CN100394769C - 噪声抑制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种噪声抑制方法，用来减少一数字图像中的噪声。该方法包括以下步骤：在以第一彩度值及第二彩度值为坐标轴的一坐标平面上，建立一目标窗口；根据一输入像素的第一彩度值及第二彩度值是否位于该目标窗口之内，决定一噪声临界值；根据该噪声临界值及该输入像素的邻近像素的亮度值，判断该输入像素是否为一噪声点；若该输入像素为一噪声点，调整该输入像素的亮度值。通过本发明噪声抑制方法，不仅能够找出一数字图像中的噪声，还能降低噪声本身对图像所造成的破坏与干扰，进而提高图像的画面质量。

Description

噪声抑制方法
技术领域
本发明涉及一种噪声抑制方法，特别是涉及一种利用亮度值及彩度值来找出图像噪声，并通过调整亮度值及彩度值来消除噪声的一种噪声抑制方法。
背景技术
在数字图像处理的领域中，一般用来消除噪声的方法多半是直接处理图像中的像素，目前，最常使用的滤波器不外乎为平均滤波器以及排序统计滤波器，由不同原因所形成的噪声，其所采用的滤波器也随之不同。
公知用来滤除飞蚊噪声(mosquito noise)及高斯噪声(Gaussian noise)的方法是使用低通滤波器(lowpass filter)，低通滤波器的操作原理是对滤波器屏蔽所定义的区域的全部像素值取得一算术平均值，并以此算术平均值来取代原本的像素值，然而低通滤波器是针对整张画面进行调整像素值的操作，对于非噪声的部分也同样地会更改其像素值，因此在消除噪声的过程中，往往会模糊图像的边缘部分而造成失真的现象。此公知技术显然无法辨识出噪声所在的位置，此外，单纯使用RGB的像素值来作为调整彩色图像的依据，容易使调整过后的图像在亮度及彩度上的表现不够自然。
因此，本发明提出一种噪声抑制方法，不仅能够有效地找出一数字图像中的噪声，还可通过调整亮度值及彩度值的方式来消除噪声，进而避免图像出现过度失真的情形。与公知技术相比，本发明所提出的噪声抑制方法具有绝佳的噪声消除能力，在消除噪声的过程中，仍然能够保留图像的原始色彩，而不会改变图像中不属于噪声的区域。
发明内容
本发明的目的在于提供一种噪声抑制方法，其找出一数字图像中的噪声，并通过调整亮度值以及彩度值的方式来降低噪声本身对图像所造成的破坏与干扰，不仅能够提高图像的画面质量，也不会使图像产生严重的失真。
为了实现上述目的，本发明提供了一种噪声抑制方法，该方法包括以下步骤：在以第一彩度值及第二彩度值为坐标轴的坐标平面上，建立一目标窗口；根据一输入像素的第一彩度值及第二彩度值是否位于该目标窗口之内，决定一噪声临界值；根据该噪声临界值及该输入像素的邻近像素的亮度值，判断该输入像素是否为一噪声点；若该输入像素为一噪声点，调整该输入像素的亮度值。
若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于该目标窗口之内，则根据该输入像素与该目标窗口之间的最短距离，进行一噪声加权计算来决定该噪声临界值；若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于该目标窗口之外，则选择一预设的噪声基准值作为该噪声临界值。
判断该输入像素是否为一噪声点的步骤，包括：计算该输入像素的每一邻近像素的亮度值与该输入像素的邻近像素的亮度平均值之间的差值，以得一组亮度差值；以及比较该组亮度差值中每一数值的绝对值与该噪声临界值，来判断该输入像素是否为一噪声点。
调整该输入像素的亮度值的步骤，包括：根据该输入像素的亮度值以及该输入像素的相邻像素的亮度平均值，进行一亮度调整计算来调整该输入像素的亮度值。
为了实现上述目的，本发明还提供了一种噪声抑制方法，该方法包括以下步骤：在以第一彩度值及第二彩度值为坐标轴的坐标平面上，建立一目标窗口；根据一输入像素的第一彩度值及第二彩度值是否位于该目标窗口之内，决定一噪声临界值；根据该噪声临界值及该输入像素的邻近像素的色彩值，判断该输入像素是否为一噪声点；若该输入像素为一噪声点，调整该输入像素的色彩值。
若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于该目标窗口之内，则根据该输入像素与该目标窗口之间的最短距离，进行一噪声加权计算来决定该噪声临界值；若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于该目标窗口之外，则选择一预设的噪声基准值作为该噪声临界值。
判断该输入像素是否为一噪声点的步骤，包括：计算该输入像素的每一邻近像素的色彩值与该输入像素的邻近像素的色彩平均值之间的差值，以得一组色彩差值；以及比较该组色彩差值中每一数值的绝对值与该噪声临界值，以判断该输入像素是否为一噪声点。
调整该输入像素的色彩值的步骤，包括：根据该输入像素的色彩值以及该输入像素的相邻像素的色彩平均值，进行一色彩调整计算来调整该输入像素的色彩值，其中该色彩值可为第一彩度值或第二彩度值。
综上所述，本发明提供一种噪声抑制方法，其根据一输入像素的第一彩度值及第二彩度值，选择出适合的噪声临界值，然后根据输入像素的邻近像素的亮度值与噪声临界值，判断输入像素是否带有噪声，最后再通过调整亮度值以及色彩值的方式来消除噪声。
以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
附图说明
图1为本发明较佳实施例的输入像素与其邻近像素的示意图；
图2为本发明较佳实施例的输入像素与目标窗口的示意图；
图3为本发明较佳实施例的噪声抑制方法的步骤流程图；
图4为本发明另一较佳实施例的噪声抑制方法调整第一彩度值流程图；
图5为本发明另一较佳实施例的噪声抑制方法调整第二彩度值流程图；
图6为本发明较佳实施例的噪声抑制方法的加权值查询表。
其中，附图标记：
10  屏蔽
12  数字图像
20  目标窗口
具体实施方式
请参考图1，为本发明较佳实施例的输入像素与其邻近像素的示意图。一屏蔽10由一输入像素Pin与其邻近像素P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7、P8所组成。当Pin从一数字图像12的一点移动至另一点时，屏蔽10也随之移动，其中屏蔽10依照使用者的需求，可选择为一5×5屏蔽或一7×7屏蔽。
请参考图2，为本发明较佳实施例的输入像素与目标窗口的示意图。在坐标轴分别为Cb及Cr的一坐标平面上设有一目标窗口20，目标窗口20为一矩形窗口，其中Cb_U、Cb_L、Cr_U及Cr_L的坐标值由使用者决定，当输入像素Pin的第一彩度值(Cb)及第二彩度值(Cr)位于该目标窗口内，Pin与目标窗口之间有一最短距离Dmin。
请参考图3，为本发明较佳实施例的噪声抑制方法的步骤流程图。首先，在以第一彩度值及第二彩度值为坐标轴的一坐标平面上，建立一目标窗口，此为步骤S300。接着，取得一输入像素的第一彩度值以及第二彩度值，此为步骤S310。然后，判断该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值是否位于该目标窗口内，此为步骤S320。若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于目标窗口内，则进行一噪声加权计算来决定一噪声临界值，此为步骤S330。若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值不在该目标窗口内，则直接选择一预设的基准值作为噪声临界值，此为步骤S340。该噪声加权计算由以下表达式界定：
N_th＝N_b-W1×Dmin
其中，N_th为该噪声临界值，N_b为一预设的噪声基准值，W1为一加权值，Dmin为该输入像素与该目标窗口之间的最短距离。
在确定该噪声临界值后，计算该输入像素的每一邻近像素的亮度值与该输入像素的邻近像素的亮度平均值之间的差值，以得一组亮度差值，此为步骤S350。接着，判断该组亮度差值中的每一差值的绝对值是否皆小于或等于该噪声值，此为步骤S360。若该每一差值的绝对值皆小于或等于该噪声临界值，进行一亮度调整计算来调整该输入像素的亮度值，此为步骤S370。若该每一差值的绝对值之中有任何一个大于该噪声临界值，则保留该输入像素的亮度值，此为步骤S380。该亮度调整计算由以下表达式界定：
Yin_new＝(1-W2)×Yin+W2×Y_mean
其中，Y_new为该输入像素调整过后的亮度值，W2为一加权值，Y_mean为该输入像素的邻近像素的亮度平均值。
当执行完步骤S370或步骤S380后，则选择另一像素作为新的输入像素，此为步骤S390。
请参考图4，为本发明另一较佳实施例的噪声抑制方法调整第一彩度值流程图。步骤S400至步骤S440与图三的步骤S300至步骤S340的流程相同，步骤S450至步骤S480则是用来调整第一彩度值，详细流程如下：
计算该输入像素的每一邻近像素的第一彩度值与该输入像素的邻近像素的第一彩度平均值之间的差值，以得一组第一彩度差值，此为步骤S450。接着，判断该组第一色彩差值中的每一差值的绝对值是否皆小于或等于该噪声值，此为步骤S460。若该每一差值的绝对值皆小于或等于该噪声临界值，进行一第一彩度调整计算来调整该输入像素的第一彩度值，此为步骤S470。若该每一差值的绝对值之中有任何一个大于该噪声临界值，则保留该输入像素的第一彩度值值，此为步骤S480。该第一彩度调整计算由以下表达式界定：
Cbin_new＝(1-W3)×Cbin+W3×Cb_mean
其中，Cbin_new为该输入像素调整过后的彩度值，W3为一加权值，Cb_mean为该输入像素的邻近像素的彩度平均值。
在执行完步骤S470或是步骤S480后，则选择另一像素作为新的输入像素，此为步骤S490。
请参考图5，为本发明另一较佳实施例的噪声抑制方法调整第二彩度值的流程图。同样地，步骤S500到步骤S540与图3的步骤S300到步骤S340的流程相同，步骤S550至步骤S580则是用来调整第二彩度值，详细流程如下：
计算该输入像素之每一邻近像素的第二彩度值与该输入像素的邻近像素的第二彩度平均值之间的差值，以得一组第二彩度差值，此为步骤S550。接着，判断该组第二色彩差值中的每一差值的绝对值是否皆小于或等于该噪声值，此为步骤S560。若该每一差值的绝对值皆小于或等于该噪声临界值，进行一第二彩度值调整计算以调整该输入像素的第二彩度值，此为步骤S570。若该每一差值的绝对值之中有任何一个大于该噪声临界值，则保留该输入像素的第二彩度值，此为步骤S580。该第二彩度调整计算由以下表达式界定：
Crin_new＝(1-W4)×Crin+W4×Cr_mean
其中，Crin_new为该输入像素调整过后的彩度值，W4为一加权值，Cr_mean为该输入像素的邻近像素的彩度平均值。
在执行完步骤S570或是步骤S580后，则选择另一像素作为新的输入像素，此为步骤S590。
上述加权值W2、W3、W4分别根据一亮度指标、一第一彩度指标以及一第二彩度指标，搭配其对应的查询表来找出适当的数值。该亮度指标由以下表达式界定：
Y_index＝abs[Y1-Y_mean]+abs[Y2-Y_mean]
+abs[Y3-Y_mean]+abs[Y4-Y_mean]
+abs[Y5-Y_mean]+abs[Y6-Y_mean]
+abs[Y7-Y_mean]+abs[Y8-Y_mean]
其中，Y_index为该亮度指标，Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7、Y8分别为该输入像素的邻近像素的亮度值，abs[]则表示对括号中的数值取绝对值。
该第一彩度指标由以下表达式界定：
Cb_index＝abs[Cb1-Cb_mean]+abs[Cb2-Cb_mean]
+abs[Cb3-Cb_mean]+abs[Cb4-Cb_mean]
+abs[Cb5-Cb_mean]+abs[Cb6-Cb_mean]
+abs[Cb7-Cb_mean]+abs[Cb8-Cb_mean]
其中，Cb_index为该第一彩度指标，Cb1、Cb2、Cb3、Cb4、Cb5、Cb6、Cb7、Cb8分别为该输入像素的邻近像素的彩度值，abs[]则表示对括号中的数值取绝对值。
该第二彩度指标由以下表达式界定：
Cr_index＝abs[Cr1-Cr_mean]+abs[Cr2-Cr_mean]
+abs[Cr3-Cr_mean]+abs[Cr4-Cr_mean]
+abs[Cr5-Cr_mean]+abs[Cr6-Cr_mean]
+abs[Cr7-Cr_mean]+abs[Cr8-Cr_mean]
其中，Cr_index为该第二彩度指标，Cr1、Cr2、Cr3、Cr4、Cr5、Cr6、Cr7、Cr8分别为该输入像素的邻近像素的彩度值，abs[]则表示对括号中的数值取绝对值。
以加权值W2为例，当亮度指标的一半为2时，W2所采用的数值为2/16，如图6所示。同样地，加权值W3及W4也可使用类似的查询表取得。
综上所述，本发明提出一种噪声抑制方法，能够有效地找出一数字图像中的噪声，并通过调整亮度值以及彩度值的方式来降低噪声本身对于图像所造成的破坏与干扰，在提高图像的画面质量的同时，还不会使图像产生严重的失真。
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (12)

1.一种噪声抑制方法，用来减少一数字图像中的噪声，其特征在于，包括以下步骤：
在以第一彩度值及第二彩度值为坐标轴的一坐标平面上，建立一目标窗口；
根据一输入像素的第一彩度值及第二彩度值是否位于该目标窗口之内，决定一噪声临界值，其中，若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于该目标窗口之内，根据该输入像素与该目标窗口之间的最短距离，进行一噪声加权计算来决定该噪声临界值，若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于该目标窗口之外，选择一预设的噪声基准值作为该噪声临界值；
计算该输入像素的每一邻近像素的亮度值与该输入像素的邻近像素的亮度平均值之间的差值，以得到一组亮度差值；
比较该组亮度差值中每一数值的绝对值与该噪声临界值，以判断该输入像素是否为一噪声点；以及
若该输入像素为一噪声点，调整该输入像素的亮度值。
2.根据权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，该噪声加权计算由以下表达式界定：
N_th＝N_b-W1×Dmin
其中，N_th为该噪声临界值，N_b为一预设的噪声基准值，W1为一第一加权值，Dmin为该输入像素与该目标窗口之间的最短距离。
3.根据权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，调整该输入像素的亮度值的步骤，包括：
根据该输入像素的亮度值以及该输入像素的相邻像素的亮度平均值，进行一亮度调整计算来调整该输入像素的亮度值。
4.根据权利要求3所述的噪声抑制方法，其特征在于，该亮度调整计算由以下表达式界定：
Yin_new＝(1-W2)×Yin+W2×Y_mean
其中Yin_new为该输入像素调整后的亮度值，Yin为该输入像素的亮度值，W2为一第二加权值，Y_mean为该输入像素的相邻像素的亮度平均值。
5.根据权利要求4所述的噪声抑制方法，其特征在于，该第二加权值取自一查询表。
6.一种噪声抑制方法，用来减少一数字图像中的噪声，其特征在于，包括以下步骤：
在以第一彩度值及第二彩度值为坐标轴的一坐标平面上，建立一目标窗口；
根据一输入像素的第一彩度值及第二彩度值是否位于该目标窗口之内，决定一噪声临界值，其中，若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于该目标窗口之内，根据该输入像素与该目标窗口之间的最短距离，进行一噪声加权计算来决定该噪声临界值，若该输入像素的第一彩度值以及第二彩度值位于该目标窗口之外，选择一预设的噪声基准值作为该噪声临界值；
计算该输入像素的每一邻近像素的色彩值与该输入像素的邻近像素的色彩平均值之间的差值，以得到一组色彩差值；
比较该组色彩差值中每一数值的绝对值与该噪声临界值，以判断该输入像素是否为一噪声点；以及
若该输入像素为一噪声点，调整该输入像素的色彩值。
7.根据权利要求6所述的噪声抑制方法，其特征在于，该噪声加权计算由以下表达式界定：
N_th＝N_b-W1×Dmin
其中，N_th为该噪声临界值，N_b为一预设的噪声基准值，W1为一第一加权值，Dmin为该输入像素与该目标窗口之间的最短距离。
8.根据权利要求6所述的噪声抑制方法，其特征在于，调整该输入像素的色彩值的步骤，包括：
根据该输入像素的色彩值以及该输入像素的相邻像素的色彩平均值，进行一色彩调整计算来调整该输入像素的色彩值。
9.根据权利要求8所述的噪声抑制方法，其特征在于，该色彩调整计算由以下表达式界定：
Cin_new＝(1-W3)×Cin+W3×C_mean
其中，Cin_new为该输入像素调整后的色彩值，Cin为该输入像素的色彩值，W3为一第三加权值，C_mean为该输入像素的相邻像素的色彩平均值。
10.根据权利要求9所述的噪声抑制方法，其特征在于，该第三加权值取自一查询表。
11.根据权利要求6所述的噪声抑制方法，其特征在于，该色彩值为该第一彩度值。
12.根据权利要求6所述的噪声抑制方法，其特征在于，该色彩值为该第二彩度值。
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4683994B2 (ja) * 2005-04-28 2011-05-18 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、電子カメラ、スキャナ
KR100735561B1 (ko) * 2005-11-02 2007-07-04 삼성전자주식회사 이미지 센서로부터 발생되는 잡음을 저감하는 방법 및 장치
US8482625B2 (en) * 2005-11-16 2013-07-09 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Image noise estimation based on color correlation
CN101340600B (zh) * 2007-07-06 2010-06-16 凌阳科技股份有限公司 一种影像噪声评估系统及方法
CN101355647B (zh) * 2007-07-24 2010-10-13 凌阳科技股份有限公司 视频噪声估测系统及方法
CN101389040B (zh) * 2007-09-14 2010-08-18 晨星半导体股份有限公司 图像锐利度调整方法及装置
US8970707B2 (en) 2008-12-17 2015-03-03 Sony Computer Entertainment Inc. Compensating for blooming of a shape in an image
US8400534B2 (en) * 2009-02-06 2013-03-19 Aptina Imaging Corporation Noise reduction methods and systems for imaging devices
CA2756165A1 (en) * 2009-03-24 2010-09-30 Brainlike, Inc. System and method for time series filtering and data reduction
CN101854539B (zh) * 2009-04-03 2012-12-12 晨星软件研发(深圳)有限公司 消除蚊状噪声的装置及方法
TWI448985B (zh) 2010-09-30 2014-08-11 Realtek Semiconductor Corp 影像調整裝置及方法
WO2012090334A1 (ja) * 2010-12-29 2012-07-05 富士通株式会社 映像信号符号化装置、映像信号符号化方法およびプログラム
KR101204556B1 (ko) * 2011-01-21 2012-11-23 삼성전기주식회사 노이즈 제거 방법 및 이를 이용한 나이트 비젼 시스템
TWI460681B (zh) 2012-02-20 2014-11-11 Novatek Microelectronics Corp 影像的邊緣處理方法及影像處理裝置
CN103280174B (zh) * 2013-04-28 2016-02-10 四川长虹电器股份有限公司 一种消除液晶屏弱信号下彩色噪声的方法
CN105991900B (zh) * 2015-02-05 2019-08-09 扬智科技股份有限公司 噪声检测方法和去噪方法
CN112532892B (zh) * 2019-09-19 2022-04-12 华为技术有限公司 图像处理方法及电子装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06311522A (ja) * 1993-04-26 1994-11-04 Matsushita Electric Works Ltd カラーｔｖ信号雑音抑圧システム
CN1179059A (zh) * 1996-06-20 1998-04-15 三星电子株式会社 采用除噪和直方图均衡的图像增强电路及其方法
CN1338867A (zh) * 2000-05-31 2002-03-06 索尼公司 信号处理器和信号处理方法
US20040028289A1 (en) * 2000-12-05 2004-02-12 Olivier Le Meur Spatial smoothing process and device for dark regions of an image
CN1496132A (zh) * 2002-08-23 2004-05-12 ���ǵ�����ʽ���� 用饱和控制来调整色饱和的方法

Family Cites Families (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0832054B2 (ja) * 1987-03-24 1996-03-27 オリンパス光学工業株式会社 カラ−エンハンス回路
JP2938123B2 (ja) * 1990-03-30 1999-08-23 株式会社東芝 多機能デジタルカメラ
JP2907109B2 (ja) * 1996-04-18 1999-06-21 日本電気株式会社 撮像装置の色ノイズスライス回路及びその方法
US5903681A (en) * 1996-07-24 1999-05-11 Eastman Kodak Company Reducing edge artifacts on a digital printer
US6108455A (en) * 1998-05-29 2000-08-22 Stmicroelectronics, Inc. Non-linear image filter for filtering noise
JP2000308021A (ja) * 1999-04-20 2000-11-02 Niigata Seimitsu Kk 画像処理回路
JP3340976B2 (ja) * 1999-06-21 2002-11-05 松下電器産業株式会社 動き検出回路とノイズ低減装置
JP2001045298A (ja) * 1999-07-27 2001-02-16 Sharp Corp 画像処理方法、画像処理プログラムを記録した記録媒体および画像処理装置
US6718068B1 (en) * 2000-03-10 2004-04-06 Eastman Kodak Company Noise reduction method utilizing statistical weighting, apparatus, and program for digital image processing
US6807300B1 (en) * 2000-07-20 2004-10-19 Eastman Kodak Company Noise reduction method utilizing color information, apparatus, and program for digital image processing
KR100405150B1 (ko) * 2001-06-29 2003-11-10 주식회사 성진씨앤씨 시공간 적응적 잡음 제거/고화질 복원 방법 및 이를응용한 고화질 영상 입력 장치
US6950211B2 (en) * 2001-07-05 2005-09-27 Corel Corporation Fine moire correction in images
DE10146582A1 (de) * 2001-09-21 2003-04-24 Micronas Munich Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur Teilbandzerlegung von Bildsignalen
US6904169B2 (en) * 2001-11-13 2005-06-07 Nokia Corporation Method and system for improving color images
JP4014399B2 (ja) * 2001-12-13 2007-11-28 松下電器産業株式会社 ノイズリダクション装置および方法
JP3863808B2 (ja) * 2002-05-27 2006-12-27 三洋電機株式会社 輪郭強調回路
JP3862613B2 (ja) * 2002-06-05 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法並びにコンピュータプログラム
JP3862620B2 (ja) * 2002-06-28 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置、及び画像処理方法
CN101778203B (zh) * 2002-12-27 2012-06-06 株式会社尼康 图像处理装置
US7558435B2 (en) * 2003-03-24 2009-07-07 Sony Corporation Signal processing apparatus, method of processing a signal, recording medium, and program
US7432985B2 (en) * 2003-03-26 2008-10-07 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method
JP2004318696A (ja) * 2003-04-18 2004-11-11 Konica Minolta Photo Imaging Inc 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム
JP3918788B2 (ja) * 2003-08-06 2007-05-23 コニカミノルタフォトイメージング株式会社 撮像装置、およびプログラム
KR100513342B1 (ko) * 2003-12-03 2005-09-07 삼성전기주식회사 디지털 자동 화이트 밸런스 장치
CN1300744C (zh) * 2003-12-09 2007-02-14 香港中文大学 对数字图像曝光不足的缺陷进行自动修正的方法和系统
EP1729523B1 (en) * 2004-02-19 2014-04-09 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Image processing method
US7599559B2 (en) * 2004-05-13 2009-10-06 Color Savvy Systems Limited Method for collecting data for color measurements from a digital electronic image capturing device or system
EP1605403A1 (en) * 2004-06-08 2005-12-14 STMicroelectronics S.r.l. Filtering of noisy images
JP2005354278A (ja) * 2004-06-09 2005-12-22 Seiko Epson Corp 撮像手段の撮像した画像の画像データを処理する画像データ処理
US7319797B2 (en) * 2004-06-28 2008-01-15 Qualcomm Incorporated Adaptive filters and apparatus, methods, and systems for image processing
US8160381B2 (en) * 2006-08-30 2012-04-17 Micron Technology, Inc. Method and apparatus for image noise reduction using noise models

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06311522A (ja) * 1993-04-26 1994-11-04 Matsushita Electric Works Ltd カラーｔｖ信号雑音抑圧システム
CN1179059A (zh) * 1996-06-20 1998-04-15 三星电子株式会社 采用除噪和直方图均衡的图像增强电路及其方法
CN1338867A (zh) * 2000-05-31 2002-03-06 索尼公司 信号处理器和信号处理方法
US20040028289A1 (en) * 2000-12-05 2004-02-12 Olivier Le Meur Spatial smoothing process and device for dark regions of an image
CN1496132A (zh) * 2002-08-23 2004-05-12 ���ǵ�����ʽ���� 用饱和控制来调整色饱和的方法

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