专利名称：减少数字图像噪声的制作方法
减少数字图像噪声相关申请的交叉引用本申请要求2008年9月9日提交的序列号为61/095，466的美国临时申请的权益， 在此通过引用的方式包含其全部内容。
背景技术：
视频压缩用于各种各样的当前和正在出现的产品中。视频压缩用于数字电视机顶 盒、数字卫星系统、高清电视(HDTV)解码器、数字多用盘(DVD)播放器、视频会议以及其他 数字视频应用中。视频压缩允许通过去除视频内容的非必要特征来对视频内容的图像进行 压缩。对视频内容进行压缩减少了存储该内容所需的存储区域。经压缩的视频内容可以比 未压缩的视频内容更快地传送。用于消费电子行业的图像压缩标准是基于块的。基于块的压缩标准的一个示例是 由国际电信联盟(ITU)与国际标准化组织(ISO)协作开发的高级视频编码(AVC)/H. 264标 准。基于块的压缩标准典型地向图像数据中引入了赝像，包括块噪声和蚊式噪声。赝像是 作为在视频压缩编码器中执行的对已成像数据的量化的结果而产生的。这些赝像在低比特 率图像数据中是常见的。赝像偶尔还发生在蓝光编码电影之类的质量良好的材料中。查看 包括数字图像的视频有时能够检测到这些赝像。现代显示器的大尺寸允许查看图像的人们 可以比利用传统的较小显示器查看图像时检测到更多的块噪声和蚊式噪声。期望一种减少 数字图像噪声的更好方式。
发明内容
在一个实施方式中，一种方法包括在每像素基础上确定与数字图像的像素相关联 的蚊式噪声值。该方法在每像素基础上确定与数字图像相关联的块噪声值。该方法利用多 个自适应滤波器对数字图像进行滤波。减少数字图像中的压缩赝像。压缩赝像是通过对来 自该多个自适应滤波器的滤波器输出进行组合来减少的。滤波器输出是至少部分地基于蚊 式噪声值和块噪声值来进行组合的。另一示例实施方式包括一种装置。该装置包括蚊式噪声检测逻辑，被配置为检测 数字图像中存在的蚊式噪声量。该装置包括块噪声检测逻辑，被配置为检测数字图像中存 在的块噪声量。该装置还包括滤波器逻辑，被配置为对数字图像进行滤波以产生以下至少 一个二维QD)蚊式滤波器输出、2D块滤波器输出、一维(ID)水平块滤波器输出以及ID垂 直块滤波器输出。该装置还包括选择逻辑，被配置为至少部分地基于蚊式噪声量和块噪声 量来选择校正滤波器输出以改善图像质量。校正滤波器输出是以下之一 2D蚊式滤波器输 出、2D块滤波器输出、ID水平滤波器输出以及ID垂直滤波器输出。该装置还包括压缩赝像 逻辑，被配置为至少部分地基于校正滤波器输出来减少数字图像中的压缩赝像。另一示例实施方式包括一种方法。该方法包括一旦确定数字图像中存在蚊式噪 声，生成蚊式噪声输出。蚊式噪声输出表明蚊式噪声幅度。该方法还包括一旦确定数字图 像中存在块噪声，生成块噪声输出。块噪声输出代表块噪声幅度，并且将块噪声标识为垂直块噪声、水平块噪声和全局块噪声之一。全局块噪声包括贯穿数字图像的水平块噪声和垂 直块噪声。该方法包括通过利用二维OD)蚊式滤波器、2D块滤波器、一维(ID)水平滤波器 以及ID垂直滤波器中的至少一个对数字图像进行滤波，来创建2D蚊式滤波器输出、2D块滤 波器输出、ID水平滤波器输出以及ID垂直滤波器输出。该方法还包括至少部分地基于蚊式 噪声输出和块噪声输出来选择校正滤波器输出以改善图像质量。校正滤波器输出是以下之 一 2D蚊式滤波器输出、2D块滤波器输出、ID水平滤波器输出以及ID垂直滤波器输出。该 方法还包括至少部分地基于校正滤波器输出来减少数字图像中的压缩赝像。
并入说明书并构成说明书一部分的附示了各种示例系统、方法和本发明各方 面的其他示例实施方式。应当意识到，图中所示的元件边界(例如框、成组的框或者其他形 状)代表边界的一个示例。本领域技术人员应当意识到，在某些示例中，一个元件可以被设 计为一个元件或者多个元件可以被设计为一个元件。在某些示例中，示出为另一元件的内 部组件的元件可以实现为外部组件，反之亦然。另外，元件可能不是按比例绘制的。图1图示了与处理视频数据相关联的系统的一个实施方式。图2图示了与减少数字图像噪声相关联的装置的一个实施方式。图3图示了与检测蚊式噪声相关联的逻辑的一个实施方式。图4图示了扩展边缘以确定围绕该边缘的片区的一个示例。图5图示了由振铃(ringing)检测器使用的像素的一个示例。图6图示了与检测块噪声相关联的逻辑的一个实施方式。图7图示了由块检测器使用的像素的一个示例。图8图示了与减少数字图像噪声相关联的装置的另一实施方式。图9图示了与减少数字图像噪声相关联的方法的一个实施方式。图10和图11图示了与减少数字图像噪声相关联的方法的另一实施方式。图12图示了与减少数字图像噪声相关联的方法的另一实施方式。图13图示了与减少数字图像噪声相关联的方法的另一实施方式。图14图示了与减少数字图像噪声相关联的方法的另一实施方式。
具体实施例方式在此描述了与减少数字视频图像噪声相关联的示例系统、方法和其他实施方式。 在一个实施方式中，一种方法减少了经压缩的数字视频图像的块噪声和蚊式噪声。该方法 可以是不需要来自视频解码器的信息的后期处理技术。在另一实施方式中，该方法是在数 字图像数据正在被处理时去除块噪声的内联处理。不包含赝像的数字图像数据被保留。即 使传统方法清洁了含噪材料，传统方法也不是自适应的，其原因在于在滤波处理中，良好的 数字图像部分被平滑和变模糊。在一个实施方式中，通过对靠近平坦区域的像素进行滤波来减少蚊式噪声。平坦 区域是像素值在邻近像素之间不会显著改变的区域。平坦区域被确定为靠近强有向边缘。 通过振铃检测器检测在靠近强有向边缘的平坦区域处的像素值的显著改变来检测蚊式噪声。
可以通过在检测块网格时对整个块网格进行滤波来减少块噪声。通过分析和将像 素级块边界检测分组到不同相位来检测块网格。相位表明块边界以周期性间隔出现在何 处。部分地基于网格，可以使用边缘自适应滤波器来对蚊式噪声和块噪声进行滤波。 边缘自适应滤波器发现很可能被噪声破坏的区域。边缘自适应滤波器能够在不对图像的实 际边缘进行平滑的情况下对噪声进行滤波。在一个实施方式中，滤波级别与噪声级成比例。 通过对不太可能包含噪声的图像部分不进行滤波，边缘自适应滤波器有助于保留真实图像 特征。以这种方式，整个图像或图像帧的某些部分被滤波，而其他部分不被滤波。因此，在 未滤波部分中，真实图像特征能够被保留。以下内容包括对在此采用的所选择术语的定义。这些定义包括落入术语范围内并 且可以用于实现的组件的各种示例和/或形式。示例并非旨在进行限制。术语的单数形式 和附属形式两者都可以在定义的范围内。对短语“基于”、“部分基于”、“至少部分地基于”等的引用表明动作可以单独地基 于相关联的条件或者连同未列出的其他条件或动作。对短语“一个实施方式”、“实施方式”、“ 一个示例”等的引用表明如此描述的实施 方式或示例可以包括特定特征、结构、特性、性质、元件或者限制，但并非每个实施方式或示 例都必然包括该特定特征、结构、特性、性质、元件或者限制。另外，短语“在一个实施方式 中”的重复使用虽然有可能指代同一实施方式，但并不必然指代同一实施方式。在此所用的“计算机可读介质”指代存储信号、指令和/或数据的介质。计算机可 读介质可以采取的形式包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质可以包 括例如光盘、磁盘等。易失性介质可以包括例如半导体存储器、动态存储器等。计算机可读 介质的常见形式可以包括但不限于软盘、柔性盘、硬盘、磁带、其他磁性介质、专用集成电路 (ASIC)、可编程逻辑器件、压缩盘(CD)、其他光学介质、随机存取存储器(RAM)、只读存储器 (ROM)、存储器芯片或卡、记忆棒以及计算机、处理器或者其他电子设备能够从中进行读取 的其他介质。在此所用的“逻辑”包括但不限于在机器上存储或执行的硬件、固件、软件以及/ 或者其中每一个的组合，其用以执行功能或动作以及/或者引起来自另一逻辑、方法和/或 系统的功能或动作。逻辑可以包括软件控制的微处理器、离散逻辑(例如ASIC)、模拟电路、 数字电路、已编程逻辑器件、包含指令的存储器设备等。逻辑可以包括一个或多个门、门组 合或者其他电路组件。在描述多个逻辑性逻辑时，可以将多个逻辑性逻辑并入到一个物理 性逻辑中。类似地，在描述单个逻辑性逻辑时，可以将单个逻辑性逻辑分布在多个物理性逻 辑之间。概览图1图示了能够处理视频数据的系统100的一个实施方式。系统100将输入视频 流105接收到视频输入逻辑110中。该输入可以是单独的帧的形式并且可以经过压缩。该 输入可以是经压缩的宏块。宏块可以包括根据H. 264标准、运动图片专家组(MPEG)标准或 者另一压缩标准的其他更小块。视频输入逻辑110存储视频输入数据，重排序数据帧，并且 准备视频输入以供视频解压逻辑120处理。视频解压逻辑120配置为对经压缩的视频数据进行解压。在一个实施方式中，通过应用用于压缩视频数据的函数的逆变换来对视频数据进行解压。压缩/解压算法可能是 有损的。在有损压缩标准中，当对视频数据进行解压时，存在某些图像质量损失。压缩算法可以用于对图像部分进行编码。可以利用比以人眼的敏感度不能注意到 的图像部分更高的分辨率，来对以人眼的敏感度能够注意到的图像部分进行编码。例如，可 以以比蓝天片区更高的分辨率来对花卉进行编码。人眼可以检测用于对视频数据进行编码 的块边界。这些可检测边界称为块噪声。在基于快的压缩期间，蚊式噪声也可以被注入图 像。下述逻辑、方法和系统能够利用解压处理或者在已经对图像进行了解压之后或者这两 者的情况下，减少内联块噪声和蚊式噪声。视频后期处理逻辑130配置为准备输入视频以供呈现。视频后期处理逻辑130调 度已解压帧以供呈现。视频后期处理逻辑130产生可显示格式的输出视频。在某些实施方 式中，在解压之后由视频后期处理逻辑130去除块噪声和蚊式噪声。可以从数字图像、数字 视频图像、非视频图像数据或者其他类型的图像数据去除噪声。图2图示了用于减少数字图像噪声的装置200的实施方式。装置200自适应地从 数字图像去除蚊式噪声和块噪声赝像。蚊式噪声检测逻辑210和块噪声检测逻辑220形成 装置200的控制路径。装置200在输入数据路径中包括二维OD)蚊式(MQ)滤波器逻辑 230、2D块状滤波器逻辑M0、一维(ID)水平(H)滤波器逻辑250以及ID垂直(V)滤波器 逻辑沈0，这些逻辑可以统称为“数据路径中的滤波器”。数据路径中的滤波器对由装置200 接收的亮度输入进行滤波。在逐像素的基础上，输出生成器逻辑270将滤波器输出混合在 一起，以至少部分地基于是否检测到蚊式噪声和/或块噪声来生成亮度输出。亮度输入对 应于代表数字图像的像素值阵列。装置200针对数字图像的像素的块噪声和蚊式噪声对亮 度输入进行滤波。在一个实施方式中，蚊式噪声检测逻辑210使用边缘自适应滤波器，来识别被蚊 式噪声影响的像素并对这些像素进行滤波。块噪声检测逻辑220发现输入帧中的块边界并 且统计地将块边界组织到具有相位计数的不同相位中。至少部分地基于相位计数，输入帧 被分类为是块状或不是块状。可以基于各种可编程选项来对块状帧进行滤波。块噪声检测 逻辑220和蚊式噪声检测逻辑210可以配置为串联或并联操作。蚊式噪声检测逻辑210生成每像素的蚊式噪声量的多比特表示。在一个实施方式 中，块噪声检测逻辑220生成三比特信号。例如，水平比特表明检测到水平块边界，垂直比 特表明检测到了垂直块边界，而全局比特表明全局滤波模式。全局比特表明输入帧块状程 度很高并且整个帧应当被滤波。在一个实施方式中，当设置了全局比特时，忽略水平比特和 垂直比特。输出生成器逻辑270至少部分地基于来自控制路径的信号和来自数据路径中的 四个滤波器的输出来计算亮度输出。可以实现其他的信号和比特量。滤波器继续参考图2，在一个实施方式中，2D蚊式滤波器逻辑230和2D块状滤波器逻辑 240是二维边缘自适应滤波器。2D蚊式滤波器逻辑230对受蚊式噪声影响的像素进行滤波， 并且2D块状滤波器逻辑240对具有块噪声的像素进行滤波。2D蚊式滤波器逻辑230和2D 块状滤波器逻辑240均具有可编程阈值和内核尺寸。ID H滤波器逻辑250和ID V滤波器 逻辑260在水平和垂直方向上操作。ID水平滤波器逻辑250和ID垂直滤波器逻辑260分 别对水平和垂直块边界进行滤波。2D蚊式滤波器逻辑230、2D块状滤波器逻辑240、ID H滤波器逻辑250以及ID V滤波器逻辑260可以用于线性或边缘自适应模式，并且可以被编程 为使用不同的多组系数和阈值。蚊式噪声检测图3图示了蚊式噪声检测逻辑300的实施方式。蚊式噪声检测逻辑300利用边缘 检测器逻辑310来识别强有向边缘，并且创建围绕这些边缘的条带。有向边缘的示例在图4 中示出。在一个实施方式中，边缘检测器逻辑310是具有四个有向边缘检测器遮罩的边缘 滤波器。遮罩越过图像并且将四个输出中最大的那个与可编程阈值相比较，以确定像素是 否是由边缘图代表的边缘的一部分。边缘图包括二进制值，其中1表明当前像素位于检测 到的边缘上。可以实现其他数目的遮罩。一旦发现了边缘图，就将该边缘图扩展到每个边缘两侧上的片区中。可以扩展边 缘图以检测靠近检测到的边缘的片区中的噪声。主要扩展逻辑320创建一个边缘图，并且 次要扩展逻辑330创建第二边缘图。主要扩展和次要扩展的一个示例在图4中示出。主要 扩展幅度和次要扩展幅度可以通过主要阈值寄存器340中的值以及次要阈值寄存器350中 的值来确定。在一个实施方式中，主要扩展逻辑320和次要扩展逻辑330将检测到的边缘 扩展为最多在水平方向上+/-7个像素并且在垂直方向上+/-3个像素。由主要扩展逻辑320扩展的边缘图与由次要扩展逻辑330扩展的边缘图之间的差 异产生最终边缘图。将在最终边缘图内的像素标识为可能包含蚊式噪声的候选像素。双扩 展围绕检测到的边缘创建条带。在这一条带中进行针对蚊式噪声的搜索。次要扩展将检测 到的边缘中的像素排除在蚊式噪声搜索之外，以防止这些像素被滤波。对检测到的边缘中 的像素进行滤波典型地导致整个图像软化。在数字图像的靠近强有向图像的平坦片区中检测蚊式噪声。平坦片区是像素值在 邻近像素之间改变很小的区域。例如，无云天空的图片是平坦的。无云天空的图像将是浅 蓝色像素的图像。像素之所以形成平坦片区，是因为像素值在像素之间改变很小。一般并 不可能在像素值在像素之间显著改变的复杂图像片区中检测蚊式噪声。平坦度检测器逻辑360发现当前像素邻域中的最大亮度值和最小亮度值。当这两 个值之间的绝对差异小于阈值时为当前像素分配“1”，否则为当前像素分配“0”。可以使用 其他值。将平坦片区映射为平坦度映射。平坦度扩展逻辑370可以将平坦度映射扩展为延 伸到实际平坦片区之外，以检测靠近可能包含噪声的平坦片区的像素。可以分析扩展后的 平坦度映射和边缘图的交集以识别靠近强边缘的平坦片区。主要扩展、次要扩展和平坦度扩展的扩展范围可以是可编程的值。主要扩展、次要 扩展和平坦度扩展的扩展范围可以是不同的范围。扩展范围可以依赖于正在被扩展的图像 的类型。例如，高清(HD)图像可以具有与用于家用视频系统(VHS)图像不同的扩展范围。振铃检测逻辑380检测蚊式噪声。正在由振铃检测逻辑380分析的当前中心像素 的3X3邻域被如图5中所示地使用。振铃检测逻辑380将像素的蚊式噪声值输出为八比 特值。振铃检测逻辑380针对当前中心像素的输出为振铃强度rs EQl :rs = max (rs08, rs17, rs26, rs35)其中
权利要求
1.一种方法，包括在每像素基础上确定与数字图像的像素相关联的蚊式噪声值； 在每像素基础上确定与所述数字图像相关联的块噪声值； 利用多个自适应滤波器对所述数字图像进行滤波；以及在每像素基础上减少所述数字图像中的压缩赝像，其中所述压缩赝像是通过对来自所 述多个自适应滤波器的滤波器输出进行组合来减少的，其中所述滤波器输出是至少部分地 基于所述蚊式噪声值和所述块噪声值来进行组合的。
2.根据权利要求1的方法，其中所述蚊式噪声值是通过以下方式确定的 检测强有向边缘；确定邻近所述强有向边缘的可能蚊式噪声的片区；以及 确定所述可能蚊式噪声的片区中的像素的蚊式噪声值。
3.一种装置，包括蚊式噪声检测逻辑，被配置为检测数字图像中存在的蚊式噪声量； 块噪声检测逻辑，被配置为检测所述数字图像中存在的块噪声量； 滤波器逻辑，被配置为对所述数字图像进行滤波以产生以下至少一个二维OD)蚊式 滤波器输出、2D块滤波器输出、一维(ID)水平块滤波器输出以及ID垂直块滤波器输出；选择逻辑，被配置为至少部分地基于所述蚊式噪声量和所述块噪声量来选择校正滤波 器输出以改善图像质量，所述校正滤波器输出是以下至少一个所述2D蚊式滤波器输出、 2D块滤波器输出、ID水平滤波器输出以及ID垂直滤波器输出；以及压缩赝像逻辑，被配置为至少部分地基于所述校正滤波器输出来减少所述数字图像中 的压缩赝像。
4.根据权利要求3的装置，其中所述数字图像是当前帧，其中所述选择逻辑被配置为， 至少部分地基于一组先前帧的过去历史来选择所述校正滤波器输出，其中当阈值量的一组 先前帧为块状时所述当前帧为块状，其中块状帧具有贯穿所述块状帧的块噪声。
5.根据权利要求3的装置，其中所述蚊式噪声检测逻辑被配置为 检测强有向边缘；利用主要扩展来扩展所述强有向边缘；利用次要扩展来扩展所述强有向边缘，其中所述主要扩展和所述次要扩展中的像素形 成边缘图；确定所述数字图像的对应于所述边缘图的平坦片区； 确定具有超过蚊式噪声阈值的蚊式噪声幅度的像素；以及通过将对应于所述边缘图的蚊式像素值、对应于所述平坦片区的像素值以及具有超过 蚊式噪声阈值的蚊式噪声幅度的像素相乘，来生成蚊式噪声输出。
6.根据权利要求5的装置，进一步包括振铃检测器逻辑，被配置为计算3X3片区中的 相邻像素的振铃值。
7.根据权利要求6的装置，其中所述振铃检测器逻辑被配置为根据以下计算所述振铃值rs = max (rs08, rs17, rs26, rs35)其中rS(l8是针对中心像素的左上角和右下角的像素计算的，其中rs17是针对所述中心像素以上和以下的像素计算的，其中rSa;是针对所述中心像素的右上角和左下角的像素计 算的，其中rs35是针对所述中心像素的左边和右边的像素计算的，并且其中
8.根据权利要求5的装置，其中所述边缘图是围绕所述有向边缘的像素区域，其中所 述有向边缘上的像素不包括在所述边缘图中，并且其中所述主要扩展限定了所述边缘图的 外边缘上的像素，并且其中所述次要扩展限定了所述边缘图的内边缘上的像素。
9.根据权利要求3的装置，其中所述块噪声检测逻辑被配置为通过以下方式检测所述 块噪声量检测是否存在水平块边界；检测是否存在垂直块边界；确定所述数字图像中是否存在块相位，其中所述块相位表明以下至少一个所述水平 块边界以周期性间隔重复以及所述垂直块边界以所述周期性间隔重复；以及至少部分地基于所述块相位来生成网格，其中所述网格对应于所述数字图像的像素， 其中所述块噪声检测逻辑被配置为，至少部分地基于所述网格和所述数字图像的所述像素 来检测所述块噪声量。
10.根据权利要求3的装置，其中所述块噪声检测逻辑被配置为通过以下方式检测所 存在的所述块噪声量至少部分地基于所述数字图像中的像素的一个垂直列来确定水平块边界；递增对应于所述水平块边界的相位的水平累加器；确定垂直块边界，其中所述垂直块边界是至少部分地基于所述数字图像中的像素的至 少一个水平行来确定的；递增对应于所述垂直块边界的相位的垂直累加器；以及至少部分地基于水平累加器值和垂直累加器值来生成所述数字图像的块网格，其中所 述块噪声检测逻辑被配置为，至少部分地基于所述块网格和所述数字图像的像素来检测所 述块噪声量。
11.根据权利要求10的装置，其中所述压缩赝像逻辑被配置为，至少部分地基于所述 块网格来减少所述数字图像中的压缩赝像。
12.根据权利要求3的装置，其中所述选择逻辑被配置为至少部分地基于所述2D蚊式 滤波器输出来选择所述校正滤波器输出，并且当像素值包含蚊式噪声量和块噪声量时，所 述校正滤波器输出是基于以下至少一个所述2D块滤波器输出、ID水平块滤波器输出以及 ID垂直块滤波器输出。
13.一种方法，包括一旦确定数字图像中存在蚊式噪声，生成蚊式噪声输出，其中所述蚊式噪声输出表明 蚊式噪声幅度；一旦确定所述数字图像中存在块噪声，生成块噪声输出，其中所述块噪声输出代表块噪声幅度，并且其中所述块噪声输出将所述块噪声标识为是垂直块噪声、水平块噪声和全 局块噪声之一，其中全局块噪声包括贯穿所述数字图像的水平块噪声和垂直块噪声；通过利用二维OD)蚊式滤波器、2D块滤波器、一维(ID)水平滤波器以及ID垂直滤波 器中的至少一个对所述数字图像进行滤波，来创建2D蚊式滤波器输出、2D块滤波器输出、 ID水平滤波器输出以及ID垂直滤波器输出；至少部分地基于所述蚊式噪声输出和所述块噪声输出来选择校正滤波器输出以改善 图像质量，所述校正滤波器输出是以下至少一个2D蚊式滤波器输出、2D块滤波器输出、ID 水平滤波器输出以及ID垂直滤波器输出；以及至少部分地基于所述校正滤波器输出来减少所述数字图像中的压缩赝像。
14.根据权利要求13的方法，其中所述数字图像是当前帧，其中至少部分地基于一组 先前帧的过去历史来选择所述校正滤波器输出，其中当阈值量的一组先前帧为块状时所述 当前帧为块状，并且其中块状帧具有贯穿所述块状帧的块噪声。
15.根据权利要求13的方法，其中所述2D块滤波器输出被选择为当所述当前帧为块状 时的校正滤波器输出。
16.根据权利要求13的方法，其中确定存在蚊式噪声进一步包括检测有向边缘；利用主要扩展来扩展所述有向边缘；利用次要扩展来扩展所述有向边缘，其中所述主要扩展和所述次要扩展中的像素形成 边缘图；确定所述数字图像的对应于所述边缘图的平坦片区；以及将至少三个值相乘到一起以生成所述蚊式噪声输出，其中相乘到一起的所述至少三个 值是对应于所述边缘图的蚊式像素值、对应于所述平坦片区的像素值以及对应于所述蚊式 噪声输出的像素值幅度。
17.根据权利要求16的方法，其中所述像素值幅度是通过计算相邻像素的振铃值来确 定的，其中所述相邻像素形成3X3片区，并且其中所述像素值幅度对应于在所述3X3片区 的中心的像素。
18.根据权利要求17的方法，其中根据以下计算所述振铃值
19.根据权利要求13的方法，其中确定存在块噪声进一步包括 检测水平块边界； 检测垂直块边界；确定所述数字图像中是否存在块相位，其中所述块相位表明以下至少一个所述水平 块边界以周期性间隔重复以及所述垂直块边界以所述周期性间隔重复；至少部分地基于所述块相位来生成网格，其中所述网格对应于所述数字图像的像素；以及至少部分地基于所述网格和所述数字图像中的所述像素来生成所述块噪声输出。
20.根据权利要求13的方法，进一步包括至少部分地基于所述数字图像中的像素的至少一个垂直列的像素来确定水平块边界；递增对应于所述水平块边界的相位的水平累加器；至少部分地基于所述数字图像中的像素的至少一个水平行的像素来确定垂直块边界；递增对应于所述水平块边界的相位的垂直累加器；以及至少部分地基于水平累加器值和垂直累加器值来生成所述数字图像的块网格，其中至 少部分地基于所述块网格来选择校正滤波器输出以改善图像质量。
全文摘要
描述了与减少数字图像噪声相关联的设备、系统、方法和其他实施方式。在一个实施方式中，一种方法包括在每像素基础上确定与数字图像的像素相关联的蚊式噪声值。该方法在每像素基础上确定与数字图像相关联的块噪声值。该方法利用多个自适应滤波器对数字图像进行滤波。减少数字图像中的压缩赝像。压缩赝像是通过对来自该多个自适应滤波器的滤波器输出进行组合来减少的。滤波器输出是至少部分地基于蚊式噪声值和块噪声值来进行组合的。
文档编号G06T5/00GK102150426SQ200980135127
公开日2011年8月10日 申请日期2009年9月9日 优先权日2008年9月9日
发明者B·穆尼, S·加格, S·斯里尼瓦桑 申请人:马维尔国际贸易有限公司