CN102413338A - 点状噪声的图像处理方法及装置 - Google Patents

点状噪声的图像处理方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种点状噪声的图像处理方法，所述点状噪声的图像处理方法包括以下步骤：S1、检测像素点是否为点状噪声；S2、若是，消除点状噪声。其中，上述步骤S1具体为：S11、检测像素点的周期性；S12、检测像素点的局部能量；S13、检测像素点的边缘细节；S14、检测像素点的颜色信息。本发明提供的点状噪声的图像处理方法及装置弥补了由于亮度色度分离不完善引起的图像缺陷，得到了更好质量的亮度信号。既保留了原有图像的细节边缘信息，又有效地消除了这种噪声，提高了信噪比，改善了图像质量。

Description

点状噪声的图像处理方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种点状噪声的图像处理方法及装置。
背景技术
在图像处理技术领域中，图像信号一般由亮度载波和色度载波组合而成，两者是分开传输的。但是，有些色度载波没有从亮度载波中分离好或者很难从亮度载波中分离好，这样亮度载波在接收端的显示就会出现问题，色度载波残留在亮度载波中造成干扰，在画面颜色交界处（高频）部分留下的点状噪声。
色度载波可以通过公式Chroma=u*sin(2πft)+cos(2πft)计算，其中f是色度载波的频率，PAL制的电视为4.43361875MHz, NTSC制的电视为3.579545MHz，因此这些点状噪声呈现出一定的周期性，具体表现为在画面颜色交界处部分有亮点和暗点交替出现。现有技术中无法对这些点状噪声进行处理。
有鉴于此，有必要提出了一种点状噪声的图像处理方法及装置以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可检测和消除点状噪声的图像处理方法及装置。
本发明的一种点状噪声的图像处理方法，所述点状噪声的图像处理方法包括以下步骤：
S1、检测像素点是否为点状噪声；
S2、若是，消除点状噪声。
其中，上述步骤S1具体为：
S11、检测像素点的周期性；
S12、检测像素点的局部能量；
S13、检测像素点的边缘细节；
S14、检测像素点的颜色信息。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S11具体为：
S111、确定需检测的像素点j；
S112、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点；
S113、分别计算每组中像素点j所在周期与另一周期内像素值差值的绝对值；
S114、比较步骤S113中差值绝对值与预先设置的阈值；
S115、若步骤S113中差值绝对值均小于预先设置的阈值，则通过像素点的周期性检测。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S12具体为：
S121、确定需检测的像素点j；
S122、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点；
S123、找到每组像素点中像素值的最大值和最小值，局部能量的大小为最大值和最小值的差值；
S124、比较局部能量与预先配置的两个阈值的大小；
S125、若局部能量在这两个阈值之间，则通过像素点的局部能量检测。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S13具体为：
S131、确定需检测的像素点j；
S132、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点；
S133、找到每组像素点中像素值的最大值和最小值，局部能量的大小为最大值和最小值的差值；
S134、比较四个局部能量的最大值与预先设置的阈值的大小；
S135、若四个局部能量的最大值小于预先设置的阈值，则通过像素点的边缘细节检测。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S14具体为：
S141、确定需检测的像素点j；
S142、选取一组像素点，其中像素点j为中间像素点；
S143、计算该组中蓝色色度值的最大值u_pix和红色色度值的最大值v_pix；
S144、比较u_pix与v_pix的和与预先配置的阈值的大小；
S145、若u_pix与v_pix的和大于预先配置的阈值，则通过像素点的颜色信息检测。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S14具体为：
S141’、确定需检测的像素点j；
S142’、选取一组像素点，其中像素点j为中间像素点；
S143’、计算该组中蓝色色度值的平均值u_pix和红色色度值的平均值v_pix；
S144’、比较u_pix与v_pix的和与预先配置的阈值的大小；
S145’、若u_pix与v_pix的和大于预先配置的阈值，则通过像素点的颜色信息检测。
作为本发明的进一步改进，所述点状噪声的图像处理方法在亮度通道中进行，不影响颜色信号。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S2具体为：
S21、选取一组像素点，其中点状噪声的像素点j为中间像素点；
S22、确定该组中每个像素点的亮度值大小，得到亮度值的中间值；
S23、将像素点j的亮度赋值为亮度值的中间值。
作为本发明的进一步改进，所述步骤S23后还包括：
S24、将该组中像素点j外的像素点的亮度赋值为亮度值的中间值。
相应地，一种点状噪声的图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
检测单元：用于检测像素点是否为点状噪声；
消除单元：用于消除点状噪声。
其中，所述检测单元用于：
检测像素点的周期性；
检测像素点的局部能量；
检测像素点的边缘细节；
检测像素点的颜色信息。
本发明的有益效果是：本发明提供的点状噪声的图像处理方法及装置弥补了由于亮度色度分离不完善引起的图像缺陷，得到了更好质量的亮度信号。既保留了原有图像的细节边缘信息，又有效地消除了这种噪声，提高了信噪比，改善了图像质量。
附图说明
图1为本发明点状噪声的图像处理方法的流程图。
图2为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中检测像素点的周期性的流程图。
图3为图2中选取四组像素点的示意图。
图4为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中检测像素点的局部能量的流程图。
图5为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中检测像素点的边缘细节的流程图。
图6为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中检测像素点的颜色信息的流程图。
图7为本发明点状噪声的图像处理方法另一实施方式中检测像素点的颜色信息的流程图。
图8为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中消除点状噪声的流程图。
图9为本发明点状噪声的图像处理装置的示意图。
具体实施方式
以下将结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细描述。但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。
参图1所示为本发明点状噪声的图像处理方法的流程图，在本实施方式中，点状噪声的图像处理方法包括以下步骤：
S1、检测像素点是否为点状噪声；
S2、若是，消除点状噪声。
其中，上述步骤S1具体为：
S11、检测像素点的周期性；
S12、检测像素点的局部能量；
S13、检测像素点的边缘细节；
S14、检测像素点的颜色信息。
只有当所需检测的像素点同时通过步骤S11~S14的检测，像素点才被认定为点状噪声。其中上述步骤S1、S2均在亮度通道中进行，不影响颜色信号。
参图2所示为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中检测像素点的周期性的流程图。步骤S11具体为：
S111、确定需检测的像素点j；
S112、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点。参图3所示，假设周期len_period=3，每组选取6个像素点，图3(a)对应像素点j为第二周期的第一个像素点，图3(b)对应像素点j为第一周期的第一个像素点，图3(c)对应像素点j为第二周期的最后一个像素点，图3(d)对应像素点j为第一周期的最后一个像素点；
S113、分别计算每组中像素点j所在周期与另一周期内像素值差值的绝对值。如图3(a)中，考虑6个像素点: j-3, j-2, j-1, j, j+1, j+2作为示例，分别计算j与j-3、j+1与j-2、j+2与j-1的像素值差值的绝对值为diff0、diff1和diff2，即：
diff0=abs(p_row_in[j]-p_row_in[j-3])，
diff1=abs(p_row_in[j+1]-p_row_in[j-2])，
diff2=abs(p_row_in[j+2]-p_row_in[j-1])，其中p_row_in表示像素点的像素值，abs表示求绝对值；
S114、比较步骤S113中差值绝对值与预先设置的阈值。预先配置有阈值参数TH_diff1a、TH_diff1b和TH_diff1c，将步骤S113中求得的diff0、diff1和diff2一一比较；
S115、若步骤S113中差值绝对值均小于预先设置的阈值，则通过像素点的周期性检测。如果四组像素点均同时满足diff0<=TH_diff1a、diff1<=TH_diff1b以及diff2<=TH_diff1c，则认为像素点j具有周期性，通过像素点的周期性检测。
参图4所示为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中检测像素点的局部能量的流程图。步骤S12具体为：
S121、确定需检测的像素点j；
S122、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点。参图3所示，假设周期len_period=3，每组选取6个像素点，图3(a)对应像素点j为第二周期的第一个像素点，图3(b)对应像素点j为第一周期的第一个像素点，图3(c)对应像素点j为第二周期的最后一个像素点，图3(d)对应像素点j为第一周期的最后一个像素点；
S123、找到每组像素点中像素值的最大值和最小值，局部能量的大小为最大值和最小值的差值。如图3(a)所示，考虑6个像素点: j-3, j-2, j-1, j, j+1, j+2作为示例，找到这6个像素点中像素值的最大值max和min，则局部能量Local energy为最大值和最小值的差值，即Local energy=max-min；
S124、比较局部能量与预先配置的两个阈值的大小。预先配置有阈值参数TH_energy_low和TH_energy_high，比较Local energy和TH_energy_low、TH_energy_high的大小； 
S125、若局部能量在这两个阈值之间，则通过像素点的局部能量检测。若局部能量Local energy在TH_energy_low和TH_energy_high之间，即：Local energy∈[TH_energy_low，TH_energy_high]，则认为像素点j通过局部能量检测。
参图5所示为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中检测像素点的边缘细节的流程图。步骤S13具体为：
S131、确定需检测的像素点j；
S132、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点。参图3所示，假设周期len_period=3，每组选取6个像素点，图3(a)对应像素点j为第二周期的第一个像素点，图3(b)对应像素点j为第一周期的第一个像素点，图3(c)对应像素点j为第二周期的最后一个像素点，图3(d)对应像素点j为第一周期的最后一个像素点；
S133、找到每组像素点中像素值的最大值和最小值，局部能量的大小为最大值和最小值的差值。如图3(a)所示，考虑6个像素点: j-3, j-2, j-1, j, j+1, j+2作为示例，找到这6个像素点中像素值的最大值max和min，则局部能量Local energy为最大值和最小值的差值，即Local energy=max-min；
S134、比较四个局部能量的最大值与预先设置的阈值的大小。找出四组像素点中局部能量的最大值，并与预先设置的阈值相比较；
S135、若四个局部能量的最大值小于预先设置的阈值，则通过像素点的边缘细节检测。若若四个局部能量的最大值小于预先设置的阈值，则认为像素点j通过边缘细节检测。
参图6所示为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中检测像素点的颜色信息的流程图。步骤S14具体为：
S141、确定需检测的像素点j；
S142、选取一组像素点，其中像素点j为中间像素点。如在本实施方式中选取15个像素点[j-7 ，j+7]；
S143、计算该组中蓝色色度值的最大值u_pix和红色色度值的最大值v_pix；
S144、比较u_pix与v_pix的和与预先配置的阈值的大小。预先设置有可配置的阈值TH_color；
S145、若u_pix与v_pix的和大于预先配置的阈值，则通过像素点的颜色信息检测。若u_pix与v_pix的和大于预先配置的阈值，即满足(u_pix+v_pix)>TH_color时，则认为像素点j通过颜色信息检测。
参图7所示为本发明点状噪声的图像处理方法另一实施方式中检测像素点的颜色信息的流程图。本实施方式中步骤S14具体为：
S141’、确定需检测的像素点j；
S142’、选取一组像素点，其中像素点j为中间像素点。如在本实施方式中选取3个像素点[j-1 ，j+1]；
S143’、计算该组中蓝色色度值的平均值u_pix和红色色度值的平均值v_pix；
S144’、比较u_pix与v_pix的和与预先配置的阈值的大小。预先设置有可配置的阈值TH_color；
S145’、若u_pix与v_pix的和大于预先配置的阈值，则通过像素点的颜色信息检测。若u_pix与v_pix的和大于预先配置的阈值，即满足(u_pix+v_pix)>TH_color时，则认为像素点j通过颜色信息检测。
参图8所示为本发明点状噪声的图像处理方法一实施方式中消除点状噪声的流程图。步骤S2具体为：
S21、选取一组像素点，其中点状噪声的像素点j为中间像素点。如在本实施方式中选取3个像素点j-1、j、j+1；
S22、确定该组中每个像素点的亮度值大小，得到亮度值的中间值。如3个像素点j-1、j、j+1的亮度值分别为a、b、c，假设b<a<c(点状噪音显示为：亮、暗、亮)，则a为中间值；
S23、将像素点j的亮度赋值为亮度值的中间值。将3个像素点j-1、j、j+1的亮度值分别为a、a、c，即消除了网格状的点状噪声。
在其他实施方式中，在步骤S23后还可以包括：
S24、将该组中像素点j外的像素点的亮度赋值为亮度值的中间值。将3个像素点j-1、j、j+1的亮度值均变为a，也可以消除了网格状的点状噪声。
对应地，参图9所示为本发明点状噪声的图像处理装置100的示意图，该装置包括：
检测单元101：用于检测像素点是否为点状噪声；
消除单元102：用于消除点状噪声。
其中，所述检测单元101用于：
检测像素点的周期性；
检测像素点的局部能量；
检测像素点的边缘细节；
检测像素点的颜色信息。
只有当所需检测的像素点全部通过检测单元101的检测，像素点才被认定为点状噪声。其中上述步骤检测单元101、消除单元102均在亮度通道中工作，不影响颜色信号。
由上述实施方式可以看出，本发明提供的点状噪声的图像处理方法及装置弥补了由于亮度色度分离不完善引起的图像缺陷，得到了更好质量的亮度信号。既保留了原有图像的细节边缘信息，又有效地消除了这种噪声，提高了信噪比，改善了图像质量。
应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施方式中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种点状噪声的图像处理方法，其特征在于，所述点状噪声的图像处理方法包括以下步骤：
S1、检测像素点是否为点状噪声；
S2、若是，消除点状噪声；
其中，上述步骤S1具体为：
S11、检测像素点的周期性；
S12、检测像素点的局部能量；
S13、检测像素点的边缘细节；
S14、检测像素点的颜色信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S11具体为：
S111、确定需检测的像素点j；
S112、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点；
S113、分别计算每组中像素点j所在周期与另一周期内像素值差值的绝对值；
S114、比较步骤S113中差值绝对值与预先设置的阈值；
S115、若步骤S113中差值绝对值均小于预先设置的阈值，则通过像素点的周期性检测。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S12具体为：
S121、确定需检测的像素点j；
S122、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点；
S123、找到每组像素点中像素值的最大值和最小值，局部能量的大小为最大值和最小值的差值；
S124、比较局部能量与预先配置的两个阈值的大小； 
S125、若局部能量在这两个阈值之间，则通过像素点的局部能量检测。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S13具体为：
S131、确定需检测的像素点j；
S132、选取四组像素点，每组像素点至少包含两个完整的周期，其中像素点j分别为第一周期的第一个像素点、第一周期的最后一个像素点、第二周期的第一个像素点和第二周期的最后一个像素点；
S133、找到每组像素点中像素值的最大值和最小值，局部能量的大小为最大值和最小值的差值；
S134、比较四个局部能量的最大值与预先设置的阈值的大小；
S135、若四个局部能量的最大值小于预先设置的阈值，则通过像素点的边缘细节检测。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S14具体为：
S141、确定需检测的像素点j；
S142、选取一组像素点，其中像素点j为中间像素点；
S143、计算该组中蓝色色度值的最大值u_pix和红色色度值的最大值v_pix；
S144、比较u_pix与v_pix的和与预先配置的阈值的大小；
S145、若u_pix与v_pix的和大于预先配置的阈值，则通过像素点的颜色信息检测。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S14具体为：
S141’、确定需检测的像素点j；
S142’、选取一组像素点，其中像素点j为中间像素点；
S143’、计算该组中蓝色色度值的平均值u_pix和红色色度值的平均值v_pix；
S144’、比较u_pix与v_pix的和与预先配置的阈值的大小；
S145’、若u_pix与v_pix的和大于预先配置的阈值，则通过像素点的颜色信息检测。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述点状噪声的图像处理方法在亮度通道中进行，不影响颜色信号。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
S21、选取一组像素点，其中点状噪声的像素点j为中间像素点；
S22、确定该组中每个像素点的亮度值大小，得到亮度值的中间值；
S23、将像素点j的亮度赋值为亮度值的中间值。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤S23后还包括：
S24、将该组中像素点j外的像素点的亮度赋值为亮度值的中间值。
10.一种如权利要求1所述的点状噪声的图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
检测单元：用于检测像素点是否为点状噪声；
消除单元：用于消除点状噪声；
其中，所述检测单元用于：
检测像素点的周期性；
检测像素点的局部能量；
检测像素点的边缘细节；
检测像素点的颜色信息。
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