内容教案11班级0615唐

1、学密大学本基于双边滤波的图像增强方法研究院系名称专业名学密大学本基于双边滤波的图像增强方法研究院系名称专业名称学生指导教师：本人呈交，是在导师的指导下，独立进行研究工明在文中本人呈交，是在导师的指导下，独立进行研究工明在文中以明确的方式标的知归属于培。本人签名日期摘要：双边滤波；图像增强；边摘要：双边滤波；图像增强；边缘With the development of multimedia technology, more and more information emerges as images, in which gaining information through images has

2、 became one the eansWith the development of multimedia technology, more and more information emerges as images, in which gaining information through images has became one the eans in life, eventually the image tracts peoples However, as images are erfered by noise and denoising is However, the noise

3、 and edge of the images are high frequency, while the s denoising is decreasing the high frequency part of images, the details of images often affected preservingthe t making them blurred. Therefore, the way to denoising esthedifficulttoresolvethisBilateral filter can preserve the information of the

4、 edges while denoising, but complexity of its algorithm makes the run long. Based on the heory Bilateral Filter, the thesis transforms the range o trigonometric range By reducing the time complexity of the algorithm, the thesis achieves much less to sing images and higher efficiency. According to th

5、e experiments on quality of sed images and the speed, it t the algorithm thesis can preserve the edge of images efficiently, with higher efficiency and time ntheoriginal bilateralfilter Key words: Bilateral Filter; Image Enhancement; Edge-目录摘1 绪研究背景及意发展历史与研究现发展历研究现本文的主要内容与组织安本文的主要内组织安2主要理图像增强理空间域增频率

6、域增双边滤波理双边滤波的原相关参优势与缺评价体3改进的双边滤改进双边滤波原主要原余弦函普通三角函数目录摘1 绪研究背景及意发展历史与研究现发展历研究现本文的主要内容与组织安本文的主要内组织安2主要理图像增强理空间域增频率域增双边滤波理双边滤波的原相关参优势与缺评价体3改进的双边滤改进双边滤波原主要原余弦函普通三角函数升余基于像素的运改进双边滤波算算法流辅助3.2.3滤3.2.4 算法分4 实验与分实验结果与分实验环实验结图像增强结果评客观评价方3.2.3滤3.2.4 算法分4 实验与分实验结果与分实验环实验结图像增强结果评客观评价方运行速5 总结与展工作总未来展参考文致1论1.1 研究背景及意

7、 Enhancement1论1.1 研究背景及意 Enhancement的可识别度1。图像增强是数字图像处理中的基本任务和重要基础，特别是服务于, Filter1.2 1.2.1 1.2 1.2.1 工作。1997 年被Smith Brady3重新发现,并在SUSAN 1998年才被Tomasi和Manduchi4命名。此时算法的研究还不成熟，参数设置在很大程度上影响实验结果，复杂度 O(n2)也大大限制了运算的速度。（2）21自适应双边滤波算法。JXieHPhelippeau5等人自适应选择参数的方法是根据Gabiger-Rose6创造性地利用人类视觉系统，提出了一种基于局部相位特征的自适D

8、urandF7的分段线性近似、ParisS8的增维算法、Pham9的通过连续的两个ID2011 年的Chaudhury K N10的方法尤为突出。他提出采用三角值域核来实现常数时间 0(1)的双边滤波,其中值域核通过升余弦函数族来实现,该方法精度高,可以并1.2.2 20 90 1998TomasiManduchi4如优权系数11、软阈值函数去噪和双边滤波器相结合1.2.2 20 90 1998TomasiManduchi4如优权系数11、软阈值函数去噪和双边滤波器相结合12、目标尺度信息的增维型双边滤波14避免了插值过等等。快速算法却寥寥无几的研究成果则是将双边滤波应用于多个领域，包括图像去

9、雾15、超声图像噪16、Retinex图像增强17、红外图像去噪18、 ，其中“自适应” 1.3 本文的主要内容与组织安1.3.1 具体研究内容包括归纳整理Chaudhury K N10的基于三角值域核的O(1)复杂度1.3.2 第1第 2 第3第 4 第 5 22.1 第1第 2 第3第 4 第 5 22.1 2.1.1 （1）N*N 2.1.1 （1）N*N ,f(i,M式中一2.1式中一2.1 2.2 （2）n2.1.2 2.2 2.2.1 代、简单27的特点，由本质 并且易于程序实现28，能n2.1.2 2.2 2.2.1 代、简单27的特点，由本质 并且易于程序实现28，能够推广RG

10、B 图像的处理上。双边滤波公式10 f,F(u,v)xF,( DFT1 )H( w(xw, 以(i,j)和(k,l)可表示为变化；而在强度均一区域，中心像素点的周围像素的强度几乎维持不变30以(i,j)和(k,l)可表示为变化；而在强度均一区域，中心像素点的周围像素的强度几乎维持不变30，基2.3 减小。如图 2.2.2 相关参,j)f(k,l)|x(ik) (jl)222r差 和滤波器半宽N三个参数共同决定的32（1）多平滑作用更明显，图像变得模糊33（2）; 方差差 和滤波器半宽N三个参数共同决定的32（1）多平滑作用更明显，图像变得模糊33（2）; 方差较大的滤波去噪效果较好，但不能很好

11、地保留边缘34波。去噪时，最佳的 需要略大于噪声的方差值，但小于边缘的强度差41（3） 滤波器宽度N 文献35中作者通过大量实验得到了一些调整这些参数的参考性依据度方差 与滤波器宽度N/N 较1.52.1 随N 边滤波对图像的处理时间越长；N2.2.3 用中36O(M2*N2)，M大小，N 2.3 类 实O(M2*N2)，M大小，N 2.3 类 实际定量量化的需求37价PSNRSystem, SSIM。PSNR是用来测量图像参数的常用参数，值越大代表图像质量越 M (i, i1 SSIM38先是把图像分成若干个小块，每个小块的计算式为：M i13(21MC)(2 3(21MC)(2 2j C)

12、(2 (x y j11 x y 因此，本文对降低时间复杂度的双边滤波10进行相关研究，该方法是3.1 改进双边滤波原3.1.1 Tomasi 因此不因此，本文对降低时间复杂度的双边滤波10进行相关研究，该方法是3.1 改进双边滤波原3.1.1 Tomasi 因此不. 公式的变换准确 3.1.2 3.1.4 3.1.2 (wfx,fyy wf1)x将（3.4）代入（3.1）和和。态范围在某个域0, T使3.1.3 以 上可 简 单 推 广 到 更 加 通 用 的 三 角 函 数 ，：将（3.4）代入（3.1）和和。态范围在某个域0, T使3.1.3 以 上可 简 单 推 广 到 更 加 通 用

13、的 三 角 函 数 ，：(f(xy)f(x)c x cexp(jn( (xfx)nnnn0n1 exp(jn(f(x jnf(|N|N作和视作辅，则N为滤波模版的大小以上分出关于复杂度为O(1)的双边滤波算法的主MM 403.1.4 近，有（N+1）项，在总公式中会产生共 2（N+1）幅辅助图像。当 N 为偶数时，中间项n=N/2 作和视作辅，则N为滤波模版的大小以上分出关于复杂度为O(1)的双边滤波算法的主MM 403.1.4 近，有（N+1）项，在总公式中会产生共 2（N+1）幅辅助图像。当 N 为偶数时，中间项n=N/2 在F. Porikli39敛速度高于泰勒多项式，且比泰勒公式更 近

14、80核，N 4 3 ( x) xexp(fpN w(y)f(x expn 2cjnf(x)* exp(jn(f(x 图3.1 虚黑色但事实上，当N ，由（3.13）和窗口大小 N角值域核方差。对于标准化过函数，其有确定的方差，然而余弦函即可解决这点问题。对于足够大的N 。则图3.1 虚黑色但事实上，当N ，由（3.13）和窗口大小 N角值域核方差。对于标准化过函数，其有确定的方差，然而余弦函即可解决这点问题。对于足够大的N 。则N 以 N 必须足够大， 对于所有的， 余弦函数的定义域才能落在N 大的情况，选取N 的范围较小，但方差小时，则选取N os(4)sNxox2ex0 0222NNTNN

15、小。因此，当T 固定时很小时，使用查找表来实时给定N3.1.5 ：同样，对于 ，可以求得：，3.2 3.2.1 3.2 3.2 h(x)TNN小。因此，当T 固定时很小时，使用查找表来实时给定N3.1.5 ：同样，对于 ，可以求得：，3.2 3.2.1 3.2 3.2 h(x) wy)cos(2 ) w(y)cos(i w(y)sin(isin2nn0N2)cos() n()f(x sin()*w(y)sin()dy )*2 2 cos() cos()f(x)w(y)dysin() n 3.2.2 ，3.2.3 滤即法效率高出r 3.2.4 3.2.2 ，3.2.3 滤即法效率高出r 3.2.

16、4 (f(x,y)e(x2y2)/2G x2/2 1Nf(x,y)e 2 损失；然而双边滤波能同时处理的三个分量31，从 损失；然而双边滤波能同时处理的三个分量31，从而避免此等现象，保()，相比于原双边滤波算法(2*2)的时间复杂度，很大程度上减小了执行算法过程中所要的计算作量。441535824BMP。4.1 实验结果与分4.1.1 实验环4.1 实验PC本次实验主要在Visual c+4.1 实验结果与分4.1.1 实验环4.1 实验PC本次实验主要在Visual c+4.14.2BMP4.2 4.14.1 el(R)Core(TM)i5-2450MCPUNVIDIAGeForce2.2

17、.2在1.52.1范围间，最2.2.2在1.52.1范围间，最随N=1.5,1.7,1.92=20,50,80和100，N 时，噪声点仍较为明显；当值域方差 =80 100 4.1.2 实验结 (d)3*34.4 本文算法与其他几种滤波的对比结果-(d)3*34.4 本文算法与其他几种滤波的对比结果-4.5 本文算法与其他几种滤波的对比结果-4.2 图像增强结4.5 本文算法与其他几种滤波的对比结果-4.2 图像增强结果评4.2.1 客观评价方（PSNR 本文使用在Visual QualityEvaluation进行比较，所以有LenaGray 4.6 4.2 波去噪后图像的三个评价指标PSN

18、R, SSIM 和MSE 本文使用在Visual QualityEvaluation进行比较，所以有LenaGray 4.6 4.2 波去噪后图像的三个评价指标PSNR, SSIM 和MSE 4.3 4.2.2 基于灰度图的对比实验中，对添加了 白噪声的256256 分辨率的8 位BMP 41535824 BMP4.2.2 基于灰度图的对比实验中，对添加了 白噪声的256256 分辨率的8 位BMP 41535824 BMP图，使用空间方差为 3，值域方差15，滤波核半宽为 20 的传统双边滤波和改进4.3章小55.1 工作总步骤，在算法中采用复杂度为 O(N)滤波来减Visual55.1 工

19、作总步骤，在算法中采用复杂度为 O(N)滤波来减Visual5.2 2 Aurich and J. Weule. Non-linear gaussian filters performing preserving C. In Proceedingsof the DAGM ium, 3 M. J.M.Brady. SUSAN anew approach to low 4 C. Tomasi and R. Manduchi, Bilateral filtering and imagesJ.in2 Aurich and J. Weule. Non-linear gaussian filters pe

20、rforming preserving C. In Proceedingsof the DAGM ium, 3 M. J.M.Brady. SUSAN anew approach to low 4 C. Tomasi and R. Manduchi, Bilateral filtering and imagesJ.in.Conf.Computer,New,5 Xie J and Heng PA, Color image using filterA, The 27th ernational Conference on Engineering Medicine and Biology Societ

21、yC, Shanghai, China, 2005:3433-6Gabiger-RoseA,KubeittP,etal.Imagedenoisingusingfilterwithnoise-adaptiveparametertuningA,IECON201 l-ConferenceonIEEEIndustrialElectronicsSocietyC.IEEE,2011:4515-7 Durand F and Dorsey J, Fast bilateral filtering for the display 21(3):257-aSignalsingernationalJournalofCo

22、mputer2006, 81:24-9 Pham TQ and t LJ, ilateral filtering for singA, Proceedings ernational Conference Multimedia ExpoC, Netherland, 2005,454-10 KN and Sage D, Fast O(l) bilateral filtering 2011,20(12):3376-11 靳明,宋迮中.一种&适应的图像双边滤波方法J.光电工程,2004,31(7): 12.小波域中的双边滤波J.电子学报128-13 余博，郭雷，钱晓亮. 一种新的自适应双边滤波算法J.

23、 应用科学学14 李俊峰, 杨丰,黄靖, 一种改进的增维型双边滤波的快速算法J. 电路与系统学报, 2013(01): 137-，尹传历，黄义明，等. 基于双边滤波的图像去雾J.形学报, 2014(03): 386-16 林红章，石澄贤. 一种自适应双边滤波的超声图像去噪J.(自然科学版), 2010(02): 169-程图学学报, 2010(02): 104-18激光工程, p. 3102-19 Oh BM and M,DorseyJ,DurandF,Image-baseding and editingR,In Proceedings of the ACM SIGGRAPH 20Durand

24、 Fand DorseyJ,Fast bilateralfiltering forthe display14 李俊峰, 杨丰,黄靖, 一种改进的增维型双边滤波的快速算法J. 电路与系统学报, 2013(01): 137-，尹传历，黄义明，等. 基于双边滤波的图像去雾J.形学报, 2014(03): 386-16 林红章，石澄贤. 一种自适应双边滤波的超声图像去噪J.(自然科学版), 2010(02): 169-程图学学报, 2010(02): 104-18激光工程, p. 3102-19 Oh BM and M,DorseyJ,DurandF,Image-baseding and editin

25、gR,In Proceedings of the ACM SIGGRAPH 20Durand Fand DorseyJ,Fast bilateralfiltering forthe display21(3):257-DphotographsA,In Proceedings of the SIGGRAPH 22 Xiao J and Cheng H, Sawhney H, Rao C, Isnardi M, filtering-basedopticalflowestimationwithdetectionR,Proceedings of the European Conference on Co

26、mputer ,bilateralfilteringJ,InProc.SPIEElectronicImageing,volSan Jose, CA, 24 Fleishman S and DroriI, Cohen-Or D,Bilateral mesh denoising, ionsonGraphicsR,Proceedings oftheACMSIGGRAPH25 Jian C, Inoue K and Urahama K, Use of bilateral filters super-reconstructionerrorsJ,JournaloftheInstituteofImageInformationEngineers,2009:1888-sing, IET, October 2012,6(7):877-D. 2014,28D.2006,29 张