双边滤波是一种保边去噪的滤波算法,但原始双边滤波算法的执行时间长,且滤波精确度差,不能有效去除‘椒盐噪声’。利用像素的空间位置特征和灰度分布特征,在三维空间中缩短双边滤波的执行时间,保证滤波精确性。首先,像素灰度作为第三维,根据灰度参数和空间参数对图像进行划分,形成许多体素。然后,选择每个体素的中心作为基本点,计算每个体素的滤波值。最后利用像素的三维坐标,确定像素点所在体素,并通过线性插值计算每个像素的滤波值,输出滤波图像。在实验中分别对具有"椒盐噪声"的不同格式图像进行滤波。实验结果表明改进的算法执行时间短,并能有效地滤除图像中的"椒盐"噪声,保证滤波精确性。所以选择代表性的灰度值‘k’来代替Ip，计算Gσr(k－Iq)，使像素点的滤波值按公式(3)计算:BFIp=1wp∑q∈ΩGσs(‖p－q‖)Gσr(k－Iq)Iq(3)p表示在位置p的像素点，q表示像素p的邻接点，k表示一个固定像素点。归一化因子wp保证像素的权值加和为1图像复原技术-电动折弯机数控滚圆机滚弧机折弯机张家港液压滚圆机滚弧机折弯机。在每个立方中，像素和基本点之间的灰度差值在0，σr/[]2范围内。像素和基本点之间的距离差值在0，σs/[]2范围内。图5表示立方体中像素点的分布本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.wanguanji138.com。像素离散地分布在立方体中，立方体的中心V作为基本点，其滤波值按公式(4)进行计算。BFv=1wp∑q∈CubeGσs(‖p－q‖)Gσr(IV－Iq)Iq‖p－q‖≤σs/2(4)每个立方体的中间层是一个灰度层。每个立方体有一个滤波值。根据像素的三维坐标，我们确定像素的位置。当像素点p位于立方体Vj和Vj+1之间时，用立方体Vj和Vj+1的滤波值线性插值计算像素p的滤波值，完成每个像素点的滤波值计算，实现对图像的双边滤波，并输出滤波图像。图5立方体中像素点的分布基于体素的双边滤波算法实现过程如下所示:(1)输入:原始图像I，空间参数σs和灰度参数σr;(2)获得图像的灰度最大值Imax=max(I)和最小值Imin=min(I);(3)初始化滤波矩阵Ib、权值矩阵Wb(存放计算在运动模糊图像的复原过程中,模糊长度和模糊角度的准确估算是决定复原效果的重要环节。本文以运动模糊图像的形成原因和图像退化模型为研究基础,通过傅里叶逆变换获取图像的倒频谱信息,在倒谱域采用Radon算法和负峰值距离测量方法,估算模糊角度和模糊长度,最后通过对复原图像的质量评价来验证模糊参数的估算精度。实验结果表明,该方法可以准确估算运动模糊图像的模糊参数,复原后的图像具有较好的视觉效果,均值和信息熵指标得到提升,验证了基于倒谱特性的复原算法的优越性及可行性。 图像复原技术-电动折弯机数控滚圆机滚弧机折弯机张家港液压滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.wanguanji138.com