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    基于改進(jìn)Prewitt 算子的礦井視頻圖像小波閾值去噪

    2015-03-28 02:36:18
    金屬礦山 2015年8期
    關(guān)鍵詞:小波邊緣礦井

    張 凡 張 倩

    (河南經(jīng)貿(mào)職業(yè)學(xué)院信息管理系,河南 鄭州450018)

    隨著數(shù)字礦山建設(shè)進(jìn)程的加快,視頻監(jiān)控系統(tǒng)在各煤礦得到了廣泛應(yīng)用[1-6]。由于礦井環(huán)境較為復(fù)雜,礦井視頻監(jiān)控系統(tǒng)所獲取的圖像在很大程度上不夠清晰,且有一定的噪聲,這極大影響了相關(guān)人員對(duì)圖像中的信息進(jìn)行準(zhǔn)確判讀。近年來(lái),數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)[7]、同態(tài)濾波[8]、模糊理論[9]、偏微分方程[10]、輪廓波變換[11]、分?jǐn)?shù)建模法[12]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]等算法相繼被應(yīng)用于煤礦圖像處理研究,取得了較好的效果。但上述算法各有側(cè)重,即單純性的對(duì)圖像進(jìn)行去噪或增強(qiáng)處理,未能將二者作為一個(gè)有機(jī)整體進(jìn)行研究。

    小波閾值去噪算法通過采用一種閾值去噪模型,對(duì)圖像的小波分解系數(shù)進(jìn)行適當(dāng)取舍,能夠較為有效地去除圖像中的噪聲,且易于編程實(shí)現(xiàn)。對(duì)于小波閾值去噪算法的研究,目前成果較多,如董雪等[14]對(duì)于小波軟閾值函數(shù)添加了1 個(gè)調(diào)節(jié)因子,通過該因子的靈活取值來(lái)對(duì)小波軟閾值函數(shù)進(jìn)行適當(dāng)修正;紀(jì)峰等[15]對(duì)傳統(tǒng)的小波軟閾值函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)并添加了1個(gè)伸縮因子,使得改進(jìn)后的模型具有更好的靈活性,能夠根據(jù)不同幅值的小波系數(shù)自適應(yīng)地設(shè)定模型閾值;此外,王藝龍[16]、李雷等[17]也對(duì)小波閾值函數(shù)模型進(jìn)行了不同程度的改進(jìn)。盡管上述改進(jìn)取得了不錯(cuò)的去噪效果,但存在著模型計(jì)算耗時(shí)較長(zhǎng),模型中相關(guān)調(diào)節(jié)系數(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)取值等問題。為此,提出了一種結(jié)合邊緣檢測(cè)的小波域礦井視頻圖像去噪算法,通過將改進(jìn)的Prewitt 算子與基于自適應(yīng)閾值的改進(jìn)小波閾值去噪模型進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)在去除噪聲的同時(shí)盡可能不丟失圖像的邊緣輪廓信息,力求實(shí)現(xiàn)圖像去噪和增強(qiáng)的有機(jī)結(jié)合。

    1 改進(jìn)Prewitt 算子

    Prewitt 算子[18]作為一種一階微分算子,采用水平和垂直的模板來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中邊緣輪廓信息的有效檢測(cè),該2 類模板見圖1。但對(duì)于礦井視頻圖像來(lái)說(shuō),圖像中的邊緣輪廓除了呈水平、垂直方向分布之外,還有相當(dāng)一部分信息呈多方向分布,因此,單純采用圖1 中的檢測(cè)模板,無(wú)法準(zhǔn)確提取出圖像中的邊緣輪廓。為此,在圖1 的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了6 種新的檢測(cè)模板,見圖2。

    采用圖1、圖2 中所涉及的8 個(gè)方向的檢測(cè)模板,能夠基本勝任含有復(fù)雜信息的礦井視頻圖像中邊緣輪廓的提取。一幅礦井視頻圖像中任意大小為3×3 區(qū)域可抽象表示成如圖3 所示的形式。

    圖1 經(jīng)典Prewitt 算子邊緣檢測(cè)模板Fig.1 Edge detection templates of classical Prewitt operator

    圖2 多方向邊緣檢測(cè)模板Fig.2 Multi-direction detection templates

    圖3 礦井視頻圖像3 ×3 區(qū)域抽象表示Fig.3 Abstract representations of 3 ×3 area of mine video image

    對(duì)于圖1 所定義的區(qū)域的礦井視頻圖像采用Prewitt 算子(以圖1(a)為例)進(jìn)行邊緣提取,首先定義如下運(yùn)算:

    于是,采用圖1(a)模板的檢測(cè)結(jié)果為

    分別采用式(1)、式(2)定義的方法計(jì)算圖1 和圖2 中其余7 類檢測(cè)模板,得到如下集合:

    分別計(jì)算集合Q 最值

    于是,采用圖1 和圖2 所定義的8 個(gè)多方向檢測(cè)模板進(jìn)行邊緣檢測(cè)后,最終的檢測(cè)結(jié)果為

    F = (Fmax+ Fmin)/2.

    通過式(1)~式(4)檢測(cè)之后,獲得圖像中眾多的“疑似邊緣輪廓點(diǎn)”,要準(zhǔn)確提取出邊緣輪廓,關(guān)鍵還要對(duì)該類點(diǎn)進(jìn)行判別,即通過設(shè)定一定的閾值,將該類點(diǎn)逐個(gè)與之比較,將小于閾值的點(diǎn)予以舍棄,剩余點(diǎn)即為邊緣輪廓點(diǎn)。要提高Prewitt 算子的檢測(cè)精度,關(guān)鍵在于如何設(shè)置1 個(gè)合適的閾值,為此,提出一種自適應(yīng)閾值設(shè)定方法,以圖3 為例,步驟如下。

    (1)計(jì)算圖像中局部區(qū)域像素點(diǎn)的灰度最值,

    (2)計(jì)算剩余像素點(diǎn)灰度均值,

    式中,集合W 為剩余7 個(gè)像素點(diǎn)灰度值所組成的集合;average{·}定義為求均值計(jì)算。

    (3)結(jié)合式(5)、式(6)的計(jì)算結(jié)果,得出

    式中,median{·}定義為求中間值計(jì)算。

    2 自適應(yīng)改進(jìn)小波閾值函數(shù)模型

    小波去噪最根本的是能夠根據(jù)圖像的特征構(gòu)建出較為實(shí)用的閾值函數(shù)模型,盡管經(jīng)典的小波硬、軟閾值函數(shù)模型有一定的去噪效果,但在大量的實(shí)踐中也暴露出一些不足:①硬閾值函數(shù)模型對(duì)于小于閾值的部分小波系數(shù)直接設(shè)定為0,而對(duì)于剩余部分的小波系數(shù)則全部予以保留,存在著對(duì)圖像信息“一刀切”的傾向;②小波軟閾值函數(shù)模型雖然對(duì)大于閾值的小波系數(shù)減去某一恒定值,相對(duì)于硬閾值函數(shù)模型來(lái)說(shuō)去噪效果有所改善,但容易導(dǎo)致圖像出現(xiàn)不同程度的失真。

    基于經(jīng)典小波硬、軟閾值存在的一些不足,近年來(lái)學(xué)者們提出了一些較為實(shí)用的模型,代表性的有2類。

    (1)第1 類閾值函數(shù)模型。該類模型通過對(duì)經(jīng)典的閾值函數(shù)模型進(jìn)行適當(dāng)修正[14]而形成,表示為

    式中,wj,k為小波系數(shù)幅值(j 為小波分解層數(shù),k 為小波系數(shù)分布方向);s 為調(diào)節(jié)系數(shù),s =[0.5,1];T為小波閾值。

    該類函數(shù)模型相對(duì)于經(jīng)典硬、軟閾值函數(shù)模型而言,具有了較大的靈活性,但調(diào)節(jié)因子基本是通過大量的試驗(yàn)獲得,并且因子取值的通用性不佳,且無(wú)法根據(jù)小波系數(shù)的特征以及噪聲的強(qiáng)度來(lái)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。

    (2)第2 類閾值函數(shù)模型。該類模型一般來(lái)說(shuō)引入指數(shù)(對(duì)數(shù))函數(shù),通過大量的非線性運(yùn)算來(lái)提高函數(shù)模型的去噪效果[15],表示為

    式中,m 為調(diào)節(jié)系數(shù);sign(·)為符號(hào)函數(shù)。

    該模型引入了指數(shù)函數(shù)計(jì)算方法,雖然去噪效果相對(duì)于經(jīng)典小波硬、軟閾值函數(shù)模型來(lái)說(shuō)有了較大改善,但是函數(shù)模型計(jì)算的復(fù)雜度明顯提高,圖像處理時(shí)間大大延長(zhǎng),無(wú)法滿足高效率地處理圖像的要求。并且,式(9)與式(8)共同的不足之處在于,函數(shù)模型中的閾值T 無(wú)法根據(jù)小波分解的層數(shù)而自適應(yīng)地調(diào)整?;谝陨戏治觯岢隽巳缦麻撝岛瘮?shù)模型:

    式中,T1,T2為閾值。

    大量試驗(yàn)結(jié)果表明,小波系數(shù)隨著小波分解層數(shù)的增大會(huì)呈現(xiàn)大幅度減小的趨勢(shì),若采用經(jīng)典小波全局閾值則無(wú)法獲得較好的去噪效果,為此,對(duì)經(jīng)典小波閾值添加了1 個(gè)調(diào)節(jié)因子

    式中,j 為小波分解層數(shù),若進(jìn)行單層小波分解,則該閾值退化為經(jīng)典小波全局閾值;X,Y 為待去噪圖像尺寸。

    將式(11)記為T1,經(jīng)典小波全局閾值記為T2,并分別代入式(10)可得

    式中,σ 為圖像中的噪聲方差,為median(|wj,k|)/0.674 5。

    式(12)所定義的小波閾值函數(shù)具有以下特點(diǎn):①將改進(jìn)閾值與經(jīng)典小波全局閾值相結(jié)合,通過采用雙閾值將小波系數(shù)分成3 類,對(duì)于大小波系數(shù)則保持不變,對(duì)于小小波系數(shù)則設(shè)置為0,對(duì)于其余部分小波系數(shù)則進(jìn)行自適應(yīng)濾波處理,能夠根據(jù)小波分解層數(shù)的變化自適應(yīng)調(diào)整閾值大小;②隨著小波分解層數(shù)的增大,對(duì)于介于大、小幅值小波系數(shù)間的部分,則通過減去1 個(gè)隨著小波分解層數(shù)的變化而自適應(yīng)變化的閾值,有效克服了經(jīng)典小波軟閾值函數(shù)模型所存在的缺陷。

    3 試驗(yàn)仿真

    3.1 算法步驟

    (1)對(duì)礦井噪聲視頻圖像采用均值濾波算法(濾波窗口尺寸3×3)進(jìn)行預(yù)處理,獲得預(yù)處理后的圖像。

    (2)對(duì)預(yù)處理后的圖像采用改進(jìn)Prewitt 算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),獲得邊緣輪廓圖像和非邊緣輪廓圖像。

    (3)對(duì)于非邊緣輪廓圖像采用式(12)所定義的改進(jìn)小波閾值函數(shù)模型進(jìn)行去噪處理。

    (4)將邊緣圖像和去噪后的非邊緣圖像進(jìn)行疊加,獲得高質(zhì)量去噪后的礦井視頻圖像。

    3.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

    采用2 幅礦井圖像作為測(cè)試圖像,一幅為山東某煤礦1301 綜采工作面圖,一幅為該礦井局部照明圖,2 幅圖像均較為模糊(分別記為圖像1 和圖像2)。在MATLAB 平臺(tái)上對(duì)本研究提出的算法進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn),并與小波硬、軟閾值函數(shù)模型、文獻(xiàn)[14]以及文獻(xiàn)[15]提出的小波閾值函數(shù)模型(分別將上述4 類模型記為模型1,模型2,模型3,模型4)進(jìn)行去噪效果對(duì)比。試驗(yàn)結(jié)果見圖4、圖5。

    圖4 圖像1 去噪效果比較Fig.4 Comparison of the filtering effects of image one

    圖5 圖像2 去噪效果比較Fig.5 Comparison of the filtering effects of image two

    由圖4、圖5 可知,小波硬閾值函數(shù)模型(模型1)、小波軟閾值函數(shù)模型(模型2)去噪效果均不理想,圖像整體上比較偏暗,模糊較為嚴(yán)重,如圖4(b)、圖4(c)和圖5(b)、圖5(c)所示。相對(duì)而言,文獻(xiàn)[14]中提出的函數(shù)模型(模型3)和文獻(xiàn)[15]中提出的函數(shù)模型(模型4)的噪聲去除效果有所改善,圖中的“綜采設(shè)備”、“電線”、“日光燈”等輪廓基本能辨認(rèn)出來(lái),如圖4(d)、圖4(e)和圖5(d)、圖5(e)所示,但圖像整體上仍較為模糊。圖4(f)和圖5(f)為本研究算法的處理結(jié)果,可以明顯看出,圖像中基本不存在噪聲,盡管圖中的“綜采設(shè)備”、“電線”、“日關(guān)燈”等目標(biāo)信息的邊緣仍存在一定程度的模糊,但基本不妨礙對(duì)它們進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

    對(duì)圖像1 和圖像2 分別加入了方差分別為5,10,15 的高斯噪聲形成模糊圖像,進(jìn)一步測(cè)試上述4類模型以及本研究算法的有效性,引入峰值信噪比(Peak signal noise to ratio,PSNR)[7](PSNR 值越大,則說(shuō)明算法的去噪效果越好)作為各模型去噪效果的定量評(píng)價(jià)指標(biāo),結(jié)果見表1。

    表1 2 幅礦井視頻圖像去噪結(jié)果的PSNR 值Table 1 PSNR values of the filtering results of two coal video images dB

    由表1 可知,本研究算法的PSNR 值明顯高于其余4 類模型,這說(shuō)明,該算法處理后的圖像清晰度較高。

    此外,對(duì)上述各模型(算法)分別對(duì)不同模糊程度的礦井視頻圖像去噪過程中的程序平均耗時(shí)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),結(jié)果見表2。由表2 可知,本研究算法的執(zhí)行時(shí)間略低于模型1 ~模型4,這說(shuō)明該算法在提高去噪效果的同時(shí),在算法耗時(shí)方面也略占優(yōu)勢(shì)。

    表2 去噪模型(算法)的平均耗時(shí)Table 2 The average time of the filtering models (algorithms) s

    4 結(jié) 語(yǔ)

    為了實(shí)現(xiàn)對(duì)礦井視頻圖像的高效去噪處理,分別對(duì)經(jīng)典Prewitt 算子以及經(jīng)典小波閾值函數(shù)去噪模型進(jìn)行了適當(dāng)改進(jìn),提出了一種結(jié)合邊緣檢測(cè)的小波閾值去噪算法。試驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的去噪效果優(yōu)于經(jīng)典小波硬、軟閾值函數(shù)模型以及2 類已有的改進(jìn)型小波閾值函數(shù)模型,且算法耗時(shí)較小,對(duì)于提高礦井視頻監(jiān)控圖像的清晰度具有一定的借鑒價(jià)值。

    [1] 吳立新,殷作如,鄧智毅,等. 論21 世紀(jì)的礦山——數(shù)字礦山[J].煤炭學(xué)報(bào),2000,25(4):337-342.

    Wu Lixin,Yin Zuoru,Deng Zhiyi,et al.Research to the mine in the 21st century:digital mine[J]. Journal of China Coal Society,2000,25(4):337-342.

    [2] 吳立新,汪云甲,丁恩杰,等. 三論數(shù)字礦山——借力物聯(lián)網(wǎng)保障礦山安全與智能采礦[J].煤炭學(xué)報(bào),2012,37(3):357-365.

    Wu Lixin,Wang Yunjia,Ding Enjie,et al. Thirdly study on digital mine:a serve for mine safety and intellimine with support form LoT[J].Journal of China Coal Society,2012,37(3):357-365.

    [3] 吳立新.數(shù)字礦山技術(shù)[M].長(zhǎng)沙:中南大學(xué)出版社,2009.

    Wu Lixin.Technology for Digital Mine[M].Changsha:Central South University Press,2009.

    [4] 王履華,孫在宏,曾洪云,等. 三維數(shù)字礦山信息集成管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].金屬礦山,2013(1):116-120.

    Wang Luhua,Sun Zaihong,Zeng Hongyun,et al. Design and construction of the three-dimensional integrated information management system for digital mine[J].Metal Mine,2013(1):116-120.

    [5] 王月軍,王建華,李勝輝.數(shù)字礦山技術(shù)在生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代礦業(yè),2013(5):72-75.

    Wang Yuejun,Wang Jianhua,Li Shenghui. Application of digital mine technology in mine production[J]. Modern Mine,2013(5):72-75.

    [6] 馬 兄,連民杰,盧才武,等. 數(shù)字礦山信息集成概念模型[J].金屬礦山,2014(7):115-140.

    Ma Xiong,Lian Minjie,Lu Caiwu,et al.Conceptual model of digital mine information integration[J].Metal Mine,2014(7):115-140.

    [7] 王小兵,姚雪晴,邱銀國(guó),等. 一種新型煤礦視頻監(jiān)控圖像濾波算法[J].工礦自動(dòng)化,2014,40(11):76-80.

    Wang Xiaobing,Yao Xueqing,Qiu Yinguo,et al.A new filtering algorithm for video monitoring image of coal mine[J]. Industry and Mine Automation,2014,40(11):76-80.

    [8] 劉 毅,賈旭芬,田子健.一種基于同態(tài)濾波原理的井下光照不均圖像處理方法[J].工礦自動(dòng)化,2013,39(1);9-12.

    Liu Yi,Jia Xufeng,Tian Zijian.A processing method for underground image of uneven illumination based on homomorphic filtering theory[M].Industry and Mine Automation,2013,39(1):9-12.

    [9] 蔡利梅,錢建生,趙 杰,等. 基于模糊理論的煤礦井下圖像增強(qiáng)算法[J].煤礦科學(xué)技術(shù),2009(8):94-96.

    Cai Limei,Qian Jiansheng,Zhao Jie,et al.Enhancement algorithm of underground mine image based on fuzzy theory[J].Coal Science and Technology,2009(8):94-96.

    [10] 王震威,馮 瑾,盧兆林.基于耦合偏微分方程的煤礦圖像去噪算法[J].工礦自動(dòng)化,2013,39(10):81-85.

    Wang Zhenwei,F(xiàn)eng Jin,Lu Zhaolin.Coal mine image filtering algorithm based on coupled partial differential equation[J].Industry and Mine Automation,2013,39(10):81-85.

    [11] 宋長(zhǎng)喜.基于非下采樣Contourlet 變換和PCNN 的煤礦圖像融合[J].煤礦機(jī)械,2013,34(6):239-241.

    Song Changxi.Coal image fusion based on controulet transform and PCNN[J].Coal Mine Machinery,2013,34(6):239-241.

    [12] 王 征,馬憲民. 分?jǐn)?shù)階建模在煤位圖像去噪處理中的研究[J].煤礦機(jī)械,2013,34(7):82-84.

    Wang Zheng,Ma Xianmin.Application of fractional modeling in filtering the noise image of coal level[J]. Coal Mine Machinery,2013,34(7):82-84.

    [13] 馮衛(wèi)兵,胡俊梅,曹根牛.基于改進(jìn)的簡(jiǎn)化脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下圖像去噪方法[J].工礦自動(dòng)化,2014,40(5):54-58.

    Feng Weibing,Hu Junmei,Cao Genniu.Coal image filtering method based on improved simplified pulse couple neural network[J]. Industry and Mine Automation,2014,40(5):54-58.

    [14] 董 雪,林志賢,郭太良. 基于LoG 算子改進(jìn)的自適應(yīng)閾值小波去噪算法[J].液晶與顯示,2014,29(2):275-280.

    Dong Xue,Lin Zhixian,Guo Tailiang. Improved self-adaptive threshold wavelet denoising analysis based on LoG Operator[J].Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays,2014,29(2):275-280.

    [15] 紀(jì) 峰,李 翠,常 霞,等.基于改進(jìn)閾值函數(shù)的自適應(yīng)圖像去噪方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2014,27(3):351-354.

    Ji Feng,Li Cui,Chang Xia,et al.Image adaptive filtering algorithm based on improved threshold function[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators,2014,27(3):351-354.

    [16] 王藝龍,楊守志.基于連續(xù)閾值函數(shù)的小波去噪方法[J].汕頭大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2013,28(4):66-74.

    Wang Yilong,Yang Shouzhi. Filtering algorithm based on continuous threshold function[J]. Journal of Shantou University:Natural Science Edition,2013,28(4):66-74.

    [17] 李 雷,魏連鑫.自適應(yīng)小波閾值函數(shù)的指紋圖像去噪[J].上海理工大學(xué)學(xué)報(bào),2014,36(2):154-162.

    Li Lei,Wei Lianxin.Adaptive wavelet threshold function for fingerprint denoising[J]. Journal of University of Shanghai for Science and Technology,2014,36(2):154-162.

    [18] 魏國(guó)劍,侯志強(qiáng),李 武,等.基于邊緣差分的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2013,34(10):3530-3534.

    Wei Guojian,Hou Zhiqiang,Li Wu,et al. Moving object detection algorithm based on edge substraction[J]. Computer Engineering and Design,2013,34(10):3530-3534.

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