[發明專利]圖像處理裝置、圖像處理方法和程序

無效

• 申請號: 201210480239.4
• 申請日: 2012-11-22
• 公開（公告）號: CN103139490A
• 公開（公告）日: 2013-06-05
• 發明（設計）人: 野村宜邦
• 申請（專利權）人: 索尼公司
• 主分類號: H04N5/357
• 分類號: H04N5/357;H04N9/04;G06T5/00
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 李曉冬

1.一種圖像處理裝置，包括：

圖像概率模型生成單元，其計算作為成像設備的所捕捉圖像的分區的局部區域單位內的特征量，并生成由計算出的特征量形成的圖像概率模型，所述圖像概率模型指示每一個無噪聲像素值的生成概率；

存儲器，其存儲從取決于成像單元的噪聲特性信息生成的噪聲概率模型，所述噪聲概率模型指示在生成給定的無噪聲像素值的情況下生成給定的有噪聲像素值的條件概率；和

貝葉斯估算單元，其通過應用了所述圖像概率模型和所述噪聲概率模型的貝葉斯估算處理，生成所捕捉圖像的噪聲被降低的已降噪圖像。

2.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，

其中，所述圖像概率模型生成單元包括：

局部像素選擇單元，其從包括降噪處理對象像素的局部區域中選擇與降噪處理對象像素的像素值差值等于或小于閾值的像素作為參考像素；和

局部平均值方差計算單元，其計算由所述局部像素選擇單元選擇的所述參考像素的平均值和方差值，

其中，所述圖像概率模型是由所述局部平均值方差計算單元的計算值形成的近似圖像概率模型。

3.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，

其中，儲存于所述存儲器中的所述噪聲概率模型是通過應用高斯混合模型近似所生成的近似噪聲概率模型，所述高斯混合模型近似通過相加多個高斯分布來表示任意的分布。

4.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，

其中，儲存于所述存儲器中的噪聲概率模型是通過應用高斯混合模型近似所生成的近似噪聲概率模型，所述高斯混合模型近似通過相加多個高斯分布來表示任意的分布，以及

所述高斯混合模型近似的參數是通過應用期望最大化算法計算出的參數。

5.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，

其中，儲存于所述存儲器中的噪聲概率模型是通過應用模擬處理數據生成的噪聲概率模型，所述模擬處理數據虛擬地生成這樣的像素值，在該像素值中由出現在成像元件的所捕捉圖像上的多個噪聲生成原因引起的噪聲信號相重疊。

6.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，

其中，所述圖像概率模型生成單元生成由單個正態分布形成的近似圖像概率模型，

儲存于所述存儲器中的噪聲概率模型是通過應用高斯混合模型近似而生成的近似噪聲概率模型，所述高斯混合模型近似通過相加多個高斯分布來表示任意的分布，以及

所述貝葉斯估算單元通過應用了所述近似圖像概率模型和所述近似噪聲概率模型的貝葉斯估算處理，生成所捕捉圖像的噪聲被降低的已降噪圖像。

7.根據權利要求1所述的圖像處理裝置，

其中，所述圖像處理裝置還包括：

噪聲概率模型生成單元，其生成所述噪聲概率模型，

其中，所述噪聲概率模型生成單元包括：

噪聲模擬處理單元，其虛擬地生成像素值，在該像素值中由出現在成像元件的所捕捉圖像上的多個噪聲生成原因引起的噪聲信號相重疊，和

高斯模型近似單元，其通過對由所述噪聲模擬處理單元生成的數據進行高斯混合模型近似處理來生成近似噪聲概率模型。

8.一種成像設備，包括：

成像單元，其包括成像元件；

圖像概率模型生成單元，其計算作為從所述成像單元輸入的所捕捉圖像的分區的局部區域單位內的特征量，并生成由計算出的特征量形成的圖像概率模型，所述圖像概率模型指示每一個無噪聲像素值的生成概率；

存儲器，其存儲從取決于成像單元的噪聲特性信息生成的噪聲概率模型，所述噪聲概率模型指示在生成給定的無噪聲像素值的情況下生成給定的有噪聲像素值的條件概率；和

貝葉斯估算單元，通過應用了所述圖像概率模型和所述噪聲概率模型的貝葉斯估算處理，生成所捕捉圖像的噪聲被降低的已降噪圖像。

9.一種在圖像處理裝置上執行的圖像處理方法，包括：

圖像概率模型生成處理，其包括計算作為成像設備的所捕捉圖像的分區的局部區域單位內的特征量，以及生成由計算出的特征量形成的圖像概率模型，所述圖像概率模型指示每一個無噪聲像素值的生成概率；和

貝葉斯估算處理，通過應用了所述圖像概率模型和噪聲概率模型的貝葉斯估算處理，生成所捕捉圖像的噪聲被降低的已降噪圖像，所述噪聲概率模型從取決于成像單元的噪聲特性信息生成，并指示在生成給定的無噪聲像素值的情況下生成給定的有噪聲像素值的條件概率。

10.一種使圖像處理在圖像處理裝置上被執行的程序，包括：

圖像概率模型生成處理，其包括計算作為成像設備的所捕捉圖像的分區的局部區域單位內的特征量，以及生成由計算出的特征量形成的圖像概率模型，所述圖像概率模型指示每一個無噪聲像素值的生成概率；和

貝葉斯估算處理，通過應用了所述圖像概率模型和噪聲概率模型的貝葉斯估算處理，生成所捕捉圖像的噪聲被降低的已降噪圖像，所述噪聲概率模型從取決于成像單元的噪聲特性信息生成，并指示在生成給定的無噪聲像素值的情況下生成給定的有噪聲像素值的條件概率。