一種太赫茲圖像噪聲處理方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種太赫茲圖像噪聲處理方法及系統(tǒng)，尤其涉及一種消除太赫茲圖像 條紋噪聲的處理方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 條紋噪聲廣泛的存在于多種成像光譜儀圖像中，許多研宄人員都對這一問題進(jìn)行 了大量的研宄。目前，已經(jīng)有許多方法用于解決這一問題，這些方法取得了一定的消除效 果，但它們大多是針對某種具體成像光譜儀圖像的，在條紋消除效果和算法通用性上都具 有一定的不足和限制。特別是對于太赫茲圖像中的寬度較大的條紋噪聲，這些條紋噪聲并 不是標(biāo)準(zhǔn)的平行或是垂直。所以在太赫茲圖像條紋噪聲消除上還需進(jìn)一步加強。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：構(gòu)建一種太赫茲圖像噪聲處理方法及系統(tǒng)，克服現(xiàn)有 技術(shù)在太赫茲圖像條紋噪聲消除效果不佳的技術(shù)問題。
[0004] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：提供一種太赫茲圖像噪聲處理方法，包括如下步驟：
[0005]確定閾值：以圖像像素的平均亮度值為初始閾值，通過圖像像素的平均亮度值對 圖像像素的亮度劃分范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素的平均亮度值確定新的閾值，直到新 的閾值比初始閾值小，確定該新的閾值為需要獲取的閾值；
[0006] 濾波除噪：以確定的閾值分割圖像，通過閥值法構(gòu)建頻域濾波器，將構(gòu)建的頻域濾 波器與太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了頻域中的條紋噪聲成分；
[0007] 頻域高通濾波：對濾波除噪處理后的圖像通過Butterworth濾波器進(jìn)行二階高通 濾波處理；
[0008] 邊緣處理：采用水平和垂直算子對頻域濾波處理后的圖像進(jìn)行邊緣處理；
[0009] 疊加處理：將邊緣處理后的圖像與離散主成分分析變換處理的圖像進(jìn)行疊加。
[0010] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：在濾波除噪步驟中，構(gòu)建頻域濾波器的方法如下： 在分割后的圖像中，以原點為中心，依次以遞增的半徑畫圓，分別統(tǒng)計不同半徑下，落在每 個圓上的亮點數(shù)，若圓上亮點數(shù)N(r=n)/N(r=n-l)〈80%，則以r=n為半徑，圓內(nèi)為要 保留的部分，而其他明亮區(qū)域是要濾除的噪聲部分，將圖中r=n半徑的圓內(nèi)部分設(shè)為0,得 到了濾波器。
[0011] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：在濾波除噪步驟中，還包括對所述頻域濾波器處理 過的頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換。
[0012] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)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。
[0013] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：還包括將疊加后的太赫茲圖像進(jìn)行圖像銳化。
[0014] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：構(gòu)建一種太赫茲圖像噪聲處理系統(tǒng)，包括閾值確定模塊、濾 波器構(gòu)建模塊、除噪模塊、頻域高通濾波模塊、邊緣處理模塊、疊加模塊，以圖像像素的平均 亮度值為初始閾值，通過圖像像素的平均亮度值對圖像像素的亮度劃分范圍，根據(jù)各個范 圍內(nèi)圖像像素的平均亮度值確定新的閾值，直到新的閾值比初始閾值小，所述閾值確定模 塊確定該新的閾值為需要獲取的閾值；所述濾波器構(gòu)建模塊以確定的閾值分割圖像，通過 閥值法構(gòu)建頻域濾波器，所述除噪模塊將構(gòu)建的頻域濾波器與太赫茲圖像的傅里葉能量譜 相乘，濾除了頻域中的條紋噪聲成分；所述頻域高通濾波模塊對濾波除噪處理后的圖像通 過Buttenrorth濾波器進(jìn)行二階高通濾波處理；所述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(jìn)行邊緣處理，所述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(jìn)行疊加。
[0015] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：還包括傅里葉逆變換模塊，所述傅里葉逆變換模塊 對所述頻域濾波器處理過的頻譜進(jìn)行傅里葉逆變換。
[0016] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：還包括離散主成分分析變換模塊，所述離散主成分 分析變換模塊保留前面多個較大的特征值，去除之后留下多個較小的特征值，求得所述前 面多個的特征值所對應(yīng)的特征向量，做離散主成分分析反變換，得到圖像向量的一個近似 值。
[0017] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：還包括圖像銳化模塊，所述圖像銳化模塊將疊加后 的太赫茲圖像進(jìn)行圖像銳化。
[0018] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)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。
[0019] 本發(fā)明的技術(shù)效果是：構(gòu)建一種太赫茲圖像噪聲處理方法及系統(tǒng)，通過確定閾值： 以圖像像素的平均亮度值為初始閾值，通過圖像像素的平均亮度值對圖像像素的亮度劃分 范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素的平均亮度值確定新的閾值，直到新的閾值比初始閾值小， 確定該新的閾值為需要獲取的閾值；濾波除噪：以確定的閾值分割圖像，通過閥值法構(gòu)建 頻域濾波器，將構(gòu)建的頻域濾波器與太赫茲圖像的傅里葉能量譜相乘，濾除了頻域中的條 紋噪聲成分；對濾波除噪處理后的圖像通過Butterworth濾波器進(jìn)行二階高通濾波處理； 邊緣處理：采用水平和垂直算子對頻域濾波處理后的圖像進(jìn)行邊緣處理；疊加處理：將邊 緣處理后的圖像與離散主成分分析變換處理的圖像進(jìn)行疊加。本發(fā)明專利采用閥值法來構(gòu) 建濾波器，每個構(gòu)建的濾波器都是基于待處理的圖像，具有一定的定向性，可以更好地根據(jù) 不同的圖像進(jìn)行不同的處理，從而解決了算法通用性這一問題。同時，本發(fā)明專利又采用主 成分變換來強化圖像的主要結(jié)構(gòu)，使得處理后的圖像不僅起到了消除條紋噪聲的效果，還 使得圖像得到進(jìn)一步的增強。
【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(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0022] 下面結(jié)合具體實施例，對本發(fā)明技術(shù)方案進(jìn)一步說明。
[0023] 如圖1所示，本發(fā)明的【具體實施方式】是：提供一種太赫茲圖像噪聲處理方法，包括 如下步驟：
[0024] 確定閾值：以圖像像素的平均亮度值為初始閾值，通過圖像像素的平均亮度值對 圖像像素的亮度劃分范圍，根據(jù)各個范圍內(nèi)圖像像素的平均亮度值確定新的閾值，直到新 的閾值比初始閾值小，確定該新的閾值為需要獲取的閾值。
[0025] 具體實施過程是：選擇合適閥值，包括以下步驟:A、將圖像中最大亮度值和最小 亮度值的中間值定為T的初始估計值，記為TmB，使用T分割圖像。亮度值大于等于T的所 有像素