[發明專利]圖像去噪方法和系統有效
| 申請號: | 201480003269.3 | 申請日: | 2014-03-25 |
| 公開(公告)號: | CN105144232B | 公開(公告)日: | 2017-09-08 |
| 發明(設計)人: | 陳敏杰;張樂;牛海軍;林福輝 | 申請(專利權)人: | 展訊通信(上海)有限公司 |
| 主分類號: | G06T5/20 | 分類號: | G06T5/20;G06T5/50 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司11227 | 代理人: | 蔡杰赟,吳敏 |
| 地址: | 201203 上海市浦東新區浦東*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 圖像 方法 系統 | ||
背景技術
在過去數十年中,數字成像激增。大多數的圖像通過數字方式獲得,并且模擬圖像也被轉換為數字圖形進行處理、存儲和顯示。消費者與專業人士同樣地對圖像質量具有較高的要求和期望。噪聲水平是影響圖像質量的一個重要方面。圖像中存在各種噪聲,例如來自圖像傳感器的chroma噪聲和lumna噪聲以及源于圖像處理的壓縮噪聲。在盡可能小地降低圖像清晰度的情況下,從圖像中去除噪聲是一個很大的挑戰。雖然現有技術中具有多種圖像處理技術,但是由于各種原因其效果并不佳。因此,很有必要提出一種新型的圖像降噪方法和系統。
發明內容
本發明提供了用于拜耳顏色過濾陣列(CFA:color filter array)圖像的去噪算法的方法和系統的多個實施例,但并不限制其用于其他圖像的去噪算法中。在一些實施例中,不是采用相同的硬閾值過濾策略,而是在訓練模型中學習多個用于不同系數的收縮函數。上述方法可以進一步擴展用于在平均紅綠藍(RGB)估計和綠-紅、綠-藍(GrGb)校正中學習收縮函數模型。在一些實施例中,采用了匹配類型估計(MTE)步驟,其中,具有不同匹配類型的塊具有自身唯一的收縮函數模型。在訓練模型中,所述MTE可以與協同過濾(COLF)相結合。
在一些實施例中,本發明包括了從圖像中去除噪聲的方法。本發明可以進一步包括,但并不限于,從具有噪聲屬性的第一圖像中選擇一個或多個塊作為一組噪聲塊,其中,每個噪聲塊具有一組n×n個像素;從不具有噪聲屬性的第二圖像中選擇一個或多個塊作為一組清潔塊,其中,每個清潔塊具有一組n×n個像素;評估該組噪聲塊的塊類型,所屬塊類型的數量為一個或多個;基于所述一個或多個塊類型、以及所述噪聲塊和清潔塊各自的n×n個像素,構建收縮函數模型;將所述收縮函數模型應用于第三圖像,獲得一組已去噪塊,每個已去噪塊具有n×n個像素;以及重建所述n×n像素的一組已去噪塊,以去除所述第三圖像的噪聲。
本發明從圖像中去除噪聲的方法還包括,但不限于,選擇具有相同顏色配置的一個或多個塊,分別選擇具有不同顏色配置的一個或多個塊,評估所述第一圖像的所述一個或多個塊的空間分布,計算所述第一圖像的一個或多個相鄰塊之間的塊距離,對塊類型進行分類,以及基于計算獲得的所述塊距離將相似塊類型進行分組,為了獲得第一塊和第二塊的相同顏色配置而旋轉所述第一塊和第二塊。所述收縮函數模型還可以包括對塊類型進行分組包括快速塊匹配算法;以及為了評估塊類型,表示所述快速塊匹配算法在每個方向上的已匹配塊數量的n維向量。所述的收縮函數模型對每個塊類型設計對應的n×n個收縮系數。
在另一實施例中,本發明還提供了一種用于從圖像中去除噪聲的方法,所述方法可以進一步包括,從圖像中選擇塊,所述塊具有第一組n×n個像素,其中,每個像素具有一個RGB值;確定所述塊的平均RGB值;評估所述塊的塊類型;從所述平均RGB值中分別減去所述塊的n×n個像素的各個RGB值,獲得第二組n×n個像素;對所述第二組n×n個像素執行2D轉換,以獲得n×n個頻域系數;為s個相似塊,對所述n×n個頻域系數執行3D變換獲得n×n×s個3D系數;獲得與圖像傳感器的噪聲屬性和所述塊的塊類型相關的一組收縮函數;為所述n×n×s個3D系數,采用該組收縮函數執行收縮處理,獲得一組n×n×s個已去噪頻域值;對所述n×n×s個已去噪頻域值執行一個或多個逆向變換,獲得一組n×n已去噪像素值。
本發明的從圖像中去除噪聲的方法還可以包括,但不限制于,構建收縮函數模型,選擇具有相同顏色配置的一個或多個塊,分別選擇具有不同顏色配置的一個或多個塊,評估一個或多個塊的空間分布,計算一個或多個相鄰塊之間的塊距離,對塊類型進行分類,以及基于計算獲得的所述塊距離將相似塊類型進行分組,為了獲得相同顏色配置而旋轉一個或多個塊。所述收縮函數模型還可以包括,每個所述n×n×s個3D系數的唯一收縮曲線,每個塊類型的n×n個收縮系數,2D離散余弦變換(2D-DCT),2D離散小波變換(2D-DWT)和1-D哈爾/哈達瑪變換的組合,表示所述快速塊匹配算法在每個方向上已匹配塊數量的n維向量,綠-紅、綠-藍(GrGb)校正處理以及可選的色彩值校正處理。
本發明公開的進一步的適應領域通過下文中的描述會更加清楚。應當理解的是,在闡述各個實施例時,本發明的具體示例和細節描述僅是出于進行說明的目的,而并不用來限制本發明的保護范圍。
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