圖像噪聲去除裝置和方法
2023-09-17 23:27:40 1
專利名稱：圖像噪聲去除裝置和方法
技術領域：
本發明涉及圖像噪聲去除領域，特別涉及一種攝像頭的圖像去除噪聲裝 置和方法。
背景技術：
圖像預處理的基本目的就是改善圖像質量，而去除圖像噪聲是改善圖像 質量的一種有效方法。噪聲的形成有很多種原因，可能在成像過程中產生， 也可能在傳輸過程中產生。在圖像處理中噪聲去除也有許多不同的方法，其 中，最常用的是低通濾波方法。
低通濾波是一種通行信號處理方式，採用筒單的鄰域平均來減小噪聲， 即用領近像素點的各顏色分量平均值來代替當前中心^象素點的各顏色分量， 這種方法能比較有效的抑制圖像噪聲，但是圖像細節有較大的損失，從而使 圖像質量降低。
還有一種改進的低通濾波方法，利用圖像梯度算子，將圖像細節和噪聲 分開來，再對噪聲進行低通濾波加以去除。此種方法雖然避免了前一種方法 對所有像素點都進行低通濾波從而導致大量細節損失的缺陷，但是這種方法 很難對圖像細節和噪聲進行準確的區分，區分條件嚴格一點會損失很多圖像 細節，區分條件寬泛一點，則很多噪聲又難以去除。
發明內容
本發明提供一種圖像噪聲去除方法，目的是在對圖像進行噪聲處理時， 能夠有效地去除圖像中的噪聲，還能保留圖像的細節部分，使圖像清晰度不 受影響。
為了實現上述目的，本發明提供一種圖像噪聲去除裝置包括圖像噪聲 計算單元，用於根據輸入的模擬增益值對圖像的噪聲方差值進行估算；鄰域
生成單元，用於根據輸入的圖像亮度數據建立中心像素點鄰域；方差計算單 元，用於估算中心像素點鄰域的方差值；比較過濾單元，對所述噪聲方差值
和中心像素點鄰域的方差值進行比較，並根據比較結果選擇不同的濾波器對
圖像進行噪聲過濾；圖像噪聲計算單元和方差計算單元分別與比較過濾單元 相連接，鄰域生成單元與方差計算單元相連接。
優選地，所述比較濾波單元包括比較器、第一濾波器和第二濾波器，
4其中比較用於對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域的方差值進行比較並得出 比較結果，第一濾波器用於根據比較結果對圖像進行低通濾波，第二濾波器 用於根據比較結果對圖像進行自適應濾波。第 一濾波器和第二濾波器分別與 比較器相連接。
優選地，所述中心像素點鄰域為3階矩陣。
本發明還提供一種圖像噪聲去除方法，包括以下步驟 對圖像噪聲方差值進行估算；輸入的圖像亮度數據建立中心像素點鄰域；
對中心像素點鄰域的方差值進行估算；對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域
的方差值進行比較，並根據比較結果進行圖像噪聲去除。 優選地，所述圖像噪聲去除包括以下步驟
中心像素點鄰域的方差小於圖像噪聲方差值，由比較濾波單元選擇第一 濾波器進行低通濾波，去除噪聲；
中心像素點鄰域的方差大於或等於圖像噪聲方差值，由比較濾波單元選 擇第二濾波器進行自適應濾波，去除噪聲。
本發明提供的圖像噪聲去除裝置，由圖像噪聲計算單元根據輸入的模擬 增益值對圖像的噪聲方差值進行估算；鄰域生成單元根據輸入的圖像亮度數 據建立中心像素點鄰域；方差計算單元估算中心像素點鄰域的方差值；比較 過濾單元，對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域的方差值進行比較，並根據 比較結果選擇不同的濾波器對圖像進行噪聲過濾；由於本方法中利用鄰域方 差平方放大了圖像細節，從而能夠有效的區分圖像細節和噪聲，於是能夠有 效地去除圖像噪聲的同時，能夠儘量保留圖像的細節部分，使圖像清晰度不 受影響。
圖1為本發明實施例原理框圖2為本發明實施例電路原理框圖3為本發明實施例流程示意圖4為本發明實施例圖像噪聲去除流程示意圖5為本發明實施例中心^像素點鄰域示意圖。
本發明目的的實現、功能特點及優點將結合實施例，參照附圖做進一步 說明。
具體實施例方式
如圖l所示，圖像噪聲去除裝置包括圖像噪聲計算單元ll，用於根據輸入的模擬增益值對圖像的噪聲方差值進行估算，鄰域生成單元12用於根據 輸入的圖像亮度數據建立中心像素點鄰域，方差計算單元13用於估算中心像
素點鄰域的方差值，比較過濾單元14對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域的 方差值進行比較，並根據比較結果進行噪聲過濾；圖像噪聲計算單元ll和方 差計算單元13分別與比較過濾單元14相連接，鄰域生成單元l2與方差計算 單元13相連接。
如圖2所示，比較濾波單元14包括比較器141、第一濾波器142和第 二濾波器143，其中比較器141用於對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域的方 差值進行比較並得出比較結果；第一濾波器142用於根據比較結果對圖像進 行低通濾波；第二濾波器143用於根據比較結果對圖像進行自適應濾波。第 一濾波器142和第二濾波器143分別與比較器141相連接。
圖3為本發明實施例圖像噪聲去除方法流程圖，包括以下步驟 Sl01,由圖像噪聲計算單元11對圖像噪聲方差值進行估算； S102，由鄰域生成單元12根據輸入的圖像亮度數據建立中心像素點3階 鄰域；
S103，由方差計算單元13對中心^^素點鄰域的方差值進行估算； S104，由比較濾波單元14對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域的方差值 進行比較，並根據比較結果去除圖像噪聲。
如圖3所示，所述步驟S104包括以下步驟
S1041，由比較濾波單元14中的比較器141對所述噪聲方差值和中心像 素點鄰域的方差值進行比較，並判斷大小；
S1042，才艮據步驟S1041,中心像素點鄰域的方差小於圖^f象噪聲方差值， 則認為此像素點不包括有任何細節，由第一濾波器142進行低通濾波，去除 噪聲；
S1043， ^4居步驟S1041，中心^^素點鄰域的方差大於或等於圖^f象噪聲方 差值，則此像素點包括有圖像細節，由第二濾波器143進行自適應濾波，去 除噪聲。
具體地說，圖像噪聲可以用圖像噪聲方差值來表示，圖像噪聲越大，則 圖像噪聲方差值越大，圖像噪聲越小，則圖像噪聲方差值越小，因此對圖像 噪聲的估算，即是對圖像噪聲方差的估算。
在攝像頭成像系統中影響噪聲的主要因素是模擬增益大小，若成像亮度 相同時，模擬增益大小決定圖像噪聲的大小，模擬增益越大則噪聲越大，模 擬增益越小，噪聲也越小，只要獲取模擬增益值就能估算出此時圖像噪聲的 大小，用var』表示，設正常光照下的圖像噪聲var—n_0，設此時模擬增益值為GairuO。當模擬增益值為Gain時，則估算圖像噪聲為 Var_n= Var一n一Ox ( Gain/Gain_0 ) 以中心像素點建立3階矩陣鄰域，如圖4所示，Y22為中心像素點，Yll、 Y12、 Y13、 Y21、 Y23、 Hl、 Y32和Y33構成中心像素點鄰域，鄰域亮度平均 值設為Mean-Y，鄰域方差設為Var，貝'J:
Mean_Y= (Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33) /8;
Var= ((Yl卜Mean一Y) 2+ (Y12-Mean_Y) 2+ (Y13-Mean_Y) 2+ (Y21-Mean_Y)2+ (Y23-Mean一Y) 2+
(Y31-Mean_Y)2 + (Y32-Mean_Y) 2+(Y33- Mean_Y)2) ) /8; 由上式可知，計算方差除了加法器和減法器外，額外需要8個乘法器， 應用方差可以放大圖像之間的差異即細節。用下面的兩個式子來來進行估算， 同樣可以得到方差的效果。這裡設中心像素點鄰域均方差的估計值是Std-e, 中心像素點鄰域方差的估計值是Var_e，則
Std一e = (I Yll- Mean一Y |+|Y12- Mean_Y |+| Y13-Mean一Y |+
I Y2卜Mean_Y |+ I Y23- Mean一Y | + | Y3卜Mean一Y | + I Y32- Mean_Y | + | Y33- Mean—Y |)/8; Var_e= StcLe2 ;
由上面兩式可知得到Var_e，通過一個乘法器即可實現。
由計算可知，中心^像素點鄰域估算平均方差值Var_e越大，則圖i^象變化 越大，即細節越明顯；中心像素點鄰域估算方差值Var—e越小，則圖像變化 小，即圖像越平滑。
將中心像素點鄰域估算方差值Var_e與圖像噪聲方差值Var_n進行比較。 當Var_e小於Var_n時，則認為此中心像素點Y22不包含任何細節或者認為 圖像細節完全湮沒在噪聲中。設此中心像素點的亮度修正值為Y22_new，貝'J
Y22_new= Mean—Y, Mean—Y
由第一濾波器142進行濾波；
當Var_e大於或等於Var—n時，則i^為此中心^^素點Y22包含細節，且 Var—e值越大，則細節越突出，此時
Y22-new=Y22+ ( Var-n/Var — e ) x (Mean—Y-Y22 );
由第二濾波器143進行自適應濾波，由上式可知，在圖像噪聲方差Var-n 一定的情況下，Var — e越大，Y22—new越接近Y22。 Var —e越小，Y22—new越 接近Mean—Y,也即是Var —e越大，即此像素點細節越多，則細節保留越多， Var-e越小，即此像素點細節越少或者與噪聲相比越不明顯，則細節保留越少。
以上所述僅為本發明的優選實施例，並非因此限制本發明的專利範圍，
7凡是利用本發明說明書及附圖內容所作的等效結構或等效流程變換，或直接 或間接運用在其他相關的技術領域，均同理包括在本發明的專利保護範圍內。
權利要求
1. 圖像噪聲去除裝置，其特徵在於，包括圖像噪聲計算單元，用於根據模擬增益值對圖像的噪聲方差值進行估算；鄰域生成單元，用於根據圖像亮度數據建立中心像素點鄰域；方差計算單元，用於估算中心像素點鄰域的方差值；比較過濾單元，對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域的方差值進行比較，並根據比較結果選擇不同的濾波器對圖像進行噪聲過濾。
2. 根據權利要求l所述的圖像噪聲去除裝置，其特徵在於，所述比較濾 波單元包括比較器、第一濾波器和第二濾波器，其中比較器用於對所述噪 聲方差值和中心像素點鄰域的方差值進行比較並得出比較結果，第一濾波器 用於中心像素點鄰域的方差小於圖像噪聲方差值時，對圖像進行低通濾波， 第二濾波器用於中心像素點鄰域的方差大於或等於圖像噪聲方差值時，對圖 像進行自適應濾波，第一濾波器和第二濾波器分別與比較器相連接。
3. 根據權利要求1所述的圖像噪聲去除裝置，其特徵在於，所述中心像 素點鄰域為3階矩陣。
4. 圖像噪聲去除裝置包括，根據才莫擬增益值對圖像的噪聲方差值進行估 算的圖像噪聲計算單元,根據圖像亮度數據建立中心像素點的鄰域生成單元， 用於估算中心像素點鄰域方差值的方差計算單元，對噪聲方差值和中心像素點鄰域的方差值進行比較，並根據比較結果進行噪聲過濾的比較過濾單元， 用於該裝置的圖像噪聲去除方法，其特徵在於，該方法包括步驟對圖像噪聲方差值進行估算；輸入的圖像亮度數據建立中心像素點鄰域；對中心像素點鄰域的方差值進行估算；對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域的方差值進行比較，並根據比較結 果進行圖像噪聲去除。
5. 根據權利要求4所述的圖像噪聲去除方法，其特徵在於，所述圖像 噪聲方差值是根據輸入的模擬增益值進行估算，圖像噪聲方差值用var-n表 示，設正常光照下的圖像噪聲var_n_0,設此時模擬增益值為Gain_0，當模 擬增益值為Gain時，則估算圖像噪聲為formula see original document page 3
6. 根據權利要求4所述的圖像噪聲去除方法，其特徵在於，所述中心 像素點鄰域的方差值的計算方法為中心像素點鄰域平均值設為Mean_Y則 有formula see original document page 3
7. 根據權利要求4所述的圖像噪聲去除方法，其特徵在於，所述圖像 噪聲去除包括以下步驟中心像素點鄰域的方差小於圖像噪聲方差值，由比較濾波單元選4奪第一 濾波器進行低通濾波，去除噪聲；中心像素點鄰域的方差大於或等於圖像噪聲方差值，由比較濾波單元選 擇第二波濾器進行自適應濾波，去除噪聲。
8. 根據權利要求7所述的圖像噪聲去除方法，其特徵在於，設中心像 素點的修正值為Y22_new,當中心像素點鄰域的方差Var_e小於圖l象噪聲方 差值Var—n時有Y22_new= (Yl1+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33) /8; 由第一濾波器進行濾波；當中心像素點鄰域的方差Var_e小於圖像噪聲方差值Var』時有 Y22—new=Y22+ ( Var-n/Var_e) x (Mean—Y-Y22 ); 由第二濾波器進行自適應濾波。
全文摘要
本發明提供一種圖像噪聲去除裝置包括用於圖像的噪聲方差值進行估算的圖像噪聲計算單元，用於建立中心像素點鄰域的鄰域生成單元，用於估算中心像素點鄰域的方差值的方差計算單元，用於噪聲方差值和中心像素點鄰域的方差值進行比較，並根據比較結果進行噪聲過濾比較過濾單元。圖像噪聲去除方法包括對圖像噪聲方差值進行估算；根據圖像亮度數據建立中心像素點鄰域；對中心像素點鄰域的方差值進行估算；對所述噪聲方差值和中心像素點鄰域的方差值進行比較，並根據比較結果進行噪聲去除。由於本方法放大了圖像細節，可以有效的區分圖像細節和噪聲，在去除圖像噪聲的同時，能夠保留圖像的細節，使圖像清晰度不受影響。
文檔編號H04N5/217GK101472058SQ20071030836
公開日2009年7月1日 申請日期2007年12月29日 優先權日2007年12月29日
發明者洋 餘, 敏 宋, 茂 彭, 胡文閣 申請人:比亞迪股份有限公司