圖像豎條文濾波算法的研究

陳思昱

（南京信息工程大學濱江學院，南京 210000）

0 引言

在手機的攝像頭使用的是MIPI的高速通信，在手機這樣的高密度設備中難免會遇到一些信號之間的互相干擾，而常規的解決方案則是對硬件電路進行改善。如果是天線對信號產生了干擾，則是盡量在設計中將兩個分離的遠一些，或者是通過降低功率的方式來減少干擾。而本文則是根據豎條紋干擾的特性，從軟件的方向上進行對干擾的去除。

1 系統設計方案

在輸入一張圖片后對圖片上干擾的位置通過軟件的方式計算出來，然后再將選出的干擾位置和上一張圖片同位置的像素進行替換，合成一個新的無干擾圖片。整個軟件的工作流程如圖1所示。

圖1 算法處理的軟件流程

首先將彩色圖片轉換成黑白圖片。如圖2 a 所示?？梢钥闯鲞@個干擾像素點和周邊像素之間有著很銳利的過度?？梢愿鶕@個特點計算橫向像素點之間的差異值然后得到圖2 b所示。對計算得出的灰階圖像進行二值化計算。得到圖2 c。

圖2 前期處理的三張圖片效果

圖2c這是一個帶有噪點的黑白圖像。根據我們所需要提取的像素特點，是豎狀的干擾，所以對圖像豎的像素進行均值濾波計算，可以有效的排除圖像本身所帶來的干擾，得到圖3a。此圖像在均值濾波后，雖然濾除了干擾像素但是其區域也隨之擴大了，導致選區和干擾的位置有一定的偏差。再將圖3a和圖2c兩個求交集，則能算出圖3b。幾乎和干擾像素完全重合的選取。

圖3 圖像處理的后兩張效果

最后以3b作為基礎。將干擾圖片，和前一幀無干擾的圖片進行替換像素，則可以得到一個正常無干擾的圖片。如圖4所示：

2 本設計的特色

在設計中創新的使用了軟件的方法對不良像素進行計算，避免了在設計后期還需要更改硬件電路的成本以及風險。為之后的圖像干擾提供了一個可以參考的方向。也為售后的機器不良改善提供了一個可靠的方案。

此方案在圖像修復上還有很多可以拓展的地方。在視頻中上下兩幀圖片一般差異不會太大，微小的差異完全可以使用圖像對齊的算法將兩個圖像的像素進行對應。在一些老視頻的修復中則可以直接使用此算法進行修復。而一些其他形狀的干擾也可以使用相同的思想，只需要改變其中對形狀特征提取的方式就可以計算處理。