无人机载红外获取沥青图像的双向迭代双边滤波方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种无人机载红外获取沥青图像的双向 迭代双边滤波方法。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着无人机技术的发展，无人机在生产生活中已经被广泛应用，如电力线 的架设，货物运输，以及环境侦测。无人机依托其轻便，价格低廉的优势已经步入各行各业。 由于沥青混合料摊铺温度过高，一般设备通常难以拍摄获取较好角度的红外沥青图像，对 此，由无人机架设红外成像设备在空中进行图像采集，可以经济安全地获取易于处理的图 像。
[0003]目前，红外热成像检测技术被广泛应用于沥青路面的修建工程中，在沥青路面铺 设过程中，获取高温状态的沥青路面图像，以及根据红外沥青图像准确获取沥青混合料的 温度变化，对路面施工质量十分重要。但是，在实际施工中，由于图像采集的振动，外界环 境温度等因素影响，往往使图像存在大量噪声。这些噪声会使图像退化，表现为图像模糊， 特征淹没，获得质量较差的图像，对图像的分析产生不利，由此很难准确得到沥青路面的温 度。
[0004] 传统的滤波算法，如均值滤波、中值滤波、维纳滤波虽然针对不同的噪声可以有较 好的滤波效果，但是这些仅仅基于空间信息的滤波器不能有效地保留图像的高频信息，以 致滤波后的图像边缘模糊大量细节丢失。
[0005] 针对上述问题，1998年，C. Tomasi和R. Manduchi提出了一种非迭代的简单策略， 称为双边滤波。这就是所谓的传统双边滤波。它不仅采取传统滤波方法的策略，考虑了空 间位置信息，还加入了值域相似度的影响，因此，双边滤波不仅可以消除图像噪声而且保留 了图像边缘信息。双边滤波虽然有上述优点，但是它存在效率低下，滤波效果不佳的缺点， 为了提升滤波效果，应使掩膜半径足够大，但是，当掩膜半径过大时，其计算时间是无法接 受的，所以双边滤波很难做到实时处理，不满足某些场合的应用。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于提供一种无人机载红外获取沥青图像的双向迭代双边滤波方 法，以克服上述现有技术存在的缺陷，本发明采用横、纵两个方向的迭代双边滤波，可以快 速消除红外沥青图像噪声并保持边缘细节，既满足了红外沥青图像的滤波效果，又较好地 保持了图像的边缘信息，同时极大地降低了传统双边滤波的复杂度。
[0007] 为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0008] 无人机载红外获取沥青图像的双向迭代双边滤波方法，包括以下步骤：
[0009] 步骤1:利用无人机拍摄得到原始红外沥青图像；
[0010] 步骤2:将步骤1拍摄到的RGB颜色空间的原始红外沥青图像转换到Lab颜色空 间；
[0011] 步骤3:利用步骤2得到的Lab颜色空间的红外沥青图像的边界像素扩展图像边 界；
[0012] 步骤4 :对步骤3得到的图像横向滤波处理；
[0013] 步骤5 :对步骤4处理后的图像纵向滤波处理；
[0014] 步骤6:将步骤5处理后的Lab颜色空间的图像转换到RGB颜色空间，输出滤波后 的红外沥青图像。
[0015] 进一步地，步骤1中的原始红外沥青图像大小为544*486。
[0016] 进一步地，步骤2中将RGB颜色空间的原始红外沥青图像转换到Lab颜色空间，原 始红外沥青图像由R、G、B颜色转变为L、a、b三个分量，其中L表示图像的亮度，a表示从 红色到绿色的范围，b表示从黄色到蓝色的范围。
[0017] 进一步地，步骤3中将Lab颜色空间的红外沥青图像按照扩展半径大小为5,以镜 面对称方式扩展图像边界区域。
[0018] 进一步地，步骤4中采用如下公式对步骤3得到的图像横向滤波处理：
[0020]其中，R1, j:为横向相邻像素相似度系数，c为迭代系数，X(L) P X(B)li j和x(b) u分别为步骤3得到图像的L、a、b三个分量的像素值，y (L)I,、y (a)h ,和y (b)I,分别为横向 梯度滤波处理后的L、a、b三个分量的像素值，与其相邻的L、a、b三个分量的像素值为y (L) U1、y(a)i,.i1和y(b)U1;
[0022] 其中，O为高斯方差，dift为Lab彩色空间横向相邻像素间亮度L的差值，difas 横向相邻像素间a值的差值，difb为横向相邻像素间b值的差值，RUi为横向像素相似度 系数。
[0023] 进一步地，步骤5中采用如下公式对步骤4处理后的图像纵向滤波处理：
[0025]其中，R1I为纵向相邻像素相似度系数，c为迭代系数，y(L)Py(a)i,j和y(b),分别为步骤4横向迭代滤波得到图像的L、a、b三个分量的像素值，y' (L)1^y'(a) ^和 y' (W1,,分别为纵向梯度滤波处理后的L、a、b三个分量的像素值，y' (L)ll^y'(B)1^ 和y' (Wi 为与其相邻的三个分量的像素值；
[0027] 其中，〇为高斯方差，dif't为Lab彩色空间纵向相邻像素间亮度L的差值， dif'a为纵向相邻像素间a值的差值，dif'b为纵向相邻像素间b值的差值，Riu为纵向 像素相似度系数。
[0028] 与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0029] 本发明采用横、纵两个方向的迭代双边滤波处理后，双向迭代双边滤波算法的滤 波效果明显优于均值滤波而且其边缘保持效果较好，另一方面，相对于传统双边滤波，本发 明的处理速度提升了几十倍，而且随着图像的增大，本发明的处理速度的优势会更加明显。 所以本发明可以快速消除红外沥青图像噪声并保持边缘细节，既满足了红外沥青图像的滤 波效果，又较好地保持了图像的边缘信息，同时极大地降低了传统双边滤波的复杂度。解决 了一般滤波方法丢失图像边缘信息的问题，同时也解决了传统双边滤波处理时间过长的问 题。
[0030] 进一步地，本发明在迭代运算公式的基础上引入了像素间相似度系数，使其可以 看作是掩膜半径为1的双边滤波，如此采用横、纵两个方向的迭代双边滤波处理后，双向迭 代双边滤波算法的滤波效果明显优于均值滤波而且其边缘保持效果较好。
【附图说明】
[0031] 图1是本发明的流程示意图；
[0032] 图2是本发明的本发明与其它滤波方法对红外沥青图像去噪效果对比图；其中， (a)为原始含噪声图像，（b)为均值滤波图像，（c)为传统双边滤波图像，（d)横向迭代双边 滤波图像，（e)纵向迭代双边滤波图像，（f)双向迭代双边滤波图像。
【具体实施方式】
[0033] 下面结合附图对本发明作进一步详细描述：
[0034] 参见图1，无人机载红外获取沥青图像的双向迭代双边滤波方法，根据现有的一维 迭代公式进行改进，引入双边滤波的思想，将值域相似度系数引入迭代公式，在Lab色彩空 间，利用此公式对图像进行两个方向的滤波处理。
[0035] 步骤1 :获得初始红外沥青图像。
[0036] 利用无人机搭载红外热成像设备，对施工过程中的沥青铺设路面进行图像采集， 采集到的原始红外沥青图像带有大量噪声，待处理的原始红外沥青图像大小为544*486。
[0037] 步骤2 :将RGB颜色空间的原始红外沥青图像转换到Lab颜色空间，图像由R、G、B 颜色转变为L、a、b三个分量，其中L表示图像的亮度，a表示从红色到绿色的范围，b表示 从黄色到蓝色的范围，因为Lab颜色模型描述的是颜色的显示方式，是一种与设备无关的 颜色模型，因此在Lab颜色空间进行处理会减小设备的影响。
[0038] 步骤3 :利用步骤2得到的Lab颜色空间的红外沥青图像的边界像素扩展图像边 界。
[0039] 为了防止图像边界的影响，利用MATLAB中的Padarray函数将步骤2得到的Lab 颜色空间的红外沥青图像按照扩展半径大小为5,以镜面对称方式扩展图像边界区域。
[0040] 步骤4 :横向迭代双边滤波处理。
[0041] 迭代双边滤波器可以近似看作是掩膜半径为0. 5的双边滤波器，而横向迭代双边 滤波器则可以有效检测纵向边缘，并且有效进行横向图像滤波。
[0042] 横向迭代双边滤波的基本思想是，求取横向相邻像素灰度差值，当相邻的像素灰 度差值较大时可以判定为边缘像素点，相反当此差值较小时，则为非边缘点。
[0043] 横向遍历步骤3得到的图像像素点，对图像进行滤波处理。对公式基本参数赋值， 本例中a= 0. 87, 〇 = 0. 8,计算Lab彩色空间横向相邻像素间的差值，公式如下：
[0045] 式中，X(L)lij与X(L)u汾别为Lab彩色空间横向相邻两个像素的亮度L分量值， XWlij与X(a)u汾别为Lab彩色空间横向相邻两个像素的a分量值，x(b)u与x(b)u: 分别为Lab彩色空间横向相邻两个像素的b分量值，dift为Lab彩色空间横向相邻像素亮 度L的差值，difaS横向相邻像素a值的差值，difb为横向相邻像素b值的差值。
[0046] 为了将相邻像素差值的影响引入横向梯度公式，在此结合高斯公式及上式计算得 到的Lab三通