專利名稱：影像雜訊過濾系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種量測影像的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，尤其涉及一種過濾影像雜訊的系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
數(shù)位影像科技的應用日漸普及，越來越多普通用戶及量測人員需要通過例如數(shù)碼相機、掃描器、影像量測機臺等電子器材獲取相關(guān)影像，這些電子器材將物體所發(fā)出或反射的光經(jīng)過一些光學鏡片而使影像成像至感光元件上，常見的感光元件有電荷耦合裝置(Charge CoupledDevice，CCD)或者互補型金屬氧化半導體(Complementary MetalOxide Semiconductor，CMOS)，利用這些感光元件將影像轉(zhuǎn)為電子數(shù)字數(shù)據(jù)。
在影像成像時常常受到一些不預期的干擾而產(chǎn)生雜訊，原因通常起源于影像獲取的過程，包括光照、振動、感測的限制、感測元件的電子干擾、資料傳送或紀錄時間間歇性的資料遺失等。這些雜訊會降低影像的品質(zhì)，使其清晰度、銳利度因此而降低，物體輪廓變得模糊，而影像準確抓取輪廓邊界上的點并降低量測精度，甚至無法找到物體邊界。實際上，影像的實質(zhì)信號并非被破壞，而是部分數(shù)據(jù)隱藏在外來干擾信號的里面。例如物體的邊緣與背景影像，亮度上的差異還在，但由于成像與獲取過程中一些外來的其他信號的干擾，造成影像的亮度差異相對地變得不明顯而使影像顯得模糊，因此，過濾影像中的雜訊就顯得非常重要。
為了提高影像的清晰度、銳利度，并保證在編輯過程中不使影像失真，有必要提供一種影像雜訊過濾系統(tǒng)及方法，協(xié)助使用者快速有效地過濾所獲取影像中的雜訊。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的較佳實施方式提供一種影像雜訊過濾系統(tǒng)，其可通過一計算裝置過濾由電子器材獲取的影像雜訊，該系統(tǒng)包括一種影像雜訊過濾系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括一影像獲取模塊，用于獲取需過濾雜訊的影像；一灰度變換模塊，用于對影像中的灰度進行變換，增強影像對比度，并對影像進行銳利化處理；一邊界點提取模塊，用于以均值過濾法求一垂直于影像輪廓邊界的方向直線上每點的灰度并提取影像輪廓的邊界與該方向直線的交點；一過濾模塊，用于通過一公差閥值過濾影像中的雜訊；一存儲模塊，用于存儲影像及影像雜訊過濾時獲取的點集。
本發(fā)明的較佳實施方式還提供一種影像雜訊過濾方法，其可通過一計算裝置過濾由電子器材獲取的影像雜訊，該方法包括如下步驟獲取一影像，變換該影像的灰度；指定一垂直于影像輪廓邊界的方向直線；用均值過濾法求直線上每點的灰度；提取方向直線與影像輪廓邊界的交點；循環(huán)指定不同的方向直線，將提取的交點輸出到一點集；根據(jù)輸出點集擬合一幾何特征；設(shè)定一公差閥值過濾點集中的雜訊點。
如上所述的影像雜訊過濾方法中，該變換影像的灰度的步驟還包括計算影像中灰度的分布范圍；設(shè)置變換需要達到的灰度的分布范圍；進行灰度變換；統(tǒng)計灰度變換后，影像中灰度的頻率；判斷灰度變換后的影像中灰度的分布范圍是否合格，即灰度是否集中分布在所設(shè)置的變換需要達到的灰度的分布范圍附近；及若灰度的分布范圍合格，則對灰度變換后的影像進行銳利化處理；若灰度的分布范圍不合格，則重新設(shè)置變換需要達到的灰度的分布范圍。
如上所述的影像雜訊過濾方法中，該用均值過濾法求直線上每點灰度的步驟還包括循環(huán)選取方向直線上的點，得該點的灰度；選取與該點相鄰的多個點，將多個點所對應的灰度進行平均得一灰度平均值；設(shè)定一非負閥值；若該選取點的灰度與灰度平均值的差的絕對值小于所設(shè)定的非負閥值，則令該灰度平均值取代該點的灰度；若該選取點的灰度與灰度平均值的差的絕對值大于或等于所設(shè)定的非負閥值，則保留該點的灰度。
如上所述的影像雜訊過濾方法中，該設(shè)定一公差閥值過濾點集中的雜訊點的步驟還包括設(shè)定一公差閥值；在點集中取點，并計算點至幾何特征的距離；判斷點至幾何特征的距離是否大于公差閥值；若點至幾何特征的距離大于公差閥值，則標記該點為雜訊點并刪除，若點至幾何特征的距離不大于公差閥值，則從點集中循環(huán)取點；及循環(huán)取點結(jié)束后，根據(jù)刪除雜訊點后的點集擬合一新的幾何特征。
相較現(xiàn)有技術(shù)，所述的影像雜訊過濾系統(tǒng)及方法，可快速有效地過濾所獲取影像中的雜訊。

圖1是本發(fā)明影像雜訊過濾系統(tǒng)較佳實施方式的硬件架構(gòu)圖。
圖2是本發(fā)明影像雜訊過濾系統(tǒng)較佳實施方式的功能模塊圖。
圖3是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像灰度變換流程圖。
圖4是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像邊界點提取流程圖。
圖5是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像雜訊過濾流程圖。
圖6是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像灰度分布波形圖。
圖7是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像灰度變換后的灰度分布波形圖。
具體實施方式為便于理解，對下文涉及的術(shù)語做簡要說明CCDCharged Coupled Device，電荷耦合裝置或電荷耦合器件。
影像的銳利化處理用于突出影像中有關(guān)形體的邊緣，其通過增強高頻分量來減少圖象中的模糊，因此又稱為高通濾波。常用的銳利化模板是拉普拉斯(Laplacian)模板。
灰度轉(zhuǎn)換公式F(x，y)為獲取的影像，其灰度分布范圍為[a，b]，對該影像進行灰度變換，使用者可根據(jù)實際情況設(shè)定變換后需達到的灰度分布范圍[c，d]，而變換后影像為G(x，y)，則該灰度轉(zhuǎn)換公式為
G(x,y)=(d-c)[F(x,y)-a]b-a+c]]>如圖1所示，為本發(fā)明影像雜訊過濾系統(tǒng)的硬件架構(gòu)圖。該影像雜訊過濾系統(tǒng)建構(gòu)在多個客戶端計算機2中?？蛻舳擞嬎銠C2通過影像數(shù)據(jù)線4與一圖像傳感器1相連接以獲取影像，并在客戶端計算機2對影像雜訊進行過濾后，將影像數(shù)據(jù)傳送至與其相連的數(shù)據(jù)庫3中進行存儲。所述圖像傳感器1應用CCD感光技術(shù)。
如圖2所示，為本發(fā)明影像雜訊過濾系統(tǒng)的功能模塊圖。該影像雜訊過濾系統(tǒng)建構(gòu)在多個客戶端計算機2中，其包括五個功能模塊，分別是影像獲取模塊20、灰度變換模塊21、邊界點提取模塊22、過濾模塊23及存儲模塊24。其中，影像獲取模塊20用于客戶端計算機2通過影像數(shù)據(jù)線4從圖像傳感器1獲取需過濾雜訊的影像，以便于使用者對該影像進行雜訊過濾。灰度變換模塊21用于對影像中的灰度進行變換，增強影像對比度，并對影像進行銳利化處理，以此突出影像中形體的輪廓邊界。邊界點提取模塊22用于以均值過濾法求一垂直于影像輪廓邊界的方向直線上每點的灰度并提取影像輪廓的邊界與該方向直線的交點。過濾模塊23用于通過設(shè)置一公差閥值以過濾影像中的雜訊。存儲模塊24用于存儲影像及影像雜訊過濾時獲取的點集至數(shù)據(jù)庫3中。
如圖3所示，是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像灰度變換流程圖，其主要實現(xiàn)灰度變換模塊21的功能。首先，客戶端計算機2通過影像數(shù)據(jù)線4從圖像傳感器1處獲取影像F(x，y)(步驟S10)。計算所獲取影像F(x，y)的大小，讀取其高度及寬度(步驟S12)。統(tǒng)計影像F(x，y)中每個灰度出現(xiàn)的頻率，其中，頻率與灰度之間的關(guān)系可參照圖6所示的波形圖，其中灰度分布的最大區(qū)間為
(步驟S14)。計算灰度的分布范圍[a，b]，[a，b]必在
區(qū)間內(nèi)，如圖6所示的波形圖中有兩個波峰，這兩個波峰分別表示影像中深色和淺色灰度集中分布的情況，假設(shè)左側(cè)波峰對應的頻率為h，2/3h的頻率相交于左側(cè)波峰附近的A、B兩點，則應選取接近灰度0側(cè)的A點所對應的灰度為a，同理，右側(cè)波峰對應的頻率為H，2/3H的頻率相交于右側(cè)波峰附近的C、D兩點，則應選取接近灰度為255側(cè)的D點所對應的灰度為b(步驟S16)。設(shè)置變換后需要達到的灰度分布范圍[c，d]，為了使影像的灰度差異明顯，[c，d]可設(shè)定為
(步驟S18)。利用上文所述的灰度轉(zhuǎn)換公式，對影像中的每個灰度進行變換，灰度變換后的影像以G(x，y)表示(步驟S20)。統(tǒng)計灰度變換后影像G(x，y)中的灰度的頻率，可參照圖7所示波形圖(步驟S22)。判斷灰度變換后的灰度的分布范圍是否合格，即灰度是否主要集中分布在c和d附近，而中間值較少。判斷所依據(jù)的標準，可為在邊界點c、d處對應的頻率是否為波峰對應的頻率值的三分之二，使用者可根據(jù)實際情況設(shè)定該比率，如也可判斷邊界點c、d處對應的頻率是否為波峰對應的頻率值的四分之三等(步驟S24)。若灰度變換后的灰度分布范圍合格，則對灰度變換后的影像進行銳利化處理(步驟S26)。存儲進行銳利化處理后的影像至數(shù)據(jù)庫3(步驟S28)。若灰度變換后的灰度分布范圍不合格，則需返回步驟S18重新設(shè)置灰度變換后需達到的分布范圍[c，d]并執(zhí)行后續(xù)流程。
如圖4所示，是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像邊界點提取流程圖，其主要實現(xiàn)邊界點提取模塊22的功能。首先，從數(shù)據(jù)庫3中獲取進行灰度變換和銳利化處理后的影像(步驟S30)。在該影像上指定一條方向直線，該方向直線垂直于影像輪廓的邊界，此方向直線通常為多條，可通過循環(huán)指定不同的方向直線并進行后續(xù)流程(步驟S32)。計算方向直線上的每點坐標(步驟S34)。用均值過濾法求直線上每點的灰度，例如直線上一點，其坐標為(x，y)，其所對應的灰度為E(x，y)，選取與該點相鄰的多個點，對相鄰的多個點的灰度進行平均得一灰度平均值S。其中該相鄰的多個點的所在區(qū)域應對稱，如該區(qū)域可為3*3的正方形區(qū)域(也可為圓形區(qū)域)，則3*3的正方形區(qū)域內(nèi)，可選取相鄰的八個點，其坐標如下表所示
該均值過濾法還包括設(shè)定一個非負閥值T，T的設(shè)定可為影像進行灰度變換前的灰度分布范圍[a，b]的差值的十分之一，即T＝(b-a)/10(使用者還可根據(jù)影像的實際情況自定義T值)，如若該選取點的灰度與灰度平均值S的差的絕對值小于所設(shè)定的非負閥值T，則令該灰度平均值S取代該點的灰度；若該選取點的灰度與灰度平均值S的差的絕對值大于或等于所設(shè)定的非負閥值T，則保留該點的灰度，通過設(shè)定非負閥值T確認直線上每點的灰度的步驟，既可對影像中的雜訊進行模糊化處理，又可抑制直接以灰度平均值S取代直線上選取點的灰度所造成的影像邊界的模糊化。(步驟S36)。提取方向直線與影像輪廓邊界的交點(步驟S38)。將交點的坐標輸出到點集(步驟S40)。判斷是否為在該影像輪廓邊界處可指定的最后一條方向直線(步驟S42)。若是最后一條可指定的方向直線，則存儲該點集，如存儲該點集為P(步驟S44)。若不是可指定的最后一條直線，則返回步驟S32。
如圖5所示，是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像雜訊過濾流程圖，其主要實現(xiàn)過濾模塊23的功能。首先，輸入邊界點提取后所存儲的點集P(步驟S50)。根據(jù)點集P擬合一幾何特征F，幾何特征主要指點、線、圓、弧(步驟S52)。輸入一公差閥值K，K的設(shè)定通常為5，也可根據(jù)實際影像的特征進行自定義(步驟S54)。在點集P中進行循環(huán)取點(x，y)(步驟S56)。計算該點(x，y)至幾何特征F的距離D(步驟S58)。判斷點(x，y)至幾何特征F的距離D是否大于公差閥值K(步驟S60)。若D＞K，則標記該點為雜訊點，并從點集P中刪除該點(步驟S62)。判斷該點是否為點集P中的最后一點，若D＜K，也執(zhí)行本步驟的判斷(步驟S64)。若不是點集P中的最后一點，則返回步驟S56；若是點集P中的最后一點，則重新得到一新點集P2，原點集P中的雜訊點已經(jīng)被刪除(步驟S66)。根據(jù)新點集P2，重新擬合幾何特征(步驟S68)。判斷過濾次數(shù)是否小于3(步驟S70)。若過濾次數(shù)小于3，則返回步驟S52；若過濾次數(shù)不小于3，則輸出擬合后的幾何特征，并存儲至數(shù)據(jù)庫3(步驟S72)。
如圖6所示，是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像灰度分布波形圖。
如圖7所示，是本發(fā)明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的影像灰度變換后的灰度分布波形圖。
權(quán)利要求
1.一種影像雜訊過濾系統(tǒng)，其可通過一計算裝置過濾由電子器材獲取的影像雜訊，其特征在于，該系統(tǒng)包括一影像獲取模塊，用于獲取需過濾雜訊的影像；一灰度變換模塊，用于對影像中的灰度進行變換，增強影像對比度，并對影像進行銳利化處理；一過濾模塊，用于通過一公差閥值過濾影像中的雜訊；及一存儲模塊，用于存儲影像及影像雜訊過濾時獲取的點集。
2.如權(quán)利要求1所述的影像雜訊過濾系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)還包括一邊界點提取模塊，用于以均值過濾法求一垂直于影像輪廓邊界的方向直線上每點的灰度并提取影像輪廓的邊界與該方向直線的交點。
3.如權(quán)利要求1所述的影像雜訊過濾系統(tǒng)，其特征在于，該過濾模塊可自定義公差閥值。
4.一種影像雜訊過濾方法，其可通過一計算裝置過濾由電子器材獲取的影像雜訊，其特征在于，該方法包括如下步驟獲取一影像，變換該影像的灰度；指定一垂直于影像輪廓邊界的方向直線；用均值過濾法求直線上每點的灰度；提取方向直線與影像輪廓邊界的交點；循環(huán)指定不同的方向直線，將提取的交點輸出到一點集；根據(jù)輸出點集擬合一幾何特征；及設(shè)定一公差閥值過濾點集中的雜訊點。
5.如權(quán)利要求4所述的影像雜訊過濾系統(tǒng)，其特征在于，該電子器材可為一影像量測機臺。
6.如權(quán)利要求4所述的影像雜訊過濾方法，其特征在于，該變換影像的灰度的步驟還包括計算影像的大??；統(tǒng)計影像中灰度的頻率；計算影像中灰度的分布范圍；設(shè)置變換需要達到的灰度的分布范圍；進行灰度變換；統(tǒng)計灰度變換后，影像中灰度的頻率；判斷灰度變換后的影像中灰度的分布范圍是否合格，即灰度是否集中分布在所設(shè)置的變換需要達到的灰度的分布范圍附近；及若灰度的分布范圍合格，則對灰度變換后的影像進行銳利化處理；若灰度的分布范圍不合格，則重新設(shè)置變換需要達到的灰度的分布范圍。
7.如權(quán)利要求4所述的影像雜訊過濾方法，其特征在于，該以均值過濾法提取方向直線與影像輪廓邊界的交點的步驟還包括計算方向直線的每點坐標；循環(huán)選取方向直線上的點，得該點的灰度；選取與該點相鄰的區(qū)域內(nèi)的多個點，將多個點所對應的灰度進行平均得一灰度平均值；設(shè)定一非負閥值；及如若該選取點的灰度與灰度平均值的差的絕對值小于所設(shè)定的非負閥值，則令該灰度平均值取代該點的灰度；若該選取點的灰度與灰度平均值的差的絕對值大于或等于所設(shè)定的非負閥值，則保留該點的灰度。
8.如權(quán)利要求7所述的影像雜訊過濾方法，其特征在于，該選取的相鄰的區(qū)域應為對稱區(qū)域。
9.如權(quán)利要求7所述的影像雜訊過濾方法，其特征在于，該非負閥值可設(shè)定為影像進行灰度變換前的灰度分布范圍的差值的十分之一。
10.如權(quán)利要求4所述的影像雜訊過濾方法，其特征在于，該設(shè)定一公差閥值過濾點集中的雜訊點的步驟還包括設(shè)定一公差閥值；在點集中取點，并計算該點至幾何特征的距離；判斷該點至幾何特征的距離是否大于公差閥值；若該點至幾何特征的距離大于公差閥值，則標記該點為雜訊點并刪除，若該點至幾何特征的距離不大于公差閥值，則從點集中循環(huán)取點；及循環(huán)取點結(jié)束后，根據(jù)刪除雜訊點后的點集擬合一新的幾何特征。
11.如權(quán)利要求10所述的影像雜訊過濾方法，其特征在于，該公差閥值可設(shè)定為5。
全文摘要
本發(fā)明提供一種影像雜訊過濾系統(tǒng)及方法，其可通過一計算裝置過濾由電子器材獲取的影像雜訊，該系統(tǒng)包括一影像獲取模塊，用于獲取需過濾雜訊的影像；一灰度變換模塊，用于對影像中的灰度進行變換，增強影像對比度，并對影像進行銳利化處理；一邊界點提取模塊，用于以均值過濾法求一垂直于影像輪廓邊界的方向直線上每點的灰度并提取影像輪廓的邊界與該方向直線的交點；一過濾模塊，用于通過一公差閥值過濾影像中的雜訊及一存儲模塊，用于存儲影像及影像雜訊過濾時獲取的點集。利用本發(fā)明，可有效過濾影像中的雜訊。
文檔編號H04N5/91GK1893550SQ20051003574
公開日2007年1月10日 申請日期2005年7月1日 優(yōu)先權(quán)日2005年7月1日
發(fā)明者張旨光, 孫小超, 蔣理 申請人:鴻富錦精密工業(yè)(深圳)有限公司, 鴻海精密工業(yè)股份有限公司