图像竖条文滤波算法的研究

陈思昱

（南京信息工程大学滨江学院，南京 210000）

0 引言

在手机的摄像头使用的是MIPI的高速通信，在手机这样的高密度设备中难免会遇到一些信号之间的互相干扰，而常规的解决方案则是对硬件电路进行改善。如果是天线对信号产生了干扰，则是尽量在设计中将两个分离的远一些，或者是通过降低功率的方式来减少干扰。而本文则是根据竖条纹干扰的特性，从软件的方向上进行对干扰的去除。

1 系统设计方案

在输入一张图片后对图片上干扰的位置通过软件的方式计算出来，然后再将选出的干扰位置和上一张图片同位置的像素进行替换，合成一个新的无干扰图片。整个软件的工作流程如图1所示。

图1 算法处理的软件流程

首先将彩色图片转换成黑白图片。如图2 a 所示。可以看出这个干扰像素点和周边像素之间有着很锐利的过度。可以根据这个特点计算横向像素点之间的差异值然后得到图2 b所示。对计算得出的灰阶图像进行二值化计算。得到图2 c。

图2 前期处理的三张图片效果

图2c这是一个带有噪点的黑白图像。根据我们所需要提取的像素特点，是竖状的干扰，所以对图像竖的像素进行均值滤波计算，可以有效的排除图像本身所带来的干扰，得到图3a。此图像在均值滤波后，虽然滤除了干扰像素但是其区域也随之扩大了，导致选区和干扰的位置有一定的偏差。再将图3a和图2c两个求交集，则能算出图3b。几乎和干扰像素完全重合的选取。

图3 图像处理的后两张效果

最后以3b作为基础。将干扰图片，和前一帧无干扰的图片进行替换像素，则可以得到一个正常无干扰的图片。如图4所示：

2 本设计的特色

在设计中创新的使用了软件的方法对不良像素进行计算，避免了在设计后期还需要更改硬件电路的成本以及风险。为之后的图像干扰提供了一个可以参考的方向。也为售后的机器不良改善提供了一个可靠的方案。

此方案在图像修复上还有很多可以拓展的地方。在视频中上下两帧图片一般差异不会太大，微小的差异完全可以使用图像对齐的算法将两个图像的像素进行对应。在一些老视频的修复中则可以直接使用此算法进行修复。而一些其他形状的干扰也可以使用相同的思想，只需要改变其中对形状特征提取的方式就可以计算处理。