CN101472058B - 图像噪声去除装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种图像噪声去除装置包括：用于图像的噪声方差值进行估算的图像噪声计算单元，用于建立中心像素点邻域的邻域生成单元，用于估算中心像素点邻域的方差值的方差计算单元，用于噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果进行噪声过滤比较过滤单元。图像噪声去除方法包括：对图像噪声方差值进行估算；根据图像亮度数据建立中心像素点邻域；对中心像素点邻域的方差值进行估算；对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果进行噪声去除。由于本方法放大了图像细节，可以有效的区分图像细节和噪声，在去除图像噪声的同时，能够保留图像的细节，使图像清晰度不受影响。
Description
技术领域
本发明涉及图像噪声去除领域，特别涉及一种摄像头的图像去除噪声装置和方法。
背景技术
图像预处理的基本目的就是改善图像质量，而去除图像噪声是改善图像质量的一种有效方法。噪声的形成有很多种原因，可能在成像过程中产生，也可能在传输过程中产生。在图像处理中噪声去除也有许多不同的方法，其中，最常用的是低通滤波方法。
低通滤波是一种通行信号处理方式，采用简单的邻域平均来减小噪声，即用领近像素点的各颜色分量平均值来代替当前中心像素点的各颜色分量，这种方法能比较有效的抑制图像噪声，但是图像细节有较大的损失，从而使图像质量降低。
还有一种改进的低通滤波方法，利用图像梯度算子，将图像细节和噪声分开来，再对噪声进行低通滤波加以去除。此种方法虽然避免了前一种方法对所有像素点都进行低通滤波从而导致大量细节损失的缺陷，但是这种方法很难对图像细节和噪声进行准确的区分，区分条件严格一点会损失很多图像细节，区分条件宽泛一点，则很多噪声又难以去除。
发明内容
本发明提供一种图像噪声去除方法，目的是在对图像进行噪声处理时，能够有效地去除图像中的噪声，还能保留图像的细节部分，使图像清晰度不受影响。
为了实现上述目的，本发明提供一种图像噪声去除装置包括：图像噪声计算单元，用于根据输入的模拟增益值对图像的噪声方差值进行估算；邻域生成单元，用于根据输入的图像亮度数据建立中心像素点邻域；方差计算单元，用于估算中心像素点邻域的方差值；比较过滤单元，对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果选择不同的滤波器对图像进行噪声过滤，所述比较滤波单元包括：比较器、第一滤波器和第二滤波器，其中比较器用于对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较并得出比较结果，第一滤波器用于中心像素点邻域的方差小于图像噪声方差值时，对图像进行低通滤波，第二滤波器用于中心像素点邻域的方差大于或等于图像噪声方差值时，对图像进行自适应滤波，第一滤波器和第二滤波器分别与比较器相连接，具体为：中心像素点设为Y22，Y11、Y12、Y13、Y21、Y23、Y31、Y32、Y33构成中心像素点Y22的邻域，中心像素点邻域平均值设为Mean_Y，中心像素点的修正值设为Y22_new，当中心像素点邻域的方差Var_e小于图像噪声方差值Var_n时有：Y22_new＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8，由第一滤波器进行滤波；当中心像素点邻域的方差Var_e大于或等于图像噪声方差值Var_n时有：Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean_Y-Y22)，由第二滤波器进行自适应滤波；图像噪声计算单元和方差计算单元分别与比较过滤单元相连接，邻域生成单元与方差计算单元相连接。
优选地，所述中心像素点邻域为3阶矩阵。
本发明还提供一种图像噪声去除方法，包括以下步骤：
对图像噪声方差值进行估算；根据输入的图像亮度数据建立中心像素点邻域；对中心像素点邻域的方差值进行估算；对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果进行图像噪声去除，具体为：中心像素点设为Y22，Y11、Y12、Y13、Y21、Y23、Y31、Y32、Y33构成中心像素点Y22的邻域，中心像素点邻域平均值设为Mean_Y，设中心像素点的修正值为Y22_new，当中心像素点邻域的方差Var_e小于图像噪声方差值Var_n时有：
Y22_new＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；
由第一滤波器进行滤波；
当中心像素点邻域的方差Var_e大于或等于图像噪声方差值Var_n时有：
Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean_Y-Y22)；
由第二滤波器进行自适应滤波。
优选地，所述图像噪声方差值是根据输入的模拟增益值进行估算，图像噪声方差值用var_n表示，设正常光照下的图像噪声var_n_0，设此时模拟增益值为Gain_0，当模拟增益值为Gain时，则估算图像噪声为：
Var_n＝Var_n_0×(Gain/Gain_0)。
优选地，所述中心像素点邻域的方差值的计算方法为：
Mean_Y＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；
中心像素点邻域的均方差设为Std_e则有：
Std_e＝(|Y11-Mean_Y|+|Y12-Mean_Y|+|Y13-Mean_Y|+
|Y21-Mean_Y|+|Y23-Mean_Y|+
|Y31-Mean_Y|+|Y32-Mean_Y|+|Y33-Mean_Y|)/8；
中心像素点邻域的方差设为Var_e，其计算为：
Var_e＝Std_e2。
本发明提供的图像噪声去除装置，由图像噪声计算单元根据输入的模拟增益值对图像的噪声方差值进行估算；邻域生成单元根据输入的图像亮度数据建立中心像素点邻域；方差计算单元估算中心像素点邻域的方差值；比较过滤单元，对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果选择不同的滤波器对图像进行噪声过滤；由于本方法中利用邻域方差平方放大了图像细节，从而能够有效的区分图像细节和噪声，于是能够有效地去除图像噪声的同时，能够尽量保留图像的细节部分，使图像清晰度不受影响。
附图说明
图1为本发明实施例原理框图；
图2为本发明实施例电路原理框图；
图3为本发明实施例流程示意图；
图4为本发明实施例图像噪声去除流程示意图；
图5为本发明实施例中心像素点邻域示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
如图1所示，图像噪声去除装置包括：图像噪声计算单元11，用于根据输入的模拟增益值对图像的噪声方差值进行估算，邻域生成单元12用于根据输入的图像亮度数据建立中心像素点邻域，方差计算单元13用于估算中心像素点邻域的方差值，比较过滤单元14对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果进行噪声过滤；图像噪声计算单元11和方差计算单元13分别与比较过滤单元14相连接，邻域生成单元12与方差计算单元13相连接。
如图2所示，比较滤波单元14包括：比较器141、第一滤波器142和第二滤波器143，其中比较器141用于对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较并得出比较结果；第一滤波器142用于根据比较结果对图像进行低通滤波；第二滤波器143用于根据比较结果对图像进行自适应滤波。第一滤波器142和第二滤波器143分别与比较器141相连接。
图3为本发明实施例图像噪声去除方法流程图，包括以下步骤：
S101，由图像噪声计算单元11对图像噪声方差值进行估算；
S102，由邻域生成单元12根据输入的图像亮度数据建立中心像素点3阶邻域；
S103，由方差计算单元13对中心像素点邻域的方差值进行估算；
S104，由比较滤波单元14对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果去除图像噪声。
如图3所示，所述步骤S104包括以下步骤：
S1041，由比较滤波单元14中的比较器141对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并判断大小；
S1042，根据步骤S1041，中心像素点邻域的方差小于图像噪声方差值，则认为此像素点不包括有任何细节，由第一滤波器142进行低通滤波，去除噪声；
S1043，根据步骤S1041，中心像素点邻域的方差大于或等于图像噪声方差值，则此像素点包括有图像细节，由第二滤波器143进行自适应滤波，去除噪声。
具体地说，图像噪声可以用图像噪声方差值来表示，图像噪声越大，则图像噪声方差值越大，图像噪声越小，则图像噪声方差值越小，因此对图像噪声的估算，即是对图像噪声方差的估算。
在摄像头成像系统中影响噪声的主要因素是模拟增益大小，若成像亮度相同时，模拟增益大小决定图像噪声的大小，模拟增益越大则噪声越大，模拟增益越小，噪声也越小，只要获取模拟增益值就能估算出此时图像噪声的大小，用var_n表示，设正常光照下的图像噪声var_n_0，设此时模拟增益值为Gain_0。当模拟增益值为Gain时，则估算图像噪声为：
Var_n＝Var_n_0×(Gain/Gain_0)
以中心像素点建立3阶矩阵邻域，如图4所示，Y22为中心像素点，Y11、Y12、Y13、Y21、Y23、Y31、Y32和Y33构成中心像素点邻域，邻域亮度平均值设为Mean_Y，邻域方差设为Var，则：
Mean_Y＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；
Var＝((Y11-Mean_Y)2+(Y12-Mean_Y)2+(Y13-Mean_Y)2+
(Y21-Mean_Y)2+(Y23-Mean_Y)2+
(Y31-Mean_Y)2+(Y32-Mean_Y)2+(Y33-Mean_Y)2))/8；
由上式可知，计算方差除了加法器和减法器外，额外需要8个乘法器，应用方差可以放大图像之间的差异即细节。用下面的两个式子来来进行估算，同样可以得到方差的效果。这里设中心像素点邻域均方差的估计值是Std_e，中心像素点邻域方差的估计值是Var_e，则
Std_e＝(|Y11-Mean_Y|+|Y12-Mean_Y|+|Y13-Mean_Y|+
|Y21-Mean_Y|+|Y23-Mean_Y|+|Y31-Mean_Y|+
|Y32-Mean_Y|+|Y33-Mean_Y|)/8；
Var_e＝Std_e2；
由上面两式可知得到Var_e，通过一个乘法器即可实现。
由计算可知，中心像素点邻域估算平均方差值Var_e越大，则图像变化越大，即细节越明显；中心像素点邻域估算方差值Var_e越小，则图像变化小，即图像越平滑。
将中心像素点邻域估算方差值Var_e与图像噪声方差值Var_n进行比较。当Var_e小于Var_n时，则认为此中心像素点Y22不包含任何细节或者认为图像细节完全湮没在噪声中。设此中心像素点的亮度修正值为Y22_new，则
Y22_new＝Mean_Y，Mean_Y
由第一滤波器142进行滤波；
当Var_e大于或等于Var_n时，则认为此中心像素点Y22包含细节，且Var_e值越大，则细节越突出，此时
Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean_Y-Y22)；
由第二滤波器143进行自适应滤波，由上式可知，在图像噪声方差Var_n一定的情况下，Var_e越大，Y22_new越接近Y22。Var_e越小，Y22_new越接近Mean_Y，也即是Var_e越大，即此像素点细节越多，则细节保留越多，Var_e越小，即此像素点细节越少或者与噪声相比越不明显，则细节保留越少。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (5)
1.图像噪声去除装置，其特征在于，包括：
图像噪声计算单元，用于根据模拟增益值对图像的噪声方差值进行估算；
邻域生成单元，用于根据图像亮度数据建立中心像素点邻域；
方差计算单元，用于估算中心像素点邻域的方差值；
比较过滤单元，对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果选择不同的滤波器对图像进行噪声过滤，所述比较滤波单元包括：比较器、第一滤波器和第二滤波器，其中比较器用于对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较并得出比较结果，第一滤波器用于中心像素点邻域的方差小于图像噪声方差值时，对图像进行低通滤波，第二滤波器用于中心像素点邻域的方差大于或等于图像噪声方差值时，对图像进行自适应滤波，第一滤波器和第二滤波器分别与比较器相连接，具体为：中心像素点设为Y22，Y11、Y12、Y13、Y21、Y23、Y31、Y32、Y33构成中心像素点Y22的邻域，中心像素点邻域平均值设为Mean_Y，中心像素点的修正值设为Y22_new，当中心像素点邻域的方差Var_e小于图像噪声方差值Var_n时有：Y22_new＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8，由第一滤波器进行滤波；当中心像素点邻域的方差Var_e大于或等于图像噪声方差值Var_n时有：Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean_Y-Y22)，由第二滤波器进行自适应滤波；
所述图像噪声计算单元和所述方差计算单元分别与所述比较过滤单元相连接，所述邻域生成单元与所述方差计算单元相连接。
2.根据权利要求1所述的图像噪声去除装置，其特征在于，所述中心像素点邻域为3阶矩阵。
3.一种图像噪声去除方法，该方法使用图像噪声去除装置，所述图像噪声去除装置包括，根据模拟增益值对图像的噪声方差值进行估算的图像噪声计算单元，根据图像亮度数据建立中心像素点邻域的邻域生成单元，用于估算中心像素点邻域方差值的方差计算单元，对噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果进行噪声过滤的比较过滤单元，用于该装置的图像噪声去除方法，其特征在于，该方法包括步骤：
对图像噪声方差值进行估算；
根据输入的图像亮度数据建立中心像素点邻域；
对中心像素点邻域的方差值进行估算；
对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果进行图像噪声去除，具体为：中心像素点设为Y22，Y11、Y12、Y13、Y21、Y23、Y31、Y32、Y33构成中心像素点Y22的邻域，中心像素点邻域平均值设为Mean_Y，设中心像素点的修正值为Y22_new，当中心像素点邻域的方差Var_e小于图像噪声方差值Var_n时有：
Y22_new＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；
由第一滤波器进行滤波；
当中心像素点邻域的方差Var_e大于或等于图像噪声方差值Var_n时有：
Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean_Y-Y22)；
由第二滤波器进行自适应滤波。
4.根据权利要求3所述的图像噪声去除方法，其特征在于，所述图像噪声方差值是根据输入的模拟增益值进行估算，图像噪声方差值用var_n表示，设正常光照下的图像噪声var_n_0，设此时模拟增益值为Gain_0，当模拟增益值为Gain时，则估算图像噪声为：
Var_n＝Var_n_0×(Gain/Gain_0)。
5.根据权利要求3所述的图像噪声去除方法，其特征在于，所述中心像素点邻域的方差值的计算方法为：
Mean_Y＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；
中心像素点邻域的均方差设为Std_e则有：
Std_e＝(|Y11-Mean_Y|+|Y12-Mean_Y|+|Y13-Mean_Y|+
|Y21-Mean_Y|+|Y23-Mean_Y|+
|Y31-Mean_Y|+|Y32-Mean_Y|+|Y33-Mean_Y|)/8；
中心像素点邻域的方差设为Var_e，其计算为：
Var_e＝Std_e2。
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