一种噪声图像的时域降噪方法和相关装置制造方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种噪声图像的时域降噪方法和相关装置。本发明实施例中可以结合第一像素点所属的第一分块的量化噪声进行动静判决，误判的可能性很小，并对于第一像素点的动静判决分别设置适用于动静不同区域的帧差阈值和采用不同的帧差计算方式，针对适用于动静不同区域的帧差阈值和帧差计算方式选择适用于动静不同区域的融合系数，针对适用于动静不同区域的融合系数和帧差计算方式以及第一像素点在当前帧的像素值选择降噪融合方式，可以实现针对噪声图像的动静不同区域分别进行降噪处理，且造成误检测的几率很小，能够适用于多种噪声场景。
【专利说明】一种噪声图像的时域降噪方法和相关装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理【技术领域】，尤其涉及一种噪声图像的时域降噪方法和相关装置。
【背景技术】
[0002]随着图像显示设备的日益发展，人们对于高质量、高清晰的图像信息要求越来越高。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，因此也常将这种受到噪声干扰的数字图像称之为含噪图像或噪声图像，噪声会导致数字图像的分辨率降低，影响图像的显示细节，对于图像的后续处理极为不利，因此有效的抑制噪声对于图像应用有着至关重要的作用。图像降噪在视频处理系统中具有重要的意义，在电视系统中，去隔行消锯齿、图像缩放都需要系统提供无噪或者噪声较小的图像作为输入图像信息；在监控系统中，图像降噪也是提高监控图像质量的主要方法。
[0003]时域降噪(Temporal Noise Reduction,TNR)是图像降噪的重要的技术方法,现有技术中常用的时域降噪方法可以通过如下方式实现:
[0004]pixeltnr (x, y, t) =pixeltnr (x, y, t- Δ t) X alpha+pixel (x, y, t) X (1-alpha),
[0005]其中，pixel表示原始噪声图像，pixeltnr为经过时域降噪后得到的图像,在数字图像中上述各变量均由离散变量代替，x，y为二维空间坐标，t为一维时间坐标，x、y确定了所表示像素的位置，t代表当前图像在图像序列中的位置，即帧数，Δ t为时间偏移量，Δ t常取为I。alpha e [O, I] ,alpha为融合(blending)系数,用于决定降噪强度,若alpha越大降噪强度就越大，反之亦然。
[0006]现有技术的TNR主要是基于动静判决进行的时域降噪，根据帧差大小判断对应图像内容的运动级别(Movement Level),并由此选择对应的融合系数，当巾贞差越小时认为对应的运动级别越小，运动趋势为趋向于静止，选取的融合系数alpha也就越大，反之亦然。
[0007]本发明的发明人在实现本发明的过程中发现:基于动静判决的TNR仅利用帧差作为判断图像是否发生运动的依据，根据判断结果选取相应的融合系数，但是只利用帧差做图像运动的判决依据容易造成误检测，若将运动图像判决为静止图像，会造成图像的拖尾和细节丢失，若将静止图像判决为运动图像，对于噪声较大时的图像会导致降噪效果较弱，故无法适应于不同的噪声场景。
【发明内容】
[0008]本发明实施例提供了一种噪声图像的时域降噪方法和相关装置，用于实现对噪声图像的降噪处理，且造成误检测的几率很小，能够适用于多种噪声场景。
[0009]为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案:
[0010]第一方面，本发明实施例提供一种噪声图像的时域降噪方法，包括:
[0011]获取噪声图像的第一分块的量化噪声，所述第一分块为所述噪声图像划分为多个分块中的任意一个分块；[0012]根据所述第一分块的量化噪声检测运动估计邻域内所有像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置，其中，所述运动估计邻域包括以所述第一像素点为中心的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一分块中的任意一个像素点；
[0013]根据运动估计邻域内所有像素点从当前帧到下一帧的像素位置变化情况判断所述第一像素点处于运动区域还是静止区域；
[0014]若所述第一像素点处于运动区域，根据所述第一像素点的第一帧差和预置的第一帧差阈值选择第一融合系数，根据所述第一融合系数、所述第一像素点在当前帧的像素值和所述第一像素点在前一帧的运动补偿像素值计算所述第一像素点对应的第一降噪像素值，所述第一帧差为所述第一像素点在当前帧的像素值与所述第一像素点在前一帧的运动补偿像素值之间的差值，所述运动补偿像素值为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对当前帧进行运动估计及运动补偿后得到的第一像素点对应位置的像素值；
[0015]若所述第一像素点处于静止区域，根据所述第一像素点的第二帧差和预置的第二帧差阈值选择第二融合系数，然后根据所述第二融合系数、所述第一像素点在当前帧的像素值和所述第一像素点在前一帧的降噪像素值计算所述第一像素点对应的第二降噪像素值，所述第二帧差阈值大于所述第一帧差阈值，所述第二帧差为所述第一像素点在当前帧的像素值与所述第一像素点在前一帧的降噪像素值之间的差值，所述降噪像素值为所述第一像素点在前一巾贞的降噪像素点对应位置的像素值。
[0016]结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述获取噪声图像的第一分块的量化噪声，包括:
[0017]将所述第一分块划分为多个子块，每个子块包括有多个像素点；
[0018]获取第一子块中所有像素点的量化噪声，根据所述第一子块中所有像素点的量化噪声获取所述第一子块的量化噪声，所述第一子块为所述第一分块中的任意一个子块；分别获取所述第一分块中除所述第一子块以外的所有子块的量化噪声；
[0019]对所述第一分块中所有子块的量化噪声计算平均量化噪声，将所述平均量化噪声作为所述第一分块的量化噪声，或，对所述第一分块中所有子块的量化噪声分段后进行累积，将累积直方图下大于预置的噪声阈值的量化噪声作为所述第一分块的量化噪声。
[0020]结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述根据所述第一子块中所有像素点的量化噪声获取所述第一子块的量化噪声，包括:
[0021]判断所述第一子块中的各个像素点是否处于平坦区域；
[0022]获取所述第一子块中处于平坦区域的所有像素点的量化噪声；
[0023]根据所述第一子块中处于平坦区域的所有像素点的量化噪声计算所述第一子块
的量化噪声。
[0024]结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述判断所述第一子块中的各个像素点是否处于平坦区域，包括:
[0025]获取噪声估计邻域内所有像素点的像素值，所述噪声估计邻域包括以所述第一像素点为中心用于确定所述第一像素点的量化噪声的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一子块中的任意一个像素点；
[0026]根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值和索贝尔边缘卷积核，计算所述第一像素点的边缘估计值；
[0027]判断所述第一像素点的边缘估计值是否大于边缘区域阈值，若所述第一像素点的边缘估计值大于边缘区域阈值，判定所述第一像素点处于边缘区域，若所述第一像素点的边缘估计值小于或等于边缘区域阈值，判定所述第一像素点未处于边缘区域；
[0028]根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值计算所述第一像素点的纹理估计值；
[0029]判断所述第一像素点的纹理估计值是否大于纹理区域阈值，若所述第一像素点的纹理估计值大于纹理区域阈值，判定所述第一像素点处于纹理区域，若所述第一像素点的纹理估计值小于或等于纹理区域阈值，判定所述第一像素点未处于纹理区域；
[0030]其中，若所述第一像素点同时满足如下条件:所述第一像素点未处于边缘区域和所述第一像素点未处于纹理区域，则所述第一像素点处于平坦区域。
[0031]结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值和索贝尔边缘卷积核计算所述第一像素点的边缘估计值，包括:
[0032]通过如下方式计算所述第一像素点的边缘估计值:
[0033]EM (X，y) = INH (x, y) *E_h +1NH (x, y) *E_v +1NH (x, y) *E_p45 +1NH (x, y) *E_n45 |，
[0034]其中，所述(x，y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述EM(x，y)为所述第一像素点的边缘估计值，所述NH(X，y)为所述噪声估计邻域,所述E_h、E_v、E_p45、E_n45为所述索贝尔边缘卷积核，所述*为卷积符号；
[0035]所述根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值计算所述第一像素点的纹理估计值，包括:
[0036]通过如下方式计算所述第一像素点的纹理估计值:
[0037]Noise_Max_Min (x, y) =Max (abs (Value1-Valuejiiedian)) -Min (abs (Value1-Value-median)), Valuei e NH(x, y),
[0038]其中，所述(x，y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述NoiSe_Max_Min (X，y)为所述第一像素点的纹理估计值,所述Valuei为所述噪声估计邻域内的第i个像素值，所述NH(x，y)为所述噪声估计邻域,所述value_median为所述NH(x, y)中所有像素值的中间值或者平均值；
[0039]通过如下方式判断所述第一像素点是否同时满足如下条件:所述第一像素点未处于边缘区域和所述第一像素点未处于纹理区域:
[0040](EM(X，y)<=EGth)&&(Noise_Max_Min(x, y)<=MNth)==1，
[0041]其中，所述EM(X，y)为所述第一像素点的边缘估计值，所述EGth为所述边缘区域阈值，所述NoiSe_MaX_Min(X，y)为所述第一像素点的纹理估计值，所述MNth为所述纹理区域阈值。
[0042]结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述获取所述第一子块中所有像素点的量化噪声，包括:
[0043]获取噪声估计邻域内所有像素点的像素值，所述噪声估计邻域包括以第一像素点为中心用于确定所述第一像素点的量化噪声的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一子块中的任意一个像素点；[0044]通过如下方式计算出所述第一像素点的量化噪声:
[0045]pixel_noise (X，y) =sum(abs (Value1-Valuejiiedian) )，Valuei e NH(x, y),
[0046]其中，所述(x，y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述pixel_noise (X，y)为所述第一像素点的量化噪声,所述Valuei为所述噪声估计邻域内的第i个像素值，所述NH(x，y)为所述噪声估计邻域,所述value_median为所述NH(x, y)中所有像素值的中间值或者平均值。
[0047]结合第一方面，在第一方面的第六种可能的实现方式中，所述根据所述第一分块的量化噪声检测运动估计邻域内所有像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置，包括:
[0048]根据所述第一像素点所属的第一分块的量化噪声获取所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量；
[0049]根据所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量、在当前帧的像素位置时所述第一像素点的像素值对所述第一像素点进行运动检测，得到所述第一像素点在下一帧的像素位置；
[0050]根据所述第一分块的量化噪声获取所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量；
[0051]根据所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量、在当前帧的像素位置时所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点的像素值，对所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点进行运动检测，得到所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点在下一帧的像素位置。
[0052]结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第一方面的第七种可能的实现方式中，所述根据所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量、在当前帧的像素位置时所述第一像素点的像素值对所述第一像素点进行运动检测，得到所述第一像素点在下一帧的像素位置，包括:
[0053]根据所述第一像素点的亮度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的亮度变化值；
[0054]根据所述第一像素点的梯度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的水平方向梯度变化值；
[0055]根据所述第一像素点的梯度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的垂直方向梯度变化值；
[0056]根据所述亮度变化值、所述水平方向梯度变化值和所述垂直方向梯度变化值计算所述第一像素点的像素相似性匹配量；
[0057]计算所述像素相似性匹配量取得最小值时所述第一像素点在下一帧的像素位置。
[0058]结合第一方面的第七种可能的实现方式，在第一方面的第八种可能的实现方式中，所述根据所述第一像素点的亮度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的亮度变化值，包括:
[0059]通过如下方式计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的亮度变化值:
【权利要求】
1.一种噪声图像的时域降噪方法，其特征在于，包括: 获取噪声图像的第一分块的量化噪声，所述第一分块为所述噪声图像划分为多个分块中的任意一个分块； 根据所述第一分块的量化噪声检测运动估计邻域内所有像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置，其中，所述运动估计邻域包括以所述第一像素点为中心的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一分块中的任意一个像素点； 根据运动估计邻域内所有像素点从当前帧到下一帧的像素位置变化情况判断所述第一像素点处于运动区域还是静止区域； 若所述第一像素点处于运动区域，根据所述第一像素点的第一帧差和预置的第一帧差阈值选择第一融合系数，根据所述第一融合系数、所述第一像素点在当前帧的像素值和所述第一像素点在前一帧的运动补偿像素值计算所述第一像素点对应的第一降噪像素值，所述第一帧差为所述第一像素点在当前帧的像素值与所述第一像素点在前一帧的运动补偿像素值之间的差值，所述运动补偿像素值为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对当前帧进行运动估计及运动补偿后得到的第一像素点对应位置的像素值； 若所述第一像素点处于静止区域，根据所述第一像素点的第二帧差和预置的第二帧差阈值选择第二融合系数，然后根据所述第二融合系数、所述第一像素点在当前帧的像素值和所述第一像素点在前一帧的降噪像素值计算所述第一像素点对应的第二降噪像素值，所述第二帧差阈值大于所述第一帧差阈值，所述第二帧差为所述第一像素点在当前帧的像素值与所述第一像素点在前一帧的降噪像素值之间的差值，所述降噪像素值为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对应位置的像素值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取噪声图像的第一分块的量化噪声，包括: 将所述第一分块划分为多个子块，每个子块包括有多个像素点；` 获取第一子块中所有像素点的量化噪声，根据所述第一子块中所有像素点的量化噪声获取所述第一子块的量化噪声，所述第一子块为所述第一分块中的任意一个子块；分别获取所述第一分块中除所述第一子块以外的所有子块的量化噪声； 对所述第一分块中所有子块的量化噪声计算平均量化噪声，将所述平均量化噪声作为所述第一分块的量化噪声，或，对所述第一分块中所有子块的量化噪声分段后进行累积，将累积直方图下大于预置的噪声阈值的量化噪声作为所述第一分块的量化噪声。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一子块中所有像素点的量化噪声获取所述第一子块的量化噪声，包括: 判断所述第一子块中的各个像素点是否处于平坦区域； 获取所述第一子块中处于平坦区域的所有像素点的量化噪声； 根据所述第一子块中处于平坦区域的所有像素点的量化噪声计算所述第一子块的量化噪声。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一子块中的各个像素点是否处于平坦区域，包括: 获取噪声估计邻域内所有像素点的像素值，所述噪声估计邻域包括以所述第一像素点为中心用于确定所述第一像素点的量化噪声的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一子块中的任意一个像素点；
根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值和索贝尔边缘卷积核，计算所述第一像素点的边缘估计值； 判断所述第一像素点的边缘估计值是否大于边缘区域阈值，若所述第一像素点的边缘估计值大于边缘区域阈值，判定所述第一像素点处于边缘区域，若所述第一像素点的边缘估计值小于或等于边缘区域阈值，判定所述第一像素点未处于边缘区域； 根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值计算所述第一像素点的纹理估计值； 判断所述第一像素点的纹理估计值是否大于纹理区域阈值，若所述第一像素点的纹理估计值大于纹理区域阈值，判定所述第一像素点处于纹理区域，若所述第一像素点的纹理估计值小于或等于纹理区域阈值，判定所述第一像素点未处于纹理区域； 其中，若所述第一像素点同时满足如下条件:所述第一像素点未处于边缘区域和所述第一像素点未处于纹理区域，则所述第一像素点处于平坦区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值和索贝尔边缘卷积核计算所述第一像素点的边缘估计值，包括: 通过如下方式计算所述第一像素点的边缘估计值:
EM (X，y) = INH (x, y) *E_h +1NH (x, y) *E_v +1NH (x, y) *E_p45 +1NH (x, y) *E_n45 |, 其中，所述(X，y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述EM(x, y)为所述第一像素点的边缘估计值，所述NH (X，y)为所述噪声估计邻域,所述E_h、E_v、Ε_ρ45、Ε_η45为所述索贝尔边缘卷积核，所述*为卷积符号； 所述根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值计算所述第一像素点的纹理估计值，包括: 通过如下方式计算所述第一像素点的纹理估计值:
Noise_Max_Min (x, y) =Max (abs (vaIue1-Value^edian)) -Min (abs (Value1-Value.median)), Valuei e NH(x, y), 其中，所述(x, y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述Noise_Max_Min(x, y)为所述第一像素点的纹理估计值，所述Valuei为所述噪声估计邻域内的第i个像素值，所述NH(x，y)为所述噪声估计邻域,所述value_median为所述NH(x，y)中所有像素值的中间值或者平均值； 通过如下方式判断所述第一像素点是否同时满足如下条件:所述第一像素点未处于边缘区域和所述第一像素点未处于纹理区域:
(EM(X，y)<=EGth)&&(Noise_Max_Min(x, y)<=MNth)==1, 其中，所述EM(x，y)为所述第一像素点的边缘估计值，所述EGth为所述边缘区域阈值，所述Noise_Max_Min(x, y)为所述第一像素点的纹理估计值,所述MNth为所述纹理区域阈值。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一子块中所有像素点的量化噪声，包括: 获取噪声估计邻域内所有像素点的像素值，所述噪声估计邻域包括以第一像素点为中心用于确定所述第一像素点的量化噪声的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一子块中的任意一个像素点；通过如下方式计算出所述第一像素点的量化噪声:
pixel_noise (x, y) =sum(abs (valuej-value^edian)), Valuei e NH(x, y), 其中，所述(x，y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述pixel_noise(x, y)为所述第一像素点的量化噪声，所述Valuei为所述噪声估计邻域内的第i个像素值，所述NH(x, y)为所述噪声估计邻域,所述value_median为所述NH(x, y)中所有像素值的中间值或者平均值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一分块的量化噪声检测运动估计邻域内所有像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置，包括: 根据所述第一像素点所属的第一分块的量化噪声获取所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量； 根据所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量、在当前帧的像素位置时所述第一像素点的像素值对所述第一像素点进行运动检测，得到所述第一像素点在下一帧的像素位置； 根据所述第一分块的量化噪声获取所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量； 根据所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量、在当前帧的像素位置时所 述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点的像素值，对所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点进行运动检测，得到所述第一分块中除所述第一像素点以外的其它像素点在下一帧的像素位置。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量、在当前帧的像素位置时所述第一像素点的像素值对所述第一像素点进行运动检测，得到所述第一像素点在下一帧的像素位置，包括: 根据所述第一像素点的亮度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的亮度变化值； 根据所述第一像素点的梯度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的水平方向梯度变化值； 根据所述第一像素点的梯度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的垂直方向梯度变化值； 根据所述亮度变化值、所述水平方向梯度变化值和所述垂直方向梯度变化值计算所述第一像素点的像素相似性匹配量； 计算所述像素相似性匹配量取得最小值时所述第一像素点在下一帧的像素位置。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素点的亮度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的亮度变化值，包括: 通过如下方式计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的亮度变化值:
?θ, Δ iiray- lalh(noisclvl) < O
Δ ^ray'- <
(Δ gray- lath(noisclvl).Δ gray- lalh(noiselvl) > 0 其中，所述Λ gray'为所述亮度变化值,所述lath(noiselvl)为所述第一像素点的亮度抗噪量，所述Λ gray=abs (gm (x, y) -gm+1 (x+i, y+j)),所述(x, y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述gm (x, y)为所述第一像素点在第m帧的像素值，所述第m帧为所述第一像素点的当前帧，所述第(m+1)帧为所述第一像素点的下一帧，所述gm+1(x+i，y+j)为所述第一像素点在第(m+1)帧的像素值； 所述根据所述第一像素点的梯度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的水平方向梯度变化值，包括: 通过如下方式计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的水平方向梯度变化值:
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取噪声图像的第一分块的量化噪声之后，还包括: 获取所述噪声图像的所有分块共N个的量化噪声； 将N个分块的量化噪声与预置的N个量化阈值进行比较，将所述N个分块的量化噪声划分为(N+1)个噪声等级； 所述根据所述第一像素点所属的第一分块的量化噪声获取所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量，包括: 提取所述第一分块的噪声等级，根据噪声等级与亮度抗噪量的正相关关系获取所述第一像素点的亮度抗噪量，根据噪声等级与梯度抗噪量的正相关关系获取所述第一像素点的梯度抗噪量。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据运动估计邻域内所有像素点从当前帧到下一帧的像素位置变化情况判断所述第一像素点处于运动区域还是静止区域，包括: 根据所述运动估计邻域内所有像素点在当前帧的像素位置和在下一帧的像素位置统计所述运动估计邻域内处于静止区域的像素点个数； 判断所述运动估计邻域内处于静止区域的像素点个数与预置的动静判别阈值的大小关系; 若所述运动估计邻域内处于静止区域的像素点个数大于或等于预置的动静判别阈值，则判定所述第一像素点处于静止区域；` 若所述运动估计邻域内处于静止区域的像素点个数小于预置的动静判别阈值，则判定所述第一像素点处于运动区域。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素点的第一帧差和预置的第一帧差阈值选择第一融合系数，包括: 判断所述第一像素点的第一帧差是否小于预置的第一帧差阈值； 若所述第一像素点的第一帧差小于或等于所述第一帧差阈值，根据所述第一像素点所属的第一分块的量化噪声选择第一融合系数； 若所述第一像素点的第一帧差大于所述第一帧差阈值，根据所述第一像素点所属的第一分块的量化噪声选择第一帧差权重系数，根据所述第一帧差阈值、所述第一像素点的第一帧差和所述第一帧差权重系数选择第一融合系数。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一融合系数、所述第一像素点在当前帧的像素值和所述第一像素点在前一帧的运动补偿像素值计算所述第一像素点对应的第一降噪像素值，包括: 通过如下方式计算所述第一像素点对应的第一降噪像素值:TNR Output (T) fir=TNR Output mc (T-1) X alpha fir+Frame Input (T) X (1-alpha fir)，其中，所述TNR Output(T) &为所述第一像素点对应的第一降噪像素值，所述TNROutput fflc(T-1)为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对当前帧进行运动估计及运动补偿得到第一像素点对应位置的像素值，所述alpha,为所述第一融合系数，所述FrameInput(T)为所述第一像素点在当前帧的像素值。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二融合系数、所述第一像素点在当前帧的像素值和所述第一像素点在前一帧的降噪像素值计算所述第一像素点对应的第二降噪像素值，包括: 通过如下方式计算所述第一像素点对应的第二降噪像素值:
TNR Output (T) sec=TNR Output (T-1) X alpha sec+Frame Input (T) X (1-alpha sec)， 其中，所述TNR Output(T) se。为所述第一像素点对应的第二降噪像素值，所述TNROutput (T-1)为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对应位置的像素值,所述aIpha sec为所述第二融合系数，所述Frame Input(T)为所述第一像素点在当前帧的像素值。
15.一种噪声图像的时域降噪装置，其特征在于，包括: 噪声获取模块，用于噪声获取噪声图像的第一分块的量化噪声，所述第一分块为所述噪声图像划分为多个分块中的任意一个分块； 运动估计模块，用于根据所述第一分块的量化噪声检测运动估计邻域内所有像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置、运动估计邻域内所有像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置，其中，所述运动估计邻域包括以所述第一像素点为中心的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一分块中的任意一个像素点； 动静判决模块，用于根据运动估计邻域内所有像素点从当前帧到下一帧的像素位置变化情况判断所述第一像素点处于运动区域还是静止区域，若所述第一像素点处于运动区域，触发执行第一融合系数选取模块和第一时域降噪模块，若所述第一像素点处于静止区域，触发执行第二融合系数选取模块和第二时域降噪模块，其中， 所述第一融合系数选取模块，用于当所述第一像素点处于运动区域时，根据所述第一像素点的第一帧差和预置的第一帧差阈值选择第一融合系数，所述第一帧差为所述第一像素点在当前帧的像素值与所 述第一像素点在前一帧的运动补偿像素值之间的差值； 所述第一时域降噪模块，用于根据所述第一融合系数、所述第一像素点在当前帧的像素值和所述第一像素点在前一帧的运动补偿像素值计算所述第一像素点对应的第一降噪像素值，所述运动补偿像素值为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对当前帧进行运动估计及运动补偿后得到的第一像素点对应位置的像素值； 所述第二融合系数选取模块，用于当所述第一像素点处于静止区域时，根据所述第一像素点的第二帧差和预置的第二帧差阈值选择第二融合系数，，所述第二帧差为所述第一像素点在当前帧的像素值与所述第一像素点在前一帧的降噪像素值之间的差值，所述第二中贞差阈值大于所述第一帧差阈值； 所述第二时域降噪模块，用于根据所述第二融合系数、所述第一像素点在当前帧的像素值和所述第一像素点在前一帧的降噪像素值计算所述第一像素点对应的第二降噪像素值，所述降噪像素值为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对应位置的像素值。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述噪声获取模块，包括: 子块划分子模块，用于将所述第一分块划分为多个子块，每个子块包括有多个像素占.量化噪声获取子模块，用于获取第一子块中所有像素点的量化噪声，根据所述第一子块中所有像素点的量化噪声获取所述第一子块的量化噪声，所述第一子块为所述第一分块中的任意一个子块；分别获取所述第一分块中除所述第一子块以外的所有子块的量化噪声； 分块噪声获取子模块，用于对所述第一分块中所有子块的量化噪声计算平均量化噪声，将所述平均量化噪声作为所述第一分块的量化噪声，或，对所述第一分块中所有子块的量化噪声分段后进行累积，将累积直方图下大于预置的噪声阈值的量化噪声作为所述第一分块的量化噪声。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述量化噪声获取子模块，包括: 区域判断单元，用于判断所述第一子块中的各个像素点是否处于平坦区域； 平坦区域量化值获取单元，用于获取所述第一子块中处于平坦区域的所有像素点的量化噪声； 子块量化值获取单元，用于根据所述第一子块中处于平坦区域的所有像素点的量化噪声计算所述第一子块的量化噪声。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述区域判断单元，包括: 像素值获取子单元，用于获取噪声估计邻域内所有像素点的像素值，所述噪声估计邻域包括以所述第一像素点为中心用于确定所述第一像素点的量化噪声的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一子块中的任意一个像素点； 边缘估计子单元，用于根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值和索贝尔边缘卷积核，计算所述第一像素点的边缘估计值； 边缘区域判断子单元，用于判断所述第一像素点的边缘估计值是否大于边缘区域阈值，若所述第一像素点的边缘估计值大于边缘区域阈值，判定所述第一像素点处于边缘区域，若所述第一像素点的边缘估计值小于或等于边缘区域阈值，判定所述第一像素点未处于边缘区域；` 纹理估计子单元，用于根据所述噪声估计邻域内所有像素点的像素值计算所述第一像素点的纹理估计值； 纹理区域判断子单元，用于判断所述第一像素点的纹理估计值是否大于纹理区域阈值，若所述第一像素点的纹理估计值大于纹理区域阈值，判定所述第一像素点处于纹理区域，若所述第一像素点的纹理估计值小于或等于纹理区域阈值，判定所述第一像素点未处于纹理区域； 平坦区域判断子单元，用于当所述第一像素点同时满足如下条件:所述第一像素点未处于边缘区域和所述第一像素点未处于纹理区域，则所述第一像素点处于平坦区域。
19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述边缘估计子单元，具体用于通过如下方式计算所述第一像素点的边缘估计值:
EM (X，y) = INH (x, y) *E_h +1NH (x, y) *E_v +1NH (x, y) *E_p45 +1NH (x, y) *E_n45 |, 其中，所述(X，y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述EM(x, y)为所述第一像素点的边缘估计值，所述NH (X，y)为所述噪声估计邻域,所述E_h、E_v、Ε_ρ45、Ε_η45为所述索贝尔边缘卷积核，所述*为卷积符号； 所述纹理估计子单元，具体用于通过如下方式计算所述第一像素点的纹理估计值:Noise_Max_Min (x, y) =Max (abs (vaIue1-Value^edian)) -Min (abs (Value1-Value.median)), Valuei e NH(x, y), 其中，所述(x, y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述Noise_Max_Min(x, y)为所述第一像素点的纹理估计值，所述Valuei为所述噪声估计邻域内的第i个像素值，所述NH(x，y)为所述噪声估计邻域,所述value_median为所述NH(x，y)中所有像素值的中间值或者平均值； 所述平坦区域判断子单元，用于通过如下方式判断所述第一像素点是否同时满足如下条件:所述第一像素点未处于边缘区域和所述第一像素点未处于纹理区域:
(EM(X，y)<=EGth)&&(Noise_Max_Min(x, y)<=MNth)==1, 其中，所述EM(x，y)为所述第一像素点的边缘估计值，所述EGth为所述边缘区域阈值，所述Noise_Max_Min(x, y)为所述第一像素点的纹理估计值,所述MNth为所述纹理区域阈值。
20.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述量化噪声获取子模块，具体用于获取噪声估计邻域内所有像素点的像素值，所述噪声估计邻域包括以第一像素点为中心用于确定所述第一像素点的量化噪声的相邻像素点，所述第一像素点为所述第一子块中的任意一个像素点； 通过如下方式计算出所述第一像素点的量化噪声:
pixel_noise (x, y) =sum(abs (valuej-value^edian)), Valuei e NH(x, y), 其中，所述(x，y)为所述第一像素点在当前帧的像素位置，所述pixel_noise(x, y)为所述第一像素点的量化噪声，所述Valuei为所述噪声估计邻域内的第i个像素值，所述NH(x, y)为所述噪声估计邻域,所述value_median为所述NH(x, y)中所有像素值的中间值或者平均值。
21.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述运动估计模块，包括: 抗噪量获取子模块，用于根据所述第一像素点所属的第一分块的量化噪声获取所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量； 运动检测子模块，用于根据所述第一像素点的亮度抗噪量和梯度抗噪量、在当前帧的像素位置时所述第一像素点的像素值对所述第一像素点进行运动检测，得到所述第一像素点在下一帧的像素位置。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述运动检测子模块，包括: 亮度计算单元，用于根据所述第一像素点的亮度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的亮度变化值； 水平梯度计算单元，用于根据所述第一像素点的梯度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的水平方向梯度变化值； 垂直梯度计算单元，用于根据所述第一像素点的梯度抗噪量计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的垂直方向梯度变化值； 相似性匹配量计算单元，用于根据所述亮度变化值、所述水平方向梯度变化值和所述垂直方向梯度变化值计算所述第一像素点的像素相似性匹配量； 像素位置计算单元，用于计算所述像素相似性匹配量取得最小值时所述第一像素点在下一帧的像素位置。
23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述亮度计算单元，具体用于通过如下方式计算所述第一像素点从当前帧的像素位置移动到下一帧的像素位置时的亮度变化值:
24.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述噪声获取模块，还用于获取所述噪声图像的所有分块共N个的量化噪声；将N个分块的量化噪声与预置的N个量化阈值进行比较，将所述N个分块的量化噪声划分为(N+1)个噪声等级； 所述抗噪量获取子模块，具体用于提取所述第一分块的噪声等级，根据噪声等级与亮度抗噪量的正相关关系获取所述第一像素点的亮度抗噪量，根据噪声等级与梯度抗噪量的正相关关系获取所述第一像素点的梯度抗噪量。
25.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述动静判决模块，包括: 统计子模块，用于根据所述运动估计邻域内所有像素点在当前帧的像素位置和在下一帧的像素位置统计所述运动估计邻域内处于静止区域的像素点个数； 动静判决子模块，用于判断所述运动估计邻域内处于静止区域的像素点个数与预置的动静判别阈值的大小关系； 静止判定子模块，用于若所述运动估计邻域内处于静止区域的像素点个数大于或等于预置的动静判别阈值，则判定所述第一像素点处于静止区域； 运动判定子模块，用于若所述运动估计邻域内处于静止区域的像素点个数小于预置的动静判别阈值，则判定所述第一像素点处于运动区域。
26.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第一融合系数选取模块，包括:第一帧差判断子模块，用于判断所述第一像素点的第一帧差是否小于预置的第一帧差阈值； 第一选取子模块，用于若所述第一像素点的第一帧差小于或等于所述第一帧差阈值，根据所述第一像素点所属的第一分块的量化噪声选择第一融合系数； 第二选取子模块，用于若所述第一像素点的第一帧差大于所述第一帧差阈值，根据所述第一像素点所属的第一分块的量`化噪声选择第一帧差权重系数，根据所述第一帧差阈值、所述第一像素点的第一帧差和所述第一帧差权重系数选择第一融合系数。
27.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第一时域降噪模块，具体用于通过如下方式计算所述第一像素点对应的第一降噪像素值:TNR Output (T) fir=TNR Output mc (T-1) X alpha fir+Frame Input (T) X (1-alpha fir)，其中，所述TNR Output(T) &为所述第一像素点对应的第一降噪像素值，所述TNROutput fflc(T-1)为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对当前帧进行运动估计及运动补偿得到第一像素点对应位置的像素值，所述alpha,为所述第一融合系数，所述FrameInput(T)为所述第一像素点在当前帧的像素值。
28.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第二时域降噪模块，具体用于通过如下方式计算所述第一像素点对应的第二降噪像素值:
TNR Output (T) sec=TNR Output (T-1) X alpha sec+Frame Input (T) X (1-alpha sec)， 其中，所述TNR Output(T) se。为所述第一像素点对应的第二降噪像素值，所述TNROutput (T-1)为所述第一像素点在前一帧的降噪像素点对应位置的像素值,所述aIpha sec为所述第二融合系数，所述Frame Input(T)为所述第一像素点在当前帧的像素值。
【文档编号】G06T5/10GK103632352SQ201310535703
【公开日】2014年3月12日 申请日期:2013年11月1日 优先权日:2013年11月1日
【发明者】陈海, 张锋伟 申请人:华为技术有限公司