[发明专利]二维导向滤波方法、二维导向滤波器及系统

说明书

本发明涉及一种二维导向滤波方法、二维导向滤波器及系统，分别对像素窗口范围内各像素的输入图像、引导图像、引导平方值和图像乘积值进行求和处理，得到输入图像求和值、引导图像求和值、引导平方求和值和图像乘积求和值。进一步地，基于输入图像求和值、引导图像求和值、引导平方求和值和图像乘积求和值进行简单系数运算，得到各像素的窗口系数。最后根据窗口系数和引导图像进行简单系数运算，得到作为导向滤波结果的输出图像。基于此，将原本二维导向滤波中涉及的复杂的算法简化为简单系数运算，降低了系统的计算复杂度，提高了计算效率。同时，简化运算后的二维导向滤波更便于硬件实现。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种二维导向滤波方法、二维导向滤波器及系统。

背景技术

导向滤波(Guided Filter)是一种图像滤波技术，其通过引导图像对输入图像进行滤波处理，使滤波处理后输出图像大体上与输入图像相似，而纹理部分与引导图相似。由于导向滤波的计算过程简单且计算结果接近全局滤波，作为各向异性滤波，在去噪的同时能更好的保留图像的边缘纹理细节，因而引起了广泛的关注。

传统的导向滤波算法大多都是基于软件平台实现，主要有以下几种方式：一，面向Kinect深度图像的导向滤波算法改进。该算法对导向滤波的引导图采用双阈值的处理方法，通过对深度图像的直方图中灰度值的分布选取合适的阈值；然后对深度图像进行双阈值处理生成二值化图像；最后将处理过后的深度图像作为引导图，利用导向滤波算法对空洞区域进行深度填充。二，基于改进导向滤波算法的低剂量CT图像处理方法，该方法将导向滤波的权重系数进行改进，并提出了基于梯度导向的细节层增益计算方法，对于含有大量噪声和小细节的低剂量CT图像，可以减少噪声和光晕的影响，但不适用于其他环境下获取到的图像能够较准确地实现边保持。也有在FPGA硬件平台上实现了导向滤波算法，多是使用ARM核或DSP核进行浮点数处理。利用SARM对图像数据进行存储，像素分8通道进入模块进行处理。为提升算法中间数据精度，在硬件实现中，采用了小数点后30位的精度，电路规模较大。

然而，面向Kinect深度图像的导向滤波算法，由于引入阈值图像作为引导图像，虽然在滤波的同时消除了光照阴影等导致的虚假边，但是也提高了计算复杂度，并且缺乏在复杂工业环境下的便携性及可移植性针对图像实时去噪的需求。基于改进导向滤波算法的低剂量CT图像处理，虽然能够较准确地实现边保持，减少光晕现象，但是该算法只适用于含有大量噪声和小细节的低剂量CT图像，并不适用于其他环境下获取到的图像。而基于FPGA硬件平台的导向滤波实现方式，虽然能够保证计算过程中的精确性，但是同样会消耗大量的逻辑资源，而对于资源有限的FPGA平台而言，不利于后续图像处理。此外，若分成多块板卡进行图像处理系统的开发，其在可移植性及便携性上劣于一块板卡的方案。

综上，可见传统的导向滤波实现方式还存在以上缺陷。

发明内容

基于此，有必要传统的导向滤波实现方式还存在的缺陷，提供一种二维导向滤波方法、二维导向滤波器及系统。

一种二维导向滤波方法，包括步骤：

获取像素窗口范围内各像素的输入图像、引导图像、引导平方值和图像乘积值；其中，引导平方值为引导图像的平方值，图像乘积值为输入图像与引导图像的乘积；

分别对各输入图像、各引导图像、各引导平方值和各图像乘积值进行求和处理，得到输入图像求和值、引导图像求和值、引导平方求和值和图像乘积求和值；其中，输入图像求和值与输入图像对应，引导图像求和值与引导图像对应，引导平方求和值与引导平方值对应，图像乘积求和值与图像乘积值对应；

基于输入图像求和值、引导图像求和值、引导平方求和值和图像乘积求和值进行简单系数运算，得到各像素的窗口系数；其中，简单系数运算包括加法运算、减法运算、乘法运算和/或除法运算；

根据窗口系数和引导图像进行简单系数运算，得到作为导向滤波结果的输出图像。