申请/专利权人：天津科技大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893414A

主分类号：G06T5/20

分类号：G06T5/20;G06T5/70;G06T5/73;G06T7/174;G06T7/13;G06T7/90

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及一种基于高斯滤波改进的提取彩色图像高频信息的方法，属于图像质量评价、图像处理、机器视觉等领域。本发明对高斯滤波进行了改进，弥补了高斯滤波对图像的边缘、细节信息不敏感缺陷的同时，考虑了图像的结构、边缘、细节、颜色信息，从卷积核运算和差值运算等数据处理的方式完成了彩色图像高频信息的提取，解决了图像在传输、转换等数据处理过程中图像高频信息出现失真的情况。本发明的图像高频信息的提取过程不需要训练、计算简单、准确性及效率高，较现有的同类提取图像高频信息的方法相比，其高频信息的边缘、细节的清晰度有了明显的提升，符合人眼的视觉感知，在图像融合、图像增强、图像复原等领域具有很好的应用价值。

主权项：1.一种基于高斯滤波改进的提取图像高频信息的方法，其特征在于，所述的提取图像高频信息方法是基于高斯滤波改进的，其特点在于将图像的结构、边缘、细节、色度信息作为提取图像高频信息的特征，并将图像的亮度信息和色度信息分别利用了不同的卷积核函数进行卷积及作差等数据处理来获得所述图像的高频信息；所述的提取图像高频信息的方法是通过下列步骤来实现的：步骤1：将彩色失真图像和参考图像的图像数据从RGB颜色空间转换成YIQ颜色空间，分别得到失真图像的亮度分量的图像数据Y、橙-青色域分量的图像数据I1、紫-黄色域分量的图像数据Q1，以及参考图像的亮度分量的图像数据Y2、橙-青色域分量的图像数据I2及紫-黄色域分量的图像数据Q2；步骤2：利用相位一致性函数和梯度函数提取图像数据Y1＝αY+βY2的相位一致性信息图像数据PC和梯度幅值信息图像数据GM，其中的α≥0、β≥0且α+β＝1.0；步骤3：根据步骤2获得的图像数据PC，将其内的图像像素的相位一致性信息作为关系式 的输入变量，得到图像的高斯相位一致性核函数GPCx，y，所述的GPCx，y是基于高斯函数的模型进行改进构造的，其中x、y是图像像素的位置坐标，FPCx，y为卷积模板周围的相位一致性信息的值，FPCk，l为卷积模板中心的相位一致性信息的值，σ1为相位一致性信息标准差；步骤4：根据步骤2获得的图像数据GM，将其内的图像像素的梯度幅值信息作为关系式 的输入变量，得到图像的高斯梯度幅值核函数GGMx，y，所述的GGMx，y是基于高斯函数的模型进行改进构造的，其中的FGMx，y为卷积模板周围的梯度幅值信息的值，FGMk，l为卷积模板中心的梯度幅值信息的值，σ2为梯度幅值标准差；步骤5：将步骤3和步骤4获得的高斯相位一致性核函数和高斯梯度幅值核函数进行相乘处理获得卷积滤波函数Fx，y，将其作为步骤1所述图像数据Y1的滤波卷积模板对其执行卷积操作，得到图像数据Y1的低频信息数据YGx，y；步骤6：将步骤1得到的失真图像的橙-青色域分量的图像数据I1和参考图像的橙-青色域分量的图像数据I2中的颜色信息作为关系式 的输入变量，根据失真图像的橙-青色域分量的颜色信息与参考图像的橙-青色域分量的颜色信息的差值，利用所述关系式的运算得到图像的橙-青色域核函数GIx，y，其中的I1x，y为失真图像的橙-青色域分量对应参考图像的相应位置的颜色值，I2x，y为参考图像的橙-青色域分量对应失真图像的相应位置的颜色值；然后将所述的核函数GIx，y作为步骤1所述图像数据I1的滤波卷积模板对其进行卷积操作，得到图像数据I1的低频信息数据IGx，y；步骤7：将步骤1得到的失真图像的紫-黄色域分量的图像数据Q1和参考图像的紫-黄色域分量的图像数据Q2中的颜色信息作为关系式 的输入变量，根据失真图像的紫-黄色域分量的颜色信息与参考图像的紫-黄色域分量的颜色信息的差值，利用所述关系式的运算得到图像的紫-黄色域核函数GQx，y；其中的Q1x，y为失真图像的紫-黄色域对应参考图像的相应位置的颜色值，Q2x，y为参考图像的紫-黄色域对应失真图像的相应位置的颜色值；然后将所述的核函数GQx，y作为步骤1所述图像数据Q1的滤波卷积模板对其进行卷积操作，得到图像数据Q1的低频信息数据QGx，y；步骤8：将步骤5、步骤6和步骤7得到的低频信息数据YGx，y、IGx，y、QGx，y，执行步骤1所述的从RGB颜色空间转换成YIQ颜色空间的逆颜色空间变换处理，得到步骤1所述彩色失真图像的RGB格式低频信息数据DLRGB；然后将所述彩色失真图像的RGB通道图像数据与所获得的低频信息数据DLRGB的相应通道数据进行作差处理，得到步骤1所述彩色失真图像的RGB格式高频信息图像数据DHRGB。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津科技大学 一种基于高斯滤波改进的提取图像高频信息的方法

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