CN102843499A - 图像噪声的弱化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像噪声的弱化方法，包括步骤：a．将信噪比≤50dB的图像数据继续向下执行；b．将整个图像的像素分为N×M个像素块，其中3≤N≤16，3≤M≤16；c．将每个像素块内的像素按灰度值的大小顺序排列；d．在各像素块中分别用中间灰度值替换最小噪声灰度范围和最大噪声灰度范围的像素灰度值。本发明图像噪声的弱化方法，能够在弱信号的图像中弱化并消除噪声点，做到了既去除噪声又很好的保护了图像的边缘和细节，从而获得良好的处理效果，且在实际运算过程中不需要对图像的像素进行整体统计，也简化了整机软件的复杂程度和性能要求。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理的方法，具体的讲是图像噪声的弱化方法。
背景技术
很多的电视用户观看射频信号的图像时，在无信号或弱信号时，可明显观察到图像上的噪声。特别是收看噪声颗粒过大过多的弱信号时，用户会有明显的不适感，图像效果较差。
弱信号下，由于噪声和信号混杂在一起，单独强化图像信息的难度大，无论是低频噪声还是高频噪声都很难与图像信息分离开。提升弱信号下电视图像效果，最重要的是要将目标图像和噪声进行有效的分离。图像的形状信息随信号的变化而不同，如果要检测到它，必备的条件是目标图像的灰度与背景噪声要有一定差异。所以长期以来图像处理的相关参数在电视信号源下无法随信号强度的变化而改变，使的弱信号和强信号的参数处理是完全一样的，去噪效果不好。
发明内容
针对上述的问题，本发明提供了一种图像噪声的弱化方法，使在弱信号的图像中弱化并消除噪声点，在滤除噪声的同时还可以保存图像细节，获得满意的图像去噪效果。
本发明图像噪声的弱化方法，包括步骤：
a．检测图像数据的信噪比，将≤50dB的图像数据继续向下执行；
b．将整个图像的像素分为N×M个像素块，其中N和M均表示像素个数，并且3≤N≤16，3≤M≤16；
c．在DSP单元中将每个像素块内的像素按灰度值（0～255）的大小顺序排列；
d．经步骤c的像素灰度重新排列后，在各像素块中分别用最小噪声灰度范围（0～5）和最大噪声灰度范围（250～255）之间的灰度值替换所述最小噪声灰度范围和最大噪声灰度范围的像素灰度值。
分贝在这里是表示两种电压之比的一种单位，等于某一电压V与一基准电压Vr相比的常用对数的20倍。在信号处理系统中，通常认为信噪比在50db以上的信号为强信号，50db以下的信号为弱信号。信噪比越大，信号质量越好，反之信号质量越差，模拟电视会出现“雪花干扰”。图像分割的像素块N的具体值根据芯片内固化的DSP（数字计算）单元来决定，分割像素块的目的是为了简化DSP单元的负荷。以高清液晶电视为例，电视屏幕的分辨率最高可为1920×1080，这么多像素点的灰度同时进行累加统计，系统会因计算量过大直接崩溃，DSP单元通常也没有这么多数据单元可以同时提供使用。图像分块以后计算量就会大幅度减少，使数据快速在后台分块完成计算。图像实时刷新，人眼的误差能够忽略计算前后部分的变化。
在DSP单元内部对每个像素块内的像素按像素值的大小顺序（0～255）排列后，最亮（250～255）的和最暗（0～5）的像素点一定被排在各像素块的两端，那么可以认为这部分数据即是图像噪声。在每个像素块中用噪声灰度范围之间的任意灰度值去替换这两部分的像素灰度，达到滤出图像噪声的目的。
进一步的，步骤b中的N和M均为奇数。横纵均为奇数像素数的像素块更有利于选取灰度中值。
优选的，步骤b中的N和M的值分别为3、5或9，像素块越小，其计算精度越高。
优选的，步骤b中N=M，也就是像素块是正方形。
优选的，步骤d中所述替换最小噪声灰度范围和最大噪声灰度范围的灰度是位于像素块中间位置像素灰度。所述的中间位置，最理想的是灰度的中值，如3×3的像素块，对9个像素灰度排序后，用第5个像素灰度替换噪声灰度。中间位置也可以是中值灰度附近的像素灰度，也就是像素块中心像素的临近像素。
另一种可选的所述步骤d中所述替换最小噪声灰度范围和最大噪声灰度范围的灰度是每个像素块的平均灰度值。平均灰度值可以通过对每个像素块分别进行每个像素灰度的累加并求平均获得。
具体的，所述的图像噪声为电视图像噪声。电视噪声的特点是噪声点像素比周围的像素亮（暗）很多，而且一直在闪烁和变化中，对电视噪声进行去噪效果更明显。
本发明图像噪声的弱化方法，能够在弱信号的图像中弱化并消除噪声点，做到了既去除噪声又很好的保护了图像的边缘和细节，从而获得良好的处理效果，且在实际运算过程中不需要对图像的像素进行整体统计，也简化了整机软件的复杂程度和性能要求。
以下结合实施例的具体实施方式，对本发明的上述内容再作进一步的详细说明。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实例。在不脱离本发明上述技术思想情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段做出的各种替换或变更，均应包括在本发明的范围内。
具体实施方式
本实施例以长虹3D42A6000i型号的整机为例，通过弱化噪声，来达到提升图像效果的目的。电视机液晶屏的分辨率是1920×1080。
本发明图像噪声的弱化方法，包括步骤：
a．检测电视的图像数据的信噪比，将≤50dB的图像数据继续向下执行，高于50dB，跳过噪声弱化处理部分。噪声弱化部分在视频解码完成后进行；
b．将整个图像的像素分为N×M个像素块，其中N=M=5，即5×5的像素块，每个图像可分为384×216个像素块；
c．在DSP单元中将每个像素块内的像素按灰度值（0～255）的大小顺序排列；
d．经步骤c的像素灰度重新排列后，选取每个像素块排列在中间位置，也就是序号为13的像素灰度进行存储。再分别筛选出每个像素块灰度值在0～5和250～255的噪声像素，每个像素块用各自存储的中值灰度（序号13的像素灰度）替换对应的噪声像素的灰度。
将处理后的图像数据导入寄存器进行格式变换器（Scaller）变换，处理方法与强信号相同。
Claims (7)
1.图像噪声的弱化方法，其特征包括步骤：
a．检测图像数据的信噪比，将≤50dB的图像数据继续向下执行；
b．将整个图像的像素分为N×M个像素块，其中N和M均表示像素个数，并且3≤N≤16，3≤M≤16；
c．在DSP单元中将每个像素块内的像素按灰度值的大小顺序排列；
d．经步骤c的像素灰度重新排列后，在各像素块中分别用最小噪声灰度范围和最大噪声灰度范围之间的灰度值替换所述最小噪声灰度范围和最大噪声灰度范围的像素灰度值。
2.如权利要求1所述图像噪声的弱化方法，其特征为：步骤b中的N和M均为奇数。
3.如权利要求2所述图像噪声的弱化方法，其特征为：步骤b中的N和M的值分别为3、5或9。
4.如权利要求1所述图像噪声的弱化方法，其特征为：步骤b中N=M。
5.如权利要求1至4之一所述图像噪声的弱化方法，其特征为：步骤d中所述替换最小噪声灰度范围和最大噪声灰度范围的灰度是位于像素块中间位置像素灰度。
6.如权利要求1至4之一所述图像噪声的弱化方法，其特征为：步骤d中所述替换最小噪声灰度范围和最大噪声灰度范围的灰度是每个像素块的平均灰度值。
7.如权利要求1至4之一所述图像噪声的弱化方法，其特征为：所述的图像噪声为电视图像噪声。
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| CN2012102966915A CN102843499A (zh) | 2012-08-20 | 2012-08-20 | 图像噪声的弱化方法 |
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| CN102843499A true CN102843499A (zh) | 2012-12-26 |
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| CN2012102966915A Pending CN102843499A (zh) | 2012-08-20 | 2012-08-20 | 图像噪声的弱化方法 |
Country Status (1)
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| CN (1) | CN102843499A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115563655A (zh) * | 2022-11-25 | 2023-01-03 | 承德石油高等专科学校 | 一种用于网络安全的用户危险行为识别方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101123680A (zh) * | 2006-08-09 | 2008-02-13 | 上海杰得微电子有限公司 | 去除摄像头斑点噪声的方法 |
| CN101242488A (zh) * | 2007-02-06 | 2008-08-13 | 西北工业大学 | 一种数字图像极值的平滑方法 |
| CN101472055A (zh) * | 2007-12-24 | 2009-07-01 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 中值滤波装置和方法以及采用这种装置的超声成像系统 |
-
2012
- 2012-08-20 CN CN2012102966915A patent/CN102843499A/zh active Pending
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| CN101472055A (zh) * | 2007-12-24 | 2009-07-01 | 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 | 中值滤波装置和方法以及采用这种装置的超声成像系统 |
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