一种基于噪声分布特征检测的视频去噪系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频处理技术领域，尤其涉及对视频进行时域降噪的技术领域，如数 字电视芯片中的视频处理技术领域。
【背景技术】
[0002] 由于摄像设备（CMOS，CCD传感器）在采集过程往往受到噪声的影响，导致视频往 往存在着随机噪声，所以需要利用视频去噪技术对噪声进行去除。另外随着移动互联和视 频越来越多源化，在电视等显示终端设备上需要播放和显示各种视频源，这些视频源除了 包括传统的数字广播视频，还包括来自互联网和手持中断的视频。视频的多源化对视频去 噪系统提出了新的挑战。
[0003] 视频降噪技术包括空域降噪和时域降噪技术。其中，空域降噪技术往往会带来细 节的模糊，而时域降噪技术由于其对细节的保护更好，而更多地被工业界采用。传统的视频 时域去噪系统如采取如图1所示，利用当前帧和前一滤波帧计算出帧间差异，然后用帧间 差异和阈值比较，来进行运动检测，即帧间差异大于阈值的像素为运动像素，帧间差异小于 阈值的像素为静止像素，然后利用运动检测的结果来进行滤波权重的计算，再对当前帧和 前一滤波帧进行加权滤波，如果是静止区域，则进行时域加权的权重值较大，达到去噪的 效果，如果是运动区域，则进行时域加权的权重值较小，从而避免出现在运动物体周围出现 拖尾。
[0004] 一般的运动检测方法通过将每个像素局部的帧间差异与阈值比较，来获得该像素 运动概率的大小，无论阈值如何选择，都会产生两种错误，一种错误是静止像素被误分为运 动像素，一种错误是运动像素被误分为静止像素。将静止像素误分为运动像素容易在最终 视频结果上出现"斑点"噪声的失真，将运动像素误分为静止像素容易引起运动目标拖尾和 帧间模糊的失真。
[0005] 一般滤波权重的计算方法为，根据运动检测输出的运动概率和预设的权重最大 值，产生一个位于0和权重最大值之间的权重。运动概率为0时，权重为预设的权重最大值。 运动概率为1时，权重为0。当预设权重最大值越大时，则去噪效果越好，但"斑点"噪声和 运动目标拖尾的失真越明显，当预设权重值越小时，去噪效果越弱，但"斑点"噪声和运动目 标拖尾的失真越不明显。
[0006] 数字电视芯片中的视频处理系统一般按照去噪，去隔行，缩放的顺序进行，去噪系 统均按照假设视频随机噪声为独立同分布的高斯白噪声来设计，如专利US7903179B2和专 利US6061100。但在实际中，在输入电视之前，有的视频源（尤其是来自互联网的视频源） 已经经过某些处理，如去隔行、缩放、滤波等。这些经过去隔行或缩放处理的视频源，其噪声 特性不再满足独立同分布的特点，此时再按照传统视频去噪系统进行处理，会引起较严重 的失真现象。
[0007] 综上所述，对于噪声特性不满足独立同分布的视频，需要解决传统视频时域去噪 系统会出现的失真。
【发明内容】
[0008] 为了解决对噪声特性不满足独立同分布的视频进行时域去噪时出现的"斑点"噪 声和运动目标拖尾等失真问题，本发明提出了一种基于噪声分布特征检测的视频去噪系 统，达到了好的去噪效果的同时，消除了去噪产生的失真现象。
[0009] 本发明提出的一种基于噪声分布特征检测的视频去噪系统，包括帧存、帧间差异 计算单元、运动检测单元、滤波权重计算单元、时域滤波单元，还包括噪声分布独立性特征 检测单元、噪声分布同步性特征检测单元、组合判断单元、滤波权重最大值调整单元；
[0010] 噪声分布独立性特征检测单元依据帧间差异计算单元输出的帧间差异d和运动 检测单元输出的各像素的运动概率m计算输出噪声分布的独立性特征Fimtepmdmt;
[0011] 噪声分布同分步性特征检测单元依据帧间差异计算单元输出的帧间差异d和运 动检测单元输出的各像素的运动概率m计算输出噪声分布的同分步性特性FidmtiMl;
[0012] 组合判断单元依据噪声分布的独立性特征Findependent和噪声分布的同分步性特性 Fidmtic；al计算输出噪声符合独夂同分布的可靠度r ;
[0013] 滤波权重最大值调整单元依据噪声符合独立同分布的可靠度r调整进行时域滤 波的权重最大值Mw ;
[0014] 滤波权重计算单元依据各像素的运动概率m和权重最大值Mw，计算输出出进行 时域滤波的滤波权重w。
[0015] 所述的噪声分布同分步性特征检测单元包括MAE特征计算模块、直方图统计模 块、直方图分析模块；
[0016] ME特征计算模块依据帧间差异d计算出平均绝对误差特征；
[0017] 直方图统计模块依据所述的平均绝对误差特征和运动检测单元输出的运动概率m 统计出静止像素的平均绝对误差的直方图H ;
[0018] 直方图分析模块依据静止像素的平均绝对误差的直方图H计算输出噪声分布的 同分步性特性F i dentical?
[0019] 本发明通过计算出噪声服从独立同分布的可靠度，并对根据可靠度调整时域滤波 的权重最大值，从而控制滤波失真现象，达到如下的有益效果：
[0020] (1)根据噪声服从独立同分布的可靠度可以检测出容易产生失真的视频；
[0021] (2)对于噪声服从独立同分布的可靠度较高时，自适应地选择较大的滤波权重最 大值，从而达到好的去噪效果；
[0022] (3)对于噪声服从独立同分布的可靠度较低，容易产生失真的视频，自适应地选择 较小的滤波权重最大值，从而控制失真现象的视觉效果。
【附图说明】
[0023] 图1传统的时域去噪系统系统示意图；
[0024] 图2本发明基于噪声分布特征检测的视频时域去噪系统示意图；
[0025] 图3运动检测曲线；
[0026] 图4噪声分布同分布性特征检测单元示意图；
[0027] 图5噪声分布的独立性特征Findependent计算曲线；
[0028] 图6A像素垂直相邻关系不意图；
[0029] 图6B像素水平相邻关系示意图；
[0030] 图6C像素对角相邻关系不意图；
[0031] 图7权重最大值调整曲线；
[0032] 图8权重计算曲线。
【具体实施方式】
[0033] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照 附图，首先对失真原因及视频噪声分布特性进行分析，再对本发明实施例进一步详细说明。
[0034] -、失真原因及视频噪声分布特性分析
[0035] (1)失真原因分析
[0036] 如图1所示的视频时域去噪系统中的运动检测单元通过将每个像素局部的帧间 差异与阈值比较，来获得该像素运动概率的大小，无论阈值如何选择，都会产生两种错误， 一种错误是静止像素被误分为运动像素，一种错误是运动像素被误分为静止像素。将静止 像素误分为运动像素容易在最终视频结果上出现"斑点"噪声的失真，在静止平滑区，检测 错误而没有得到去噪的像素表现为噪声，周围检测正确而去噪的邻域像素比较赶干净，由 于去噪不均匀和反差，没有去噪的像素形成了干净区域的"斑点"。将运动像素误分为静止 像素容易引起运动目标拖尾和帧间模糊的失真，即误检为静止的运动像素在进行了帧间 加权之后，会在运动目标周围形成拖尾和模糊现象。
[0037] (2)视频噪声分布的独立性对失真现象的影响
[0038] 传统的视频时域去噪系统均假设视频噪声满足独立同分布的零均值高斯分布，但 在实际中，这个假设有不成立的时候。当视频噪声分布满足相互独立时，相邻像素的噪声分 布是独立的，则被误检为运动的静止像素往往以孤立点的形式存在，即"斑点"噪声的大小 往往只有1个像素或2个像素。当视频噪声分布不满足像素独立时，相邻像素的噪声分布 不是独立的，存在着一定相关性，此时，被误检为运动的静止像素往往有更大的概率形成连 通区域。导致"斑点"噪声的尺寸增大，造成两方面的影响，一则用传统的去除斑点噪声的 方法无法去除，二则"斑点"噪声的尺寸增大对视觉效果带来更严重的不利影响。
[0039] 如果视频经过滤波、去隔行、缩放处理，则视频噪声不再具有相互独立的特性。虽 然数字电视芯片中的视频处理系统一般按照去噪，去隔行，缩放的顺序进行，但不能保证输 入电视的视频源没有预先经过某种处理，所以视频源的噪声分布有可能不满足独立性特 征。
[0040] (3)视频噪声分布的同分布性对失真现象的影响
[0041 ] 当视频噪声分布满足同分布时，不同位置的像素的噪声满足同一个分布，具有同 样的噪声方差。如果视频经过去隔行和缩放处理，则不同的位置的像素经过在处理过程中 经过了不同的处理，其像素之间噪声分布不再相同。在去隔行处理中，奇场只有奇数行，需 要补出偶数行，偶数行的像素往往通过空间上和时间上相邻的像素组合得到，而奇数行的 像素只需拷贝。因为奇数行的像素和偶数行的数据经过了不同的处理，所以其噪声方法不 再相同。在缩放处理时也存在相同的问题，不同位置的像素经过了不同的处理，从而具有不 同的分布。一般的噪声估计方法往往假设不同像素的噪声服从相同的分布，如果像素不服 从相同的分布，则这些噪声估计方法不可能估计出准确的噪声水平。视频时域去噪系统一 般都是噪