[發明專利]一種基于結構張量和卡爾曼濾波的視頻去噪方法

有效

• 申請號: 201410110966.0
• 申請日: 2014-03-24
• 公開（公告）號: CN103873743A
• 公開（公告）日: 2014-06-18
• 發明（設計）人: 劉煜;張茂軍;王煒;熊志輝;左承林;李衛麗
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
• 主分類號: H04N5/21
• 分類號: H04N5/21;H04N19/117
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 盧宏

技術領域：

本發明屬于視頻處理領域，主要涉及視頻去噪，特指一種基于結構張量和卡爾曼濾波的視頻實時去噪方法，可用于自然大噪聲視頻的實時去噪。

背景技術：

隨著數字光電成像技術的快速發展，數字光電成像設備已廣泛應用于計算攝影、安防監控、機器人導航以及軍事偵察等領域。通常，數字光電成像設備的傳感器都是由CCD或者CMOS構成，在成像過程中，受光學噪聲、電阻和電容等元器件噪聲、傳感器噪聲、電路噪聲等影響，輸出的圖像會不可避免的包含有許多噪聲，這些噪聲不僅破壞了圖像的真實信息，還嚴重影響了圖像的視覺效果。隨著實際應用要求的提高，數字光電成像設備也大量應用于低照度環境，典型的應用如安防監控領域，在夜間等低照度環境下進行監控。然而，受低照度環境的影響，獲取的視頻受到嚴重的噪聲污染，視頻圖像如圖1所示，這極大地影響了實際的應用。因此，對于這些包含噪聲的視頻圖像，需要進行降噪處理，還原得到清晰的視頻圖像，以便進行更高層次的處理操作。

目前，視頻的去噪方法主要按空域、時域以及變換域來進行劃分。空域去噪方法只針對視頻的各幀圖像進行去噪處理，較好的空域濾波方法有雙邊濾波方法[1]、非局部均值濾波方法[2]、稀疏表示下的去噪方法[3]等，對各幀圖像均能得到較好的去噪效果。其中，雙邊濾波是一種非線性的濾波方法，是結合圖像的空間鄰近度和像素值相似度的一種折中處理，同時考慮空域信息和灰度相似性，達到保邊去噪的目的。雙邊濾波方法具有簡單、迭代、局部的特點，能很好地保存圖像邊緣，但是由于保存了過多的高頻信息，對于彩色圖像里的高頻噪聲，雙邊濾波器不能夠干凈的濾掉，只能夠對于低頻信息進行較好的濾波。非局部均值濾波方法是一種利用自然圖像自身存在大量的重復冗余信息特點，用非局部自相似性來抑制圖像噪聲的方法。計算圖像塊之間相似性的匹配過程是非局部均值方法的關鍵技術。雖然非局部均值濾波有優異的去噪性能，但是過高的計算復雜度極大的限制了它的發展和應用。由于信號稀疏表示的優良特性，基于稀疏分解的圖像去噪也越來越受到人們的重視。由于稀疏分解可以保留最匹配原始圖像的有用信息而去除與信息無關的噪聲，因而可以用此方法來去除圖像中的隨機噪聲。雖然稀疏分解的理論研究很成功，但在實際應用中很難推廣，影響其發展的最重要因素為稀疏分解的計算量十分巨大。

上述空域濾波方法除了自身存在的缺點外，共有的缺點是沒有充分利用時域信息，所以不能得到理想的濾波效果。但是傳統的時域濾波雖然考慮了視頻幀間的相關性，但只適用于靜止的環境，對于運動物體會產生偽影、拖影等現象，新的時域濾波在原有算法的基礎上加入了運動估計，基于視頻各幀圖像的運動相關性，可以有效解決這些現象。

在變換域去噪方法中，較好的濾波方法有小波去噪方法[4]、三維塊匹配方法BM3D[5]等。從信號學的角度看，小波去噪是一個信號濾波的問題，而且盡管在很大程度上小波去噪可以看成是低通濾波，但是由于在去噪后還能成功地保留信號特征，所以又優于傳統的低通濾波器。小波去噪實際上是特征提取和低通濾波功能的綜合。小波去噪方法包括三個基本的步驟：對含噪信號進行小波變換；對變換得到的小波系數進行某種處理，以去除其中包含的噪聲；對處理后的小波系數進行小波逆變換，得到去噪后的信號。BM3D算法是基于塊匹配的三維變換域濾波方法。將圖像分成若干塊，然后對每個參考塊進行搜索，在整幅圖像中搜索其相似塊。并根據塊的相似程度將匹配塊進行組合形成一個三維矩陣。該矩陣的數據具有很高的相關性，通過三維酉變換可以有效地降低其相關性。同時，通過對變換域系數的濾波，可以大幅降低噪聲。

此外，根據視頻的時空特性，一些時空結合的濾波方法被提了出來，如時空雙邊濾波方法、視頻三維塊匹配方法VBM3D等，在一定程度上取得了較好的效果。

然而，受算法復雜度的影響，上述的這些濾波方法大部分都無法進行實時應用，如非局部均值濾波方法、稀疏表示下的去噪方法、BM3D以及VBM3D等。其他能滿足實時應用的濾波方法，如時空雙邊濾波等，受去噪效果的限制，無法滿足大噪聲視頻的去噪要求。因此，針對安防監控等領域的應用需求，對低照度環境下的大噪聲進行實時的降噪處理，已成為急需解決的問題。

發明內容：

針對上述現有技術存在的不能既實時又有效地對大噪聲視頻進行降噪處理的問題，本發明提出一種基于結構張量和卡爾曼濾波的視頻實時去噪方法，能夠對視頻進行實時地降噪處理，并且具有較好的去噪效果。

為實現上述發明目的，本發明采用的技術方案是：

一種基于結構張量和卡爾曼濾波的視頻實時去噪方法，包括如下步驟：