基于局部统计特征的自适应梯度阈值各向异性滤波方法

专利申请号：CN201610165932.0

公 开 号：CN105844596A

发 明 人：高静 高天野 史再峰 徐江涛 

代 理 人：刘国威

代理机构：12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所

专利类型：发明申请

申 请 日：20160810

公 开 日：20160322

专利主分类号：G06T5/00(20060101)

关 键 词：滤波 噪声 局部统计特征 图像梯度 自适应 去除 图象处理领域 高强度噪声 动态调整 过程迭代 加权平均 滤波算法 梯度变化 梯度算子 图象处理 大梯度 像素点 邻域 去噪 权重 辨别 图像 扩散 保留 应用 

摘      要：本发明涉及图象处理领域，为提出一种自适应的各向异性滤波方法，能够根据局部统计特征，改变梯度阈值，在各向异性扩散时，对于不同像素点权重进行动态调整，以提高各向异性滤波在高强度噪声环境下的去噪能力。为此，本发明采取的技术方案是，基于局部统计特征的自适应梯度阈值各向异性滤波方法，根据各向异性滤波算法，利用梯度算子来辨别由噪声引起的图像梯度变化和由边缘引起的图像梯度变化，然后用邻域加权平均去除由噪声引起的小梯度变化，同时保留由边缘引起的大梯度变化，这个过程迭代进行，直至图像中的噪声被去除。本发明主要应用于图象处理。