基于全图空间的彩色图像形态学滤波方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电子计算技术领域，更进一步涉及图像数据处理技术领域中的一种基 于全图空间的彩色图像形态学滤波方法。本发明通过将彩色图像映射至图空间，彩色图像 中矢量像素点映射为图的顶点，矢量像素间的邻接关系映射为边集，构建包含矢量顶点和 边集的新模型，实现彩色图像的滤波，可应用于彩色图像去噪。
【背景技术】
[0002] 彩色图像滤波就是在尽量保留彩色图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进 行抑制。彩色图像滤波是彩色图像处理中的一个重要问题，在对彩色图像分析研究中起着 重要的作用，它的处理效果的好坏将直接影响到后续彩色图像处理和分析的有效性和可靠 性。
[0003] 目前，常用的彩色图像滤波技术有向量中值滤波、向量方向滤波、数据自适应滤 波、双边滤波、形态学滤波等。但是到目前为止，还不存在一个通用的方法。双边滤波作为一 种可以整体处理彩色图像的滤波器，既可以达到滤波的效果又可以保护图像的高频细节， 但是它仍然是像素在空间上加权平均的过程，去噪后的图像在信噪比增强的同时，边缘仍 然不可避免地产生一定的模糊，并且双边滤波由于保护高频信息，对于图像里的高频噪声， 不容易干净的滤掉。
[0004] 目前已经有很多形态学算法用到图像滤波中，基于颜色向量序的彩色形态学算法 是最简单、使用最普遍的方法之一。
[0005] 尹星云、华洁发表的论文"彩色图像形态学基本原理和研究方法"（《科教文汇》 2010年31期第98-100页）中公开了一种基于Marginal Ordering边界序的彩色形态学算 法。该算法是对颜色向量的三个分量分别独立地按标量排序，然后再把排序后的三个分量 组合在一起，形成一个向量。该方法存在的不足之处是，没有考虑红绿蓝RGB三个通道之间 的相关性，破坏了图像的拓扑结构，会在彩色图像滤波的过程中引入不属于原始彩色图像 的颜色的问题。
[0006] 张闯、迟健男、张朝晖、王志良发表的论文"基于边缘检测与双边滤波的彩色图像 去噪"（《电子学报》2010年8期第1776-1783页）公开了一种基于边缘检测与双边滤波的 彩色图像去噪方法。该方法首先对输入图像进行边缘检测，接下来对图像分别进行边缘滤 波和彩色图像去噪，最后进行基于边缘的彩色图像增强，就得到了去噪后的图像。该方法存 在的不足之处是，存在不同程度的颜色模糊、效果差。
[0007] 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利"基于非局部域变换的实 时彩色图像滤波方法"（专利申请号201310341435. 8,公布号CN 103400359 A)。该方法的 实现过程为，首先对图像每一行进行非局部域变换，并在得到的非局部域变换的基础上，对 图像每一行进行递归滤波，然后对得到的结果的每一列进行非局部域变换，最后在得到的 非局部域变换的基础上，对图像每一列进行递归滤波就得到了最终滤波结果。该方法存在 的不足之处是，虽然保持图像中边缘信息不被模糊，但是对于图像细节的保护处理不够好， 导致图像整体色彩不均衡。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于全图空间的彩色图像 形态学滤波方法，将彩色图像映射至图空间，彩色图像中矢量像素点映射为图的顶点，矢量 像素间的邻接关系映射为边集，构建包含矢量顶点和边集的新模型，从而在保证彩色均衡 分布的情况下有效的完成滤波处理，提高了彩色图像滤波的效果。
[0009] 本发明的具体步骤如下：
[0010] ⑴输入待滤波的彩色图像；
[0011] (2)将彩色图像映射至全图空间：
[0012] (2a)按照下式，计算待滤波的彩色图像中所有像素点之间的欧氏距离：
[0014] 其中，w表示待滤波的彩色图像中所有像素点之间的欧氏距离，表示平方根操 作，Ur表示待滤波的彩色图像中像素点U的红色分量，VR表示待滤波的彩色图像中像素点V 的红色分量，％表示待滤波的彩色图像中像素点U的绿色分量，Vti表示待滤波的彩色图像 中像素点V的绿色分量，Ub表示待滤波的彩色图像中像素点U的蓝色分量，V B表示待滤波 的彩色图像中像素点V的蓝色分量；
[0015] (2b)按照下式，将待滤波的彩色图像映射为八邻域带权彩色图：
[0016] G = (V, E, W)
[0017] 其中，G表示由待滤波的彩色图像映射得到的八邻域带权彩色图，V表示待滤波的 彩色图像中所有像素值的集合，E表示待滤波的彩色图像中所有像素点之间的连接关系集 合，W表示待滤波的彩色图像中所有像素点之间的欧氏距离；
[0018] (3)选取结构图：
[0019] 选取一个3 X 3的正方形全1结构图；
[0020] (4)计算八邻域带权彩色图的最值：
[0021] (4a)将结构图从上到下、从左到右遍历八邻域带权彩色图中的每一个像素，采用 Kruskal克鲁斯卡尔算法，生成八邻域带权彩色图的最小生成子图；
[0022] (4b)去除每个最小生成子图的割点；
[0023] (4c)判断每个最小生成子图中是否只剩两个节点，若是，则执行步骤（4f)，否则， 执行步骤（4d);
[0024] (4d)采用Kruskal克鲁斯卡尔算法，生成剩余节点的最小生成子图；
[0025] (4e)判断每个最小生成子图的割点数是否为0,若是，则执行步骤（4f)，否则，执 行步骤（4b);
[0026] (4f)判断是否只剩一个最小生成子图，若是，则执行步骤（4g)，否则，执行步骤 (4b)；
[0027] (4g)判断最小生成子图是否只剩两个节点，若是，则按照红色通道、绿色通道、蓝 色通道的优先级来比较最小生成子图的两个节点，得出最大值和最小值，执行步骤（5)，否 贝IJ，执行步骤（4b);
[0028] (5)滤波：
[0029] (5a)对八邻域带权彩色图执行矢量膨胀运算和矢量腐蚀运算，对运算结果执行矢 量腐蚀运算和矢量膨胀运算，得到图像G1;
[0030] 其中，匕表示对八邻域带权彩色图依次执行矢量膨胀运算和矢量腐蚀运算，对运 算结果依次执行矢量腐蚀运算和矢量膨胀运算后得到的图像；
[0031] (5b)对八邻域带权彩色图依次执行矢量腐蚀运算和矢量膨胀运算，对运算结果依 次执行矢量膨胀运算和矢量腐蚀运算，得到图像G2;
[0032] 其中，62表示对八邻域带权彩色图依次执行矢量腐蚀运算和矢量膨胀运算，对运 算结果依次执行矢量膨胀运算和矢量腐蚀运算后得到的图像；
[0033] (5c)计算图像G1和图像62的平均值，得到彩色图像的滤波结果；
[0034] (6)输出彩色图像滤波结果。
[0035] 本发明与现有技术相比具有如下优点：
[0036] 第一，由于本发明引入了将彩色图像映射至全图空间的操作，克服了现有技术没 有考虑红绿蓝RGB三个通道之间的相关性，破坏了图像的拓扑结构，导致彩色图像滤波的 过程中引入不属于原始彩色图像的颜色的问题，使得本发明能够较好地保护彩色信息的完 整性，有效地避免新的颜色分量的出现，保护了图像的拓扑结构。
[0037] 第二，由于本发明引入了八邻域带权彩色图的最值，克服了现有技术中对于图像 细节的保护处理不够好，导致图像整体色彩不均衡，存在不同程度的颜色模糊、效果差的问 题，使得本发明能在保证彩色均衡分布的情况下有效的完成彩色图像滤波的处理。
【附图说明】
[0038] 图1为本发明的流程图；
[0039] 图2为本发明的正方形全1结构示意图；
[0040] 图3为采用本发明与现有技