本發明專利技術解決了現有技術中，使用計算機進行圖像處理及模式識別雖然能一定程度地處理噪聲或異常，但是往往會伴隨著圖像模糊、邊緣細節失真等缺點的問題，在使用計算機進行圖像處理及模式識別的過程中，利用了比較運算、根值運算、中值運算算法對異常或噪音數據進行處理，從而可以獲得能夠產生高質量的高精度數據，有效的消除了噪音或異常對圖像處理、模式識別結果的影響。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理領域，特別涉及一種利用計算機進行圖像處理及模式識別的 平滑方法。
技術介紹
隨著智能化設備的逐步增多，圖像處理、模式識別等自動化技術的應用領域越來 越廣，數字化圖像處理技術也在此時顯得十分重要。通過攝像機、高拍儀、CT掃描等成像設 備獲得的圖像中，難免會因光線不均勻、設備或圖像抖動、硬件本身電流電壓波動、傳輸等 原因產生一定的圖像噪聲或異常，而這些噪聲或異常會對圖像的正確識別和數據計算造成 一定的干擾。 為了盡可能地減少圖像噪聲對圖像處理、模式識別等后續工作的影響，需要有一 套能有效的修正噪聲數據的方法，并盡可能少地更改正常數據的圖像平滑。現有的一些圖 像平滑技術雖然能一定程度地處理噪聲或異常，但是往往會伴隨著圖像模糊、邊緣細節失 真等缺點，仍然有改進的空間。 因此，有必要研宄出一種能夠獲得更高質量的計算機圖像處理、模式識別的平滑 方法，從而解決現有技術當中的上述問題。
技術實現思路
為了解決上述問題，本專利技術提出了一種利用計算機進行圖像處理及模式識別的平 滑方法。 本專利技術在使用計算機進行圖像處理及模式識別的過程中，利用了比較運算、根值 運算、中值運算算法對異常或噪音數據進行處理，從而可以獲得能夠產生高質量的高精度 數據，有效的消除了噪音或異常對圖像處理、模式識別結果的影響。 本專利技術請求保護，該包括以 下步驟： 步驟S101，獲取數字格式的圖像矩陣: 獲取過程具體包括： 步驟S1011，利用成像設備獲得圖像，通過數據采集系統將圖像傳到圖像轉換系 統； 步驟S1012,通過圖像轉換系統，將圖像轉換成數字格式的圖像矩陣八_〇11>0 ; n>〇)，并保存。 步驟S102,利用樽板對圖像矩陣講行處理： 處理過程具體包括： 步驟S1021，先確定三種合適的模板，三種模板為小于圖像矩陣的圖像矩陣， 例如Bu*k(u>k)，Bk*>>k)，BWk的圖像矩陣；其中，BU*k(u>k)，Bk*u(u>k)，，的元素 的取值對應于A_相應的元素，u和k一般遠小于m和n，或者u和k的值均小于m/2和n/2;步驟S1022,確定遍歷方式，可以從圖像矩陣的任意一角開始，依次通過三種 模板BuH<k，Bk>Hu，BkH<k，順時針或逆時針方向對每一個點進行遍歷計算。 第一，使用模板Bu#k?行遍歷運算； 對圖像矩陣按模板B_的計算方法對所有矩陣內的點進行遍歷計算，遍歷后 生成的矩陣記為〇_; 遍歷步驟如下：先根據BuH<k的計算方法計算點Aw再計算A%，Am； Bu#k移動到最右邊時，再往左移動，直至計算出AJu，A12，…；Bu#k移動到最下邊時， 再往上移動，直至計算出A^A^A^，…，，最后生成的矩陣記為0_;計算方法為l^i^k, l^j^u； 第二，使用模板仏~進行遍歷運算； 對圖像矩陣按模板B^的計算方法對所有矩陣內的點進行遍歷計算，遍歷后 生成的矩陣記為？_; 遍歷步驟如下：先根據BkH<u的計算方法計算點Aw再計算A⑴A%，Am，….，An， A12，…，…，，最后生成的矩陣記為？_，計算方法為l^i^k, l^j^u； 第三，使用模板Bk#k?行遍歷運算； 對圖像矩陣按模板B^的計算方法對所有矩陣內的點進行遍歷計算，遍歷后 生成的矩陣記為9_; 遍歷步驟如：先根據BkH<k的計算方法計算點ATO，再計算A^，Am，….，An， A12，…，A_，A_2，…，，最后生成的矩陣記為Q^，計算方法為l^i^k, l^j^k； 步驟S103,判斷異常點，并將其修lH： 過程具體包括：依次選擇0_中的點，分別與矩陣P_、矩陣中對應的點進行比 較；如果〇_中的點的值大于Pm*n中對應點的值或小于Qm?n中對應點的值，對該點進行標記 處理； 標記處理后，通過0_，對0_中標記的點依次進行修正。當標記點位于矩陣內時， 將標記點的像素值修正為上下左右四個點的均值，當標記點位于矩陣邊緣時，將標記點的 像素值修正為周圍兩個或三個點的均值； 步驟S104，處理完畢后，輸出修lH后的矩陣，即為圖像平滑后的結果。 進一步的，成像設備包括攝像機、尚拍儀、CT掃描等。 進一步的，步驟103中，標記處理后，還有一種可替代的處理方式：通過Pmto，對Pm#n 中標記的點依次進行修正。修正為標記點周圍點的均值，當標記點位于矩陣內時是上下左 右四個點的均值，當標記點位于矩陣邊緣時是周圍三個點的均值。【附圖說明】 圖1為本專利技術的利用計算機進行圖像處理及模式識別的平滑方法的流程示意圖；圖2為用于計算的6*6灰度值圖像原始模擬數據。 圖3為u*k(3*2)模板遍歷模式方法。 圖4為k*u(2*3)模板遍歷模式方法。 圖5為k*k(3*3)模板遍歷模式方法。【具體實施方式】 下面通過具體實施例對本專利技術作進一步詳述，以下實施例只是描述性的，不是限 定性的，不能以此限定本專利技術的保護范圍。 以下通過圖1對本專利技術的利用計算機進行圖像處理及模式識別的平滑方法作進 一步的介紹。本專利技術提供，該包括以 下步驟：步驟S101，獲取數字格式的圖像矩陣: 獲取過程具體包括：步驟S1011，利用成像設備獲得圖像，通過數據采集系統將圖像傳到圖像轉換系 統。一般來說，成像設備包括攝像機、高拍儀、CT掃描等。 步驟S1012,通過圖像轉換系統，將圖像轉換成數字格式的圖像矩陣八_〇11>0; n>〇)，并保存。步驟S102,利用樽板對圖像矩陣講行處理： 處理過程具體包括： 步驟S1021，先確定三種合適的模板，三種模板為小于圖像矩陣的圖像矩陣， 如Bu#k (u>k)，Bk#u (u>k)，Bk#k的圖像矩陣，Bu#k (u>k)，Bk#u(u>k)，(u>k)，的元素的取值對 應于相應的元素，其中，u和k一般遠小于m和n，或者u和k的值均小于m/2和n/2。 步驟S1022,確定遍歷方式，可以從圖像矩陣的任意一角開始，依次通過三種 模板BuH<k，Bk>Hu，BkH<k，當前第1頁1 2 本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種利用計算機進行圖像處理及模式識別的平滑方法，該包括以下步驟：步驟S101，獲取數字格式的圖像矩陣；獲取過程具體包括：步驟S1011，利用成像設備獲得圖像，通過數據采集系統將圖像傳到圖像轉換系統；步驟S1012，通過圖像轉換系統，將圖像轉換成數字格式的圖像矩陣Am*n(m>0；n>0)，并保存。步驟S102，利用模板對圖像矩陣Am*n進行處理；處理過程具體包括：步驟S1021，先確定三種合適的模板，三種模板為小于圖像矩陣Am*n的圖像矩陣，例如Bu*k(u>k),Bk*u(u>k),Bk*k的圖像矩陣；其中，Bu*k(u>k),Bk*u(u>k),Bk*kBu*k(u>k),的元素的取值對應于Am*n相應的元素，u和k一般遠小于m和n，或者u和k的值均小于m/2和n/2；步驟S1022，確定遍歷方式，可以從圖像矩陣Am*n的任意一角開始，依次通過三種模板Bu*k,Bk*u,Bk*k，順時針或逆時針方向對每一個點進行遍歷計算。第一，使用模板Bu*k進行遍歷運算；對圖像矩陣Am*n按模板Bu*k的計算方法對所有矩陣內的點進行遍歷計算，遍歷后生成的矩陣記為Om*n；遍歷步驟如下：先根據Bu*k的計算方法計算點A00；再計算A01，A02，A03，….；Bu*k移動到最右邊時，再往左移動，直至計算出A0nA11，A12，…；Bu*k移動到最下邊時，再往上移動，直至計算出Am*1Am*1,Am*2，…，Am*n，最后生成的矩陣記為Om*n；計算方法為1≤i≤k,1≤j≤u；第二，使用模板Bk*u進行遍歷運算；對圖像矩陣Am*n按模板Bk*u的計算方法對所有矩陣內的點進行遍歷計算，遍歷后生成的矩陣記為Pm*n；遍歷步驟如下：先根據Bk*u的計算方法計算點A00；再計算A01，A02，A03，….,A11，A12，…,Am*1,Am*2，…，Am*n，最后生成的矩陣記為Pm*n，計算方法為1≤i≤k,1≤j≤u；第三，使用模板Bk*k進行遍歷運算；對圖像矩陣Am*n按模板Bk*k的計算方法對所有矩陣內的點進行遍歷計算，遍歷后生成的矩陣記為Qm*n；遍歷步驟如：先根據Bk*k的計算方法計算點A00，再計算A01，A02，A03，….,A11，A12，…,Am*1,Am*2，…，Am*n，最后生成的矩陣記為Qm*n，計算方法為1≤i≤k,1≤j≤k；步驟S103，判斷異常點，并將其修正；過程具體包括：依次選擇Om*n中的點，分別與矩陣Pm*n、矩陣Qm*n中對應的點進行比較；如果Om*n中的點的值大于Pm*n中對應點的值或小于Qm*n中對應點的值，對該點進行標記處理；標記處理后，通過Om*n，對Om*n中標記的點依次進行修正。當標記點位于矩陣內時，將標記點的像素值修正為上下左右四個點的均值，當標記點位于矩陣邊緣時，將標記點的像素值修正為周圍兩個或三個點的均值；步驟S104，處理完畢后，輸出修正后的矩陣，即為圖像平滑后的結果。...
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：張林梁，馬閱軍，賈磊，劉志英，楊永杰，李朝霞，岳鵬程，
申請(專利權)人：山西省交通科學研究院，
類型：發明
國別省市：山西;14
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