专利名称：清除图像噪声的方法与装置的制作方法
技术领域：
本发明为一种清除图像噪声的方法与装置，特别是一种在频率域下消除图像噪声的方法与装置。
背景技术：
个人计算机系统应用的普及，使用者利用计算机系统来进行图像处理的机会也愈高。但多数的图像处理都可能因为图像传送或接收时无法预期的噪声，造成图像质量的不佳，昔日在图像受到噪声干扰时，传统的做法就是以类似高斯滤波器(Gaussian filter)将图像模糊化后而清除噪声。高斯滤波器是属于空间域(spatial domain)的图像噪声的清除方法，以图像平均的方式来清除图像噪声，但不论是噪声或是正常的像素，其都可能被周围的像素平均值而模糊，使得图像清晰度降低。为了改善这种缺点，本发明经傅立叶转换将图像转换至频率域(frequency domain)空间，以降低噪声能量值的方式来清除图像噪声。
发明内容
本发明的目的为提供一种在频率域下消除图像噪声的方法与装置。
本发明提供一种清除图像噪声的方法，包括下列步骤。选择2n像素×2n像素的一第一图像。对该第一图像进行傅立叶转换为一第一频谱，其中该第一频谱中的每一像素具有一实部值X与一虚部值Y。对该第一频谱中每一像素计算一第一能量值，并求取一第一能量平均值，其中该第一能量值利用下列公式计算log10(1+X2+Y2)*(2n+1-1)/log2.]]>计算该第一频谱中每一像素的实部值的第一平均值与第一标准差。计算该第一频谱中每一像素的虚部值的第二平均值与第二标准差。决定一第一判断值与一第二判断值。判断该第一频谱中的每一像素的第一能量值是否大于该第一能量平均值；若是，则将该像素的实部值替换为第一判断值，将该像素的虚部值替换成第二判断值；若不是，则保留该像素的实部值与虚部值。记录该第一频谱中每一像素的处理结果以产生一第二频谱。
本发明更提供一种清除图像噪声的装置，包括一傅立叶转换单元、一图像处理单元以及一反转傅立叶单元。该傅立叶转换单元用以接收2n像素×2n像素的一第一图像，并对该第一图像进行傅立叶转换为一第一频谱，其中该第一频谱中的每一像素具有一实部值X与一虚部值Y。该图像处理单元用以接收该第一频谱且执行一图像处理程序，包括下列步骤对该第一频谱中每一像素计算一第一能量值，并求取一第一能量平均值，其中该第一能量值利用下列公式计算log10(1+X2+Y2)*(2n+1-1)/log2,]]>其中log2＝log10(255×128×128)；计算该第一频谱中每一像素的实部值的第一平均值与第一标准差；计算该第一频谱中每一像素的虚部值的第二平均值与第二标准差；决定一第一判断值与一第二判断值；判断该第一频谱中的每一像素的第一能量值是否大于该第一能量平均值；若是，则将该像素的实部值替换为第一判断值，将该像素的虚部值替换成第二判断值；若不是，则保留该像素的实部值与虚部值；记录该第一频谱中每一像素的处理结果以产生一第二频谱。该反转傅立叶单元用以将该第二频谱进行反转傅立叶转换。
为让本发明的上述和其他目的、特征、和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合附图，进行详细说明如下图1a为无噪声的图像在转换到频率域空间时的能量分布图。
图1b为一有噪声的图像在转换到频率域空间时的能量分布图。
图2为根据本发明的一实施例的噪声消除方法的流程图。
图3为一128dpi×128dpi的图像以根据本发明的一实施例进行图像噪声清除的流程图。
图4为根据本发明的一清除图像噪声的装置示意图。
符号说明10-高能量区域；11-噪声；41-傅立叶转换单元；42-计算单元；43-比较单元；44反转傅立叶单元S21-选择一2n像素×2n像素的图像；S22-对该图像进行傅立叶转换；S23-计算图像噪声清除程序所需的参数；S24-执行图像噪声清除程序；S25-执行反转傅立叶转换；
S31-选取一128dpi×128dpi的图像，并对该图像进行傅立叶转换；S32-计算图像噪声清除程序所需的参数；S33-选定(I，J)为(0，0)开始进行图像噪声消除程序；S34-该像素的能量值是否大于能量平均值？；S35-该像素是否距边界4个像素内；S36-将该像素的实数值与虚数值取代为预定参数值；S37-选择下一个进行图像噪声消除程序的像素，其中(I，J)＜(127，127)；S38-(I，J)＝(127，127)？；S39-进行反转傅立叶转换具体实施方式
图1a为无噪声的图像在转换到频率域空间时的能量分布图。一张正常没有噪声的图像在转换到频率域空间时，图像的高能量主要依附在四个角落，如图上10所示。图1b为一有噪声的图像在转换到频率域空间时的能量分布图。与图1a相比，图像的高能量除了依附在四个角落，还会在其他区域出现，这表示这些出现高能量的区域为噪声所造成，如图上11所示。
为消除如图1b所出现的噪声，本发明提供一种清除图像噪声的方法，如图2所示。首先将图像区分为多个2n像素×2n像素的区域(步骤S21)。将图像区分为2n像素×2n像素是为了配合傅立叶转换都是以2的幂次方为转换的基底。而图像如何区分为多个2n像素×2n像素的区域的方法很多，举例来说，假设现有一图像其大小为360dpi(每英寸点数)×480dpi，欲将其区分为多个256dpi×256dpi的区域，则可先取任一256dpi×256dpi的区域，在水平或垂直平移一个或多个dpi持续选取其他多个256dpi×256dpi的区域。接着选择一2n像素×2n像素的区域进行傅立叶转换(步骤S22)。在傅立叶转换后每一像素具有一实数值与一虚数值，计算所有像素的实数值的平均实数值以及实数值标准差，计算所有像素的虚数值的平均虚数值以及虚数值标准差，并求得一第一判断值与第二判断值，其中第一判断值由平均实数值与实数值标准差求得，第二判断值由平均虚数值与虚数值标准差求得。计算所有像素的能量值并求得一平均能量值(步骤S23)。
在计算完上述所需的数值后，进行步骤S24对每一个像素的能量值与该平均能量值进行比较，如果该像素的能量值小于平均能量值，则保留该像素的实数值与虚数值，如果该像素的能量值高于平均能量值，则该像素的实数值与虚数值则分别以第一判断值与第二判断值取代。因为噪声所造成的高能量虽然可利用这样的方式去除，但是必须考虑到如果该区域原先就是高能量区域，如图1a中的四个角落区域，如以上述的方式以第一判断值与第二判断值取代，在反转傅立叶之后反而会产生图像模糊，清晰度降低的问题。因此对位于原先就处于高能量区域的像素保留其原先的实数值与虚数值，不以第一判断值与第二判断值取代。在经过上述的图像处理程序后，进行反转傅立叶(步骤S25)即可得到正常的图像。
图3为一128dpi×128dpi的图像以根据本发明的一实施例进行图像噪声清除的流程图。在步骤S31中，对该128dpi×128dpi的图像进行傅立叶转换。在步骤S32中，对每一像素的实数值与虚数值进行计算平均实数值、平均虚数值、实数值标准差、虚数值标准差以及根据上列数值求得一第一判断值与一第二判断值，其中第一判断值由平均实数值与实数值标准差求得，第二判断值由平均虚数值与虚数值标准差求得。接着计算所有像素的能量值，假设像素的实数值为X，虚数值为Y，利用下列公式求取一像素能量值，并对应到0-255的整数值log10(1+X2+Y2)*(2n+1-1)/log2,]]>其中log2＝log10(255×128×128)，且求得一平均能量值。在步骤S33中，将该128dpi×128dpi的图像座标化，使得每一个像素都具备座标值(I，J)，其中I为对应到水平轴的值，范围为0-127，J为对应到垂直轴的值，范围为0-127。选定(I，J)为(0，0)开始进行图像噪声消除程序。在步骤S34中，判断(0，0)的像素其能量值是否大于平均能量值，若是则跳到步骤S35，若不是则跳到步骤S37。
在步骤S35中，因为被选择的像素其能量值大于平均能量值，但考虑其可能位于高能量区域，如图1a中10所示，所以必须先确认是否为在这些区域。在本实施例中，以一图像边界内4个像素内的限制为例，若被选择的像素位于距边界4个像素内，则判断其位于高能量区域，保留其原有的实数值与虚数值，接着执行步骤S37，若不是，则跳到步骤S36。在步骤S36中，因被选择的像素不位于一开始所限制的高能量区域，因此判定为噪声，将其原有的实数值与虚数值取代为第一判断值与第二判断值，接着执行步骤S37。在步骤37中，选择下一个进行图像噪声消除程序的像素，在本实施例中，先逐步固定J值递增I值至127，再对J值加1后，继续递增I值，例如(0，0)、(1，0)…(127，0)、(0，1)、(1，1)…(127，1)、(0，2)…。在步骤S38中，判断(I，J)是否为(127，127)，若不是则跳回步骤S34继续进行图像噪声消除程序。若是则根据图像噪声消除程序的处理结果，进行反转傅立叶转换，以得到一清除图像噪声的图像。
在步骤S38中，因(127，127)位于本实施例所表示的高能量区域，所以无论其能量值是否高于平均能量值都不会改变其实数值与虚数值，因此本实施例中不对该像素进行图像噪声消除程序，但本实施例仅为一说明，并非用以限制本发明的原意。
图4为根据本发明的一清除图像噪声的装置示意图。傅立叶转换单元41接收一2n像素×2n像素的图像，并进行傅立叶转换。计算单元42接收傅立叶转换单元41转换后的数值，对每一像素的实数值与虚数值进行计算平均实数值、平均虚数值、实数值标准差、虚数值标准差以及根据上列数值求得一第一判断值与一第二判断值，其中第一判断值由平均实数值与实数值标准差求得，第二判断值由平均虚数值与虚数值标准差求得。接着计算所有像素的能量值以及一平均能量值。比较单元43则逐一比较所有像素的能量值是否大于平均能量值，若没有则保留该像素的实数值与虚数值。反之，若该像素的能量值大于该平均能量值，先判断该像素是否位于高能量区域内，如图1a中10，若是则保留该像素的实数值与虚数值，反之则将其原有的实数值与虚数值取代为第一判断值与第二判断值。反转傅立叶单元44则是根据比较单元43处理过的资料，进行反转傅立叶转换，以得一经过噪声消除的图像。
本发明虽以优选实施例公开如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可进行更动与修改，因此本发明的保护范围以所提出的权利要求所限定的范围为准。
权利要求
1.一种清除图像噪声的方法，包括下列步骤选择2n像素×2n像素的一第一图像；对该第一图像进行傅立叶转换为一第一频谱，其中该第一频谱中的每一像素具有一实部值X与一虚部值Y；对该第一频谱中每一像素计算一第一能量值，并求取一第一能量平均值；计算该第一频谱中每一像素的实部值的一第一平均值与一第一标准差；计算该第一频谱中每一像素的虚部值的一第二平均值与一第二标准差；决定一第一判断值与一第二判断值；以及判断该第一频谱中的每一像素的该第一能量值是否大于该第一能量平均值；若是，则将该像素的该实部值替换为该第一判断值，将该像素的该虚部值替换成该第二判断值；若不是，则保留该像素的该实部值与该虚部值。
2.如权利要求1所述的清除图像噪声的方法，其中还包括下列步骤当该像素为位于距该第一图像的边界m个像素内时，保留该像素的实部值X与虚部值Y。
3.如权利要求2所述的清除图像噪声的方法，其中m与n符合下列关系式m＜n。
4.如权利要求1所述的清除图像噪声的方法，其中该第一判断值为该第一平均值加上一整数a倍的该第一标准差，该第二判断值为该第二平均值加上一整数b倍的该第二标准差。
5.如权利要求4所述的清除图像噪声的方法，其中a与b符合下列关系式a＝b。
6.如权利要求1所述的清除图像噪声的方法，其中该第一能量值利用下列公式计算log10(1+X2+Y2)*(2n+1-1)/log2,]]>其中log2＝log10(255×128×128)。
7.如权利要求1所述的清除图像噪声的方法，其中还包括下列步骤记录该第一频谱中每一像素的处理结果以产生一第二频谱；以及将该第二频谱进行反转傅立叶转换。
8.一种清除图像噪声的装置，包括一傅立叶转换单元，接收2n像素×2n像素的一第一图像，并对该第一图像进行傅立叶转换为一第一频谱，其中该第一频谱中的每一像素具有一实部值X与一虚部值Y；以及一图像处理单元，接收该第一频谱且执行一图像处理程序，包括下列步骤对该第一频谱中每一像素计算一第一能量值，并求取一第一能量平均值；计算该第一频谱中每一像素的实部值的一第一平均值与一第一标准差；计算该第一频谱中每一像素的虚部值的一第二平均值与一第二标准差；决定一第一判断值与一第二判断值；以及判断该第一频谱中的每一像素的第一能量值是否大于该第一能量平均值；若是，则将该像素的实部值替换为第一判断值，将该像素的虚部值替换成第二判断值；若不是，则保留该像素的实部值与虚部值。
9.如权利要求8所述的清除图像噪声的装置，其中该图像处理程序还包括下列步骤记录该第一频谱中每一像素的处理结果以产生一第二频谱。
10.如权利要求8所述的清除图像噪声的装置，其中该图像处理程序还包括下列步骤当该像素为位于距该第一图像的边界m个像素内时，保留该像素的实部值X与虚部值Y。
11.如权利要求10所述的清除图像噪声的装置，其中该图像处理程序中，m与n符合下列关系式m＜n。
12.如权利要求8所述的清除图像噪声的装置，其中该第一判断值为该第一平均值加上一整数a倍的该第一标准差，该第二判断值为该第二平均值加上一整数b倍的该第二标准差。
13.如权利要求12所述的清除图像噪声的方法，其中a与b符合下列关系式a＝b。
14.如权利要求8所述的清除图像噪声的装置，其中该第一能量值利用下列公式计算log10(1+X2+Y2)*(2n+1-1)/log2,]]>其中log2＝log10(255×128×128)。
15.如权利要求9所述的清除图像噪声的装置，其中还包括一反转傅立叶单元，用以将该第二频谱进行反转傅立叶转换。
全文摘要
本发明为一种在频率域下消除图像噪声的方法与装置。经将图像进行傅立叶转换后，判断其中每一像素的能量值是否大于一预定能量值，若不是则保留该像素原先的能量值。反之则将该像素的实部值与虚部值以一预定值取代，以达到消除图像噪声的目的。
文档编号G06T5/10GK1866294SQ20051007296
公开日2006年11月22日 申请日期2005年5月18日 优先权日2005年5月18日
发明者杨正文 申请人:光宝科技股份有限公司