CN101355646A

CN101355646A - 噪声消除装置及方法

Info

Publication number: CN101355646A
Application number: CNA2007101381462A
Authority: CN
Inventors: 谢东霖; 徐名黉; 张晋纲
Original assignee: Quanta Computer Inc
Current assignee: Quanta Computer Inc
Priority date: 2007-07-26
Filing date: 2007-07-26
Publication date: 2009-01-28
Anticipated expiration: 2027-07-26
Also published as: CN101355646B

Abstract

本发明揭露一种噪声消除装置，用于调整视频序列的灰阶值来消除噪声。本发明的噪声消除装置包含运动检测器以及第一噪声消除模块。运动检测器用于判断输入像素为运动像素或静止像素。若像素为运动像素，第一噪声消除模块直接输出该像素。若像素为静止像素，第一噪声消除模块根据前一张视频帧数据，调整该像素的灰阶值。由于本发明仅需存储前一张视频帧的数据，不需要利用多张连续视频帧来调整目前视频帧，因此，应用本发明的显示系统仅需装设一个缓冲存储器，可进一步节省硬件资源。

Description

噪声消除装置及方法

技术领域

本发明涉及一种噪声消除装置及方法，且特别是涉及一种用于消除视频序列的噪声的装置及方法。

背景技术

如何消除视频帧的噪声一直是平面显示技术的发展重点。当视频帧有了噪声，将使得使用者对于视频帧品质的评价降低。一般而言，常见的视频噪声(Video Inference VIF)来自信号的解译、视频的波纹(ripple)以及JPG/MPEG解压缩的格状噪声(blocking)。

消除视频帧噪声的方法一般可分为二维噪声消除(2D Noise Reduction，2DNR)以及三维噪声消除(3D Noise Reduction，3DNR)。一般而言，2DNR的原理是利用目前视频帧内相邻的多个像素，来调整目前视频帧。3DNR的原理是利用多张连续的视频帧，来调整目前视频帧。但是2DNR有一明显缺点，是经2DNR方法处理后的视频帧在细节部份会变得模糊。虽然3DNR没有2DNR的缺点，但是3DNR有残影以及耗费较多硬件资源的缺点。

请参阅图1A以及图1B，图1A示出了视频序列中五张连续的视频帧的示意图。图1B示出了图1A所示的五张视频帧迭加后的视频帧的示意图。如图1A所示，从这五张连续的视频帧可判断出视频帧中的物体在运动。传统3DNR的原理是利用多张视频帧的迭加来消除噪声，因此将图1A多张连续的视频帧迭加后，明显可见残影，如图1B所示。残影易出现在连续变化的视频帧，例如：快速运动、溶解、消失等视频帧变化。另外，因为3DNR利用多张连续的视频帧来处理目前的视频帧，导致需耗费较多硬件资源。因此，3DNR以及2DNR都没有办法同时对静态或动态视频帧有效地消除噪声。

因此，本发明提供一种噪声消除装置及方法，用于消除视频序列(videosequence)的噪声，进而解决上述问题。

发明内容

本发明的一范畴在于提供一种噪声消除装置及方法，用于调整视频序列的灰阶值，进而消除噪声。

根据一具体实施例，在显示系统(display system)输入视频序列(videosequence)，视频序列包含N个视频帧(image frame)，且每一个视频帧由T个像素(pixel)所组成。每一个视频帧的每一个像素皆包含一灰阶值(graylevel)，N及T皆为一正整数。本发明的噪声消除装置被用于在显示系统中，选择性地调整第i个视频帧的第j个像素的灰阶值大小，i为2至N范围中的一整数，j为1至T范围中的一整数。视频序列中的第i-1个视频帧中的灰阶值皆已完成调整，且存储在显示系统的缓冲存储器(buffer)中。

本发明的噪声消除装置包含运动检测器以及第一噪声消除模块。运动检测器用于判断输入像素为运动像素或静止像素。若第j个像素为运动像素，第一噪声消除模块会将第j个像素的灰阶值直接存储至缓冲存储器。若第j个像素为静止像素，第一噪声消除模块会以下列公式调整第j个像素的灰阶值：GL_new＝(GL_j，i-1*W+GL_j，i)/(W+1)，其中，GL_new代表调整后的第j个像素的灰阶值，GL_j，i-1代表第i-1个视频帧的第j个像素的灰阶值，GL_j，i代表第i个视频帧的第j个像素的灰阶值，W代表一加权值(weighting)。并且，第一噪声消除模块会将调整后的第j个像素的灰阶值(GL_new)存储至缓冲存储器中。

因此，本发明的噪声消除装置及方法，将视频帧的像素划分为运动像素以及静止像素。若像素为运动像素，则将该像素的灰阶值直接输出。若像素为静止像素，则根据前一张视频帧的数据调整该像素的灰阶值，因此可避免残影的产生。再者，由于本发明仅需存储前一张视频帧的数据，不需要利用多张连续视频帧来调整目前视频帧，因此，应用本发明的显示系统仅需装设一个缓冲存储器，可进一步节省硬件资源。

关于本发明的优点与精神可以藉由以下的发明详述及附图得到进一步的了解。

附图说明

图1A示出了视频序列中五张连续的视频帧的示意图。

图1B示出了图1A所示的五张视频帧迭加后的视频帧的示意图。

图2示出了根据本发明一具体实施例的含有噪声消除装置的显示系统的示意图。

图3示出了根据本发明一具体实施例的噪声消除方法的流程图。

图4示出了目前视频帧、前一张视频帧以及经本发明的噪声消除方法调整过的视频帧的示意图。

图5示出了根据本发明另一具体实施例的含有噪声消除装置的显示系统的示意图。

图6示出了根据本发明另一具体实施例的噪声消除方法的流程图。

附图符号说明

1、1′：显示系统 10、10′：噪声消除装置

12：缓冲存储器 20、40、60、60′：视频帧

100：运动检测器 102：第一噪声消除模块

104：边缘检测器 106：第二噪声消除模块

600、600′：像素 M10、M10′：方法

S102-S112：流程步骤

具体实施方式

请参阅图2，图2示出了根据本发明一具体实施例的含有噪声消除装置10的显示系统1的示意图。显示系统1包含噪声消除装置10以及缓冲存储器12。噪声消除装置10包含运动检测器100以及第一噪声消除模块102。

根据此具体实施例，在显示系统1输入视频序列(video sequence)，该视频序列包含N个视频帧(image frame)20。每一视频帧20由T个像素所组成，每一视频帧20的每一像素皆包含一灰阶值(gray level)，N及T皆为一正整数。运动检测器100被用于判断输入像素为运动像素或静止像素。第一噪声消除模块102被用于选择性地调整视频帧20中的像素的灰阶值。

请参阅图2及图3，图3示出了根据本发明一具体实施例的噪声消除方法M10流程图。本发明的噪声消除方法M10被用于在显示系统1中，选择性地调整第i个视频帧的第j个像素的灰阶值大小，i为2至N范围中的一整数，j为1至T范围中的一整数。视频序列中的第i-1个视频帧中的所有像素的灰阶值皆已完成调整，且存储在显示系统1的缓冲存储器12中。本发明的噪声消除方法M10包含下列步骤。

首先，执行步骤S102，根据下列不等式一判断第j个像素是否为运动像素，若不等式一成立，则第j个像素为运动像素；若不等式一不成立，则第j个像素为静止像素。

不等式一：|GL_j，i，m*n-GL_{j，i-1，m*n}|＞Th1。

其中，GL_j，i，m*n代表第i个视频帧中包含第j个像素的一m*n数据块的灰阶值总和，GL_{j，i-1，m*n}代表第i-1个视频帧中包含第j个像素的m*n数据块的灰阶值总和，Th1代表第一阈值，m及n皆为一正整数。

若第j个像素是运动像素，执行步骤S106，将第j个像素的灰阶值直接存储至缓冲存储器12。

若第j个像素是静止像素，执行步骤S104，依下列公式一调整第j个像素的灰阶值，再执行步骤S106，将调整后的第j个像素的灰阶值存储至缓冲存储器12。

公式一：GL_new＝(GL_j，i-1*W+GL_j，i)/(W+1)。

其中，GL_new代表调整后的第j个像素的灰阶值，GL_j，i-1代表第i-1个视频帧的第j个像素的灰阶值，GL_j，i代表第i个视频帧的第j个像素的灰阶值，W代表一加权值(weighting)。

举例来说，请参阅图4，图4示出了目前视频帧60、前一张视频帧40以及经本发明的噪声消除方法调整过的视频帧60′的示意图。以第一阈值Th1为30、m与n皆为3以及加权值W为7为例。

首先，根据上述不等式一，|(13+15+24+22+36+2+23+7+25)-(13+5+42+22+20+24+30+17+10)|＝16＜30(第一阈值)，所以目标像素600被判断为静止像素。进而，根据上述公式一，(20*7+36)/(7+1)＝22，将目标像素600的灰阶值从36调整为22，如图4的目标像素600′所示。

藉此，视频帧中的噪声可被有效地消除。由于本发明仅需存储前一张视频帧的数据，不需要利用多张连续视频帧来调整目前视频帧，因此，应用本发明的显示系统仅需装设一个缓冲存储器，可进一步节省硬件资源。

请参阅图5，图5示出了根据本发明另一具体实施例的含有噪声消除装置10′的显示系统1′的示意图。显示系统1′与显示系统1主要不同之处在于噪声消除装置10′比噪声消除装置10另包含边缘检测器104以及第二噪声消除模块106。边缘检测器104被用于判断输入像素为边缘像素或背景像素。第二噪声消除模块106被用于选择性地调整边缘像素以及背景像素的灰阶值。

请参阅图5及图6，图6示出了根据本发明另一具体实施例的噪声消除方法M10′流程图。噪声消除方法M10′与噪声消除方法M10主要不同在于多了步骤S108-S112。本发明的噪声消除方法M10′包含下列步骤。

首先，执行步骤S102-S106。S102-S106如同噪声消除方法M10所述，在此不再赘述。

接着，执行步骤S108，根据下列不等式二，判断第j个像素是否为边缘像素。若不等式二成立，则第j个像素为边缘像素，否则，第j个像素为背景像素。

不等式二：GL_max_j，i，p*q-GL_min_j，i，p*q＞Th2。

其中，GL_max_j，i，p*q代表第i个视频帧中包含第j个像素的p*q数据块的最大灰阶值，GL_min_j，i，p*q代表第i个视频帧中包含第j个像素的p*q数据块的最小灰阶值，Th2代表第二阈值，p及q皆为一正整数。

若第j个像素为边缘像素，执行步骤S112，直接输出像素。

若第j个像素为背景像素，执行步骤S110，根据一滤波算法，调整第j个像素的灰阶值大小，再执行步骤S112，输出像素。滤波算法选自下列群组的其中之一：中值滤波(median filtering)算法、模糊化(smooth)算法以及开启闭合(Open-Close and Close-Open，OCCO)算法。上述滤波算法皆为习知技艺的人可轻易达成，在此不再赘述。

举例来说，以图4的视频帧60′的目标像素600′以及第二阈值Th2为10为例。包含目标像素600′的3*3数据块的最大灰阶值为25，最小灰阶值为2。根据上述不等式二，(25-2)＝23＞10(第二阈值)，因此目标像素600′被判断为边缘像素，直接输出像素。

相较于先前技术，根据本发明的噪声消除装置及方法，将视频帧的像素划分为运动像素以及静止像素，进而选择性地调整像素的灰阶值，因此可避免残影的产生。再者，本发明不需要利用多张连续视频帧来调整目前视频帧，因此可节省硬件资源。另外，本发明将视频帧的像素划分为边缘像素以及背景像素，进而选择性地调整像素的灰阶值，因此可加强视频的锐利度，亦即，减少视频的模糊。总而言之，本发明的噪声消除装置可有效地消除视频序列的噪声，且节省硬件资源。

藉由以上较佳具体实施例的详述，是希望能更加清楚描述本发明的特征与精神，而并非以上述所揭露的较佳具体实施例来对本发明的范畴加以限制。相反地，其目的是希望能涵盖各种改变及具相等性的安排在本发明所欲申请的专利范围的范畴内。因此，本发明所申请的专利范围的范畴应该根据上述的说明作最宽广的解释，以致使其涵盖所有可能的改变以及具相等性的安排。

Claims

1.一种噪声消除装置，在一显示系统输入一视频序列，该视频序列包含N个视频帧，每一该视频帧由T个像素所组成，每一该视频帧的每一该像素皆包含一灰阶值，N及T皆为一正整数，该噪声消除装置被用于在该显示系统中，选择性地调整第i个视频帧的第j个像素的该灰阶值大小，i为2至N范围中的一整数，j为1至T范围中的一整数，该视频序列中的第i-1个视频帧中的灰阶值皆已完成调整，且存储在该显示系统的一缓冲存储器，该噪声消除装置包含：

一运动检测器，用于判断该第j个像素为运动像素或静止像素；以及

一第一噪声消除模块，若该第j个像素为运动像素，该第一噪声消除模块会将该第j个像素的该灰阶值直接存储至该缓冲存储器，若该第j个像素为静止像素，该第一噪声消除模块会以下列公式调整该第j个像素的该灰阶值：GL_new＝(GL_j，i-1*W+GL_j，i)/(W+1)，其中，GL_new代表调整后的该第j个像素的该灰阶值，GL_j，i-1代表该第i-1个视频帧的该第j个像素的该灰阶值，GL_j，i代表该第i个视频帧的该第j个像素的该灰阶值，W代表一加权值，并且该第一噪声消除模块会将调整后的该第j个像素的该灰阶值GL_new存储至该缓冲存储器。

2.如权利要求1所述的噪声消除装置，其中，当下列不等式成立时，该运动检测器判断该第j个像素为运动像素：|GL_j，i，m*n-GL_{j，i-1，m*n}|＞Th1，其中，GL_j，i，m*n代表该第i个视频帧中包含该第j个像素的一m*n数据块的灰阶值总和，GL_{j，i-1，m*n}代表该第i-1个视频帧中包含该第j个像素的该m*n数据块的灰阶值总和，Th1代表一第一阈值，m及n皆为一正整数。

3.如权利要求1所述的噪声消除装置，进一步包含：

一边缘检测器，用于判断该第j个像素为边缘像素或背景像素；以及

一第二噪声消除模块，若该第j个像素为边缘像素，该第二噪声消除模块会将该第j个像素的该灰阶值直接输出，若该第j个像素为背景像素，该第二噪声消除模块会以一滤波算法调整该第j个像素的该灰阶值，再将调整后的该第j个像素的该灰阶值输出。

4.如权利要求1所述的噪声消除装置，其中，该加权值是7。

5.如权利要求3所述的噪声消除装置，其中，当下列不等式成立时，该边缘检测器判断该第j个像素为边缘像素：GL_max_i，i，p*q-GL_min_j，i，p*q＞Th2，其中，GL_max_j，i，p*q代表该第i个视频帧中包含该第j个像素的一p*q数据块的最大灰阶值，GL_min_j，i，p*q代表该第i个视频帧中包含该第j个像素的该p*q数据块的最小灰阶值，Th2代表一第二阈值，p及q皆为一正整数。

6.如权利要求3所述的噪声消除装置，其中，该滤波算法选自下列群组的其中之一：中值滤波算法、模糊化算法以及开启闭合算法。

7.一种噪声消除方法，在一显示系统输入一视频序列，该视频序列包含N个视频帧，每一该视频帧由T个像素所组成，每一该视频帧的每一该像素皆包含一灰阶值，N及T皆为一正整数，该噪声消除方法被用于在该显示系统中，选择性地调整第i个视频帧的第j个像素的该灰阶值大小，i为2至N范围中的一整数，j为1至T范围中的一整数，该视频序列中的第i-1个视频帧中的灰阶值皆已完成调整，且存储在该显示系统的一缓冲存储器中，该方法包含下列步骤：

(a)判断该第j个像素是否为运动像素，若是，则进行步骤(b1)，若否，则进行步骤(b2)；

(b1)将该第j个像素的该灰阶值直接存储至该缓冲存储器；以及

(b2)以下列公式调整该第j个像素的该灰阶值：GL_new＝(GL_j，i-1*W+GL_j，i)/(W+1)，其中，GL_new代表调整后的该第j个像素的该灰阶值，GL_j，i-1代表该第i-1个视频帧的第j个像素的该灰阶值，GL_j，i代表该第i个视频帧的该第j个像素的该灰阶值，W代表一加权值，并且将调整后的该第j个像素的该灰阶值GL_new存储至该缓冲存储器。

8.如权利要求7所述的方法，其中，在步骤(a)中，当下列不等式成立时，判断该第j个像素为运动像素：GL_j，i，m*n-GL_{j，i-1，m*n}＞Th1，其中，GL_j，i，m*n代表该第i个视频帧中包含该第j个像素的一m*n数据块的灰阶值总和，GL_{j，i-1，m*n}代表该第i-1个视频帧中包含该第j个像素的该m*n数据块的灰阶值总和，Th1代表一第一阈值(threshold)，m及n皆为一正整数。

9.如权利要求7所述的方法，进一步包含下列步骤：

(c)判断该第j个像素是否为边缘像素，若是，则进行步骤(d1)，若否，则进行步骤(d2)；

(d1)将该第j个像素的该灰阶值直接输出；以及

(d2)以一滤波算法调整该第j个像素的该灰阶值，再将调整后的该第j个像素的该灰阶值输出。

10.如权利要求9所述的方法，其中，在步骤(c)中，当下列不等式成立时，判断该第j个像素为边缘像素：|GL_max_j，i，p*q-GL_min_j，i，p*q|＞Th2，其中，GL_max_j，i，p*q代表该第i个视频帧中包含该第j个像素的一p*q数据块的最大灰阶值，GL_min_j，i，p*q代表该第i个视频帧中包含该第j个像素的该p*q数据块的最小灰阶值，Th2代表一第二阈值，p及q皆为一正整数。

11.如权利要求9所述的方法，其中，该滤波算法选自下列群组的其中之一：中值滤波算法、模糊化算法以及开启闭合算法。

12.如权利要求7所述的方法，其中，在步骤(b2)中，该加权值是7。