CN111798382A - 一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法 - Google Patents

Abstract

本发明创造提供了一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，包括以下步骤：S1、对仿真场景利用视觉传感器进行图像采集；S2、得到原始的图像数据之后，将图像转换为数字矩阵，作为去噪模型的输入；S3、将每一个像素点和像素点之间的邻域关系构造为势能函数，根据势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息；S4、将要发送的初始消息全部计算完成后，进行消息的更新迭代，直到模型收敛；S5、将模型收敛后得到的最优结果还原为图像信息，实现视觉传感器的去噪。本发明创造所述的方法在不损失智能网联仿真测试过程实时性的前提下，可以更好的实现视觉传感器的去噪，克服了传统视觉传感器去噪方法造成的图像模糊、细节损失和去噪效效果不佳的问题。

Description

一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法

技术领域

本发明创造属于图像处理技术领域，尤其是涉一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法。

背景技术

在智能网联仿真测试的过程中，除了控制算法自身的因素，作为控制算法的输入，视觉传感器采集到的路况图像信息，也会对决策结果的准确性产生重要的影响。由于物理因素或其他因素，视觉传感器采集到的图像信息往往是具有噪声的，这就会影响决策结果的正确性。在智能网联仿真测试领域，现有的主流视觉传感器去噪方法大多是基于滤波技术进行去噪处理的。常见的方法有：均值滤波器法、中值滤波器、小波去噪等。

但是，均值滤波器的核心原理是采用邻域平均法来对图像进行去噪。这种方法虽然有力地抑制了噪声,同时也由于平均而引起了模糊现象。中值滤波器的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换；但是这种朴素的均值法对一些细节复杂的图像,特别是点、线、尖顶细节较多的图像无法达到较好的去噪效果。另外，小波去噪方法对于特定情况下已知道噪声的频率范围且信号和噪声的频带相互分离时非常有效。对实际应用中广泛存在的白噪声，其去噪效果则较差；因此，本发明提出了一种基于马尔科夫随机让周围象素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点场的去噪方法。

发明内容

有鉴于此，本发明创造旨在提出一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，以解决由于平均而引起了模糊的现象，以及点、线、尖顶细节较多的图像无法达到较好的去噪效果的问题。

为达到上述目的，本发明创造的技术方案是这样实现的：

一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，包括以下步骤：

S1、对仿真场景利用视觉传感器进行图像采集；

S2、得到原始的图像数据之后，将图像转换为数字矩阵，作为去噪模型的输入；

S3、将每一个像素点和像素点之间的邻域关系构造为势能函数，根据势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息；

S4、将要发送的初始消息全部计算完成后，进行消息的更新迭代，直到模型收敛；

S5、最后将模型收敛后得到的最优结果还原为图像信息，实现视觉传感器的去噪。

进一步的，所述步骤S2中图像转换数字矩阵的方法：将由原始图像转化生成的数值矩阵表示为X＝{x₁...x_n}，其中每一个变量对应于马尔可夫随机场的一个结点，这样，所有变量的联合概率可以描述为马尔科夫随机场中所有势能函数的乘积形式：

其中Z是归一化常数，

为势能函数，根据吉布斯分布，可以将势能函数定义为能量函数的形式，表示为

进一步的，所述步骤S4中势能函数分为两种，一种为单点势能函数，表示为模型输入的观测数据，作为模型的先验知识，另一种为成对势能函数，根据变量的四邻域系统中的其他变量的取值，来对变量结点进行平滑处理，综上所述马尔科夫随机场的全局能量函数可以定义为下述形式：

E(x,y)＝h∑_ix_i-β∑_i,j|x_i-x_j|-η∑_i,j|x_i-y_j|；

其中，x_i和x_j表示变量结点，x_i和x_j的取值，h，β，η为权重系数。

进一步的，所述步骤S4中的初始化消息过程如下，将每一个像素点视为马尔科夫随机场的单点势能函数，并且作为先验知识，对模型参数进行粗粒度的全局性的调优，同时根据马尔科夫随机场的四邻域场结构，利用邻域系统中的成对势能函数对模型的参数进行细节上面的平滑和完善，并根据单点势能函数和成对势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息。

进一步的，所述步骤S4中更新迭代的过程如下；

首先，将数值矩阵赋值给马尔科夫随机场中的变量结点，并利用吉布斯分布公式计算结点当前的单点势能函数和成对势能函数值；

其次，当计算完成所有变量结点的初始消息后，利用初始消息进行变量结点消息的更新，更新公式如下：

最后，将通过消息更新公式计算得到的更新后的消息作为第二轮消息传播的输入，再次进行消息更新的迭代，直到模型收敛；

其中m_kj(x_j)表示从邻域系统中的邻居结点发送到当前变量结点，x_i的消息，该消息的取值仅和变量，x_j相关，N(j)\i表示除去变量结点i之外，所有与变量结点j相连的结点的集合，φ_j(x_j,y_j)和ψ_ji(x_j,x_i)分别为马尔科夫随机场中的单点势能函数和成对势能函数。

相对于现有技术，本发明创造所述的一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法具有以下优势：

本发明所述的一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，在不损失智能网联仿真测试过程实时性的前提下，可以更好的实现视觉传感器的去噪，克服了传统视觉传感器去噪方法造成的图像模糊、细节损失和去噪效效果不佳的问题，可以明显改善智能网联仿真测试决策算法输入数据的质量，从而实现决策能力的提升。

附图说明

构成本发明创造的一部分的附图用来提供对本发明创造的进一步理解，本发明创造的示意性实施例及其说明用于解释本发明创造，并不构成对本发明创造的不当限定。在附图中：

图1为本发明创造实施例所述的一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法流程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明创造的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明创造的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明创造的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明创造中的具体含义。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明创造。

如图1所示，一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，包括以下步骤：

S1、对仿真场景利用视觉传感器进行图像采集；

S2、得到原始的图像数据之后，将图像转换为数字矩阵，作为去噪模型的输入；

S3、将每一个像素点和像素点之间的邻域关系构造为势能函数，根据势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息；

S4、将要发送的初始消息全部计算完成后，进行消息的更新迭代，直到模型收敛；

S5、最后将模型收敛后得到的最优结果还原为图像信息，实现视觉传感器的去噪。

所述步骤S2中图像转换数字矩阵的方法：将由原始图像转化生成的数值矩阵表示为X＝{x₁...x_n}，其中每一个变量对应于马尔可夫随机场的一个结点，这样，所有变量的联合概率可以描述为马尔科夫随机场中所有势能函数的乘积形式：

其中Z是归一化常数，

为势能函数，根据吉布斯分布，可以将势能函数定义为能量函数的形式，表示为

所述步骤S4中势能函数分为两种，一种为单点势能函数，表示为模型输入的观测数据，作为模型的先验知识，另一种为成对势能函数，根据变量的四邻域系统中的其他变量的取值，来对变量结点进行平滑处理，综上所述马尔科夫随机场的全局能量函数可以定义为下述形式：

E(x,y)＝h∑_ix_i-β∑_i,j|x_i-x_j|-η∑_i,j|x_i-y_j|，

其中，x_i和x_j表示变量结点，x_i和x_j的取值，h，β，η为权重系数。

所述步骤S4中的初始化消息过程如下，将每一个像素点视为马尔科夫随机场的单点势能函数，并且作为先验知识，对模型参数进行粗粒度的全局性的调优，同时根据马尔科夫随机场的四邻域场结构，利用邻域系统中的成对势能函数对模型的参数进行细节上面的平滑和完善，并根据单点势能函数和成对势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息。

所述步骤S4中更新迭代的过程如下；

首先，将数值矩阵赋值给马尔科夫随机场中的变量结点，并利用吉布斯分布公式计算结点当前的单点势能函数和成对势能函数值；

其次，当计算完成所有变量结点的初始消息后，利用初始消息进行变量结点消息的更新，更新公式如下：

其中m_kj(x_j)表示从邻域系统中的邻居结点发送到当前变量结点，x_i的消息，该消息的取值仅和变量，x_j相关，N(j)\i表示除去变量结点i之外，所有与变量结点j相连的结点的集合，φ_j(x_j,y_j)和ψ_ji(x_j,x_i)分别为马尔科夫随机场中的单点势能函数和成对势能函数；

最后，将通过消息更新公式计算得到的更新后的消息作为第二轮消息传播的输入，再次进行消息更新的迭代，直到模型收敛。

具体实施方式如下：

在智能网联仿真测试过程中，首先需要对仿真场景利用视觉传感器进行图像采集，得到原始的图像数据之后，将图像转换为用RGB值等数字信息描述的数字矩阵，作为马尔科夫随机场去噪模型的输入。接下来将每一个像素点视为马尔科夫随机场的单点势能函数，并且作为先验知识，对模型参数进行粗粒度的全局性的调优，同时根据马尔科夫随机场的四邻域场结构，利用邻域系统中的成对势能函数对模型的参数进行细节上面的平滑和完善，并根据单点势能函数和成对势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息。当马尔科夫随机场当中每一个变量结点将要发送的初始消息全部计算完成后，进行消息的更新迭代，直到模型收敛，最后将模型收敛后得到的最优结果还原为图像信息，实现视觉传感器的去噪。

首先需要对仿真场景利用视觉传感器进行图像采集，得到原始的图像数据之后，将由原始图像转化生成的数值矩阵表示为X＝{x₁...x_n}，其中每一个变量对应于马尔可夫随机场的一个结点，这样，所有变量的联合概率可以描述为马尔科夫随机场中所有势能函数的乘积形式：

其中，Z是归一化常数，

为势能函数，根据吉布斯分布，可以将势能函数定义为能量函数的形式，表示为

其中，马尔科夫随机场中的能量函数分为两种，一种为单点势能函数，在这里表示为模型输入的观测数据，作为模型的先验知识，另一种为成对势能函数，根据变量的邻域系统中的其他变量的取值，来对变量结点进行平滑处理，因此，马尔科夫随机场的全局能量函数可以定义为下述形式：

E(x,y)＝h∑_ix_i-β∑_i,j|x_i-x_j|-η∑_i,j|x_i-y_j|

其中，x_i和x_j表示变量结点，x_i和x_j的取值，h，β，η为权重系数,根据公式可以看出，如果去噪后的图像像素点取值和观测值越接近，则能量函数越小，意味着惩罚越小，通过这种方式对图像进行整体上的约束；变量结点的取值和邻域系统中的变量值越接近，则能量函数越小，意味着惩罚越小，通过这种约束调节实现图像的平滑去噪。

这样，通过最小化马尔科夫随机场的全局能量函数，求解出最大概率下的最优的X的解，从而实现视觉传感器的去噪能力。

在本模型中，我们采用置信度传播的优化方法来对模型的参数进行优化，这种优化方法具有计算效率高的特点，以满足仿真过程中的实时性需求。

优化过程主要分为以下三个步骤，首先进行马尔科夫随机场的消息初始化操作，将数值矩阵赋值给马尔科夫随机场中的变量结点，并利用吉布斯分布公式计算结点当前的单点势能函数和成对势能函数值；当计算完成所有变量结点的初始消息后，利用初始消息进行变量结点消息的更新，更新公式如下：

其中m_kj(x_j)表示从邻域系统中的邻居结点发送到当前变量结点，x_i的消息，该消息的取值仅和变量，x_j相关，N(j)\i表示除去变量结点i之外，所有与变量结点j相连的结点的集合。φ_j(x_j,y_j)和ψ_ji(x_j,x_i)分别为马尔科夫随机场中的单点势能函数和成对势能函数。由此可见，变量结点i的消息更新，实际上是将除去变量结点i的消息之外，将所有和变量结点j相连的变量结点发送的消息进行乘积，并乘上与结点相关的势能函数，然后再进行归一化操作。

最后，将通过消息更新公式计算得到的更新后的消息作为第二轮消息传播的输入，再次进行消息更新的迭代，直到模型收敛，得到最优的参数配置和x的取值，并将数值矩阵还原为图像形式，最终完成视觉传感器的去噪过程。

以上所述仅为本发明创造的较佳实施例而已，并不用以限制本发明创造，凡在本发明创造的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明创造的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，其特征在于包括以下步骤：

S1、对仿真场景利用视觉传感器进行图像采集；

S2、得到原始的图像数据之后，将图像转换为数字矩阵，作为去噪模型的输入；

S3、将每一个像素点和像素点之间的邻域关系构造为势能函数，根据势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息；

S4、将要发送的初始消息全部计算完成后，进行消息的更新迭代，直到模型收敛；

S5、最后将模型收敛后得到的最优结果还原为图像信息，实现视觉传感器的去噪。

2.根据权利要求1所述的一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，其特征在于：所述步骤S2中图像转换数字矩阵的方法：将由原始图像转化生成的数值矩阵表示为X＝{x₁...x_n}，其中每一个变量对应于马尔可夫随机场的一个结点，这样，所有变量的联合概率可以描述为马尔科夫随机场中所有势能函数的乘积形式：

其中，Z是归一化常数，

为势能函数，根据吉布斯分布，可以将势能函数定义为能量函数的形式，表示为

3.根据权利要求1所述的一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，其特征在于：所述步骤S4中势能函数分为两种，一种为单点势能函数，表示为模型输入的观测数据，作为模型的先验知识，另一种为成对势能函数，根据变量的四邻域系统中的其他变量的取值，来对变量结点进行平滑处理，综上所述马尔科夫随机场的全局能量函数可以定义为下述形式：

E(x,y)＝h∑_ix_i-β∑_i,j|x_i-x_j|-η∑_i,j|x_i-y_j|；

其中，x_i和x_j表示变量结点，x_i和x_j的取值，h，β，η为权重系数。

4.根据权利要求1所述的一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，其特征在于：所述步骤S4中的初始化消息过程如下，将每一个像素点视为马尔科夫随机场的单点势能函数，并且作为先验知识，对模型参数进行粗粒度的全局性的调优，同时根据马尔科夫随机场的四邻域场结构，利用邻域系统中的成对势能函数对模型的参数进行细节上面的平滑和完善，并根据单点势能函数和成对势能函数生成马尔科夫随机场的初始化消息。

5.根据权利要求1所述的一种基于马尔科夫随机场的视觉传感器去噪方法，其特征在于：所述步骤S4中更新迭代的过程如下；

首先，将数值矩阵赋值给马尔科夫随机场中的变量结点，并利用吉布斯分布公式计算结点当前的单点势能函数和成对势能函数值；

其次，当计算完成所有变量结点的初始消息后，利用初始消息进行变量结点消息的更新，更新公式如下：

最后，将通过消息更新公式计算得到的更新后的消息作为第二轮消息传播的输入，再次进行消息更新的迭代，直到模型收敛；

其中m_kj(x_j)表示从邻域系统中的邻居结点发送到当前变量结点，x_i的消息，该消息的取值仅和变量，x_j相关，N(j)\i表示除去变量结点i之外，所有与变量结点j相连的结点的集合，φ_j(x_j,y_j)和ψ_ji(x_j,x_i)分别为马尔科夫随机场中的单点势能函数和成对势能函数。

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