专利名称：内容自适应的滤波器技术的制作方法
技术领域：
本发明涉及选择用于滤波图象文件的滤波器的技术，在保持图象细节 和清晰度的同时提供相对快速的操作。
背景技术：
那些包含如视频或者电影图象的图象文件通常包含一些噪声。在从胶 片中获取图象的过程中，由颗粒密度中的随机变化引起的胶片颗粒显示为 噪声。包含视频和/或电影的图象的存储总是需要大量的空间，并且，在 一定合理的时间内对这样的文件进行传输需要很大的带宽。由于这样的原 因，通常在存储和/或传输之前对包含视频和/或胶片的图象文件进行压 縮。因为在视频或者电影中的图象缺少相关性，所以很难对噪声(包括胶 片颗粒)进行压縮。因此，在压缩之前对图象文件进行滤波以去除噪声有 利于实现高压缩比。目前，存在着多种用于噪声滤波的技术。但是，目前的这些技术都存 在着不能够在保持图象细节的同时提供快速性能的缺点。能够提供快速性 能的滤波技术通常不能够保持足够的图象细节，而能够保持图象细节的滤 波技术趋于运行缓慢。因此，需要一种对图象的噪声进行滤波的技术，在保持图象细节的同 时提供好的速度。发明内容简要地，根据本发明的基本原理，提供了一种选择用于滤波图象的滤 波器的方法，能够在保持图象细节和边缘清晰度的同时实现快速降噪。该 技术首先确定整个图象的细节。然后探测该图象的边缘。通过使用图象细 节和边缘信息选择用于滤波该图象的滤波器的属性。做为一个实施例，使 用图象细节和边缘信息来选择抽头的个数和它们的整数值。本发明的基本 原理的技术通过内容相关空间滤波的使用实现了对滤波器的选择，该滤波 器能提供速度和图象细节之间的一个好的折衷方案。
图1以流程图形式示出根据本发明的基本原理的选择用于对图象进行 滤波的滤波器的方法的各个步骤，其中，该滤波器能在维持图象细节和图 象边缘清晰度的同时为减少噪声而对图象进行滤波；图2A和2B分别示出图象的垂直核和水平核，用于示意性的指出图 象中的边缘的探测方式；图3A—3D分别都示出了一个7X7像素图象窗口，用于描述滤波发 生的方法；图4A示出了图象窗口，用于描述可能的滤波器方向和滤波器长度； 图4B示出了图3A的图象窗口，用于表示图象边缘的邻域中的选定 的滤波器；图5、 6和7分别示出根据本发明的技术选择出来的7抽头、5抽头 和3抽头滤波器的频率响应。
具体实施方式
图1用流程图示出根据本发明的基本原理为降噪而选择滤波器滤波 图象的过程。根据本发明的基本原理的滤波器选择过程使用图象内容来选 择滤波器的特征，从而使得滤波器能够保持图象细节和边缘清晰度。该滤 波器选择过程首先确定要进行滤波的图象的细节。在一个示意性的实施方式中，在图1的步骤10中，在逐像素的基础上，通过确定位置x处的像 素和位置x-l处的像素在图象强度上的梯度来探测图象的细节。像素梯度 能够表示为Grad(x)=f (x)-f (x-1) 等式(1)其中，Grad(幻是位置x处的梯度，f (k)是位置k处的像素值。 本地的梯度决定该像素处的选择的滤波器的特征。梯度相对于一组离散阈值的数值决定了滤波器的参数，特别是滤波器抽头(filter tap)的数量。例如，当情况为0<=梯度<阈值1 选择7抽头， 阈值1<=梯度<阈值2 选择5抽头，阈值2<=梯度 选择3抽头。 梯度和相关阈值间的差值决定了滤波器的强度。上述的梯度自适应方法的使用能够在滤波后的生成的图象中引进抖 动和其它人为图象失真。特别地，在对边缘进行滤波的时候，如果滤波器 特征改变，那么抖动能够导致图象的滤波后的边缘的外形。根本本发明的 基本原理的一个方面，能够使用经由最大临近边缘(largest nearby edge)确定的不变的滤波器(通常在最弱的强度)对边缘进行滤波来减少 抖动。使用图1的步骤12计算的最大临近梯度(largest nearbygradient)来探领撮大临近边缘。为定位最大临近边缘而执行的最大临近梯度的确定计算要消耗大量 的中央处理单元周期(未示出)。如下的优化方案能够减少周期的数量。 在一个大小为NXM的图象阵列中，其中N和M都是整数，在每一列中计 算最大临近梯度，然后使用每一列的中间结果能够减少每一个像素的操作 数。为描述该方法如何能够减少计算的数量，考虑大小为7X7的像素窗 口。该大小的窗口中的最大梯度G(x,y)的计算对于每一个像素需要49 次操作。但是，计算每一列的最大梯度和把结果存储起来以便后续确定用 于窗口的最大梯度对于每一个像素仅仅需要14次操作。对于一个7X7 的阵列，使用本方法以逐列为基础计算梯度能够提供3.5倍的速度优势 (49/14=3.5)。计算其它的参数可以应用相同的技术，例如平均像素强 度。图3A和3B描述的图象块分别示出了当使用传统方法来逐像素计算 最大临近梯度时的示例性的像素(x,y)和下一个像素(x+l,y)。图4A和 4B图3A和3B描述的图象块分别示出了当使用本发明的基本原理的技术来逐列计算最大临近梯度和存储结果时的示例性的像素(x, y)和下一个 像素(x+l,y)。存在着多种技术用于探测图象的边缘。例如，图2A和2B分别示出 的垂直核(vertical kernel)禾口水平核(horizontal kernel)描 述了带有滤波器特征的一对Sobel滤波器。该Sobel滤波器能够用于估 计图象的边缘。参考图1，在步骤12中，对最大临近梯度进行计算，从而确定出期 望的滤波器参数，然后在步骤14中，选择滤波器。在示意性的实施方式中，使用了 3组滤波器，分别是3抽头滤波器、5抽头滤波器和7抽头滤波器。7抽头滤波器有11个整数，从最强强度到最弱强度，并且需要按比例乘25 6。表1示出一个示例性的7抽头滤波器。D(l,1:7)=[36363738373636]D(2,1:7)=[28344150413428]D(3,1:7)=[23314460443123]D(4,1:7)=[20304566453020]D(5,1:7)=[17284675462817]D(6,1:7)=[14254686462514]D(7,1:7)=[11234794472311]D(8,1:7)=[9214610446219];D(9,1:7)=[6164512245166];D(IO,1:7)=[3104015040103]D(ll,1:7)=[17351703571]表15抽头滤波器有IO个整数，并且也需要按比例乘256。表2示出 个示例性的7抽头滤波器。D(l,1:5)=[5151525151]D(2,1:5)=[4153685341]D(3,1:5)=[3453825334]D(4,1:5)=[2852965228]D(5,1:5)=[23501105023]D(6,1:5)=[19481224819]D(7,1:5)=[14441404414]D(8,1:5)=[10391583910]D (9,1:5)=[632180326]D(IO, 1:5)=[3 23 204 23 3]; 表23抽头滤波器有7个整数，并且需要按比例乘256。表3示出一个示 例性的3抽头滤波器。D(l,1:3)=[858685],'D (2,1:3)=[7011670]D(3,1:3)=[5714257];D (4,1:3)=[4716247]D(5,1:3)=[3818038]D (6,1:3)=[3019630]D(7,1:3)=[2221222];如上所述，本发明的基本原理的滤波器选择技术生成的滤波器能够在维持相同级别的滤波的同时保持图象边缘。在选择滤波器长度(filter length)之后，能够执行选择性的步骤18来避免穿过边缘的滤波。当在 滤波的方向上探测到图象边缘时，可以通过减少抽头的数量或者通过在该 方向上不滤波来减少滤波器强度。在步骤18之后，在步骤20中，使用 选择的滤波器对图象进行滤波。为了更好的了解在边缘的邻域中选择滤波器的过程，请参考图5。图 5A示出通过使用不同的明暗处理(shading)从中心像素P(x,y)向着 不同的方向分别使用3抽头、5抽头和7抽头滤波器的一种进行滤波的可 能。参考图5B，当在图象中探测到示例性地出现在图象的顶部的边缘的 时候，滤波器的强度将会减少。上面描述了一种选择用于图象滤波的滤波器的技术，能够在提供良好 的性能的同时保持图象细节。
权利要求
1.一种选择用于滤波图象的滤波器的方法，包括步骤确定整个图象的细节；探测所述图象的边缘；以及根据所述图象的细节和边缘选择用于滤波所述图象的滤波器的属性。
2. 如权利要求1所述的方法，其中，确定所述图象的细节的步骤包括 为所述图象中的每一个像素计算梯度的步骤。
3. 如权利要求2所述的方法，其中，计算梯度的步骤进一步包括为每一个像素计算最大临近梯度的步骤。
4. 如权利要求1所述的方法，其中，探测所述图象的边缘的步骤进一 步包括使用Sobel滤波器滤波所述图象的步骤。
5. 如权利要求2所述的方法，其中，选择所述滤波器的属性的步骤进 一步包括根据像素的梯度是否超过不同的阈值来确定一定数量的滤波器 抽头，以及确定阈值间距离上的滤波器强度。
6. 如权利要求1所述的方法，进一步包括使用带有选择的属性的滤波 器滤波所述图象的步骤。
7. —种用于滤波图象的方法，包括步骤-确定整个图象的细节； 探测所述图象的边缘；根据所述图象的细节和边缘选择用于滤波所述图象的滤波器的属性；以及使用带有选择的属性的滤波器滤波所述图象。
8. 如权利要求7所述的方法，其中，所述滤波步骤进一步包括使用弱 滤波器强度滤波图象边缘的步骤。
9. 如权利要求7所述的方法，其中，确定所述图象的细节的步骤包括为所述图象的每一个像素计算梯度的步骤。
10. 如权利要求9所述的方法，其中，计算所述梯度的步骤进一步包 括为每一个像素计算最大临近梯度的步骤。
11. 如权利要求7所述的方法，其中，探测图象边缘的步骤进一步包 括使用Sobel滤波器滤波所述图象的步骤。
12. 如权利要求9所述的方法，其中，选择所述滤波器的属性的步骤 进一步包括根据像素的梯度是否超过不同的阈值来确定一定数量的滤波 器抽头，以及确定阈值间距离上的滤波器强度。
全文摘要
本发明致力于选择用于滤波图象的滤波器，能够在保持图象细节和边缘清晰度的同时实现快速降噪。该选择首先确定整个图象的细节。然后探测图象边缘。通过使用图象细节和边缘信息，对包括滤波器抽头和滤波器强度的滤波器属性进行选择。
文档编号G06T5/20GK101405765SQ200680053994
公开日2009年4月8日 申请日期2006年4月11日 优先权日2006年4月11日
发明者奥克·舒乐德·范德沙尔, 书 林 申请人:汤姆逊许可公司