算當(dāng)前中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部像素點(diǎn)各自的灰度值與當(dāng)前中心像素點(diǎn)的差值；

比較所述差值與第二預(yù)設(shè)閾值的大小，并將差值小于第二預(yù)設(shè)閾值的像素點(diǎn)作為當(dāng)前中心像素點(diǎn)的有效像素點(diǎn)；

計(jì)算當(dāng)前中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部有效像素點(diǎn)灰度值的平均值，將該平均值替代當(dāng)前中心像素點(diǎn)的灰度值。

其中，區(qū)域?yàn)V波器模板可以根據(jù)需要選取，例如，可以選取為3×3模板，優(yōu)選的，在本實(shí)施例中選取11×11模板。然后，根據(jù)該模板，從目標(biāo)圖像的第一個(gè)像素點(diǎn)開(kāi)始，遍歷目標(biāo)圖像中全部像素點(diǎn)，以執(zhí)行上述各步驟。

接下來(lái)以目標(biāo)圖像中第6行第6個(gè)像素點(diǎn)作為當(dāng)前中心像素點(diǎn)為例進(jìn)行說(shuō)明。根據(jù)11×11模板，當(dāng)前中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的全部像素點(diǎn)分別為圖像中第1-5行各自的第1-11個(gè)像素點(diǎn)，圖像中第7-11行各自的第1-11個(gè)像素點(diǎn)，圖像中第6行第1-5、7-11個(gè)像素點(diǎn)，共120個(gè)像素點(diǎn)。計(jì)算當(dāng)前中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部120個(gè)像素點(diǎn)各自的灰度值與當(dāng)前中心像素點(diǎn)的差值，得到120個(gè)差值，比較這120個(gè)差值與第二預(yù)設(shè)閾值的大小，并將差值小于第二預(yù)設(shè)閾值的像素點(diǎn)作為當(dāng)前中心像素點(diǎn)的有效像素點(diǎn)，否則為無(wú)效像素點(diǎn)。其中，第二預(yù)設(shè)閾值可以根據(jù)需要設(shè)置，例如可以設(shè)置為15。然后，計(jì)算當(dāng)前中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部有效像素點(diǎn)灰度值的平均值，將該平均值替代當(dāng)前中心像素點(diǎn)的灰度值。

遍歷目標(biāo)圖像中全部像素點(diǎn)，將每個(gè)中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部有效像素點(diǎn)灰度值的平均值替代對(duì)應(yīng)的中心像素點(diǎn)的灰度值，從而完成區(qū)域?yàn)V波，得到第一目標(biāo)圖像。

這里需要說(shuō)明的是，在目標(biāo)圖像中，根據(jù)區(qū)域?yàn)V波器模板，外圍的各像素點(diǎn)鄰域內(nèi)存在空像素點(diǎn)的情況，這時(shí)，可以將對(duì)應(yīng)的外圍像素點(diǎn)鄰域內(nèi)非空像素點(diǎn)的灰度值隨機(jī)賦值給這些空像素點(diǎn)，并按照上述操作進(jìn)行計(jì)算和處理。

通過(guò)上述操作，區(qū)域?yàn)V波實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的平坦區(qū)域進(jìn)行平滑處理，其中，有效像素點(diǎn)的判斷避免了對(duì)紋理部分的平滑處理。

此外，利用區(qū)域?yàn)V波器對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波還包括：計(jì)算目標(biāo)圖像的每個(gè)中心像素點(diǎn)的有效像素比例系數(shù)r，其中，有效像素比例系數(shù)r為每個(gè)中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部有效像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)與該中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)的比值。該有效像素比例系數(shù)用于接下來(lái)的雙邊濾波，詳見(jiàn)接下來(lái)對(duì)S203的描述。

S203、利用雙邊濾波器對(duì)第一目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波，得到第二目標(biāo)圖像。

具體的，在一種實(shí)施方式中，S203包括：

根據(jù)區(qū)域?yàn)V波器模板和有效像素比例系數(shù)，獲取雙邊濾波器模板、距離參數(shù)和灰度參數(shù)；

根據(jù)雙邊濾波器模板、距離參數(shù)和灰度參數(shù)，按照雙邊濾波器公式計(jì)算第一目標(biāo)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，得到第二目標(biāo)圖像。

雙邊濾波器公式為：

其中，(i,j)表示待處理的中心像素點(diǎn)；(k,l)表示中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)；g(i,j)表示中心像素點(diǎn)的灰度值；f(k,l)表示中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)灰度值；w是權(quán)重系數(shù)；σd是距離參數(shù)；σr是灰度參數(shù)。

其中，距離參數(shù)和灰度參數(shù)作為雙邊濾波器公式中的兩個(gè)濾波參數(shù)，通常分別選取固定值5和20。而在本實(shí)施例中，利用有效像素比例系數(shù)自適應(yīng)生成這兩個(gè)參數(shù)，而不是選取固定值，同時(shí)自適應(yīng)生成雙邊濾波器模板。具體的，根據(jù)區(qū)域?yàn)V波器的11×11模板和計(jì)算得到的有效像素比例系數(shù)r，獲取雙邊濾波器模板為11*r×11*r(11*r取整數(shù))模板，距離參數(shù)為5*r，灰度參數(shù)為20*r。這種基于有效像素比例系數(shù)r自適應(yīng)生成雙邊濾波器中的參數(shù)和模板的方法，將區(qū)域?yàn)V波和雙邊濾波兩個(gè)過(guò)程緊密地結(jié)合，利用區(qū)域?yàn)V波的統(tǒng)計(jì)結(jié)果修正雙邊濾波的濾波參數(shù)，從而可以提升整個(gè)算法對(duì)各類圖像處理的適應(yīng)性。

通過(guò)上述操作，雙邊濾波主要使圖像中的紋理區(qū)域和圖像線條的邊界更加清晰，同時(shí)使其周?chē)钠教箙^(qū)域更加平滑。

S204、利用線條濾波器對(duì)第二目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波，得到第三目標(biāo)圖像，第三目標(biāo)圖像為所述待處理的近紅外圖像的去噪結(jié)果圖像。

具體的，在一種實(shí)施方式中，可以將第二目標(biāo)圖像的每個(gè)像素點(diǎn)作為中心像素點(diǎn)，并基于線條濾波器模板依次對(duì)每個(gè)中心像素點(diǎn)執(zhí)行如下操作：

計(jì)算當(dāng)前中心像素點(diǎn)在線條濾波器模板中水平方向、豎直方向、左對(duì)角方向、右對(duì)角方向上全部像素點(diǎn)灰度值的方差值，分別得到第一方差值、第二方差值、第三方差值和第四方差值；

比較第一方差值、第二方差值、第三方差值和第四方差值的大小，計(jì)算方差值最小的方向上全部像素點(diǎn)灰度值的平均值，將該平均值替代當(dāng)前中心像素點(diǎn)的灰度值。

其中，線條濾波模板可以根據(jù)需要選取，例如，可以選取為3×3模板。然后，根據(jù)該模板，從第二目標(biāo)圖像的第一個(gè)像素點(diǎn)開(kāi)始，遍歷圖像中全部像素點(diǎn)，以執(zhí)行上述各步驟。

這里需要說(shuō)明的是，在第二目標(biāo)圖像中，根據(jù)線條濾波器模板，外圍的各像素點(diǎn)鄰域內(nèi)存在空像素點(diǎn)的情況，這時(shí)，可以將對(duì)應(yīng)的外圍像素點(diǎn)鄰域內(nèi)非空像素點(diǎn)的灰度值隨機(jī)賦值給這些空像素點(diǎn)，并按照上述操作進(jìn)行計(jì)算和處理。

接下來(lái)結(jié)合圖3，以目標(biāo)圖像中第2行第2個(gè)像素點(diǎn)作為當(dāng)前中心像素點(diǎn)為例進(jìn)行說(shuō)明。如圖3所示，9個(gè)方形的組合表示3×3模板，在圖a-d中，標(biāo)有斜線的方形表示中心像素點(diǎn)在3×3模板中的水平方向、豎直方向、左對(duì)角方向和右對(duì)角方向上的全部像素點(diǎn)，分別計(jì)算上述4個(gè)方向上全部像素點(diǎn)灰度值的方差值，分別得到第一方差值、第二方差值、第三方差值和第四方差值，比較第一方差值、第二方差值、第三方差值和第四方差值的大小，計(jì)算方差值最小的方向上全部像素點(diǎn)灰度值的平均值，將該平均值替代當(dāng)前中心像素點(diǎn)的灰度值。

遍歷第二目標(biāo)圖像中全部像素點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)中心像素點(diǎn)在模板中4個(gè)方向上全部像素點(diǎn)灰度值的方差值，并將方差值中最小的方向上全部像素點(diǎn)灰度值的平均值替代對(duì)應(yīng)的中心像素點(diǎn)的灰度值，則完成對(duì)第二目標(biāo)圖像的線條濾波，得到第三目標(biāo)圖像，該第三目標(biāo)圖像即為待處理的近紅外圖像的去噪結(jié)果圖像。

優(yōu)選的，在得到去噪結(jié)果圖像之后，本發(fā)明實(shí)施例的近紅外圖像的去噪方法還包括：對(duì)去噪結(jié)果圖像進(jìn)行拉普拉斯變換處理，得到去噪結(jié)果增強(qiáng)圖像，使得最終得到的近紅外圖像更加清晰。

具體的，可以根據(jù)如圖4所示的拉普帕斯變換模板，對(duì)去噪結(jié)果圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行拉普帕斯變換，通過(guò)卷積運(yùn)算計(jì)算得到每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的拉普帕斯變換后的灰度值，然后，將去噪結(jié)果圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的拉普帕斯變換后的灰度值相加，并將相加后得到的和值分別作為對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的新灰度值，得到去噪結(jié)果增強(qiáng)圖像。

本發(fā)明實(shí)施例利用區(qū)域?yàn)V波器、雙邊濾波器和線條濾波器三種濾波器的組合，依次對(duì)壞點(diǎn)處理后的近紅外圖像進(jìn)行濾波處理，三種濾波器緊密結(jié)合，從不同角度有效地去除了近紅外圖像的噪聲，相互之間彌補(bǔ)了不同濾波器的不足，沒(méi)有增加運(yùn)算量，同時(shí)最大限度地保留了近紅外圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，最后通過(guò)拉普拉斯變換對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，提升了近紅外圖像的質(zhì)量。

實(shí)施例三

圖5是本發(fā)明實(shí)施例三中的近紅外圖像的去噪裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，應(yīng)用于去除近紅外圖像的噪聲。如圖5所示，本發(fā)明實(shí)施例三的近紅外圖像的去噪裝置1包括壞點(diǎn)識(shí)別模塊10和去噪模塊11。

其中，壞點(diǎn)識(shí)別模塊10，用于對(duì)待處理的近紅外圖像進(jìn)行壞點(diǎn)識(shí)別，并去除識(shí)別出的壞點(diǎn)，得到目標(biāo)圖像。

具體的，壞點(diǎn)識(shí)別模塊10包括：

第一均值計(jì)算單元，用于將待處理的近紅外圖像的每個(gè)像素點(diǎn)作為中心像素點(diǎn)，并基于壞點(diǎn)識(shí)別模板，計(jì)算每個(gè)中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部像素點(diǎn)灰度值的平均值；

第一差值計(jì)算單元，用于計(jì)算每個(gè)中心像素點(diǎn)的灰度值與對(duì)應(yīng)的平均值的差值；

第一比較單元，用于比較差值與第一預(yù)設(shè)閾值的大小，并將差值大于第一預(yù)設(shè)閾值時(shí)對(duì)應(yīng)的中心像素點(diǎn)作為壞點(diǎn)；

第一替代單元，用于將作為壞點(diǎn)的中心像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的平均值替代該中心像素點(diǎn)的灰度值。

去噪模塊11，用于利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行去噪處理。

具體的，空域?yàn)V波器雖然因采用加權(quán)平均的處理方式而容易丟失鄰域內(nèi)部的細(xì)節(jié)信息，造成圖像去噪不準(zhǔn)確的問(wèn)題，但是，不同的空域?yàn)V波器對(duì)圖像去噪的側(cè)重點(diǎn)和效果均不同，若采用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)圖像去噪，則不同的空域?yàn)V波器之間可以彌補(bǔ)各自丟失鄰域內(nèi)細(xì)節(jié)信息的不足，各種不同的空域?yàn)V波器相互結(jié)合、相互補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)對(duì)近紅外圖像中不同角度的去噪效果，同時(shí)，也無(wú)需增加運(yùn)算量。

因此，本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)壞點(diǎn)識(shí)別模塊10對(duì)待處理的近紅外圖像就進(jìn)行壞點(diǎn)處理，并基于壞點(diǎn)處理后的圖像，由去噪模塊11利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)該圖像進(jìn)行去噪處理，不僅有效地抑制了近紅外圖像的背景噪聲，而且同時(shí)最大限度地保留了近紅外圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，提升了近紅外圖像的質(zhì)量。

實(shí)施例四

圖6是本發(fā)明實(shí)施例四中的近紅外圖像的去噪裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，應(yīng)用于去除近紅外圖像的噪聲。實(shí)施例四在實(shí)施例三的基礎(chǔ)上，對(duì)去噪模塊11進(jìn)行進(jìn)一步說(shuō)明。如圖6所示，本發(fā)明實(shí)施例四的近紅外圖像的去噪裝置1具體包括：

壞點(diǎn)識(shí)別模塊10，用于對(duì)待處理的近紅外圖像進(jìn)行壞點(diǎn)識(shí)別，并去除識(shí)別出的壞點(diǎn)，得到目標(biāo)圖像；

去噪模塊11，用于利用多種空域?yàn)V波器的組合對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行去噪處理。

在本實(shí)施例中，多種空域?yàn)V波器的組合優(yōu)選包括區(qū)域?yàn)V波器、雙邊濾波器和線條濾波器三種濾波器的組合。需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例并不對(duì)上述三種濾波器組合的順序做任何限定。

優(yōu)選的，去噪模塊11包括：

區(qū)域?yàn)V波子模塊110，用于利用區(qū)域?yàn)V波器對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波，得到第一目標(biāo)圖像；

雙邊濾波子模塊111，用于利用雙邊濾波器對(duì)第一目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波，得到第二目標(biāo)圖像；

線條濾波子模塊112，用于利用線條濾波器對(duì)第二目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波，得到第三目標(biāo)圖像，第三目標(biāo)圖像為待處理的近紅外圖像的去噪結(jié)果圖像。

具體而言，區(qū)域?yàn)V波子模塊110包括：

第二差值計(jì)算單元，用于將目標(biāo)圖像的每個(gè)像素點(diǎn)作為中心像素點(diǎn)，并基于區(qū)域?yàn)V波器模板，計(jì)算每個(gè)中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部像素點(diǎn)各自的灰度值與當(dāng)前中心像素點(diǎn)的差值；

第二比較單元，用于比較所述差值計(jì)算單元計(jì)算得到的差值與第二預(yù)設(shè)閾值的大小，并將差值小于第二預(yù)設(shè)閾值的像素點(diǎn)作為每個(gè)中心像素點(diǎn)的有效像素點(diǎn)；

第二均值計(jì)算單元，用于計(jì)算第二比較單元得到的每個(gè)中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部有效像素點(diǎn)灰度值的平均值；

第二替代單元，用于將第二均值計(jì)算單元計(jì)算得到的平均值替代對(duì)應(yīng)的中心像素點(diǎn)的灰度值。

此外，區(qū)域?yàn)V波子模塊110還包括有效像素比例系數(shù)計(jì)算單元，用于計(jì)算目標(biāo)圖像的每個(gè)中心像素點(diǎn)的有效像素比例系數(shù)，其中，有效像素比例系數(shù)為每個(gè)中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部有效像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)與該中心像素點(diǎn)鄰域內(nèi)全部像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)的比值。

相應(yīng)的，雙邊濾波子模塊111包括：

雙邊濾波模板和參數(shù)獲取單元，用于根據(jù)區(qū)域?yàn)V波器模板和有效像素比例系數(shù)，獲取雙邊濾波器模板、距離參數(shù)和灰度參數(shù)；

公式計(jì)算單元，用于根據(jù)雙邊濾波器模板、距離參數(shù)和灰度參數(shù)，按照雙邊濾波器公式計(jì)算第一目標(biāo)圖像中每個(gè)中心像素點(diǎn)的灰度值，得到第二目標(biāo)圖像。

線條濾波子模塊112具體包括：

方差計(jì)算單元，用于將第二目標(biāo)圖像的每個(gè)像素點(diǎn)作為中心像素點(diǎn)，并基于線條濾波器模板，計(jì)算每個(gè)中心像素點(diǎn)在線條濾波器模板中水平方向、豎直方向、左對(duì)角方向、右對(duì)角方向上全部像素點(diǎn)灰度值的方差值，分別得到第一方差值、第二方差值、第三方差值和第四方差值；

第三比較單元，用于比較方差計(jì)算單元計(jì)算得到的第一方差值、第二方差值、第三方差值和第四方差值的大??；

第三均值計(jì)算單元，用于計(jì)算第三比較單元得到的方差值最小的方向上全部像素點(diǎn)灰度值的平均值；

第三替代單元，用于將第三均值計(jì)算單元計(jì)算得到的平均值替代對(duì)應(yīng)的中心像素點(diǎn)的灰度值。

優(yōu)選的，本發(fā)明實(shí)施例的近紅外圖像的去噪裝置還包括：

圖像增強(qiáng)模塊，用于對(duì)去噪結(jié)果圖像進(jìn)行拉普拉斯變換處理，得到去噪結(jié)果增強(qiáng)圖像。

本發(fā)明實(shí)施例通過(guò)區(qū)域?yàn)V波子模塊、雙邊濾波子模塊和線條濾波子模塊，分別利用區(qū)域?yàn)V波器、雙邊濾波器和線條濾波器三種濾波器的組合，依次對(duì)壞點(diǎn)處理后的近紅外圖像進(jìn)行濾波處理，三種濾波器緊密結(jié)合，從不同角度有效地去除了近紅外圖像的噪聲，相互之間彌補(bǔ)了不同濾波器的不足，沒(méi)有增加運(yùn)算量，同時(shí)最大限度地保留了近紅外圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，最后通過(guò)拉普拉斯變換對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，提升了近紅外圖像的質(zhì)量。

本發(fā)明實(shí)施例提供的近紅外圖像的去噪裝置可執(zhí)行本發(fā)明任意實(shí)施例提供的近紅外圖像的去噪方法，具備執(zhí)行方法相應(yīng)的功能模塊和有益效果。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例及所運(yùn)用技術(shù)原理。本領(lǐng)域技術(shù)人員會(huì)理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實(shí)施例，對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員來(lái)說(shuō)能夠進(jìn)行各種明顯的變化、重新調(diào)整和替代而不會(huì)脫離本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，雖然通過(guò)以上實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了較為詳細(xì)的說(shuō)明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實(shí)施例，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的情況下，還可以包括更多其他等效實(shí)施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權(quán)利要求范圍決定。