CN100379259C - 使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的设备和方法 - Google Patents
使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的设备和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN100379259C CN100379259C CNB2005100704392A CN200510070439A CN100379259C CN 100379259 C CN100379259 C CN 100379259C CN B2005100704392 A CNB2005100704392 A CN B2005100704392A CN 200510070439 A CN200510070439 A CN 200510070439A CN 100379259 C CN100379259 C CN 100379259C
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- input picture
- mask
- pattern
- matrix
- pixel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/21—Circuitry for suppressing or minimising disturbance, e.g. moiré or halo
- H04N5/213—Circuitry for suppressing or minimising impulsive noise
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/21—Circuitry for suppressing or minimising disturbance, e.g. moiré or halo
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Picture Signal Circuits (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
- Control Of Indicators Other Than Cathode Ray Tubes (AREA)
Abstract
提供了一种用于使输入图像平滑的设备和方法。根据检测出的输入图像的模式信息而确定滤波器核心掩模,并对输入图像施加非线性滤波。使用具有预定模式的一个或多个掩模来检测输入图像的模式信息,测量输入图像和所述一个或多个掩模中的每个之间的相似性,根据所测量的相似性而确定最适合于该输入图像的掩模,并使用所确定的掩模来施加非线性滤波。由于不需要根据输入图像的噪声测量,所以可避免噪声测量值根据视频信号的特性而变化的问题。此外,由于施加了非线性滤波,所以有可能保留输入图像的边缘信息。
Description
技术领域
本一般发明概念一般涉及使视频信号平滑的设备和方法。更具体地,本一般发明概念涉及使用模式自适应滤波(pattern adaptive filtering)来使视频信号平滑的设备和方法,其中,通过根据输入视频信号的模式而执行非线性滤波,可从输入视频信号中去除噪声,并可提高分辨率。
背景技术
通常,视频信号中的噪声是恶化视频信号、以及降低视频编码和解码性能的主要因素。结果,已开发了各种噪声消除技术,来试图改善画面质量、以及视频编码和解码性能。
图像滤波是通过对图像中的所有像素执行局部操作而实现的一类图像处理,如边缘增强和噪声消除。局部操作根据与图像中的任意像素相邻的像素的输入灰度等级值来确定所述任意像素的输出灰度等级值。独立地对图像中的每个像素执行局部操作,并且,每个像素的邻域与整幅图像的大小相比是足够小的。即使由于图像的边缘部分的清晰度(sharpness)的模糊而造成非线性滤波器的分析和实现的困难,仍然已开发了很多非线性滤波技术。
在传统滤波器技术中,使用空间消声器和时间消声器用于噪声降低。空间消声器在视频信号的空间区域中执行低通滤波,而时间消声器在从空间消声器输出的视频信号的时间方向上执行低通滤波。
然而,由于空间消声器不仅减小视频信号的噪声,而且减小视频信号的高频分量,所以,可能损害视频信号的图像。时间消声器还具有这种问题,其中噪声降低的效果随着图像的运动程度的增加而减小。此外,噪声测量值可根据视频信号的绝对差总和(SAD)分布而变化。因此,消声器可损害视频信号。
发明内容
本一般发明概念的各方面和优点将通过下面的描述而被部分地阐述,并且将部分地根据该描述而变清楚,或可通过对该一般发明概念的实践而知晓。
可通过提供一种使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的方法,而实现本一般发明概念的前面和/或其它方面和优点,该方法包括:接收输入图像并确定对应的输入图像矩阵;通过使用输入图像矩阵的至少一个预定窗矩阵将具有预定模式的一个或多个掩模与输入图像矩阵相关而使得所述一个或多个掩模的中心与输入图像矩阵的目标像素相匹配,来计算一个或多个相关系数;通过选择与含有目标像素的至少一个预定窗矩阵具有最大相关系数的一个或多个掩模中的一个,来确定用于对输入图像的目标像素进行滤波的滤波器掩模;以及使用所确定的滤波器掩模来执行非线性滤波,以确定输入图像的输出目标像素值。该非线性滤波可从与所确定的滤波器掩模的预定模式相对应的输入图像的至少一个预定窗矩阵的像素值之中选择任意值。
一个或多个掩模中的每个可为具有包括用相同值填充的多个模式区(pattern field)的多个区的正方形矩阵,使得所选的多个模式区定义单向模式、双向模式、以及全向模式中的一个。
一个或多个掩模中的每个可为具有包括用不同加权值填充的多个模式区的多个区的正方形矩阵,以便选择加权值来定义单向模式、双向模式、以及全向模式中的一个。
一个或多个掩模中的每个可为具有包括多个模式区的多个区以定义各个掩模的对应模式的正方形矩阵。可将多个模式区配置为:使得在多个模式区中填充的值的总和等于1,并且可将多个区中的余下区(即,多个非模式区)填充为0,以便对各个计算出的相关系数进行标准化。
非线性滤波的执行可包括:执行中值滤波,以从与所确定的滤波器掩模的多个模式区相对应的输入图像矩阵的至少一个预定窗矩阵的值之中选择输出目标像素值。
可通过提供一种使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的设备,而实现本一般发明概念的前述和/或其它方面和优点,该设备包括:相关性测量块,用于通过使用输入图像矩阵的至少一个预定窗矩阵将一个或多个掩模与输入图像矩阵相关而使得一个或多个掩模的中心与输入图像矩阵的目标像素相匹配,来计算一个或多个相关系数;模式确定块,用于通过根据计算出的一个或多个相关系数而选择与至少一个预定窗矩阵具有最大相关系数的一个或多个掩模中的一个,来确定用于对输入图像的目标像素进行滤波的滤波器掩模;以及模式自适应非线性滤波器块,用于使用所确定的滤波器掩模来执行非线性滤波,以确定输出目标像素。该模式自适应非线性滤波器块可从与所确定的滤波器掩模的预定模式相对应的输入图像的至少一个预定窗矩阵的像素值之中选择输出目标像素的值。
一个或多个掩模中的每个可为具有包括用相同值填充的多个模式区的多个区的正方形矩阵,并且所述多个模式区可定义单向模式、双向模式、以及全向模式中的一个。
一个或多个掩模中的每个可为具有包括用不同加权值填充的多个模式区的多个区的正方形矩阵,并且,该加权值可定义单向模式、双向模式、以及全向模式中的一个。
一个或多个掩模中的每个可为具有包括多个模式区的多个区以定义各个掩模的对应模式的正方形矩阵,并且,其可被配置为:使得在多个模式区中填充的值的总和等于1,并且可将多个区中的余下区(即,多个非模式区)填充为0。
该模式自适应非线性滤波器块可执行非线性滤波,以从与所确定的滤波器掩模的多个模式区相对应的至少一个预定窗矩阵的像素值的中值、最大值、以及最小值中选择输出目标像素值。
附图说明
根据下面结合附图而对实施例进行的描述,本一般发明概念的这些和/或其它方面和优点将变得清楚且更容易理解,其中:
图1为图解根据本一般发明概念的实施例的根据输入视频信号的模式而对输入视频信号进行滤波的非线性滤波设备的方框图;
图2为图解根据本一般发明概念的实施例的用于确定输入图像的模式的滤波掩模的图;
图3A和3B为图解图1的非线性滤波设备的相关性测量块的操作的图;
图4为图解图1的非线性滤波设备的相关性测量块和模式自适应滤波器块的操作的图;以及
图5为图解根据本一般发明概念的实施例的使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的方法的流程图。
具体实施方式
现在将对本一般发明概念的实施例进行详细参照,在附图中图解了本一般发明概念的示例,其中,所有图中的相同的附图标记表示相同的元件。下面在参照附图的同时来描述实施例,以说明本一般发明概念。
图1为图解根据本一般发明概念的实施例的使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的设备的方框图。参照图1,平滑设备包括相关性测量块101、模式确定块103、以及模式自适应非线性滤波器块105。
相关性测量块101和模式确定块103根据从输入图像检测出的模式信息而确定滤波器核心掩模(被称为“掩模”)。模式自适应非线性滤波器块105根据由相关性测量块101和模式确定块103检测出的模式信息,而对输入图像施加非线性滤波。更具体地,相关性测量块101设置一个或多个预定掩模以与预先定义的一个或多个模式一致,并测量输入图像和一个或多个预定掩模之间的相似性,以便检测输入图像的模式信息。模式确定块103根据所测量的相似性,而从一个或多个预定掩模中选择最适合对输入图像模式进行滤波的滤波器核心掩模。
相关性测量块101可具有多个预定掩模(即预先设置的掩模),并得到每个预定掩模和输入图像之间的相关系数。为了得到每个相关系数,相关性测量块101打开与其中输入图像中要进行滤波的像素(称为“目标像素”)居中的特定的预定掩模相对应的窗,并得到各个相关系数。换句话说,将多个预定掩模中的每个与关于目标像素的窗作比较。
输入图像可为数字化的视频信号,并包括已经过了量化处理的每个像素的亮度值。根据本一般发明概念的实施例,可以包括每个像素的亮度值的矩阵形式来表示一帧输入图像。如果按照8位而对输入图像进行量化,则输入图像矩阵中的每个像素的亮度值可为0和255之间的值。可在输入图像中引入噪声。典型地,可能会引入白高斯噪声。本一般发明概念通过滤出白高斯噪声来恢复原始的输入图像。为每个像素独立地执行滤波,并且,生成包括每个像素的经滤波(即新选择的)的亮度值(被称为“灰度等级”值)的输出图像。
相关性测量块101包括至少一个掩模。根据本一般发明概念的实施例,相关性测量块101可包括最多10个掩模。相关性测量块101也可使用其它数目的掩模。图2中图解了可包括在相关性测量块101中的10个掩模。
图2为图解根据本一般发明概念的实施例的用于确定输入图像的模式的滤波掩模的图。尽管图2图解了具有对应掩模模式的10个掩模,但应当理解,可以本一般发明概念的方式来使用其它掩模模式。在本一般发明概念的实施例中,可通过5×5正方形矩阵来实现每个掩模。还可使用其它矩阵尺寸。此外,可使用具有奇数列和行的矩阵。
参照图2,该掩模包括单向掩模、双向掩模、以及全向(omnidirectional)掩模。掩模0、掩模1、掩模2、以及掩模3表示单向掩模。掩模4和掩模5表示双向掩模,而掩模6、掩模7、掩模8、以及掩模9是全向掩模。在掩模中由黑点表示的区(field)(即模式区)对应于非零值3。在一个掩模内可使用相同值,或可使用不同权重的值来作为该非零值。
可将掩模归一化,使得与单个掩模内的黑点相对应的区的总和可等于1。此标准化防止结果因为每个掩模的黑点数目变化而受到影响。例如,参照掩模0,由于掩模0包括5个黑点,所以,各区可分别具有相同的值1/5、1/5、1/5、1/5、以及1/5。参照掩模6,由于掩模6包括9个黑点,所以,对应于这9个黑点的各区的值可均为1/9。例如,在对值进行加权的情况中,参照掩模0,被加权的值1/8、1/8、1/2、1/8、以及1/8可对应于相关区,而相关区的值的总和等于1。在除了黑点之外的矩阵中余下的区(即,剩余的非模式区)中填充相同值,以便形成一个模式。(除了模式区之外的)矩阵中余下的区可对应于值0。
图3A和3B为图解图1的相关性测量块101的操作的图。图3A和3B图解了被设置为将输入图像与掩模相关的分离的窗。参照图3A和3B,对应于图2的掩模的、在其中心具有输入图像矩阵301的目标像素303的5×5矩阵的窗305被打开。窗305必须与在其中心具有目标像素303的输入图像矩阵301的一部分一致,该部分将要与预定掩模相比较,以确定相关系数。因此,窗305通常具有与预定掩模相同的矩阵尺寸。
图3B图解了打开具有与窗305的中心相对应的输入图像矩阵301的像素值P1(即,目标像素303)的窗305的方法。通过参照输入图像矩阵301的像素值P1(即,第一像素),由于在输入图像矩阵30 1中不存在与窗305的最左上部分(在图3A和3B中用斜箭头来表示)相对应的输入图像值,而产生了“起始效果(start-effect)”。起始效果出现在输入图像矩阵301的P2、P3、P4、P6、P11、P21、以及P31处。类似的“结束效果(end effect)”出现在位于输入图像矩阵301的相对侧的P10、P20、P30、以及P40处。当将掩模与靠近输入图像矩阵301的边缘的像素作比较时,出现起始和结束效果。为了防止计算出不适当的值来填充打开的窗305中未填充的值,本一般发明概念将相邻值填入到打开的窗305中的未填充输入图像值的部分。如图3A和3B所示,使用像素值P1、P2、P3、P11、以及P21来填充打开的窗305中的值。因而,可通过相关性测量块101(参见图1)而精确地得到相关系数。
图3B图解了用于填充打开的窗305的值的方法。也就是说,在打开的窗305的空白部分中填充输入图像矩阵301的相邻值(参见图3A)。
如果为目标像素执行滤波、并得到灰度等级,则可将预先得到的灰度等级值包括在打开的窗中,以执行滤波,来得到要进行滤波的下一个目标像素的灰度等级值。
相关性测量块101(参见图1)可将打开的窗305与图2的10个预定掩模相关,以得到每个预定掩模的相关系数。可通过传统方法来执行相关系数的计算。
图4为图解图1的相关性测量块101和模式自适应非线性滤波器块105的操作的图。图4图解了其中心具有目标像素403的打开的窗401(类似于图3A和3B中的305)、以及与图2的掩模0相对应的掩模407。相关性测量块101(参见图1)将目标像素403与掩模407(即,图2的掩模0)的中心相匹配,并计算相关系数。
为单个目标像素(即,403)而分别得到图2中图解的10个掩模的10个相关系数,并且,从一帧输入图像的第一像素开始,依次执行输入图像的所有像素的相关系数的计算,以便可为输入图像中的所有像素而得到相关系数。此外,为输入图像中的每个像素确定具有最大相关系数的掩模,以便可根据其而对输入图像中的每个像素进行滤波。
模式确定块103从图2的预定掩模202至220中,确定具有由相关性测量块101计算出的最大相关系数的掩模。将与目标像素最相似的预定掩模确定为对于该目标像素的滤波器核心掩模。模式确定块103通过为输入图像中的每个像素确定预定掩模中的哪个具有最大相关系数,来为输入图像中的每个像素确定滤波器核心掩模。
模式自适应非线性滤波器块105使用由模式确定块103确定的滤波器核心掩模来对输入图像执行滤波,并根据其而生成输出图像。使用等级次序(rank-order)静态滤波器来执行该滤波。可使用中值滤波器。可通过下面的等式来执行中值滤波。
[等式1]
Y(N)=med[X(n-K),...,X(n),...,X(n+K)]
在等式1中,Y(N)为滤波后的值,而med[]为用来确定中值的函数。X(n)为与滤波器核心掩模的黑点的位置相对应的输入图像的像素值。由(2×K)+1来限定X(n)。也就是说,如果将图2的掩模9确定为滤波器核心掩模,则黑点的总数为13,而K等于6。因此,K的范围在值-6、-5、-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4、5、以及6之中。
如图4所示,打开的窗401中的目标像素403的输入值为210。如果将掩模407(即,图2的掩模0)确定为目标像素403的滤波器核心掩模,则使用打开的窗401的行405的值来执行中值滤波,其中所述值是与掩模407(图2的掩模0)的黑点相对应的输入图像值。由此,对包括206、207、210、202、以及202的行405的输入图像值应用med[]函数。因此,206是中值,并成为输出图像在目标像素403上的灰度等级值。
可替换地,可使用最大值或最小值取代中值作为代表值。因此,可执行设置任意次序、并采用具有任意次序的值作为代表值的非线性滤波。
与低通滤波器相比,中值滤波器使有关输入图像中的边缘的图像信息能够被保留。
图5为图解根据本一般发明概念的实施例的使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的方法的流程图。
接收输入图像矩阵(S502),并为输入图像矩阵的每个像素计算具有对应模式的一个或多个预定掩模之间的相关系数(S504)。
为输入图像矩阵中的每个相应像素,而将具有一个或多个所计算的相关系数中的最大值的预定掩模确定为核心掩模(S506)。
使用输入图像矩阵中的每个像素的核心掩模来执行非线性滤波(S508)。
如上所述,由于不需要根据输入图像的噪声测量,所以,可避免噪声测量值根据视频信号的特性而变化的问题。此外,由于应用了非线性滤波,所以有可能保留输入图像的边缘信息。因此,保留了边缘区域,并可平滑地处理输入图像。特别地,对于脉冲噪声,本一般发明概念显示出优异的性能。
尽管已示出并描述了本一般发明概念的一些实施例,但本领域的技术人员将理解,在这些实施例中可作出改变,而不背离由所附权利要求及其等价物定义其范围的本一般发明概念的原理和精髓。
Claims (35)
1.一种使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的方法,该方法包括:
接收输入图像并确定对应的输入图像矩阵;
通过使用输入图像矩阵的至少一个预定窗矩阵将具有预定模式的一个或多个掩模与输入图像矩阵相关而使得所述一个或多个掩模的中心与输入图像矩阵的目标像素相匹配,来计算一个或多个相关系数;
通过选择与至少一个预定窗矩阵有最大相关系数的一个或多个掩模中的一个,来确定用来对输入图像的目标像素进行滤波的滤波器掩模;以及
使用所确定的滤波器掩模来执行非线性滤波,以确定输入图像的输出目标像素值,
其中,该非线性滤波的执行包括:从与所确定的滤波器掩模的预定模式相对应的输入图像矩阵的像素值中选择任意值。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述一个或多个掩模中的每个包括:具有包括填充有相同值的多个模式区的多个区的正方形矩阵,并且,具有相同值的多个模式区定义单向模式、双向模式、以及全向模式中的一个。
3.如权利要求1所述的方法,其中,所述一个或多个掩模中的每个包括:具有包括用不同的加权值填充的多个模式区的多个区的正方形矩阵,并且,所述加权值定义单向模式、双向模式、以及全向模式中的一个。
4.如权利要求1所述的方法,其中,所述一个或多个掩模中的每个包括具有包括多个模式区的多个区的正方形矩阵,以定义各个掩模的对应模式,并且,所述一个或多个掩模中的每个被配置为:使得在多个模式区中填充的值的总和等于1,并将多个区中的剩余区填充0。
5.如权利要求1所述的方法,其中,所述非线性滤波的执行包括:执行中值滤波,以从与所确定的滤波器掩模的预定模式相对应的输入图像矩阵的至少一个预定窗矩阵的值之中选择输出目标像素值。
6.如权利要求2-4中任何一个所述的方法,其中,所述多个模式区定义所确定的滤波器掩模的对应模式,并且,根据下面的等式来执行非线性滤波:
Y(N)=med[X(n-K),...,X(n),...,X(n+K)],
其中,Y(N)为输出目标像素值,X(n)包括与所确定的滤波器掩模的多个模式区相对应的至少一个预定窗矩阵的值,med[]为用来从X(n)值之中选择中值像素值的函数,而K为从值“-(模式区的数目-1)/2”到“(模式区的数目-1 )/2”的范围的变量。
7.如权利要求1所述的方法,其中,具有预定模式的一个或多个掩模包括具有预定模式的多个掩模,并且,根据从多个预定掩模中选择的与每个目标像素周围的像素具有最大相关性的滤波器掩模,而对输入图像矩阵中的所有目标像素进行滤波。
8.一种用于对视频信号中的输入图像进行滤波的方法,该方法包括:
通过将输入图像与多个预定掩模作比较,来确定输入图像的模式;
从多个预定掩模中选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模;以及
根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波,
其中,确定输入图像的模式的步骤包括为输入图像中的每个像素而进行以下步骤:
定义具有输入图像的像素值的、其中心包括目标像素的窗矩阵;以及
将多个预定掩模中的每个与窗矩阵作比较,以测量窗矩阵和多个预定掩模中的每个之间的相似性,
其中,多个预定掩模中的每个具有多个模式区和非模式区,以定义对应的模式,并且,该窗矩阵具有包括输入图像的像素值的多个区。
9.如权利要求8所述的方法,其中:
确定输入图像的模式的步骤包括:确定具有对应模式的至少一个预定掩模与输入图像中的每个像素之间的至少一个相关性,
从多个预定掩模中选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模的步骤包括:为输入图像的每个像素而从多个预定掩模中选择具有最大相关性的至少一个滤波器掩模,以及
根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波的步骤包括:根据用于输入图像中的每个像素的至少一个滤波器掩模中的相应滤波器掩模,而对输入图像中的每个像素进行滤波。
10.如权利要求8所述的方法,其中,当目标像素接近输入图像的边缘时,
确定在窗矩阵中不具有对应的输入图像像素值的未填充的区;以及
用最近的对应的输入图像像素值来填充窗矩阵中未填充的区。
11.如权利要求8所述的方法,其中,选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模的步骤包括为输入图像中的每个像素而进行以下步骤:
将具有输入图像的像素值、其中心包括目标像素的矩阵窗与多个预定掩模中的每个作比较;以及
根据矩阵窗中的像素值和多个预定掩模中的每个的模式,来选择与矩阵窗最相似的滤波器掩模。
12.如权利要求8所述的方法,其中,根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波的步骤包括:为输入图像中的每个像素而执行非线性滤波处理。
13.如权利要求8所述的方法,其中,多个预定掩模中的每个包括多个模式区和非模式区,以定义对应的模式,并且,其中心具有输入目标像素的输入图像的窗矩阵包括含有输入图像的像素值的多个区,并且,非线性滤波处理包括为输入图像中的每个像素而进行以下步骤:
将其中心具有输入目标像素的输入图像的矩阵窗与所选的滤波器掩模作比较,以确定矩阵窗中与所选的滤波器掩模中的模式区相对应的区的像素值;以及
选择矩阵窗中与所选的滤波器掩模中的模式区相对应的区的像素值中的一个,作为输出目标像素值。
14.如权利要求13所述的方法,其中,选择矩阵窗中与所选的滤波器掩模中的模式区相对应的区的像素值中的一个的步骤包括:选择中值像素值、最大像素值、以及最小像素值中的一个。
15.如权利要求8所述的方法,其中,多个预定掩模中的每个具有与输入图像的一部分相对应的预定掩模尺寸,以对输入图像的目标像素进行滤波,并且,所述多个预定掩模包括双向模式、单向模式、以及全向模式中的至少一个。
16.如权利要求8所述的方法,其中:
确定输入图像的模式的步骤包括:通过将具有对应模式的多个预定掩模与输入图像作比较,而确定输入图像的至少一个模式,
从多个预定掩模中选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模的步骤包括:从多个预定掩模中选择具有与输入图像的至少一个模式相似的对应模式的至少一个滤波器掩模,以及
根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波的步骤包括:通过根据所述至少一个滤波器掩模的对应模式,任意选择输入图像中的输入目标像素周围的像素值作为输出目标像素,而将输入目标像素转换为输出目标像素。
17.如权利要求8所述的方法,其中:
确定输入图像的模式的步骤包括:通过使用输入图像的至少一个预定窗矩阵将具有预定模式的多个预定掩模与输入图像相关而使得所述多个预定掩模的中心与输入图像的目标像素相匹配,来计算多个相关系数;
从多个预定掩模中选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模的步骤包括:通过选择与所述至少一个预定窗矩阵有最大相关系数的多个预定掩模中的一个,来确定用来对输入图像的目标像素进行滤波的至少一个滤波器,以及
根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波的步骤包括:使用所确定的至少一个滤波器掩模来执行非线性滤波,以确定输入图像的输出目标像素值。
18.一种用于使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的设备,包括:
相关性测量块,用于通过使用至少一个预定窗矩阵将具有预定模式的一个或多个掩模与输入图像矩阵相关而使得所述一个或多个掩模的中心与输入图像矩阵的目标像素相匹配,来计算一个或多个相关系数;
模式确定块,用于通过根据计算出的一个或多个相关系数而选择与所述至少一个预定窗矩阵具有最大相关系数的一个或多个掩模中的一个,来确定用来对输入图像的目标像素进行滤波的滤波器掩模;以及
模式自适应非线性滤波器块,用于使用所确定的滤波器掩模来执行非线性滤波,以确定输入图像矩阵的输出目标像素值,
其中,模式自适应非线性滤波器块从与所确定的滤波器掩模的预定模式相对应的输入图像矩阵的像素值之中选择一个值。
19.如权利要求18所述的设备,其中,所述一个或多个掩模中的每个是具有包括用相同值填充的多个模式区的多个区的正方形矩阵,并且,所述具有相同值的多个模式区定义单向模式、双向模式、以及全向模式中的一个。
20.如权利要求18所述的设备,其中,所述一个或多个掩模中的每个是具有包括用不同加权值填充的多个模式区的多个区的正方形矩阵,并且,所述加权值定义单向模式、双向模式、以及全向模式中的一个。
21.如权利要求18所述的设备,其中,所述一个或多个掩模中的每个是具有包括多个模式区的多个区的正方形矩阵,用于定义各个掩模的对应模式,并且,所述一个或多个掩模中的每个被配置为:使得在所述多个区中所选择的区中填充的值的总和等于1,并且,将所述多个区中的余下区填充为0。
22.如权利要求18所述的设备,其中,模式自适应非线性滤波器块执行非线性滤波,以从与所确定的滤波器矩阵的预定模式相对应的输入图像矩阵的所述至少一个预定窗矩阵的像素值之中选择输出目标像素值。
23.如权利要求22所述的设备,其中,所述至少一个预定窗矩阵的所选像素值是与所确定的滤波器掩模的预定模式相对应的所述至少一个预定窗矩阵的像素值的中值、最大值、以及最小值中的一个。
24.如权利要求19-21中任何一个所述的设备,其中,所述多个模式区定义所确定的滤波器掩模的对应模式,并且,根据下面的等式来执行非线性滤波:
Y(N)=med[X(n-K),...,X(n),...,X(n+K)],
其中,Y(N)为输出目标像素值,X(n)包括与所确定的滤波器掩模的多个模式区相对应的所述至少一个预定窗矩阵的值,med[]是用来从X(n)值之中选择中值像素值的函数,而K为范围从值“-(模式区的数目-1)/2”到“(模式区的数目-1)/2”的变量。
25.如权利要求18所述的设备,其中,具有预定模式的所述一个或多个掩模包括具有预定模式的多个掩模,并且,根据从多个预定掩模中选择的与每个目标像素周围的像素具有最大相关性的滤波器掩模,而对输入图像矩阵中的所有目标像素进行滤波。
26.一种用于对视频信号中的输入图像进行滤波的设备,包括:
相关性测量单元,用于通过将输入图像与多个预定掩模作比较,而确定输入图像的模式;
模式确定单元,用于从所述多个预定掩模中选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模;以及
模式自适应滤波器单元,用于根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波,
其中,该相关性测量单元通过定义具有输入图像的像素值并在其中心包括目标像素的窗矩阵,并比较所述多个预定掩模中的每一个与该窗矩阵以测量该窗矩阵与所述多个预定掩模中的每一个的相似性,来为输入图像中的每个像素而确定输入图像的模式,
其中,所述多个预定掩模中的每个具有多个模式区和非模式区,以定义对应的模式,并且,该窗矩阵具有包括输入图像的像素值的多个区。
27.如权利要求26所述的设备,其中:
该相关性测量单元通过确定具有对应模式的至少一个预定掩模与输入图像中的每个像素之间的至少一个相关性,而确定输入图像的模式,
该模式确定单元通过为输入图像中的每个像素而从所述多个预定掩模中选择具有最大相关性的至少一个滤波器掩模,来从所述多个预定掩模中选择与输入图像最相似的所述至少一个滤波器掩模,以及
该模式自适应滤波器单元通过根据用于输入图像中的每个像素的至少一个滤波器掩模中的各个滤波器掩模而对输入图像中的每个像素进行滤波,来根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波。
28.如权利要求26所述的设备,其中,当目标像素接近输入图像的边缘时,相关性测量单元确定在窗矩阵中不具有对应的输入图像像素值的未填充的区,并用最近的对应输入图像像素值来填充窗矩阵中的该未填充的区。
29.如权利要求26所述的设备,其中,该模式确定单元通过将具有输入图像的像素值并在其中心包括目标像素的矩阵窗与多个预定掩模中的每个作比较,并且根据矩阵窗中的像素值和所述多个预定掩模中的每个的模式而选择与矩阵窗最相似的滤波器掩模,来为输入图像中的每个像素而选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模。
30.如权利要求26所述的设备,其中,该模式自适应滤波器单元通过执行对输入图像中的每个像素而执行的非线性滤波处理,来根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波。
31.如权利要求26所述的设备,其中,所述多个预定掩模中的每个包括多个模式区和非模式区,以定义对应的模式,并且其中心具有输入目标像素的输入图像的窗矩阵具有包括输入图像的像素值的多个区,并且该模式自适应滤波器单元通过将其中心具有输入目标像素的输入图像的矩阵窗与所选的滤波器掩模作比较以确定矩阵窗中与所选的滤波器掩模中的模式区相对应的区的像素值,并在矩阵窗中选择与所选的滤波器掩模中的模式区相对应的区的像素值中的一个作为输出目标像素值,来为输入图像中的每个像素而执行非线性滤波处理。
32.如权利要求31所述的设备,其中,该模式自适应滤波器单元在矩阵窗中选择与所选的滤波器掩模的模式区相对应的区的像素值中的一个的步骤包括:选择中像素值、最大像素值、以及最小像素值中的一个。
33.如权利要求26所述的设备,其中,所述多个预定掩模中的每个具有与输入图像的一部分相对应的预定掩模尺寸,以对输入图像的目标像素进行滤波,并且所述多个预定掩模包括双向模式、单向模式、以及全向模式中的至少一个。
34.如权利要求26所述的设备,其中:
该相关性测量单元通过根据具有对应模式的所述多个预定掩模与输入图像的比较来确定输入图像的至少一个模式,而确定输入图像的模式,
该模式确定单元通过从所述多个预定掩模中选择具有与输入图像的所述至少一个模式最相似的对应模式的至少一个滤波器掩模,来选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模,以及
该模式自适应滤波器单元通过根据所述至少一个滤波器掩模的对应模式任意选择输入图像中的输入目标像素周围的像素值作为输出目标像素,而将输入目标像素转换为输出目标像素,从而根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波。
35.如权利要求26所述的设备,其中:
该相关性测量单元通过使用至少一个预定窗矩阵将具有预定模式的所述多个预定掩模与输入图像相关而使得所述多个预定掩模的中心与输入图像的目标像素相匹配,来计算多个相关系数,从而确定输入图像的模式,
该模式确定单元通过根据计算出的多个相关系数选择与所述至少一个预定窗矩阵具有最大相关系数的所述多个预定掩模中的一个,来确定用来对输入图像的目标像素进行滤波的至少一个滤波器掩模,从而选择与输入图像最相似的至少一个滤波器掩模,以及
该模式自适应滤波器单元通过使用所确定的至少一个滤波器掩模来执行非线性滤波以确定输入图像的输出目标像素值,从而根据所选的至少一个滤波器掩模而对输入图像进行滤波。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR41933/04 | 2004-06-08 | ||
KR20040041933A KR100555866B1 (ko) | 2004-06-08 | 2004-06-08 | 패턴 적응형 필터링에 의한 영상신호의 평활화 장치 및 그평활화 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN1708103A CN1708103A (zh) | 2005-12-14 |
CN100379259C true CN100379259C (zh) | 2008-04-02 |
Family
ID=36648462
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CNB2005100704392A Expired - Fee Related CN100379259C (zh) | 2004-06-08 | 2005-05-09 | 使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的设备和方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20050285974A1 (zh) |
JP (1) | JP2005354685A (zh) |
KR (1) | KR100555866B1 (zh) |
CN (1) | CN100379259C (zh) |
BR (1) | BRPI0501827A (zh) |
NL (1) | NL1028887C2 (zh) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4857933B2 (ja) * | 2006-06-14 | 2012-01-18 | ソニー株式会社 | ノイズリダクション方法、プログラム、装置及び撮像装置 |
JP5092536B2 (ja) * | 2007-05-18 | 2012-12-05 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置及びそのプログラム |
GB2464521A (en) * | 2008-10-20 | 2010-04-21 | Sharp Kk | Processing image data for multiple view displays |
KR20100050005A (ko) * | 2008-11-04 | 2010-05-13 | 한국전자통신연구원 | 에지의 방향성에 기반한 이방성 확산 방법 및 장치 |
EP2356750A1 (en) * | 2008-11-14 | 2011-08-17 | Intellon Corporation | Transmission suppression |
RU2431889C1 (ru) * | 2010-08-06 | 2011-10-20 | Дмитрий Валерьевич Шмунк | Способ суперразрешения изображений и нелинейный цифровой фильтр для его осуществления |
US8417751B1 (en) * | 2011-11-04 | 2013-04-09 | Google Inc. | Signal processing by ordinal convolution |
US10104361B2 (en) | 2014-11-14 | 2018-10-16 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Coding of 360 degree videos using region adaptive smoothing |
US10593028B2 (en) | 2015-12-03 | 2020-03-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for view-dependent tone mapping of virtual reality images |
US10192297B2 (en) | 2016-02-12 | 2019-01-29 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for creating, streaming, and rendering HDR images |
CN110351482A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-18 | 杭州汇萃智能科技有限公司 | 图像预处理装置、方法和一种相机 |
KR20220158525A (ko) * | 2021-05-24 | 2022-12-01 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 영상 처리 방법 |
EP4254316A4 (en) | 2021-05-24 | 2024-07-03 | Samsung Electronics Co Ltd | ELECTRONIC DEVICE AND ITS IMAGE PROCESSING METHOD |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030069910A1 (en) * | 1998-09-14 | 2003-04-10 | Igt | Random number generator seeding method and apparatus |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4736439A (en) * | 1985-05-24 | 1988-04-05 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Image preprocessing by modified median filter |
DE69329670T2 (de) * | 1992-09-14 | 2001-03-15 | Thomson Multimedia, Boulogne | Verfahren und Gerät zur Rauschminderung |
JP3332609B2 (ja) * | 1993-10-28 | 2002-10-07 | キヤノン株式会社 | 画像出力方法および装置 |
EP0790736B1 (en) * | 1996-02-13 | 1999-11-03 | STMicroelectronics S.r.l. | Edge-oriented intra-field/inter-field interpolation filter for improved quality video appliances |
US5793435A (en) * | 1996-06-25 | 1998-08-11 | Tektronix, Inc. | Deinterlacing of video using a variable coefficient spatio-temporal filter |
US6453074B1 (en) * | 1997-03-31 | 2002-09-17 | Canon Kabushiki Kaisha | System for image decimation including selective filtering |
FR2772956A1 (fr) * | 1997-12-23 | 1999-06-25 | Philips Electronics Nv | Procede de traitement d'image incluant des etapes de filtrage spatiotemporel du bruit et appareil d'imagerie medicale mettant en oeuvre ce procede |
JP4556276B2 (ja) * | 2000-03-23 | 2010-10-06 | ソニー株式会社 | 画像処理回路及び画像処理方法 |
US7203234B1 (en) * | 2000-03-31 | 2007-04-10 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Method of directional filtering for post-processing compressed video |
JP4165220B2 (ja) * | 2000-07-06 | 2008-10-15 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理方法、プログラムおよび画像処理装置 |
US6933983B2 (en) * | 2001-09-10 | 2005-08-23 | Jaldi Semiconductor Corp. | System and method for reducing noise in images |
US7181086B2 (en) * | 2002-06-06 | 2007-02-20 | Eastman Kodak Company | Multiresolution method of spatially filtering a digital image |
JP3715273B2 (ja) * | 2002-11-26 | 2005-11-09 | パイオニア株式会社 | 画像データの平滑化処理装置、平滑化処理方法及び平滑化処理プログラム |
JP4042563B2 (ja) * | 2002-12-27 | 2008-02-06 | セイコーエプソン株式会社 | 画像ノイズの低減 |
-
2004
- 2004-06-08 KR KR20040041933A patent/KR100555866B1/ko not_active IP Right Cessation
-
2005
- 2005-03-30 US US11/092,918 patent/US20050285974A1/en not_active Abandoned
- 2005-04-28 NL NL1028887A patent/NL1028887C2/nl not_active IP Right Cessation
- 2005-05-09 CN CNB2005100704392A patent/CN100379259C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2005-05-12 BR BRPI0501827 patent/BRPI0501827A/pt not_active IP Right Cessation
- 2005-05-30 JP JP2005157964A patent/JP2005354685A/ja not_active Ceased
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030069910A1 (en) * | 1998-09-14 | 2003-04-10 | Igt | Random number generator seeding method and apparatus |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
改进的选择式掩模法在图像平滑中的应用. 朱卫华,吴建华,李建民.南昌大学学报(工科版),第24卷第1期. 2002 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20050116893A (ko) | 2005-12-13 |
US20050285974A1 (en) | 2005-12-29 |
JP2005354685A (ja) | 2005-12-22 |
CN1708103A (zh) | 2005-12-14 |
NL1028887C2 (nl) | 2006-05-18 |
NL1028887A1 (nl) | 2005-12-09 |
BRPI0501827A (pt) | 2006-01-24 |
KR100555866B1 (ko) | 2006-03-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN100379259C (zh) | 使用模式自适应滤波来使视频信号平滑的设备和方法 | |
KR101454609B1 (ko) | 이미지 프로세싱 방법 및 장치 | |
JP5123210B2 (ja) | 画像コントラストの調整方法及び装置 | |
JP4460839B2 (ja) | デジタル画像鮮鋭化装置 | |
US20090040337A1 (en) | Enhanced wide dynamic range in imaging | |
CN101087368A (zh) | 测量压缩数字图像的mpeg噪声强度的方法和装置 | |
US7672528B2 (en) | Method of processing an image to form an image pyramid | |
JPH05225332A (ja) | 空間的可変濾波の方法及び装置 | |
CN111292269A (zh) | 一种图像色调映射方法、计算机装置及计算机可读存储介质 | |
Yadav | Color image noise removal by modified adaptive threshold median filter for RVIN | |
CN100438570C (zh) | 用于视频信号的锐度增强的方法和电路 | |
CN101686321B (zh) | 用于减少图像数据中的噪声的方法和系统 | |
JP4611535B2 (ja) | 符号化された画像を評価するための処理、装置及び、使用 | |
Qiu et al. | Tone mapping for hdr image using optimization a new closed form solution | |
US10708624B1 (en) | Pre-processing for video compression | |
US8565549B2 (en) | Image contrast enhancement | |
Mantiuk | Practicalities of predicting quality of high dynamic range images and video | |
RU2364937C1 (ru) | Способ и устройство фильтрования шума видеосигналов | |
US20050135694A1 (en) | Enhancing the quality of decoded quantized images | |
Ajagamelle et al. | Analysis of the difference of gaussians model in image difference metrics | |
KR100751154B1 (ko) | 모기 잡음 제거장치 및 제거방법 | |
JP3845913B2 (ja) | 量子化制御方法および量子化制御装置 | |
Chan et al. | A regularized constrained iterative restoration algorithm for restoring color-quantized images | |
KR100730770B1 (ko) | 에지 성분을 이용한 양자화 계수 조정에 의한 화상 데이터압축 장치 및 그 방법과 이를 구현하기 위한 프로그램을기록한 기록매체 | |
JP2003143605A (ja) | ブロッキングアーチファクト検出方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
C17 | Cessation of patent right | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20080402 |