[發明專利]一種濾除像素中噪聲的方法及裝置

有效

• 申請號: 201310236669.6
• 申請日: 2013-06-14
• 公開（公告）號: CN104240188B
• 公開（公告）日: 2017-09-12
• 發明（設計）人: 朱麟
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司11291
• 代理人: 張愷寧

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種濾除像素中噪聲的方法及裝置。

背景技術

在圖像處理領域中，濾除圖像中的噪聲是圖像處理的一個重要的步驟。圖像中的噪聲來源于圖像采集、傳輸、存儲的過程。例如，采集圖像時光線條件差、感光度高、圖像采集器件有壞點，或者模擬圖像轉換為數字圖像的過程中出現錯誤、圖像存儲時發生錯誤或者圖像傳輸過程中受到噪聲的干擾等。這些噪聲為圖像的后期處理帶來了很大的困難。

雖然噪聲的形式多種多樣，但是幾乎都可以用高斯噪聲和脈沖噪聲這兩種最基本的噪聲模型的組合來表示。對于脈沖噪聲，目前有很多方法來濾除，例如，簡單中值濾波、自適應濾波等。對于高斯噪聲，目前也有很多方法來濾除，例如平均濾波、維納濾波、同組濾波、雙邊濾波、非局部平均（NL-means，Non-Local means）濾波等。現有的這些濾波方法對于單一的噪聲都可以有效地消除，但是，在實際中圖像中的噪聲都是脈沖噪聲和高斯噪聲的組合，是混合噪聲，而單獨針對脈沖噪聲或者針對高斯噪聲的濾波方法很難有效地消除這種混合噪聲。

現有的濾波方法中也有一些消除混合噪聲的方法，這些消除混合噪聲的方法都是采用簡單的分布式結構將針對脈沖噪聲的濾波方法和針對高斯噪聲的濾波方法組合在一起。例如，首先濾除圖像中的脈沖噪聲，然后針對濾除脈沖噪聲之后的圖像濾除其中的高斯噪聲；或者，首先濾除圖像中的高斯噪聲，然后針對濾除高斯噪聲之后的圖像濾除其中的脈沖噪聲。

現有的一種消除混合噪聲的方法在對圖像進行消噪處理的步驟如下：

1、對輸入的圖像進行脈沖噪聲檢測，將檢測到的包含脈沖噪聲的像素的位置標記出來，生成包含脈沖噪聲的像素的分布圖，并對檢測到的包含脈沖噪聲的像素分別進行中值濾波生成去除了脈沖噪聲的圖像I₁；對輸入圖像不必進行高斯噪聲檢測，可以認為輸入圖像中的每一個像素都包含高斯噪聲，這樣，輸入的圖像中就有一部分像素中既包含高斯噪聲又包含脈沖噪聲，即這些像素中包含混合噪聲。

2、對圖像I₁采用NL-means算法消除脈沖噪聲，其中，該NL-means算法中的強度參數的值是專門針對脈沖噪聲進行優化了的，并且該NL-means算法僅針對圖像I₁中被標記為包含脈沖噪聲的像素的位置上的像素進行處理，即將圖像I₁中進行中值濾波后的像素的像素值再用NL-means算法計算出的該像素的像素值替代，得到圖像I₂，此時，圖像I₂中仍包含高斯噪聲；

3、對圖像I₂采用NL-means算法消除高斯噪聲，其中，該NL-means算法中的強度參數的值是專門針對高斯噪聲進行優化了的，并且，該NL-means算法是針對圖像I₂中的所有像素進行處理的，即將圖像I₂中的每一個像素的像素值用NL-means算法計算出的該像素的像素值替代從而去除高斯噪聲，最終得到去除了混合噪聲的圖像。

這樣的濾波方法雖然能夠濾除混合噪聲，但是當一個像素中既包含脈沖噪聲又包含高斯噪聲時，這種方法需要分別針對脈沖噪聲和高斯噪聲各進行一次NL-means算法的濾波，這會增加濾波過程的復雜度，從而導致該濾波方法消噪處理的效率較低。

綜上所述，上述方案在對圖像進行消噪處理時，雖然能夠濾除圖像中的混合噪聲，但是，當一個像素中既包含脈沖噪聲又包含高斯噪聲時，現有的濾波方法需要分別針對脈沖噪聲和高斯噪聲各進行一次濾波，這導致了這些濾波方法在濾除圖像中的噪聲時效率比較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種濾除像素中噪聲的方法和裝置，用以解決現有的濾波方法在圖像中的像素中既包含脈沖噪聲又包含高斯噪聲時，需要分別針對脈沖噪聲和高斯噪聲各進行一次濾波，從而導致了這些濾波方法在濾除圖像中的噪聲時效率較低的問題。

第一方面，提供一種濾除像素中噪聲的方法，包括：