[发明专利]应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统及方法

权利要求书

1.一种应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统，至少包括：

二值化处理模组，把关联图像进行二值化处理，从而形成二进制灰度图像；

腐蚀模组，通过形态滤波器使用一定大小的结构元素对该二进制灰度图像进行腐蚀，去除关联成像产生的斑点；

噪声去除模组，采用中值滤波去除腐蚀后的二进制灰度图像的噪声；以及

原始图像恢复模组，对二进制灰度图像采取闭运算和膨胀操作以实现恢复原始图像。

2.如权利要求1所述的应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统，其特征在于：该系统还包括二次腐蚀模组，对该二进制灰度图像进行第二次腐蚀图像消除其余斑点后再采取闭运算和膨胀操作实现恢复原始图像。

3.如权利要求1所述的应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统，其特征在于：该二值化处理模组采用Otsu法把关联图像转换成该二进制灰度图像，选取阈值用来减少组内变异的黑色和白色像素。

4.如权利要求2所述的应用于热光关联成像的自适应形态学滤波系统，其特征在于，该腐蚀模组的腐蚀过程被定义为：

IΘs={z|(s^)z⊆I}]]>

其中，I为该二进制灰度图像，s是结构元素。

5.一种应用于热光关联成像的自适应形态学滤波方法，包括如下步骤：

步骤一，把关联图像进行二值化处理，从而形成二进制灰度图像；

步骤二，通过形态滤波器使用一定大小的结构元素对二进制灰度图像进行腐蚀，去除关联成像产生的斑点，以消除对象边界上的像素；

步骤三，对腐蚀后的二进制灰度图像中值滤波以去除噪声；

步骤四，对该二进制灰度图像采取闭运算和膨胀操作实现恢复原始图像。

6.如权利要求5所述的应用于热光关联成像的自适应形态学滤波方法，其特征在于：步骤三后还包括第二次腐蚀中值滤波后的二进制灰度图像来消除其余斑点的步骤。

7.如权利要求6所述的应用于热光关联成像的自适应形态学滤波方法，其特征在于：于步骤一中，采用Otsu法把关联图像转换成该二进制灰度图像，选取阈值用来减少组内变异的黑色和白色像素。

8.如权利要求6所述的应用于热光关联成像的自适应形态学滤波方法，其特征在于，于步骤二中，结构元素的大小采用如下步骤自动获得：

在该二进制灰度图像中标签连接部分；

计算数字连接部分的二进制灰度图像，并将其设置为n；

计算像素个数“1”在二进制灰度图像，并将其作为pn；以及结构元素的大小r可以被等价于公式

9.如权利要求8所述的应用于热光关联成像的自适应形态学滤波方法，其特征在于，步骤在该二进制灰度图像中标签连接部分包括如下步骤：

游程长度编码输入图像；

初步运行扫描，在等价表初步的分类和记录的分类等价；

解决等价类；以及

基于分解等价类运行重新标记。

10.如权利要求6所述的应用于热光关联成像的自适应形态学滤波方法，其特征在于：于步骤二中，腐蚀过程被定义为：

IΘs={z|(s^)z⊆I}]]>

其中，I为该二进制灰度图像，s是结构元素。