一種基于圖像對齊的圖像去噪的方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領域，特別是一種基于圖像對齊的圖像去噪的方法及其應用該方法的系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]噪聲是圖像干擾的重要原因，常見的去噪方法包括:
[0003]1.均值濾波器:采用鄰域平均法的均值濾波器非常適用于去除通過掃描得到的圖像中的顆粒噪聲；領域平均法有力地抑制了噪聲，同時也由于平均而引起了模糊現(xiàn)象；
[0004]2.自適應維納濾波器:它能根據(jù)圖像的局部方差來調(diào)整濾波器的輸出，局部方差越大，濾波器的平滑作用越強，該方法雖然對保留圖像的邊緣和其他高頻部分比較有用，不過計算量較大；
[0005]3.中值濾波器:它是一種常用的非線性平滑濾波器，其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個領域中各點值的中值代換，從而可以消除孤立的噪聲點。但該方法對一些細節(jié)多，特別是點、線、尖頂細節(jié)較多的圖像不適用。
[0006]現(xiàn)有的去噪方法還包括形態(tài)學噪聲濾除器、小波去噪等等，但這些方法大多是通過使用單張照片對圖像進行消除噪聲的處理，往往不能很好地還原圖像的細節(jié)，或者計算量較大，算法太過復雜，無法很好地進行工業(yè)上的生產(chǎn)和推廣。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明為解決上述問題，提供了一種基于圖像對齊的圖像去噪的方法和系統(tǒng)，其通過對時間上連續(xù)的多張圖像進行對齊處理和噪點消除，不僅算法簡單，而且得到的去噪圖像能夠較好的保留細節(jié)信息。
[0008]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0009]一種基于圖像對齊的圖像去噪的方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0010]10.獲取時間上連續(xù)的多張待處理圖像，將時間上最前面的第一張圖像作為模板圖像，并將隨后的各張待處理圖像作為操作圖像；
[0011]20.將所述的各張操作圖像分別與所述的模板圖像進行對齊處理，得到對齊圖像；
[0012]30.根據(jù)所述的各張操作圖像的對齊圖像，計算出各張對齊圖像的對應像素點紅、綠、藍通道各自的顏色值；
[0013]40.將所述的模板圖像的每個像素點紅、綠、藍通道的顏色值與對應像素點的紅、綠、藍通道的顏色值進行比較計算和去噪處理，得到去噪圖像。
[0014]優(yōu)選的，所述的步驟10中，時間上連續(xù)的多張待處理圖像，主要是指在同一個時刻驅(qū)動攝像頭進行多次數(shù)據(jù)捕獲得到的圖像。
[0015]優(yōu)選的，所述的步驟20中，將所述的各張操作圖像分別與所述的模板圖像進行對齊處理，該對齊處理采用以下任一種或一種以上的組合:中閾值位圖對齊、特征點對齊、光流法對齊、塊匹配對齊、基于分層模型的對齊、低秩分解對齊。
[0016]優(yōu)選的，所述的步驟30中，根據(jù)所述的各張操作圖像的對齊圖像計算出各張對齊圖像的對應像素點紅、綠、藍通道各自的顏色值，主要是指各自的平均顏色值，該平均顏色值的計算方法進一步包括以下步驟:
[0017]31.計算每張對齊圖像的每個像素點的紅、綠、藍通道的顏色值；
[0018]32.將各張對齊圖像的對應像素點各自的紅、綠、藍通道的顏色值相加后求平均值，得到對齊圖像的每個像素點的紅、綠、藍通道各自的平均顏色值。
[0019]優(yōu)選的，所述的步驟40中，將所述的模板圖像的每個像素點紅、綠、藍通道的顏色值與對應像素點的紅、綠、藍通道的顏色值進行比較計算和去噪處理，進一步包括以下步驟:
[0020]41.判斷所述的模板圖像的當前像素點的紅、綠、藍通道的顏色值與所述的對應像素點的紅、藍、綠通道的平均顏色值的絕對差值是否超過預設閾值，若超過，則將所述的對應像素點的紅、藍、綠通道的平均顏色值作為該像素點的紅、藍、綠通道的顏色值；若未超過，則該像素點的紅、藍、綠通道的顏色值不變；
[0021]42.對所述的模板圖像的每個像素點按照步驟41的判斷方法分別計算出該模板圖像的所有像素點的紅、綠、藍通道的顏色值，得到去噪圖像的紅、綠、藍通道的顏色值。
[0022]優(yōu)選的，所述的步驟40中，將所述的模板圖像的每個像素點紅、綠、藍通道的顏色值與對應像素點的紅、綠、藍通道的顏色值進行比較計算和去噪處理，進一步包括以下步驟:
[0023]41a.判斷所述的模板圖像的當前像素點的紅、綠、藍通道的顏色值與所述的對應像素點的紅、藍、綠通道的顏色值的絕對差值是否超過預設閾值，若超過，則將所述的對應像素點的紅、藍、綠通道的各自的平均值分別作為該像素點的紅、藍、綠通道的顏色值；若未超過，則該像素點的紅、藍、綠通道的顏色值不變；
[0024]42a.對所述的模板圖像的每個像素點按照步驟41的判斷方法分別計算出該模板圖像的所有像素點的紅、綠、藍通道的顏色值，得到去噪圖像的紅、綠、藍通道的顏色值。
[0025]另外，本發(fā)明還提供了一種基于圖像對齊的圖像去噪的系統(tǒng)，其特征在于，其包括:
[0026]圖像獲取模塊，用于獲取時間上連續(xù)的多張待處理圖像，將時間上最前面的第一張圖像作為模板圖像，并將隨后的各張待處理圖像作為操作圖像；
[0027]對齊處理模塊，用于將所述的各張操作圖像分別與所述的模板圖像進行對齊處理，得到對齊圖像；
[0028]均值計算模塊，其根據(jù)所述的各張操作圖像的對齊圖像，計算出各張對齊圖像的對應像素點紅、綠、藍通道各自的顏色值；
[0029]去噪處理模塊，其將所述的模板圖像的每個像素點紅、綠、藍通道的顏色值與對應像素點的紅、綠、藍通道的顏色值進行比較計算和去噪處理，得到去噪圖像。
[0030]優(yōu)選的，所述的去噪處理模塊進一步包括:
[0031]閾值判斷單元，用于判斷所述的模板圖像的當前像素點的紅、綠、藍通道的顏色值與所述的對應像素點的紅、藍、綠通道的平均顏色值或者各自顏色值的絕對差值是否超過預設閾值，若超過，則將所述的紅、藍、綠通道的平均顏色值作為該像素點的紅、藍、綠通道的顏色值；若未超過，則該像素點的紅、藍、綠通道的顏色值不變；
[0032]去噪統(tǒng)計單元，用于對所述的模板圖像的每個像素點按照閾值判斷單元的判斷結(jié)果分別計算出該模板圖像的所有像素點的紅、綠、藍通道的顏色值，得到去噪圖像的紅、綠、藍通道的顏色值。
[0033]本發(fā)明的有益效果是:
[0034]本發(fā)明的一種基于圖像對齊的圖像去噪的方法和系統(tǒng)，其通過獲取時間上連續(xù)的多張待處理圖像，將時間上最前面的第一張圖像作為模板圖像，將隨后的各張待處理圖像作為操作圖像，然后將所述的各張操作圖像分別與所述的模板圖像進行對齊處理，得到對齊圖像，再計算出各張對齊圖像的對應像素點紅、綠、藍通道各自的顏色值，最后將所述的模板圖像的每個像素點紅、綠、藍通道的顏色值與對應像素點的紅、綠、藍通道的顏色值進行比較計算和去噪處理，得到去噪圖像；其利用連續(xù)拍攝的圖像之間的相似性以及噪點的隨機性來進行比對，從而使得噪點的地方能夠很好地被消除，而細節(jié)信息則能夠被保留；本算法步驟簡單，思路新穎，便于使用，具有較高的時間和空間效率，可以較好地生產(chǎn)與普及，非常適合工業(yè)制造。
【附圖說明】
[0035]此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中:
[0036]圖1為本發(fā)明一種基于圖像對齊的圖像去噪的方法的流程簡圖；
[0037]圖2為本發(fā)明一種基于圖像對齊的圖像去噪的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0038]為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，以下結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0039]如圖1所示，本發(fā)明的一種基于圖像對齊的圖像去噪的方法，其包括以下步驟:
[0040]10.獲取時間上連續(xù)的多張待處理圖像，將時間上最前面的第一張圖像作為模板圖像，并將隨后的各張待處理圖像作為操作圖像；
[0041]20.將所述的各張操作圖像分別與所述的模板圖像進行對齊處理，得到對齊圖像；
[0042]30.根據(jù)所述的各張操作圖像的對齊圖像，計算出各張對齊圖像的對應像素點紅、綠、藍通道各自的顏色值；
[0043]40.將所述的模板圖像的每個像素點紅、綠、藍通道的顏色值與對應像素點的紅、綠、藍通道的顏色值進行比較計算和去噪處理，得到去噪圖像。
[0044]所述的步驟10中，時間上連續(xù)的多張待處理圖像，主要是指在同一個時刻驅(qū)動攝像頭進行多次數(shù)據(jù)捕獲得到的圖像，優(yōu)選的，連續(xù)的多張圖像至少為大于或等于3張。
[0045]所述的步驟20中，將所述的各張操作圖像分別與所述的模板圖像進行對齊處理，該對齊處理采用以下任一種或一種以上的組合:中閾值位圖對齊、特征點對齊、光流法對齊、塊匹配對齊、基于分層模型的對齊、低秩分解對齊；具體的:
[0046]中閾值位圖對齊:該算法主要是采用遞歸的方式，每次都把圖片縮小成一半大小，從底層(最小)開始，往{(_1，_1)，(_1，O), (-1，I), (O, -1), (O, O), (O, I), (I, -1), (I, O),(I, I)}這九個方向移動，找出其中最“適合”的一個移動方向調(diào)整之，傳回上層。
[0047]特征點對齊:特征點對齊指的是先檢測出圖像中的特征點，然后利用相對應的特征點在不同圖像中的位置進行對齊，例如SIFT算法或SURF算法等。
[0048]光流法對齊:光流法用來描述相對于觀察者的運動所造成的觀測目標、表面或邊緣的運動，實際是通過檢測圖像像素點的強度隨時間的變化進而推斷出物體移動速度及方向的方法，然后利用檢測出來的移動信息進行對齊。
[0049]塊匹配對齊:塊匹配的基本思想是將目標圖像分割成固定大小的塊，然后在參考圖像中尋找匹配最好的塊，利用匹配塊的位移信息進行圖片對齊。
[0050]基于分層模型的對齊:分層模型是一種用于開發(fā)網(wǎng)絡的設計方法，描述了通信問題劃分為幾個小的問題(層次)，每個問題對應一個層次，一般先從最簡單的層次對齊，再往復雜的層次遞進。
[0051]所述的步驟30中，根據(jù)所述的各張操作圖像的對齊圖像計算出各張對齊圖像的對應像素點紅、綠、藍通道各自的顏色值，主要是指各自的平均顏色值，該平均顏色值的計算方法進一步包括以下步驟