CN101969528B - 一种三维模拟视频信号降噪方法及滤波装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种三维模拟视频信号降噪方法及滤波装置，用于对三维视频信号进行降噪。本发明实施例方法包括：对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，得到当前像素点在亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值；对亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到当前像素点的运动检测值；根据当前像素点的运动检测值计算当前像素点的递归系数；根据当前像素点的递归系数计算所述当前像素点进行三维滤波后的像素值。本发明实施例还公开了一种滤波装置，能够增强视频信号的降噪效果，防止拖尾现象。

Description

一种三维模拟视频信号降噪方法及滤波装置

技术领域

本发明涉及视频处理领域，尤其涉及一种三维模拟视频信号降噪方法及滤波装置。

背景技术

在模拟视频信号的制作，保存，传播和模拟视频解码过程中，不可避免的将引入各种噪声，从而使得视频信号在显示端的观看效果显著下降，同时也降低了视频编码系统的压缩效率。由于视频应用对降噪的迫切需求，视频降噪技术的研究具有重要的意义。

目前，降噪技术主要包括低通滤波，中值滤波，自适应空间滤波，和时域递归滤波。时域递归滤波技术是运用比较广泛的降噪技术，时域滤波在视频序列不存在运动或者运动幅度很小的时候，能得到清晰的视频画面，取得很好的降噪效果。

但是，时域递归滤波降噪技术不能准确的区分画面中的静止区和运动区，在利用时域递归滤波技术进行降噪时，将对静止区和运动区都进行相同的降噪处理，画面中运动物体的边缘产生虚影，出现拖尾现象，视频信号中原有的高频信息也容易受到影响，使得画面变得模糊。

发明内容

本发明实施例提供了一种三维模拟视频信号降噪方法及滤波装置，用于三维视频信号的降噪，能防止拖尾现象，使画面清晰。

本发明实施例提供三维模拟视频信号的降噪方法，包括：对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，得到当前像素点在亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值；对亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到当前像素点的运动检测值；根据当前像素点的运动检测值计算当前像素点的递归系数；根据当前像素点的递归系数计算当前像素点进行三维滤波后的像素值。

本发明实施例提供用于三维模拟视频信号降噪的装置，包括：第一运动检测单元，用于对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，得到所述当前像素点在亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值；第二运动检测单元，用于对所述亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到所述当前像素点的运动检测值；递归系数计算单元，用于根据所述当前像素点的运动检测值计算所述当前像素点的递归系数；像素值计算单元，根据所述当前像素点的递归系数计算所述当前像素点进行三维滤波后的像素值。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：通过对递归系数计算和运动检测进行改进，在滤除噪声信号时，能够区分画面中的静止区和运动区，根据当前像素点的运动检测值得到的递归系数进行三维滤波，能够有效地保持视频信号中原有的高频信息，得到清晰的画面。而且进行时域滤波后，能够防止拖尾现象的发生。

附图说明

图1是本发明实施例三维模拟视频信号降噪方法的一个示意图；

图2是本发明实施例当前像素点的亮度分量进行运动检测的一个示意图；

图3是本发明实施例当前像素点的两个色彩分量进行运动检测的一个示意图；

图4是本发明实施例三维模拟视频信号降噪方法的一个具体示意图；

图5是本发明实施例滤波装置的一个示意图；

图6是本发明实施例滤波装置的另一示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种三维模拟视频信号降噪方法及滤波装置，用于三维模拟视频信号的降噪，能够增强降噪效果和防止拖尾现象。所述视频信号为YUV格式，其像素点包括3个分量，即亮度分量Y、色彩分量U和色彩分量V。

请参阅图1，为本发明实施例三维模拟视频信号降噪方法的示意图，包括：

101、对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，得到当前像素点在亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值；

在本发明实施例中，视频信号的输入为隔行扫描的视频输入或者逐行扫描的视频输入，输入后的视频信号将在同极性的两场上进行三维降噪。

视频信号的当前像素点的像素值包括一个亮度分量和两个色彩分量。

102、对亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到当前像素点的运动检测值；

103、根据当前像素点的运动检测值计算当前像素点的递归系数；

104、根据当前像素点的递归系数计算当前像素点进行三维滤波后的像素值。

在本发明实施例中，通过对当前像素点的一个亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，根据得到的运动检测值可以很好的区分画面中的静止区和运动区，根据运动检测值计算递归系数，再计算当前像素点进行三维滤波后的像素值，能够使像素值得到准确的计算，避免拖尾现象，增强降噪效果。

请参阅图2，为本发明实施例当前像素点的亮度分量进行运动检测的具体示意图，包括：

201、在亮度分量Y上获取以当前像素点为中心的第一矩阵，及在前第二场的亮度分量上获得与所述第一矩阵具有相同位置的第二矩阵；

本发明实施例是在同极性的两场上进行三维降噪，在当前画面上的亮度分量Y(g，z，p)采用以当前像素点为中心的n×m的窗口形成第一矩阵，在前第二场的亮度分量Y₂(g，z，p-2)采用一个与第一矩阵对应的窗口，形成第二矩阵。

需要说明的是，以当前像素点为中心的n×m的窗口，可以为3×3的窗口，也可以为3×5的窗口，在实际应用中，根据具体情况决定窗口的大小，此处不做限定。

202、对第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值进行第二加权平均运算，得到所述亮度分量上的运动检测值MY。

将第一矩阵与第二矩阵的对应像素点进行差值运算，并求差值的绝对值，表达式如下：

d_Y((t+1)×m+i+n)＝|Y(g+i，z+t，p)-Y₂(g+i，z+t，p-2)|

其中，i＝[-(m-1)/2，(m-1)/2]，t＝[-(n-1)/2，(n-1)/2]，d_Y((t+1)×m+i+n)为第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值。

对差值的绝对值进行第二加权平均运算得到亮度分量上的运动检测值MY的表达式为：

$G_Y=\underset{j=1}{\overset{n\×m}{\mathrm{\Σ}}}{k}_Y\left(j\right);$

$\mathrm{MY}=(\underset{j=1}{\overset{n\×m}{\mathrm{\Σ}}}{k}_Y\left(j\right)\×d_Y\left(j\right)+G_Y/2)/2;$

其中，k_Y(j)可以是系统根据所述第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，G_Y为权重的和，d_Y(j)为所述第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值，n×m为第一矩阵及第二矩阵的大小，j为正整数，且1≤j≤n×m，MY为所述亮度分量Y的运动检测值。

在本发明实施例中，G_Y为权重的和，用于对运动检测值进行归一化处理。

k_Y(j)为系统根据所述第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，同时系统可以根据需要对k_Y(j)的值进行调节，在实际应用中k_Y(j)还可以根据视频信号的噪声级别或系统设置的参数进行运算得到，此处不做限定。

视频信号的当前像素点包括亮度分量和色彩分量，图2实施例对亮度分量的运动检测进行了介绍，接下来将对两个色彩分量的运动检测进行详细介绍，请参阅图3为本发明实施例当前像素点的两个色彩分量进行运动检测的示意图，包括：

301、判断当前像素点所在位置的横坐标的数值是否为偶数，若否，则执行步骤302，若是，则继续执行步骤303；

在本发明实施例中，只对横坐标为偶数的当前像素点的色彩分量进行运动检测。因此，在对色彩分量进行运动检测之前，需要判断当前像素点所在位置的横坐标是否为偶数。

302、将当前像素点的前一像素点的色彩分量上的运动检测值作为当前像素点的色彩分量上的运动检测值；

若当前像素点的横坐标的数值为奇数，则将当前像素点的前一个像素点的色彩分量U的运动检测值作为当前像素点色彩分量U的运动检测值，将当前像素点的前一个像素点的色彩分量V的运动检测值作为当前像素点色彩分量V的运动检测值。

303、获取色彩分量对应的矩阵；

在色彩分量U(g，z，p)上获取以当前像素点为中心的l×s的窗口形成第三矩阵，及在前第二场的色彩分量U₂(g，z，p-2)上获得与第三矩阵具有相同位置的第四矩阵，在色彩分量V(g，z，p)上获取以当前像素点为中心的第五矩阵，及在前第二场的色彩分量V₂(g，z，p-2)上获得与第五矩阵具有相同位置的第六矩阵。

需要说明的是，以当前像素点为中心的l×s的窗口，可以为3×3的窗口，也可以为3×5的窗口，在实际应用中，根据具体情况决定窗口的大小，此处不做限定。

304、对色彩分量进行运动检测，计算运动检测值。

对色彩分量U进行以下计算：

将第三矩阵与第四矩阵的对应像素点进行差值运算，并求差值的绝对值，表达式如下：

d_U((t+1)×s+i/2+l)＝|U(g+i，z+t，p)-U₂(g+i，z+t，p-2)|

其中，i为[-s，s]中的偶数，t＝[-(l-1)/2，(l-1)/2]，d_U((t+1)×s+i/2+l)为第三矩阵与第四矩阵对应像素点的差值的绝对值。

对差值的绝对值进行第三加权平均运算得到色彩分量U上的运动检测值MU的表达式为：

$G_U=\underset{h=1}{\overset{l\×s}{\mathrm{\Σ}}}{k}_U\left(h\right);$

$\mathrm{MU}=(\underset{h=1}{\overset{l\×s}{\mathrm{\Σ}}}{k}_U\left(h\right)\×d_U\left(h\right)+G_U/2)/2$

其中，k_U(h)为系统根据所述第三矩阵与第四矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，G_U为权重的和，用于对运动检测值进行归一化运算，d_U(h)为第三矩阵与第四矩阵对应像素点的差值的绝对值，l×s为第三矩阵及第四矩阵的大小，h为正整数，且1≤h≤l×s，MU为色彩分量U上的运动检测值。

k_U(j)为系统根据所述第三矩阵与第四矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，同时系统可以根据需要对k_U(j)的值进行调节，在实际应用中k_U(j)还可以根据视频信号的噪声级别或系统设置的参数进行运算得到，，此处不做限定。

对色彩分量V进行以下计算：

将第五矩阵与第六矩阵的对应像素点进行差值运算，并求差值的绝对值，表达式如下：

d_V((t+1)×s+i/2+l)＝|V(g+i，z+t，p)-V₂(g+i，z+t，p-2)|

其中，i为[-s，s]中的偶数，t＝[-(l-1)/2，(l-1)/2]，d_V((t+1)×s+i/2+l)为第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值。

对差值的绝对值进行第四加权平均运算得到色彩分量V上的运动检测值MV的表达式：

$G_V=\underset{h=1}{\overset{l\×s}{\mathrm{\Σ}}}{k}_V\left(h\right);$

$\mathrm{MV}=(\underset{h=1}{\overset{l\×s}{\mathrm{\Σ}}}{k}_V\left(h\right)\×d_V\left(h\right)+G_V/2)/2$

其中，k_V(h)为系统根据所述第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，G_V为权重的和，用于对运动检测值进行归一化运算，d_V(h)为第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值，l×s为第五矩阵及第六矩阵的大小，h为正整数，且1≤h≤l×s，MV为色彩分量V上的运动检测值。

在本发明实施例中，k_V(j)为系统根据所述第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，同时系统可以根据需要对k_V(j)的值进行调节，在实际应用中k_V(j)还可以根据视频信号的噪声级别或系统设置的参数进行运算得到，此处不做限定。

在本发明实施例中，通过分别对当前像素点的亮度分量和色彩分量进行运动检测，可以有效的区分出视频信号的运动区和静止区，且通过亮度分量和色彩分量上运动检测值进行三维滤波可得到更加准确的当前像素点的像素值，下面将对当前像素点的像素值的具体计算流程做详细的介绍。

请参阅图4，为本发明实施例三维模拟视频信号降噪方法的一个具体示意图，包括：

401、对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，得到当前像素点在亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值；

请参阅图2，为亮度分量上的运动检测值MY的具体计算方式，此处不再赘述。

请参阅图3，为两个色彩分量的运动检测值MU和MV的具体计算方式，此处不再赘述。

402、对亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到当前像素点的运动检测值；

当前像素点的运动检测值根据如下表达式获得：

MM＝a×MY+b×MU+c×MV

其中，MY为当前像素点的亮度分量Y上的运动检测值，MU为当前像素点的色彩分量U上的运动检测值，MV为当前像素点的色彩分量V上的运动检测值，a，b，c为大于0的常数，且a+b+c＝1。

403、根据当前像素点的运动检测值计算当前像素点的递归系数的初值；

根据当前像素点的运动检测值进行运算得到递归系数的初值KB1的表达式为：

$\mathrm{KB}1=\left\{\begin{array}{cc}f(K_1,K_2,\mathrm{MM})& \mathrm{MM}\&GreaterEqual;K_1\\ 0& \mathrm{MM}<K_1\end{array}\right.$

其中，f(K₁，K₂，MM)函数为系统根据噪声级别等参数预置的函数，K₁，K₂为系统中的两个寄存器变量，也由系统根据噪声级别设定，根据当前像素点的运动检测值可以在函数族f(K₁，K₂，MM)中查询得到递归系数的初值KB1。

404、根据递归系数的初值计算当前像素点的递归系数；

根据递归系数的初值KB1按照如下表达式可得当前像素点的递归系数：

$\mathrm{KB}2=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{LOWBOUND}& \mathrm{KB}1<\mathrm{LOWBOUND}\\ 1& \mathrm{KB}1>1\\ \mathrm{KB}1& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

其中，LOWBOUND为系统预置的递归系数的下限。

405、根据当前像素点的递归系数计算当前像素点进行三维滤波后的像素值。

在本实施例中，对亮度分量进行三维滤波为：得到当前像素点的递归系数KB2之后，根据如下公式计算当前像素点的亮度分量Y经过三维滤波之后得到的亮度分量Y_3D的像素值：

Y_3D＝KB2×Y+(1-KB2)×Y_(2)3D

其中，Y为当前像素点的亮度分量，Y_3D为亮度分量Y进行三维滤波之后得到的像素值，Y_2(3D)为前第二场与当前像素点位置对应的像素点的亮度分量进行三维滤波之后得到的像素值。

在本实施例中，色彩分量的三维滤波只有在当前像素点的横坐标为偶数时进行，且在色彩分量U和V上的递归系数可与递归系数KB2相同，也可以用其他的计算方式得到。在实际应用中，色彩分量U和V的递归系数根据实际适合的方式进行计算，此处不做限定。

在本发明实施例中，以色彩分量U和V的递归系数为KB2为例，色彩分量U滤波之后的像素值的计算表达式为：

U_3D＝KB2×U+(1-KB2)×U_(2)3D

其中，U为当前像素点的色彩分量，U_3D为色彩分量U进行三维滤波之后得到的像素值，U_(2)3D为前第二场与当前像素点位置对应的像素点的色彩分量进行三维滤波之后得到的像素值。

色彩分量V滤波之后的像素值的计算表达式为：

V_3D＝KB2×V+(1-KB2)×V_(2)3D

其中，V为当前像素点的色彩分量，V_3D为色彩分量V进行三维滤波之后得到的像素值，V_(2)3D为前第二场与当前像素点位置对应的像素点的色彩分量进行三维滤波之后得到的像素值。

在本发明实施例中，根据当前像素点的亮度分量和两个色彩分量的运动检测值，能够较好的区分视频信号中的运动区和静止区，当根据前像素点的运动检测值进行三维滤波时，可根据当前像素点的运动检测值得到适合于当前像素点的递归系数，使得对视频信号进行三维滤波之后，能够有效地避免拖尾现象，减少原有视频信号中的高频信息的损失，增强降噪效果。

请参阅图5，为本发明实施例的滤波装置，包括：

第一运动检测单元501，用于对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，得到当前像素点在亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值；

第二运动检测单元502，用于对亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到当前像素点的运动检测值；

递归系数计算单元503，用于根据当前像素点的运动检测值计算当前像素点的递归系数；

像素值计算单元504，根据当前像素点的递归系数计算当前像素点进行三维滤波后的像素值。

在本发明实施例，三维模拟视频信号经过隔行扫描或者逐行扫描输入后，将通过第一运动检测单元501及第二运动检测单元502对当前像素点进行运动检测，可以很好的区分静止区和运动区，根据运动检测值进行递归系数的计算及像素值的计算为本发明实施例的三维滤波的过程，可增强降噪效果，防止拖尾现象。

在本发明实施例中，递归系数计算单元503及像素值计算单元504用于对三维视频信号进行滤波，得到滤波之后的像素值。

请参阅图6，为本发明实施例用于三维视频信号降噪的装置的另一实施例。

在本发明实施例中，第一运动检测单元501，第二运动检测单元502，递归系数计算单元503，像素值计算单元504在图5实施例中已经进行了描述，此处不再赘述。

其中，第一运动检测单元501具体包括：

亮度分量运动检测单元601，用于对当前像素点的亮度分量Y进行运动检测；

第一色彩分量运动检测单元602，用于对当前像素点的色彩分量U进行运动检测；

第二色彩分量运动检测单元603，用于对当前像素点的色彩分量V进行运动检测。

在本发明实施例中，通过分别对当前像素点的亮度分量和色彩分量进行运动检测，能够较好的区分视频信号中的运动区和静止区，对视频信号进行三维滤波时，可根据当前像素点的运动检测值得到适合当前像素点的递归系数，滤波之后，可得到清晰的画面，避免了拖尾现象，增强了降噪效果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上对本发明所提供的一种三维模拟视频信号降噪方法及滤波装置进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种三维模拟视频信号降噪方法，其特征在于，包括：

对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，得到所述当前像素点在亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值；

对所述亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到所述当前像素点的运动检测值；

根据所述当前像素点的运动检测值计算所述当前像素点的递归系数；

根据所述当前像素点的递归系数计算所述当前像素点进行三维滤波后的像素值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量进行运动检测，得到所述当前像素点在亮度分量上的运动检测值包括：

在所述亮度分量Y上获取以所述当前像素点为中心的第一矩阵，及在前第二场的亮度分量上获得与所述第一矩阵具有相同位置的第二矩阵；

对所述第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值进行第二加权平均运算，得到所述亮度分量上的运动检测值MY。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值进行第二加权平均运算包括：

$G_Y=\underset{j=1}{\overset{n\&times;m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{k}_Y\left(j\right);$

$\mathrm{MY}=(\underset{j=1}{\overset{n\&times;m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{k}_Y\left(j\right)\&times;d_Y\left(j\right)+G_Y/2)/2;$

其中，k_Y(j)为系统根据所述第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，G_Y为权重的和，d_Y(j)为所述第一矩阵与第二矩阵对应像素点的差值的绝对值，n×m为第一矩阵及第二矩阵的大小，j为正整数，且1≤j≤n×m，MY为所述亮度分量Y的运动检测值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对接收到的视频信号的当前像素点的两个色彩分量分别进行运动检测，得到所述当前像素点在两个色彩分量上的运动检测值包括：

在色彩分量U上获取以所述当前像素点为中心的第三矩阵，及在前第二场的色彩分量上获得与所述第三矩阵具有相同位置的第四矩阵，在色彩分量V上获取以所述当前像素点为中心的第五矩阵，及在前第二场的色彩分量上获得与所述第五矩阵具有相同位置的第六矩阵；

对所述第三矩阵与第四矩阵对应素点的差值的绝对值进行第三加权平均运算，得到所述色彩分量U的运动检测值MU，对所述第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值进行第四加权平均运算，得到所述色彩分量V的运动检测值MV。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第三矩阵与第四矩阵对应像素点的差值的绝对值进行第三加权平均运算及所述对所述第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值进行第四加权平均运算之前包括：

判断当前像素点所在位置的横坐标是否为偶数，若是，则继续对所述两个色彩分量进行运动检测，若否，则将所述当前像素点的前一个像素点的色彩分量U的运动检测值作为所述当前像素点的色彩分量U的运动检测值，将所述当前像素点的前一个像素点的色彩分量V的运动检测值作为所述当前像素点的色彩分量V的运动检测值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第三矩阵与第四矩阵对应像素点的差值的绝对值进行第三加权平均运算及所述对所述第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值进行第四加权平均运算包括：

$G_U=\underset{h=1}{\overset{l\&times;s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{k}_U\left(h\right);$

$\mathrm{MU}=(\underset{h=1}{\overset{l\&times;s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{k}_U\left(h\right)\&times;d_U\left(h\right)+G_U/2)/2;$

其中，k_U(h)为系统根据所述第三矩阵与第四矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，G_U为权重的和，d_U(h)为所述第三矩阵与第四矩阵对应像素点的差值的绝对值，l×s为第三矩阵及第四矩阵的大小，h为正整数，且1≤h≤l×s，MU为色彩分量U的运动检测值；

$G_V=\underset{x=1}{\overset{a\&times;b}{\mathrm{\&Sigma;}}}{k}_V\left(x\right);$

$\mathrm{MV}=(\underset{x=1}{\overset{a\&times;b}{\mathrm{\&Sigma;}}}{k}_V\left(x\right)\&times;d_V\left(x\right)+G_V/2)/2;$

其中，k_V(x)为系统根据所述第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值得到的权重，G_V为权重的和，d_V(x)为所述第五矩阵与第六矩阵对应像素点的差值的绝对值，a×b为第五矩阵及第六矩阵的大小，x为正整数，且1≤x≤a×b，MV为色彩分量V的运动检测值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到所述当前像素点的运动检测值包括：

根据如下表达式计算所述当前像素点的运动检测值MM：

MM＝a×MY+b×MU+c×MV；

其中，MY为亮度分量Y的运动检测值，MU为色彩分量U的运动检测值，MV为色彩分量V的运动检测值，a，b，c为大于0的参数，且a+b+c＝1。

8.根据权利要求1或7所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前像素点的运动检测值得到所述当前像素点的递归系数包括：

根据如下表达式计算递归系数的初值KB1：

$\mathrm{KB}1=\left\{\begin{array}{cc}f(K_1,K_2,\mathrm{MM})& \mathrm{MM}{\&GreaterEqual;K}_1\\ 0& \mathrm{MM}{<K}_1\end{array}\right.$

其中，f(K₁，K₂，MM)为系统预置的递归系数的计算函数，MM为当前像素点的运动检测值，K₁，K₂为系统预置的可寄存器变量；

再根据如下表达式计算得到递归系数值KB2：

$\mathrm{KB}2=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{LOWBOUND}& \mathrm{KB}1<\mathrm{LOWBOUND}\\ 1& \mathrm{KB}1>1\\ \mathrm{KB}1& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

其中，LOWBOUND是系统预置的递归系数的下限。

9.一种滤波装置，其特征在于，包括：

第一运动检测单元，用于对接收到的视频信号的当前像素点的亮度分量和两个色彩分量分别进行运动检测，得到所述当前像素点在亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值；

第二运动检测单元，用于对所述亮度分量上的运动检测值和两个色彩分量上的运动检测值进行第一加权平均运算，得到所述当前像素点的运动检测值；

递归系数计算单元，用于根据所述当前像素点的运动检测值计算所述当前像素点的递归系数；

像素值计算单元，根据所述当前像素点的递归系数计算所述当前像素点进行三维滤波后的像素值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一运动检测单元包括：

亮度分量运动检测单元，用于对所述当前像素点的亮度分量Y进行运动检测；

第一色彩分量运动检测单元，用于对所述当前像素点的色彩分量U进行运动检测；

第二色彩分量运动检测单元，用于对所述当前像素点的色彩分量V进行运动检测。

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