基于相似像素点检测的图像降噪方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于相似像素点检测的图像降噪方法，应用于图像采集设备，对于RAW数据中各分量的每一个像素点，在以该像素点为中心的局部区域进行图像纹理检测，得到对应的图像纹理程度值，进而来判断该像素点附近是否是平坦区域，然后利用得到的图像纹理程度值设定该像素点的相似性检测阀值，并根据设定的相似性检测阀值，进行局部区域内相似像素点的判决，为该像素点局部区域内的其他像素点设置权重，最后基于相似像素点的权重进行降噪处理。本发明的方法能够在尽量保持图像边缘的同时有效滤除图像的噪点。
【专利说明】基于相似像素点检测的图像降噪方法
【技术领域】
[0001]本发明属于图像处理【技术领域】，尤其涉及一种基于相似像素点检测的图像降噪方法。
【背景技术】
[0002]图像在采集、传输、存储等过程中常常因为受到各类噪声的干扰而使图像质量有所下降，从而对后续的图像处理产生不利影响，因此在图像处理领域中图像降噪是一个非常重要的研究课题。
[0003]图像降噪对成像质量有着举足轻重的影响，在视频监控领域有着重要的作用。在视频监控中图像传感器的集成电路中的噪声可以分为器件电子噪声和环境噪声，其中环境噪声是指电路受到电源、地线、衬底等的随机干扰，或者环境温度变化、时钟抖动、电磁干扰等，通过外围电路的耦合对图像传感器造成影响，这些噪声可以通过电路设计很好的压制，不会直接关系到成像质量的好坏；而电子噪声是器件固有的噪声，很难被压制，一般包括热噪声、散粒噪声、闪烁噪声、暗电流，对于电子噪声如果不在CFA(Color Filter Array)插值之前根据噪声估计的参数进行去噪，后续的处理就很难去除掉，最终将会影响成像质量。
[0004]目前已经存在很多经典的图像降噪方法，主要包括数学形态学降噪、空域滤波降噪、频域滤波降噪和小波降噪等。其中最常见的形态学运算有腐蚀和膨胀，以及开运算和闭运算，可以滤除孤立的噪声点，但是该方法去除噪声不彻底，降噪效果不理想，因此该方法很少单独使用。无论是空域或者频域滤波降噪，由于不能有效地判别噪声还是图像的细节(边缘)，在降噪的同时，会导致图像变模糊。而在小波降噪中，小波阀值直接关系到降噪质量和图像质量，阀值太小降噪效果不佳，阀值太大细节损失太多，因此选择合理的阀值非常关键。虽然小波降噪边缘信息丢失少，但是其计算比较复杂，不利于硬件实现。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是提供一种基于相似像素点检测的图像降噪方法，在保持图像细节的前提下有效滤波电子噪声，在降噪的同时尽可能保持住图像的细节，流程简化，便于硬件实现。
[0006]为了实现上述目的，本发明技术方案如下:
[0007]—种基于相似像素点检测的图像降噪方法，应用于图像采集设备，所述图像降噪方法对获取的RAW数据进行分离，分别对分离后分量的每个像素点i按照如下步骤进行降噪:
[0008]以像素点i为中心划定一个局部区域，在此局部区域内根据该像素点i对应的噪声阀值进行图像纹理检测，得到其对应的图像纹理程度值；
[0009]根据图像纹理程度值设定该像素点i的相似性检测阀值，并根据设定的相似性检测阀值，检测该像素点i局部区域内的其他像素点j与该像素点i的相似性，并为该像素点i局部区域内的其他像素点j设置权重；[0010]对像素点i按如下公式进行降噪:
[0011]
【权利要求】
1.一种基于相似像素点检测的图像降噪方法，应用于图像采集设备，其特征在于，所述图像降噪方法对获取的RAW数据进行分离，分别对分离后分量的每个像素点i按照如下步骤进行降噪: 以像素点i为中心划定一个局部区域，在此局部区域内根据该像素点i对应的噪声阀值进行图像纹理检测，得到其对应的图像纹理程度值； 根据图像纹理程度值设定该像素点i的相似性检测阀值，并根据设定的相似性检测阀值，检测该像素点i局部区域内的其他像素点j与该像素点i的相似性，并为该像素点i局部区域内的其他像素点j设置权重； 对像素点i按如下公式进行降噪:
2.根据权利要求1所述的图像降噪方法，其特征在于，所述像素点i对应的噪声阀值计算公式如下:
3.根据权利要求2所述的图像降噪方法，其特征在于，所述斜率和截距通过如下噪声参数估计方法得到: 1)、在当前增益下，采用标准色卡作为曝光目标，将标准色卡垂直于水平面平整贴于灯箱内壁，打开光源，调整对焦使显示画面清晰； 2)、调整曝光使显示画面曝光准确； 3)、获取当前增益下的RAW数据； 4)、计算RAW数据最后一行灰阶每一块的像素值的均值和方差； 5)、对得到的均值和方差进行线性拟合得到当前增益下拟合直线的斜率和截距； 6)、调整当前增益，重复上述步骤得到至少两组不同增益下的斜率和截距，根据获取的不同增益下的斜率和截距，拟合出噪声参数曲线； 7)、对于任意当前增益，根据噪声参数曲线，获得对应的斜率和截距。
4.根据权利要求3所述的图像降噪方法，其特征在于，所述标准色卡占据显示画面的70 ~90%。
5.根据权利要求3所述的图像降噪方法，其特征在于，所述光源为至少一个，所述光源的光照变化范围小于5%，入射角度为20°~45°。
6.根据权利要求3所述的图像降噪方法，其特征在于，所述调整曝光使显示画面曝光准确，是指定标准色卡的一个色块作为曝光目标，若其像素值满足如下公式则判断曝光准确:
Target level = (2Bltwldth - Dark level) X ( a /White point) +Dark level其中，Targetlevel为曝光后的像素值，Bitwidth为RAW数据的位宽，Darklevel为黑电平，Whitepoint为对应该指定色块的归一化参数，α为曝光目标色块对应的灰度值。
7.根据权利要求2所述的图像降噪方法，其特征在于，所述进行图像纹理检测，得到其对应的图像纹理程度值，包括如下步骤: 对于以像素点i为中心的局部区域，统计该局部区域内各像素点j与中心像素点i的差值DifT (i，j)，得到差值的最大值Dmax和最小值Dmin ； 通过比较差值的最大值Dmax与噪声阀值Threshold，得到图像纹理程度值Td:
8.根据权利要求7所述的图像降噪方法，其特征在于，所述根据图像纹理程度值设定该像素点i的相似性检测阀值，其中所述相似性检测阀值包括Thlow和Thhign，计算公式如下:
Thlow = Td* (Dmax+eps) + (1-Td) * (Dmin+eps)
Thhigh = Td* (Dmax+eps) + (1-Td) * (Dmin+eps) * ((Dmin+3*eps+Dmax)/2) 其中eps为经验参数，并且eps ? O。
9.根据权利要求8所述的图像降噪方法，其特征在于，所述根据设定的相似性检测阀值，检测该像素点i局部区域内的其他像素点j与该像素点i的相似性，包括步骤: 当所述像素点j与中心像素点i的差值Diff (i，j)小于等于Thlow时，判断该像素点j与中心像素点i的相似性高； 当所述像素点j与中心像素点i的差值Diff (i，j)大于等于Thhigh时，判断该像素点j与中心像素点i的相似性低； 当所述像素点j与中心像素点i的差值Diff (i，j)大于Thlow但小于Thhigh时，判断该像素点j与中心像素点i的相似性中等。
10.根据权利要求9所述的图像降噪方法，其特征在于，所述像素点j的权重计算公式如下:
【文档编号】G06T5/00GK103971343SQ201410216587
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年5月21日 优先权日:2014年5月21日
【发明者】王智玉, 李婵, 朱旭东 申请人:浙江宇视科技有限公司