CN113269687A - 一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法 - Google Patents

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邬昌明
高伟奇
潘兰兰
曹志远
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Abstract

本发明提供了一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，包括：采集原始含噪声的红外图像v，并对含噪声的红外图像v进行Laplacian Mask卷积，得到卷积后的图像v*；利用卷积后的图像v*对含噪声的红外图像v的噪声水平进行估计，得到噪声方差；根据噪声方差计算得到非局部均值算法中的需要优化的参数h；利用优化参数h对含噪声的红外图像v进行非局部均值滤波，得到去噪后的红外图像。本发明对噪声图像进行噪声估计，实现阈值参数自适应，提高图像去噪能力的同时更好的保留图像的细节特征，不必像传统算法根据经验设置参数。

Description

一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法
技术领域
本发明涉及红外图像处理领域，尤其涉及一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法。
背景技术
目前红外图像已经广泛应用于军事和民用领域，但是由于外界环境和探测器的干扰，与普通图像相比，通常所获取的红外图像对比度低、图像噪声干扰多、分辨率差和视觉效果模糊。且噪声的存在会干扰后续图像目标检测、识别和跟踪。
传统的红外图像去噪主要分为空域去噪和变换域去噪。空域滤波是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理。常见的空间域图像去噪算法有邻域平均法、中值滤波、低通滤波等。图像变换域去噪方法是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到变换域，再对变换域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从变换域转换到空间域来达到去除图像嗓声的目的。傅立叶变换和小波变换则是常见的用于图像去噪的变换域去噪方法。非局部平均图像去噪方法是近年来提出的一种新型的去噪技术。该方法充分的利用图像的冗余信息，在对图像进行降噪的同时最大程度地保留图像的细节特征。一般来说，每一种算法都涉及到一些阈值参数，考虑到图像的千变万化，如何设置这些参数让去噪算法在不同条件下都能达到比较好的性能是一个关键问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明对非局部平均去噪算法进行了改进，提出了一种参数优化的方法，对噪声图像进行噪声估计，进而由图像噪声方差估计滤波参数h，进而实现阈值参数自适应，提高图像去噪能力的同时更好的保留图像的细节特征，不必像传统算法根据经验设置参数。
本发明提供的一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，具体包括以下步骤：
S101：采集原始含噪声的红外图像v，并对含噪声的红外图像v进行LaplacianMask卷积，得到卷积后的图像v*；
S102：利用卷积后的图像v*对含噪声的红外图像v的噪声水平进行估计，得到噪声方差；
S103：根据噪声方差计算得到非局部均值算法中的需要优化的参数h；
S104：利用优化参数h对含噪声的红外图像v进行非均匀性局部校正，得到去噪后的红外图像。
进一步地，步骤S101中，Laplacian Mask卷积的具体公式为：
Figure BDA0003068634190000021
式(1)中，L1和L2为Laplacian Mask卷积核。
进一步地，步骤S102中，噪声方差的具体公式为：
Figure BDA0003068634190000022
式(2)中，W和H分别为含噪声的红外图像v的宽和高。
进一步地，步骤S103中，需要优化的参数h的计算公式为：
Figure BDA0003068634190000031
进一步地，步骤S104中，所述优化参数h，用于控制每个目标块的滤波腐蚀程度。
进一步地，步骤S104中，所述去噪后的红外图像，其计算公式为：
Figure BDA0003068634190000032
式(4)中，u*(x)表示去噪后的红外图像在像素点x处的灰度值；权值w(x,y)表示像素点x和像素点y之间的相似度；v(y)表示的是含噪声图像在像素位置y处的灰度值；I表示像素位置索引。
进一步地，权值w(x,y)的计算公式如下：
Figure BDA0003068634190000033
式(5)中，||V(x)-V(y)||2是指第x块和第y块的加权欧式距离的平方，所述第x块和第y块，具体指：分别以像素点x和像素点y为中心矩形邻域V(x)和V(y)；h为控制滤波程度的系数，即步骤S104中的优化参数h；Z(x)表示图像搜索范围内所有分块相似度的总和。
Z(x)的计算公式如下：
Figure BDA0003068634190000034
本发明提供的有益效果是：对噪声图像进行噪声估计，实现阈值参数自适应，提高图像去噪能力的同时更好的保留图像的细节特征，不必像传统算法根据经验设置参数。
附图说明
图1是本发明一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法的流程图；
图2是采集的原始红外图像；
图3是应用本发明去噪后的红外图像。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。
请参考图1，一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，包括以下：
S101：采集原始含噪声的红外图像v，并对含噪声的红外图像v进行LaplacianMask卷积，得到卷积后的图像v*；
本发明中原始含噪声的红外图像为14bit图像，具体如下：
v(i,j)＝g(i,j)*x(i,j)+o(i,j)
(i,j)表示探测器阵列对应的行列坐标号，g(i,j)和o(i,j)是探测器本身放大电路等带来的原始的增益系数和偏置系数，v(i,j)即为原始含噪声的红外图像；
，Laplacian Mask卷积的具体公式为：
Figure BDA0003068634190000041
式(1)中，L1和L2为Laplacian Mask卷积核。
S102：利用卷积后的图像v*对含噪声的红外图像v的噪声水平进行估计，得到噪声方差；
噪声方差的具体公式为：
Figure BDA0003068634190000051
式(2)中，W和H分别为含噪声的红外图像v的宽和高。
S103：根据噪声方差计算得到非局部均值算法中的需要优化的参数h；
需要优化的参数h的计算公式为：
Figure BDA0003068634190000052
S104：利用优化参数h对含噪声的红外图像v进行非均匀性局部校正，得到去噪后的红外图像。
所述优化参数h，用于控制每个目标块的滤波腐蚀程度。
所述去噪后的红外图像，其计算公式为：
Figure BDA0003068634190000053
式(4)中，u*(x)表示去噪后的红外图像在像素点x处的灰度值；权值w(x,y)表示像素点x和像素点y之间的相似度，它的值以x、y为中心矩形邻域V(x)和V(y)之间的距离决定；v(y)表示的是含噪声图像在像素位置y处的灰度值；I表示像素位置索引。
权值w(x,y)的计算公式如下：
Figure BDA0003068634190000054
式(5)中，||V(x)-V(y)||2是指第x块和第y块的加权欧式距离的平方，所述第x块和第y块，具体指：分别以像素点x和像素点y为中心矩形邻域V(x)和V(y)；h为控制滤波程度的系数，即步骤S104中的优化参数h；Z(x)表示图像搜索范围内所有分块相似度的总和。
Z(x)的计算公式如下：
Figure BDA0003068634190000061
在上述步骤中，h主要用于控制每个目标块的滤波腐蚀程度，其取值范围为1～10倍的标准差。事实上h的选取对于不同纹理结构的图像滤波结果影响很大。如果参数h选择不当，会产生过度模糊，在降噪的同时丢失了图像的细节信息。因此对于不同内容的图像，对应最佳效果的参数应当是不同的。若能构造一个函数根据图像的特征去预测非局部平均滤波参数h，则能有效改善算法的稳定性。
当图像内容比较平滑时，像素之间差值比较小，h应该选取较小的值，相反，当图像内容比较剧烈时，像素之间的差值比较大，此时h应该选取较大的值。本发明通过以上步骤完成了对参数h的优化，并进一步的利用优化参数h完成了红外图像去噪。
请参考图2和图3；图2是采集的原始红外图像；图3是应用本发明去噪后的红外图像。
从图中可以看出，在进行去噪后，红外图像的显示效果，相比之前清晰很多。
本发明的有益效果是：对噪声图像进行噪声估计，实现阈值参数自适应，提高图像去噪能力的同时更好的保留图像的细节特征，不必像传统算法根据经验设置参数。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，其特征在于：包括以下步骤：
S101：采集原始含噪声的红外图像v，并对含噪声的红外图像v进行Laplacian Mask卷积，得到卷积后的图像v*；
S102：利用卷积后的图像v*对含噪声的红外图像v的噪声水平进行估计，得到噪声方差；
S103：根据噪声方差计算得到非局部均值算法中的需要优化的参数h；
S104：利用优化参数h对含噪声的红外图像v进行非局部均值滤波，得到去噪后的红外图像。
2.如权利要求1所述的一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，其特征在于：步骤S101中，Laplacian Mask卷积的具体公式为：
Figure FDA0003068634180000011
式(1)中，L1和L2为Laplacian Mask卷积核，v表示的是含有噪声的红外图像。
3.如权利要求1所述的一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，其特征在于：步骤S102中，噪声方差的具体公式为：
Figure FDA0003068634180000012
式(2)中，W和H分别为含噪声的红外图像v的宽和高。
4.如权利要求1所述的一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，其特征在于：步骤S103中，需要优化的参数h的计算公式为：
Figure FDA0003068634180000021
5.如权利要求1所述的一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，其特征在于：步骤S104中，所述优化参数h，用于控制每个目标块的滤波腐蚀程度。
6.如权利要求5所述的一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，其特征在于：步骤S104中，所述去噪后的红外图像，其计算公式为：
Figure FDA0003068634180000022
式(4)中，u*(x)表示去噪后的红外图像在像素位置x处的灰度值；权值w(x,y)表示像素点x和像素点y之间的相似度；v(y)表示的是含噪声图像在像素位置y处的灰度值；I表示像素位置索引。
7.如权利要求6所述的一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，其特征在于：权值w(x,y)的计算公式如下：
Figure FDA0003068634180000023
式(5)中，||V(x)-V(y)||2是指第x块和第y块的加权欧式距离的平方，所述第x块和第y块，具体指：分别以像素位置x和像素位置y为中心矩形邻域V(x)和V(y)；h为控制滤波程度的系数，即步骤S104中的优化参数h；Z(x)表示图像搜索范围内所有分块相似度的总和。
8.如权利要求7所述的一种基于参数优化的非局部平均红外图像去噪方法，其特征在于：Z(x)的计算公式如下：
Figure FDA0003068634180000031
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