CN101394472B - 影像噪声消除装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明为影像噪声消除装置及方法相关发明，在应用噪声消除算法时，通过SNR(信号与杂音之比)参数限制应用到实际像素差异值的加权值最大值，有效应用SNR参数相应的最终像素补偿值，因此具有减少影像滞后症状，更清晰显示高频影像画面的效果。而且，本发明进一步最佳化消除噪声引起的影像模糊现象及清晰度之间的关系。
Description
技术领域
本发明涉及影像噪声消除装置及方法，更具体地说是涉及降低噪声引起的显示装置的画质恶化的有效消除噪声装置及方法{Apparatus and method forimage noise reduction}。
背景技术
最近为了改善显示器画质，开发和应用了各种信号处理方式。而且，通常显示装置中普遍存在多余的噪声，为了减少由此产生的画质恶化正在进行减少其噪声的噪声衰减算法。最近，采用数字方式处理影像信号，因此大幅改善噪声引起的影像信号恶化，但是随着显示装置的画面大小的大型化，存在杂音信号，模糊(blurring)，输入影像信号的信号带宽限制引起的解析度降低等问题。
尤其是，传统的噪声消除算法考虑了影像对SNR高的信号的动向，但是对于SNR低的信号则考虑影像动向的部分较少，因此输出影像会出现滞后(lagging)症状，或像素差的噪声消除方法在处理数字信号之后，仍然在输出影像中包括噪声，存在不能清晰表现高频影像信号的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种将两个参数即，将实际影像噪声相关信息和实际影像的像素差异值作为参数，用于影像像素运算。因此，本发明通过提高单纯的噪声预测概率，只消除实际影像的噪声，能够激活影像的具体(detail)的侧面，因此其目的为体现最佳画质。
本发明是通过以下技术方案来实现的：
影像噪声消除装置，包括：
输出针对输入影像信号以一定时间间距延迟的影像延迟信号排列的信号延迟部；
接收所输入的加法运算器S1中运算的影像信号，只通过影像信号的低频带宽影像信号的低频通过滤波器；
接收所输入的通过低频通过滤波器过滤的低频带宽影像信号之后，检测其绝对值的绝对值检测部；
根据低频带宽影像信号的绝对值，计算当前输入影像信号和延迟影像信号之间的像素差异值，通过非线性函数求得用于上述像素差异值的加权值的像素差计算部；
将上述输入影像信号转换为频率区域信号之后，根据所转换的频率区域信号，计算各个频率对应的加权值，输出信号对杂音之比的参数的SNR测量部；
及将通过上述像素差计算部求得的加权值范围，应用在通过上述SNR测量部输出的信号对杂音之比的加权值中，附加到最终像素值中，生成消除噪声的加权值的像素差加权值生成部。
再包括：进行上述输入影像信号和通过上述信号延迟部输出的影像延迟信号的减算运算的运算部。
再包括接受输入的上述输入影像信号和上述影像延迟信号之差，过滤低频带宽的影像信号的低频通过滤波器。
再包括取上述被过滤的低频带宽的影像信号的绝对值之后，将检测的绝对值输出到像素差计算部的绝对值检测部。
上述像素差计算部，计算上述输入影像信号和影像延迟信号之间的像素差异值时，计算位于影像信号排列的水平方向，垂直方向，左对角线方向及右对角线方向的各自两端的像素差异值。
应用通过上述像素差计算部输出的加权值的影像信号为P＝KYCLF+(1-K)YDLF+YCHF，此时，P：影像信号，K：加权值，YCLF：输入影像信号的低频区域信号，YDLF：影像延迟信号的低频区域信号，YCHF：输入影像信号的高频区域信号。
应用到上述影像信号的加权值具有0到1之间的大小。
上述信号对杂音之比的参数包括上述信号对杂音之比的输入值及通过非线性函数应用到上述输入值的信号对杂音之比的加权值。
上述SNR测量部再包括：将上述输入影像信号转换为频率区域信号的频率变化部；根据上述转换的频率区域信号，计算各个频率的加权值的加权值计算部；将上述计算的加权值附加到上述频率区域信号中，计算加权频率区域信号的信号计算部；及根据上述计算的加权频率区域信号，计算推定杂音，输出依据上述频率区域信号和推定杂音的信号对杂音之比的参数的推定杂音计算部。
上述像素差加权值生成部再包括：应用通过上述像素差计算部计算的像素差异值和像素差的加权值的像素差临界值存储部；利用通过上述SNR测量部计算的信号对杂音之比的参数，加算应用到上述存储的像素差异值的加权值范围的SNR加权值加算部；依据上述信号对杂音之比的参数，根据应用到上述存储的像素差异值的加权值大小，比较判断加权值范围的比较部；及根据上述比较判断结果，将应用到上述像素差异值的临界值的加权值的最大值，适用到上述信号对杂音之比的加权值范围之内，附加到最终像素值中，从而计算消除噪声的加权值的像素差加权值最大值计算部。
附加到上述最终像素值的消除噪声的加权值(K)的范围为o≤K≤A(A是信号比杂音之比加权值)。
上述像素差临界值存储部根据输入影像信号，更新上述像素差异值和加权值。
而且，本发明在影像噪声消除方法中，包括：输出针对输入影像信号以一定时间间距延迟的影像延迟信号排列的阶段；将上述输入影像信号转换为频率区域信号之后，根据转换的频率区域信号，计算各个频率的加权值，输出信号对杂音之比的参数的阶段；根据通过低频通过滤波器过滤的低频带宽影像信号的绝对值，计算上述输入影像信号和影像延迟信号之间的像素差异值，根据上述计算的像素差异值，通过非线性函数计算应用到上述像素差异值的加权值的阶段；及将应用到上述计算的像素差异值的加权值范围适用到上述输出的信号对杂音之比的加权值，在最终像素值上附加消除生成的噪声的加权值的阶段。
再包括：输出上述信号对杂音之比的参数的阶段；将上述输入影像信号转换为频率区域信号的阶段；根据上述转换的频率区域信号，计算各个频率的加权值的阶段；将上述计算的加权值附加到上述频率区域信号中，计算加权频率区域信号的阶段；及根据上述计算的加权频率区域信号，计算推定杂音，输出依据上述频率区域信号和推定杂音的信号对杂音之比的参数的阶段。
上述信号对杂音之比的参数包括，上述信号的杂音之比的输入值及通过非 线性函数应用到上述输入值的信号对杂音之比的加权值。
计算上述输入影像信号和影像延迟信号之间像素差异值时，计算位于影像信号排列的水平方向，垂直方向，左对角线方向及右对角线方向各自两端的像素差异值。
计算应用到上述像素差异值的加权值的阶段中，应用加权值的影像信号为P＝KYCLF+(1-K)YDLF+YCHF。(P：影像信号，K：加权值，YCLF：输入影像信号的低频区域信号，YDLF：影像延迟信号的低频区域信号，YCHF：输入影像信号的高频区域信号)。
应用到上述影像信号的加权值具有0到1之间的大小。
在最终像素值中附加消除上述噪声的加权值的阶段再包括：存储应用上述计算的像素差异值和像素差的加权值的阶段；利用上述输出的信号对杂音之比的参数，加算应用到上述存储的像素差异值的加权值范围的阶段；依据上述信号对杂音之比的参数，根据应用到上述存储的像素差异值的加权值大小，比较判断加权值范围的阶段；及根据上述比较判断结果，将应用到上述像素差异值的临界值的加权值的最大值适用到上述信号对杂音之比的加权值范围之内，附加到最终像素值中，计算消除噪声的加权值的阶段。
上述像素差异值和加权值通过输入影像信号更新之后存储。
附加到上述最终像素值中，消除噪声的加权值(K)的范围为oDKDA(A为信号比杂音之比加权值)。
本发明的有益效果是：本发明在应用噪声消除算法时，通过SNR参数限制实际应用到像素差异值的加权值的最大值，有效应用SNR参数相应的最终像素补偿值，具有减少影像的滞后(lagging)症状，更清晰体现高频影像画面的效果。
而且，本发明进一步最佳化消除噪声引起的影像模糊现象(blurring)及清晰度(Sharpness)之间的关系。
附图说明
图1为概括显示本发明的影像信号的噪声消除装置的组成方框图；
图2a、2b显示应用在本发明的噪声消除算法的示例图；
图3为显示本发明的影像噪声消除装置的SNR测量部的组成方框图；
图4a为显示本发明的影像噪声消除装置的像素差加权值生成部的组成方框 图；
图4b为显示本发明实例的，利用SNR参数的像素差加权值的噪声消除算法的示例图；
图5为显示本发明实例的影像噪声消除方法的顺序图。
附图中主要部分的符号说明
101.信号延迟部 102.低频通过滤波器
103.绝对值检测部 104.像素差计算部
105.像素差临界值存储部 106.SNR加权值加算部
107.比较部 108.像素差加权值最大值计算部
110.像素差加权值生成部 120.SNR测量部
121.频率转换部 123.加权值计算部
125.信号计算部 127.推定杂音计算部
具体实施方式
下面将结合附图，详细说明本发明的具体实施方式：
可通过参照以下的具体介绍，进一步轻松理解本发明目的和特点及优点。
图1为概括显示本发明的影像信号的噪声消除装置的组成方框图。图2a为显示应用在本发明的像素差的噪声消除算法的示例图。
参照图片，则影像信号的噪声消除装置配备，信号延迟部101，低频通过滤波器102，绝对值检测部103，像素差计算部104，像素差加权值生成部110及SNR测量部120。
信号延迟部101，将输入的影像信号(YC)沿着水平方向及垂直方向，生成影像延迟信号(YD)排列。在此，延迟是指，将按照一定时间间距输入的影像信号即像素电平信号，对当前输入的影像信号延迟一周期，像素电平信号是0至255的范围内的各个像素值。
输入的影像信号(YC)，与S1中通过信号延迟部101输出的影像延迟信号(YD)进行减算运算。
低频通过滤波器102接收所输入的S1中运算的影像信号(YC-YD)，只通过影像信号(YC-YD)的低频带宽影像信号(YC-YD)LF。
绝对值检测部103接收所输入的通过低频通过滤波器(102)过滤的低频带宽影像信号(YC-YD)LF之后，检测绝对值。
像素差计算部104根据低频带宽影像信号(YC-YD)LF的绝对值，计算当前输入影像信号(YC)和延迟影像信号(YD)之间的像素值差异。尤其是，像素差计算部104计算，位于通过当前输入影像信号(YC)和延迟影像信号(YD)之差生成的影像信号排列的水平方向，垂直方向，左对角线方向及右对角线方向各个两端的像素值差异。如图2a所示，计算的像素差异值包括临界值(a，b)，通过非线性函数求得消除噪声的加权值(K)。因此，根据计算的像素差异值，M1中输出附加加权值(K)的影像信号K(YC-YD)L。此时，应用到像素差异值的临界值(a，b)消除噪声的加权值(K)为介于0到1之间的值。
S2中，影像信号将S1中运算的影像信号(YC-YD)，与过滤的低频带宽的影像信号(Yc-YD)LF进行减算运算，由此成为高频带宽的影像信号(YC-YD)HF。
S3中，影像信号(P1)，加算运算附加通过像素差计算部(104)输出的加权值的影像信号K(YC-YD)LF和，S2中运算的高频带宽影像信号(YC-YD)HF，形成如下公式。
P1＝K(YC-YD)LF+(YC-YD)HF [公式1]
S4中，影像信号(P2)，相加通过信号延迟部(101)输出的影像延迟信号(YD)和，通过S3运算的影像信号(P1)，形成如下公式。
P2＝K(YC-YD)LF+(YC-YD)HF+YD，(YD＝YDLF+YDHF) [公式2]
即，P2＝KYCLF+(1-K)YDLF+YCHF
像素差加权值生成部110，通过SNR参数限制由输入的影像信号(P2)的像素值差异生成的加权值的最大值，应用到最终像素值中，生成消除噪声的加权值。这是因为最终像素值，根据SNR，有效(dynamic)补偿实际帧之间的像素补偿值，可以减少影像的滞后(lagging)现象，更清晰体现高频影像。
SNR测量部120将输入的影像信号转换为频率区域信号之后，根据所转换的频率区域信号计算加权值。通过上述频率区域信号和根据附加上述加权的加权频率区域求得的推定杂音，求得信号对杂音之比，输出到上述像素差加权值生成部110。上述杂音不仅包括影像信号包含的脉冲噪声，还包括高斯的附加噪声 及其它外部因素引起的各种噪声。
图3为显示本发明的影像噪声消除装置的SNR测量部的组成方框图。图2b为显示应用在本发明的信号对杂音之比的噪声消除算法的示例图。
频率转换部121将输入的影像信号(YC)转换为频率区域信号之后输出。
加权值计算部123根据通过上述频率转换部121输出转换的频率区域信号，计算加权值。此时，根据频率区域信号，计算各个频率的信号对杂音之比，如图2b所示，信号对杂音之比的输入值包括临界值(a，b)，通过非线性函数求得消除噪声的加权值(A)。
信号计算部125，在加权值计算部123计算的加权值(A)附加到频率区域信号中，计算加权频率区域信号。
推定杂音计算部127根据加权频率区域信号，计算推定杂音，计算依据上述频率区域信号和推定杂音的信号对杂音之比。
图4a为显示本发明的影像噪声消除装置的像素差加权值生成部的组成方框图。图4b为显示本发明实例的，利用SNR参数的像素差加权值的噪声消除算法的示例图。
绝对值检测部103，存储像素差计算部104计算的像素差异值和应用像素差的加权值(K)，通过输入影像信号更新各个值后进行存储。
SNR加权值加算部106，通过推定杂音计算部127计算的信号对杂音之比参数，用信号对杂音之比的加权值(A)，计算输入影像的像素差能够消除噪声的加权值(K)的范围。信号对杂音之比的输入值，通过非线性函数，在临界值(a，b)上分别输出1或0的加权值(A)，SNR小时输出1，SNR较大时输出0的加权系数。
比较部107，应用存储在像素差临界值存储部105的像素差异值和像素差的加权值(K)，依据通过SNR加权值加算部106输出的信号对杂音之比的参数，比较判断加权值(K)大小。
像素差加权值最大值计算部108根据比较部107的判断结果，在信号对杂音之比的加权值(A)范围内计算，应用到输入影像的像素差异值的临界值(4b，a，b)的加权值(K)的最大值。如图4b所示，附加到像素差临界值(a，b)中消除噪声的加权值(K)的最大值，被信号对杂音之比相应的加权值(A)限制，决定像素 补偿值。补偿值。即，应用到像素差异值的加权值(K)的范围用以下公式表示。
o≤K≤A(A是信号比杂音之比加权值) [公式3]
图5为显示本发明实例的影像噪声消除方法的顺序图。
S501阶段求得输入影像相关的信号对杂音之比。此时，将输入影像信号转换为频率区域信号之后，根据频率区域信号计算加权值。将计算的加权值附加到上述频率区域信号中，求得加权频率区域信号，根据加权频率区域信号求得推定杂音之后，根据上述频率区域信号和上述推定杂音计算信号对杂音之比。信号对杂音之比的输入值，通过非线性函数从临界值(图2b，a，b)分别输出1或2的加权值。
S503阶段计算位于输入影像和延迟的影像信号排列的水平方向，垂直方向，左对角线方向及右对角线方向的各两端的像素值之差。计算的像素差异值，通过非线性函数，从临界值(图2a，a，b)分别获得0或1的加权值。
S505阶段利用计算的8NR的参数，决定附加到像素差异值消除噪声的加权值的最大值。此时，像素差临界值存储部105存储根据所计算的像素差异值和上述差值求得的加权值(K)，通过SNR加权值加算部106及比较部107，根据信号对杂音之比的参数，比较判断应用到上述存储的像素差异值的加权值(K)大小。根据像素差加权值最大值计算部(108)的上述判断结果，将应用到输入影像的像素差异值的加权值(K)的最大值范围限制为信号对杂音之比的加权值(A)。
S507阶段将应用在依据信号对杂音之比(SNR)的参数的像素差异值，从而消除噪声的加权值(K)的最大值限制为信号对杂音之比的加权值(A)，进行输入影像的噪声消除及像素的补偿。
同时，本发明使用的用语(terminology)为，按照本发明角度定义的用语，可由从事相应领域工作的技术人员的意图及惯例发生变化，因此其定义必须以贯穿本发明所有内容。
上述本发明并不限于上述实例，可由业内人士进行各种变形和变更，也包括在附加的要求项定义的本发明主旨和范围之内。
Claims (18)
1.影像噪声消除装置，其特征在于，包括：
输出针对输入影像信号以一定时间间距延迟的影像延迟信号排列的信号延迟部；
接收所输入的加法运算器S1中运算的影像信号，只通过影像信号的低频带宽影像信号的低频通过滤波器；
接收所输入的通过低频通过滤波器过滤的低频带宽影像信号之后，检测其绝对值的绝对值检测部；
根据低频带宽影像信号的绝对值，计算当前输入影像信号和延迟影像信号之间的像素差异值，通过非线性函数求得用于上述像素差异值的加权值的像素差计算部；
将上述输入影像信号转换为频率区域信号之后，根据所转换的频率区域信号，计算各个频率对应的加权值，输出信号对杂音之比的参数的SNR测量部；及
将通过上述像素差计算部求得的加权值范围，应用在通过上述SNR测量部输出的信号对杂音之比的加权值中，附加到最终像素值中，生成消除噪声的加权值的像素差加权值生成部。
2.根据权利要求1所述的影像噪声消除装置，其特征在于所述像素差计算部，计算上述输入影像信号和影像延迟信号之间的像素差异值时，计算位于影像信号排列的水平方向，垂直方向，左对角线方向及右对角线方向的各自两端的像素差异值。
3.根据权利要求1所述的影像噪声消除装置，其特征在于应用通过上述像素差计算部输出的加权值的影像信号为P＝KYCLF+(1-K)YDLF+YCHF，其中，P为影像信号，K为消除噪音的加权值，YCLF为输入影像信号的低频区域信号，YDLF为影像延迟信号的低频区域信号，YCHF为输入影像信号的高频区域信号。
4.根据权利要求3所述的影像噪声消除装置，其特征在于所述用到上述影像信号的加权值具有0到1之间的大小。
5.根据权利要求1所述的影像噪声消除装置，其特征在于所述信号对杂音之比的参数包括上述信号对杂音之比的输入值及通过非线性函数应用到上述输入值的信号对杂音之比的加权值。
6.根据权利要求1所述的影像噪声消除装置，其特征在于所述SNR测量部再包括：将上述输入影像信号转换为频率区域信号的频率变化部；
根据上述转换的频率区域信号，计算各个频率的加权值的加权值计算部；
将上述计算的加权值附加到上述频率区域信号中，计算加权频率区域信号的信号计算部；
及根据上述计算的加权频率区域信号，计算推定杂音，输出依据上述频率区域信号和推定杂音的信号对杂音之比的参数的推定杂音计算部。
7.根据权利要求1所述的影像噪声消除装置，其特征在于所述像素差加权值生成部再包括：
应用通过上述像素差计算部计算的像素差异值和像素差的加权值的像素差临界值存储部；利用通过上述SNR测量部计算的信号对杂音之比的参数，加算应用到上述存储的像素差异值的加权值范围的SNR加权值加算部；
依据上述信号对杂音之比的参数，根据应用到上述存储的像素差异值的加权值大小，比较判断加权值范围的比较部；
及根据上述比较判断结果，将应用到上述像素差异值的临界值的加权值的最大值，适用到上述信号对杂音之比的加权值范围之内，附加到最终像素值中，从而计算消除噪声的加权值的像素差加权值最大值计算部。
8.根据权利要求1至7任一项所述的影像噪声消除装置，其特征在于附加到上述最终像素值的消除噪声的加权值的范围为o≤K≤A，其中，A为信号比杂音之比加权值。
9.根据权利要求7所述的影像噪声消除装置，其特征在于所述像素差临界值存储部根据输入影像信号，更新上述像素差异值和加权值。
10.影像噪声消除方法，其特征在于，包括：
输出针对输入影像信号以一定时间间距延迟的影像延迟信号排列的的阶段；
根据通过低频通过滤波器过滤的低频带宽影像信号的绝对值，将上述输入影像信号转换为频率区域信号之后，根据转换的频率区域信号，计算各个频率的加权值，输出信号对杂音之比的参数的阶段；
计算上述输入影像信号和影像延迟信号之间的像素差异值，根据上述计算的像素差异值，通过非线性函数计算应用到上述像素差异值的加权值的阶段；
及将应用到上述计算的像素差异值的加权值范围适用到上述输出的信号对杂音之比的加权值，在最终像素值上附加消除生成的噪声的加权值的阶段。
11.根据权利要求10所述的影像噪声消除方法，其特征在于再包括：
输出上述信号对杂音之比的参数的阶段；
将上述输入影像信号转换为频率区域信号的阶段；
根据上述转换的频率区域信号，计算各个频率的加权值的阶段；
将上述计算的加权值附加到上述频率区域信号中，计算加权频率区域信号的阶段；
及根据上述计算的加权频率区域信号，计算推定杂音，输出依据上述频率区域信号和推定杂音的信号对杂音之比的参数的阶段。
12.根据权利要求11所述的影像噪声消除方法，其特征在于所述信号对杂音之比的参数包括，上述信号的杂音之比的输入值及通过非线性函数应用到上述输入值的信号对杂音之比的加权值。
13.根据权利要求10所述的影像噪声消除方法，其特征在于计算上述输入影像信号和影像延迟信号之间像素差异值时，计算位于影像信号排列的水平方向，垂直方向，左对角线方向及右对角线方向各自两端的像素差异值。
14.根据权利要求10所述的影像噪声消除方法，其特征在于计算应用到上述像素差异值的加权值的阶段中，应用加权值的影像信号为P＝KYCLF+(1-K)YDLF+YCHF，其中，P为影像信号，K为加权值，YCLF为输入影像信号的低频区域信号，YDLF为影像延迟信号的低频区域信号，YCHF为输入影像信号的高频区域信号。
15.根据权利要求14所述的影像噪声消除方法，其特征在于应用到上述影像信号的加权值具有0到1之间的大小。
16.根据权利要求10所述的影像噪声消除方法，其特征在于在最终像素值中附加消除上述噪声的加权值的阶段再包括：
存储应用上述计算的像素差异值和像素差的加权值的阶段；
利用上述输出的信号对杂音之比的参数，加算应用到上述存储的像素差异值的加权值范围的阶段；
依据上述信号对杂音之比的参数，根据应用到上述存储的像素差异值的加权值大小，比较判断加权值范围的阶段；
及根据上述比较判断结果，将应用到上述像素差异值的临界值的加权值的最大值适用到上述信号对杂音之比的加权值范围之内，附加到最终像素值中，计算消除噪声的加权值的阶段。
17.根据权利要求16所述的影像噪声消除方法，其特征在于所述像素差异值和加权值通过输入影像信号更新之后存储。
18.根据权利要求10或16所述的影像噪声消除方法，其特征在于附加到上述最终像素值中，消除噪声的加权值K的范围为o≤K≤A其中，A为信号比杂音之比加权值。
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