[发明专利]基于矢量外积和中值滤波去彩色图像脉冲噪声方法及系统

说明书

所属技术领域

本方法涉及图像处理领域，尤其是彩色图像脉冲噪声滤波方法和系统。

背景技术

传统的彩色图像噪声消除算法主要包括均值滤波器等线性滤波器，和矢量中值滤波器 (VMF)、矢量方向滤波器(VDF)、方向距离滤波器(DDF)、加权矢量中值滤波器(WVMF)和 修正的加权矢量滤波器(MWVMF)等非线性滤波器。线性滤波器基本上都是低通滤波，因此不 能很好的保留图像中复杂多变的细节。

矢量中值类滤波器的输出值为滑动窗口中矢量集合的中值.该算法要求对矢量进行排 序.基本思想是在滑动窗口中寻找一个距离其他像素矢量最近的像素，并以此像素替代原中 心像素.如果有多个矢量都为最小值，则选择离滑动窗的中心最近的矢量.对于具有N个矢量 的集合V＝{v1，v2，…，vN}，将其通过一个矢量中值滤波器后得到的输出矢量为Xvm＝VM{v1， v2，…，vN}，其中Xvm∈{v1，v2，…，vN}，其算法如下.

1)对于每个矢量计算它到其余矢量的距离之和

2)从中选出最小值，记为Sk

3)对应的Vk即为输出的中值矢量。

各种算法的区别在于采用的距离计算公式不同。矢量中值滤波器(VMF)采用L1-norm或 L2-norm来进行矢量排序；矢量方向滤波器(VDF)根据矢量夹角进行排序；方向距离滤波器 (DDF)同时考虑矢量方向和长度，取二者的乘积作为排序依据；加权矢量中值滤波器(WVMF) 和修正的加权矢量滤波器(MWVMF)在VMF的基础上，给滑动窗口内每个像素赋予不同权重， MWVMF给中心像素权值为W₀，其余像素权值为1。

发明内容

[要解决的技术问题]

在彩色图像噪声消除方面，主要的问题是如何在彩色图像的像素矢量空间中进行排序。 本方法提出一种同时考虑矢量的方向和大小特征的噪声消除算法。同时，为了解决多数此类 算法复杂度大、判断不精确的问题，本方法提出一种脉冲噪声预判算法，能够在滤波前精确 判断脉冲噪声的位置，能够在降低复杂度的同时提高前面列举的所有算法的性能。

[技术方案]

本方法引入了矢量外积来计算矢量距离。对于RGB空间的两个矢量u=uRR→+uGG→+uBB→]]>和 v=vRR→+vGG→+vBB→,]]>u和v的矢量外积定义为：