检测图像数据的相机和方法与流程

检测图像数据的相机和方法
1.本发明涉及根据权利要求1和15的主题的用于检测图像数据的相机和方法。
2.相机的图像数据用于许多工业应用和物流应用。因此，各种过程可以自动化。除了各种测量、操纵和检查任务之外，还已知基于(借助于图像数据读取的)代码对对象进行自动分类。为此，读取条形码和各种二维码，例如maxicode或aztec码，或读取使用文本识别(ocr)解码的标签。
3.在典型的应用场景中，例如在生产传送带上、机场行李处理或物流中心包裹的自动分拣中，对象被传送通过相机，并记录对象的图像数据。在对象和相机之间的这种相对运动中，线阵相机(zeilenkamera)特别适合，因为它们实现了特别高的分辨率和速度。根据已知的或测量到的传送带速度来组合连续检测的单个图像行。这具有优势，特别是在快速的传送带应用的情况下，因为需要高的帧速率，并且与合并(stitching拼接)矩阵相机的单个图像相比，简单串联图像行而无需大量的计算工作量是可行的。
4.传统的线阵相机通常只记录单色图像，也称为灰度图像或黑白图像。这实现了最佳的光子产量，因此实现了最佳的信噪比。矩阵相机更常用于记录彩色图像。获得颜色的最常见方式是以拜耳模式按像素分别设置两个绿色滤波器、一个红色滤波器和一个蓝色滤波器。然而，也存在可替代的颜色模式，例如，添加白色通道(rgbw)，或使用减法基色，例如红色、黄色和蓝色(ryby)。
5.彩色线阵相机也是已知的。例如，彩色线阵相机具有红色、绿色、蓝色(rgb)三行，这些基色在一行上交替排列，或者模仿拜耳模式，一行是交替的红色和蓝色像素，而第二行是纯绿色的。所有这些彩色图像传感器的缺点在于，接收光由于颜色滤波器会丢失，因此黑白图像更适合诸如对分辨率要求较高的代码读取等应用。因此，只能以在黑白评估方面的较差性能为代价来获得颜色信息。
6.信噪比(snr，signal-to-noise-ratio)是图像数据质量和用户可视化的关键变量。彩色照片会影响信噪比，因为颜色滤波器会减少可探测光子的数量。原则上，下降的信噪比可以通过增加照明、延长曝光时间、增大光圈或使用更灵敏的图像传感器来应对。然而，这些措施无论如何都已经被优化过，并且例如由于眼睛安全，照明遇到了硬限制。与黑白照片相比，这并没有解决彩色照片的特定缺点。另一种可能性是图像后处理，例如通过噪声滤波器或神经网络。然而，这也经常被使用，因此不会减少单色图像数据和彩色图像数据的质量之间的差距。此外，彩色图像的边缘和其他期望结构也被传统的噪声滤波器模糊。
7.de 20 2019 106 363 u1公开了一种用于读取光学代码的读码器，其使用至少一个双行作为图像传感器，其中至少一行的接收像素对白光敏感，而其余行的接收像素仅对一种颜色敏感。因此，可以记录灰度图像和彩色图像。在一些实施方式中，从灰度图像和其他两种基色重建基色。然而，该文献没有处理所描述的彩色图像的较差信噪比的问题。
8.从us 2010/0316291 a1和us 2012/0002066 a1分别已知一种读取代码的设备，其利用像素矩阵记录图像。大多数像素是单色的，彩色像素散布在网格排列中。这些彩色像素形成拜耳模式。us 2012/0002066 a1还讨论了用于图像后处理的滤波器，然而，该文献没有考虑彩色图像和黑白图像之间的差异，这意味着彩色图像的信噪比明显更差。
9.因此本发明的任务在于利用具有不同质量的记录通道，特别是黑白图像数据和彩色图像数据的记录通道，改进图像记录。
10.该任务通过根据权利要求1和15的用于检测图像数据的相机和方法得以解决。相机的图像传感器使用具有两个不同灵敏度的记录通道来记录具有第一像素的第一图像数据和具有第二像素的第二图像数据。图像数据是重叠的，因此至少部分地并且优选地完全对应于同一对象区域。第一像素和第二像素彼此相关联，因为它们的可见范围对应于相机视场的相同部分。因此，彼此相关联的第一像素和第二像素记录了相同的对象结构。在此，两个记录通道以及因此彼此相关联的第一像素和第二像素在一个情况下彼此不同，特别是在光谱上彼此不同。两个记录通道的不同灵敏度或敏感度以及所产生的第一图像数据和第二图像数据的不同信噪比是要承担的后果而不是期望的效果，其中对于本发明而言，不同灵敏度的原因不是决定性的，但这些原因是存在的。
11.控制和评估单元使用图像处理方法处理图像数据。优选地，相机被设计成读取光学代码的读码器，并且其控制和评估单元被设计成在图像数据中找到待读取的代码并读出其中编码的内容。作为预处理步骤，利用降噪滤波器抑制第二图像数据的噪声影响。为此目的，优选地，第二像素被顺序地或在并行化架构中被至少部分地同时地单独处理。各个所观察的第二像素获得基于其邻域中的第二像素的新的调整值，优选地包括其原始值。然后，如在借助于滤波器的图像处理中通常的那样，所观察的第二像素改变，直到所有的第二像素或期望的子集或者期望的图像部分已被处理为止。
12.本发明基于以下基本思想，即将第二图像数据的降噪与第一图像数据的相似性联系起来。各个所观察的第二像素的第二像素的邻域被相应地被重新加权。为此，使用与所观察的第二像素相关联的第一像素及第一像素的邻域。换言之，关于对象区域，这是降噪滤波器在第二图像数据中考虑的第一图像数据的相同图像部分。检查第一图像数据中邻域的哪些第一像素和与所观察的第二像素相关联的第一像素相似。在使用降噪滤波器进行处理期间，与相似的第一像素相关联的第二像素对相应所观察的第二像素的新值具有更大的影响。相应地，在所观察的第二像素邻域的如下第二像素在降噪滤波器中的贡献较小，其相关联的第一像素和与所观察的第二像素相关联的第一像素不相似或不太相似。其背后的想法是，通过在更精确(因为更敏感)的第一记录通道中的相似性，在不太敏感的第二记录通道中找到邻域的那些与所观察的第二像素一样属于相同的对象结构的第二像素。
13.本发明的优点在于，以某种方式将第一记录通道的更高的灵敏度和更好的信噪比转移到第二记录通道。在第二图像数据中，降低了噪声，从而质量和信噪比都得到提高，而这在空间分辨率上没有损失或只有很小的损失。另一方面，传统的降噪滤波器仅在第二图像数据中起作用将不可避免地使边缘模糊。根据本发明的方法保持简单并且还可以利用可管理的计算和存储能力实时地执行。
14.优选地，控制和评估单元被设计成针对降噪滤波器仅考虑在邻域中的如下第二像素，其相关联的第一像素满足和与相应的所观察的所述第二像素相关联的第一像素的相似性标准。可以说，这是相似性的数字化或二值化：与其相关联的第一像素不满足相似性标准的第二像素根本不考虑。优选地，与其相关联的第一像素满足相似性标准的那些第二像素彼此同等加权。对于数字相似性标准可替代地，可以选择取决于相似性的加权。然后，可以为来自所观察的第二像素的邻域的第二像素的加权定义加权函数，其自变量是相关联的第
一像素和与所观察的第二像素相关联的第一像素之间的差。在所有情况下，可以叠加与位置相关的附加加权，例如随着到所观察的第二像素的距离而减小的加权。
15.优选地，相似性标准具有至少一个阈值，利用该阈值评估邻域中的第一像素和与相应的所观察的第二像素相关联的第一像素之间的差。阈值可以相对于与相应所观察的第二像素相关联的第一像素对称地设置。可替代地，可以设想不同的上限阈值和下限阈值。邻域中位于如此形成的区域带(korridor)中的第一像素满足相似性标准，区域带外的邻域中的第一像素不满足相似性标准。
16.优选地，降噪滤波器是平均滤波器。以这种方式，所观察的第二像素的邻域被平滑或平均化。然而，根据本发明，邻域的第二像素取决于相关联的第一像素和与所观察的第二像素相关联的第一像素的相似性。如上所述，加权可以是二元的，即在相关联的第一像素中有足够的相似性时，第二像素有贡献，否则没有贡献，或者加权在数值上取决于相似性。在这两种情况下又可以添加额外的加权，例如随着到所观察的第二像素的距离而减小的加权。
17.优选地，降噪滤波器具有滤波器核(filterkern)，该滤波器核定义了相应所观察的像素周围的邻域，并且滤波器核的值特别地根据邻域中的第一像素与中心第一像素的相似性来设置。因此，使用滤波器核进行卷积是一种常见的做法。根据本发明，具有为所观察的每个第二像素定义滤波器核的特殊特征。滤波器核取决于与相应的所观察的第二像素相关联的特定第一像素的邻域。因此，这是一个局部而非全局定义的滤波器核，其中用于创建滤波器核的规则当然优选地是全局的。滤波器核的单个值或权重决定了来自邻域的第二像素应汇入所观察的第二像素的新像素值的比例。这些权重是基于第一图像数据的相关联的像素中的相似性来设置的。
18.优选地，滤波器核定义为在所观察的第二像素周围的所有方向上具有n个像素的矩阵。因此，所观察的第二像素可以称为相应滤波步骤的中心第二像素。以这种方式居中的矩阵置于第二像素的邻域并且卷积被计算出来，特别是作为邻域的滤波器核和邻域的第二像素的逐点乘积的总和。优选地，所观察的第二像素仅位于中心，也可以通过滤波器核中的零来实现分散化布置。出于同样的原因，矩阵也不是实际的限制，而只是对任何邻域或附近的简单实现，因为对于任意几何形状都可以在边缘处设置零。
19.优选地，控制和评估单元被设计成在不满足相似性标准的情况下，用零填充滤波器核，和/或在满足相似性标准的情况下，用大小相等的非零值填充滤波器核。这是所描述的滤波器核的数字或二元实施例，该滤波器核仅考虑第二像素，与该第二像素相关联的第一像素和与所观察的第二像素相关联的第一像素是足够相似的。显然，滤波器核位于所观察的第二像素周围，并且在第一图像数据中的相关联的第一像素周围放置了相应的部分。在现在第一像素与中心的第一像素不够相似的地方，滤波器核中设置为零，以忽略降噪滤波器中的邻域的这一部分。在滤波器核的其余部分中，应考虑第二像素的邻域，优选地具有相同的加权。对于滤波器核的二元条目可替代地，可以如上所述根据取决于加权的加权函数来设置条目。同样，可以设想调制加权，例如随着与所观察的第二像素的距离的增加而减小加权。
20.优选地，控制和评估单元被设计成计算滤波器核具有非零值的次数，并且特别是用这个数字来归一化滤波器核。滤波器核具有满足相似性标准的m个非零条目。确定这个m
是为了在平均或其他计算时与正确的输入值的数量相关。如果滤波器核中的非零条目具有相同的大小并且特别是设置为1，则m等于总和，如果必要的话，仍然要达到缩放系数(skalierungsfaktor)。现在，可以通过将所有条目除以m来归一化滤波器核。
21.优选地，控制和评估单元被设计成使第一图像数据和第二图像数据的分辨率相互适配。根据图像传感器，第一图像数据和第二图像数据最初可能具有不同的分辨率。这可以例如通过对分辨率较差的图像数据进行插值或通过对分辨率较好的图像数据进行像素分箱(binning)来补偿。然后，在第一图像数据和第二图像数据的重叠区域中，每个第一像素与恰好一个第二像素相关联。重复一下，重叠区域对应于两个记录通道的共同观察的对象区域，并且最好是完整的。因此，第一和第二像素之间的1:1关系适用于任何地方。如果没有分辨率调整，可能会有多种关联。根据本发明的条件降噪也是可行的，但在实现中必须考虑更多特殊和边缘情况。
22.优选地，第一记录通道被设计成对白光敏感的单通道，用于记录灰度图像的图像数据，也称为黑白图像或单色图像。因此，第一记录通道具有对白光敏感的光接收像素，这意味着这些接收像素感知整个光谱并且例如没有颜色滤波器。当然，所应用的相机像素的不可避免的硬件限制形成对接收光的限制。
23.优选地，第二记录通道被设计成对特定颜色敏感的至少一个颜色通道，用于记录该颜色的图像数据。因此，第二记录通道具有(例如由于相应的颜色滤波器)仅对颜色通道的颜色的光敏感的光接收像素。颜色通道的光接收像素的分布可以形成不同的模式，这根据实施方式而不同。
24.优选地，第二记录通道具有多个不同颜色的颜色通道。因此，第二图像数据多次生成，优选地以基色rgb(红色、绿色、蓝色)或cmy(青色、洋红色、黄色)生成。相应的单色图像，例如红色、绿色和蓝色图像，可以单独被滤波或利用根据本发明的方法一起被滤波。优选地，第二记录通道特别仅具有三个基色中的两个基色的两个颜色通道。因此，没有对第三基色敏感的颜色通道和光接收像素。特别优选地，控制和评估单元被设计成借助第一图像数据(即，白色图像数据)从两种基色中重建第三基色。白色是所有基色的叠加，因此，当其他两个基色被记录下来时，第三基色可以被分离出来。优选地，两个基色是红色和蓝色。通常，相加的基色会产生更好的效果。在该优选的实施方式中，恰好在拜耳模式中双重设置的绿色不被记录，因此不必为此设置光接收像素和颜色通道。如有必要，从白色、红色和蓝色图像信息中生成绿色。显然，因此，绿色从g＝3*αw-βr-γb重建，其中α，β，γ是归一化因子，并且优选地还执行颜色校正。
25.优选地，图像传感器被设计成具有至少两行光接收元件的线阵传感器，其中特别地，每一行分别完全与第一记录通道或第二记录通道相关联。因此，该相机是线阵相机。优选地，记录通道由整行组成，例如第一行形成第一记录通道，第二行形成第二记录通道。这导致在行方向上可能的最高分辨率。特别是在颜色通道中，也可以有如下模式替代连续的单色行，例如不同颜色的交替的光接收像素，或者将统一的颜色行和混合的颜色行相互组合。原则上，对于白色敏感的光接收元件也可以分散到颜色通道的一行中，但单通道的另一行负责此类图像信息。
26.优选地，提供两行、三行或四行。这里给出的数字是准确的数字，而不是最小数。利用几个行，实现了图像传感器的特别紧凑的结构。两行导致双行，一至两个附加行确保一定
的冗余，特别是对于颜色模式来说。此外，一行最好总体上属于一个特定的记录通道。
27.优选地，相机被固定安装在待记录的对象的流的上方。优选地，图像行被依次记录并被串接成图像。可替代地，在条形码的情况下，可以设想从单个线形记录中读取代码，但是优选地，条形码也可以从这种组合的、平面式的完整图像中读取。由于在读取不同行的图像信息时存在时间延迟，因此特别地可以叠加图像信息，使得第一图像数据和第二图像数据对应于对象的同一部分。
28.优选地，控制和评估单元被设计成从第一记录通道产生灰度图像并从第二记录通道产生彩色图像。在高对比度和最佳信噪比的情况下，灰度图像或黑白图像以全分辨率检测。同时，获得可用于各种附加或可替代的评估的彩色图像。附加的颜色检测不会以灰度图像中的分辨率或信噪比为代价。相反，由于根据本发明的降噪滤波器，灰度图像的质量可以至少部分地转移到彩色图像。
29.优选地，灰度图像用于读取代码，即读取在代码中编码的内容。在此，能够以与传统的单色相机(尤其是线阵相机)相同的质量进行代码读取。附加颜色信息不影响解码结果。附加地或可替代地，灰度图像可以用于代码读取以外的目的。
30.彩色图像是通常所说的具有人眼可识别的颜色(例如rgb)的图像，并且可以与单色图像(例如，仅包含红色的颜色信息)区分开。特别优选地，彩色图像与代码读取结合使用并对代码读取进行支持，以便对携带代码的对象和/或代码区域进行识别、分类和/或将其与图像背景区分开。通常，代码的背景在颜色上与邻域不同，或者颜色信息可以用来识别携带代码的对象，并将其与背景分离。可替代地，彩色图像用于任何其他功能，特别地被用作输出并且在之后被应用，无论是用于可视化功能和诊断功能还是完全不同的附加任务。彩色图像可能具有比灰度图像更低的分辨率，然后可以通过上采样/内插或下采样/binning来如上所述地对其进行调整。
31.根据本发明的方法可以用相似的方式进一步发展并同时显示出相似的优点。这种有利的特征在从属于独立权利要求的从属权利要求中示例性地但不详尽地进行了描述。
附图说明
32.下面将示例性地基于实施方式并参考附图对本发明的其他特征和优点进行更详细的阐述。在附图中：
33.图1示出了线阵相机的示意性剖视图；
34.图2示出了线阵相机固定安装在具有对象的传送带上方的特别是用于代码读取的应用的三维视图；
35.图3示出了具有一个红色行、一个蓝色行和一个白色行的线形图像传感器的示意图；
36.图4示出了具有一个红色行、一个蓝色行和两个白色行的线形图像传感器的示意图；
37.图5示出了具有一个红-蓝交替行和一个白色行的线形图像传感器的示意图；
38.图6示出了具有两个红-蓝交替行和两个白色行的线形图像传感器的示意图；
39.图7示出了示例图像，具有被分配了新值以用于降噪的像素和对新值有贡献的邻域；
40.图8示出了根据图7的邻域在像素网格中的示图；
41.图9示出了根据图7的示例图像，其中对新值有贡献的邻域被另一个记录通道中的相似性标准所掩盖；
42.图10示出了对应于图9的被掩盖的邻域的滤波器核的示图；
43.图11示出了降噪之前的示例图像；以及
44.图12示出了根据本发明的降噪之后的根据图11的示例图像。
45.图1示出了相机10在作为线阵相机的实施方式中的非常简化的框图。相机10通过拍摄物镜16检测来自检测区域14的接收光12，该拍摄物镜16在这里仅由一个简单的透镜来表示。线形图像传感器18产生检测区域14以及在该检测区域处可能存在的对象和代码区域的图像数据。图像传感器18具有至少两行20a-20b光敏接收像素22，其中在行方向上设置了几百、几千或甚至更多的接收像素22。
46.图像传感器18的图像数据由控制和评估单元24读出。控制和评估单元24在一个或更多个数字模块(例如，微处理器、asic、fpga等)上实现，这些数字模块也可以完全地或部分地设置在相机10外部。评估的一个优选的部分在于将检测到的图像行彼此串成完整图像。此外，还可以在评估时对图像数据预先进行过滤、平滑、切割成特定区域或二值化。稍后将参考图7至图12更详细地阐述降噪。在相机10作为读码器的优选实施方式中，通常进行分割，在其中找到各个对象和代码区域。然后，对这些代码区域中的代码进行解码，即读出代码中包含的信息。
47.为了用发射光26足够明亮地照亮检测区域14，设置了具有发射光学器件30的照明装置28，该照明装置也可以不同于图示而被设置在外部。在相机10的接口32处可以输出数据，特别是读取的代码信息和在各种处理阶段中的其他数据，例如原始图像数据、预处理的图像数据、识别的对象或尚未解码的代码图像数据。反过来，可以经由接口32或另一接口对相机10进行参数化。
48.图2示出了相机10安装在传送带34处的可能的应用，该传送带34在例如由箭头所示的传送方向38上传送对象36通过相机10的检测区域14。对象36可以在其外表面上携带代码区域40。相机10的任务在于识别代码区域40、读出附着在那里的代码、对这些代码进行解码并将这些代码分别与相关的对象36相关联。为了还识别在侧面附着的代码区域42，优选地从不同的角度装入多个相机10。可以给出附加的传感器，例如用于检测对象36的几何形状的上游的激光扫描仪或用于检测传送带34的速度的增量式编码器(inkrementalgeber)。
49.对应于线形图像传感器18，相机10的检测区域14是具有线形读取场的平面。通过在传送方向38上逐个行地记录对象36，逐渐形成传送经过的对象36连同代码区域40的完整图像。在此，行20a-20b彼此如此接近，以至于它们实际上检测了相同的对象区段。可替代地，在计算上或通过以小的时间偏移读出行来补偿偏移。
50.一方面，相机10利用图像传感器18检测用于代码读取的灰度图像或黑白图像。此外，还获得颜色信息或颜色图像。颜色信息可以用于多个附加功能。一个示例是对象36的分类，例如查明该对象是包裹、信封还是邮袋。可以确定传送带容器(例如，托盘运输机的托盘或箱)是否是空的。可以根据颜色信息将图像数据分割成对象36或代码区域40，或者这样的分割可以得到颜色信息的支持。可以解决附加的图像识别任务，例如识别特定的印记或标签，例如用于危险物品识别，或者可以读取字体(ocr，optical character recognition，光
学字符识别)。
51.图3至图6示出了用于对黑白图像和颜色信息进行检测的图像传感器18的实施方式的几个示例。这些实施方式的共同之处在于，行20a-20d中的至少一行是单色行或白色行，其接收像素22在硬件限制内检测整个光谱范围内的光。行20a-20d中的至少另一行是彩色行，其接收像素22仅对特定的颜色敏感，特别是通过相应的颜色滤波器来实现。颜色在彩色行的相应接收像素22上的分布根据实施方式有所区别。优选地，提供至少一个完整的白色行，因为由此以全分辨率记录灰度图像。白色行和彩色行的分离也更加清晰。然而，原则上，可以设想在行20a-20d内有白色和彩色混合的接收像素22的不同模式。光谱灵敏度相同的接收像素22被组合在灰度图像的单通道中或单色图像的一个颜色通道中，例如对于红色敏感的接收像素22被组合在红色图像的红色颜色通道中，而对于蓝色敏感的接收像素22被组合在蓝色图像的蓝色颜色通道中。
52.图3示出了具有一个红色行20a、一个蓝色行20b和一个白色行20c的实施方式。因此，行20a-20c本身是均匀的，并且行20a-20c内的接收像素22对相同的光谱敏感。图4示出了具有一个附加的白色行20d的变型。
53.在根据图5的实施方式中，对红色和蓝色敏感的接收像素22在一个彩色行20a内交替地混合。由此，与白色行20b的组合可以是总共仅两行的结构。图6示出了一种变型，其中彩色行20a-20b和白色行20c-20d均为两行。
54.在根据图5和图6的实施方式中，单个颜色通道的分辨率不同于单通道的分辨率。可以设想通过插值或binning等调整分辨率。这些示出的示例仅仅是基于基色红色和蓝色与白色(rbw)的选择。其他的实施方式使用其他的颜色滤波器和颜色。因此，也可以设想使用绿色与红色或绿色与蓝色(rgw、bgw)或所有三种基色(rgbw)。此外，还可以考虑减法基色蓝绿色(cyan，青色)、紫色(magenta，洋红色)和黄色的类似组合(cmw、cyw、myw或cmyw)。可以从白色重建缺失的基色。为了获得色彩真实的图像，亮度平衡和/或色彩平衡是有利的。
55.上述具有单通道和颜色通道的线阵相机是优选实施方式。然而，本发明不限于此。图像传感器18也可以具有其他形式，特别是在矩阵相机中具有矩阵排列的像素。代替单通道和一个或更多个颜色通道，提供任意两个灵敏度或敏感度不同的记录通道就足以产生具有不同信噪比的图像数据。在此，两个记录通道都会记录相同的对象区域，因此记录了两次。至少两个记录通道的记录区域应该是重叠的，现在接下来的降噪就是指该重叠区域。在非重叠区域中，可以不使用降噪或使用不同的降噪，特别是通过将来自非重叠区域的像素的滤波器核的值设置为固定的默认值。优选地，降噪在控制和评估单元24的fpga中实现。
56.图7示出了来自单通道的图像数据的示例图。正如参考图1至图6所阐述的，两个记录通道中有两个图像：如图所示，以第一记录通道的较高灵敏度记录的图像，以及以第二记录通道的较低灵敏度记录的同一对象区域的图像(未示出)。优选地，第一记录通道的图像是黑白图像，而第二记录通道的图像为彩色图像，彩色图像又可以由多个(例如，基色)图像组成，因此下面在不限制一般性的前提下讨论这两个图像。
57.降噪应该对彩色图像起作用，以提高彩色图像的信噪比。然而，相应的降噪滤波器是基于黑白图像生成或参数化的。为此，总是考虑位于附近或邻域46的中心的像素44。也可以设想偏心的像素。这没有单独讨论，因为这也是通过在中心降噪滤波器的边缘处的零来实现的。以同样的方式，也可以实现与邻域46的矩形形状的有效偏离，因此不受限制地假定
该偏离。在降噪期间，每个像素交替地是所观察的像素44，或者至少对于感兴趣的图像部分中的所有像素是如此。
58.图8示出了在形式化的像素网格上所观察的像素44周围的邻域46。根据邻域46，为所观察的像素44找到滤波器核。所观察的像素44位于位置(i,j)。具有n
×
n个像素的部分被假定为邻域46，这里纯示例性地n＝5。这得出所示的邻域46的位置为(i-2:i+2,j-2:j+2)。已经提到过，与中心矩阵的任何偏差都是可能的，并且可以特别容易地通过所寻求的滤波器核中的零来实现。滤波器核是局部的：如果在继续处理期间，所观察的像素44发生变化，特别是在对i和j的迭代中，则滤波器核也发生变化。顺便提及，迭代可以意味着顺序处理，但是同时处理多个所观察的像素44的并行化也是可能的。
59.所观察的像素44的灰度值g(i,j)是已知的。现在，搜索邻域46中与所观察的像素44相似的像素。为此目的，确定了对称阈值e。对于在位置(i-2:i+2,j-2:j+2)处的邻域46的每个像素，检查其灰度值g是否与由阈值e给出的容差一致：g(i,j)-e≤g≤g(i,j)+e。如果满足该相似性标准，则将滤波器核中的相应条目设置为1，否则设置为0。
60.图9再次示出了图7的示例图像，其中邻域46的相似部分48现在被突出显示，其中像素满足相似性标准，并且因此滤波器核的条目被设置为1。由于灰度值的相似性，很有可能这是一个常见的对象结构。
61.图10在根据图8的形式化像素网格上示出了所观察的像素44周围的邻域46和图9的相似部分48。在此，相似部分48的像素显示为黑色，而其余的非相似像素显示为白色。在滤波器核中，相似部分48的像素最初被分配值1，而剩余的非相似像素被分配值0。在有利的归一化步骤中，相似部分48的像素数量m随后也被计数，为此可以简单地在迄今为止确定的滤波器核上形成总和。然后，滤波器核的1由数字m的倒数1/m替换。在这种归一化形式中，滤波器核可以直接应用于彩色图像。否则，过滤时应考虑数字m。
62.滤波器核是从黑白图像创建的，但现在应用于彩色图像。为此，对于彩色图像的每个观察的像素(i,j)，现在将彩色图像邻域中的每个像素与滤波器核的相关条目逐点相乘，并且将这些贡献的总和分配给所观察的像素(i,j)。因此，它是对彩色图像的邻域的平均值，该平均值基于具有平滑核或平均核的传统卷积。然而，关键的区别在于：滤波器核不是全局预先给出的，而是针对每个观察的像素(i,j)由黑白图像的相同位置上的相似性局部限定的。仅包括与黑白图像中所观察的像素44有足够相似性的彩色图像的邻域的那部分。在此，像素(i,j)的原始值要么被计入数字m中并被同等加权，要么该值被针对性地更高或更低加权。
63.具有滤波器核的卷积是一种特别简单的实现方式，但是本发明不限于黑白图像中的相似性在降噪中对彩色图像的邻域的影响有贡献的特定方式。此外，使用来自邻域的像素是否有贡献的数字相似性标准是简单的，并产生良好的结果。然而，可替代地，也可以设想量化加权，其特别地取决于相似或不相似的程度，特别是借助于根据邻域46的具有灰度值g的各个像素的灰度值差|g-g(i,j)|的加权函数进行量化加权。
64.图11和图12示出了应用根据本发明的降噪之前和之后的示例图像。出于显示原因，图像仅是黑白图像，因此有些混乱，因为这些示例图像是来自第二记录通道的彩色图像。与此相反，图7和图9中的示例图像不仅是出于显示原因，而且实际上是第一记录通道的黑白图像，从中根据所观察的像素44的邻域46中的像素的相似性来找到相应的局部滤波器
核。
65.在图11中，可以看到由噪声引起的散布的暗点和模糊的边缘。在根据本发明的降噪之后，这些噪声影响被明显且显著地降低，而不会损失空间分辨率。