CN104134191B - 图像去噪方法及其装置 - Google Patents

Abstract

提供一种图像去噪方法及其装置，其中，所述图像去噪方法包括：根据图像中的像素的像素值，估计图像的噪声强度；根据估计的噪声强度对图像进行滤波，以去除图像中的噪声，其中，所述像素值是像素的亮度值或像素的色度值。

Description

图像去噪方法及其装置

技术领域

本发明涉及一种图像去噪方法及其装置，更具体地讲，涉及一种根据图图像的噪声强度实现图像去噪的图像去噪方法及其装置。

背景技术

随着图像技术以及用于处理图像的硬件设备的发展，各种高清显示设备层出不穷。高分辨率图像给人们带来了非凡的感观，但是在不同的场景、光线等影响下，图像噪声的问题越来越突出，尤其是在光线不足的情况下，图像存在严重的噪声，影响感观质量。现有的图像去噪方法的处理模型单一，对细节影响严重。非局部均值以及BM3D等方法去噪效果较好，但是在处理高分辨率图像时速度太慢，而且不能较好地保持图像细节。总之，现有的图像去噪方法中，简单的滤波不能较好地保持细节且不能适应不同场景的噪声强度；复杂的滤波方法需要解决效率问题。因此，需要一种能够更有效地对图像进行去噪的方法及其装置。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够根据图像的噪声强度对图像进行滤波的方法和装置。

根据本发明的一方面，提供一种图像去噪方法，所述方法可包括：根据图像中的像素的像素值，估计图像的噪声强度；根据估计的噪声强度对图像进行滤波，以去除图像中的噪声，其中，所述像素值是像素的亮度值或像素的色度值。

估计图像的噪声强度的步骤可包括：将图像中的像素划分为多个像素块；根据像素块中的像素的像素值的梯度均值，来确定图像的平坦像素块；计算每个平坦像素块中的像素的像素值方差；根据所有平坦像素块的像素值方差的均值和所述图像中的像素的像素值的均值，来估计图像的噪声强度。

对图像进行滤波的步骤可包括：根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的相邻像素值转换函数，对当前像素的相邻像素的像素值进行转换；根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的权值函数确定相邻像素的经过转换的像素值的权值和当前像素的像素值的权值；将相邻像素的经过转换的像素值和当前像素的像素值的加权平均值确定为当前像素的经过滤波的像素值。

所述图像去噪方法还可包括：在对图像进行滤波之前，对图像进行下采样。

所述图像去噪方法还可包括：对经过滤波的图像进行上采样，以将图像恢复为预设分辨率的图像。

对经过滤波的图像进行上采样的步骤可包括：计算与待求像素所在位置邻近的位置处的像素的原始像素值与其经过转换的像素值之间的差值；基于待求像素所在位置处的像素的原始像素值与所述差值，确定待求像素的像素值。

本发明的另一方面在于提供一种图像去噪装置，所述装置可包括：图像噪声强度估计模块，被配置为根据图像中的像素的像素值，估计图像的噪声强度；图像滤波模块，被配置为根据估计的噪声强度对图像进行滤波，以去除图像中的噪声，其中，所述像素值是像素的亮度值或像素的色度值。

图像噪声强度估计模块可将图像中的像素划分为多个像素块，可根据像素块中的像素的像素值的梯度均值，来确定图像的平坦像素块，可计算每个平坦像素块中的像素的像素值方差，可根据所有平坦像素块的像素值方差的均值和所述图像中的像素的像素值的均值，来估计图像的噪声强度。

图像滤波模块可根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的相邻像素值转换函数，对当前像素的相邻像素的像素值进行转换，可根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的权值函数确定相邻像素的经过转换的像素值的权值和当前像素的像素值的权值，可将相邻像素的经过转换的像素值和当前像素的像素值的加权平均值确定为当前像素的经过滤波的像素值。

所述图像去噪装置还可包括：图像下采样模块，被配置为在对图像进行滤波之前，对图像进行下采样。

所述图像去噪装置还可包括：图像上采样模块，被配置为对经过滤波的图像进行上采样以将图像恢复为预设分辨率的图像。

图像上采样模块可计算与待求像素所在位置邻近的位置处的像素的原始像素值与其经过转换的像素值之间的差值；可基于待求像素所在位置处的像素的原始像素值与所述差值，确定待求像素的像素值。

附图说明

通过下面结合附图对本发明的示例性实施例的描述，本发明的上述和其他目的和特点将会变得更加清楚，其中：

图1是根据本发明的示例性实施例的图像去噪装置的框图；

图2是根据本发明的示例性实施例的图像去噪方法的流程图；

图3是根据本发明的示例性实施例的用于估计图像的噪声强度的方法的流程图；

图4是根据本发明的示例性实施例的原始像素块和经过相邻像素值转换后的像素块的示意图；

图5是根据本发明的示例性实施例的权值函数的曲线图；

图6是示出根据本发明的示例性实施例的原始像素块、对原始像素块进行下采样而获得的像素块以及对下采样后的像素块进行滤波而获得的像素块的示图。

具体实施方式

现在将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。

在下面的描述中，即使在不同的附图中，相同的附图标号用于相同的元件。提供描述中被限定的内容(诸如详细的结构和元件)以帮助对本发明的全面的理解。然而，应理解在没有那些明确限定的内容的情况下能够实现本公开的示例性实施例。并且，因为公知的功能或结构会在不必要的细节上模糊本发明，所以不对其进行详细描述。

图1是根据本发明的示例性实施例的图像去噪装置100的框图。

参照图1，根据本发明的示例性实施例的图像去噪装置100可包括图像噪声强度估计模块101和图像滤波模块102。图像噪声强度估计模块101可根据图像中的像素的像素值，估计图像的噪声强度。在本发明的实施例中，所述像素值可以是像素的亮度值或像素的色度值。图像滤波模块102可根据估计的噪声强度对图像进行滤波，以去除图像中的噪声。

此外，尽管在附图中没有示出，但根据本发明的示例性实施例的图像去噪装置100还可包括图像下采样模块(未示出)和图像上采样模块(未示出)。图像下采样模块可在对图像进行滤波之前，对图像进行下采样，图像上采样模块可对经过滤波的图像进行上采样，以将图像恢复为预设分辨率的图像。在本发明的本示例性实施例中，预设分辨率可以为图像的原始分辨率，也可以是根据不同的设置或需求而与图像的原始分辨率不同的其他分辨率。

以下将结合图2至图6详细描述使用根据本发明的示例性实施例的图像去噪装置100进行图像去噪的处理。

图2是根据本发明的示例性实施例的图像去噪方法的流程图。

如图2中所示，在步骤201，图像噪声强度估计模块101可根据图像中的像素的像素值，估计图像的噪声强度，其中，所述像素值可以是像素的亮度值或像素的色度值。下面参照图3详细描述估计图像的噪声强度的处理。

图3是根据本发明的示例性实施例的用于估计图像的噪声强度的方法的流程图。

参照图3，在步骤301，图像噪声强度估计模块101可将图像中的像素划分为多个像素块，例如，可将图像中的像素划分为多个M×M的像素块，M是像素块的长度或宽度方向上的像素个数，可根据图像的分辨率确定M。

在步骤302，图像噪声强度估计模块101可根据像素块中的像素的像素值的梯度均值(即，所述像素块中的所有像素的像素值的梯度的均值)，来确定图像的平坦像素块。例如，假设当前像素的像素值为p0，当前像素的左侧像素的像素值为pl，当前像素的右侧像素的像素值为pr，当前像素的上侧像素的像素值为pu，当前像素的下侧像素的像素值为pd，则按照下面的等式1计算当前像素p0的像素值的梯度d：

[等式1]

梯度d＝sqrt(dx×dx+dy×dy)

其中，dx＝(pr-pl)/2，dy＝(pd-pu)/2。

随后，图像噪声强度估计模块101可判断每个像素块中的像素的像素值的梯度均值是否小于预定阈值。如果像素块中的像素的像素值的梯度均值小于所述预定阈值，则可将所述像素块确定为图像的平坦像素块。

在步骤303，图像噪声强度估计模块101可计算每个平坦像素块中的像素的像素值方差。

在步骤304，图像噪声强度估计模块101可根据所有平坦像素块的像素值方差的均值和所述图像中的所有像素的像素值的均值，来估计图像的噪声强度。具体地讲，可按照下面的等式2计算平坦像素块的像素值方差：

[等式2]

平坦像素块的像素值方差：

其中，x_i,j表示所述平坦像素块中的第i行第j列的像素的像素值。

可根据等式2计算出所有平坦像素块的像素值方差，从而计算出所有平坦像素块的像素值方差的均值x_v-mean。

此外，可按照下面的等式3计算所述图像中的所有像素的像素值的均值：

[等式3]

所述图像中的所有像素的像素值的均值：

其中，w为图像的宽度方向上的像素个数，h为图像的长度方向上的像素个数，y_i,j表示图像中的第i行第j列的像素的像素值。

随后，图像噪声强度估计模块101可根据所有平坦像素块的像素值方差的均值x_v-mean和所述图像中的像素的像素值的均值y_mean，来估计图像的噪声强度。仅作为示例，可按照等式4估计图像的噪声强度：

[等式4]

估计的图像的噪声强度σ＝n1×n2

其中，

返回参照图2，在步骤202，图像滤波模块102可根据估计的噪声强度对图像进行滤波，以去除图像中的噪声。在本发明的示例性实施例中，图像滤波模块102可首先根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的相邻像素值转换函数来对当前像素的相邻像素的像素值进行转换，然后根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的权值函数确定相邻像素的经过转换的像素值的权值和当前像素的像素值的权值，并将相邻像素的经过转换的像素值和当前像素的像素值的加权平均值确定为当前像素的经过滤波的像素值。

下面参照图4和图5详细描述对图像进行滤波的处理。图4是根据本发明的示例性实施例的原始像素块和经过相邻像素值转换后的像素块的示意图。

如图4(a)中所示，D0是当前像素的像素值，像素值R0至R7是当前像素的相邻像素的像素值，如图4(b)中所示，R0’至R7’是根据相邻像素值转换函数对像素值R0至R7进行转换后的像素值。在本发明的示例性实施例中，可基于估计的图像的噪声强度以及当前像素与相邻像素的像素值之间的差值的绝对值来确定所述预设相邻像素值转换函数。仅作为示例，可由等式5表示相邻像素值转换函数：

[等式5]

其中，

其中，α＝3×σ，x＝|D0-Rn|，其中，σ表示估计的图像的噪声强度，0≤n≤7。

图5是根据本发明的示例性实施例的权值函数的曲线图。

参照图5，可基于估计的图像的噪声强度以及当前像素与相邻像素的像素值之间的差值的绝对值来确定权值函数。在本发明的实施例中，可将估计的图像的噪声强度确定为强噪声强度、中等噪声强度和弱噪声强度中的一个。例如，当估计的图像的噪声强度σ大于等于1且小于3时，将估计的图像的噪声强度确定为弱噪声强度，当估计的图像的噪声强度σ大于等于3且小于5时，将估计的图像的噪声强度确定为中等噪声强度，当估计的图像的噪声强度σ大于5时，将估计的图像的噪声强度确定为强噪声强度。等式6至等式8表示分别与弱噪声强度、中等噪声强度和强噪声强度相应的弱噪声权值函数、中等噪声权值函数和强噪声权值函数：

[等式6]

弱噪声权值函数：

[等式7]

中等噪声权值函数：

[等式8]

强噪声权值函数：

其中，α＝3×σ,x＝|D0-Rn|，其中，σ表示估计的图像的噪声强度，0≤n≤7。

也就是说，通过下面的等式9确定Rn’的权值W(Rn’)：

[等式9]

其中，σ表示估计的图像的噪声强度。

根据下面的等式10，根据相邻像素的经过转换的像素值和当前像素的像素值的加权平均值，确定当前像素的经过滤波的像素值D0’。

[等式10]

其中，D0’是当前像素的经过滤波的像素值，Rn’是相邻像素的经过转换的像素值，w(Rn′)是Rn’的像素值的权值，w_max是与估计的噪声强度相应的权值函数(即，g₁(x)、g₂(x)或g₃(x))的曲线上的最大值并被确定为是DO的权值。

优选地，在本发明的示例性实施例中，在步骤202之前，还可使用图像下采样模块(未示出)对图像进行下采样，以提高算法的运算速度，在这种情况下，在步骤202之后，可使用图像上采样模块(未示出)对经过滤波的图像进行上采样，以将图像恢复为预设分辨率的图像。在本示例性实施例中，预设分辨率可以为图像的原始分辨率，也可以是根据不同的设置或需求而与图像的原始分辨率不同的其他分辨率。下面分别描述图像的示例性的下采样处理和上采样处理。

在下采样处理中，图像下采样模块对图像进行1/2下采样，直到经过下采样的图像的长度方向上的像素个数和宽度方向上的像素个数均小于预定阈值N。可由图像的原始分辨率来确定预定阈值N，一般地，N不小于512。下采样方法可采用简单的跳点取值方法，但本发明的下采样方法不限于此。

下面参照图6描述根据本发明的示例性实施例的上采样处理。

图6是示出根据本发明的示例性实施例的原始像素块、对原始像素块进行下采样而获得的像素块以及对下采样后的像素块进行滤波而获得的像素块的示图。

在本发明的示例性实施例中，图像上采样模块可使用插值方法对经过滤波的图像进行上采样。在图6(a)示出原始像素块，图6(b)示出通过对图6(a)的原始像素块进行下采样而获得的像素块，图6(c)示出通过对图6(b)的像素块进行的滤波而获得的像素块。

在本发明的实施例中，上采样模块可计算与待求像素所在位置邻近的位置处的像素的原始像素值(例如，图6(b)中示出的D0、D2、D6、D8)与其经过转换的像素值(例如，图6(c)中示出的D0’、D2’、D6’、D8’)之间的差值，并可基于待求像素所在位置处的像素的原始像素值(例如，图6(a)中示出的D1、D7、D3、D5和D4)与所述差值，确定待求像素的像素值，从而恢复图像的原始分辨率。仅作为示例，可按照下面的等式11进行上采样：

[等式11]

D1’＝D1+((D0’-D0)+(D2’-D2))/2

D7’＝D7+((D6’-D6)+(D8’-D8))/2

D3’＝D3+((D0’-D0)+(D6’-D6))/2

D5’＝D5+((D2’-D2)+(D8’-D8))/2

D4’＝D4+((D0’-D0)+(D2’-D2)+(D6’-D6)+(D8’-D8))/4

上述方法仅选取关于待求像素对称的上下或左右两点的像素或者是待求像素周围四点的像素进行上采样修正，运算量小，效果较好。但是本发明并不限于此，如果期望取得更好的效果，则可在性能允许情况下，适当增加参与上采样计算的像素点的数量。此外，本发明的上采样方法不限上述上采样方法，也可采用其他上采样方法对经过滤波的图像进行上采样。

在根据本发明的示例性实施例的图像去噪方法中，根据图像的像素的像素值来估计图像的噪声强度，实现了自适应去噪的目的。对图像进行下采样，提高了算法效率。根据估计的图像的噪声强度，对经过下采样的图像进行滤波，可提高去噪的可靠性，达到增强去噪效果并保持细节的效果。此外，上采样方法采取了不同于传统的上采样方法，在减少运算量的情况下，较好地保持了图像的细节。

用于执行根据本发明实施例的显示数据对象的方法的程序可被实现为计算机可读存储介质上的计算机可读代码。计算机可读存储介质的示例包括可被计算机系统读取的任何合适类型的存储装置。例如，计算机可读存储介质包括：只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、致密盘ROM(CD-ROM)、磁带、软盘和光学数据存储装置等。计算机可读存储介质还可分布在通过网络互联的计算机系统中，并且本发明可被存储和实现为计算机可读程序代码。

虽然已经参照本发明的示例性实施例具体地显示和描述了本发明，但是本领域的技术人员将理解，在不脱离由所附权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以对其进行形式和细节上的各种改变。

Claims (10)

1.一种图像去噪方法，包括：

根据图像中的像素的像素值，估计图像的噪声强度；

根据估计的噪声强度对图像进行滤波，以去除图像中的噪声，

其中，所述像素值是像素的亮度值或像素的色度值,

其中，估计图像的噪声强度的步骤包括：

将图像中的像素划分为多个像素块；

根据像素块中的像素的像素值的梯度均值，来确定图像的平坦像素块；

计算每个平坦像素块中的像素的像素值方差；

根据所有平坦像素块的像素值方差的均值和所述图像中的像素的像素值的均值，来估计图像的噪声强度。

2.如权利要求1所述的图像去噪方法，其中，对图像进行滤波的步骤包括：

根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的相邻像素值转换函数，对当前像素的相邻像素的像素值进行转换；

根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的权值函数确定相邻像素的经过转换的像素值的权值和当前像素的像素值的权值；

将相邻像素的经过转换的像素值和当前像素的像素值的加权平均值确定为当前像素的经过滤波的像素值。

3.如权利要求1所述的图像去噪方法，还包括：在对图像进行滤波之前，对图像进行下采样。

4.如权利要求1所述的图像去噪方法，还包括：

对经过滤波的图像进行上采样，以将图像恢复为预设分辨率的图像。

5.如权利要求4所述的图像去噪方法，其中，对经过滤波的图像进行上采样的步骤包括：

计算与待求像素所在位置邻近的位置处的像素的原始像素值与其经过转换的像素值之间的差值；

基于待求像素所在位置处的像素的原始像素值与所述差值，确定待求像素的像素值。

6.一种图像去噪装置，包括：

图像噪声强度估计模块，被配置为根据图像中的像素的像素值，估计图像的噪声强度；

图像滤波模块，被配置为根据估计的噪声强度对图像进行滤波，以去除图像中的噪声，

其中，所述像素值是像素的亮度值或像素的色度值,

其中，图像噪声强度估计模块将图像中的像素划分为多个像素块，根据像素块中的像素的像素值的梯度均值来确定图像的平坦像素块，计算每个平坦像素块中的像素的像素值方差，并根据所有平坦像素块的像素值方差的均值和所述图像中的像素的像素值的均值来估计图像的噪声强度。

7.如权利要求6所述的图像去噪装置，其中，图像滤波模块根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的相邻像素值转换函数对当前像素的相邻像素的像素值进行转换，根据基于所估计的图像的噪声强度而确定的权值函数确定相邻像素的经过转换的像素值的权值和当前像素的像素值的权值，并将相邻像素的经过转换的像素值和当前像素的像素值的加权平均值确定为当前像素的经过滤波的像素值。

8.如权利要求6所述的图像去噪装置，还包括：图像下采样模块，被配置为在对图像进行滤波之前，对图像进行下采样。

9.如权利要求8所述的图像去噪装置，还包括：图像上采样模块，被配置为对经过滤波的图像进行上采样以将图像恢复为预设分辨率的图像。

10.如权利要求9所述的图像去噪装置，其中，图像上采样模块计算与待求像素所在位置邻近的位置处的像素的原始像素值与其经过转换的像素值之间的差值；

基于待求像素所在位置处的像素的原始像素值与所述差值，确定待求像素的像素值。