紫外光譜圖像處理方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發明提供一種紫外光譜圖像處理方法及裝置，所述處理方法包括：根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比；確定所述待處理圖像像素矩陣的線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述待處理圖像的線噪聲；根據模糊來源對所述待處理圖像進行去模糊處理，所述模糊來源包括散焦模糊和色散；去除所述待處理圖像的其他噪聲，得到處理后的圖像，所述其他噪聲包括除所述線噪聲之外的噪聲。本發明提供的紫外光譜圖像處理方法，能夠改善紫外光譜圖像的質量，提高利用紫外光譜圖像進行分析的準確性。
【專利說明】紫外光譜圖像處理方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種紫外光譜圖像處理方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著紫外光譜成像技術的發展，目前紫外光譜成像技術廣泛應用于痕跡比對和物質分析等領域。
[0003]由于依托紫外光譜成像技術所形成的紫外光譜圖像的質量直接影響痕跡對比和物質分析結果的準確性，因此，怎樣改善紫外光譜圖像質量成為了圖像處理領域的焦點。由于現有紫外光譜成像過程中存在噪聲等因素的干擾，紫外光譜成像的質量并不高，這很大程度上影響了分析的準確性，然而，目前該領域卻并沒有一種可行的方案能夠很好的解決這一問題。
【發明內容】
[0004]本發明提供一種紫外光譜圖像處理方法及裝置，用以解決現有技術中，紫外光譜成像質量不高，影響紫外光譜圖像分析準確性的問題。
[0005]本發明第一方面提供的紫外光譜圖像處理方法，包括:
[0006]根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比；
[0007]確定所述待處理圖像像素矩陣的線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述待處理圖像的線噪聲；
[0008]根據模糊來源對所述待處理圖像進行去模糊處理，所述模糊來源包括散焦模糊和色散；
[0009]去除所述待處理圖像的其他噪聲，得到處理后的圖像，所述其他噪聲包括除所述線噪聲之外的噪聲。
[0010]本發明第二方面提供的紫外光譜圖像處理裝置，包括:
[0011]長寬比校正模塊，根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比；噪聲處理模塊，用于確定所述待處理圖像像素矩陣的線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述待處理圖像的線噪聲；
[0012]模糊處理模塊，用于根據模糊來源對所述待處理圖像進行去模糊處理，所述模糊來源包括散焦模糊和色散；
[0013]所述噪聲處理模塊，還用于去除所述待處理圖像的其他噪聲，得到處理后的圖像，所述其他噪聲包括除所述線噪聲之外的噪聲。
[0014]本發明提供的紫外光譜圖像處理方法及裝置，通過根據預先獲得的校正參數對待處理圖像的長寬比進行校正，根據模糊來源對待處理圖像進行去模糊處理，以及對待處理圖像進行去噪聲處理，改善了紫外光譜圖像的質量，提高了紫外光譜圖像分析的準確性。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0015]圖1為本發明實施例一提供的紫外光譜圖像處理方法的流程示意圖；
[0016]圖2為本發明實施例二提供的紫外光譜圖像處理裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0017]為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0018]圖1為本發明實施例一提供的紫外光譜圖像處理方法的流程示意圖，本實施例提供的紫外光譜圖像處理方法可由一紫外光譜圖像處理裝置來執行，該紫外光譜圖像處理裝置設置于紫外光譜成像儀中。如圖1所示，本實施例提供的紫外光譜圖像處理方法包括以下步驟:
[0019]步驟101、根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比。
[0020]當需對待處理圖像進行處理時，紫外光譜處理裝置從本地存儲單元中獲取預先獲得的校正參數，根據校正參數對待處理圖像的長寬比進行校正。
[0021]由于三次樣條算法存在根據一系列已知的點，能夠描繪出完整連續的曲線的特點，因此，本實施例中優選采用三次樣條算法對待處理圖像的長寬比進行校正，具體而言，采用三次樣條算法根據預先得到的校正參數，對待處理圖像上已知的像素點進行算法處理，從而使得調整后的待處理圖像的輪廓更加清晰，圖像更接近現實事物。上述校正待處理圖像長寬比所采用的算法包括三次樣條算法，但不僅限于三次樣條算法。
[0022]步驟102、確定所述待處理圖像像素矩陣的線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述待處理圖像的線噪聲。
[0023]由于紫外光譜成像儀成像的過程中往往會受到線噪聲的干擾，并且圖像亮度從黑到白用數字0-255表示，因此，在本實施例中采用MATLAB中的算法，遍歷所述待處理圖像像素矩陣的每一行，確定所述線噪聲干擾行為元素值均為255的各個行；遍歷所述待處理圖像像素矩陣的每一列，確定所述線噪聲干擾列為元素值均為255的各個列，從而，進一步的采用均值方法，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述線噪聲。其中均值方法可以優先采用9像素法，即中心點像素值是根據鄰域點的像素值求均值的到的。上述采用均值算法去除線噪聲的方法包括9像素法，但不僅限于9像素法。
[0024]通過步驟102的上述方法，能夠有效的去除待處理圖像的線噪聲干擾，使得待處理圖像更加清晰，提高了圖像的質量。
[0025]步驟103、根據模糊來源對所述待處理圖像進行去模糊處理，所述模糊來源包括散焦模糊和色散。
[0026]現有紫外光譜成像儀成像的模糊來源主要有散焦模糊和色散，根據散焦模糊和色散的特點，可以通過正則濾波，lucy濾波、維納濾波、盲解卷積等方法對待處理圖像進行去模糊處理，本實施例中優選使用正則濾波方法對待處理圖像進行去模糊處理。
[0027]通過步驟103的方法，能夠有效去除待處理圖像的模糊，提高圖像質量。
[0028]步驟104、去除所述待處理圖像的其他噪聲，得到處理后的圖像，所述其他噪聲包括除所述線噪聲之外的噪聲。
[0029]去除線噪聲對待處理圖像的影響以外，待處理圖像還包括高斯噪聲等噪聲影響，去除除線噪聲以外的其他噪聲對待處理圖像的影響，具體可以采用小波、維納濾波等方法，本實施例中優選小波去噪方法。
[0030]本實施例提供的紫外光譜圖像處理方法的上述執行步驟101-104，不僅限于上述步驟的執行順序，適當情況下，可適當進行調整。
[0031 ] 本實施例中，在步驟101，根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比之前還包括如下步驟:
[0032]步驟S1、紫外光譜圖像處理裝置獲取與測試輸入圖像對應的測試輸出圖像。
[0033]具體的，紫外光譜成像儀啟動時，紫外光譜圖像處理裝置處于初始狀態，使用人員將測試輸入圖像輸入紫外光譜成像儀中，紫外光譜成像儀將根據測試輸入圖像生成的測試輸出圖像發送給紫外光譜圖像處理裝置。
[0034]步驟S2、對所述測試輸入圖像和所述測試輸出圖像進行差異對比分析，得到所述校正參數。
[0035]具體的，紫外光譜圖像處理裝置將獲取到的測試輸出圖像與測試輸入圖像的長寬比進行差異對比分析，通過對比分析得到紫外光譜圖像處理裝置的校正參數，并將所述校正參數存儲在紫外光譜圖像處理裝置中。所述校正參數包括校正的長寬比例參數。
[0036]本實施例提供的紫外光譜圖像處理方法，通過根據預先獲得的校正參數對待處理圖像的長寬比進行校正，根據模糊來源對待處理圖像進行去模糊處理，以及對待處理圖像進行去噪聲處理，改善了紫外光譜圖像的質量，提高了紫外光譜圖像分析的準確性。
[0037]圖2為本發明實施例二提供的紫外光譜圖像處理裝置的結構示意圖，如圖2所示，本實施例提供的紫外光譜圖像處理裝置包括:
[0038]長寬比校正模塊2，根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比；
[0039]噪聲處理模塊3，用于確定所述待處理圖像像素矩陣的線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述待處理圖像的線噪聲；
[0040]模糊處理模塊4，用于根據模糊來源對所述待處理圖像進行去模糊處理，所述模糊來源包括散焦模糊和色散；
[0041]所述噪聲處理模塊3，還用于去除所述待處理圖像的其他噪聲，得到處理后的圖像，所述其他噪聲包括除所述線噪聲之外的噪聲。
[0042]本實施例提供的紫外光譜圖像處理裝置，還包括:
[0043]獲取模塊1，用于獲取與測試輸入圖像對應的測試輸出圖像；
[0044]所述獲取模塊1，還用于對所述測試輸入圖像和所述測試輸出圖像進行差異對比分析，得到所述校正參數。
[0045]本實施例提供的紫外光譜圖像處理裝置中的長寬比校正模塊2，具體用于:
[0046]采用三次樣條算法，根據所述校正參數校正所述待處理圖像的長寬比。
[0047]本實施例提供的紫外光譜圖像處理裝置中的噪聲處理模塊3，具體用于:
[0048]遍歷所述待處理圖像像素矩陣的每一行，確定所述線噪聲干擾行為元素值均為255的各個行；
[0049]遍歷所述待處理圖像像素矩陣的每一列，確定所述線噪聲干擾列為元素值均為255的各個列。
[0050]本實施例提供的紫外光譜圖像處理裝置中的噪聲處理模塊3，具體用于:
[0051]采用均值方法，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述線噪聲。
[0052]本實施例提供的紫外光譜圖像處理裝置可以用于執行圖1所示方法實施例的技術方案，其原理和技術效果類似，在這里不再贅述。
[0053]本領域普通技術人員可以理解:實現上述各方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關的硬件來完成。前述的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質中。該程序在執行時，執行包括上述各方法實施例的步驟；而前述的存儲介質包括:ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。
[0054]最后應說明的是:以上各實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的范圍。
【權利要求】
1.一種紫外光譜圖像處理方法，其特征在于，包括: 根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比； 確定所述待處理圖像像素矩陣的線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述待處理圖像的線噪聲； 根據模糊來源對所述待處理圖像進行去模糊處理，所述模糊來源包括散焦模糊和色散; 去除所述待處理圖像的其他噪聲，得到處理后的圖像，所述其他噪聲包括除所述線噪聲之外的噪聲。
2.根據權利要求1所述的紫外光譜圖像處理方法，其特征在于，所述根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比之前，還包括: 獲取與測試輸入圖像對應的測試輸出圖像； 對所述測試輸入圖像和所述測試輸出圖像進行差異對比分析，得到所述校正參數。
3.根據權利要求1或2所述的紫外光譜圖像處理方法，其特征在于，所述根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比，包括: 采用三次樣條算法，根據所述校正參數校正所述待處理圖像的長寬比。
4.根據權利要求1所述的紫外光譜圖像處理方法，其特征在于，所述確定所述待處理圖像像素矩陣的線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列，包括: 遍歷所述待處理圖像像素矩陣的每一行，確定所述線噪聲干擾行為元素值均為255的各個行； 遍歷所述待處理圖像像素矩陣的每一列，確定所述線噪聲干擾列為元素值均為255的各個列。
5.根據權利要求4所述的紫外光譜圖像處理方法，其特征在于，所述根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述待處理圖像的線噪聲，包括: 采用均值方法，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述線噪聲。
6.一種紫外光譜圖像處理裝置，其特征在于，包括: 長寬比校正模塊，根據預先獲得的校正參數校正待處理圖像的長寬比；噪聲處理模塊，用于確定所述待處理圖像像素矩陣的線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述待處理圖像的線噪聲； 模糊處理模塊，用于根據模糊來源對所述待處理圖像進行去模糊處理，所述模糊來源包括散焦模糊和色散； 所述噪聲處理模塊，還用于去除所述待處理圖像的其他噪聲，得到處理后的圖像，所述其他噪聲包括除所述線噪聲之外的噪聲。
7.根據權利要求6所述的紫外光譜圖像處理裝置，其特征在于，還包括: 獲取模塊，用于獲取與測試輸入圖像對應的測試輸出圖像； 所述獲取模塊，還用于對所述測試輸入圖像和所述測試輸出圖像進行差異對比分析，得到所述校正參數。
8.根據權利要求6或7所述的紫外光譜圖像處理裝置，其特征在于，所述長寬比校正模塊，具體用于: 采用三次樣條算法，根據所述校正參數校正所述待處理圖像的長寬比。
9.根據權利要求6所述的紫外光譜圖像處理裝置，其特征在于，所述噪聲處理模塊，具體用于: 遍歷所述待處理圖像像素矩陣的每一行，確定所述線噪聲干擾行為元素值均為255的各個行； 遍歷所述待處理圖像像素矩陣的每一列，確定所述線噪聲干擾列為元素值均為255的各個列。
10.根據權利要求9所述的紫外光譜圖像處理裝置，其特征在于，所述噪聲處理模塊，具體用于: 采用均值方法，根據所述線噪聲干擾行和/或線噪聲干擾列去除所述線噪聲。
【文檔編號】G06T5/00GK104463809SQ201410822846
【公開日】2015年3月25日 申請日期:2014年12月25日 優先權日:2014年12月25日
【發明者】郭晶晶, 許小京, 李志剛, 黎智輝, 王永強, 許磊, 謝蘭遲 申請人:公安部物證鑒定中心