[發(fā)明專(zhuān)利]一種視頻去噪方法、裝置、移動(dòng)終端和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010425645.5
• 申請(qǐng)日: 2020-05-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111556227B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊敏;杜凌霄
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣州市百果園信息技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): H04N5/21
• 分類(lèi)號(hào): H04N5/21;H04N21/2187;H04N21/44;H04N21/4788;H04N7/15
• 代理公司: 北京品源專(zhuān)利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種視頻去噪方法、裝置、移動(dòng)終端和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取視頻數(shù)據(jù)中的原始圖像數(shù)據(jù)、參考圖像數(shù)據(jù)，原始圖像數(shù)據(jù)為當(dāng)前幀待去噪的圖像數(shù)據(jù)，參考圖像數(shù)據(jù)為上一幀已去噪的圖像數(shù)據(jù)；以多種類(lèi)型的尺度分別將原始圖像數(shù)據(jù)劃分為原始圖像塊、將參考圖像數(shù)據(jù)劃分為參考圖像塊；根據(jù)多種類(lèi)型的尺度下、原始圖像塊與參考圖像塊計(jì)算原始圖像數(shù)據(jù)與參考圖像數(shù)據(jù)之間的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)概率；根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)概率與參考圖像數(shù)據(jù)對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維去噪處理，獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)。本實(shí)施例兼顧了三維去噪處理的性能與效果，在如移動(dòng)終端等性能受限的情況下，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性的三維去噪處理。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及視頻處理技術(shù)，尤其涉及一種視頻去噪方法、裝置、移動(dòng)終端和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)終端的迅速發(fā)展，移動(dòng)終端中的視頻數(shù)據(jù)已成為人類(lèi)活動(dòng)中常用的信息載體，如直播、視頻通話等，它們包含著物體的大量信息，成為人們獲取外界原始信息的途徑之一。

因傳感器、傳輸、存儲(chǔ)等因素，目前采集的視頻數(shù)據(jù)多會(huì)出現(xiàn)噪聲，在暗光的環(huán)境下噪聲尤其明顯，使得用戶主觀對(duì)視頻數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)下降。

其中，噪聲可以理解為妨礙人們感覺(jué)器官對(duì)所接收的信息理解的因素，表現(xiàn)為視頻數(shù)據(jù)中像素點(diǎn)的亮度或色彩隨機(jī)變動(dòng)。

因此，通常會(huì)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理(Noise Reduction，NR)，盡可能的保持原始信息完整性(即主要特征)的同時(shí)，又能夠去除視頻數(shù)據(jù)中無(wú)用的信息。

3DNR(3D Noise Reduction，三維去噪)算法常用的去噪處理方法，3DNR考慮了時(shí)間和空間信息的特性，單點(diǎn)逐幀進(jìn)行疊加去噪，即對(duì)于第t(t為正整數(shù))幀，累積第1幀至第t-1幀的信息作為噪聲抑制的參考。

由于視頻數(shù)據(jù)中各幀在時(shí)間軸上是連續(xù)的，可以保持細(xì)節(jié)的清晰度和幀的一致性，與此同時(shí)，在相機(jī)或者是物體運(yùn)動(dòng)較大時(shí)容易疊加出偽影(ghost)。

針對(duì)偽影，目前通常采用運(yùn)動(dòng)估計(jì)或者是運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆椒▽?shí)現(xiàn)偽影消除(Deghost)，如光流法，但是，這些方法計(jì)算量大，在移動(dòng)終端的性能受限的情況下，無(wú)法在移動(dòng)終端中應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供一種視頻去噪方法、裝置、移動(dòng)終端和存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決在性能受限的情況下對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行3DNR，如何減緩或去除偽影的問(wèn)題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種視頻去噪方法，包括：

獲取視頻數(shù)據(jù)中的原始圖像數(shù)據(jù)、參考圖像數(shù)據(jù)，所述原始圖像數(shù)據(jù)為當(dāng)前幀待去噪的圖像數(shù)據(jù)，所述參考圖像數(shù)據(jù)為上一幀已去噪的圖像數(shù)據(jù)；

以多種類(lèi)型的尺度分別將所述原始圖像數(shù)據(jù)劃分為原始圖像塊、將所述參考圖像數(shù)據(jù)劃分為參考圖像塊；

根據(jù)多種類(lèi)型的尺度下、所述原始圖像塊與所述參考圖像塊計(jì)算所述原始圖像數(shù)據(jù)與參考圖像數(shù)據(jù)之間的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)概率；

根據(jù)所述目標(biāo)運(yùn)動(dòng)概率與所述參考圖像數(shù)據(jù)對(duì)所述原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維去噪處理，獲得目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種視頻去噪裝置，包括：

圖像數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取視頻數(shù)據(jù)中的原始圖像數(shù)據(jù)、參考圖像數(shù)據(jù)，所述原始圖像數(shù)據(jù)為當(dāng)前幀待去噪的圖像數(shù)據(jù)，所述參考圖像數(shù)據(jù)為上一幀已去噪的圖像數(shù)據(jù)；

圖像數(shù)據(jù)分塊模塊，用于以多種類(lèi)型的尺度分別將所述原始圖像數(shù)據(jù)劃分為原始圖像塊、將所述參考圖像數(shù)據(jù)劃分為參考圖像塊；

目標(biāo)運(yùn)動(dòng)概率計(jì)算模塊，用于根據(jù)多種類(lèi)型的尺度下、所述原始圖像塊與所述參考圖像塊計(jì)算所述原始圖像數(shù)據(jù)與參考圖像數(shù)據(jù)之間的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)概率；