一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像技术领域，特别是一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法及其应 用该方法的系统。
【背景技术】
[0002] 目前我们对图像进行消除噪点的方法都是使用单张照片进行处理，例如局部邻域 平滑滤波器，它虽然能够很好地抑制噪声并且重构出图像的主要结构信息，但是却不能有 效地保留图像中的细节信息，例如边缘、纹理等信息，这是因为这些方法假设原始图像满足 正则性条件，在这种假设下，边缘与纹理等细节被理解为噪声而被光滑。
[0003] 为了克服这一缺陷，A.Buades，B.Coll等人提出了非局部均值滤波 (Nonlocalmeans，NLM)算法，该算法利用了自然图像中高度的信息冗余性，即对于一幅自然 图像中的每一个小图像块，在整个图像中存在许多与之相似的图像块。正像局部邻域滤波 那样，可以定义"像素i的邻域"为图像中与像素i有着相似块的像素的集合。在这个邻域 中的所有像素都可以用来预测像素i的值。从这个意义上，NLM算法相当于扩展了局部邻 域滤波，图像的自相似性可以看作是一种更加一般化更加精确的正则性假设。
[0004] 块匹配其实就是在一个搜索区域中寻找与参考块最接近的块，接近的程度可以用 SSD(均方差）、MAD(平均绝对差）或者SAD(绝对差值和）来衡量，这些数值越小，说明两个 块越接近。相比于方差，绝对差值更具有抗噪的特性，因此一般采用SAD来进行块匹配。最 简单的块匹配就是全搜索，在预定的搜索范围内，计算每一个块与参考块的SAD，其中SAD 最小的块为匹配的结果。然而全搜索计算量太大，速度慢地惊人，并且SAD最小的块并非是 最优块一一有可能出现这样的情况，在平滑的区域，累加SAD较大的块在去噪的效果方面会 比累加SAD较小的块更为突出。因为SAD最小的块，往往是由于噪点分布相似而已，将噪点 分布相似的块累加求均值，得到的便是保留噪点的图像。
【发明内容】
[0005] 本发明为解决上述问题，提供了一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法和系统， 使用分层搜索方法以及阈值排除法，大大提高了块匹配的效率和准确度。
[0006] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
[0007] 一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0008] a.获取时间上连续的多张待处理图像；
[0009] b.对所述的待处理图像进行模糊滤波处理，得到模糊图像；
[0010] C.根据所述待处理图像的亮度计算块匹配的阈值；
[0011] d.按照SAD的计算距离进行分层，并通过分层搜索对所述的模糊图像进行块匹 配；
[0012] e.以所述连续的多张待处理图像中的第一张图像作为参照图，依次对随后各张待 处理图像进行累加处理，将SAD小于所述阈值的图像块累加至参照图的对应位置，得到累 加和图像；
[0013] f.将累加和图像中各个像素点的颜色值除以对应像素点的累加次数，得到去噪图 像。
[0014] 优选的，所述的步骤a中，时间上连续的多张待处理图像，主要是指在同一个时刻 驱动摄像头进行连续多次的数据捕获，得到所述的多张待处理图像。
[0015] 优选的，所述的步骤b中，对所述的待处理图像进行模糊滤波处理，主要是将所述 的多张待处理图像分别用3*3大小的窗口进行模糊滤波处理，得到模糊图像。
[0016] 优选的，所述的模糊滤波处理，主要采用中值模糊处理、高斯模糊处理、均值模糊 处理、卷积处理中的一种或一种以上的结合。
[0017] 优选的，所述的步骤c中，根据所述待处理图像的亮度计算块匹配的阈值，计算方 法如下：
[0018] Cl.根据拍摄待处理图像时的ISO感光度和快门速度得到待处理图像的亮度，并 计算出所述的阈值；
[0019] 或者
[0020]c2.通过对待处理图像进行直方图统计进行图像亮度的评估，并计算出所述的阈 值。
[0021] 优选的，所述的步骤d中，按照SAD的计算距离进行分层，并通过分层搜索对所述 的模糊图像进行块匹配，进一步包括以下步骤：
[0022] dl.设置搜索范围；
[0023] d2.计算所述搜索范围的中心点坐标（x，y)及其上下左右1距离的周围四个点的 坐标（X，y_l)、（X，y+1)、（x-1,y)和（x+1,y);
[0024] d3.计算所述中心点及其周围四个点所在的图像块的SAD;
[0025] d4.将SAD最大的图像块的中心点作为新的中心点；
[0026] d5.计算新的中心点坐标（x'，y'）及其上下左右2距离的周围四个点的坐标 (x'，y' -2)、（x'，y' +2)、（X' -2,y'）和（X' +2,y'）；
[0027] d6.计算所述新的中心点及其周围四个点所在的图像块的SAD;
[0028] d7.以此类推，直到计算到n距离的范围；
[0029] d8.最后计算得到所述搜索范围内SAD最小的图像块。
[0030] 优选的，所述的步骤e中，将SAD小于所述阈值的图像块累加至参照图的对应位置 得到累加和图像，进一步包括以下步骤：
[0031] el.预设块匹配窗口大小为W，按照分层搜索的算法进行块匹配；
[0032] e2.若当前窗口的图像块的SAD小于阈值，则将该图像块的各个像素点的颜色值 累加至累加和图像的对应位置，并增加累加和图像中对应像素点的累加次数；
[0033] e3.跳出此次搜索，并将窗口偏移w-1位，进入下一个块匹配并重复步骤e2。
[0034] 优选的，所述的步骤f中，将累加和图像中各个像素点的颜色值除以对应像素点 的累加次数得到去噪图像，计算方法如下：
[0035] resultColor=colorTotal/time；
[0036]其中，colorTotal为所述的累加和图像中每个像素点的红、绿、蓝通道的颜色累加 的和；time为所述的累加和图像中对应像素点的累加次数；resultColor为去噪图像上对 应像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
[0037]另外，本发明还提供了一种基于阈值块匹配的图像去噪的系统，其特征在于，该系 统包括：
[0038] 图像获取模块，用于获取时间上连续的多张待处理图像；
[0039] 模糊处理模块，用于对所述的待处理图像进行模糊滤波处理得到模糊图像；
[0040]阈值计算模块，其根据所述待处理图像的亮度计算块匹配的阈值；
[0041] 块匹配模块，其按照SAD的计算距离进行分层，并通过分层搜索对所述的模糊图 像进行块匹配；
[0042] 累加模块，其以所述连续的多张待处理图像中的第一张图像作为参照图，依次对 随后各张待处理图像进行累加处理，将SAD小于所述阈值的图像块累加至参照图的对应位 置，得到累加和图像；
[0043] 除法模块，其将累加和图像中各个像素点的颜色值除以对应像素点的累加次数， 得到去噪图像。
[0044] 优选的，所述的块匹配模块进一步包括：
[0045] 分层搜索模块，其通过设置搜索范围，并分别计算所述搜索范围的中心点坐标 (X，y)及其上下左右i距离的周围四个点的坐标（X，y-i)、（X，y+i)、（x-i,y)和（x+i,y)，其 中i的取值为1至n;
[0046] SAD计算模块，用于计算所述中心点及其周围四个点所在的图像块的SAD;
[0047] 比较判断模块，对所述的SAD计算模块的计算结果进行比较分析，计算得到所述 搜索范围内SAD最小的图像块。
[0048] 本发明的有益效果是：
[0049] 本发明的一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法和系统，其通过获取时间上连续 的多张待处理图像，并根据所述待处理图像的亮度计算块匹配的阈值，以及进行模糊滤波 处理得到模糊图像，按照SAD的计算距离进行分层，并通过分层搜索对所述的模糊图像进 行块匹配，然后以所述连续的多张待处理图像中的第一张图像作为参照图，依次对随后各 张待处理图像进行累加处理，将SAD小于所述阈值的图像块累加至参照图的对应位置，得 到累加和图像，最后将累加和图像中各个像素点的颜色值除以对应像素点的累加次数，得 到去噪图像；从而大大提高了块匹配的效率，并保证了匹配的准确度，提升了去噪的效果， 可以较方便地投入到工业生产中。
【附图说明】
[0050] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0051] 图1