[發明專利]隨機噪點校正方法

在審

• 申請號: 202010085753.2
• 申請日: 2020-02-11
• 公開（公告）號: CN111311512A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 石丹
• 申請（專利權）人: 上海奕瑞光電子科技股份有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 施婷婷

本發明提供一種隨機噪點校正方法，包括：1)緩存N張圖像，其中N為大于1的自然數；2)定義物體上的點作為參考點；3)選取前N?1張圖像上與所述參考點對應的像素點的灰度值，并計算灰度平均值；4)將所述灰度平均值和第N張圖像上與所述參考點對應的像素點的灰度值進行比較，選取較小值作為第N張圖像上與所述參考點對應的像素點的灰度值；5)重復步驟2)～4)對圖像上所有參考點進行校正。經過本發明的隨機噪點校正方法處理后的圖像，隨機噪點明顯減少，圖像質量得到提升。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，特別是涉及一種隨機噪點校正方法。

背景技術

CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor，互補金屬氧化物場效應管)動態平板探測器具有低成本、低功耗、高幀率、像素尺寸小、高分辨率等優點，市場前景廣闊。但是由于其高度的集成環境和制作工藝，會出現隨機噪聲，隨機噪聲的灰度值與正常灰度值差異不大，并且位置隨機，導致圖像上出現不規律的亮點，影響圖像質量。

目前的降噪技術是基于規律查找，生成模板，對模板進行特殊處理生成符合要求的圖像，降噪方法包括均值濾波、中值濾波、雙邊濾波。

均值濾波是典型的線性濾波算法，其采用的主要方法為鄰域平均法，圖1為均值濾波算法的流程圖。基本原理是用均值代替圖像中的各個像素值，即對待處理的當前像素點(x，y)，選擇一個模板，該模板由其近鄰的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把該均值賦予當前像素點(x，y)，作為處理后圖像在該點上的灰度g(x，y)，即g(x，y)＝1/m∑f(x，y)，m為該模板中包含當前像素在內的像素總個數，f(x，y)為原始圖像。該去噪方法會破壞圖像的細節部分，導致圖像變得模糊。

中值濾波是一種非線性平滑濾波算法，它將每一個像素點的灰度值設置為該點某領域窗口內的所有像素點灰度值的中值，圖2為中值濾波算法的流程圖，圖3為中值濾波算法的原理圖。中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，讓周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。方法是用某種結構的二維滑動模板，將板內像素按照像素值的大小進行排序，生成單調上升(或下降)的為二維數據序列。二維中值濾波輸出為g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}，其中，f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像，W為二維模板，通常為3*3、5*5的區域。該去噪方法雖然保留了細節部分，但是圖像中所有像素都進行了去噪，視覺效果平坦，影像圖像質量。

雙邊濾波(Bilateral filter)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衷處理，同時考慮空域信息和灰度相似性，達到保邊去噪的目的，圖4為雙邊濾波算法的原理圖。輸出像素的值依賴于領域像素的值的加權組合，即

其中，g(i,j)為校正后的像素值，w(i,j,k,l)為權重系數。權重系數w(i,j,k,l)取決于定義域核和值域核的乘積，定義域核為值域核為所以σ_d及σ_r是平滑參數，f(i,j)為像素(i,j)的強度，f(k,l)為像素(k,l)的強度。此方法對于高頻信息不能進行較好的降噪，由于同時考慮了空間和頻率的變化，因此計算時間較長，不適用于高幀率的需求。

因此，如何保留圖像細節，提高圖像質量，適于高幀率需求，已成為本領域技術人員亟待解決的問題之一。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供一種隨機噪點校正方法，用于解決現有技術中圖像校正方法存在的圖像細節模糊，圖像質量差，不適于高幀率需求等問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種隨機噪點校正方法，所述隨機噪點校正方法至少包括：

1)緩存N張圖像，其中N為大于1的自然數；