一種太赫茲圖像增強(qiáng)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增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，尤其涉及一種太赫茲圖像增強(qiáng)的處 理方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 影響太赫茲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(dòng)造成太赫茲輻射強(qiáng)度發(fā)生變化，從而導(dǎo)致太赫茲圖像灰度分布的抖動(dòng)，即存在明顯亮斑。 并且同時(shí)可能會(huì)伴隨著圖像背景較暗，對(duì)比度不強(qiáng)的問題。太赫茲成像的降噪和增強(qiáng)有許 多方法。常用的有基于小波變換的降噪、邊緣檢測(cè)和增強(qiáng)等。但是，這些方法通常涉及較復(fù) 雜的數(shù)學(xué)運(yùn)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(shù)問題是：構(gòu)建一種太赫茲圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，克服現(xiàn)有技術(shù) 太赫茲圖像增強(qiáng)通常涉及較復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，缺乏通用性和直觀性。
[0004] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：提供一種太赫茲圖像增強(qiáng)方法，包括如下步驟：
[0005] 中值濾波降噪：先對(duì)太赫茲原圖像進(jìn)行中值濾波，再對(duì)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(diǎn)的加權(quán)平均值求得像素點(diǎn)的估計(jì)值，獲取兩個(gè)像 素點(diǎn)之間的相似性，然后對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均；
[0007] 圖像增強(qiáng)：構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，對(duì)圖像向量進(jìn)行離散主成分 分析變換得到增強(qiáng)的圖像向量，具體包括：離散主成分分析變換方法是通過部分較大特征 值所對(duì)應(yīng)的特征向量，再對(duì)所述特征特別向量進(jìn)行離散主成分分析反變換進(jìn)行圖像增強(qiáng)；
[0008] 邊緣處理：采用水平和垂直算子對(duì)非局域?yàn)V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二階高通濾波處理的圖像進(jìn)行疊加，將疊加后 的太赫茲圖像進(jìn)行圖像銳化，得到最終處理圖像。
[0010] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)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(jìn)一步技術(shù)方案是：在非局部濾波步驟中，兩個(gè)像素點(diǎn)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(jìn)一步技術(shù)方案是：灰度向量之間的相似性由加權(quán)歐氏距離的降函數(shù)表 /Jn 〇
[0013] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：相似性窗口為以像素為中心，固定大小的方形領(lǐng)域。
[0014] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：構(gòu)建一種太赫茲圖像增強(qiáng)系統(tǒng)，包括中值濾波降噪模塊、非 局部濾波模塊、圖像增強(qiáng)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(duì)太赫茲原圖像進(jìn)行中值濾波，再對(duì)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(diǎn)的加權(quán)平均值求得像素點(diǎn)的估計(jì)值，獲取兩個(gè)像素點(diǎn)之間 的相似性，然后對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均，所述圖像增強(qiáng)模塊構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交 矩陣，通過部分較大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行離散主成分分析變換，再對(duì)所述特征特 別向量進(jìn)行離散主成分分析反變換進(jìn)行圖像增強(qiáng)；所述圖像邊緣處理模塊采用水平和垂直 算子對(duì)非局域?yàn)V波處理后的圖像進(jìn)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(jìn)行疊加，將疊加后的太赫茲圖像進(jìn)行圖像銳化，得到最終處理 圖像。
[0015] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：包括權(quán)重因子確定模塊，所述權(quán)重因子確定模塊通 過灰度向量相似的灰度領(lǐng)域內(nèi)的像素確定權(quán)重。
[0016] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：包括獲取圖像的噪聲像素點(diǎn)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(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。
[0018] 本發(fā)明的進(jìn)一步技術(shù)方案是：所述進(jìn)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(shù)效果是：構(gòu)建一種太赫茲圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，包括中值濾波降噪： 先對(duì)太赫茲原圖像進(jìn)行中值濾波，再對(duì)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(diǎn)的加權(quán)平均值求得像素點(diǎn)的估計(jì)值，獲取兩個(gè)像素點(diǎn)之間的相 似性，然后對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均；圖像增強(qiáng)：構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，對(duì)圖像 向量進(jìn)行離散主成分分析變換得到增強(qiáng)的圖像向量，具體包括：離散主成分分析變換方法 是通過部分較大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，再對(duì)所述特征特別向量進(jìn)行離散主成分分析反 變換進(jìn)行圖像增強(qiáng)；邊緣處理：采用水平和垂直算子對(duì)非局域?yàn)V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二階高通濾波處理的圖像進(jìn)行疊加，將疊加后的 太赫茲圖像進(jìn)行圖像銳化，得到最終處理圖像。本發(fā)明的太赫茲圖像增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，采用 非局域?yàn)V波及主成分分析的圖像增強(qiáng)方法，采用的非局域?yàn)V波不同于有些方法中采用的領(lǐng) 域?yàn)V波，領(lǐng)域?yàn)V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(duì) 噪聲更具有抵抗性，濾除部分中含有的幾何結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0022] 下面結(jié)合具體實(shí)施例，對(duì)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(shí)施方式】是：提供一種太赫茲圖像增強(qiáng)方法，包括如下 步驟：
[0024] 中值濾波降噪：先對(duì)太赫茲原圖像進(jìn)行中值濾波，再對(duì)圖像在0-255的灰度范圍 內(nèi)做線性灰度拉伸。
[0025] 具體實(shí)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(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)領(lǐng)域中各點(diǎn)值的中值代替。設(shè)f(x，y)為圖像像素點(diǎn)的灰 度值，濾波窗口為A的中值濾波定義為：
[0026] Γ (x,y) = MED{f(x,y)} (x, y) e A (I)
[0027] 之后再在0-255的灰度范圍內(nèi)做線性灰度拉伸，獲得對(duì)比度增強(qiáng)的圖像。
[0028] 非局部濾波：由全空間域像素點(diǎn)的加權(quán)平均值求得像素點(diǎn)的估計(jì)值，獲取兩個(gè)像 素點(diǎn)之間的相似性，然后對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均。
[0029] 具體實(shí)施過程如下：是指當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度值是由全空間域與其結(jié)構(gòu)相似的像素 點(diǎn)的灰度值加權(quán)平均獲得，權(quán)重取決于結(jié)構(gòu)相似性程度。假設(shè)給定離散的被噪聲污染的數(shù) 字圖像v={v(i) I iel}，對(duì)像素點(diǎn)i的估計(jì)值NL[v](i)可以由全空間域像素點(diǎn)的加權(quán) 平均求得：
[0030] NL[v] (i) = Xw(i, j)v(j) (2)
[0031] 權(quán)重{w(i，j)}」依賴于像素點(diǎn)i和j的相似性，并滿足：
[0032] 0 ^ w(i, j) ^ I ；
[0033] Σ jw(i, j) = I. (3)
[0034] 兩個(gè)像素點(diǎn)i和j之間的相似性依賴于灰度向量V(Ni)和v(Np之間的相似性。N k 表示中心位于k的固定大小的方塊領(lǐng)域。這種相似性由加權(quán)歐氏距離Il V(Ni)-V(R) Il\a 的降函數(shù)表示。其中a是高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差。圖像的噪聲像素點(diǎn)間的歐氏距離期望值可由下 式求得：
[0035]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種太赫茲圖像增強(qiáng)方法，包括如下步驟： 中值濾波降噪：先對(duì)太赫茲原圖像進(jìn)行中值濾波，再對(duì)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(diǎn)的加權(quán)平均值求得像素點(diǎn)的估計(jì)值，獲取兩個(gè)像素點(diǎn) 之間的相似性，然后對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均； 圖像增強(qiáng)：構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，對(duì)圖像向量進(jìn)行離散主成分分析 變換得到增強(qiáng)的圖像向量，具體包括：離散主成分分析變換方法是通過部分較大特征值所 對(duì)應(yīng)的特征向量，再對(duì)所述特征特別向量進(jìn)行離散主成分分析反變換進(jìn)行圖像增強(qiáng)； 邊緣處理：采用水平和垂直算子對(duì)非局域?yàn)V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二階高通濾波處理的圖像進(jìn)行疊加，將疊加后的太 赫茲圖像進(jìn)行圖像銳化，得到最終處理圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的太赫茲圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，在非局部濾波步驟中，包 括確定搜索窗口、相似性窗口以及濾波深度參數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的太赫茲圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，在非局部濾波步驟中，兩 個(gè)像素點(diǎn)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(quán)利要求3述的太赫茲圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，灰度向量之間的相似性由 加權(quán)歐氏距離的降函數(shù)表示。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的太赫茲圖像增強(qiáng)方法，其特征在于，對(duì)圖像向量進(jìn)行離散主 成分分析變換得到增強(qiáng)的圖像向量的方法包括：保留前面多個(gè)較大的特征值，去除之后留 下多個(gè)較小的特征值，求得所述前面多個(gè)的特征值所對(duì)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(gè)近似值。
6. -種太赫茲圖像增強(qiáng)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、 圖像增強(qiáng)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(duì)太赫茲原圖像 進(jìn)行中值濾波，再對(duì)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(diǎn)的加權(quán)平均值求得像素點(diǎn)的估計(jì)值，獲取兩個(gè)像素點(diǎn)之間的相似性，然后 對(duì)其進(jìn)行加權(quán)平均，所述圖像增強(qiáng)模塊構(gòu)建圖像向量的協(xié)方差矩陣和正交矩陣，通過部分 較大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行尚散主成分分析變換，再對(duì)所述特征特別向量進(jìn)行尚散 主成分分析反變換進(jìn)行圖像增強(qiáng)；所述圖像邊緣處理模塊采用水平和垂直算子對(duì)非局域?yàn)V 波處理后的圖像進(jìn)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(jìn)行疊加，將疊加后的太赫茲圖像進(jìn)行圖像銳化，得到最終處理圖像。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述太赫茲圖像增強(qiáng)系統(tǒng)，其特征在于，包括權(quán)重因子確定模塊，所 述權(quán)重因子確定模塊通過灰度向量相似的灰度領(lǐng)域內(nèi)的像素確定權(quán)重。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述太赫茲圖像增強(qiáng)系統(tǒng)，其特征在于，包括獲取圖像的噪聲像素 點(diǎn)間的歐氏距離期望值的歐氏距離期望模塊。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述太赫茲圖像增強(qiáng)系統(tǒng)，其特征在于，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。
10. 根據(jù)權(quán)利要求6所述太赫茲圖像增強(qiáng)系統(tǒng)，其特征在于，所述進(jìn)行圖像銳化的算子 包括Roberts、Prewitt或是Sobel算子中的一種或多種。
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種太赫茲圖像處理方法及系統(tǒng)，包括：對(duì)太赫茲圖像進(jìn)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，采用的非局域?yàn)V波不同于有些方法中采用的領(lǐng)域?yàn)V波，領(lǐng)域?yàn)V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(duì)噪聲更具有抵抗性，濾除部分中含有的幾何結(jié)構(gòu)信息較少。
【IPC分類】G06T5-00, H04N5-21
【公開號(hào)】CN104580829
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410827749
【發(fā)明人】劉藝青
【申請(qǐng)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(qǐng)日】2014年12月25日