一种利用计算机进行图像处理及模式识别的平滑方法

摘要

本发明解决了现有技术中，使用计算机进行图像处理及模式识别虽然能一定程度地处理噪声或异常，但是往往会伴随着图像模糊、边缘细节失真等缺点的问题，在使用计算机进行图像处理及模式识别的过程中，利用了比较运算、根值运算、中值运算算法对异常或噪音数据进行处理，从而可以获得能够产生高质量的高精度数据，有效的消除了噪音或异常对图像处理、模式识别结果的影响。

主权项

一种利用计算机进行图像处理及模式识别的平滑方法，该包括以下步骤：步骤S101，获取数字格式的图像矩阵；获取过程具体包括：步骤S1011，利用成像设备获得图像，通过数据采集系统将图像传到图像转换系统；步骤S1012，通过图像转换系统，将图像转换成数字格式的图像矩阵A_m*n(m>0；n>0)，并保存。步骤S102，利用模板对图像矩阵A_m*n进行处理；处理过程具体包括：步骤S1021，先确定三种合适的模板，三种模板为小于图像矩阵A_m*n的图像矩阵，例如B_u*k(u>k),B_k*u(u>k),B_k*k的图像矩阵；其中，B_u*k(u>k),B_k*u(u>k),B_k*kB_u*k(u>k),的元素的取值对应于A_m*n相应的元素，u和k一般远小于m和n，或者u和k的值均小于m/2和n/2；步骤S1022，确定遍历方式，可以从图像矩阵A_m*n的任意一角开始，依次通过三种模板B_u*k,B_k*u,B_k*k，顺时针或逆时针方向对每一个点进行遍历计算。第一，使用模板B_u*k进行遍历运算；对图像矩阵A_m*n按模板B_u*k的计算方法对所有矩阵内的点进行遍历计算，遍历后生成的矩阵记为O_m*n；遍历步骤如下：先根据B_u*k的计算方法计算点A₀₀；再计算A₀₁，A₀₂，A₀₃，….；B_u*k移动到最右边时，再往左移动，直至计算出A_0nA₁₁，A₁₂，…；B_u*k移动到最下边时，再往上移动，直至计算出A_m*1A_m*1,A_m*2，…，A_m*n，最后生成的矩阵记为O_m*n；计算方法为1≤i≤k,1≤j≤u；第二，使用模板B_k*u进行遍历运算；对图像矩阵A_m*n按模板B_k*u的计算方法对所有矩阵内的点进行遍历计算，遍历后生成的矩阵记为P_m*n；遍历步骤如下：先根据B_k*u的计算方法计算点A₀₀；再计算A₀₁，A₀₂，A₀₃，….,A₁₁，A₁₂，…,A_m*1,A_m*2，…，A_m*n，最后生成的矩阵记为P_m*n，计算方法为1≤i≤k,1≤j≤u；第三，使用模板B_k*k进行遍历运算；对图像矩阵A_m*n按模板B_k*k的计算方法对所有矩阵内的点进行遍历计算，遍历后生成的矩阵记为Q_m*n；遍历步骤如：先根据B_k*k的计算方法计算点A₀₀，再计算A₀₁，A₀₂，A₀₃，….,A₁₁，A₁₂，…,A_m*1,A_m*2，…，A_m*n，最后生成的矩阵记为Q_m*n，计算方法为1≤i≤k,1≤j≤k；步骤S103，判断异常点，并将其修正；过程具体包括：依次选择O_m*n中的点，分别与矩阵P_m*n、矩阵Q_m*n中对应的点进行比较；如果O_m*n中的点的值大于P_m*n中对应点的值或小于Q_m*n中对应点的值，对该点进行标记处理；标记处理后，通过O_m*n，对O_m*n中标记的点依次进行修正。当标记点位于矩阵内时，将标记点的像素值修正为上下左右四个点的均值，当标记点位于矩阵边缘时，将标记点的像素值修正为周围两个或三个点的均值；步骤S104，处理完毕后，输出修正后的矩阵，即为图像平滑后的结果。