CN101681506A - 使用全色图像的噪声降低彩色图像 - Google Patents

Abstract

用于产生噪声降低的数字彩色图像的方法包括提供具有对应于至少两个彩色光响应的全色像素和彩色像素的图像；从图像提供全色图像和至少一个彩色图像；以及通过在每个彩色像素位置处将多个彩色特征设为等于对应的全色特征，使用全色图像和彩色图像以产生噪声降低的数字彩色图像。

Description

使用全色图像的噪声降低彩色图像

技术领域

本发明总地来说涉及从具有全色和彩色像素的图像产生全彩色噪声降低全分辨率图像的数字图像处理操作的领域。

背景技术

最普遍和经常必不可少的图像处理操作之一是噪声降低。这对于可能在不充足的光照条件下捕获的数字静态和视频照相机图像尤其是如此。一种解决在低于最佳光照条件下的数字图像捕获的方法是获取或合成对低的或不足的场景光照特别敏感的一个或多个色彩通道。来自具有增加的光敏感度的通道的数据一般用来引导来自附随的标准色彩通道的数据的随后图像处理。噪声降低是用于从该另外的图像数据中获益的首选。在文献资料中存在若干例子。美国专利No.6,646,246(Gindele等)教导使用具有慢速和快速像素的扩展动态范围滤色器阵列(CFA)模式，仅使用慢速像素数据对慢速像素数据进行噪声消减且仅使用快速像素数据对快速像素数据进行噪声消减。该方案以图像分辨率为代价实现了噪声降低，因为每个色彩通道现在被细分成快速通道和慢速通道，且随后的合并可产生比解决的原始噪声更让人烦恼的图像处理伪影。美国专利No.7,065,246(Xiaomang等)代表了相当数量的相似地公开的发明，其中它揭示了从直接感测的色彩通道数据(在这种情况下为青色、品红、黄和绿)来构造亮度信号。构造的亮度的高频分量用来代替原始色彩通道信号的高频分量以影响图像数据的净噪声降低。尽管稍微有效，但是该方案的主要不利在于从有噪声色彩通道分量构造合成的亮度通道，这导致基本上等同的有噪声的合成通道。

在美国专利No.5,264,924(Cok)中可找到更好的方案的提议。Cok公开了直接测量在每个像素位置处的红、绿、蓝和亮度值。被设计为固有地比对应的高频红、绿和蓝数据噪声更小的高频亮度数据用来替代所述高频红、绿和蓝数据以产生噪声消减的红、绿和蓝信号。由于绝大部分数字静态和视频照相机使用装备有每像素仅感测一个色彩通道的CFA的单传感器，所以Cok不能在这样的系统中直接实施。

尽管Xiaomang和Cok描述了亮度信号，但是具有符合人视觉系统的亮度通道的光度敏感度的色彩通道可能被不必要地限制了。

发明内容

本发明的目的是从具有全色和彩色像素的数字图像产生噪声降低的全分辨率全彩色图像。

该目的通过用于产生噪声降低的数字彩色图像的方法来实现，该方法包括：

a.提供具有对应于至少两个彩色光响应的全色像素和彩色像素的图像；

b.从该图像提供全色图像和至少一个彩色图像；以及

c.通过在每个彩色像素位置处将多个彩色特征设置为等于对应的全色特征，来使用全色图像和彩色图像以产生噪声降低的数字彩色图像。

本发明的特征是可采用具有全色和彩色像素的传感器在低光条件下捕获图像且处理降低了从全色和彩色像素产生的全彩色图像中的噪声。可采用更一般的全色通道捕获更有用的信号，其比人视觉系统的亮度通道在所有波长处具有更高的敏感度。

附图说明

图1是包括用于实现本发明的数字照相机的计算机系统的透视图；

图2是本发明的优选实施例的框图；

图3是本发明替代实施例的框图；

图4是本发明替代实施例的框图；

图5是本发明替代实施例的框图；

图6是图2中的框202中使用的像素的区域；

图7是图2中的框206中使用的像素的区域；

图8是图3中的框210中使用的像素的区域；以及

图9是图4中的框204中使用的像素的区域。

具体实施方式

在以下说明中，将按照一般会作为软件程序实现来描述本发明的优选实施例。本领域技术人员将容易理解该软件的等同物还可用硬件来构造。由于图像处理算法和系统是已知的，所以本说明书将具体针对形成根据本发明的系统和方法的一部分或与本发明的系统和方法更直接协作的算法和系统。本文未具体示出或描述的、用于产生且以其它方式处理与其有关的图像信号的该算法和系统以及硬件或软件的其他方面可从该领域中已知的该系统、算法、组件和元件中选择。假定以下材料中的根据本发明所述的系统、用于实现本发明的本文未具体示出、提议或描述的软件是传统的且在本领域普通技术人员的范围内。

进一步地，如本文所使用的，计算机程序可被存储到计算机可读存储介质中，该计算机可读存储介质可包括例如磁存储介质如磁盘(如硬盘或软盘)或磁带，光存储介质如光盘、光带或机器可读条形码，固态电子存储装置如随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM)或任何其他用来存储计算机程序的物理装置或介质。

在描述本发明之前，注意以下内容可便于理解本发明：本发明优选地用在任何已知的计算机系统如个人计算机上。因此，本文不再详细讨论计算机系统。注意下述内容也是有益的：图像可直接被输入到计算机系统(例如通过数字照相机)或在被输入到计算机系统之前被数字化(例如通过扫描原件，如卤化银膜)。

参考图1，示出了用于实现本发明的计算机系统110。尽管示出计算机系统110是为了举例说明优选实施例的目的，但是本发明不限于所示的计算机系统110，而是可用在任何电子处理系统上，该电子处理系统诸如从家庭计算机、信息亭(kiosk)、零售或批发照片冲洗、或用于处理数字图像的任何其他系统中寻找。计算机系统110包括用于接收和处理软件程序并执行其他处理功能的基于微处理器的单元112。显示器114例如通过图形用户接口电连接到基于微处理器的单元112以显示与软件相关联的用户相关信息。键盘116也连接到基于微处理器的单元112以允许用户将信息输入到软件。作为使用键盘116输入的替代，可使用鼠标118在显示器114上移动选择器120并选择选择器120覆盖于其上的项，如本领域中众所周知的那样。

一般包括软件程序的只读光盘存储器(CD-ROM)124被插入到基于微处理器的单元中以提供将软件程序和其他信息输入到基于微处理器的单元112的方式。另外，软盘126还可包括软件程序，且被插入到基于微处理器的单元112中以输入软件程序。只读光盘存储器(CD-ROM)124或软盘126可替代地可插入到连接到基于微处理器的单元112的外部放置的盘驱动单元122中。进一步地，如本领域中众所周知的那样，基于微处理器的单元112可被编程以内部地存储软件程序。基于微处理器的单元112还可具有到外部网络(如局域网或因特网)的诸如电话线之类的网络连接127。打印机128还可连接到基于微处理器的单元112以打印来自计算机系统110的输出的硬拷贝。

还可通过个人计算机卡(PC卡)130(如之前已知的PCMCIA卡)(基于个人计算机存储卡国际协会的规范)在显示器114上显示图像，该个人计算机卡130包括电子式地包含在PC卡130中的数字化图像。PC卡130最终被插入到基于微处理器的单元112中以允许在显示器114上的图像的视觉显示。可替代地，PC卡130可被插入到连接到基于微处理器的单元112的外部放置的PC卡读取器132。还可通过光盘124、软盘126或网络连接127输入图像。存储在PC卡130、软盘126或光盘124或通过网络连接127输入的图像可从各种源(如数字照相机(未示出)或扫描器(未示出))获得。还可经由连接到基于微处理器的单元112的照相机对接(docking)端口136直接从数字照相机134输入图像或经由到基于微处理器的单元112的电缆连接138或经由到基于微处理器的单元112的无线连接140直接从数字照相机134输入图像。

根据本发明，算法可存储在迄今提及的任何存储装置中且可应用于图像以插入稀散地分布的图像。

图2是优选实施例的高层次图。数字照相机134负责产生原始数字红绿蓝全色(red-green-blue-panchromatic，RGBP)滤色器阵列(CFA)图像200，也称作数字RGBP CFA图像或RGBP CFA图像。在这点上应注意，在以下说明中可使用其他色彩通道组合(如青-品红-黄-全色)来代替红绿蓝全色。关键点是包括全色通道。该图像被认为是稀疏地采样的图像，因为图像中的每个像素包含红、绿、蓝或全色数据的仅一个像素值。全色图像插值框202产生全分辨率全色图像204。在图像处理链中的该点上每个彩色像素位置具有相关联的全色值以及或者是红、绿或者是蓝值。通过全分辨率全色图像的帮助，现在在RGB CFA图像噪声降低框210中降低了与红、绿和蓝像素值相关联的噪声，从而产生噪声降低的RGB CFA图像212。RGB CFA图像插值框214随后产生噪声降低的全分辨率全彩色图像226。

图3是第二优选实施例的高层次图。数字照相机134负责生成原始数字红绿蓝全色(RGBP)滤色器阵列(CFA)图像200，也称作数字RGBP CFA图像或RGBP CFA图像。在该点应注意的是，在以下说明中可使用如青-品红-黄-全色的其他色彩通道组合代替红绿蓝全色。关键是包括全色通道。因为图像中的每个像素包含红、绿、蓝或全色数据的仅一个像素值，所以该图像被认为是稀疏地采样的图像。全色图像插值框202产生全分辨率全色图像204。在图像处理链中的该点每个彩色像素位置具有相关联的全色值以及或者是红、绿或者是蓝值。通过全分辨率全色图像的帮助，现在在RGB CFA图像噪声降低框210中降低了与红、绿、蓝像素值相关联的噪声以产生噪声降低的RGB CFA图像212。RGBCFA图像插值框214随后产生噪声降低的全分辨率全色图像216。最后，全分辨率全彩色噪声降低框218产生最终的噪声降低的全分辨率全彩色图像框224。

图4是优选实施例的高层次图。数字照相机134负责生成原始数字红绿蓝全色(RGBP)滤色器阵列(CFA)图像200，也称作数字RGBPCFA图像或RGBP CFA图像。在该点注意的是，在以下说明中可使用如青-品红-黄-全色的其他色彩通道组合代替红绿蓝全色。关键点是包括全色通道。由于图像中的每个像素包含红、绿、蓝或全色数据的仅一个像素值，所以该图像被认为是稀疏地采样的图像。全色图像插值框202产生全分辨率全色图像204。在图像处理链中的该点处，每个彩色像素位置具有相关联的全色值以及或者是红、绿或者是蓝值。接着全分辨率全色图像噪声降低框206产生噪声降低的全分辨率全色图像208。通过噪声降低的全分辨率全色图像的帮助，现在在RGB CFA图像噪声降低框210中降低了与红、绿和蓝像素值相关联的噪声，从而产生噪声降低的RGB CFA图像212。RGB CFA图像插值框214随后产生噪声降低的全分辨率全彩色图像222。

图5是优选实施例的高层次图。数字照相机134负责生成原始数字红绿蓝全色(RGBP)滤色器阵列(CFA)图像200，也称作数字RGBPCFA图像或RGBP CFA图像。在该点注意的是，在以下说明中可使用如青-品红-黄-全色的其他色彩通道组合代替红绿蓝全色。关键点是包括全色通道。由于图像中的每个像素包含红、绿、蓝或全色数据的仅一个像素值，所以该图像被认为是稀疏地采样的图像。全色图像插值框202产生全分辨率全色图像204。在图像处理链中的该点处，每个彩色像素位置具有相关联的全色值以及或者是红、绿或者是蓝值。接着全分辨率全色图像噪声降低框206产生噪声降低的全分辨率全色图像208。通过噪声降低的全分辨率全色图像的帮助，现在在RGB CFA图像噪声降低框210中降低了与红、绿和蓝像素值相关联的噪声，从而产生噪声降低的RGB CFA图像212。RGB CFA图像插值框214随后产生噪声降低的全分辨率全彩色图像216。最终，全分辨率全彩色噪声降低框218产生最终的噪声降低的全分辨率全彩色图像框220。

返回图2，可以以本领域技术人员已知的任何适当方式执行全色图像插值框202。现在给出两个例子。参考图6，估计像素X₅的全色值的一种方式是仅对周围的六个全色值取平均，即：

X₅＝(P₁+P₂+P₃+P₇+P₈+P₉)/6

在该方法中对像素值的交替加权(alternate weighting)对本领域技术人员也是已知的。作为例子，

X₅＝(P₁+2P₂+P₃+P₇+2P₈+P₉)/8

可替代地，可以通过首先计算方向梯度的绝对值(绝对方向梯度)来使用自适应方法：

B₅＝|P₁-P₉|

V₅＝|P₂-P₈|

S₅＝|P₃-P₇|

现在X₅的值通过三个两点平均中的一个来确定：

BX₅＝(P₁+P₉)/2

VX₅＝(P₂+P₈)/2

SX₅＝(P₃+P₇)/2

与绝对方向梯度组的最小值相关联的两点平均用于计算X₅，例如，如果V₅≤B₅且V₅≤S₅，则X₅＝VX₅。

返回图2，通过在每个彩色像素位置处将多个彩色特征设置为等于对应的全色特征来执行RGB CFA图像噪声降低框210。任何数目的该特征为本领域技术人员所已知。作为例子，参考图8，可在八个不同的方向上在所示的邻域内限定与像素R₅的第一空间红色像素差，也称作方向梯度：

R₁-R₅(西北)

R₂-R₅(北)

R₃-R₅(东北)

R₄-R₅(西)

R₆-R₅(东)

R₇-R₅(西南)

R₈-R₅(南)

R₉-R₅(东南)。

彩色特征的另一例子是第二空间像素差。再次参考图8，可以在四个不同的方向上在所示的邻域内给出与像素R₅的第二红色像素差：

2R₅-R₁-R₉(反斜线)

2R₅-R₂-R₈(垂直)

2R₅-R₃-R₇(斜线)

2R₅-R₄-R₆(水平)。

现在给出本发明的四个例子。参考图7，应注意每个像素位置具有相关联的全色值。还应注意介入的非红像素(即图7中的空白像素)的数目和布置是无关的。所需要的是具有至少一个或多个相同颜色的邻近像素值的中央像素值。还应注意尽管图7描绘了5个像素高且5个像素宽的方形像素邻域，但是可使用任何尺寸和形状的邻域。而且，在以下讨论中，当清洁(clean)绿或蓝色通道时绿或蓝将替代红。由于全色通道比红色通道快，所以全色通道比红色通道具有更小的噪声，且将在有效像素邻域上平均的第一空间红色像素差设为等于在相同的像素邻域上平均的第一空间全色像素差降低了红色像素R₅的噪声。这通过计算以下加权平均来完成：

R₅＝[c₁(P₁-P₅+R₁)+c₂(P₂-P₅+R₂)+c₃(P₃-P₅+R₃)+

    c₄(P₄-P₅+R₄)+c₅(P₅-P₅+R₅)+c₆(P₆-P₅+R₆)+

    c₇(P₇-P₅+R₇)+c₈(P₈-P₅+R₈)+c₉(P₉-P₅+R₉)]/

    (c₁+c₂+c₃+c₄+c₅+c₆+c₇+c₈+c₉)

加权系数c₁到c₉限定有效像素邻域，并且根据全色值的差以及根据红色值的差来计算该加权系数：

c₁＝1如果|P₁-P₅|≤t_p且|R₁-R₅|≤t_r，否则c₁＝0

c₂＝1如果|P₂-P₅|≤t_p且|R₂-R₅|≤t_r，否则c₂＝0

c₃＝1如果|P₃-P₅|≤t_p且|R₃-R₅|≤t_r，否则c₃＝0

c₄＝1如果|P₄-P₅|≤t_p且|R₄-R₅|≤t_r，否则c₄＝0

c₅＝1如果|P₅-P₅|≤t_p且|R₅-R₅|≤t_r，否则c₅＝0

c₆＝1如果|P₆-P₅|≤t_p且|R₆-R₅|≤t_r，否则c₆＝0

c₇＝1如果|P₇-P₅|≤t_p且|R₇-R₅|≤t_r，否则c₇＝0

c₈＝1如果|P₈-P₅|≤t_p且|R₈-R₅|≤t_r，否则c₈＝0

c₉＝1如果|P₉-P₅|≤t_p且|R₉-R₅|≤t_r，否则c₉＝0

在这些表达式中t_p和t_r是被选择以排除由图7中所示的像素邻域中的任何边缘从中央像素(R₅)分离的像素值的预定正阈值。应注意通过这些定义c₅总是1；这是为了保证在总和中总是包括至少一个像素。可使用用于分布(populate)加权系数且用于选择有效邻域的替代方案，且所述替代方案可被适配成使用全分辨率全色数据。例如，可计算加权系数从而使得这些加权系数采取0和1之间的任何值。

上述方法的替代方法是使用在有效像素邻域上取平均的第二空间像素差。再次参考图7，将在有效像素邻域上取平均的第二空间红色像素差设置为等于在相同的像素邻域上取平均的第二空间全色像素差降低了红色像素R₅的噪声：

R₅＝[d₁(-P₁+2P₅-P₉+R₁+R₉)/2+

     d₂(-P₂+2P₅-P₈+R₂+R₈)/2+

     d₃(-P₃+2P₅-P₇+R₃+R₇)/2+

     d₄(-P₄+2P₅-P₆+R₄+R₆)/2+R₅]/

     (d₁+d₂+d₃+d₄+1)

加权系数d₁到d₄限定有效像素邻域且其根据全色值的差以及根据红色值的差来加以计算：

d₁＝1如果|P₁-P₅|≤t_p且|P₉-P₅|≤t_p，且

         |R₁-R₅|≤t_r且|R₉-R₅|≤t_r，否则d₁＝0

d₂＝1如果|P₂-P₅|≤t_p且|P₈-P₅|≤t_p，且

         |R₂-R₅|≤t_r且|R₈-R₅|≤t_r，否则d₂＝0

d₃＝1如果|P₃-P₅|≤t_p且|P₇-P₅|≤t_p，且

         |R₃-R₅|≤t_r且|R₇-R₅|≤t_r，否则d₃＝0

d₄＝1如果|P₄-P₅|≤t_p且|P₆-P₅|≤t_p，且

         |R₄-R₅|≤t_r且|R₆-R₅|≤t_r，否则d₄＝0。

在这些表达式中t_p和t_r是被选择以排除由图7中所示的像素邻域中的任何边缘从中央像素(R₅)分离的像素值的预定正阈值。应注意的是，通过这些定义所有的加权函数可以同时是零；为了确保在总和中总是包括至少一个像素，在上述加权和上R₅被加到分子且1被加到分母。一种替代方法是使用有效像素邻域中的所有第一空间像素差的中值(median)。再次参考图7，将有效像素邻域中的所有第一空间红色像素差的中值设为等于相同像素邻域中的所有第一空间全色像素差的中值降低了红色像素R₅的噪声。首先，计算一个全色和一个红色9点中值：

P_M＝中值[(P₁-P₅)，(P₂-P₅)，(P₃-P₅)，

         (P₄-P₅)，(P₅-P₅)，(P₆-P₅)，

         (P₇-P₅)，(P₈-P₅)，(P₉-P₅)]

R_M＝中值[(R₁-R₅)，(R₂-R₅)，(R₃-R₅)，

         (R₄-R₅)，(R₅-R₅)，(R₆-R₅)，

         (R₇-R₅)，(R₈-R₅)，(R₉-R₅)]

R_M被设为等于P_M且注意对中值算子内的所有项加上常数或从其减去常数不会改变项的顺序，对R₅求解该表达式：

R₅＝中值(R₁，R₂，R₃，R₄，R₅，R₆，R₇，R₈，R₉)-

    中值(P₁，P₂，P₃，P₄，P₅，P₆，P₇，P₈，P₉)+P₅

替代方法是同时使用在有效像素邻域上取平均的第一和第二空间像素差。再次参考图7，将在有效像素邻域上取平均的第一和第二空间红色像素差的平均值设为等于在相同像素邻域上取平均的第一和第二空间全色像素差的平均值降低了红色像素R₅的噪声：

R₅＝[c₁(P₁-P₅+R₁)+c₂(P₂-P₅+R₂)+c₃(P₃-P₅+R₃)+

     c₄(P₄-P₅+R₄)+c₅(P₅-P₅+R₅)+c₆(P₆-P₅+R₆)+

     c₇(P₇-P₅+R₇)+c₈(P₈-P₅+R₈)+c₉(P₉-P₅+R₉)]/

     2(c₁+c₂+c₃+c₄+c₅+c₆+c₇+c₈+c₉)+

    [d₁(-P₁+2P₅-P₉+R₁+R₉)/2+

     d₂(-P₂+2P₅-P₈+R₂+R₈)/2+

     d₃(-P₃+2P₅-P₇+R₃+R₇)/2+

     d₄(-P₄+2P₅-P₆+R₄+R₆)/2+R₅]/

     2(d₁+d₂+d₃+d₄+1)

加权系数c₁到c₉和d₁到d₄与上述相同。第一和第二空间像素差的平均值还可由加权平均值来替代，且权重可以是固定的或根据例如R₅到边缘有多近来计算。

上述四个例子的替代方法包括使用第一空间像素差的最大值，第一空间像素差的最小值以及自适应定向中值滤波器。通过结合其他已知的噪声降低方法(例如但不限于无限脉冲响应(IIR)滤波和奇异值分解(SVD))来利用本领域技术人员已知的其他全色特征，更多的替代方法是有可能的。

本领域技术人员还熟知的是：如图7中所描绘的像素邻域可来自于图像数据的拉普拉斯或高斯塔式分解(Gaussian pyramid decomposition)或小波分解。通过同时将相同的分解方法应用到全分辨率全色数据，每个RGB图像分解分量内的每个所产生的像素仍将具有相关联的全色值。因此前述讨论和例子保持相关且不变。

返回图2，RGB CFA图像插值框214可使用现有技术中描述的任何公知的CFA插值或反马赛克(demosaicking)技术来执行。美国专利No.5,852,468(Okada)描述了一种典型的非自适应方法，而美国专利No.5,506,619(Adams等)教导了一种代表性的自适应方法。

在图3中，全分辨率全彩色噪声降低框216可以以与RGB CFA图像噪声降低框210相似的方式执行，只是在框216中在每个像素位置处存在红、绿、蓝和全色值。因此，可使用如图8中所描绘的邻接的像素邻域来执行噪声降低。当参考图8时，平均第一空间像素差、平均第二空间像素差和中值第一空间像素差的上面给出的例子可以直接适用。

在图4中，全分辨率全色图像噪声降低框206将使用现有技术中用于灰阶或单通道图像噪声降低的任何公知的方法来执行。参考图9，可使用西格玛(sigma)滤波器来完成全色像素P₅的噪声降低。这通过计算如下加权平均值来完成：

P₅＝(c₁P₁+c₂P₂+c₃P₃+c₄P₄+c₅P₅+c₆P₆+c₇P₇+c₈P₈+c₉P₉)/

    (c₁+c₂+c₃+c₄+c₅+c₆+c₇+c₈+c₉)

加权系数c₁到c₉根据全色值的差来计算：

c₁＝1如果|P₁-P₅|≤t，否则c₁＝0

c₂＝1如果|P₂-P₅|≤t，否则c₂＝0

c₃＝1如果|P₃-P₅|≤t，否则c₃＝0

c₄＝1如果|P₄-P₅|≤t，否则c₄＝0

c₅＝1如果|P₅-P₅|≤t，否则c₅＝0

c₆＝1如果|P₆-P₅|≤t，否则c₆＝0

c₇＝1如果|P₇-P₅|≤t，否则c₇＝0

c₈＝1如果|P₈-P₅|≤t，否则c₈＝0

c₉＝1如果|P₉-P₅|≤t，否则c₉＝0。

在这些表达式中t是被选择以排除由图9所示的像素邻域中的任何边从中央像素(P₅)分离的像素值的预定阈值。应注意通过这些定义c₅总是1；这是为了保证在总和中总是包括至少一个像素。在本领域中公知用于分布西格玛滤波器加权系数的替代方案。一种替代方法是使用自适应中值滤波器。再次参考图9，计算四个全色：

P_H＝中值(P₄，P₅，P₆)

P_B＝中值(P₁，P₅，P₉)

P_V＝中值(P₂，P₅，P₈)

P_S＝中值(P₃，P₅，P₇)。

P₅的噪声降低的值对应于最接近与P₅相关联的原始全色值的全色中值：

P₅＝P_H如果|P_H-P₅|≤{|P_B-P₅|，|P_V-P₅|，|P_S-P₅|}

P₅＝P_B如果|P_B-P₅|≤{|P_H-P₅|，|P_V-P₅|，|P_S-P₅|}

P₅＝P_V如果|P_V-P₅|≤{|P_H-P₅|，|P_B-P₅|，|P_S-P₅|}

P₅＝P_S如果|P_S-P₅|≤{|P_H-P₅|，|P_B-P₅|，|P_V-P₅|}。

采用自适应中值滤波器的替代方案在本领域中已公知且可使用。

除了上述方法之外，可使用其他公知的噪声降低方法，例如但不限于无限脉冲响应(IIR)滤波和奇异值分解(SVD)。

本领域技术人员还熟知的是，如图9中所描绘的像素邻域可来自于图像数据的拉普拉斯或高斯塔式分解或小波分解。因此前述讨论和例子保持相关和不变。

在本发明的优选实施例中公开的噪声降低算法可被用于各种用户上下文和环境中。示例性的上下文和环境包括但不限于批发数字照片冲洗(其涉及诸如上底片、数字处理、打印出来之类的典型处理步骤或阶段)、零售数字照片冲洗(上底片、数字处理、打印出来)、家庭打印(家庭扫描底片或数字图像、数字处理、打印出来)、桌上型软件(将算法应用到数字打印以使其更好或甚至仅是改变数字打印的软件)、数字实现(数字图像输入-从介质或通过网络，数字处理，图像输出-以介质上的数字形式、网络上的数字形式或打印在硬拷贝印刷品上)、信息亭(数字或扫描的输入，数字处理，数字或扫描的输出)、移动装置(例如可用作处理单元、显示单元或给出处理指示的单元的PDA或手机)，且作为通过万维网提供的服务。

在每种情况下，噪声降低算法可以是独立的或可以是更大的系统解决方案的部分。而且，与算法的接口(例如扫描或输入、数字处理、对用户的显示(如果需要)、用户请求的输入或处理指示(如果需要)、输出)可每个在相同或不同的装置和物理位置上，且装置和位置之间的通信可经由公共或私人网络连接或基于介质的通信。在与本发明的上述公开一致的情况下，算法自身可以是完全自动的，可具有用户输入(完全或部分手动)，可让用户或操作员浏览以接受/拒绝结果，或可通过元数据辅助(元数据可由用户提供，由测量装置(例如在照相机中)提供或由算法确定)。而且，算法可与各种工作流用户接口方案接口连接。

根据本发明在此公开的噪声降低算法可具有利用各种数据检测和降低技术(例如面部检测、眼部检测、皮肤检测、闪光检测)的内部组件。

已具体参考了本发明的特定优选实施例详细说明了本发明，但是应理解的是，在本发明的精神和范围内可实现变化和修改。

零件列表

110 计算机系统

112 基于微处理器的单元

114 显示器

116 键盘

118 鼠标

120 显示器上的选择器

122 盘驱动单元

124 只读光盘存储器(CD-ROM)

126 软盘

127 网络连接

128 打印机

130 个人计算机卡(PC卡)

132 PC卡读取器

134 数字照相机

136 照相机对接端口

138 电缆连接

140 无线连接

200 RGBP CFA图像

202 全色图像插值

204 全分辨率全色图像

206 全分辨率全色图像噪声降低

208 噪声降低的全分辨率全色图像

210 RGB CFA图像噪声降低

212 噪声降低的RGB CFA图像

214 RGB CFA图像插值

216 噪声降低的全分辨率全彩色图像

218 全分辨率全彩色噪声降低

220 最终的噪声降低的全分辨率全彩色图像

222 噪声降低的全分辨率全彩色图像

224 最终的噪声降低的全分辨率全彩色图像

226 噪声降低的全分辨率全彩色图像

Claims (18)

1.一种用于产生噪声降低的数字彩色图像的方法，包括：

a.提供具有对应于至少两个彩色光响应的全色像素和彩色像素的图像；

b.从所述图像提供全色图像和至少一个彩色图像；以及

c.通过在每个彩色像素位置处将多个彩色特征设为等于对应的全色特征，使用全色图像和彩色图像来产生噪声降低的数字彩色图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤c)的特征包括在有效像素邻域上取平均的第一空间像素差。

3.根据权利要求1所述的方法，其中步骤c)的特征包括在有效像素邻域上取平均的第二空间像素差。

4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤c)的特征包括在有效像素邻域中的所有所述第一空间像素差的中值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中步骤c)的特征包括在有效像素邻域中的所有所述第二空间像素差的中值。

6.根据权利要求1所述的方法，其中步骤c)的特征包括在有效像素邻域中的所有所述第一空间像素差的最大值。

7.根据权利要求1所述的方法，其中步骤c)的特征包括在有效像素邻域中的所有所述第二空间像素差的最大值。

8.根据权利要求1所述的方法，其中步骤c)的特征包括在有效像素邻域中的所有所述第一空间像素差的最小值。

9.根据权利要求1所述的方法，其中步骤c)的特征包括在有效像素邻域中的所有所述第二空间像素差的最小值。

10.根据权利要求1所述的方法，其中步骤a)包括具有红、绿和蓝的以下光敏感度的彩色像素。

11.根据权利要求1所述的方法，其中步骤a)包括具有青、品红和黄的以下光敏感度的彩色像素。

12.一种用于产生噪声降低的数字彩色图像的方法，包括：

a.提供具有对应于至少两个彩色光响应的全色像素和彩色像素的图像；

b.从所述图像提供全色图像和至少一个彩色图像；以及

c.通过将多个彩色特征设为等于对应的全色特征，使用邻近全色像素值来产生对应于有效邻域中的每个彩色像素的全色值，且使用所计算的全色像素值和邻近的相同彩色像素值来产生噪声降低的彩色像素，且对于每个彩色像素重复该步骤，从而产生噪声降低的数字彩色图像。

13.根据权利要求12所述的方法，其中步骤c)进一步包括i)对彩色噪声降低的像素进行插值以产生插值的彩色像素，从而提供噪声降低的数字彩色图像。

14.根据权利要求12所述的方法，进一步包括对全彩色插值图像提供进一步的噪声降低以产生最终的噪声降低的数字彩色图像。

15.根据权利要求12所述的方法，进一步包括在步骤i)之前对包括插值的全色值的所有全色值进行噪声降低，以产生噪声降低的全色图像。

16.根据权利要求15所述的方法，进一步包括对所述全彩色插值图像提供进一步的噪声降低，以产生最终的噪声降低的数字彩色图像。

17.根据权利要求12所述的方法，其中步骤a)包括具有红、绿和蓝的以下光敏感度的彩色像素。

18.根据权利要求12所述的方法，其中步骤a)包括具有青、品红和黄的以下光敏感度的彩色像素。

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