CN102156964A

CN102156964A - 彩色图像去噪声的方法及其系统

Info

Publication number: CN102156964A
Application number: CN2011100816177A
Authority: CN
Inventors: 邓志辉; 张荣祥; 查林
Original assignee: Hangzhou Hikvision Software Co Ltd
Current assignee: Hangzhou Hikvision Digital Technology Co Ltd
Priority date: 2011-03-31
Filing date: 2011-03-31
Publication date: 2011-08-17
Anticipated expiration: 2031-03-31
Also published as: WO2012129897A1; CN102156964B

Abstract

本发明涉及视频处理领域，公开了一种彩色图像去噪声的方法及其系统。本发明中，从亮度通道图像中提取跨通道不变信息，用于色度通道图像的去噪声处理，可以消除虚假彩色边缘或者纹理，减少边缘处的模糊，获得更好的整体去噪效果。跨通道不变信息可以是边缘信息、纹理信息、噪声强度等等。可以先对亮度通道图像进行局部数据变换，在变换域中提取跨通道不变信息，利用信号在变换域中表现出的不同特性，更有效地提取局部图像数据的边缘纹理等特征信息，从而更好地利用这些信息对色度通道图像进行去噪声处理。

Description

彩色图像去噪声的方法及其系统

技术领域

本发明涉及视频处理领域，特别涉及彩色图像去噪声技术。

背景技术

视频图像去噪(降噪)是视频处理领域的一个重要内容。由于图像在摄录、数据压缩、存储过程、传输过程中将不可避免地受到传输介质、外界和环境的光信号、电信号、机械损伤的干扰影响，在视频图像到达显示终端的时候，使得视频信号所承载的图像内容(各个像素点的亮度数值和色彩数值)发生变化，这些变化因具有空间和时间上的随机性，因此被称为图像噪声。

传统的彩色图像去噪方法通常认为彩色图像是由三幅独立的灰度图像组合而成的。因此，传统的彩色图像去噪方法一般采用同一种去噪方法分别对三个通道进行处理。例如美国专利US20090251570A1就公开了一种在亮度和色度图像上分别进行去噪处理的图像去噪技术。

然而，传统的彩色图像去噪方法的去噪结果常常难以令人满意，存在残留彩色噪点，虚假彩色边缘或纹理、边缘模糊等等缺点。本发明的发明人认为其原因在于，彩色图像一般由互补型金属氧化物半导体(Complementary Metal-Oxide Semiconductor，简称“CMOS”)或电荷藕合器件(Charge Coupied Device，简称“CCD”)组成的传感器采集，彩色图像中RGB或者YUV三通道间既存在着极大的相关性，同时也表现出不同的噪声特性，传统的彩色图像去噪方法对真实彩色图像的这些特征缺乏考虑。

发明内容

本发明的目的在于提供一种彩色图像去噪声的方法及其系统，可以消除虚假彩色边缘或者纹理，减少边缘处的模糊，获得更好的整体去噪效果。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种彩色图像去噪声的方法，包括以下步骤：

将彩色图像分解为一个亮度通道图像和N个色度通道图像，N≥2；

从亮度通道图像提取跨通道不变信息；

根据跨通道不变信息，对至少一个色度通道图像进行去噪声处理。

本发明的实施方式还提供了一种彩色图像去噪声的系统，包括：

图像分解单元，用于将彩色图像分解为一个亮度通道图像和N个色度通道图像，N≥2；

跨通道不变信息提取单元，用于从图像分解单元分解出的亮度通道图像中提取跨通道不变信息；

去噪声单元，用于根据跨通道不变信息提取单元所得的跨通道不变信息，对图像分解单元分解出的至少一个色度通道图像进行去噪声处理。

本发明实施方式与现有技术相比，主要区别及其效果在于：

从亮度通道图像中提取跨通道不变信息，用于色度通道图像的去噪声处理，可以消除虚假彩色边缘或者纹理，减少边缘处的模糊，获得更好的整体去噪效果。亮度通道图像中有边缘、纹理等信息，利用这些信息进行色度通道图像的去噪时，可以防止因为某个色度通道图像中边缘或纹理不明显而去噪力度与其它色度不同，最终导致虚假彩色边缘或者纹理，或边缘模糊化。

进一步地，对所有的N个色度通道图像都利用跨通道不变信息进行去噪声处理，可以得到最佳的去噪效果。

可选地，使用高斯平滑实现局部数据预处理，所需的计算资源较少，速度较快。

可选地，使用双边滤波器实现局部数据预处理，可以获得较好的保持边缘性能，处理的效果较好。

进一步地，对亮度通道图像进行局部数据变换后，在变换域中提取跨通道不变信息，可以利用信号在变换域中表现出的不同特性，更有效、准确地提取局部图像数据的边缘纹理等特征信息，从而更好地利用这些信息对色度通道图像进行去噪声处理。

附图说明

图1是本发明第一实施方式中一种彩色图像去噪声的方法的流程示意图；

图2是本发明第二实施方式中一种彩色图像去噪声的方法中从亮度通道图像提取跨通道不变信息的流程示意图；

图3是本发明第三实施方式中一种彩色图像去噪声的方法中从亮度通道图像提取跨通道不变信息的流程示意图；

图4是本发明第四实施方式中一种彩色图像去噪声的系统的结构示意图；

图5是本发明第五实施方式中跨通道不变信息提取单元的一种内部结构示意图；

图6是本发明第五实施方式中去噪声单元的一种内部结构示意图；

图7是本发明第六实施方式中去噪声单元的一种内部结构示意图。

具体实施方式

在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。

本发明第一实施方式涉及一种彩色图像去噪声的方法。图1是该彩色图像去噪声的方法的流程示意图。该方法包括以下步骤：

在步骤101中，将彩色图像分解为一个亮度通道图像和N个色度通道图像，N≥2。

在本发明的各实施方式中，色度图像是图像数据的单通道图像或者多通道联合的图像，比如YUV色彩空间中的UV分量，或者YCbCr色彩空间中的Cb和Cr分量，或者YPbPr色彩空间中的Pb和Pr分量，等等。

此后进入步骤102，从亮度通道图像提取跨通道不变信息。跨通道不变信息可以是任何局部图像特征，如边缘信息、纹理信息、噪声强度等等。可以理解，跨通道不变信息并不限于边缘信息、纹理信息、噪声强度，也可以是其它各个通道间共有的图像信息(其代表是边缘信息、纹理信息)，或通过简单运算得到的并且稳定的各通道的信息(其代表是噪声强度)，等等。

此后进入步骤103，根据跨通道不变信息，对至少一个色度通道图像进行去噪声处理。

在本发明的一个较佳实施方式中，根据跨通道不变信息，对步骤101所得的N个色度通道图像均进行去噪声处理，以便得到最佳的去噪效果。当然，可以理解，在某些应用场景下，例如纹理有色度偏向，为了提高效率，则可以只对部分色度通道利用从亮度通道图像得到的跨通道不变信息进行去噪声处理。

从亮度通道图像中提取跨通道不变信息，用于色度通道图像的去噪声处理，可以消除虚假彩色边缘或者纹理，减少边缘处的模糊，获得更好的整体去噪效果。

亮度通道图像中有边缘、纹理等信息，利用这些信息进行色度通道图像的去噪时，可以防止因为某个色度通道图像中边缘或纹理不明显而去噪力度与其它色度不同，最终导致虚假彩色边缘或者纹理，或边缘模糊化。

本发明第二实施方式涉及一种彩色图像去噪声的方法。

第二实施方式在第一实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于在步骤102中采用了包括预处理在内的高效跨通道不变信息提取方法。

本实施方式中，步骤102进一步包括如图2所示的子步骤。

在步骤201中，对亮度通道图像的局部图像进行局部数据预处理，该局部数据预处理用于抑制部分噪声的影响。

局部数据预处理可以是高斯平滑或以双边滤波器滤波等等。使用高斯平滑实现局部数据预处理，所需的计算资源较少，速度较快。使用双边滤波器实现局部数据预处理，可以获得较好的保持边缘性能，处理的效果较好。可以理解，也可以根据具体的应用场景，使用其它类型的滤波器进行局部数据预处理。

此后进入步骤202，进行局部图像特征信息收集。

局部特征信息收集包括收集局部纹理强度信息和纹理方向信息等。在空域图像数据处理中，可以采用边缘纹理提取算子收集图像局部特征信息，这些算子包括但不限于soble算子、laplace算子、canny算子和Gabor滤波器等等，在具体实现中可以视应用选用。

在本发明的一个优选实例中，采用soble算子收集图像局部特征信息，将soble算子在该局部数据区域水平方向的响应Sh的绝对值作为提取出来的水平方向信息Fh，将soble算子在该局部数据区域垂直方向的响应Sv的绝对值作为提取出来的垂直方向信息Fv。

此后进入步骤203，根据局部图像特征信息收集的结果，计算表征局部特征的信息作为跨通道不变信息。

本实施方式中，步骤103进一步包拖括以下子步骤：

计算色度通道图像的局部块均值V0、中心行均值V1和中心列均值V2。

计算R＝Fv＊V1+Fh＊V2+Q(Fh，Fv)＊V0，其中，Fv为水平方向信息，Fh垂直方向信息，Fv和Fh是从亮度通道图像提取的跨通道不变信息，Q是Fh和Fv的函数。

此外，可以理解，Q可以有很多形式，具体可以根据实际应用环境来设定，在本发明一个比较简单的例子中，Q(Fh，Fv)＝k-max(Fh，Fv)。其中k是用于控制跨通道不变信息融合程度的因子。

融合的方法有很多，只要利用到了跨通道不变信息对色度通道图像进行噪声处理就可以，本发明实施方式中的例子仅仅是为了说明方便而举的一个简单例子。

本发明第三实施方式涉及一种彩色图像去噪声的方法。

第三实施方式在第一实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：对亮度通道图像进行局部数据变换后，在变换域中提取跨通道不变信息。这种技术方案可以利用信号在变换域中表现出的不同特性，更有效准确地提取局部图像数据的边缘纹理等特征信息，从而更好地利用这些信息对色度通道图像进行去噪声处理。具体地说：

步骤102进一步包括如图3所示的子步骤：

在步骤301中，对亮度通道图像进行局部数据变换。局部数据变换旨在转换图像数据的表示方式，比如快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，简称“FFT”)、wavelet变换以及二维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，简称“DCT”)等。变换域跨通道不变信息提取就是利用信号在变换域中表现出的不同特性，更有效准确地提取局部图像数据的边缘纹理特性。

此后进入步骤302，在局部数据变换所得的变换域中进行噪声干扰抑制。该步骤主要是为了对局部变换域中的系数进行噪声抑制操作，目的是提高局部特征信息提取的可靠性。变换域中噪声抑制方法是比较成熟的技术，这里不再赘述。

此后进入步骤303，从噪声干扰抑制的结果中提取特征信息作为跨通道不变信息。特征信息提取主要是对变换域中的能量系数和图像纹理之间关系的挖掘。

在本发明的一个实例中，对亮度通道图像进行二维DCT变换，从变换后得到的系数矩阵的行可以提取出图像水平方向边缘信息，比如二维DCT系数矩阵第一行系数绝对值之和为Fv；从变换后得到的系数矩阵的列中可以提取出图像垂直方向边缘信息，比如系数矩阵第一列系数绝对值之和为Fh；从变换后得到的系数矩阵的稀疏程度可以提取出图像纹理信息，比如系数矩阵中非零系数的个数为F0。为了得到较好的特性信息提取，可采用更复杂的提取和分析方法。

步骤103的局部色度图像去噪可以采用与第二实施方式的步骤103相同的方法。

本发明的各方法实施方式均可以以软件、硬件、固件等方式实现。不管本发明是以软件、硬件、还是固件方式实现，指令代码都可以存储在任何类型的计算机可访问的存储器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固态的或者非固态的，固定的或者可更换的介质等等)。同样，存储器可以例如是可编程阵列逻辑(Programmable Array Logic，简称“PAL”)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称“RAM”)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，简称“PROM”)、只读存储器(Read-Only Memory，简称“ROM”)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable ROM，简称“EEPROM”)、磁盘、光盘、数字通用光盘(Diaital Versatile Disc，简称“DVD”)等等。

本发明第四实施方式涉及一种彩色图像去噪声的系统。图4是该彩色图像去噪声的系统的结构示意图。该彩色图像去噪声的系统包括：

图像分解单元，用于将彩色图像分解为一个亮度通道图像和N个色度通道图像，N≥2。

跨通道不变信息提取单元，用于从图像分解单元分解出的亮度通道图像中提取跨通道不变信息。跨通道不变信息包括但不限于各个通道间共有的图像信息(比如边缘纹理信息)，以及可以通过简单运算得到的并且稳定的各通道的信息(比如噪声强度)等信息中的一种或某几种。

去噪声单元，用于根据跨通道不变信息提取单元所得的跨通道不变信息，对图像分解单元分解出的至少一个色度通道图像进行去噪声处理。在本发明的一个优选实例中，去噪声单元根据跨通道不变信息，对N个色度通道图像均进行去噪声处理。

本发明的各实施方式中，将色彩图像分为亮度图像和色度图像两大类通道图像，在色度图像去噪过程中利用了从亮度图像提取到的跨通道不变信息，并指导色度图像动态地采用不同的去噪策略抑制噪声。

第一实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。

本发明第五实施方式涉及一种彩色图像去噪声的系统。

第五实施方式在第四实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于在跨通道不变信息提取单元中采用了包括预处理在内的高效跨通道不变信息提取方法。

具体地说，如图5所示，跨通道不变信息提取单元包括以下模块：

预处理模块，用于对亮度通道图像的局部图像进行局部数据预处理，该局部数据预处理用于抑制部分噪声的影响。亮度图像局部数据经过局部数据预处理，抑制部分噪声的影响，提高局部特征信息收集的准确度，该处理的繁简与否取决于特性信息收集和提取的精度需求，如精度要求不高，简单的高斯平滑滤波器即可，如果精度要求比较高，采用一个效果较好的滤波器实现预处理也未尝不可，比如双边滤波器等。

收集模块，用于对预处理模块的处理结果进行局部图像特征信息收集。收集模块可以使用soble算子、laplace算子、canny算子、Gabor滤波器等收集局部图像特征信息。

提取模块，用于根据收集模块输出的局部图像特征信息，计算表征局部特征的信息作为跨通道不变信息。

去噪声单元可以包括图6所示的模块：

局部块均值计算模块，用于计算色度通道图像中局部块均值V0。

局部块中心行均值计算模块，用于计算色度通道图像中局部块中心行均值V1。

局部块中心列均值计算模块，用于计算色度通道图像中局部块中心列均值V2。

跨通道不变信息融合去噪声模块，用于融合色度图像的局部数据信息和跨通道间的不变信息，综合完成色度图像去噪。在本发明的一个实例中，一种简单的融合方式如下：R＝Fv＊V1+Fh＊V2+Q(Fh，Fv)＊V0，Q是Fh和Fv的函数，比如Q(Fh，Fv)＝k-max(Fh，Fv)；k是用于控制跨通道不变信息融合程度的因子。

局部块均值计算模块、局部块中心行均值计算模块和局部块中心列均值计算模块也可以不设置在去噪声单元中，而是设置在其它单元中，这种变化只是常规手段。

第二实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。

本发明第六实施方式涉及一种彩色图像去噪声的系统。

第六实施方式在第四实施方式的基础上进行了改进，主要改进之处在于：对亮度通道图像进行局部数据变换后，在变换域中提取跨通道不变信息。这种技术方案可以利用信号在变换域中表现出的不同特性，更有效准确地提取局部图像数据的边缘纹理等特征信息，从而更好地利用这些信息对色度通道图像进行去噪声处理。具体地说，如图7所示，跨通道不变信息提取单元包括以下模块：

变换模块，用于对亮度通道图像进行局部数据变换。

噪声干扰抑制模块，用于对变换模块的处理结果进行噪声干扰抑制。噪声干扰抑制模块主要是为了对局部变换域中的系数进行噪声抑制操作，目的是提高局部特征信息提取的可靠性。变换域中的噪声抑制方法是比较成熟的技术，这里不再赘述。

提取模块，用于从噪声干扰抑制模块的处理结果中提取特征信息作为跨通道不变信息。

第三实施方式是与本实施方式相对应的方法实施方式，本实施方式可与第三实施方式互相配合实施。第三实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第三实施方式中。

本发明各实施方式中提到了一些跨通道不变信息的具体形式和一些具体的去噪方式，这只是为了便于理解和实施，其实并不必限于这些具体形式和去噪方式，只要是利用跨通道不变信息并结合色度图像局部数据信息的融合去噪都可以达到一定的效果，属于本发明要保护的范围。

需要说明的是，本发明各系统实施方式中提到的各单元或模块都是逻辑的单元或模块，在物理上，一个逻辑的单元或模块可以是一个物理的单元或模块，也可以是一个物理的单元或模块的一部分，还可以以多个物理的单元或模块的组合实现，这些逻辑的单元或模块本身的物理实现方式并不是最重要的，这些逻辑的单元或模块所实现的功能的组合是才解决本发明所提出的技术问题的关键。此外，为了突出本发明的创新部分，本发明上述各系统实施方式并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元或模块引入，这并不表明上述系统实施方式并不存在其它的单元或模块。

虽然通过参照本发明的某些优选实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims

1.一种彩色图像去噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤：

从所述亮度通道图像提取跨通道不变信息；

根据所述跨通道不变信息，对至少一个所述色度通道图像进行去噪声处理。

2.根据权利要求1所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述根据跨通道不变信息，对至少一个所述色度通道图像进行去噪声处理的步骤中，

根据所述跨通道不变信息，对所述N个色度通道图像均进行去噪声处理。

3.根据权利要求1所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述跨通道不变信息可以是以下之一或其任意组合：

边缘信息、纹理信息、噪声强度。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述从亮度通道图像提取跨通道不变信息的步骤包括以下子步骤：

对所述亮度通道图像的局部图像进行局部数据预处理，该局部数据预处理用于抑制噪声的影响；

进行局部图像特征信息收集；

根据所述局部图像特征信息收集的结果，计算表征局部特征的信息作为所述跨通道不变信息。

5.根据权利要求4所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述局部数据预处理可以是高斯平滑或以双边滤波器滤波。

6.根据权利要求4所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述进行局部图像特征信息收集的步骤中，所收集的局部图像特征信息包括局部纹理强度信息和纹理方向信息。

7.根据权利要求4所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述进行局部图像特征信息收集的步骤中，可以使用以下算子之一收集局部图像特征信息：

soble算子、laplace算子、canny算子、Gabor滤波器。

8.根据权利要求7所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述根据跨通道不变信息，对至少一个所述色度通道图像进行去噪声处理的步骤包括以下步骤：

计算色度通道图像的局部块均值V0、中心行均值V1和中心列均值V2；

计算R＝Fv＊V1+Fh＊V2+Q(Fh，Fv)＊V0，其中，Fv为水平方向信息，Fh垂直方向信息，Fv和Fh是从所述亮度通道图像提取的跨通道不变信息，Q是Fh和Fv的函数。

9.根据权利要求8所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述从亮度通道图像提取跨通道不变信息的步骤中：

计算soble算子在局部数据区域水平方向的响应Sh的绝对值，作为提取出来的水平方向信息Fh；

计算soble算子在局部数据区域垂直方向的响应Sv的绝对值，作为提取出来的垂直方向信息Fv。

10.根据权利要求1至3中任一项所述的彩色图像去噪声的方法，其特征在于，所述从亮度通道图像提取跨通道不变信息的步骤包括以下子步骤：

对所述亮度通道图像进行局部数据变换；

在所述局部数据变换所得的变换域中进行噪声干扰抑制；

从所述噪声干扰抑制的结果中提取特征信息作为所述跨通道不变信息。

11.一种彩色图像去噪声的系统，其特征在于，包括：

跨通道不变信息提取单元，用于从所述图像分解单元分解出的亮度通道图像中提取跨通道不变信息；

去噪声单元，用于根据所述跨通道不变信息提取单元所得的跨通道不变信息，对所述图像分解单元分解出的至少一个色度通道图像进行去噪声处理。

12.根据权利要求11所述的彩色图像去噪声的系统，其特征在于，所述去噪声单元根据所述跨通道不变信息，对所述N个色度通道图像均进行去噪声处理；

所述跨通道不变信息可以是以下之一或其任意组合：

边缘信息、纹理信息、噪声强度。

13.根据权利要求10或11所述的彩色图像去噪声的系统，其特征在于，所述跨通道不变信息提取单元包括以下模块：

预处理模块，用于对所述亮度通道图像的局部图像进行局部数据预处理，该局部数据预处理用于抑制噪声的影响；

收集模块，用于对所述预处理模块的处理结果进行局部图像特征信息收集；

提取模块，用于根据所述收集模块输出的局部图像特征信息，计算表征局部特征的信息作为所述跨通道不变信息。

14.根据权利要求13所述的彩色图像去噪声的系统，其特征在于，所述预处理模块可以是高斯平滑滤波器或双边滤波器；

所述收集模块可以使用以下算子之一收集局部图像特征信息：

soble算子、laplace算子、canny算子、Gabor滤波器。

15.根据权利要求10或11所述的彩色图像去噪声的系统，其特征在于，所述跨通道不变信息提取单元包括以下模块：

变换模块，用于对所述亮度通道图像进行局部数据变换；

噪声干扰抑制模块，用于对所述变换模块的处理结果进行噪声干扰抑制；

提取模块，用于从所述噪声干扰抑制模块的处理结果中提取特征信息作为所述跨通道不变信息。