CN105894464A - 一种中值滤波图像处理方法和装置 - Google Patents
一种中值滤波图像处理方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105894464A CN105894464A CN201610185877.1A CN201610185877A CN105894464A CN 105894464 A CN105894464 A CN 105894464A CN 201610185877 A CN201610185877 A CN 201610185877A CN 105894464 A CN105894464 A CN 105894464A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pixel point
- central pixel
- difference
- predetermined threshold
- threshold value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 14
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 71
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 49
- 230000036528 appetite Effects 0.000 claims description 6
- 235000019789 appetite Nutrition 0.000 claims description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 6
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 239000006002 Pepper Substances 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20024—Filtering details
- G06T2207/20032—Median filtering
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开一种中值滤波图像处理方法和装置，所述方法包括如下步骤：首先输入NXN像素矩阵；而后计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值；而后依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；而后判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则对中心像素点进行滤波处理，否则不进行滤波处理。通过中值滤波处理，可以很好地去除了带噪图像中的离散的椒盐噪声点，保持了图像的高频边缘，有利于后续模块的处理。同时采用梯度判断的检测算法，可以有效避免非噪声点的误删除。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种中值滤波图像处理方法和装置。
背景技术
大量的实验研究发现，由摄像机拍摄得到的图像受离散的脉冲、椒盐噪声和零均值的高斯噪声的影响较严重。噪声给图像处理带来很多困难，对图像分割、特征提取、图像识别等具有直接影响。因此，实时采集的图像需进行滤波处理。消除图像中的噪声成份的操作叫做图像的平滑化或滤波操作。滤波的目的有两个：一是抽出对象的特征作为图像识别的特征模式；二是为适应计算机处理的要求，消除图像数字化时所混入的噪声。
然而现有的滤波算法不仅复杂度高、效率低下、不利于硬件实现，在滤除椒盐噪声的同时，由于判断条件的鲁棒性等原因，在图像的高频边缘往往会出现判断错误，引入新的噪声点的情况，不仅损坏了图像轮廓及边缘，也影响了图像的清晰度和视觉效果。
发明内容
为此，需要提供一种中值滤波图像处理的技术方案，用以解决现有的滤波算法在去除图像噪声时算法复杂度高、效率低、易判断出错，导致图像不清晰、视觉效果差等问题。
为实现上述目的，发明人提供了一种中值滤波图像处理方法，所述方法包括如下步骤：
输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数；
计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值；
依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；
判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则对中心像素点进行滤波处理，否则不进行滤波处理；所述滤波处理包括：从与中心像素点最接近的四个方向上的8个像素点中，选取与中心像素点的的差值的绝对值之和最小的一个方向上的2个像素点，并计算这两个像素点的像素平均值，用像素平均值替换中心像素点。
进一步地，所述方法还包括：
记录像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的正负号；
判断正负号相同的像素点个数是否大于第三预设阈值，若是则对中心像素点进行滤波处理，否则不进行滤波处理。
进一步地，当N大于等于5时，所述“依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值”包括：
第一判断：判断以中心像素点为中心的3X3像素矩阵范围内，除中心像素点之外的8个像素点与中心像素点的差值的绝对值是否都大于第一预设阈值；
第二判断：判断以中心像素点为中心的5X5像素矩阵范围内，除中心像素点之外的24个像素点中，与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于等于23个。
进一步地，所述方法还包括：
当第一判断或第二判断任一项满足时，对中心像素点进行滤波处理；当第一判断与第二判断均不满足时，不对中心像素点进行滤波处理。
进一步地，所述第一预设阈值的范围为0～15。
发明人还提供了一种中值滤波图像处理装置，所述装置包括输入单元、计算单元、判断单元、记录单元和处理单元；
所述输入单元用于输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数；
所述计算单元用于计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值；
所述判断单元用于依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，所述记录单元用于记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；
所述判断单元用于判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则处理单元对中心像素点进行滤波处理，否则处理单元不进行滤波处理；所述滤波处理包括：从与中心像素点最接近的四个方向上的8个像素点中，选取与中心像素点的的差值的绝对值之和最小的一个方向上的2个像素点，并计算这两个像素点的像素平均值，用像素平均值替换中心像素点。
进一步地，所述记录单元还用于记录像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的正负号；所述判断单元还用于判断正负号相同的像素点个数是否大于第三预设阈值，若是则处理单元对中心像素点进行滤波处理，否则处理单元不进行滤波处理。
进一步地，当N大于等于5时，所述“判断单元用于依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，所述记录单元用于记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；判断单元用于判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值”包括：
判断单元用于执行第一判断，所述第一判断包括：判断以中心像素点为中心的3X3像素矩阵范围内，除中心像素点之外的8个像素点与中心像素点的差值的绝对值是否都大于第一预设阈值；
判断单元用于执行第二判断，所述第二判断包括：判断以中心像素点为中心的5X5像素矩阵范围内，除中心像素点之外的24个像素点中，与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于等于23个。
进一步地，当判断单元判定第一判断或第二判断任一项满足时，处理单元对中心像素点进行滤波处理；当判断单元判定第一判断与第二判断均不满足时，处理单元不对中心像素点进行滤波处理。
进一步地，所述第一预设阈值的范围为0～15。
区别于现有技术，上述技术方案所述的中值滤波图像处理方法和装置，所述方法包括如下步骤：首先输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数；而后计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值；而后依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；而后判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则对中心像素点进行滤波处理，否则不进行滤波处理；所述滤波处理包括：从与中心像素点最接近的四个方向上的8个像素点中，选取与中心像素点的的差值的绝对值之和最小的一个方向上的2个像素点，并计算这两个像素点的像素平均值，用像素平均值替换中心像素点。通过中值滤波处理，可以很好地去除了带噪图像中的离散的椒盐噪声点，保持了图像的高频边缘，避免了图像的模糊，有利于后续模块的处理。同时采用梯度判断的检测算法，可以有效避免非噪声点的误删除。
附图说明
图1为本发明一实施例涉及的5X5像素矩阵的示意图；
图2为本发明一实施例涉及的以中心像素点为中心的3X3像素矩阵的示意图；
图3为本发明一实施例涉及的中值滤波图像处理方法的流程图；
图4为本发明一实施例涉及的中值滤波图像处理装置的示意图；
附图标记说明：
101、输入单元；
102、计算单元；
103、记录单元；
104、判断单元；
105、处理单元。
具体实施方式
为详细说明技术方案的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合具体实施例并配合附图详予说明。
请参阅图3，为本发明一实施例涉及的中值滤波图像处理方法的流程图。所述方法可以用于很好地去除了带噪图像中的离散的椒盐噪声点，同时保持图像的高频边缘，所述方法具体包括如下步骤：
首先进入步骤S301输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数。如图1所示，为一个5x5像素矩阵，该矩阵包含5行5列共计25个像素点。第一个像素点对应的坐标为(1，1)(第一行第一列)，第二个像素点对应的坐标为(1，2)，最后一个像素点对应的坐标为(5，5)。由于本发明的方法是像素计算需要围绕中心像素点及其周边而进行，因而所输入的N必定为大于3的正奇数。例如对于5x5像素矩阵，其对应的中心像素点的坐标为(3，3)。
而后可以进入步骤S302计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值。通常椒盐噪声点的像素值与图像上其他像素点的像素值存在较大差异，为了确认中心像素点是否是椒盐噪声点，因而需要计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值。
而后进入步骤S303依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数。第一预设阈值的大小可以根据捕捉该图像的摄像头传感器的噪声强度而进行调整，优选的，所述第一预设阈值的范围为0～15。
而后可以进入步骤S304判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则进入步骤S305对中心像素点进行滤波处理，否则进入步骤S306对中心像素点不进行滤波处理。为了增强噪声点的识别精度，在本实施方式中，所述方法还包括：记录像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的正负号，判断正负号相同的像素点个数是否大于第三预设阈值。当与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，且这些差值的正负号相同的像素点个数是否大于第三预设阈值时，判定该中心像素点为噪声点，对中心像素点进行滤波处理，否则判定该中心像素点不是噪声点，保持中心像素点的原有像素值不变，不对中心像素点不进行滤波处理。
在本实施方式中，所述滤波处理包括：从与中心像素点最接近的四个方向上的8个像素点中，选取与中心像素点的的差值的绝对值之和最小的一个方向上的2个像素点，并计算这两个像素点的像素平均值，用像素平均值替换中心像素点。如图2所示，为以中心像素点为中心的3X3像素矩阵的示意图。其中，像素点e为中心像素点，与像素点最接近的四个方向上的8个像素点分布为像素点a、b、c、d、f、g、h、i，相互对称的像素点算同一个方向上的，如像素点a与像素点i为同一方向上的像素点。假设像素点b与像素点e的差值的绝对值，以及像素点h与像素点e的差值的绝对值，两者绝对值之和相较其他方向上的差值的绝对值之和来的小，将计算像素点b与像素点h的像素平均值，并用像素平均值替换中心像素点，从而实现对图像上噪声点(中心像素点)的滤波处理。
在本实施方式中，当N大于等于5时，所述“依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值”包括：
第一判断：判断以中心像素点为中心的3X3像素矩阵范围内，除中心像素点之外的8个像素点与中心像素点的差值的绝对值是否都大于第一预设阈值；所述第一预设阈值的范围为0～15；
第二判断：判断以中心像素点为中心的5X5像素矩阵范围内，除中心像素点之外的24个像素点中，与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于等于23个；
而后将第一判断与第二判断的判断结果进行相或运算，若运算结果为真(即第一判断或第二判断任一项满足)时，则判定中心像素点为噪声点，并对中心像素点进行滤波处理；若运算结果为假(即第一判断与第二判断均不满足)时，则判定中心像素点不是噪声点，保持中心像素点的原有像素值不变，不对中心像素点进行滤波处理。通过梯度分布判断的方式，可以进一步提高噪声点的检测精度，有效避免图像上非噪声点的误删除。
在其他实施例中，当N大于等于7时，所述方法还包括第三判断：判断以中心像素点为中心的7X7像素矩阵范围内，除中心像素点之外的48个像素点中，与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于等于45个。简言之，分布判断的次数可以根据输入的像素矩阵大小而定，通过依次将图像上的各个像素点设置为中心像素点，输入NxN的像素矩阵，进而通过上述方法进行计算，即可逐一扫描出图像上的噪声点，并对这些噪声点进行滤波处理，保证图像的整体平滑度，而又不会误删除图像上的非噪声点，保证了图像的清晰度。
如图4所示，为本发明涉及的中值滤波图像处理装置的示意图。所述装置包括输入单元101、计算单元102、判断单元103、记录单元104和处理单元105；
所述输入单元101用于输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数；
所述计算单元102用于计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值；
所述判断单元103用于依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，所述记录单元104用于记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；
所述判断单元103用于判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则处理单元105对中心像素点进行滤波处理，否则处理单元105不进行滤波处理；所述滤波处理包括：从与中心像素点最接近的四个方向上的8个像素点中，选取与中心像素点的的差值的绝对值之和最小的一个方向上的2个像素点，并计算这两个像素点的像素平均值，用像素平均值替换中心像素点。
在使用中值滤波图像处理装置去除图像上的噪声点时，首先输入单元101输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数。如图1所示，为一个5x5像素矩阵，该矩阵包含5行5列共计25个像素点。第一个像素点对应的坐标为(1，1)(第一行第一列)，第二个像素点对应的坐标为(1，2)，最后一个像素点对应的坐标为(5，5)。由于本发明的方法是像素计算需要围绕中心像素点及其周边而进行，因而所输入的N必定为大于3的正奇数。例如对于5x5像素矩阵，其对应的中心像素点的坐标为(3，3)。
而后计算单元102计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值。通常椒盐噪声点的像素值与图像上其他像素点的像素值存在较大差异，为了确认中心像素点是否是椒盐噪声点，因而需要计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值。
而后判断单元103依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，记录单元104记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数。第一预设阈值的大小可以根据捕捉该图像的摄像头传感器的噪声强度而进行调整，优选的，所述第一预设阈值的范围为0～15。
而后判断单元103判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则处理单元105对中心像素点进行滤波处理，否则处理单元105不对中心像素点不进行滤波处理。为了增强噪声点的识别精度，在本实施方式中，所述方法还包括：记录像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的正负号，判断正负号相同的像素点个数是否大于第三预设阈值。当与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，且这些差值的正负号相同的像素点个数是否大于第三预设阈值时，判定该中心像素点为噪声点，对中心像素点进行滤波处理，否则判定该中心像素点不是噪声点，保持中心像素点的原有像素值不变，不对中心像素点不进行滤波处理。
当N大于等于5时，所述“判断单元用于依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，所述记录单元用于记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；判断单元用于判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值”包括：
判断单元用于执行第一判断，所述第一判断包括：判断以中心像素点为中心的3X3像素矩阵范围内，除中心像素点之外的8个像素点与中心像素点的差值的绝对值是否都大于第一预设阈值；
判断单元用于执行第二判断，所述第二判断包括：判断以中心像素点为中心的5X5像素矩阵范围内，除中心像素点之外的24个像素点中，与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于等于23个。
在其他实施例中，当N大于等于7时，所述判断单元还用于执行第三判断，所述第三判断包括：判断以中心像素点为中心的7X7像素矩阵范围内，除中心像素点之外的48个像素点中，与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于等于45个。简言之，判断单元进行判断的次数可以根据输入的像素矩阵大小而定，通过依次将图像上的各个像素点设置为中心像素点，输入NxN的像素矩阵，进而通过上述计算处理，即可逐一扫描出图像上的噪声点，并对这些噪声点进行滤波处理，保证图像的整体平滑度，而又不会误删除图像上的非噪声点，保证了图像的清晰度。
上述技术方案所述的中值滤波图像处理方法和装置，所述方法包括如下步骤：首先输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数；而后计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值；而后依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；而后判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则对中心像素点进行滤波处理，否则不进行滤波处理；所述滤波处理包括：从与中心像素点最接近的四个方向上的8个像素点中，选取与中心像素点的的差值的绝对值之和最小的一个方向上的2个像素点，并计算这两个像素点的像素平均值，用像素平均值替换中心像素点。通过中值滤波处理，可以很好地去除了带噪图像中的离散的椒盐噪声点，保持了图像的高频边缘，避免了图像的模糊，有利于后续模块的处理。同时采用梯度判断的检测算法，可以有效避免非噪声点的误删除。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”或“包含……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的要素。此外，在本文中，“大于”、“小于”、“超过”等理解为不包括本数；“以上”、“以下”、“以内”等理解为包括本数。
本领域内的技术人员应明白，上述各实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。这些实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。上述各实施例涉及的方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于计算机设备可读取的存储介质中，用于执行上述各实施例方法所述的全部或部分步骤。所述计算机设备，包括但不限于：个人计算机、服务器、通用计算机、专用计算机、网络设备、嵌入式设备、可编程设备、智能移动终端、智能家居设备、穿戴式智能设备、车载智能设备等；所述的存储介质，包括但不限于：RAM、ROM、磁碟、磁带、光盘、闪存、U盘、移动硬盘、存储卡、记忆棒、网络服务器存储、网络云存储等。
上述各实施例是参照根据实施例所述的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到计算机设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机设备以特定方式工作的计算机设备可读存储器中，使得存储在该计算机设备可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机设备上，使得在计算机设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已经对上述各实施例进行了描述，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改，所以以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围之内。
Claims (10)
1.一种中值滤波图像处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数；
计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值；
依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；
判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则对中心像素点进行滤波处理，否则不进行滤波处理；所述滤波处理包括：从与中心像素点最接近的四个方向上的8个像素点中，选取与中心像素点的的差值的绝对值之和最小的一个方向上的2个像素点，并计算这两个像素点的像素平均值，用像素平均值替换中心像素点。
2.根据权利要求1所述的中值滤波图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
记录像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的正负号；
判断正负号相同的像素点个数是否大于第三预设阈值，若是则对中心像素点进行滤波处理，否则不进行滤波处理。
3.根据权利要求1或2所述的中值滤波图像处理方法，其特征在于，当N大于等于5时，所述“依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，并记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值”包括：
第一判断：判断以中心像素点为中心的3X3像素矩阵范围内，除中心像素点之外的8个像素点与中心像素点的差值的绝对值是否都大于第一预设阈值；
第二判断：判断以中心像素点为中心的5X5像素矩阵范围内，除中心像素点之外的24个像素点中，与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于等于23个。
4.根据权利要求3所述的中值滤波图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
当第一判断或第二判断任一项满足时，对中心像素点进行滤波处理；当第一判断与第二判断均不满足时，不对中心像素点进行滤波处理。
5.根据权利要求1所述的中值滤波图像处理方法，其特征在于，所述第一预设阈值的范围为0～15。
6.一种中值滤波图像处理装置，其特征在于，所述装置包括输入单元、计算单元、判断单元、记录单元和处理单元；
所述输入单元用于输入NXN像素矩阵，所述N为大于等于3的正整数且为奇数；
所述计算单元用于计算像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的绝对值；
所述判断单元用于依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，所述记录单元用于记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；
所述判断单元用于判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值，若是则处理单元对中心像素点进行滤波处理，否则处理单元不进行滤波处理；所述滤波处理包括：从与中心像素点最接近的四个方向上的8个像素点中，选取与中心像素点的的差值的绝对值之和最小的一个方向上的2个像素点，并计算这两个像素点的像素平均值，用像素平均值替换中心像素点。
7.根据权利要求6所述的中值滤波图像处理装置，其特征在于，所述记录单元还用于记录像素矩阵的中心像素点与其余所有像素点的差值的正负号；所述判断单元还用于判断正负号相同的像素点个数是否大于第三预设阈值，若是则处理单元对中心像素点进行滤波处理，否则处理单元不进行滤波处理。
8.根据权利要求6或7所述的中值滤波图像处理装置，其特征在于，当N大于等于5时，所述“判断单元用于依次判断像素矩阵的中心像素点与其余像素点的差值的绝对值是否大于第一预设阈值，所述记录单元用于记录与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数；判断单元用于判断与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于第二预设阈值”包括：
判断单元用于执行第一判断，所述第一判断包括：判断以中心像素点为中心的3X3像素矩阵范围内，除中心像素点之外的8个像素点与中心像素点的差值的绝对值是否都大于第一预设阈值；
判断单元用于执行第二判断，所述第二判断包括：判断以中心像素点为中心的5X5像素矩阵范围内，除中心像素点之外的24个像素点中，与中心像素点的差值的绝对值大于第一预设阈值的像素点个数是否大于等于23个。
9.根据权利要求8所述的中值滤波图像处理装置，其特征在于，当判断单元判定第一判断或第二判断任一项满足时，处理单元对中心像素点进行滤波处理；当判断单元判定第一判断与第二判断均不满足时，处理单元不对中心像素点进行滤波处理。
10.根据权利要求6所述的中值滤波图像处理装置，其特征在于，所述第一预设阈值的范围为0～15。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610185877.1A CN105894464B (zh) | 2016-03-28 | 2016-03-28 | 一种中值滤波图像处理方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610185877.1A CN105894464B (zh) | 2016-03-28 | 2016-03-28 | 一种中值滤波图像处理方法和装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105894464A true CN105894464A (zh) | 2016-08-24 |
| CN105894464B CN105894464B (zh) | 2018-08-31 |
Family
ID=57013846
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610185877.1A Active CN105894464B (zh) | 2016-03-28 | 2016-03-28 | 一种中值滤波图像处理方法和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105894464B (zh) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106372594A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-01 | 孟玲 | 一种基于增强现实的移动平台三维生物细胞展示系统 |
| CN106372596A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-01 | 孟玲 | 一种生物信息采集装置 |
| CN106446783A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-22 | 孟玲 | 一种利用云计算环境来共享生物相关数据的系统 |
| CN106446787A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-22 | 孟玲 | 一种基于云计算的生物识别系统 |
| CN106600521A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-04-26 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法及终端设备 |
| CN107895503A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-04-10 | 钟永松 | 一种无人值守的停车场监控系统 |
| CN108573478A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-09-25 | 北京华捷艾米科技有限公司 | 中值滤波方法及装置 |
| CN108694707A (zh) * | 2018-08-17 | 2018-10-23 | 京东方科技集团股份有限公司 | 图像去噪方法、装置及设备 |
| CN109146816A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种图像滤波方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN110706171A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-17 | 中国电子科技集团公司第十一研究所 | 图像降噪方法及装置 |
| CN111340777A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-26 | 深圳市景阳科技股份有限公司 | 图像噪声点的判断方法及装置 |
| WO2022100048A1 (zh) * | 2020-11-11 | 2022-05-19 | 海宁奕斯伟集成电路设计有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备以及可读存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102098501A (zh) * | 2009-12-09 | 2011-06-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种视频图像去块效应的方法和装置 |
| CN102118547A (zh) * | 2011-03-29 | 2011-07-06 | 四川长虹电器股份有限公司 | 图像加权滤波的方法 |
| US20140218520A1 (en) * | 2009-06-03 | 2014-08-07 | Flir Systems, Inc. | Smart surveillance camera systems and methods |
| CN105096263A (zh) * | 2014-05-22 | 2015-11-25 | 安凯(广州)微电子技术有限公司 | 图像滤波方法和装置 |
-
2016
- 2016-03-28 CN CN201610185877.1A patent/CN105894464B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140218520A1 (en) * | 2009-06-03 | 2014-08-07 | Flir Systems, Inc. | Smart surveillance camera systems and methods |
| CN102098501A (zh) * | 2009-12-09 | 2011-06-15 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种视频图像去块效应的方法和装置 |
| CN102118547A (zh) * | 2011-03-29 | 2011-07-06 | 四川长虹电器股份有限公司 | 图像加权滤波的方法 |
| CN105096263A (zh) * | 2014-05-22 | 2015-11-25 | 安凯(广州)微电子技术有限公司 | 图像滤波方法和装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| CHANG C C 等: "An adaptive median filter for image denoising", 《INTELLIGENT INFORMATION TECHNOLOGY APPLICATION》 * |
| 朱威 等: "基于噪声点多级检测的自适应中值滤波算法", 《光电工程》 * |
| 李迅波 等: "梯度相似性的椒盐图像加权中值滤波算法", 《电子科技大学学报》 * |
| 陈健、郑绍华: "基于方向中值的图像椒盐噪声检测算法", 《计算机应用》 * |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106372594A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-01 | 孟玲 | 一种基于增强现实的移动平台三维生物细胞展示系统 |
| CN106372596A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-01 | 孟玲 | 一种生物信息采集装置 |
| CN106446783A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-22 | 孟玲 | 一种利用云计算环境来共享生物相关数据的系统 |
| CN106446787A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-22 | 孟玲 | 一种基于云计算的生物识别系统 |
| CN106600521A (zh) * | 2016-11-30 | 2017-04-26 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法及终端设备 |
| CN107895503A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-04-10 | 钟永松 | 一种无人值守的停车场监控系统 |
| CN108573478A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-09-25 | 北京华捷艾米科技有限公司 | 中值滤波方法及装置 |
| CN108694707A (zh) * | 2018-08-17 | 2018-10-23 | 京东方科技集团股份有限公司 | 图像去噪方法、装置及设备 |
| CN109146816A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种图像滤波方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN109146816B (zh) * | 2018-08-22 | 2020-08-04 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种图像滤波方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN110706171A (zh) * | 2019-09-26 | 2020-01-17 | 中国电子科技集团公司第十一研究所 | 图像降噪方法及装置 |
| CN110706171B (zh) * | 2019-09-26 | 2024-04-26 | 中国电子科技集团公司第十一研究所 | 图像降噪方法及装置 |
| CN111340777A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-26 | 深圳市景阳科技股份有限公司 | 图像噪声点的判断方法及装置 |
| CN111340777B (zh) * | 2020-02-25 | 2023-10-13 | 深圳市景阳科技股份有限公司 | 图像噪声点的判断方法及装置 |
| WO2022100048A1 (zh) * | 2020-11-11 | 2022-05-19 | 海宁奕斯伟集成电路设计有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备以及可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105894464B (zh) | 2018-08-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105894464A (zh) | 一种中值滤波图像处理方法和装置 | |
| CN109685060B (zh) | 图像处理方法和装置 | |
| CN109918969B (zh) | 人脸检测方法及装置、计算机装置和计算机可读存储介质 | |
| US10210415B2 (en) | Method and system for recognizing information on a card | |
| CN106940799B (zh) | 文本图像处理方法和装置 | |
| CN105243395B (zh) | 一种人体图像比对方法和装置 | |
| US20060029276A1 (en) | Object image detecting apparatus, face image detecting program and face image detecting method | |
| CN108664981A (zh) | 显著图像提取方法及装置 | |
| JP2003016448A (ja) | 前景／背景セグメント化を用いた画像のイベント・クラスタリング | |
| JP2005011005A (ja) | 情報処理装置 | |
| CN110458855B (zh) | 图像提取方法及相关产品 | |
| WO2020173024A1 (zh) | 面向智能家居场景的多手势精准分割方法 | |
| US20110069884A1 (en) | System and method for "bokeh-aji" shot detection and region of interest isolation | |
| Seo et al. | Effective and efficient human action recognition using dynamic frame skipping and trajectory rejection | |
| CN108960012B (zh) | 特征点检测方法、装置及电子设备 | |
| WO2022016947A1 (zh) | 一种绑扎点识别方法、装置、终端和介质 | |
| JP4327827B2 (ja) | 映像記録再生システムおよび映像記録再生方法 | |
| CN108447105A (zh) | 一种全景图像的处理方法及装置 | |
| CN111223083A (zh) | 表面划痕检测神经网络的构建方法、系统、装置及介质 | |
| CN113542868A (zh) | 视频关键帧选取方法、装置、电子设备、存储介质 | |
| US20110158516A1 (en) | Image classification methods and systems | |
| Fang et al. | 1-D barcode localization in complex background | |
| WO2023160061A1 (zh) | 图像中运动对象的确定方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN113192060B (zh) | 一种图像分割的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114596210A (zh) | 噪声估计方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 350003 building, No. 89, software Avenue, Gulou District, Fujian, Fuzhou 18, China Patentee after: Ruixin Microelectronics Co., Ltd Address before: 350003 building, No. 89, software Avenue, Gulou District, Fujian, Fuzhou 18, China Patentee before: Fuzhou Rockchips Electronics Co.,Ltd. |
|
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |