[發明專利]一種視頻序列的去噪方法、裝置、服務器和存儲介質

在審

• 申請號: 201810147098.1
• 申請日: 2018-02-12
• 公開（公告）號: CN108447029A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發明（設計）人: 肖志林;黃哲
• 申請（專利權）人: 深圳創維-RGB電子有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/194
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發明公開了一種視頻序列的去噪方法、裝置、服務器和存儲介質，該方法包括：分別提取待去噪視頻序列中各圖像的特征，并構建視頻序列特征矩陣；對所述視頻序列特征矩陣進行稀疏約束，獲得滿足稀疏約束條件的稀疏特征；依據所述稀疏特征，將所述待去噪視頻序列中各圖像拆分為背景圖像和運動目標圖像進行去噪處理。本發明通過優化后的稀疏特征準確分離待去噪視頻序列中各圖像的背景圖像與運動目標，根據待去噪視頻序列的動態特征對視頻進行去噪處理，提高視頻序列的去噪效果且不損失運動目標的細節特征，降低運算復雜度以及算法運行時間。通過在較短的時間內實現對視頻序列中噪聲的消除，使用戶獲得畫質更加清晰且運動細節特征明顯的視頻序列。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種視頻序列的去噪方法、裝置、服務器和存儲介質。

背景技術

現實中的數字圖像在數字化和傳輸過程中常受到成像設備以及外部環境噪聲干擾等影響，均以含噪圖像或噪聲圖像的形式存在。圖像去噪的目的是從含噪圖像或噪聲圖像中抑制或消除各種干擾噪聲，以為揭示隱藏于圖像中的未知信息提供有力保障。

目前，現有的圖像去噪方法很多。傳統的稀疏分解去噪方法的基本思想是：利用過完備的冗余函數字典即過完備原子庫來取代傳統的正交基函數作為基函數，字典的選擇盡可能地符合被逼近圖像的結構，字典中的元素稱為原子；并根據待分解圖像的特點，利用貪婪算法或者自適應追蹤算法，從過完備字典中找到具有最佳線性組合的數項原子來表示一個圖像。

然而，傳統的稀疏分解去噪方法需要構建低秩矩陣，不利于圖像特征的表達；且主要適用于單幀圖像畫面，不便于結合運動目標的細節對動態視頻序列進行統一去噪。當采用冗余的超完備字典時，根據信號的長度進行離散時需要大量的資源和時間進行字典的生成，且生成的字典原子數量巨大，導致計算復雜以及算法運行時間長等問題，對硬件實現及算法時間提出了較高要求。

發明內容

本發明實施例提供了一種視頻序列的去噪方法、裝置、服務器和存儲介質，通過優化圖像特征準確分離背景圖像與運動目標，提高視頻序列的去噪效果且不損失運動目標的細節特征，降低運算復雜度。

第一方面，本發明實施例提供了一種視頻序列的去噪方法，包括：

分別提取待去噪視頻序列中各圖像的特征，并構建視頻序列特征矩陣；

對所述視頻序列特征矩陣進行稀疏約束，獲得滿足稀疏約束條件的稀疏特征；

依據所述稀疏特征，將所述待去噪視頻序列中各圖像拆分為背景圖像和運動目標圖像進行去噪處理。

第二方面，本發明實施例提供了一種視頻序列的去噪裝置，包括：

特征提取模塊，用于分別提取待去噪視頻序列中各圖像的特征，并構建視頻序列特征矩陣；

特征稀疏約束模塊，用于對所述視頻序列特征矩陣進行稀疏約束，獲得滿足稀疏約束條件的稀疏特征；

視頻序列去噪模塊，用于依據所述稀疏特征，將所述待去噪視頻序列中各圖像拆分為背景圖像和運動目標圖像進行去噪處理。

第三方面，本發明實施例提供了一種服務器，包括：

一個或多個處理器；

存儲器，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現本發明任意實施例所述的視頻序列的去噪方法。

第四方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現本發明任意實施例所述的視頻序列的去噪方法。