基於視覺特性的井下影象去噪新方法

２０１４年

河北大學學報（自然科學版）

２０１４

第３４卷第１期

下色ｖｅｒｓｉ色結

基於視覺特性的井下影象去噪新方法

浦江　，姜代紅

（１．徐州工程學院信電工程學院，江蘇徐州中國礦業大學資訊與電氣工程學院，江蘇徐州　２２１００８）

摘要：受煤礦井下特殊環境的影響，井下影象大多畫面清晰度不高，且夾雜著大量的影象雜訊，這給井影象的進一步處理帶來了很多困難．針對井下影象光照度不夠、噪點較多等特點，從人眼視覺感知中的彩

細節失明及同時對比特性出發，提出了一種基於視覺特性．的影象去噪新方法．該方法採用ｃｉｅｌａｂ均勻顏空間，動態決定濾波器權值，從而減少了影象輪廓邊緣等細節資訊的破壞，使去噪後的影象更加清晰．實驗

果表明，該方法的去噪效果明顯，能顯著提高井下影象的王觀與客觀質量．關鍵詞：影象去噪；煤礦；顏色空間；ｃｉｅｌａｂ

中圖分類號：ｔｐ３９１．４

文獻標誌碼：ａ

文章編號

井下影象由於受到井下複雜環境、機械振動、煤塵雜訊等干擾，使得採集的影象帶有許多雜訊，為了改善

收稿日期：２０１３一ｏ５—１ｏ

**專案：江蘇省高校科研成果產業化推進化專案徐州市工業計畫專案第一作者：浦江（１９５７一），男，上海人，徐州工程學院副教授，主要從事智慧型計算、人工情感等方向研究．

河北大學學報（自然科學版）第３４卷

影象的質量以及更好地進行後續處理，對井下採集傳輸的影象進行去噪是乙個十分重要的環節．

影象去噪方法有很多，典型的如：均值去噪、中值去噪、小波去噪等等，具有代表性的研究有：ｎａｒｅｎｄｒａ提出了一種行列分離的中值濾波演算法　；何驥鳴等　。

提出了多重中值濾波演算法，可以有效去除影象椒鹽雜訊；ｄａｒｓｏｗ等　。提出了３種基於小波相位去噪方法：區域性相位方差閾值、邊緣跟蹤和尺度相位變動閾值法．為了克服小波變換只能檢測點的奇異性，ｈｕｉ等人ｌ４提出了變換．

隨著各種理論的不斷成熟和完善，影象去噪方法已經獲得了很大的進步，但這些方法都有著各自的優缺點和適用領域，如均值去噪容易使得影象模糊，中值去噪當窗ｉ＝ｉ內雜訊面積較大時，去噪效果不理想，小波去噪演算法複雜等等，即對於多種雜訊同時干擾的影象去噪效果並不理想，去噪的同時平滑了，質量下降，而且針對煤礦複雜環境特定領域的去噪研究還不多見．因此，結合煤礦井下雜訊的特點，尋找一種在減少影象雜訊的同時保留影象細節和紋理特徵便成為本文去噪處理的研究目標．

１ｃｉｅｌａｂ與ｒｇｂ顏色空間轉換

傳統的影象去噪方法大多採用的是ｒｇｂ顏色空間，由於ｒｇｂ顏色空間是非均勻的，並沒有考慮到圖

像的亮度和色度等重要資訊，而井下採集的影象由於受到弱光或光照不均勻的影響，因此採用經典影象去噪

方法很難達到很好的去噪效果顏色空間

ｃｉｅｌａｂ顏色空問是由國際照明委員會（ｃｉｅ）於１９７６年公布的一種色彩空間，是目前最為均勻的一種色彩空間，用ｌ，ａ，ｂ一組資料將一種顏色用數字表示出來，一組ｌａｂ值跟一種顏色形成一一對應關係．ｌ值表示亮度，ａ，ｂ值為色度座標．其中ａ值表示紅綠方向顏色變化．＋ａ表示向紅色方向變化，一ａ表示向綠色

方向變化．ｂ表示黃藍方向變化，＋ｂ表示向黃色方向變化，一６表示向藍色方向變化．如圖１所示，ａ軸為紅

綠軸，ｂ軸為黃藍軸，座標軸的值從０到１０之間變化．ｌ為從黑色過渡到白色的比例值．

圖１　ｃｉｅｌａｂ顏色空間

１．２　ｒｇｂ和ｃｉｅｌａｂ顏色空間的相互轉換

ｒｇｂ顏色空間到ｘｙｚ顏色空間轉換公式為

第１期浦江等：基於視覺特性的井下影象去噪新方法

３４１￣

￣０７１

廠（ｚ）一．．

００８　８６７．

（２）ｒ△ｌ＊一ｌ１＊一一ａ２＊，

ｌｉ△６＊一ｂ１＊——ｂ２＊．

２　基於視覺特性的影象去噪新方法

基於ｃｉｅｌａｂ的均勻顏色空間，針對井下特殊環境，從人眼視覺感知中的彩色細節失明及同時對比特性出發，提出一種新的影象去噪方法．２．１演算法思想

均勻顏色空間中，人眼可分辨出來的２個顏色間的色差值是相等的，即當色差小於某個閥值時，人眼認

為是同一種顏色；而大於某個閾值時，人眼就能夠區分出２個不同的顏色　］．ｃｉｅｌａｂ顏色空間中，此閥值的值一般為３．鑑於此，將影象雜訊劃分為２類：平坦區域雜訊和非平坦區域雜訊．在乙個領域內，畫素點與中

心點的ｃｉｅｌａｂ色差都大於閥值，則稱之為平坦區域雜訊，平坦區域噪點的顏色會受到其鄰域內所有其他畫素點的影響，可用傳統高斯濾波模板進行卷積去噪．而非平坦區域中的噪點並非完全受到鄰域內其他畫素的影響，只和同乙個區域內的畫素有關，即只和ｃｉｅｌａｂ色差小於閥值的畫素點有關．大於閥值的，就認為該點顏色值對中心畫素的貢獻仍舊符合高斯分布，否則，認為該點顏色值對中心畫素沒有任何貢獻，將該點對中心畫素的卷積權值設為０．這樣，同乙個區域內的畫素顏色更為一致，達到保持影象細節的目的．

２．２高斯濾波器

一維高斯函式為

ｇ（ｚ）一ｐ一ｘ２

．（４）

影象處理中，常採用二維高斯函式作平滑濾波器．函式表示式為

力一ｐ一２２ｌ，．

（５）利用高斯濾波器對輸入影象ｆｆｉ，］進行卷積去噪的公式為

，」一１

一１ｇｅｉ，力＊廠［，力一一是，一ｚ］一

＝０：０

一１ｎ－－１

∑∑　一

一０　ｆ；ｏ

一是，ｊ－ｚ￣＝

（６）１１

∑ｅ一』∑ｅ一ｆｅｉ一是，一ｚ］ｏ

＾＝０、ｚ＝０

為了降低高斯濾波卷積計算的時間複雜度，可以將二維高斯函式分解為水平方向和垂直方向２次一維

河北大學學報（自然科學版）第３４卷

卷積完成嘲．首先將緣影象ｆｆｉ，］與水平方向的高斯卷積，將卷積後的結果儲存，再以相同的高斯模板進行

垂直方向上的卷積轉置，最終即可輸出平滑影象．圖２顯示了高斯函式卷積可分離性．

ａｂａ．縱向模板卷積；ｂ．水平模板卷積．圖２高斯函式卷積可分離性示意

２．３演算法流程

定義去噪模板大小為可分辨色差閾值為丁，對整幅影象任一畫素（ｒ，ｇ，６）進行遍歷，演算法

具體實現步驟如下：

１）輸入待處理影象廠，初始化模板大小為　×　的高斯卷積模板．

２）使用ｃｉｅｌａｂ顏色空間的色差計算公式計算中心畫素與其鄰域各畫素的色差值，並統計色差值大於閾值ｔ的個數ｎ，轉向步驟３）．

３）如果７２一　×　一１，表明域內除中心畫素點以外其他畫素點兩兩之間的色差均大於閾值ｔ，為平坦區

域噪點，用傳統高斯濾波模板進行卷積去噪，轉向步驟４）．

４）如果　≠　×　一１且，ｚ≠０，如果中心畫素點和域內（，ｊ）位置處的畫素點之間的色差大於閾值ｔ，則為

非平坦區域噪點，將高斯卷積模板中（，ｊ）位置處的值設定為０，轉向步驟５）．

５）以上條件均不滿足，不對中心畫素做任何操作，保留原值．

６）處理影象中的下乙個畫素點，轉向步驟２）．

７）判斷是不是已經處理完中的所有畫素點，如果處理完畢，則演算法結束，否則轉向步驟６）繼續處理．

３　實驗效能與對比分析

選取礦井下的一張含噪影象，分別採用均值去噪、中值去噪、混合去噪、傳統高斯去噪和本文去噪方法分別對影象進行去噪處理，計算影象的峰值訊雜比ｐｓｎｒ和均方誤差ｍｓｅ，從而對不同演算法的效能進行評

價ｌ＿９＿１．

ｍｓｅ和ｐｓｎｒ的計算公式如下：一ｎｍ

ｍｓｅ一ｆ廠（）一ｇ（ｘ，）ｆ。，

ｆ∑∑（２５－５廠０（×，ｍ×）一ｇｎ（，））

其中ｇ表示輸入影象，－廠表示輸出影象，ｍ，ｎ分別代表影象的長和寬．

實驗執行環境：硬體環境為記憶體容量１ｇｂ，軟體環境為作業系統程式設計實現．不同去噪方法效果對比圖如圖３，去噪實驗對比的相關資料

８８河北大學學報（自然科學版）第３４卷

善了影象的去噪質量．從圖３中可以看出，均值去噪的影象輪廓模糊，且含有很多雜訊，影象細節資訊損失嚴重；中值去噪和混合去噪效果稍好，但依舊含有殘留雜訊；傳統高斯去噪方法也沒能夠消除視覺內的明顯雜訊，效果不夠理想；本文演算法在提高峰值訊雜比的同時，去噪後影象的紋理細節都得到了較好的保持，提高了影象的視覺清晰度和主客觀質量．

４　結束語

首先介紹了經典的影象去噪方法和ｃｉｅｌａｂ與ｒｇｂ顏色空間的轉換關係，在此基礎上提出了一種基於視覺特性的影象去噪新方法．該方法採用ｃｉｅｌａｂ的均勻顏色空間進行色差計算，從而動態決定濾波器權值，並且針對井下特殊環境，從人眼視覺感知中的彩色細節失明及同時對比特性出發，減少了影象輪廓邊緣

等細節資訊的破壞，使去噪後的影象更加清晰．實驗結果表明，該方法的去噪效果明顯，能顯著提高井下影象的主觀與客觀質量，對井下影象的處理具有科學的參考價值．

參考文獻：

［２１何驥鳴，李強，明豔．改進型中值濾波器的實現和效能測試［ｊ］．計算機系統應用

劉浩學．ｃｉｅ均勻顏色空間與色差公式的應用［ｊ］．北京印刷學院學報

［７１張三友．大紋針數彩色提花ｃａｄ系統核心演算法及框架的研究［ｄ］．蘇州：蘇州大學，２０１３．

［８］趙慧敏，李衛軍，劉揚陽，等．基於三高斯濾波的低質指紋影象增強方法［ｊ］．智慧型系統學報

［１ｏ］石玉英，劉晶晶．一種基於矩陣格式的半隱式影象去噪演算法［ｊ］．徐州工程學院學報

（責任編輯：孟素蘭）

基於視覺特性的井下影象去噪新方法

基於內容的影象檢索報告

第一節人眼的視覺特性總結

基於CT影象肺實質分割的方法

基於視覺特性的井下影象去噪新方法

基於內容的影象檢索報告

第一節 人眼的視覺特性 總結

基於CT影象肺實質分割的方法

相關推薦

第一節人眼的視覺特性總結