去除蚊式噪声的方法及系统与流程

本发明涉及视频图像处理技术领域，特别涉及去除蚊式噪声技术，具体是指一种去除蚊式噪声的方法及系统。

背景技术：

视频参考损伤系统项目组将蚊式噪声定义为“伴随着运动物体边缘的失真，表现为围绕着物体四周有一层象飞行物体或模糊气泡的物质(就像蚊子围绕着人头部和肩膀飞)”。当重建图像并因为使用反余弦变换丢弃一些数据时，就会出现蚊式噪声。

蚊式噪声往往出现在边缘块和平坦块的过渡区域，结合这一特性，可以对蚊式噪声进行检测。已有的检测蚊式噪声的方法主要包括：空域的方法，频域的方法，以及空域与频域相结合的方法。

在空域和频域相结合的方法中，其中一种方式为采用区域块内SAD(sum of absolute difference，差的绝对值的和)的方法得到空域特征，频域方法采用DCT变换方法得到频域特征。二种方法都结合周围的M*N个区域块的信息，确定当前区域块是否为蚊式噪声块。在空间域方法中，能够很好的检测到边缘，但区分纹理区和蚊式噪声区很大程度取决于选择区域块的大小，如果减小区域块的大小，则影响到最终的低通滤波器，导致残留的可见的噪声；其中的频域方法检测边缘较为粗糙，相比空域方法，频域可以很好的区分蚊式噪声和纹理区。

所以若仅仅采用空间域的方法会造成弱纹理区的模糊，而仅仅采用频域的方法，由于部分边缘检测不到而导致边缘附近的蚊式噪声无法去除。

空域与频域相结合的方法中，另一种方式为利用DCT方法找到边缘块，再利用方差方法将边缘块分成三类，针对每种情况，在结合量化约束系数进行3D bilateral滤波。该方法需要100个候选量化表格，且复杂度高，占用了大量的硬件资源。

技术实现要素：

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决在最大限度地保护纹理区的同时，如何简化检测蚊式噪声，且有效地去除背景和物体之间的蚊式噪声，本发明提供了一种去除蚊式噪声的方法，包括：

当确定待处理区域块为边缘块时，确定所述待处理区域块在一个方位方向上的邻域块是否连续存在蚊式噪声块和平坦块；

当确定存在蚊式噪声块和平坦块时，确定所述待处理区域块位于蚊式噪声区；

分别获取所述待处理区域块的边缘块概率、及其相邻区域块的蚊式噪声块概率和平坦块概率，选取其中的最小值作为蚊式噪声滤波权重；

利用所述蚊式噪声滤波权重对位于蚊式噪声区的所述待处理区域块做蚊式噪声滤波处理。

优选地，确定待处理区域块为边缘块，具体包括：

计算得到所述待处理区域块中所有像素点为边缘点的概率；

确定所有像素点为边缘点的概率的均值为所述待处理区域块的边缘块概率；

当所述待处理区域块的边缘块概率大于预设阈值时，确定所述待处理区域为边缘块。

优选地，所述确定所述待处理区域块在一个方位方向上的邻域块是否连续存在蚊式噪声块和平坦块，具体包括：

以所述待处理区域块为起点，在各方位方向上选取其依次相邻的两个邻域块，并计算紧邻的第一个邻域块为蚊式噪声块的蚊式噪声块概率，以及次邻的第二个邻域块为平坦块的平坦块概率；

根据所述蚊式噪声块概率确定所述第一个邻域块是否为蚊式噪声块；

根据所述平坦块概率确定所述第二个邻域块是否为平坦块。

优选地，所述利用所述蚊式噪声滤波权重对位于蚊式噪声区的所述待处理区域块做蚊式噪声滤波处理，具体包括：

在所述待处理区域块中选取任意像素点，选取所述像素点所在行中的预设数量个相邻像素点和所在列中的预设数量个相邻像素点，根据每一个像素点的像素值以及蚊式噪声滤波权重计算得到蚊式噪声滤波结果。

优选地，所述根据每一个像素点的像素值以及蚊式噪声滤波权重计算得到蚊式噪声滤波结果，通过如下公式：

Y_out＝(1-P_Sigma)×Y_cur+P_Sigma×Y_filt

其中，Y_out为在所述待处理区域块中所选取的像素点输出的亮度值，P_Sigma为蚊式噪声滤波权重，Y_cur为在所述待处理区域块中所选取的像素点输入的像素值，Y_filt为在所述待处理区域块中所选取的像素点的sigma滤波结果。

优选地，所述Y_filt具体通过如下公式计算得到：

其中，W_ij为在所述待处理区域块中所选取的像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的绝对值的权重，diff为在所述待处理区域块中所选取的像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的绝对值，Y_ij是在所述待处理区域块中所选取的像素点的相邻像素点的像素值，I为在所述待处理区域块中所选取的像素点所在行的取值范围，J为在所述待处理区域块中所选取的像素点所在列的取值范围。

本发明还提供了一种去除蚊式噪声的系统，包括：

第一处理单元，用于当确定待处理区域块为边缘块时，确定所述待处理区域块在一个方位方向上的邻域块是否连续存在蚊式噪声块和平坦块；

第二处理单元，用于当确定存在蚊式噪声块和平坦块时，确定所述待处理区域块位于蚊式噪声区；

选取单元，用于分别获取所述待处理区域块的边缘块概率、及其相邻区域块的蚊式噪声块概率和平坦块概率，选取其中的最小值作为蚊式噪声滤波权重；

第三处理单元，用于利用所述蚊式噪声滤波权重对位于蚊式噪声区的所述待处理区域块做蚊式噪声滤波处理。

优选地，

所述第一处理单元，具体用于计算得到所述待处理区域块中所有像素点为边缘点的概率；确定所有像素点为边缘点的概率的均值为所述待处理区域块的边缘块概率；当所述待处理区域块的边缘块概率大于预设阈值时，确定所述待处理区域为边缘块。

优选地，

所述第一处理单元，还具体用于以所述待处理区域块为起点，在各方位方向上选取其依次相邻的两个邻域块，并计算紧邻的第一个邻域块为蚊式噪声块的蚊式噪声块概率，以及次邻的第二个邻域块为平坦块的平坦块概率；根据所述蚊式噪声块概率确定所述第一个邻域块是否为蚊式噪声块；根据所述平坦块概率确定所述第二个邻域块是否为平坦块。

优选地，

所述第三处理单元，具体用于在所述待处理区域块中选取任意像素点，选取所述像素点所在行中的预设数量个相邻像素点和所在列中的预设数量个相邻像素点，根据每一个像素点的像素值以及蚊式噪声滤波权重计算得到蚊式噪声滤波结果。

与现有技术相比，本发明至少具有以下优点：

通过本发明的设计，实现了在最大限度地保护纹理区的同时，简化了检测蚊式噪声，且有效地去除了背景和物体之间的蚊式噪声。

附图说明

图1是蚊式噪声区域处于平坦区域和纹理区域的位置示意图；

图2是本发明所提供的去除蚊式噪声的方法的流程示意图；

图3是本发明所提供的基于频域和空域去除蚊式噪声方法的框图；

图4是其中本发明所提供的Sobel的水平系数和竖直系数的示意图；

图5是本发明所提供的边缘概率计算曲线示意图；

图6是本发明所提供的当前区域块的邻域范围及所需计算的方位方向的示意图；

图7是本发明所提供的2D-DCT系数矩阵的参数示意图；

图8是本发明所提供的待处理区域块位于蚊式噪声区的概率计算曲线示意图；

图9是本发明所提供的待处理区域块位于平坦区的概率计算曲线示意图；

图10是本发明所提供的Sigma滤波中diff-Weight计算曲线示意图。

具体实施方式

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。

由于网络带宽的限制，需要对图像信号进行编码，从而引入了蚊式噪声，导致图像信号画质的下降。蚊式噪声往往出现在物体边缘区域(纹理区域)旁边的平坦区域或低频区域，如图1所示。

如图2所示，为本发明所提供的去除蚊式噪声的方法，具体包括：

步骤201，当确定待处理区域块为边缘块时，确定所述待处理区域块在一个方位方向上的邻域块是否连续存在蚊式噪声块和平坦块。

在该步骤中，确定待处理区域块为边缘块，具体包括：

计算得到所述待处理区域块中所有像素点为边缘点的概率；确定所有像素点为边缘点的概率的均值为所述待处理区域块的边缘块概率；当所述待处理区域块的边缘块概率大于预设阈值时，确定所述待处理区域为边缘块。

所述确定所述待处理区域块在一个方位方向上的邻域块是否连续存在蚊式噪声块和平坦块，具体包括：

以所述待处理区域块为起点，在各方位方向上选取其依次相邻的两个邻域块，并计算紧邻的第一个邻域块为蚊式噪声块的蚊式噪声块概率，以及次邻的第二个邻域块为平坦块的平坦块概率；

根据所述蚊式噪声块概率确定所述第一个邻域块是否为蚊式噪声块；

根据所述平坦块概率确定所述第二个邻域块是否为平坦块。

该步骤还可以采用如图3所示的框架，该框架中，

其中，空域边缘检测单元

利用Sobel索贝尔算法求边缘块概率，其中Sobel的水平系数和竖直系数如图4所示。

将Sobel滤波后两个方位方向的结果的绝对值求和得到边缘幅值gradAmp，再经过图5所示曲线得到该像素点是边缘点的概率P_{pixel_edge}。

计算4*4大小的区域块内，取区域块内所有像素点P_{pixel_edge}的均值得到边缘块的概率P_{block_edge}；若P_{block_edge}大于预先设定的阈值，则当前区域块是边缘块，需要检测其周围邻域块的信息，邻域块的分布如图6所示，其中编号13表示当前边缘块。

频域特征检测单元

通过2D-DCT的方法，求出除当前区域块以外的邻域块的频域特性。公式如下：

Y＝AXA^T

DCT矩阵A系数如图7，X为当前块的4*4的矩阵。再取Y除右上角的其他数之和U_n,作为该区域块的频域特性。

邻域信息组合判断单元

检测每个方位方向上，是否连续存在纹理块、蚊式噪声块和平坦块；用边缘块概率来表示纹理块概率。每个方位方向如图5中的箭头所示，共8个方向(该八个方位方向包括，正东方位方向、正南方位方向、正西方位方向、正北方位方向、东南方位方向、西南方位方向、西北方位方向和东北方位方向)，注意，这里的方位方向是箭头所指的方向，如13->7->1和13->19->25是两个不同的方位方向。

根据图8所示曲线计算待处理区域块位于蚊式噪声区的概率；横坐标为待处理区域块的DCT频域特性U_n，纵坐标P_mos为待处理区域块是蚊式噪声块的概率。m_flat、m_mos1、m_mos2、m_tex都属于阈值常量。根据图9所示曲线计算待处理块位于平坦块的概率。横坐标为待处理区域块的DCT频域特性U_n，纵坐标P_flat为待处理区域块是平坦块的概率。f_flat、f_mos都属于阈值常量。

步骤202，当确定存在蚊式噪声块和平坦块时，确定所述待处理区域块位于蚊式噪声区。

步骤203，分别获取所述待处理区域块的边缘块概率、及其相邻区域块的蚊式噪声块概率和平坦块概率，选取其中的最小值作为蚊式噪声滤波权重。

将某一方位方向的连续的边缘块概率、蚊式噪声块概率、平坦块概率取最小值，得到最终的概率值P_Sigma，作为蚊式噪声滤波权重。

P_Sigma＝min(P_flat，P_mos，P_{block_edge})

如图5中，13->7->1方向上的P_Sigma等于区域块13的边缘块概率，区域块7的蚊式噪声块概率，以及区域块1的平坦块概率的最小值；而13->19->25方向上的P_Sigma等于区域块13的边缘块概率，区域块19的蚊式噪声块概率，以及区域块25的平坦块概率的最小值。

步骤204，利用所述蚊式噪声滤波权重对位于蚊式噪声区的所述待处理区域块做蚊式噪声滤波处理。

该步骤中，蚊式噪声滤波单元

对待处理区域块内的每个像素点进行蚊式噪声滤波。

滤波方法采用sigma滤波，具体为根据区域块内每个像素点周围的M×N个像素点，如3×3，进行加权平均，sigma滤波的结果为Y_filt。运算过程如下：

其中，W_ij为在所述待处理区域块中所选取的像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的绝对值的权重，通过图10所示曲线计算得到；diff为在所述待处理区域块中所选取的像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的绝对值(diff＝abs(Y_ij-Y_cur))，Y_ij是在所述待处理区域块中所选取的像素点的相邻像素点的像素值，I为在所述待处理区域块中所选取的像素点所在行的取值范围，J为在所述待处理区域块中所选取的像素点所在列的取值范围。

当前像素点最终输出的亮度值为：

Y_out＝(1-P_Sigma)×Y_cur+P_Sigma×Y_filt

其中，Y_out为在所述待处理区域块中所选取的像素点输出的亮度值，Y_cur为在所述待处理区域块中所选取的像素点输入的像素值，Y_filt为在所述待处理区域块中所选取的像素点的sigma滤波结果。

所述利用所述蚊式噪声滤波权重对位于蚊式噪声区的所述待处理区域块做蚊式噪声滤波处理，具体包括：

在所述待处理区域块中选取任意像素点，选取所述像素点所在行中的预设数量个相邻像素点和所在列中的预设数量个相邻像素点，根据每一个像素点的像素值以及蚊式噪声滤波权重计算得到蚊式噪声滤波结果。

上述技术方案可以看出，本发明具有以下有益效果：

本发明通过空域梯度方法，可以更准确地找到边缘点，避免对一些边缘的漏检；根据频域DCT的方法，可以更准确地区分纹理和蚊式噪声，避免由于将纹理检测为蚊式噪声而造成纹理区的误检，或者将蚊式噪声区检测为纹理区而造成蚊式噪声的漏检；根据邻域信息判断方法，在蚊式噪声可能出现的区域上去寻找蚊式噪声，使蚊式噪声的检测结果更准确。

基于与上述本发明所提供的技术方案相同的设计，本发明还提供了一种去除蚊式噪声的系统，包括：

第一处理单元，用于当确定待处理区域块为边缘块时，确定所述待处理区域块在一个方位方向上的邻域块是否连续存在蚊式噪声块和平坦块；具体用于计算得到所述待处理区域块中所有像素点为边缘点的概率；确定所有像素点为边缘点的概率的均值为所述待处理区域块的边缘块概率；当所述待处理区域块的边缘块概率大于预设阈值时，确定所述待处理区域为边缘块；还具体用于以所述待处理区域块为起点，在各方位方向上选取其依次相邻的两个邻域块，并计算紧邻的第一个邻域块为蚊式噪声块的蚊式噪声块概率，以及次邻的第二个邻域块为平坦块的平坦块概率；根据所述蚊式噪声块概率确定所述第一个邻域块是否为蚊式噪声块；根据所述平坦块概率确定所述第二个邻域块是否为平坦块。

第二处理单元，用于当确定存在蚊式噪声块和平坦块时，确定所述待处理区域块位于蚊式噪声区；

选取单元，用于分别获取所述待处理区域块的边缘块概率、及其相邻区域块的蚊式噪声块概率和平坦块概率，选取其中的最小值作为蚊式噪声滤波权重；

第三处理单元，用于利用所述蚊式噪声滤波权重对位于蚊式噪声区的所述待处理区域块做蚊式噪声滤波处理；具体用于在所述待处理区域块中选取任意像素点，选取所述像素点所在行中的预设数量个相邻像素点和所在列中的预设数量个相邻像素点，根据每一个像素点的像素值以及蚊式噪声滤波权重计算得到蚊式噪声滤波结果。

本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。