CN102281388A - 适应性滤除影像噪声的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种影像处理方法及装置，用来适应性地滤除一影像中的噪声。该种影像处理方法包含有针对该影像的多个像素中的一像素，计算该像素于多个方向的多个梯度；根据该多个梯度，判断该像素的一边缘程度及一边缘方向；根据该边缘程度及该边缘方向，于该多个像素中，选择该像素附近的多个邻近像素；计算该多个邻近像素与该像素的多个相似度；根据该多个相似度，产生多个权重；以及根据该多个权重，对该多个邻近像素及该像素执行加权平均低通运算，以产生一输出像素。

Description

适应性滤除影像噪声的方法及装置

技术领域

本发明涉及一种影像处理方法及装置，尤其涉及一种通过侦测影像中的边缘方向，适应性地滤除影像中噪声的影像处理方法及装置。

背景技术

随着数字摄影、播放器材的普及，工业界及一般消费者对数字影像处理技术的需求逐渐增加。举例来说，显示器中经常通过影像锐化(imagesharpening)技术，加强画面的清晰度。

在一影像信号中，高频成分是相关于物体边缘及纹理细节等特征，因此，影像锐化的概念主要是加强影像信号的高频成分，进而加强画面的清晰度。一般来说，公知影像锐化技术是撷取原始影像的高频成分，再将高频成分迭加至原始影像。然而，在产生或传输影像信号的过程中，或多或少都会受到噪声的干扰，造成影像信号中掺杂有噪声成分，而噪声的频谱是横跨低频至高频。因此，在撷取高频成分之前，须对影像信号执行去噪声操作。若不先执行去噪声操作，则高频噪声在影像锐化的过程中会被放大并加入原始影像，造成影像的质量降低。

在实际应用中，去噪声操作一般通过将原始影像送至一低通滤波器处理来实现。低通滤波器可用来去除影像信号中的高频噪声。然而，在去除高频噪声的过程中，原始影像的高频成分也一并遭到去除或衰减，使得影像的边缘、纹理变得模糊不清。也就是说，传统的低通滤波器无法分辨影像的高频噪声与高频成分，使得锐化影像的同时亦蒙受影像细节的损失。

因此，如何在去除噪声的过程中，保留原始影像中的高频成分，已成为工业界的努力目标。

发明内容

因此，本发明的主要目的即在于提供一种影像处理方法及影像处理装置。

本发明公开一种影像处理方法，用来适应性地滤除一影像中的噪声，包含有针对该影像的多个像素中的一像素，计算该像素于多个方向的多个梯度；根据该多个梯度，判断该像素的一边缘程度及一边缘方向；根据该边缘程度及该边缘方向，于该多个像素中，选择该像素附近的多个邻近像素；计算该多个邻近像素与该像素的多个相似度；根据该多个相似度，产生多个权重；以及根据该多个权重，对该多个邻近像素及该像素执行加权平均低通运算，以产生一输出像素。

本发明还公开一种影像处理装置，用来适应性地滤除一影像中的噪声，包含有一接收端，用来接收一影像的多个像素；一输出端，用来输出一输出像素；一边缘侦测器，包含有多个梯度侦测器，用来针对该多个像素的一像素，计算该像素于多个方向的多个梯度；以及一梯度分析器，用来根据该多个梯度，判断该像素的一边缘程度及一边缘方向；一像素延迟装置，用来延迟该多个像素，以等待该边缘侦测器输出该边缘程度及该边缘方向；一像素选择器，用来根据该边缘程度及该边缘方向，于该多个像素中，选择该像素附近的多个邻近像素；以及一适应性低通滤波装置，包含有一相似度计算装置，用来计算该多个邻近像素与该像素的多个相似度；一权重产生器，用来根据该多个相似度，产生多个权重；以及一低通滤波器，用来根据该多个权重，对该多个邻近像素及该像素执行加权平均低通运算，以产生该输出像素。

附图说明

图1A为本发明实施例一影像处理装置的示意图。

图1B为图1A的影像处理装置的一边缘侦测器的示意图。

图1C为图1A的影像处理装置的一适应性低通滤波装置的示意图。

图2A至图2C为图1A的一像素选择器，选择多个邻近像素的实施例的示意图。

图3为本发明实施例一影像处理流程的示意图。

其中，附图标记说明如下：

IMG、IMG_f 影像                  LV 边缘程度

DRC 边缘方向                     P(1，1)、P(N，M)、P(x-2，y)、P(x-1，y)、

                                 P(x，y)、P(x+1，y)、P(x+2，y)、P(x，y-2)、

                                 P(x，y-1)、P(x，y+1)、P(x，y+2) 像素

P_nr(1)、P_nr(L) 邻近像素        P_out(x，y) 输出像素

g_1、g_2、g_K 梯度               LH(1)、LH(L) 相似度

W(1)、W(L) 权重

10 影像处理装置                  100 输入端

102 输出端                       110 边缘侦测器

112_1、112_2、112_K 梯度侦测器   114 梯度分析器

120 像素延迟装置                 130 像素选择器

140 适应性低通滤波装置           142 相似度计算装置

144 权重产生器                   146 低通滤波器

30 影像处理流程                  300、302、304、306、308、310、312、

                                 314 步骤

具体实施方式

请参考图1A，图1A为本发明实施例一影像处理装置10的示意图。影像处理装置10用来适应性地滤除一影像IMG中的噪声，其包含有一接收端100、一输出端102、一边缘侦测器110、一像素延迟装置120、一像素选择器130及一适应性低通滤波装置140。接收端100用来接收一影像IMG的像素P(1，1)～P(N，M)。输出端102用来输出一输出像素P_out(x，y)。边缘侦测器110包含有梯度侦测器112_1～112_K及一梯度分析器114，如图1B所示。梯度侦测器112_1～112_K用来针对像素P(1，1)～P(N，M)中的一像素P(x，y)，计算像素P(x，y)于K个方向的梯度g_1～g_K(K≥2)。梯度分析器114用来根据梯度g_1～g_K，判断像素P(x，y)的一边缘程度LV及一边缘方向DRC。像素延迟装置130用来延迟像素P(1，1)～P(N，M)，以等待边缘侦测器110完成边缘程度LV及边缘方向DRC的计算。像素选择器130用来根据边缘程度LV及边缘方向DRC，于像素P(1，1)～P(N，M)中，选择像素P(x，y)附近的像素，作为邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)。适应性低通滤波装置140包含有一相似度计算装置142、一权重产生器144及一低通滤波器146，如图1C所示。相似度计算装置142用来计算邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)与像素P(x，y)的相似度LH(1)～LH(L)。权重产生器144用来根据相似度LH(1)～LH(L)，产生权重W(1)～W(L)。最后，低通滤波器146根据权重W(1)～W(L)，对邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)及像素P(x，y)执行加权平均低通运算，以产生输出像素P_out(x，y)。

简单来说，针对公知技术中，影像的高频成分于去噪声过程中一并遭到滤除的缺点，边缘侦测器110计算影像中每一像素于K个方向的梯度g_1～g_K，以判断像素P(x，y)的边缘程度LV及边缘方向DRC。接着，像素选择器130「方向性」地选择邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)，以于后续的加权低通运算中，避免在滤除高频噪声的同时，滤除影像IMG的高频成分。换言之，影像处理装置10利用物体边缘、纹理细节等高频成分皆有方向性，而高频噪声无方向性的特性，在执行低通去噪声操作时，将边缘方向纳入计算，以区别高频噪声与高频成分。

须注意的是，影像IMG中的边缘方向可能是任何方向，但在实际应用时可能受限于硬件计算能力不足，而无法负荷同时计算像素P(x，y)于所有方向的梯度。因此，在实务上，为降低运算复杂度，边缘侦测器110可较佳地仅计算像素P(x，y)于两正交方向(如垂直方向与水平方向)的梯度g_1、g_2，以此模拟实际的边缘方向。当然，本领域具通常知识者可计算像素P(x，y)于更多方向的梯度，以更进一步地降低模拟边缘方向与实际边缘方向的差距，进而提高保留高频成分的效率。

以水平及垂直方向为例，请参考图2A、图2B及图2C，图2A、图2B及图2C为像素选择器130选择邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)的实施例的示意图。若像素P(x，y)于水平方向的梯度的绝对值大于像素P(x，y)于垂直方向的梯度的绝对值，梯度分析器114判定边缘方向DRC为水平方向。接着，像素选择器130于所有像素P(1，1)～P(N，M)中，选择像素P(x，y)附近沿水平方向的像素P(x-2，y)、P(x-1，y)、P(x+1，y)、P(x+2，y)，作为邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)，如图2A所示。相反地，若像素P(x，y)于水平方向的梯度的绝对值小于像素P(x，y)于垂直方向的梯度的绝对值，梯度分析器114判定边缘方向DRC为垂直方向，而像素选择器130于所有像素P(1，1)～P(N，M)中，选择于像素P(x，y)附近沿垂直方向的像素P(x，y-2)、P(x，y-1)、P(x，y+1)、P(x，y+2)，作为邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)，如图2B所示。

当然，像素P(x，y)亦可能不属于任何边缘地区，亦即水平及垂直方向的梯度皆显示边缘程度LV不显著时，像素选择器130于所有像素P(1，1)～P(N，M)中，可平均、无方向性地选择像素P(x，y)附近的像素P(x-1，y)、P(x+1，y)、P(x，y-1)、P(x，y+1)，作为邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)，如图2C所示。

须特别注意的是，图2A、图2B及图2C仅用来说明本发明实现「方向性」低通滤波的实施例，本领域具通常知识者可根据不同的需求、应用，调整所选择邻近像素的范围、方向等，而不限于此。

一旦邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)已选定，相似度计算装置142计算每一邻近像素与像素P(x，y)的灰阶差值的倒数的绝对值，作为相似度。以图2A的情形为例，邻近像素P(x-2，y)、P(x-1，y)、P(x+1，y)、P(x+2，y)与像素P(x，y)的相似度依序为：

$\frac{1}{|P(x,y)-P(x-2,y)|},$ $\frac{1}{|P(x,y)-P(x-1,y)|},$ $\frac{1}{|P(x,y)-P(x+1,y)|},$ $\frac{1}{|P(x,y)-P(x+2,y)|}.$

最后，权重产生器144一对一地根据相似度计算装置142所得的相似度LH(1)～LH(L)，产生所有邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)对应于像素P(x，y)的权重W(1)～W(L)。一般来说，当相似度较高时，代表邻近像素与像素P(x，y)中存在高频噪声的机率较低，在此情况下，权重产生器144较佳地维持该邻近像素的权重为一标准权重，例如1。相反地，相似度较低时，代表邻近像素与像素P(x，y)中可能存在高频噪声，此时权重产生器144降低该邻近像素对应的权重，以滤除高频噪声。

影像处理装置10的操作可归纳为一影像处理流程30，如图3所示。影像处理流程30包含下列步骤：

步骤300：开始。

步骤302：边缘侦测器110分别计算影像IMG中像素P(x，y)于K个方向的梯度g_1～g_K。

步骤304：像素分析器114根据梯度g_1～g_K，判断像素P(x，y)的边缘程度LV及边缘方向DRC。

步骤306：像素选择器130根据边缘程度LV及边缘方向DRC，于像素P(1，1)～P(N，M)中，选择像素P(x，y)附近的像素，作为邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)。

步骤308：相似度计算装置142分别计算邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)与像素P(x，y)的相似度LH(1)～LH(L)。

步骤310：权重产生器144一对一地根据相似度LH(1)～LH(L)，产生权重W(1)～W(L)。

步骤312：低通滤波器146根据权重W(1)～W(L)，对邻近像素P_nr(1)～P_nr(L)及像素P(x，y)执行加权平均低通运算，以产生输出像素P_out(x，y)。

步骤314：结束。

影像处理流程30的细节可对照前述对影像处理装置10的说明，在此不赘述。

在公知技术中，当执行影像锐化流程时，影像中的物体边缘、纹理细节等高频成分于去噪声操作中被一并滤除。换言之，在影像被锐化的同时，影像亦蒙受损失高频成分的副作用，造成影像中部分区域变的模糊不清。相较之下，本发明利用物体边缘、纹理细节具有方向性，而噪声无方向性的特性，通过边缘侦测器110侦测边缘方向DRC，以于适应性低通滤波装置140执行低通去噪声操作时，将边缘方向DRC纳入计算，进而保留住影像IMG中的高频成分。如此一来，在锐化影像的过程中，显示器可直接滤除高频噪声，而毋需担心影像高频成分的流失。

综上所述，本发明适应性地根据影像内容的方向性，采用不同方向的去噪声计算方式，以于去噪声的过程中，保留住影像的高频成分。

以上所述仅为本发明的优选实施例，凡依本发明权利要求所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (16)

1.一种影像处理方法，用来适应性地滤除一影像中的噪声，其特征在于，

该影像处理方法包含有：

针对该影像的多个像素中的一像素，计算该像素于多个方向的多个梯度；

根据该多个梯度，判断该像素的一边缘程度及一边缘方向；

根据该边缘程度及该边缘方向，于该多个像素中，选择该像素附近的多个邻近像素；

计算该多个邻近像素与该像素的多个相似度；

根据该多个相似度，产生多个权重；以及

根据该多个权重，对该多个邻近像素及该像素执行加权平均低通运算，以产生一输出像素。

2.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，该多个方向包含有互为正交的一第一方向及一第二方向。

3.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，根据该边缘程度及该边缘方向，于该多个像素中，选择该像素附近的该多个邻近像素的步骤，包含有当该边缘方向为一水平方向时，于该多个像素中，选择该像素沿该水平方向附近的多个像素，作为该多个邻近像素。

4.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，根据该边缘程度及该边缘方向，于该多个像素中，选择该像素附近的该多个邻近像素的步骤，包含有当该边缘方向为一垂直方向时，于该多个像素中，选择该像素沿该垂直方向附近的多个像素，作为该多个邻近像素。

5.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，根据该边缘程度及该边缘方向，于该多个像素中，选择该像素附近的该多个邻近像素的步骤，包含有当该边缘方向不显著时，于该多个像素中，平均、无方向性地选择该像素附近的多个像素，作为该多个邻近像素。

6.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，计算该多个邻近像素与该像素的该多个相似度的步骤，包含有计算该多个邻近像素与该像素的多个灰阶差值的多个倒数的多个绝对值，作为该多个相似度。

7.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，根据该多个相似度，产生该多个权重的步骤包含有当该多个相似度的一相似度较高时，维持该相似度对应的该权重为一标准权重。

8.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，根据该多个相似度，产生该多个权重的步骤包含有当该多个相似度的一相似度较低时，降低该相似度对应的该权重。

9.一种影像处理装置，用来适应性地滤除一影像中的噪声，其特征在于，该影像处理装置包含有：

一接收端，用来接收一影像的多个像素；

一输出端，用来输出一输出像素；

一边缘侦测器，包含有：

至少一梯度侦测器，用来针对该多个像素的一像素，计算该像素于多个方向的多个梯度；以及

一梯度分析器，用来根据该多个梯度，判断该像素的一边缘程度及一边缘方向；

一像素延迟装置，用来延迟该多个像素，以等待该边缘侦测器输出该边缘程度及该边缘方向；

一像素选择器，用来根据该边缘程度及该边缘方向，于该多个像素中，选择该像素附近的多个邻近像素；以及

一适应性低通滤波装置，包含有：

一相似度计算装置，用来计算该多个邻近像素与该像素的多个相似度；

一权重产生器，用来根据该多个相似度，产生多个权重；以及

一低通滤波器，用来根据该多个权重，对该多个邻近像素及该像素执行加权平均低通运算，以产生该输出像素。

10.如权利要求9所述的影像处理装置，其特征在于，该多个方向包含有互为正交的一第一方向及一第二方向。

11.如权利要求9所述的影像处理装置，其特征在于，该像素选择器于该边缘方向为一水平方向时，于该多个像素中，选择该像素沿该水平方向附近的多个像素，作为该多个邻近像素。

12.如权利要求9所述的影像处理装置，其特征在于，该像素选择器于该边缘方向为一垂直方向时，于该多个像素中，选择该像素沿该垂直方向附近的多个像素，作为该多个邻近像素。

13.如权利要求9所述的影像处理装置，其特征在于，该像素选择器于该边缘方向不显著时，于该多个像素中，平均、无方向性地选择该像素附近的多个像素，作为该多个邻近像素。

14.如权利要求9所述的影像处理装置，其特征在于，该相似度计算装置计算该多个邻近像素与该像素的多个灰阶差值的多个倒数的多个绝对值，作为该多个相似度。

15.如权利要求9所述的影像处理装置，其特征在于，该权重产生器于该多个相似度的一相似度较高时，维持该相似度对应的该权重为一标准权重。

16.如权利要求9所述的影像处理装置，其特征在于，该权重产生器于该多个相似度的一相似度较低时，降低该相似度对应的该权重。

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