Hb < Hc < Hd < He < Hf < Hg < Hh，则按下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6):
[0084] 其中，Ha、Hb、Hc、Hd、He、Hf、Hg和Hh分别代表8个非椒盐噪声点的灰度值；
[0085] 6)将中心像素的灰度值赋值为q，进入步骤7);
[0086] 7)计算出滤波阵列内的像素梯度绝对值J，然后将J与阈值T2进行比较：若J大 于T2,则将q作为该滤波阵列的中心像素的最终灰度值A并向外输出；
[0087] 若J小于T2,则按下式计算出该滤波阵列的中心像素的最终灰度值A并向外输 出：
[0088] A = [q+(H2+H4+H6+H8) X0. 75+(H1+H3+H7+H9) X0. 25]/9 〇
[0089] 其中，Hl为滤波阵列内中心像素左上方的外围像素的灰度值，H3为滤波阵列内中 心像素右上方的外围像素的灰度值，H7为滤波阵列内中心像素左下方的外围像素的灰度 值，H9为滤波阵列内中心像素右下方的外围像素的灰度值。
[0090] 进一步地，对三个处理单元单独进行处理时，或者采用并行方式对三个处理单元 进行处理，或者采用串行方式对三个处理单元进行处理。
[0091] 进一步地，步骤7)中，按如下公式计算像素梯度绝对值J :
[0092] J= |4Xq-H2-H4-H6-H8| 〇
[0093] 进一步地，按如下公式计算阈值Tl :
[0094] Tl =- klXM+B ;
[0095] 按如下公式计算阈值T2 :
[0096] T2 =- k2XM+B ；
[0097] 其中，kl为对应阈值Tl的调节系数，k2为对应阈值Τ2的调节系数，B为像素单元 灰度值的上限值。
【主权项】
1. 一种用于CMOS图像传感器降噪处理的自适应混合降噪方法，包括CMOS图像传感器 输出的图像，所述图像由R、G、B三种类型的像素单元组成，其特征在于：所述自适应混合降 噪方法包括： 所述图像中，由单种类型的像素单元所组成的阵列记为处理单元，其中，R类型的像素 单元所对应的处理单元记为处理单元一，G类型的像素单元所对应的处理单元记为处理单 元二，B类型的像素单元所对应的处理单元记为处理单元三；降噪处理时，分别对三个处理 单元单独进行处理；对处理单元单独进行处理时，按方法一中方式进行； 方法一： 以某一像素单元为中心，建立规模为3X3的滤波阵列，位于滤波阵列正中的像素单元 记为中心像素，滤波阵列内除中心像素外的其余8个像素单元记为外围像素；将某一滤波 阵列记为阵列一，其对应的中心像素记为像素一，与像素一顺次相邻的像素单元记为像素 二，则，阵列一处理完成后，以像素二为新的中心像素建立新的滤波阵列，然后继续对新的 滤波阵列进行处理；对单个滤波阵列进行处理时，按方法二中方式进行； 方法二： 1) 提取滤波阵列内各个像素单元的灰度值，获得9个灰度值H，然后计算出这9个灰度 值的均值Μ; 2) 计算出各个灰度值与均值Μ的差值的绝对值C，C= |Η-Μ| ; 3) 将各个绝对值C逐一与阈值Τ1进行比较，大于阈值Τ1的绝对值C所对应的像素单 元记为椒盐噪声点，小于或等于阈值T1的绝对值C所对应的像素单元记为非椒盐噪声点； 所有绝对值C都与阈值T1进行了比较后，对非椒盐噪声点的数量进行判断：若非椒盐 噪声点的数量等于9,则取中心像素的当前灰度值作为滤波输出值q，然后按步骤6)中方式 进行处理；若非椒盐噪声点的数量等于〇,则继续按步骤4)中方式进行处理；若非椒盐噪声 点的数量大于〇且小于9,则继续按步骤5)中方式进行处理； 4) 按下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6):其中，H5为滤波阵列内中心像素的灰度值，H2为滤波阵列内中心像素正上方的外围像 素的灰度值，H4为滤波阵列内中心像素正左方的外围像素的灰度值，H6为滤波阵列内中心 像素正右方的外围像素的灰度值，H8为滤波阵列内中心像素正下方的外围像素的灰度值； 5) 按数值大小，对各个非椒盐噪声点所对应的灰度值进行排序； 若非椒盐噪声点的数量为1，则以该非椒盐噪声点所对应的灰度值作为滤波输出值q， 然后进入步骤6); 若非椒盐噪声点的数量为2,设2个非椒盐噪声点的灰度值大小关系为Ha<Hb，则按 下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6): q=HaXO. 75+HbXO. 25 若非椒盐噪声点的数量为3,设3个非椒盐噪声点的灰度值大小关系为Ha<Hb<Hc， 则按下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6):若非椒盐噪声点的数量为4,设4个非椒盐噪声点的灰度值大小关系为Ha<Hb<He < Hd，则按下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6):若非椒盐噪声点的数量为5,设5个非椒盐噪声点的大小关系为Ha<Hb<He<Hd < He，则按下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6):若非椒盐噪声点的数量为6,设6个非椒盐噪声点的大小关系为Ha<Hb<He<Hd < He<Hf，则按下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6):若非椒盐噪声点的数量为7,设7个非椒盐噪声点的大小关系为Ha<Hb<He<Hd < He<Hf<Hg，则按下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6):若非椒盐噪声点的数量为8,设8个非椒盐噪声点的大小关系为Ha<Hb<He<Hd < He<Hf<Hg<Hh，则按下式计算滤波输出值q，然后进入步骤6): 其中，Ha、Hb、He、Hd、He、Hf、Hg和Hh分别代表8个非椒盐噪声点的灰度值； 6) 将中心像素的灰度值赋值为q，进入步骤7); 7) 计算出滤波阵列内的像素梯度绝对值J，然后将J与阈值T2进行比较：若J大于T2， 则将q作为该滤波阵列的中心像素的最终灰度值A并向外输出； 若J小于T2,则按下式计算出该滤波阵列的中心像素的最终灰度值A并向外输出： A= [q+(H2+H4+H6+H8)XO. 75+(H1+H3+H7+H9)XO. 25]/9 ； 其中，HI为滤波阵列内中心像素左上方的外围像素的灰度值，H3为滤波阵列内中心像 素右上方的外围像素的灰度值，H7为滤波阵列内中心像素左下方的外围像素的灰度值，H9 为滤波阵列内中心像素右下方的外围像素的灰度值。2. 根据权利要求1所述的用于CMOS图像传感器降噪处理的自适应混合降噪方法，其特 征在于：对三个处理单元单独进行处理时，或者采用并行方式对三个处理单元进行处理，或 者采用串行方式对三个处理单元进行处理。3. 根据权利要求1所述的用于CMOS图像传感器降噪处理的自适应混合降噪方法，其特 征在于：步骤7)中，按如下公式计算像素梯度绝对值J: J= |4Xq-H2-H4-H6-H8| 〇4. 根据权利要求1所述的用于CMOS图像传感器降噪处理的自适应混合降噪方法，其特 征在于：按如下公式计算阈值T1 : T1 =-klXM+B； 按如下公式计算阈值T2: T2 =-k2XM+B； 其中，kl为对应阈值ΤΙ的调节系数，k2为对应阈值Τ2的调节系数，Β为像素单元灰度 值的上限值。
【专利摘要】本发明公开了一种用于CMOS图像传感器降噪处理的自适应混合降噪方法，包括CMOS图像传感器输出的图像，所述图像由R、G、B三种类型的像素单元组成，其创新在于：所述自适应混合降噪方法能对图像中的混合噪声进行高效的降噪处理；本发明的有益技术效果是：提出了一种新的用于CMOS图像传感器降噪处理的自适应混合降噪方法，处理手段的复杂度较低，在兼顾了处理效果的同时，大大降低了硬件开销。
【IPC分类】G06T5/00
【公开号】CN105260991
【申请号】CN201510631343
【发明人】李明, 李梦萄, 刘昌举
【申请人】中国电子科技集团公司第四十四研究所
【公开日】2016年1月20日
【申请日】2015年9月29日