CN105225203A - 噪声抑制方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种噪声抑制方法及装置，用于对图像中的颜色噪声进行抑制；所述方法包括：基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围；所述色度分量空间为由第一色度分量和第二色度分量所构成的平面坐标空间；根据所述像素点对应在所述色度分量空间中的位置与所述目标范围之间的距离，确定对应所述像素点的抑制系数；由对应所述像素点的抑制系数调整所述像素点的第一色度分量值和第二色度分量值，以实现对所述像素点的颜色噪声的抑制处理。本方法可以自适应地对图像中的颜色噪声进行去除，计算方法简单，且可以保留图像中原有的画面细节，保证图像画面的清晰度，提高图像的成像质量。

Description

噪声抑制方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种噪声抑制方法及装置。

背景技术

图像去噪是图像处理中一种应用比较广泛的技术，图像去噪的目的是为了提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。

在数码影像的拍摄过程中，噪声存在于拍摄过程中的各个环节中，例如图像在获取和传输的过程中容易受到各种因素的影响，使得通过图像传感器所采集到的图像往往是包含有噪声的图像，噪声的存在使得图像的成像质量会有所下降。

由于含有噪声的图像中噪声信号和图像信号混合在一起，使得图像存在特征不明显、清晰度低等问题，所以通常需要对图像传感器所采集到图像进行去噪处理以提高图像的信噪比，提高图像的显示效果。

现有技术中，已有对图像进行去噪处理的多种方法，针对图像中的噪声的高频特征，通常会使用各种各样的低通滤波器实现对图像的去噪功能，例如通过高斯滤波器、双边滤波器等实现对图像的去噪处理。

在使用低通滤波器去噪的方法中，通常需要使用一定的算法模板。在所述算法模板中含有所述待去噪的像素，以及所述待去噪的像素点的周围一定领域范围内的像素。在滤波器工作时，所述算法模板内的所有像素点都会参加运算，计算复杂，运算量大。此外，由于低通滤波器的低通特性，会使得画面上原本锐利的图像变得模糊，损失图像细节。

图像的噪声通常可以被简单的分为亮度噪声和颜色噪声，亮度噪声空间频率较高，而颜色噪声空间频率较低，为了有效去除频率较低的颜色噪声，需要使用比去除亮度噪声时尺寸更大的算法模板，这会使得去噪时的运算量更大，同时由于大尺寸算法模板的采用，低通滤波器的特性所导致的对图像的模糊效果会更加明显，严重影响图像的成像质量。

发明内容

本发明解决的是在对图像去除颜色噪声时，容易造成图像模糊、损失图像细节且去噪方法复杂、运算量大的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种噪声抑制方法，用于对图像中的颜色噪声进行抑制；包括：

基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围；所述色度分量空间为由第一色度分量和第二色度分量所构成的平面坐标空间；

根据所述像素点对应在所述色度分量空间中的位置与所述目标范围之间的距离，确定对应所述像素点的抑制系数；

由对应所述像素点的抑制系数调整所述像素点的第一色度分量值和第二色度分量值，以实现对所述像素点的颜色噪声的抑制处理。

可选的，所述图像为YUV格式，所述第一色度分量为U分量，所述第二色度分量为V分量。

可选的，所述图像为YCbCr格式，所述第一色度分量为Cb分量，所述第二色度分量为Cr分量。

可选的，所述目标范围为圆形区域、椭圆形区域、正方形区域或者长方形区域中的任意一种；所述目标范围的中心点为所述平面坐标空间的原点。

可选的，所述基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围包括：

当像素点的亮度分量值大于第一亮度阈值时，随着像素点的亮度分量值的增大而由所述像素点的亮度分量值所确定的所述目标范围减小；

当像素点的亮度分量值小于第二亮度阈值时，随着像素点的亮度分量值的减小而由所述像素点的亮度分量值所确定的所述目标范围减小；

其中，所述第一亮度阈值和第二亮度阈值根据对所述图像的噪声统计进行相应确定。

可选的，所述目标范围为以原点为中心的圆形区域；所述基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围包括：

通过如下公式确定所述圆形区域的半径：

$r=\left\{\begin{array}{cc}{r}_{\max }\&times;\frac{\mathrm{lum}}{{\mathrm{lum}}_0},& \mathrm{lum}<{\mathrm{lum}}_0\\ r_{\max }\&times;\frac{255-\mathrm{lum}}{255-{\mathrm{lum}}_1},& \mathrm{lum}>{\mathrm{lum}}_1\\ r_{\max },& {\mathrm{lum}}_0\&le;\mathrm{lum}\&le;{\mathrm{lum}}_1\end{array}\right.$

其中，lum为所述像素点的亮度分量值，r为由所述像素点的亮度分量值所确定的所述圆形区域的半径，lum₀为所述第二亮度阈值，lum₁为所述第一亮度阈值，r_max为根据对所述图像的噪声统计所确定的在所述色度分量空间内进行噪声抑制的最大圆形区域所对应的半径。

可选的，所述对应所述像素点的抑制系数的取值范围为[0，1]。

可选的，所述对应像素点的抑制系数通过如下方式确定：

当所述像素点与所述目标范围的中心点之间的距离较大时，对应所述像素点的抑制系数较大；当所述像素点与所述目标范围的中心点距离较小时，对应所述像素点的抑制系数较小。

可选的，所述目标范围为以原点为中心的圆形区域；通过如下公式确定对应所述像素点的抑制系数：

$\mathrm{Ratio}=\left\{\begin{array}{cc}R/r,& R\&le;r\\ 1,& R>r\end{array}\right.$

其中，Ratio为所述对应所述像素点的抑制系数，r为所述圆形区域的半径，R为所述像素点与原点之间的距离值。

可选的，所述图像为YUV格式；所述像素点与所述目标范围的中心点的距离通过公式确定；

其中，R为所述像素点与所述中心点之间的距离值，U为所述像素点的U分量值，V为所述像素点的V分量值。

可选的，所述对所述像素点的颜色噪声的抑制处理的过程包括:

将所述像素点的第一色度分量值和所述对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第一色度分量值；

将所述像素点的第二色度分量值和所述对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第二色度分量值。

本发明技术方案还提供一种噪声抑制装置，用于对图像中的颜色噪声进行抑制；所述装置包括：

去噪范围确定单元，用于基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围；所述色度分量空间为由第一色度分量和第二色度分量所构成的平面坐标空间；

系数确定单元，用于根据所述像素点对应在所述色度分量空间中的位置与所述目标范围之间的距离，确定对应所述像素点的抑制系数；

抑制处理单元，用于由对应所述像素点的抑制系数调整所述像素点的第一色度分量值和第二色度分量值，以实现对所述像素点的颜色噪声的抑制处理。

与现有技术相比，本发明的技术方案至少具有以下优点：

基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围，即确定在色度空间内的去噪范围，进而根据像素点与所述去噪范围之间的距离确定抑制系数，由所述抑制系数调整所述像素点的色度分量值。该方法根据颜色噪声在色度分量空间中的分布特征，确定对应像素点的相应的抑制系数，进而实现对所述像素点的抑制处理，可以有效对图像中的颜色噪声进行去除，计算方法简单，且可以保留图像中原有的画面细节，保证图像画面的清晰度，提高图像的成像质量。

进一步，可以通过对图像的噪声的统计，相应的确定第一亮度阈值和第二亮度阈值的大小，基于所述第一亮度阈值和第二亮度阈值可以确定色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围，可以根据不同的图像的噪声统计特性，自适应的改变相应的噪声抑制的目标范围，可以实现有效的噪声抑制处理，提高图像的成像质量。

附图说明

图1是本发明技术方案提供的噪声抑制方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的噪声抑制方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的颜色噪声在UV空间的分布示意图；

图4是本发明实施例提供的去噪范围和像素点的亮度值的关系示意图；

图5是本发明实施例提供的去噪范围的半径值随着像素点的亮度分量值的变化而相应的变化的示意图；

图6是本发明实施例提供的不同半径值的圆形区域的去噪范围的示意图；

图7是本发明实施例提供的去噪范围和抑制系数的对应示意图；

图8是本发明实施例提供的噪声抑制装置的结构示意图。

具体实施方式

为了提高图像成像质量，需要对图像噪声进行抑制。通常可以通过各种低通滤波器等实现对图像的去噪功能，但在使用低通滤波器去噪的过程中，需要使用一定的算法模板。由于图像中的颜色噪声的空间频率较低，为了有效去除频率较低的颜色噪声，需要使用比去除亮度噪声时尺寸更大的算法模板，这会使得去噪时的运算量更大，同时由于大尺寸算法模板的采用，低通滤波器的特性所导致的对图像的模糊效果会更加明显，严重影响图像的成像质量。

现有技术在对图像去除颜色噪声时，存在容易造成图像模糊、损失图像细节且去噪方法复杂、运算量大的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种噪声抑制方法，对图像中的颜色噪声进行抑制。

图1是本发明技术方案提供的噪声抑制方法的流程示意图，如图1所示，首先执行步骤S1，基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围。

在本申请文件中，在对图像的颜色噪声进行去除的过程中，为了可以将图像的颜色噪声和亮度噪声区分开来，可以将图像转换到含有亮度和色度分量的空间中，例如将图像转换为YUV格式、YCbCr格式等。

经过研究发现，图像中的颜色噪声，在由图像的色度分量构成的坐标空间中，图像中的颜色噪声集中分布在所述色度分量的坐标空间中的以坐标原点为中心的一定的范围之内，而且在所述色度分量的坐标空间中，图像中的颜色噪声的分布范围的大小会随着图像的像素点的亮度分量的变化而发生相应的变化。

所以可以基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围。所述目标范围是以所述坐标空间的原点为中心点的一个区域，所述目标范围可以是圆形区域、椭圆形区域、正方形区域或者长方形区域等形状的区域。

所述色度分量空间是指由图像的第一色度分量和第二色度分量所构成的平面坐标空间，以YUV格式的图像为例，所述第一色度分量可以为U分量，所述第二色度分量可以为V分量，所述色度分量空间是指由U分量和V分量所构成的UV坐标空间。以YCbCr格式的图像为例，所述第一色度分量可以为Cb分量，所述第二色度分量可以为Cr分量。所述色度分量空间是指由Cb分量和Cr分量所构成的CbCr坐标空间。

执行步骤S2，根据所述像素点对应在所述色度分量空间中的位置与所述目标范围之间的距离，确定对应所述像素点的抑制系数。

对于图像中的像素点而言，由所述像素点的色度分量都可以在所述色度分量空间中相应的确定一个位置，进而可以确定所述像素点所在的位置与所述目标范围之间的距离，可以通过所述像素点与所述目标范围的中心点(色度坐标空间的坐标原点)的距离确定对应所述像素点的抑制系数。

当像素点的位置位于所述目标范围之外时，说明所述像素点处于需要进行抑制处理的目标范围之外，此时无需对像素点进行抑制处理，可以将对应所述像素点的抑制系数设置为1。

当像素点的位置位于所述目标范围之内时，由于颜色噪声在目标范围的中心处是最集中的，所以在靠近所述坐标范围的中心点时，抑制力度应该较大一些，相应的抑制系数可以相对设置的小一些，而当远离中心点的时候，抑制力度相对应该小一些，相应的抑制系数可以设置的较大一点。

在本申请文件中，所述抑制系数的取值可以位于[0，1]之间，在像素点的位置靠近所述目标范围的中心点时，所述抑制系数的取值越接近于零，当像素点的位置远离所述目标范围的中心点时，所述抑制系数的取值接近于数值1。

执行步骤S3，由对应像素点的抑制系数调整所述像素点的第一色度分量值和第二色度分量值，以实现对所述像素点的颜色噪声的抑制处理。

在确定对应像素点的抑制系数后，就可以根据所述抑制系数对所述像素点的第一色度分量值和第二色度分量值进行相应的调整。例如，可以将像素点的第一色度分量值和对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第一色度分量值；将像素点的第二色度分量值和对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第二色度分量值。具体结合抑制系数对像素点的色度分量值和亮度分量值进行处理的方法，在此不做限定。

本发明技术方案所提供的噪声抑制方法根据颜色噪声在色度分量空间中的分布特征，确定相应的抑制系数，进而对相应的像素点进行抑制处理，可以有效对图像中的颜色噪声进行去除，计算方法简单，且可以保留图像中原有的画面细节，保证图像画面的清晰度，提高图像的成像质量。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

由于颜色噪声对于图像造成的最大的影响在于，颜色噪声会使得原本呈现中性灰，没有任何颜色的像素，会表现出一些淡淡的色彩，这些色彩的饱和度较低，和真实的颜色区别较大，但是因为在中性灰的背景下，在画面上非常突出，视觉感受较差。

为了对颜色噪声进行抑制，在本实施例中，对需要进行噪声抑制的像素点的U值和V值结合抑制系数进行抑制，削弱所述像素点的颜色，使其逐渐像中性灰靠拢。为了使得图像的颜色过渡自然，使得对像素点的颜色噪声进行抑制的过程中不至于让像素点的U值和V值在相应的空间内断裂，造成图像的视觉上的不连续，需要对对应像素点的抑制系数做渐变处理。在噪声范围内，离所述噪声范围的中心点较远的像素点应该采用较大的抑制系数，进行较弱的抑制，而离所述噪声范围的中心点较近的像素点采用较小的抑制系数，进行较强的抑制。

图2是本实施例提供的噪声抑制方法的流程示意图。以对YUV格式的图像中的颜色噪声的抑制为例进行说明。

首先执行步骤S201，将图像转换为YUV格式。

由于通常图像中的像素点可以通过R、G、B三个颜色分量表示，在本实施例中为了将像素点的颜色噪声和亮度噪声进行区分，首先将图像从RGB空间转换到YUV空间中。

图像从RGB空间转换到YUV空间的方法可以采用现有技术的相关方法进行，具体方法在此不再赘述。

执行步骤S202，基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围。

通过研究发现，图像中的颜色噪声，在UV构成的坐标空间中，集中分布在以所述坐标空间的原点为中心的一个范围内，在本实施例中，以所述噪声分布在如图3所示出的以原点为中心的，接近圆形的区域中。图3所示出的坐标系中，横轴表示U分量值，纵轴表示V分量值。以原点为中心的圆形区域表示图像中的颜色噪声在UV坐标空间中的分布范围。

由于在YUV色彩空间中，亮度分量Y和色度分量U、V可以分别用不同的数值进行表示。在本实施例中，以亮度分量Y的取值范围用用数字值0到255进行表示，色度分量U和色度分量V的取值范围用有符号数字值-128到127进行表示。

由于图像中的颜色噪声的分布范围会随着图像中的像素点的亮度分量的变化而发生相应的变化。下面结合图4对图像中的像素点的亮度分量值和颜色噪声的分布关系进行说明。如图4所示，例如，当像素点的亮度分量值Y大于亮度值Y1时，随着像素点的亮度分量值的增加，像素点的亮度分量值会越来越接近饱和值255，而随着像素点的亮度分量值的增大，颜色噪声的分布会越来越靠近色度分量坐标的原点，即会导致颜色噪声所分布的范围会逐渐缩小，所以如图4中所示出的，在像素点的亮度分量值大于Y1时，随着像素点的亮度分量值的逐渐增加，在UV坐标空间中的噪声范围会逐渐缩小，即进行噪声抑制的目标范围(去噪范围)逐渐减小；当像素点的亮度分量值Y小于亮度值Y0时，随着像素点的亮度分量值的减小，像素点的亮度分量值会越来越接近零，此时随着像素点的亮度分量值的减小，颜色噪声的分布同样会越来越靠近色度分量坐标的原点，即同样会导致颜色噪声的分布范围逐渐缩小，如图4中所示出的，在像素点的亮度分量值小于Y0时，随着像素点的亮度分量值的逐渐减少，在UV坐标空间中的去噪范围会逐渐缩小，即进行噪声抑制的目标范围逐渐减小。

而当图像的像素点的亮度值处于所述亮度值Y0和亮度值Y1时，图像中的颜色噪声范围则会在一个相对稳定的噪声范围内，如图4中所示出的以r_max为半径的圆形区域内，所述以r_max为半径的圆形区域也即是最大需进行噪声抑制的范围。

可以通过公式1对图像中的需要进行抑制处理的目标范围进行相应的确定，也就是说可以确定具体的去噪范围。

$r=\left\{\begin{array}{cc}{r}_{\max }\&times;\frac{\mathrm{lum}}{{\mathrm{lum}}_0},& \mathrm{lum}<{\mathrm{lum}}_0\\ r_{\max }\&times;\frac{255-\mathrm{lum}}{255-{\mathrm{lum}}_1},& \mathrm{lum}>{\mathrm{lum}}_1\\ r_{\max },& {\mathrm{lum}}_0\&le;\mathrm{lum}\&le;{\mathrm{lum}}_1\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，lum为所述像素点的亮度分量值，r为由所述像素点的亮度分量值所确定的所述圆形区域的半径，lum₀为所述第二亮度阈值，lum₁为所述第一亮度阈值，r_max为根据对所述图像的噪声统计所确定的在所述色度分量空间内进行噪声抑制的最大圆形区域所对应的半径。

图4中所示出的Y1即可理解为对应公式(1)中的第一亮度阈值，所示出的Y0即可理解为对应公式(1)中的第二亮度阈值。

在对图像进行颜色噪声抑制处理时，可以通过对图像中的噪声数据的统计的实验数据而相应的确定所述第一亮度阈值、第二亮度阈值以及进行噪声抑制的最大去噪范围的半径值r_max。对于不同的图像可以通过调节第一亮度阈值和第二亮度阈值的值来自适应的调节图像中需要做颜色噪声的像素点的亮度范围。

请参考图5，图5为本实施例提供的去噪范围的半径值r随着像素点的亮度分量值的变化而相应的变化示意图。在像素点的亮度分量值处于第一亮度阈值和第二亮度阈值中间时，进行噪声抑制的目标范围保持不变，即如上所述的去噪范围保持不变，而当像素点的亮度分量值大于第一亮度阈值时，所述目标范围随着像素点的亮度分量值的增大而减小，当像素点的亮度分量值小于第二亮度阈值时，所述目标范围随着像素点的亮度分量值的减小而减小。在通过实验数据得到所述第一亮度阈值、第二亮度阈值以及最大去噪范围的半径值r_max后，对于图像中的每一个像素点，都可以基于该像素点的亮度分量值，通过公式(1)确定该像素点所对应的进行噪声抑制的目标范围。

执行步骤S203，计算像素点与进行噪声抑制的目标范围的中心点的距离。

所述像素点与所述进行噪声抑制的目标范围的中心点的距离R可以通过公式(2)进行确定。

$R=\sqrt{U^2+V^2}---\left(2\right)$

其中，U为所述像素点的U分量值，V为所述像素点的V分量值。

在本实施例中，通过公式(2)确定像素点在UV坐标空间中距离目标范围中心点的距离，在其他实施例中，也可以通过其他方式进行确定，具体方式不做限定。

执行步骤S204，根据像素点与所述目标范围的中心点之间的距离确定对应所述像素点的抑制系数。

请结合参考图6，假设由步骤S202确定的由所述像素点的亮度分量值所确定的进行抑制的目标范围为如图6中所示出的半径值为r0的圆形区域，即所述圆形区域为需要去噪的去噪范围，需要对所述圆形区域范围内的像素点进行相应的抑制处理。

像素点所对应的抑制系数可以根据该像素点与所述圆形区域的中心点之间的距离的远近进行相应的设定。

具体地，可以通过公式(3)对像素点所对应的抑制系数进行确定。

$\mathrm{Ratio}\left(R\right)=\left\{\begin{array}{cc}R/r0,& R\&le;r0\\ 1,& R>r0\end{array}\right.---\left(3\right)$

其中，Ratio(R)表示与半径值为r0的圆形区域的中心点的距离值为R的像素点所对应的抑制系数。

请结合参考图7，当所述像素点与所述圆形区域的中心点的距离值R大于圆形区域的半径值r0时，说明此时像素点处于需要进行抑制处理的目标范围之外，即处于去噪范围之外，无需对其进行抑制处理，所以该像素点所对应的抑制系数Ratio(R)可以取值为1。而当所述像素点与所述圆形区域的中心点的距离值R小于等于r0时，说明此时像素点处于需要进行抑制处理的目标范围内，需对其进行抑制处理，像素点的抑制系数随着所述距离值R的减小而相应的减小，以可以对所述像素点进行较强的抑制。具体地，在所述距离值R小于等于r0可以采用如公式(3)所示出的R/r0的比值来确定对应像素点的抑制系数。

对于不同去噪范围，由公式(3)所得到对应像素点的抑制系数也可能是不同的。

请结合参考图6和图7，如图6中分别示出了半径值为r0的去噪范围和半径值为r1的去噪范围，相应的在图7中示出了针对不同的去噪范围而确定的对应所述像素点的不同的抑制系数。如图7所示，对于与去噪范围的中心点距离相同的像素点而言，较小范围的去噪范围(如半径值r1的去噪范围)所对应的抑制系数大于较大范围的去噪范围(如半径值r0的去噪范围)所对应的抑制系数。

执行步骤S205，将像素点的U分量值和V分量值分别乘以对应所述像素点的抑制系数，作为所述像素点抑制处理后的U分量值和V分量值。

将所述像素点的U分量值乘以通过公式(3)所得到的对应该像素点的抑制系数，将乘积结果作为该像素点的抑制处理后的U分量值，同理，将所述像素点的V分量值乘以所述抑制系数，将对应的乘积结果作为该像素点的抑制处理后的V分量值。

执行步骤S206，根据抑制处理后的U、V分量值以及像素点的Y分量值，获取所述像素点原始色彩空间中的像素值。

在得到像素点的抑制处理后的U分量值和V分量值后，可以将所述像素点转化到原始的色彩空间中，例如原始的RGB空间中，以实现对所述像素点的抑制处理。

对于图像中的每一个像素点，均可以通过本实施例提供的噪声抑制方法，实现对每一个像素点的抑制处理，进而实现对图像中的颜色噪声的抑制。

本实施例所提供的噪声抑制方法，采用亮度噪声和颜色噪声分离的方式，针对颜色噪声的统计特性，自适应的改变对应像素点的抑制系数，实现对所述像素点的抑制处理，可以对颜色噪声进行有效的抑制。

本方法可以根据图像的噪声统计数据相应对确定进行抑制处理的目标范围中的第一亮度阈值、第二亮度阈值进行相应的调整，可以实现自适应的调整所述目标范围，针对具体图像的噪声特性进行有效的噪声抑制处理。

本方法可以对图像中的颜色噪声进行有效抑制，可以保留图像中的画面细节，提高图像的成像质量，且实现方法简单，计算量小。

对应上述噪声抑制方法，本发明实施例还提供一种噪声抑制装置。图8是本实施例提供的噪声抑制装置的结构示意图。

如图8所示，所述装置包括范围确定单元U11、系数确定单元U12和抑制处理单元U13。

所述范围确定单元U11，用于基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围；所述色度分量空间为由第一色度分量和第二色度分量所构成的平面坐标空间；

所述系数确定单元U12，用于根据所述像素点对应在所述色度分量空间中的位置与所述目标范围之间的距离，确定对应所述像素点的抑制系数；

所述抑制处理单元U13，用于由对应所述像素点的抑制系数调整所述像素点的第一色度分量值和第二色度分量值，以实现对所述像素点的颜色噪声的抑制处理。

所述范围确定单元U11包括亮度判断单元U111和第一确定单元U112。

所述亮度判断单元U111，用于对像素点的亮度分量值是否大于第一亮度阈值或是否小于第二亮度阈值进行判断。

所述第一确定单元U112，用于当像素点的亮度分量值大于第一亮度阈值时，确定随着像素点的亮度分量值的增大，所述像素点的亮度分量值所确定的所述目标范围减小；当像素点的亮度分量值小于第二亮度阈值时时，确定随着像素点的亮度分量值减小，所述像素点的亮度分量值所确定的所述目标范围减小。

所述系数确定单元U12包括距离计算单元U121和第二确定单元U122。

所述距离计算单元U121，用于计算所述像素点与所述目标范围的距离。

所述第二确定单元U122，用于当所述像素点与所述目标范围的中心点之间的距离较大时，确定对应所述像素点的抑制系数较大；当所述像素点与所述目标范围的中心点之间的距离较小时，确定对应所述像素点的抑制系数较小。

所述抑制处理单元U13包括第一色度处理单元U131和第二色度处理单元U132。

所述第一色度处理单元U131，用于将所述像素点的第一色度分量值和所述对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第一色度分量值。

所述第二色度处理单元U132，用于将所述像素点的第二色度分量值和所述对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第二色度分量值。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (15)

1.一种噪声抑制方法，用于对图像中的颜色噪声进行抑制；其特征在于，包括：

基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围；所述色度分量空间为由第一色度分量和第二色度分量所构成的平面坐标空间；

根据所述像素点对应在所述色度分量空间中的位置与所述目标范围之间的距离，确定对应所述像素点的抑制系数；

由对应所述像素点的抑制系数调整所述像素点的第一色度分量值和第二色度分量值，以实现对所述像素点的颜色噪声的抑制处理。

2.如权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述图像为YUV格式，所述第一色度分量为U分量，所述第二色度分量为V分量。

3.如权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述图像为YCbCr格式，所述第一色度分量为Cb分量，所述第二色度分量为Cr分量。

4.如权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述目标范围为圆形区域、椭圆形区域、正方形区域或者长方形区域中的任意一种；所述目标范围的中心点为所述平面坐标空间的原点。

5.如权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围包括：

当像素点的亮度分量值大于第一亮度阈值时，随着像素点的亮度分量值的增大而由所述像素点的亮度分量值所确定的所述目标范围减小；

当像素点的亮度分量值小于第二亮度阈值时，随着像素点的亮度分量值的减小而由所述像素点的亮度分量值所确定的所述目标范围减小；

其中，所述第一亮度阈值和第二亮度阈值根据对所述图像的噪声统计进行相应确定。

6.如权利要求5所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述目标范围为以原点为中心的圆形区域；所述基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围包括：

通过如下公式确定所述圆形区域的半径：

$r=\left\{\begin{array}{cc}{r}_{\max }\&times;\frac{\mathrm{lum}}{{\mathrm{lum}}_0},& \mathrm{lum}<{\mathrm{lum}}_0\\ r_{\max }\&times;\frac{255-\mathrm{lum}}{255-{\mathrm{lum}}_1},& \mathrm{lum}>{\mathrm{lum}}_1\\ r_{\max },& {\mathrm{lum}}_0\&le;\mathrm{lum}\&le;{\mathrm{lum}}_1\end{array}\right.$

其中，lum为所述像素点的亮度分量值，r为由所述像素点的亮度分量值所确定的所述圆形区域的半径，lum₀为所述第二亮度阈值，lum₁为所述第一亮度阈值，r_max为根据对所述图像的噪声统计所确定的在所述色度分量空间内进行噪声抑制的最大圆形区域所对应的半径。

7.如权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述对应所述像素点的抑制系数的取值范围为[0，1]。

8.如权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述对应像素点的抑制系数通过如下方式确定：

当所述像素点与所述目标范围的中心点之间的距离较大时，对应所述像素点的抑制系数较大；当所述像素点与所述目标范围的中心点距离较小时，对应所述像素点的抑制系数较小。

9.如权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述目标范围为以原点为中心的圆形区域；通过如下公式确定对应所述像素点的抑制系数：

$\mathrm{Ratio}=\left\{\begin{array}{cc}R/r,& R\&le;r\\ 1,& R>r\end{array}\right.$

其中，Ratio为所述对应所述像素点的抑制系数，r为所述圆形区域的半径，R为所述像素点与原点之间的距离值。

10.如权利要求8所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述图像为YUV格式；所述像素点与所述目标范围的中心点的距离通过公式确定；

其中，R为所述像素点与所述中心点之间的距离值，U为所述像素点的U分量值，V为所述像素点的V分量值。

11.如权利要求1所述的噪声抑制方法，其特征在于，所述对所述像素点的颜色噪声的抑制处理的过程包括:

将所述像素点的第一色度分量值和所述对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第一色度分量值；

将所述像素点的第二色度分量值和所述对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第二色度分量值。

12.一种噪声抑制装置，用于对图像中的颜色噪声进行抑制；其特征在于，包括：

去噪范围确定单元，用于基于像素点的亮度分量值确定在色度分量空间内进行噪声抑制的目标范围；所述色度分量空间为由第一色度分量和第二色度分量所构成的平面坐标空间；

系数确定单元，用于根据所述像素点对应在所述色度分量空间中的位置与所述目标范围之间的距离，确定对应所述像素点的抑制系数；

抑制处理单元，用于由对应所述像素点的抑制系数调整所述像素点的第一色度分量值和第二色度分量值，以实现对所述像素点的颜色噪声的抑制处理。

13.如权利要求12所述的噪声抑制装置，其特征在于，所述范围确定单元包括：

亮度判断单元，用于对像素点的亮度分量值是否大于第一亮度阈值或是否小于第二亮度阈值进行判断；

第一确定单元，用于当像素点的亮度分量值大于第一亮度阈值时，确定随着像素点的亮度分量值的增大，所述像素点的亮度分量值所确定的所述目标范围减小；当像素点的亮度分量值小于第二亮度阈值时时，确定随着像素点的亮度分量值减小，所述像素点的亮度分量值所确定的所述目标范围减小；

其中，所述第一亮度阈值和第二亮度阈值根据所述图像的噪声水平进行确定。

14.如权利要求12所述的噪声抑制装置，其特征在于，所述系数确定单元包括：

距离计算单元，用于计算所述像素点与所述目标范围的距离；

第二确定单元，用于当所述像素点与所述目标范围的中心点之间的距离较大时，确定对应所述像素点的抑制系数较大；当所述像素点与所述目标范围的中心点之间的距离较小时，确定对应所述像素点的抑制系数较小。

15.如权利要求12所述的噪声抑制装置，其特征在于，所述抑制处理单元包括：

第一色度处理单元，用于将所述像素点的第一色度分量值和所述对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第一色度分量值；

第二色度处理单元，用于将所述像素点的第二色度分量值和所述对应所述像素点的抑制系数的乘积，作为抑制处理后的所述像素点的第二色度分量值。