一種毫米波圖像處理方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種毫米波圖像處理方法及系統(tǒng)，尤其涉及一種毫米波圖像增強的處 理方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 影響毫米波圖像分辨率和清晰度的原因有很多，其中之一就是由于激光器功率 抖動造成毫米波輻射強度發(fā)生變化，從而導致毫米波圖像灰度分布的抖動，即存在明顯亮 斑。并且同時可能會伴隨著圖像背景較暗，對比度不強的問題。本專利采用非局域濾波和 Butterworth頻域濾波來實現(xiàn)毫米波圖像的去噪與增強。毫米波成像的降噪和增強有許多 方法。常用的有基于小波變換的降噪、邊緣檢測和增強等。但是，這些方法通常涉及較復雜 的數(shù)學運算，缺乏通用性和直觀性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明解決的技術問題是：構建一種毫米波圖像處理方法及系統(tǒng)，克服現(xiàn)有技術 毫米波圖像處理通常涉及較復雜的數(shù)學運算，缺乏通用性和直觀性。
[0004] 本發(fā)明的技術方案是：提供一種毫米波圖像處理方法，包括如下步驟：
[0005] 中值濾波降噪：先對毫米波原圖像進行中值濾波，再對圖像在0-255的灰度范圍 內(nèi)做線性灰度拉伸；
[0006] 非局部濾波：由全空間域像素點的加權平均值求得像素點的估計值，獲取兩個像 素點之間的相似性，然后對其進行加權平均；
[0007] 頻域高通濾波：對非局域濾波處理后的圖像通過Butterworth濾波器進行二階高 通濾波處理；
[0008] 邊緣處理：采用水平和垂直算子對非局域濾波處理后的圖像進行邊緣處理；
[0009]疊加處理：將邊緣處理后的圖像與二階高通濾波處理的圖像進行疊加，將疊加后 的毫米波圖像進行圖像銳化，得到最終處理圖像。
[0010] 本發(fā)明的進一步技術方案是：在非局部濾波步驟中，包括確定搜索窗口、相似性窗 口以及濾波深度參數(shù)。
[0011] 本發(fā)明的進一步技術方案是：在非局部濾波步驟中，兩個像素點之間的相似性根 據(jù)灰度向量之間的相似性獲取。
[0012] 本發(fā)明的進一步技術方案是：灰度向量之間的相似性由加權歐氏距離的降函數(shù)表 /_J、1 〇
[0013] 本發(fā)明的進一步技術方案是：所述相似性窗口為以帶噪聲像素為中心，固定大小 的方形領域。
[0014] 本發(fā)明的技術方案是：構建一種毫米波圖像處理系統(tǒng)，包括中值濾波降噪模塊、非 局部濾波模塊、頻域高通濾波模塊、圖像邊緣處理模塊、圖像疊加模塊，所述中值濾波降噪 模塊對毫米波原圖像進行中值濾波，再對圖像在0-255的灰度范圍內(nèi)做線性灰度拉伸，所 述非局部濾波模塊由全空間域像素點的加權平均值求得像素點的估計值，獲取兩個像素點 之間的相似性，然后對其進行加權平均，所述頻域高通濾波模塊對非局域濾波處理后的圖 像通過Butterworth濾波器進行二階高通濾波處理，所述圖像邊緣處理模塊采用水平和垂 直算子對非局域濾波處理后的圖像進行邊緣處理，所述圖像疊加模塊將邊緣處理后的圖像 與二階高通濾波處理的圖像進行疊加，將疊加后的毫米波圖像進行圖像銳化，得到最終處 理圖像。
[0015] 本發(fā)明的進一步技術方案是：包括權重因子確定模塊，所述權重因子確定模塊通 過灰度向量相似的灰度領域內(nèi)的像素確定權重。
[0016] 本發(fā)明的進一步技術方案是：包括獲取圖像的噪聲像素點間的歐氏距離期望值的 歐氏距離期望模塊。
[0017] 本發(fā)明的進一步技術方案是：所述水平和垂直算子包括Roberts、Prewitt或是 Sobel算子中的一種或多種。
[0018] 本發(fā)明的進一步技術方案是：所述進行圖像銳化的算子包括Roberts、Prewitt或 是Sobel算子中的一種或多種。
[0019] 本發(fā)明的技術效果是：構建一種毫米波圖像處理方法及系統(tǒng)，包括中值濾波降 噪：先對毫米波原圖像進行中值濾波，再對圖像在0-255的灰度范圍內(nèi)做線性灰度拉伸； 非局部濾波：由全空間域像素點的加權平均值求得像素點的估計值，獲取兩個像素點之 間的相似性，然后對其進行加權平均；頻域高通濾波：對非局域濾波處理后的圖像通過 Buttenrorth濾波器進行二階高通濾波處理；邊緣處理：采用水平和垂直算子對非局域濾 波處理后的圖像進行邊緣處理；疊加處理：將邊緣處理后的圖像與二階高通濾波處理的圖 像進行疊加，將疊加后的毫米波圖像進行圖像銳化，得到最終處理圖像。本發(fā)明的毫米波圖 像處理方法及系統(tǒng)，采用的非局域濾波不同于有些方法中采用的領域濾波，領域濾波雖能 在一定程度上濾除散斑噪聲，但邊緣信息更加模糊，而非局部濾波對噪聲更具有抵抗性，濾 除部分中含有的幾何結構信息較少。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明的流程圖。
[0021] 圖2為本發(fā)明的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0022] 下面結合具體實施例，對本發(fā)明技術方案進一步說明。
[0023] 如圖1所示，本發(fā)明的【具體實施方式】是：提供一種毫米波圖像處理方法，包括如下 步驟：
[0024] 中值濾波降噪：先對毫米波原圖像進行中值濾波，再對圖像在0-255的灰度范圍 內(nèi)做線性灰度拉伸。
[0025] 具體實施過程如下：中值濾波是一種常用的非線性平滑濾波，其基本原理是把數(shù) 字圖像中一點的值用該點的一個領域中各點值的中值代替。設f(x，y)為圖像像素點的灰 度值，濾波窗口為A的中值濾波定義為：
[0026] f~ (x,y) =MED{f(x,y)} (x,y)GA(1)
[0027] 之后再在0-255的灰度范圍內(nèi)做線性灰度拉伸，獲得對比度增強的圖像。
[0028] 非局部濾波：由全空間域像素點的加權平均值求得像素點的估計值，獲取兩個像 素點之間的相似性，然后對其進行加權平均。
[0029] 具體實施過程如下：是指當前像素點的灰度值是由全空間域與其結構相似的像素 點的灰度值加權平均獲得，權重取決于結構相似性程度。假設給定離散的被噪聲污染的數(shù) 字圖像v={v(i) |iEl}，對像素點i的估計值NL[v](i)可以由全空間域像素點的加權 平均求得：
[0030]NL[v] (i)=Ew(i,j)v(j) (2)
[0031] 權重{w(i，j)}」依賴于像素點i和j的相似性，并滿足：
[0032] 0w(i,j) ^ 1；
[0033] Ej-w(i,j) =1. (3)
[0034] 兩個像素點i和j之間的相似性依賴于灰度向量以隊）和v(Np之間的相似性。Nk 表示中心位于k的固定大小的方塊領域。這種相似性由加權歐氏距離||v(Ni)-v(Np||\a 的降函數(shù)表示。其中a是高斯核的標準差。圖像的噪聲像素點間的歐氏距離期望值可由下 式求得：
[0035]
【主權項】
1. 一種毫米波圖像處理方法，包括如下步驟： 中值濾波降噪：先對毫米波原圖像進行中值濾波，再對圖像在0-255的灰度范圍內(nèi)做 線性灰度拉伸； 非局部濾波；由全空間域像素點的加權平均值求得像素點的估計值，獲取兩個像素點 之間的相似性，然后對其進行加權平均； 頻域高通濾波：對非局域濾波處理后的圖像通過Butterworth濾波器進行二階高通 濾波處理； 邊緣處理：采用水平和垂直算子對非局域濾波處理后的圖像進行邊緣處理； 疊加處理；將邊緣處理后的圖像與二階高通濾波處理的圖像進行疊加，將疊加后的毫 米波圖像進行圖像銳化，得到最終處理圖像。
2. 根據(jù)權利要求1所述的毫米波圖像處理方法，其特征在于，在非局部濾波步驟中，包 括確定搜索窗口、相似性窗口 W及濾波深度參數(shù)。
3. 根據(jù)權利要求1所述的毫米波圖像處理方法，其特征在于，在非局部濾波步驟中，兩 個像素點之間的相似性根據(jù)灰度向量之間的相似性獲取。
4. 根據(jù)權利要求3述的毫米波圖像處理方法，其特征在于，所述灰度向量之間的相似 性由加權歐氏距離的降函數(shù)表示。
5. 根據(jù)權利要求2所述的毫米波圖像處理方法，其特征在于，所述相似性窗口為W帶 噪聲像素為中也，固定大小的方形領域。
6. -種毫米波圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，包括中值濾波降噪模塊、非局部濾波模塊、 頻域高通濾波模塊、圖像邊緣處理模塊、圖像疊加模塊，所述中值濾波降噪模塊對毫米波 原圖像進行中值濾波，再對圖像在0-255的灰度范圍內(nèi)做線性灰度拉伸，所述非局部濾 波模塊由全空間域像素點的加權平均值求得像素點的估計值，獲取兩個像素點之間的相 似性，然后對其進行加權平均，所述頻域高通濾波模塊對非局域濾波處理后的圖像通過 Butterworth濾波器進行二階高通濾波處理，所述圖像邊緣處理模塊采用水平和垂直算子 對非局域濾波處理后的圖像進行邊緣處理，所述圖像疊加模塊將邊緣處理后的圖像與二階 高通濾波處理的圖像進行疊加，將疊加后的毫米波圖像進行圖像銳化，得到最終處理圖像。
7. 根據(jù)權利要求6所述毫米波圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，包括權重因子確定模塊，所 述權重因子確定模塊通過灰度向量相似的灰度領域內(nèi)的像素確定權重。
8. 根據(jù)權利要求6所述毫米波圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，包括獲取圖像的噪聲像素 點間的歐氏距離期望值的歐氏距離期望模塊。
9. 根據(jù)權利要求6所述毫米波圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述水平和垂直算子包括 Robe;rts、Prewitt或是Sobel算子中的一種或多種。
10. 根據(jù)權利要求6所述毫米波圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述進行圖像銳化的算子 包括Robeds、Prewitt或是Sobel算子中的一種或多種。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種毫米波圖像處理方法及系統(tǒng)，包括：對毫米波圖像進行中值濾波降噪，非局部濾波、頻域高通濾波、邊緣處理、疊加處理，本發(fā)明的毫米波圖像處理方法及系統(tǒng)，采用的非局域濾波不同于有些方法中采用的領域濾波，領域濾波雖能在一定程度上濾除散斑噪聲，但邊緣信息更加模糊，而非局部濾波對噪聲更具有抵抗性，濾除部分中含有的幾何結構信息較少。
【IPC分類】G06T5-00, G06T5-50
【公開號】CN104574305
【申請?zhí)枴緾N201410834067
【發(fā)明人】劉藝青
【申請人】深圳市一體太赫茲科技有限公司
【公開日】2015年4月29日
【申請日】2014年12月25日