[發(fā)明專利]圖像噪聲濾除方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910180403.8
• 申請日: 2009-10-13
• 公開（公告）號: CN102045514A
• 公開（公告）日: 2011-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊恕先;李泉欣;姚文瀚
• 申請（專利權(quán)）人: 原相科技股份有限公司
• 主分類號: H04N5/357
• 分類號: H04N5/357
• 代理公司: 北京潤平知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11283
• 代理人: 陳小蓮;王鳳桐

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種圖像處理方法，并且尤其涉及一種圖像噪聲濾除方法。

背景技術(shù)

圖像噪聲是影響圖像品質(zhì)的關(guān)鍵因素之一。然而，在圖像感測器的像素數(shù)目逐漸增加的同時，像素大小卻因成本考慮不斷地被縮小，導(dǎo)致圖像感測器擷取的圖像中所包含的噪聲無可避免地被放大。因此，噪聲濾除(denoising)的效果逐漸成為決定圖像品質(zhì)的一個重要因素。

利用濾波器(filter)將去噪聲前圖像(noisy?image)重建為去噪聲后圖像(denoised?image)的過程稱為圖像重建(image?reconstruction)，如圖1所示?？梢岳斫獾氖牵瑘D像重建是通過處理單元進(jìn)行，且該處理單元一般耦接儲存單元，其用于暫存圖像重建過程中所產(chǎn)生的各種信息。

利用鄰域濾波器(neighborhood?filter)進(jìn)行圖像重建是一項標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)。鄰域濾波器根據(jù)當(dāng)前像素(current?pixel)及其鄰域像素(neighborhood?pixel)之間的相似度決定權(quán)重(weighting)，并根據(jù)該權(quán)重將當(dāng)前像素與其鄰域像素進(jìn)行加權(quán)平均，以得到當(dāng)前像素的重建值。當(dāng)去噪聲前圖像中所有像素均執(zhí)行完上述圖像重建的步驟后，則可得到去噪聲后圖像。鄰域濾波一般可以以式(1)表示：

U^(x)=1Nh(x)∫Rx∫h(x,y)U(y)dy---(1)]]>

其中，U表示去噪聲前圖像；N_h(x)表示歸一化常數(shù)(normalization?constant)；表示去噪聲后圖像；R_x表示當(dāng)前像素x的鄰域；h表示濾波常數(shù)，其決定于當(dāng)前像素x與其鄰域像素y在圖像中的距離，例如鄰域像素y與當(dāng)前像素x的位置距離(distance)，以及亮度差異(intensity?difference)。請參照圖2所示，其顯示7×7鄰域濾波的示意圖。圖像感測器擷取圖像I，其為去噪聲前圖像。鄰域濾波器則根據(jù)當(dāng)前像素x與該當(dāng)前像素x周圍的搜尋框R_x內(nèi)的鄰域像素y之間的相似度，分別求出48個權(quán)重，并根據(jù)這些權(quán)重將當(dāng)前像素x的灰階值(gray?level)與其48個鄰域像素y的灰階值進(jìn)行加權(quán)平均，以得到當(dāng)前像素x的重建值。然而，鄰域濾波器由于僅單純地根據(jù)兩像素之間的相似度進(jìn)行加權(quán)平均，因此往往無法達(dá)到令人滿意的重建效果。

因此，另提出一種圖像重建法，稱之為非區(qū)域演算法(non-local?algorithm)，用于改善上述基于鄰域濾波的圖像重建法。非區(qū)域演算法最主要是根據(jù)當(dāng)前像素周圍預(yù)設(shè)尺寸的當(dāng)前像素比較框(comparison?block)與當(dāng)前像素的鄰域像素周圍預(yù)設(shè)尺寸的鄰域像素比較框之間的相似度來決定權(quán)重，并根據(jù)該權(quán)重將當(dāng)前像素的灰階值與其鄰域像素的灰階值進(jìn)行加權(quán)平均，以求出當(dāng)前像素的重建值。非區(qū)域演算法一般可以以式(2)表示：