基于均值偏移聚类的量化噪声去除方法、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种基于均值偏移聚类的量化噪声的去除方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：选择差值图像中的一个像素作为初始中心像素，确定所述初始中心像素所在的初始窗口；通过计算找到所述初始窗口中与所述初始中心像素的类型相同的像素；计算所述初始窗口中所述初始中心像素以及与所述初始中心像素的类型相同的像素的平均向量；利用所述平均向量找到下一个中心像素，重复以上步骤，直至迭代收敛，对所有窗口内的类型相同的像素求解平均像素特征量值；将所述平均像素特征量值替代所述初始中心像素的像素特征量值；对所述差值图像中像素特征量值不等于零的像素利用孤立点去除算法进行去噪处理。2.根据权利要求1所述的去除方法，其特征在于，通过计算找到所述初始窗口中与所述初始中心像素的类型相同的像素，包括：确定距离所述初始中心像素在预设带宽范围内的所有像素；计算在所述预设带宽范围内的每个像素到所述初始中心像素的欧式距离；为所述欧式距离设定阈值，属于所述阈值范围内的像素即为与所述初始中心像素的类型相同的像素。3.根据权利要求2所述的去除方法，其特征在于，所述预设带宽为6
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12个像素。4.根据权利要求2所述的去除方法，其特征在于，所述阈值为4
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8。5.根据权利要求1所述的去除方法，其特征在于，利用所述平均向量找到下一个中心像素，包括：将所述初始中心像素沿着所述平均向量的方向移动之后的位置的像素即为下一个中心像素；所述初始中心像素沿着所述平均向量的方向移动的距离为||shift||，其中shift为所述平均向量。6.根据权利要求1所述的去除方法，其特征在于，选择差值图像中的一个像素作为初始中心像素，包括：随机选择差值图像中的一个像素作为初始中心像素。7.根据权利要求1所述的去除方法，其特征在于，对所述差值图像中像素特征量值不等于零的像素利用孤立点去除算法进行去噪处理，包括：确定并定位至所述差值图像中像素特征量值不为零的当前像素的坐标；提取所述当前像素预设范围内的周边像素的像素特征量值；统计所述预设范围内的周边像素的像素特征量值不为零的周边像素的个数；若所述像素特征量值不为零的周边像素的个数大于等于预设个数，则判定所述当前像素为有效变化像素；若所述像素特征量值不为零的像素的个数小于所述预设个数，则判定所述当前像素为量化噪声；当所述当前像素为量化噪声时，将所述当前像素的像素特征量值设为零；根据上述处理后的差值图像重建当前帧图像。8.根据权利要求7所述的去除方法，其特征在于，所述预设范围为所述当前像素周围n
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n的像素范围，所述n为4、8、16和32中的一个，所述预设个数为2
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8个。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1
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8任一项所述一种基于均值偏移聚类的量化噪声的去除方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1
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8任一项所述一种基于均值偏移聚类的量化噪声的去除方法的步骤。

技术总结
本发明是关于一种基于均值偏移聚类的量化噪声去除方法、设备及存储介质。该方法包括：选择初始中心像素，确定初始中心像素所在的初始窗口；通过计算找到初始窗口中与初始中心像素的类型相同的像素；计算类型相同的像素的平均向量；利用平均向量找到下一个中心像素，重复以上步骤，对所有类型相同的像素求解平均像素特征量值；将平均像素特征量值替代初始中心像素的像素特征量值；利用孤立点去除算法进行去噪处理。本发明通过均值偏移聚类方法，在差值图像区域进行漂移聚类，统计相同类型的像素，分类计算均值，用聚类均值替换原像素特征量值，然后利用孤立点去除法进一步去除量化噪声，进而达到平滑去噪的目的，极大消除量化噪声的影响。声的影响。声的影响。


技术研发人员：王知明
受保护的技术使用者：西安万像电子科技有限公司
技术研发日：2021.08.18
技术公布日：2021/11/23