一種碑類圖像的集成去噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種碑類圖像的集成去噪方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 碑帖是中國古代書法傳承后世的重要載體和保存形式，伴隨著漢字的使用和發(fā) 展，流傳至今的碑帖都?xì)v經(jīng)千百年，并以其獨特的藝術(shù)形式和藝術(shù)語言釋讀了中國傳統(tǒng)文 化的內(nèi)涵，對研宄中華文化具有重要價值。目前這些碑帖大多以實物存放，但由于實物存放 對環(huán)境要求十分嚴(yán)格，盡管人們已經(jīng)采取很多措施來解決環(huán)境問題，但隨著時間的推移，各 種碑帖作品還是會出現(xiàn)諸如褪色、滲色、紙質(zhì)變色發(fā)脆、裂紋、霉變等現(xiàn)象。因此，碑帖實物 存放的方式不利于珍貴文化遺產(chǎn)的保護(hù)，也不方便人們的學(xué)習(xí)、研宄和傳承。
[0003] 近年來，隨著計算機(jī)的普及以及數(shù)字化設(shè)備等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，大量碑類文檔被 轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像的形式存儲在計算機(jī)中，為古書法碑帖的保存、傳播和研宄提供了便利，然 而由于長時間的自然風(fēng)化腐蝕，以及人為損壞等原因，這些碑類圖像資料都存在很多噪聲， 包括背景噪聲以及書法字體輪廓上的噪聲，嚴(yán)重的甚至模糊不清，所以為了對碑類圖像進(jìn) 行進(jìn)一步處理，在不損壞碑圖像中漢字書法特征的前提下，就需要對碑類圖像進(jìn)行去噪處 理。
[0004] 目前，對碑類圖象進(jìn)行去噪處理的方法有很多，如各向異性平滑去噪、中值濾波 等，但由于碑類圖像中的噪聲形狀、大小以及分布一般較為隨機(jī)，上述方法用于碑類圖像去 噪時，效果并不是很理想，同時還破壞了碑類圖像中漢字的形狀特征，比如筆畫的尖端和折 筆形成的角容易被模糊，造成原字書法風(fēng)格特征的喪失。為此，有人又提出采用各向異性 擴(kuò)散算法對書法文檔圖像作平滑處理，然后結(jié)合二值化算法來去掉部分隨機(jī)噪聲，但是由 于平滑碑類圖像可能導(dǎo)致離散的碑帖噪聲形成較大的塊狀噪聲，這些塊狀噪聲和筆畫在尺 寸上十分近似，會導(dǎo)致接下來的圖像處理更為困難。因此，有人提出一種基于游長統(tǒng)計的去 噪算法，該方法雖能去掉碑類圖像中大部分的塊狀噪聲，但還有一些孤立的大噪聲點和線 狀噪聲仍被保留下來以及出現(xiàn)筆畫缺失的現(xiàn)象。這些方法都存在對碑類圖像去噪過度的問 題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是提供一種碑類圖像的集成去噪方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的對 碑類圖像去噪過度的問題。
[0006] 本發(fā)明的去噪方法所依據(jù)的理論原理為：中國的漢字都是由一些簡單的基本筆畫 或這些基本筆畫的變形構(gòu)成，最基本的幾個筆畫包括：點、橫、豎、撇、捺，如圖1所示。通過 觀察可以發(fā)現(xiàn)這些基本筆畫有如下兩個特征：1)筆畫寬度連續(xù)變化；2)筆畫具有明顯的方 向。而碑類圖像中的噪聲具有隨機(jī)分布的特點，并且噪聲寬度一般較筆畫寬度小。
[0007] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種碑類圖像的去噪方法，按照以下步驟實施：
[0008] 步驟1，采用雙邊濾波方法對輸入的待處理的碑類圖像進(jìn)行平滑處理；
[0009] 步驟2,依次采用高帽變換法和低帽變換法對經(jīng)過平滑處理的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處 理；
[0010] 步驟3,對經(jīng)過增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行二值化處理；
[0011] 步驟4,采用游長統(tǒng)計和連通區(qū)域的混合方法對經(jīng)過二值化處理的圖像進(jìn)行去噪 處理，得到去噪后的碑類圖像。
[0012] 本發(fā)明基于筆畫和噪聲的區(qū)別，提出一種碑類圖像的集成去噪方法，首先利用雙 邊濾波平滑圖像中噪聲，利用高低帽變換增強(qiáng)圖像對比度，然后進(jìn)行二值化，最后利用中國 漢字的筆畫游長和連通區(qū)域進(jìn)行去噪，大大提高了碑類圖像的去噪質(zhì)量。
[0013] 所述步驟（1)中雙邊濾波方法具體按照以下方法實施：
[0015] 其中，Bx為雙邊濾波結(jié)果，D是以當(dāng)前像素X為中心的鄰域窗口，cU，x)和 S(IUIX)是兩個高斯函數(shù)，分別代表像素點X與其鄰域點|的空間相似度權(quán)值、灰度相似 度權(quán)值；U表示點I的灰度值；
[0016] k(x)為歸一化的函數(shù)：
[0018] Q的取值直接關(guān)系到最終得到的去噪結(jié)果的精確度，通過對待處理的碑類圖像的 噪聲估計設(shè)定。通常噪聲越小，鄰域窗口越小，反之越大。為便于計算，鄰域窗口為正方形， 且為保證每個像素為其對應(yīng)的鄰域窗口的中心，該領(lǐng)域窗口的邊長為奇數(shù)個像素點?？紤] 到通用性，所述步驟1中采用雙邊濾波方法時各個像素點對應(yīng)的鄰域窗口的大小為5X5~ 11X11 (單位為像素點），且為奇數(shù)。
[0019] 所述步驟2具體按照以下方法實施：
[0020]Ienhancement=I+(TH-BH), (3)
[0021] 高帽變換具體按照以下方法計算：
[0022] TH= 1-(1 ?S), (4)
[0023] 低帽變換具體按照以下方法計算：
[0024] BH=(I?S)-I, (5)
[0025] 其中，Ienhaneement是輸出結(jié)果，I是原圖，TH是經(jīng)過高帽變換的圖像，BH是經(jīng)過低帽 變換的結(jié)果，S是卷積模板，本發(fā)明采用圓形卷積模板。
[0026] 所述步驟3中所采用Ostu對圖像進(jìn)行二值化處理，具體方法如下實施：
[0027] (7^= ?jCTj2 +(〇2〇\ ， (6)
[0028] 式中，（^指被閾值t分割后第1個類出現(xiàn)的概率；《 2指被閾值t分割后第2個 類出現(xiàn)的概率；
[0031] 其中，i為灰度值，Pi指灰度值為i的概率；
[0032]uA，％和u汾別是類A、類B和整幅圖像的平均灰度值，定義分別為：
[0034]其中，t是二值化閾值，k為最大灰度值。
[0035] 按照得到的二值化閾值t對增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行二值化處理即可。
[0036] 步驟4具體按照以下步驟實施：
[0037] 步驟4-1，對碑類圖像中漢字和噪聲左邊緣的像素點進(jìn)行水平掃描，找到漢字和噪 聲左邊緣的所有像素點P[i，j]，并存儲到集合A中；對碑類圖像中漢字和噪聲上邊緣的像 素點進(jìn)行垂直掃描，找到漢字和噪聲上邊緣的所有像素點P[i，j]，并存儲到集合B中；
[0038] 本發(fā)明中左邊緣像素點定義如下：
[0039] P[i,j] = {p[i,j] = 1 |p(i,j+1) =l&p(i,j-1) = 〇}, (10)
[0040] 上邊緣像素點定義如下：
[0041]P[i,j] = {p[i,j] = 1 |p(i+l,j) =l&p(i-l,j) = 0}, (11)
[0042]其中，i，j為碑類圖像中像素點的坐標(biāo)。
[0043] 步驟4-2,去除過長的橫筆畫和過長的豎筆畫對游長統(tǒng)計的干擾；
[0044]計算集合A中每個像素點p[i，j]的水平游長f;在水平游長f上固定三個像素點 將水平游長f分成四等分；分別計算三個像素點所處位置的垂直游長，如果三個像素點 中任意一個像素點所處位置的垂直游長fyj、于3/f，則認(rèn)為該水平游長f?為過長的橫筆畫， 并將過長的橫筆畫去除；否則將該像素點存儲到集合Q中；
[0045]f為水平游長：
[0046]f={f=c~b|p[a,b] =l&p[a,b~l] =O&p[a,b+1] = 1
[0047] ，（12)
[0048] &p[a,c] =O&p[a,c~l] =l&p[a,c+1] =O&c^b}
[0049]其中，p[a,b]GA。
[0050] 計算集合B中每個像素點p[i，j]的垂直游長r，在垂直游長r上固定三個像素點 將垂直游長r分成四等分，分別計算三個像素點所處位置的水平游