CN103366344A - 边缘保留滤波方法和装置 - Google Patents

Abstract

公开了一种边缘保留滤波方法和装置。该边缘保留滤波方法，包括：获取待滤波像素P(x，y)的一个上边界像素P(x，y-n)、一个下边界像素P(x，y+m)、m+n个左边界像素P(x-p，y)、和m+n个右边界像素P(x+q，y’)，其中，x、y、m、n、p和q均为正整数，y’依次取大于y-n且小于y+m的整数；利用待滤波像素、及其上边界像素、下边界像素、左边界像素、和右边界像素的像素值，获取待滤波像素经过滤波处理后的像素值。根据本发明实施例的边缘保留滤波方法和装置利用待滤波像素周围的边缘信息来快速获取用于对待滤波像素执行滤波处理的像素集合，从而实现了边缘保留的滤波效果。

Description

边缘保留滤波方法和装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，更具体地涉及一种边缘保留滤波方法和装置。

背景技术

图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输、和记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节，当输入的对象不如预想的图像质量时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为会引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。对于数字图像信号，噪声表现为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，在图像上造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响了图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。

要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：1)有效地去除图像中的噪声；2)很好地保护图像的形状、大小、及几何和拓扑结构特征。

边缘保留滤波技术在数字图像处理中有着广泛的应用。这种技术能在对图像进行滤波的同时有效地保留边缘信息。传统的边缘保留滤波器包括双边滤波器、加权最小二乘(WLS)滤波器等。这些滤波器的运算复杂度较高，很难达到实时处理的要求。

发明内容

鉴于以上所述的问题，本发明提供了一种新颖的边缘保留滤波方法和装置。

根据本发明实施例的边缘保留滤波方法，包括：获取待滤波像素P(x，y)的一个上边界像素P(x，y-n)、一个下边界像素P(x，y+m)、m+n个左边界像素P(x-p，y’)、和m+n个右边界像素P(x+q，y’)，其中，x、y、m、n、p和q均为正整数，y’依次取大于y-n且小于y+m的整数；利用待滤波像素、及其上边界像素、下边界像素、左边界像素、和右边界像素的像素值，获取待滤波像素经过滤波处理后的像素值。

根据本发明实施例的边缘保留滤波装置，包括：边界获取单元，用于获取待滤波像素P(x，y)的一个上边界像素P(x，y-n)、一个下边界像素P(x，y+m)、m+n个左边界像素P(x-p，y’)、和m+n个右边界像素P(x+q，y’)，其中，x、y、m、n、p和q均为正整数，y’依次取大于y-n且小于y+m的整数；像素滤波单元，用于利用待滤波像素、及其上边界像素、下边界像素、左边界像素、和右边界像素的像素值，获取待滤波像素经过滤波处理后的像素值。

根据本发明实施例的边缘保留滤波方法和装置利用待滤波像素周围的边缘信息来快速获取用于对待滤波像素执行滤波处理的像素集合，从而实现了边缘保留的滤波效果。

附图说明

从下面结合附图对本发明的具体实施方式的描述中可以更好地理解本发明，其中：

图1示出了根据本发明实施例的边缘保留滤波装置的框图；

图2示出了根据本发明实施例的边缘保留滤波方法的流程图；以及

图3示出了用于对待滤波像素进行边缘保留滤波处理的示例性的边缘信息。

具体实施方式

下面将详细描述本发明各个方面的特征和示例性实施例。下面的描述涵盖了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更清楚的理解。本发明绝不限于下面所提出的任何具体配置和算法，而是在不脱离本发明的精神的前提下覆盖了相关元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。

本发明提出了一种快速的边缘保留滤波方法和装置。根据本发明实施例的边缘保留滤波方法和装置利用待滤波像素周围的边缘信息来快速获得用于滤波的像素集合，从而实现边缘保留的滤波效果。

图1示出了根据本发明实施例的边缘保留滤波装置的框图。图2示出了根据本发明实施例的边缘保留滤波方法的流程图。下面结合图1和图2，详细描述根据本发明实施例的边缘保留滤波方法和装置。

如图1所示，根据本发明实施例的边缘保留滤波装置包括边界获取单元102和像素滤波单元104。其中：边界获取单元102用于获取待滤波像素P(x，y)的一个上边界像素P(x，y-n)、一个下边界像素P(x，y+m)、m+n个左边界像素P(x-p，y’)、和m+n个右边界像素P(x+q，y’)(即，执行步骤S202)。像素滤波单元104用于利用待滤波像素、及其上边界像素、下边界像素、左边界像素、和右边界像素的像素值，获取待滤波像素经过滤波处理后的像素值(即，执行步骤S204)。这里需要说明的是，x、y、m、n、p和q均为正整数，y’依次取大于y-n且小于y+m的整数。

下面详细描述边界获取单元102和像素滤波单元104的具体处理。

1.边界获取单元102从待滤波像素P(x，y)出发，获取其边缘信息(即，获取其边界像素)。

获取边界像素包括获取垂直方向的边界像素和获取水平方向的边界像素两个过程。这里，假设待滤波像素P(x，y)的三个颜色通道的强度值为r(x，y)，g(x，y)，b(x，y)。

首先，获取待滤波像素P(x，y)的垂直方向的上边界像素。具体地，依次针对像素P(x，y-1)，P(x，y-2)……，(x，y-n)等进行判断。如果P(x，y-n)满足以下条件，则判定P(x，y-n)为待滤波像素P(x，y)的上边界像素：

$\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\right|r(x,y-i)-r(x,y-i+1)|+|g(x,y-i)-g(x,y-i+1)|+|b(x,y-i)-b(x,y-i+1)\left|\right)\≥\mathrm{thresh}$

并且

$\underset{i=1}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\right|r(x,y-i)-r(x,y-i+1)|+|g(x,y-i)-g(x,y-i+1)|+|b(x,y-i)-b(x,y-i+1)\left|\right)<\mathrm{thresh}$

然后，获取待滤波像素P(x，y)的垂直方向的下边界像素。具体地，依次针对像素P(x，y+1)，P(x，y+2)……，P(x，y+m)进行判断。如果P(x，y+m)满足以下条件，则判定P(x，y+m)为待滤波像素P(x，y)的下边界像素：

$\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\right|r(x,y+i)-r(x,y+i-1)|+|g(x,y+i)-g(x,y+i-1)|+|b(x,y+i)-b(x,y+i-1)\left|\right)\&GreaterEqual;\mathrm{thresh}$

并且

$\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\right|r(x,y+i)-r(x,y+i-1)|+|g(x,y+i)-g(x,y+i-1)|+|b(x,y+i)-b(x,y+i-1)\left|\right)<\mathrm{thresh}$

接看，对于待滤波像素P(x，y)的上、下边界像素之同的每个像系P(x，y’)(y-n＜y’＜y+m)，获取像素P(x，y’)的水平方向的左边界像素(即，待滤波像素P(x，y)的一个左边界像素)。具体地，依次针对像素P(x-1，y’)，P(x-2，y’)……，P(x-p，y’)进行判断。如果P(x-p，y’)满足以下条件，则判定P(x-p，y’)为像素P(x，y’)的左边界像素：

$\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\right|r(x-p,y^{\&prime;})-r(x-p+1,y^{\&prime;})|+|g(x-i,y^{\&prime;})-g(x-i+1,y^{\&prime;})|+|b(x-i,y^{\&prime;})-b(x-i+1,y^{\&prime;})\left|\right)\&GreaterEqual;\mathrm{thresh}$

并且

$\underset{i=1}{\overset{p-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\right|r(x-p,y^{\&prime;})-r(x-p+1,y^{\&prime;})|+|g(x-i,y^{\&prime;})-g(x-i+1,y^{\&prime;})|+|b(x-i,y^{\&prime;})-b(x-i+1,y^{\&prime;})\left|\right)<\mathrm{thresh}$

接下来，对于待滤波像素P(x，y)的上、下边界像素之间的每个像素P(x，y’)(y-n＜y’＜y+m)，寻找像素P(x，y’)的水平方向的右边界像素(即，待滤波像素P(x，y)的一个右边界像素)。具体地，依次针对像素P(x+1，y’)，P(x+2，y’)……，P(x+q，y’)进行判断。如果P(x+q，y’)满足以下条件，则判定P(x+q，y’)为像素P(x，y’)的水平方向的右边缘：

$\underset{i=1}{\overset{q}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\right|r(x+q,y^{\&prime;})-r(x+q-1,y^{\&prime;})|+|g(x+q,y^{\&prime;})-g(x+q-1,y^{\&prime;})|+|b(x+q,y^{\&prime;})-b(x+q-1,y^{\&prime;})\left|\right)\&GreaterEqual;\mathrm{thresh}$

并且

$\underset{i=1}{\overset{q-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left(\right|r(x+q,y^{\&prime;})-r(x+q-1,y^{\&prime;})|+|g(x+q,y^{\&prime;})-g(x+q-1,y^{\&prime;})|+|b(x+q,y^{\&prime;})-b(x+q-1,y^{\&prime;})\left|\right)<\mathrm{thresh}$

需要注意的是，以上的用于获取待滤波像素的上边界像素、下边界像素、左边界像素、和右边界像素的阈值(thresh)为同一个常数。

图3示出了用于对待滤波像素进行边缘保留滤波处理的示例性的边缘信息。从图3中可以看出，用于对待滤波像素进行边缘保留滤波处理的像素集合包括待滤波像素及其左边界像素、右边界像素、上边界像素和下边界像素。

2.像素滤波单元104对利用像素集合中的像素来实现待滤波像素的边缘保留滤波处理。

具体地，利用上述像素集合中的所有像素的像素值(例如，R、G、或B通道的强度值等)，通过加权平均计算得出待滤波像素经过滤波处理后的像素值。假设以上得出的像素集合中的像素个数为n，则待滤波像素经过滤波处理后的像素值如下：

$p=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{k}_i{p}_i$

$\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{k}_i=1$

综上所述，根据本发明实施例的边缘保留滤波方法和装置利用待滤波像素周围的边缘信息来快速获取用于对待滤波像素执行滤波处理的像素集合，从而实现了边缘保留的滤波效果。

以上已经参考本发明的具体实施例来描述了本发明，但是本领域技术人员均了解，可以对这些具体实施例进行各种修改、组合和变更，而不会脱离由所附权利要求或其等同物限定的本发明的精神和范围。

根据需要可以用硬件或软件来执行步骤。注意，在不脱离本发明范围的前提下，可向本说明书中给出的流程图添加步骤、从中去除步骤或修改其中的步骤。一般来说，流程图只是用来指示用于实现功能的基本操作的一种可能的序列。

本发明的实施例可利用编程的通用数字计算机、利用专用集成电路、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、光的、化学的、生物的、量子的或纳米工程的系统、组件和机构来实现。一般来说，本发明的功能可由本领域已知的任何手段来实现。可以使用分布式或联网系统、组件和电路。数据的通信或传送可以是有线的、无线的或者通过任何其他手段。

还将意识到，根据特定应用的需要，附图中示出的要素中的一个或多个可以按更分离或更集成的方式来实现，或者甚至在某些情况下被去除或被停用。实现可存储在机器可读介质中的程序或代码以允许计算机执行上述任何方法，也在本发明的精神和范围之内。

此外，附图中的任何信号箭头应当被认为仅是示例性的，而不是限制性的，除非另有具体指示。当术语被预见为使分离或组合的能力不清楚时，组件或者步骤的组合也将被认为是已经记载了。

Claims (12)

1.一种边缘保留滤波方法，包括：

获取待滤波像素P(x，y)的一个上边界像素P(x，y-n)、一个下边界像素P(x，y+m)、m+n个左边界像素P(x-p，y’)、和m+n个右边界像素P(x+q，y’)，其中，x、y、m、n、p和q均为正整数，y’依次取大于y-n且小于y+m的整数；

利用所述待滤波像素、所述上边界像素、所述下边界像素、所述左边界像素、以及所述右边界像素的像素值，获取所述待滤波像素经过滤波处理后的像素值。

2.根据权利要求1所述的边缘保留滤波方法，其特征在于，获取所述待滤波像素经过滤波处理后的像素值的处理包括：

计算所述待滤波像素、所述上边界像素、所述下边界像素、所述左边界像素、以及所述右边界像素的像素值的加权平均值，作为所述待滤波像素经过滤波处理后的像素值。

3.根据权利要求1所述的边缘保留滤波方法，其特征在于，获取所述上边界像素P(x，y-n)的处理包括：

计算位于所述待滤波像素P(x，y)上方的像素P(x，y-1)、P(x，y-2)、...、P(x，y-n+1)、P(x，y-n)的三个颜色通道的梯度绝对值之和；

如果所述像素P(x，y-1)、P(x，y-2)、...、P(x，y-n+1)、P(x，y-n)的三个颜色通道的梯度绝对值之和不小于预定阈值，同时所述像素P(x，y-1)、P(x，y-2)、...、P(x，y-n+1)的三个颜色通道的梯度绝对值之和小于所述预定阈值，则判定所述像素P(x，y-n)为所述待滤波像素P(x，y)的上边界像素。

4.根据权利要求1所述的边缘保留滤波方法，其特征在于，获取所述下边界像素P(x，y+m)的处理包括：

计算位于所述待滤波像素P(x，y)下方的像素P(x，y+1)、P(x，y+2)、...、P(x，y+m-1)、P(x，y+m)的三个颜色通道的梯度绝对值之和；

如果所述像素P(x，y+1)、P(x，y+2)、...、P(x，y+m-1)、P(x，y+m)的三个颜色通道的梯度绝对值之和不小于所述预定阈值，同时所述像素P(x，y+1)、P(x，y+2)、...、P(x，y+m-1)的三个颜色通道的梯度绝对值之和小于所述预定阈值，则判定所述像素P(x，y+m)为所述待滤波像素P(x，y)的下边界像素。

5.根据权利要求1所述的边缘保留滤波方法，其特征在于，获取所述待滤波像素P(x，y)的左边界像素P(x-p，y’)的处理包括：

计算位于所述像素P(x，y’)左方的像素P(x-1，y’)、P(x-2，y’)、...、P(x-p+1，y’)、P(x-p，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和；

如果所述像素P(x-1，y’)、P(x-2，y’)、...、P(x-p+1，y’)、P(x-p，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和不小于所述预定阈值，同时所述像素P(x-1，y’)、P(x-2，y’)、...、P(x-p+1，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和小于所述预定阈值，则判定所述像素P(x-p，y’)为所述待滤波像素P(x，y)的左边界像素。

6.根据权利要求1所述的边缘保留滤波方法，其特征在于，获取所述待滤波像素P(x，y)的右边缘像素P(x+q，y’)的处理包括：

计算位于所述像素P(x，y’)右方的像素P(x+1，y’)、P(x+2，y’)、...、P(x+q-1，y’)、P(x+q，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和；

如果所述像素P(x+1，y’)、P(x+2，y’)、...、P(x+q-1，y’)、P(x+q，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和不小于所述预定阈值，同时所述像素P(x+1，y’)、P(x+2，y’)、...、P(x+q-1，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和小于所述预定阈值，则判定所述像素P(x+q，y’)为所述待滤波像素P(x，y)的右边界像素。

7.一种边缘保留滤波装置，包括：

边界获取单元，用于获取待滤波像素P(x，y)的一个上边界像素P(x，y-n)、一个下边界像素P(x，y+m)、m+n个左边界像素P(x-p，y’)、和m+n个右边界像素P(x+q，y’)，其中，x、y、m、n、p和q均为正整数，y’依次取大于y-n且小于y+m的整数；

像素滤波单元，用于利用所述待滤波像素、所述上边界像素、所述下边界像素、所述左边界像素、以及所述右边界像素的像素值，获取所述待滤波像素经过滤波处理后的像素值。

8.根据权利要求7所述的边缘保留滤波装置，其特征在于，所述像素滤波单元计算所述待滤波像素、所述上边界像素、所述下边界像素、所述左边界像素、以及所述右边界像素的像素值的加权平均值，作为所述待滤波像素经过滤波处理后的像素值。

9.根据权利要求7所述的边缘保留滤波装置，其特征在于，所述边界获取单元通过以下处理来获取所述上边界像素P(x，y-n)：

计算位于所述待滤波像素P(x，y)上方的像素P(x，y-1)、P(x，y-2)、...、P(x，y-n+1)、P(x，y-n)的三个颜色通道的梯度绝对值之和；

如果所述像素P(x，y-1)、P(x，y-2)、...、P(x，y-n+1)、P(x，y-n)的三个颜色通道的梯度绝对值之和不小于预定阈值，同时所述像素P(x，y-1)、P(x，y-2)、...、P(x，y-n+1)的三个颜色通道的梯度绝对值之和小于所述预定阈值，则判定所述像素P(x，y-n)为所述待滤波像素P(x，y)的上边界像素。

10.根据权利要求7所述的边缘保留滤波装置，其特征在于，所述边界获取单元通过以下处理来获取所述下边界像素P(x，y+m)：

计算位于所述待滤波像素P(x，y)下方的像素P(x，y+1)、P(x，y+2)、...、P(x，y+m-1)、P(x，y+m)的三个颜色通道的梯度绝对值之和；

如果所述像素P(x，y+1)、P(x，y+2)、...、P(x，y+m-1)、P(x，y+m)的三个颜色通道的梯度绝对值之和不小于所述预定阈值，同时所述像素P(x，y+1)、P(x，y+2)、...、P(x，y+m-1)的三个颜色通道的梯度绝对值之和小于所述预定阈值，则判定所述像素P(x，y+m)为所述待滤波像素P(x，y)的下边界像素。

11.根据权利要求7所述的边缘保留滤波装置，其特征在于，所述边界获取单元通过以下处理来获取所述待滤波像素P(x，y)的左边界像素P(x-p，y’)：

计算位于所述像素P(x，y’)左方的像素P(x-1，y’)、P(x-2，y’)、...、P(x-p+1，y’)、P(x-p，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和；

如果所述像素P(x-1，y’)、P(x-2，y’)、...、P(x-p+1，y’)、P(x-p，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和不小于所述预定阈值，同时所述像素P(x-1，y’)、P(x-2，y’)、...、P(x-p+1，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和小于所述预定阈值，则判定所述像素P(x-p，y’)为所述待滤波像素P(x，y)的左边界像素。

12.根据权利要求7所述的边缘保留滤波装置，其特征在于，所述边界获取单元通过以下处理来获取所述待滤波像素P(x，y)的右边缘像素P(x+q，y’)：

计算位于所述像素P(x，y’)右方的像素P(x+1，y’)、P(x+2，y’)、...、P(x+q-1，y’)、P(x+q，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和；

如果所述像素P(x+1，y’)、P(x+2，y’)、...、P(x+q-1，y’)、P(x+q，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和不小于所述预定阈值，同时所述像素P(x+1，y’)、P(x+2，y’)、...、P(x+q-1，y’)的三个颜色通道的梯度绝对值之和小于所述预定阈值，则判定所述像素P(x+q，y’)为所述待滤波像素P(x，y)的右边界像素。

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