CN105809633A - 去除颜色噪声的方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种去除颜色噪声的方法及装置，方法包括：获取第一图像，第一图像为对滑动窗口内的图像进行自适应降采样处理后得到的图像数据；根据第一图像的像素点与待去噪像素点的U和V分量值确定第一图像的像素点的值域系数；根据与待去噪像素点的空间距离确定第一图像像素点的空域系数；由像素点值域和空域系数获得加权系数；基于加权系数，对待去噪像素点U和V分量进行颜色噪声处理。该方法通过自适应降采样处理提高滑动窗口内的图像的颜色噪声的频率，使其更容易被去除，降低计算量，提高计算性能；有效解决去除颜色噪声时产生的颜色混叠以及饱和度下降的问题，降低亮度信息的影响，不会造成图像亮度信息模糊，复杂度低，易于实现。

Description

去除颜色噪声的方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种去除颜色噪声的方法及去除颜色噪声的装置。

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。

目前典型的图像传感器包括CCD和CMOS等类型，当基于图像传感器采集图像时，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。

由于所述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、清晰度不高等问题，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。

图像的噪声通常可以被简单的分为亮度噪声和颜色噪声，在低亮度环境下颜色噪声尤为明显，而从频率上来说，亮度噪声是频率比较高的噪声，而颜色噪声是频率较低的噪声，颜色噪声常存在于图像的平坦区域或者低亮度区域等，相比于亮度噪声，人眼对于颜色噪声更为敏感。

现有技术中，已有对图像噪声进行去除的多种方法，例如有专门去除亮度噪声的方法、有参考亮度信息实现对图像的颜色噪声进行去噪的方法以及同时去除亮度噪声和颜色噪声的方法等。

但现有的在对图像的颜色噪声去除的方法中，存在一些问题，例如，存在去除颜色噪声的同时，会影响亮度信息，会造成亮度信息的模糊，且容易造成图像的色彩混叠以及图像的饱和度下降等问题，现有方法复杂度较高。

发明内容

本发明解决的问题是在对图像去除颜色噪声时，容易影响图像的亮度信息，会造成图像亮度信息模糊、色彩混叠以及图像的饱和度的下降，且复杂度较高的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种去除颜色噪声的方法，包括：

获取第一图像，所述第一图像为对滑动窗口内的图像进行自适应降采样处理后得到的图像数据；

根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值确定所述第一图像的各像素点所对应的值域系数，所述待去噪像素点为所述第一图像的中心位置的像素点；

根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像的各像素点所对应的空域系数；

由所述第一图像的各像素点所对应的值域系数和空域系数获得所述第一图像的各像素点所对应的加权系数；

基于所述第一图像的各像素点所对应的加权系数，对所述待去噪像素点的U分量和V分量进行去除颜色噪声的处理。

可选的，所述获取第一图像的过程包括：

分别获取所述滑动窗口内的图像的U通道降采样率和V通道降采样率，所述U通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的U通道数据在不同降采样率下的梯度值，所述V通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的V通道数据在不同降采样率下的梯度值；

将所述U通道降采样率和V通道降采样率中的最小值确定为所述滑动窗口内的图像数据的降采样率；

根据所述滑动窗口内的图像数据的降采样率对所述滑动窗口内的图像数据执行降采样操作，获取降采样后的第一图像。

可选的，所述U通道降采样率通过如下方式进行获取：

分别获取对应第一通道的第一梯度值和第二梯度值，所述第一梯度值为所述滑动窗口内的图像的第一通道数据在第一降采样率下的梯度值，所述第二梯度值为所述滑动窗口内的图像的第一通道数据在第二降采样率下的梯度值，其中第一降采样率的采样倍率小于第二降采样率的采样倍率，所述第一通道为U通道或V通道；

按照采样倍率从高到低的顺序，在采样倍率所对应的梯度值满足：T_K＜Thr×T0时，确定所述第一通道降采样率为所述梯度值所对应的采样倍率；

其中，T_K为采样倍率所对应的梯度值，T_K的取值为对应第一通道的第一梯度值或第二梯度值，Thr为对应第一通道的系数阈值，T0为第一通道参考梯度。

可选的，所述对应第一通道的第一梯度值根据所述滑动窗口内的图像在第一降采样率下所得到图像中的像素点的第一通道分量和所述待去噪像素点的第一通道分量的差值进行确定，所述第二梯度值根据所述滑动窗口内的图像在第二降采样率下所得到图像中的像素点的第一通道分量和所述待去噪像素点的第一通道分量的差值进行确定，所述第一通道参考梯度根据所述滑动窗口内以所述待去噪像素点为中心的N×N区域内的像素点的第一通道分量和所述待去噪像素点的第一通道分量的差值进行确定。

可选的，所述以所述待去噪像素点为中心的N×N区域为以所述待去噪像素点为中心的3×3、5×5、7×7或5×7中的任意一种区域。

可选的，所述第一降采样率的采样倍率为2倍采样倍率，所述第二降采样率的采样倍率为4倍采样倍率。

可选的，所述第一图像的各像素点所对应的值域系数随着所述第一图像内的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值的差值的增大而减小。

可选的，所述第一图像内的各像素点所对应的值域系数包括U分量系数和V分量系数。

可选的，所述方法包括：

基于公式确定第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的U分量系数W_cu；

基于公式确定第一图像内的各个像素点所对应的值域系数中的V分量系数W_cv；

其中，U1和V1分别为待去噪的像素点的U分量值和V分量值，U2和V2分别为所述第一图像内的各像素点的U分量值和V分量值，σ_u和σ_v分别为对应U和V通道的滤波系数。

可选的，所述方法包括：

基于公式 $W_{\mathrm{cu}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& |U2-U1|>{\mathrm{\δ}}_u\\ 1,& |U2-U1|\≤{\mathrm{\δ}}_u\end{array}\right.$ 确定第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的U分量系数W_cu；

基于公式 $W_{\mathrm{cv}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& |V2-V1|>{\mathrm{\δ}}_v\\ 1,& |V2-V1|\≤{\mathrm{\δ}}_v\end{array}\right.$ 确定第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的V分量系数W_cv；

其中，U1和V1分别为待去噪的像素点的U分量值和V分量值，U2和V2分别为所述第一图像内的各像素点的U分量值和V分量值，δ_u和δ_v分别为对应U和V通道的滤波系数。

可选的，所述U和V通道的滤波系数σ_u和σ_v的取值为10。

可选的，所述U和V通道的滤波系数δ_u和δ_v的取值范围为[10,15]

可选的，所述第一图像内的各像素点所对应的空域系数随着第一图像内的各像素点与待去噪的像素点的空间距离的增大而减小。

可选的，所述根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像的各像素点所对应的空域系数包括:

基于公式确定第一图像内的各像素点所对应的空域系数W_g，其中，σ_g为空间滤波系数，i、j分别为所述第一图像内的各像素点与所述待去噪的像素点的水平距离和垂直距离，距离的单位为像素点。

可选的，所述空间滤波系数σ_g的取值为10。

可选的，所述第一图像的各像素点所对应的加权系数根据所述第一图像内的各像素点所对应的值域系数和空域系数的乘积确定。

可选的，所述获取加权系数的过程包括：

基于公式W2＝W_cu×W_cv×W_g获得所述第一图像内的各像素点所对应的加权系数，其中，W_cu为第一图像内的各像素点所对应的U分量系数，W_cv为第一图像内的各像素点所对应的V分量系数，W_g为所述第一图像内的各像素点所对应的空域系数。

可选的，所述对所述待去噪像素点的U分量和V分量进行去除颜色噪声的处理包括：

基于公式获取待去噪的像素点的U分量的去除颜色噪声的结果U_re；

基于公式获取待去噪的像素点的V分量的去除颜色噪声的结果V_re；

其中，U2为第一图像内的各像素点的U分量值，∑U2×W2表示对第一图像内的所有像素点的U分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑V2×W2表示对第一图像内的所有像素点的V分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑W2表示对第一图像内所有像素点所对应的加权系数W2求取和值。

为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种去除颜色噪声的装置，所述装置包括：

降采样单元，用于对滑动窗口内的图像进行自适应降采样处理以获取第一图像；

值域系数确定单元，用于根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值确定所述第一图像的各像素点所对应的值域系数，所述待去噪像素点为所述第一图像的中心位置的像素点；

空域系数确定单元，用于根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像的各像素点所对应的空域系数；

加权系数确定单元，用于由所述第一图像的各像素点所对应的值域系数和空域系数获得所述第一图像的各像素点所对应的加权系数；

去噪单元，用于基于所述第一图像的各像素点所对应的加权系数，对所述待去噪像素点的U分量和V分量进行去除颜色噪声的处理。

可选的，所述降采样单元包括：

第一获取单元，用于分别获取图像所述滑动窗口内的图像的U通道降采样率和V通道降采样率，所述U通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的U通道数据在不同降采样率下的梯度值，所述V通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的V通道数据在不同降采样率下的梯度值；

采样率确定单元，用于将所述U通道降采样率和V通道降采样率中的最小值确定为所述滑动窗口内的数据的降采样率；

执行单元，用于根据所述滑动窗口内的图像数据的降采样率对所述滑动窗口内的图像数据执行降采样操作，获取降采样后的第一图像。

可选的，所述加权系数确定单元包括：

乘积单元，适于获取所述第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的U分量系数、V分量系数和空域系数的乘积；

系数确定单元，适于将所述乘积确定为所述第一图像的各像素点所对应的加权系数。

可选的，所述去噪单元包括：

U分量去噪单元，用于基于公式获取待去噪的像素点的U分量的去除颜色噪声的结果U_re；

V分量去噪单元，用于基于公式获取待去噪的像素点的V分量的去除颜色噪声的结果V_re；

其中，U2为第一图像内的各像素点的U分量值，∑U2×W2表示对第一图像内的所有像素点的U分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑V2×W2表示对第一图像内的所有像素点的V分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑W2表示对第一图像内所有像素点所对应的加权系数W2求取和值。

与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：

首先对滑动窗口内的图像进行自适应降采样处理以得到第一图像，进而根据第一图像中各像素点与待去噪像素点(所述第一图像的中心位置的像素点)U和V分量值确定对应第一图像中的各像素点的值域系数，进而根据第一图像中各像素点与待去噪像素点的空间距离确定对应第一图像中的各像素点的空域系数，根据所述值域系数和空域系数获取对应像素点的加权系数，最后根据所获取的加权系数实现对待去噪像素点的去噪处理。该方法首先自适应的对滑动窗口进行降采样，由于采用自适应降采样，所以可以使得降采样过程可以根据不同的图像特点采用不同的降采样率，通过自适应降采样处理可以提高滑动窗口内的图像的颜色噪声的频率，使其更容易被去除，由此也会导致计算量的大幅度降低，提高计算性能；在降采样处理后，采用值域系数和空域系数对第一图像内的像素点的U值和V值进行加权平均得到去噪结果，使得可以有效解决去除颜色噪声时产生的颜色混叠现象以及饱和度下降的问题，由于该方法可以单独对待去噪的像素点的U分量和V分量进行去噪，不会对待去噪的像素点的Y分量产生影响，即不会对图像的亮度信息产生影响，不会造成图像亮度信息模糊，该方法复杂度低，易于实现。

附图说明

图1是本发明技术方案提供的去除颜色噪声的方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的去除颜色噪声的方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的滑动窗口的像素示意图；

图4是本发明实施例提供的去除颜色噪声的装置的流程示意图。

具体实施方式

现有技术在对图像去除颜色噪声时，存在容易影响图像的亮度信息，会造成图像亮度信息模糊、色彩混叠以及图像的饱和度的下降，且复杂度较高的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种去除颜色噪声的方法。

所述方法可以实现对图像的U、V通道的图像数据中的颜色噪声的去除，所述图像需要为YUV格式，若图像为其它色彩格式，例如为RGB格式等，可采用现有技术的色彩空间的转换方法，将图像转换为YUV格式。

对于YUV格式的图像，对于图像中的每一个像素点，每个像素点都对应的有三个分量，分别为Y分量、U分量和V分量，对于每一个分量都对应有分量值用于标示该分量的大小，具体地，对于像素点的Y分量可以用该像素点的Y分量值表示该分量的大小、像素点的U分量可以用该像素点的U分量值表示该分量的大小以及像素点的V分量可以用该像素点的V分量值表示该分量的大小。在本申请文件中，在对图像去除颜色噪声的过程中，只需要使用相关像素点U分量值和V分量值，相对于使用Y、U和V分量值去噪的过程而言，可以降低计算量。

图1是本发明技术方案提供的去除颜色噪声的方法的流程示意图。

首先执行步骤S1，获取第一图像，所述第一图像为对滑动窗口内的图像进行自适应降采样处理后得到的图像数据。

在对图像去除颜色噪声时，首先确定一个滑动窗口，实现对于滑动窗口的中心位置的像素点的U分量和V分量的颜色噪声的去除，进而通过所述滑动窗口的移动实现对于图像的遍历操作，滑动窗口每移动一次，相应的可以得到其中心位置的像素点的U分量和V分量的颜色噪声的去除结果，为了对图像中除少数边缘像素点之外其他像素点的U分量和V分量的颜色噪声的去除，所述滑动窗口可以按照从左到右、从上到下的顺序每次移动一个像素点的距离，基于滑动窗口在图像中的每一个位置处的中心位置的像素点的U分量和V分量的颜色噪声的去噪结果，可以实现对整个图像的U分量和V分量的颜色噪声的去除。

所述滑动窗口的大小可以根据实际的颜色噪声的去噪效果进行相应的调整，所述滑动窗口的形状为矩形。

由于在去除颜色噪声过程中，通常需要获取滑动窗口的中心点位置，所以所述滑动窗口的长度和宽度通常为奇数，长度和宽度的单位为像素点。例如，所述滑动窗口可以设置为5×5大小、9×9大小或者5×15大小等。

在本申请文件中，为了实现对于滑动窗口的中心位置的像素点的颜色噪声的去噪，首先对滑动窗口内的图像根据像素点的U、V分量值进行自使用降采样处理，将滑动窗口内的图像进行降采样处理后得到的图像数据成为第一图像，根据第一图像中的像素点的U、V分量值实现对滑动窗口的中心位置的像素点的去噪，所述滑动窗口的中心位置的像素点也即降采样处理后的第一图像的中心点位置。

执行步骤S2，根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值确定所述第一图像的各像素点所对应的值域系数。

在本申请文件中，将所述滑动窗口的中心位置的像素点，也即第一图像的中心位置的像素点称为待去噪像素点。

对于第一图像内的任意一个像素点，都可以基于该像素点的U和V分量值与所述第一图像内的待去噪的像素点的U和V分量值确定所述像素点所对应的值域系数，在第一图像内的所有像素点所对应的值域系数中，待去噪的像素点的值域系数是最大的。

例如，可以根据值域系数随着第一图像内的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值的差值的增大而减小的关系确定各像素点所对应的值域系数，当第一图像内的像素点与待去噪的像素点的U和V分量值的差值较大的时候，则相应的该像素点所对应的值域系数的值较小。

执行步骤S3，根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像的各像素点所对应的空域系数。

可以根据空域系数随着第一图像内的各像素点与待去噪的像素点的空间距离的增大而减小的关系确定所述第一图像内的各像素点所对应的空域系数，当像素点距离待去噪的像素点的空间距离较远的时候，则相应的该像素点所对应的空域系数的值较小，在第一图像内的所有像素点所对应的空域系数中，待去噪的像素点的空域系数是最大的。

对于滑动窗口内的每一个像素点，均可以得到第一窗口内的每一个像素点所对应的空域系数。

执行步骤S4，由所述第一图像的各像素点所对应的值域系数和空域系数获得所述第一图像的各像素点所对应的加权系数。

可以基于第一图像内的每一个像素点所对应的值域系数和空域系数的乘积确定该第一图像内的每一个像素点所对应的加权系数。

对于第一图像内的每一个像素点，均可以得到第一窗口内的每一个像素点所对应的加权系数。

执行步骤S5，基于所述第一图像的各像素点所对应的加权系数，对所述待去噪像素点的U分量和V分量进行去除颜色噪声的处理。

在对待去噪的像素点的U分量进行去除颜色噪声的处理时，可以基于第一图像内的各像素点的U分量值以及各像素点所对应的加权系数，获得待去噪的像素点的U分量的去除颜色噪声的结果，可以基于第一图像内的各像素点的V分量值以及各像素点所对应的加权系数，获得该滑动窗口内的待去噪的像素点的V分量的去除颜色噪声的结果。

该方法通过自适应的对滑动窗口进行降采样，根据不同的图像特点采用不同的降采样率，可以提高滑动窗口内的图像的颜色噪声的频率，使其更容易被去除，使得计算量的大幅度降低，提高计算性能。

在降采样处理后，采用值域系数和空域系数对第一图像内的像素点的U值和V值进行加权平均得到去噪结果，使得可以有效解决去除颜色噪声时产生的颜色混叠现象以及饱和度下降的问题，由于该方法可以单独对待去噪的像素点的U分量和V分量进行去噪，不会对待去噪的像素点的Y分量产生影响，即不会对图像的亮度信息产生影响，不会造成图像亮度信息模糊，该方法复杂度低，易于实现。

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。

在本实施例中以滑动窗口的大小为9×9为例进行说明，在其他实施例中，所述滑动窗口的大小也可以结合实际图像进行相应的设定，例如设置为5X5、5X17等。在此以对一个滑动窗口内的中心位置处的像素点去除颜色噪声的过程进行描述，对于整个待去噪图像而言，则可以通过移动所述滑动窗口，对于每一个位置处的滑动窗口，都可以采用本实施例所提供的方法实现对于其中心位置处的像素点的颜色噪声的去除，进而实现对整个待去噪图像去除颜色噪声。

图2是本实施例提供的去除颜色噪声的流程示意图。

如图2所示，首先执行步骤S201，获取滑动窗口内的图像的U通道降采样率和V通道降采样率。

所述U通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的U通道数据在不同降采样率下的梯度值，所述V通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的V通道数据在不同降采样率下的梯度值。

在此采用图像的梯度值是由于图像的颜色噪声主要出现在平坦区域，因此可以通过一阶梯度来判断当前滑动窗口的图像是否足够平坦，进而可以确定滑动窗口的下采样率。

可以分别获取U通道和V通道的不同的梯度值，在本申请文件中，可以将所述U通道或V通道称为第一通道，不同的梯度值的可以分别用第一梯度值和第二梯度值以进行区别。所述第一梯度值为所述滑动窗口内的图像的第一通道数据在第一降采样率下的梯度值，所述第二梯度值为所述滑动窗口内的图像的第二通道数据在第二降采样率下的梯度值，其中第一降采样率的采样倍率小于第二降采样率的采样倍率。

在本实施例中，以所述第一降采样率为2倍采样倍率，所述第二降采样率为4倍采样倍率为例进行说明。

首先获取滑动窗口内的U通道数据在2倍降采样率下的梯度值。

请结合参考图3，如图3所示，为9×9的滑动窗口，分别用数字0至8标识滑动窗口中的行和列的索引值，滑动窗口的中心位置的像素点为(4，4)，如图3中所示出的像素点C，图像中各像素点P(m，n)所对应U通道的值用u(m，n)表示，其中，m和n分别为像素点所对应的行索引值和列索引值，像素点所对应的V通道的值用v(m，n)表示。

可以根据公式(1)获取滑动窗口的U通道数据在2倍采样率下的梯度值。

dsRefdifU2＝abs(u(2,2)-u(4,4))+abs(u(2,4)-u(4,4))+abs(u(2,6)-u(4,4))+abs(u(4,2)-u(4,4))+abs(u(4,6)-u(4,4))+abs(u(6,2)-u(4,4))+abs(u(6,4)-u(4,4))+abs(u(6,6)-u(4,4))(1)

其中，dsRefdifU2表示滑动窗口的U通道数据在2倍采样率下的梯度值。

通过公式(2)获取滑动窗口的U通道数据在4倍采样率下的梯度值。

dsRefdifU4＝abs(u(0,0)-u(4,4))+abs(u(0,4)-u(4,4))+abs(u(0,8)-u(4,4))+abs(u(4,0)-u(4,4))+abs(u(4,8)-u(4,4))+abs(u(8,0)-u(4,4))+abs(u(8,4)-u(4,4))+abs(u(8,8)-u(4,4))(2)

其中，dsRefdifU4表示滑动窗口的U通道数据在4倍采样率下的梯度值。

将滑动窗口的U通道数据的采样倍率按照从4倍降采样倍率、2倍采样倍率的顺序，结合公式(3)确定U通道的降采样率。

T_K＜Thr×T0(3)

其中，T_K为采样倍率所对应的梯度值，T_K的取值为对应第一通道的第一梯度值或第二梯度值，Thr为对应第一通道的系数阈值，T0为第一通道参考梯度。

具体地，首先判断dsRefdifU4是否满足公式(3)，即判断dsRefdifU4是否满足dsRefdifU4＜Thr×T0，所述Thr为对应U通道的系数阈值，T0为U通道的参考梯度。在本实施例中，U通道的系数阈值可以设定为24，在其他实施例中，U通道或者V通道的系数阈值也可以结合实际图像的处理数据结合验证情况进行相应的设定。

所述U通道的参考梯度可以根据公式(4)进行求取。

T0＝abs(u(3,3)-u(4,4))+abs(u(3,4)-u(4,4))+abs(u(3,5)-u(4,4))+abs(u(4,3)-u(4,4))+abs(u(4,5)-u(4,4))+abs(u(5,3)-u(4,4))+abs(u(5,4)-u(4,4))+abs(u(5,5)-u(4,4))(4)

如果结合公式(4)确认dsRefdifU4满足公式(3)，则确定滑动窗口的图像的U通道降采样率为4倍降采样率。

如果判断dsRefdifU4不满足公式(3)，则进一步判断dsRefdifU2是否满足公式(3)。在dsRefdifU4不满足公式(3)，而dsRefdifU2满足公式(3)的情况下，则确定滑动窗口的图像的U通道采样率为2倍采样率。

如果dsRefdifU4和dsRefdifU2均不满足公式(3)则确定滑动窗口的U通道降采样率为0倍采样率。

结合上述过程即可以得到滑动窗口内的图像的U通道降采样率。

同理，可以获取滑动窗口内的图像的V通道降采样率。

具体地，结合公式(1)和公式(2)，将公式(1)和公式(2)中对应位置的像素点的U通道值替换为V通道值，就可以得到滑动窗口的V通道数据在2倍采样率和4倍采样率下的梯度值。例如，将公式(1)中的u(2,2)、u(4,4)等U通道的值替换为对应位置的v(2,2)、v(4,4)等V通道的值，将公式(2)中的u(0,0)、u(4,4)等U通道的值替换为对应位置的v(0,0)、v(4,4)等V通道的值，根据公式(1)和公式(2)可以得到滑动窗口的V通道数据在2倍采样率下的梯度值dsRefdifV2和4倍采样率下的梯度值dsRefdifV4。

结合公式(3)确定滑动窗口的V通道的降采样率。此时，公式(3)中的第一通道参考梯度对应为V通道参考梯度，V通道的参考梯度可以结合公式(4)进行确定，具体地，将公式(4)中的各像素点对应位置的u分量值替换为v分量值，例如，将u(3,3)、u(4,4)等替换为对应的v(3,3)、v(4,4)等，根据公式(4)可以得到V通道参考梯度。在本实施例中，V通道的系数阈值可以设定为12。

同样，结合公式(4)首先确认dsRefdifV4是否满足公式(3)，如果dsRefdifV4满足公式(3)，则确定滑动窗口的图像的V通道降采样率为4倍降采样率。如果判断dsRefdifV4不满足公式(3)，则进一步判断dsRefdifV2是否满足公式(3)。在dsRefdifV4不满足公式(3)，而dsRefdifV2满足公式(3)的情况下，则确定滑动窗口的图像的V通道采样率为2倍采样率。

如果dsRefdifV4和dsRefdifV2均不满足公式(3)则确定滑动窗口的V通道降采样率为0倍采样率。

结合上述过程即可以得到滑动窗口内的图像的V通道降采样率。

执行步骤202，将U通道降采样率和V通道降采样率中的最小值确定为所述滑动窗口内的图像数据的降采样率。

在得到滑动窗口内的图像的U通道降采样率和V通道降采样率后，取二者中最小的值确定为所述滑动窗口内的图像数据的降采样率。例如，在得到滑动窗口的图像的U通道降采样率为4倍降采样率，而V通道降采样率为2倍降采样率时，确定所述滑动窗口内的图像数据的降采样率为2倍降采样率。

执行步骤S203，根据所述滑动窗口内的图像数据的降采样率对所述滑动窗口内的图像数据执行降采样操作，获取降采样后的第一图像。

具体地，如果滑动窗口内的图像数据的降采样率为4倍降采样率，则在图3所示出的9x9的滑动窗口中，可以取(P(0,0)，P(0,4)，P(0,8)；P(4,0),P(4,4)，P(4,8)；P(8,0),P(8,4),P(8,8))形成一个3x3的第一图像；如果滑动窗口内的图像数据的降采样率为2倍降采样率，则在图3所示出的9x9的滑动窗口中，可以取(P(2,2)，P(2,4)，P(2,6)；P(4,2),P(4,4)，P(4,6)；P(6,2),P(6,4),P(6,6))形成一个3x3的第一图像；如果滑动窗口内的图像数据的降采样率为0倍降采样率，则在图3所示出的9x9的滑动窗口中，可以取则图3中的9x9窗口中取(P(3,3)，P(3,4)，P(3,5)；P(4,3),P(4,4)，P(4,5)；P(5,3),P(5,4),P(5,5))形成一个3x3的第一图像。

执行步骤S204，根据第一图像中各像素点U和V分量值与待去噪的像素点的U和V分量值的差值获取第一图像中的各像素点所对应的U分量系数和V分量系数。

第一图像中的各像素点所对应的值域系数包括U分量系数W_cu和V分量系数W_cv。

通过公式(5)确定第一图像的各像素点所对应的值域系数中的U分量系数W_cu。

$W_{\mathrm{cu}}=e^{\frac{-{(U2-U1)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_u^2}}---\left(5\right)$

通过公式(6)确定第一图像各像素点所对应的值域系数中的V分量系数W_cv。

$W_{\mathrm{cv}}=e^{\frac{-{(V2-V1)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_v^2}}---\left(6\right)$

其中，U1和V1分别为待去噪的像素点的U分量值和V分量值，U2和V2分别为所述第一图像内的各像素点的U分量值和V分量值，σ_u和σ_v分别为对应U和V通道的滤波系数。所述待去噪的像素即为如图2

所述σ_u和σ_v的取值可以基于图像数据的颜色噪声的去噪效果及实际需求等进行相应的设定，σ_u和σ_v的取值可以相同也可以不同，在本实施例中，所述σ_u和σ_v取值为10，所述σ_u和σ_v的取值越大，则去噪效果会越好。

在其他实施例中，也可以基于公式(7)和公式(8)确定像素点所对应的值域系数。

通过公式(7)确定第一图像内各像素点所对应的值域系数中的U分量系数W_cu。

$W_{\mathrm{cu}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& |U2-U1|>{\mathrm{\δ}}_u\\ 1,& |U2-U1|\≤{\mathrm{\δ}}_u\end{array}\right.---\left(7\right)$

通过公式(8)确定第一图像各像素点所对应的值域系数中的V分量系数W_cv。

$W_{\mathrm{cv}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& |V2-V1|>{\mathrm{\δ}}_v\\ 1,& |V2-V1|\≤{\mathrm{\δ}}_v\end{array}\right.---\left(8\right)$

所述U和V通道的滤波系数δ_u和δ_v的取值可以为10至15之间的数值。

执行步骤S205，根据第一图像各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像中各像素点所对应的空域系数。

通过公式(9)确定第一图像内的各像素点所对应的空域系数W_g。

$W_g=e^{\frac{-(i^2+j^2)}{2{\mathrm{\σ}}_g^2}}---\left(9\right)$

其中，σ_g为空间滤波系数，i、j分别为第一图像内的各像素点与待去噪的像素点的水平距离和垂直距离，距离的单位为像素点。

所述σ_g的取值可以基于图像数据的颜色噪声的去噪效果及实际需求等进行相应的设定，在本实施例中，所述σ_g取值为10，所述σ_g的取值越大，则去噪效果会越好。

执行步骤S206，根据第一图像内的各像素点所对应的值域系数和空域系数获得滑动窗口内的各像素点所对应的加权系数。

对于第一图像内的各像素点，在得到该像素点所对应的值域系数和空域系数后，可以通过公式(10)获取像素点所对应的加权系数，对于第一图像的像素点除了处于中心位置处的待去噪的像素点，也包括第一图像内除所述待去噪的像素点之外的其它像素点，第一图像中的每一个像素点都有对应于该像素点的加权系数。

W2＝W_cu×W_cv×W_g(10)

其中，W_cu为像素点所对应的值域系数中的U分量系数，W_cv为像素点所对应的值域系数中的V分量系数，W_g为像素点所对应的空域系数。

执行步骤S207，根据第一图像内的各像素点所对应的加权系数，对待去噪的像素点的U分量去除颜色噪声。

对于第一图像内的各像素点，均可以得到其对应的加权系数，通过公式(11)获取第一图像的中心的待去噪的像素点的U分量的去除颜色噪声的结果U_re。

$U_{\mathrm{re}}=\frac{\mathrm{\ΣU}2\×W2}{\mathrm{\ΣW}2}---\left(11\right)$

其中，U2为第一图像的每一个像素点的U分量值，∑U2×W2表示对第一图像内的所有像素点的U分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑W2表示对第一图像内每一个像素点所对应的加权系数W2求取和值。

举例来说，对于本实施例中的3×3大小的第一图像，则公式(11)的计算过程为：将3×3大小的第一图像内(共9个像素点)的每个像素点的U分量值与其对应的加权系数的进行乘积，然后将获取到的9个乘积值进行相加，作为公式(11)的分子，将每个像素点对应的加权系数的和作为公式(11)的分母，基于公式(11)得到第一图像的中心位置处的待去噪像素点的U分量的去除颜色噪声的结果U_re。

在其他实施例中，也可以选取其他尺寸的大小的第一图像，例如可以结合实际图像的尺寸大小，选取3×3、5×5、7×7或5×7等区域大小作为所述第一图像，对此不做具体限定。

执行步骤S208，根据第一图像的各像素点所对应的加权系数，对待去噪的像素点的V分量去除颜色噪声。

通过公式(12)获取待去噪的像素点的V分量的去除颜色噪声的结果V_re。

$V_{\mathrm{re}}=\frac{\mathrm{\ΣV}2\×W2}{\mathrm{\ΣW}2}---\left(12\right)$

V2为第一图像内的每一个像素点的V分量值，∑V2×W2表示对第一图像内的所有像素点的V分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑W2表示对第一图像内每一个像素点所对应的加权系数W2求取和值。

通过步骤S207和步骤S208，即可得到待去噪的像素点的U、V分量的颜色噪声去除结果，至此已完成对该待去噪的像素点的颜色噪声的去除过程。

执行步骤S209，通过滑动窗口完成对整个图像的遍历，实现对图像的颜色噪声的去除。

在得到当前位置处的滑动窗口内的待去噪的像素点的U、V分量的颜色噪声去除结果之后，通过滑动窗口的移动，实现对整个图像的遍历，也就是当滑动窗口位于整个图像的右下角位置。在实现对处于最后一个位置的滑动窗口内的待去噪的像素点的U、V分量的颜色噪声的去除时，即实现了对于整个图像的U、V分量的颜色噪声的去除。

该方法首先自适应的对滑动窗口进行降采样，由于采用自适应降采样，所以可以使得降采样过程可以根据不同的图像特点采用不同的降采样率，通过自适应降采样处理可以提高滑动窗口内的图像的颜色噪声的频率，使其更容易被去除，由此也会导致计算量的大幅度降低，提高计算性能。

在降采样处理后，采用值域系数和空域系数对第一图像内的像素点的U值和V值进行加权平均得到去噪结果，使得可以有效解决去除颜色噪声时产生的颜色混叠现象以及饱和度下降的问题。

由于该方法可以单独对待去噪的像素点的U分量和V分量进行去噪，不会对待去噪的像素点的Y分量产生影响，即不会对图像的亮度信息产生影响，不会造成图像亮度信息模糊，该方法复杂度低，易于实现。

对应上述去除颜色噪声的方法，本发明实施例还提供一种去除颜色噪声的装置，如图4所示，所述去除颜色噪声的装置包括：降采样单元U11、值域系数确定单元U12、空域系数确定单元U13、加权系数确定单元U14和去噪单元U15。

所述降采样单元U11，用于对滑动窗口内的图像进行自适应降采样处理以获取第一图像。

所述值域系数确定单元U12，用于根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值确定所述第一图像的各像素点所对应的值域系数，所述待去噪像素点为所述第一图像的中心位置的像素点。

所述空域系数确定单元U13，用于根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像的各像素点所对应的空域系数。

所述加权系数确定单元U14，用于由所述第一图像的各像素点所对应的值域系数和空域系数获得所述第一图像的各像素点所对应的加权系数。

所述去噪单元U15，用于基于所述第一图像的各像素点所对应的加权系数，对所述待去噪像素点的U分量和V分量进行去除颜色噪声的处理。

所述降采样单元U11包括：第一获取单元U111、采样率确定单元U112和执行单元U113。

所述第一获取单元U111，用于分别获取所述滑动窗口内的图像的U通道降采样率和V通道降采样率，所述U通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的U通道数据在不同降采样率下的梯度值，所述V通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的V通道数据在不同降采样率下的梯度值。

所述采样率确定单元U112，用于将所述U通道降采样率和V通道降采样率中的最小值确定为所述滑动窗口内的图像数据的降采样率。

所述执行单元U113，用于根据所述滑动窗口内的图像数据的降采样率对所述滑动窗口内的图像数据执行降采样操作，获取降采样后的第一图像。

所述加权系数确定单元U14包括：乘积单元U141、系数确定单元U142

所述乘积单元U141，适于获取所述第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的U分量系数、V分量系数和空域系数的乘积。

所述系数确定单元U142，适于将所述乘积确定为所述第一图像的各像素点所对应的加权系数。

所述去噪单元U15包括：U分量去噪单元U151、V分量去噪单元U152

所述U分量去噪单元U151，用于基于公式获取待去噪的像素点的U分量的去除颜色噪声的结果U_re。

所述V分量去噪单元U152，用于基于公式获取待去噪的像素点的V分量的去除颜色噪声的结果V_re。

其中，U2为第一图像内的各像素点的U分量值，∑U2×W2表示对第一图像内的所有像素点的U分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑V2×W2表示对第一图像内的所有像素点的V分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑W2表示对第一图像内所有像素点所对应的加权系数W2求取和值。

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 (22)

1.一种去除颜色噪声的方法，其特征在于，包括：

获取第一图像，所述第一图像为对滑动窗口内的图像进行自适应降采样处理后得到的图像数据；

根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值确定所述第一图像的各像素点所对应的值域系数，所述待去噪像素点为所述第一图像的中心位置的像素点；

根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像的各像素点所对应的空域系数；

由所述第一图像的各像素点所对应的值域系数和空域系数获得所述第一图像的各像素点所对应的加权系数；

基于所述第一图像的各像素点所对应的加权系数，对所述待去噪像素点的U分量和V分量进行去除颜色噪声的处理。

2.如权利要求1所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述获取第一图像的过程包括：

分别获取所述滑动窗口内的图像的U通道降采样率和V通道降采样率，所述U通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的U通道数据在不同降采样率下的梯度值，所述V通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的V通道数据在不同降采样率下的梯度值；

将所述U通道降采样率和V通道降采样率中的最小值确定为所述滑动窗口内的图像数据的降采样率；

根据所述滑动窗口内的图像数据的降采样率对所述滑动窗口内的图像数据执行降采样操作，获取降采样后的第一图像。

3.如权利要求2所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述U通道降采样率通过如下方式进行获取：

分别获取对应第一通道的第一梯度值和第二梯度值，所述第一梯度值为所述滑动窗口内的图像的第一通道数据在第一降采样率下的梯度值，所述第二梯度值为所述滑动窗口内的图像的第一通道数据在第二降采样率下的梯度值，其中第一降采样率的采样倍率小于第二降采样率的采样倍率，所述第一通道为U通道或V通道；

按照采样倍率从高到低的顺序，在采样倍率所对应的梯度值满足：T_K＜Thr×T0时，确定所述第一通道降采样率为所述梯度值所对应的采样倍率；

其中，T_K为采样倍率所对应的梯度值，T_K的取值为对应第一通道的第一梯度值或第二梯度值，Thr为对应第一通道的系数阈值，T0为第一通道参考梯度。

4.如权利要求3所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述对应第一通道的第一梯度值根据所述滑动窗口内的图像在第一降采样率下所得到图像中的像素点的第一通道分量和所述待去噪像素点的第一通道分量的差值进行确定，所述第二梯度值根据所述滑动窗口内的图像在第二降采样率下所得到图像中的像素点的第一通道分量和所述待去噪像素点的第一通道分量的差值进行确定，所述第一通道参考梯度根据所述滑动窗口内以所述待去噪像素点为中心的N×N区域内的像素点的第一通道分量和所述待去噪像素点的第一通道分量的差值进行确定。

5.如权利要求4所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述以所述待去噪像素点为中心的N×N区域为以所述待去噪像素点为中心的3×3、5×5、7×7或5×7中的任意一种区域。

6.如权利要求3所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述第一降采样率的采样倍率为2倍采样倍率，所述第二降采样率的采样倍率为4倍采样倍率。

7.如权利要求1所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述第一图像的各像素点所对应的值域系数随着所述第一图像内的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值的差值的增大而减小。

8.如权利要求1所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述第一图像内的各像素点所对应的值域系数包括U分量系数和V分量系数。

9.如权利要求8所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，包括：

基于公式确定第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的U分量系数W_cu；

基于公式确定第一图像内的各个像素点所对应的值域系数中的V分量系数W_cv；

其中，U1和V1分别为待去噪的像素点的U分量值和V分量值，U2和V2分别为所述第一图像内的各像素点的U分量值和V分量值，σ_u和σ_v分别为对应U和V通道的滤波系数。

10.如权利要求8所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，包括：

基于公式 $W_{\mathrm{cu}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& |U2-U1|>{\mathrm{\δ}}_u\\ 1,& |U2-U1|\≤{\mathrm{\δ}}_u\end{array}\right.$ 确定第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的U分量系数W_cu；

基于公式 $W_{\mathrm{cv}}=\left\{\begin{array}{cc}0,& |V2-V1|>{\mathrm{\δ}}_v\\ 1,& |V2-V1|\≤{\mathrm{\δ}}_v\end{array}\right.$ 确定第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的V分量系数W_cv；

其中，U1和V1分别为待去噪的像素点的U分量值和V分量值，U2和V2分别为所述第一图像内的各像素点的U分量值和V分量值，δ_u和δ_v分别为对应U和V通道的滤波系数。

11.如权利要求9所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述U和V通道的滤波系数σ_u和σ_v的取值为10。

12.如权利要求10所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述U和V通道的滤波系数δ_u和δ_v的取值范围为[10,15]。

13.如权利要求1所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述第一图像内的各像素点所对应的空域系数随着第一图像内的各像素点与待去噪的像素点的空间距离的增大而减小。

14.如权利要求1所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像的各像素点所对应的空域系数包括:

基于公式确定第一图像内的各像素点所对应的空域系数W_g，其中，σ_g为空间滤波系数，i、j分别为所述第一图像内的各像素点与所述待去噪的像素点的水平距离和垂直距离，距离的单位为像素点。

15.如权利要求14所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述空间滤波系数σ_g的取值为10。

16.如权利要求1所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述第一图像的各像素点所对应的加权系数根据所述第一图像内的各像素点所对应的值域系数和空域系数的乘积确定。

17.如权利要求1所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述获取加权系数的过程包括：

基于公式W2＝W_cu×W_cv×W_g获得所述第一图像内的各像素点所对应的加权系数，其中，W_cu为第一图像内的各像素点所对应的U分量系数，W_cv为第一图像内的各像素点所对应的V分量系数，W_g为所述第一图像内的各像素点所对应的空域系数。

18.如权利要求17所述的去除颜色噪声的方法，其特征在于，所述对所述待去噪像素点的U分量和V分量进行去除颜色噪声的处理包括：

基于公式获取待去噪的像素点的U分量的去除颜色噪声的结果U_re；

基于公式获取待去噪的像素点的V分量的去除颜色噪声的结果V_re；

其中，U2为第一图像内的各像素点的U分量值，∑U2×W2表示对第一图像内的所有像素点的U分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑V2×W2表示对第一图像内的所有像素点的V分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑W2表示对第一图像内所有像素点所对应的加权系数W2求取和值。

19.一种去除颜色噪声的装置，其特征在于，包括：

降采样单元，用于对滑动窗口内的图像进行自适应降采样处理以获取第一图像；

值域系数确定单元，用于根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的U和V分量值确定所述第一图像的各像素点所对应的值域系数，所述待去噪像素点为所述第一图像的中心位置的像素点；

空域系数确定单元，用于根据第一图像的各像素点与待去噪的像素点的空间距离确定所述第一图像的各像素点所对应的空域系数；

加权系数确定单元，用于由所述第一图像的各像素点所对应的值域系数和空域系数获得所述第一图像的各像素点所对应的加权系数；

去噪单元，用于基于所述第一图像的各像素点所对应的加权系数，对所述待去噪像素点的U分量和V分量进行去除颜色噪声的处理。

20.如权利要求19所述的去除颜色噪声的装置，其特征在于，所述降采样单元包括：

第一获取单元，用于分别获取图像所述滑动窗口内的图像的U通道降采样率和V通道降采样率，所述U通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的U通道数据在不同降采样率下的梯度值，所述V通道降采样率关联于所述滑动窗口内的图像的V通道数据在不同降采样率下的梯度值；

采样率确定单元，用于将所述U通道降采样率和V通道降采样率中的最小值确定为所述滑动窗口内的数据的降采样率；

执行单元，用于根据所述滑动窗口内的图像数据的降采样率对所述滑动窗口内的图像数据执行降采样操作，获取降采样后的第一图像。

21.如权利要求19所述的去除颜色噪声的装置，其特征在于，所述加权系数确定单元包括：

乘积单元，适于获取所述第一图像内的各像素点所对应的值域系数中的U分量系数、V分量系数和空域系数的乘积；

系数确定单元，适于将所述乘积确定为所述第一图像的各像素点所对应的加权系数。

22.如权利要求19所述的去除颜色噪声的装置，其特征在于，所述去噪单元包括：

U分量去噪单元，用于基于公式获取待去噪的像素点的U分量的去除颜色噪声的结果U_re；

V分量去噪单元，用于基于公式获取待去噪的像素点的V分量的去除颜色噪声的结果V_re；

其中，U2为第一图像内的各像素点的U分量值，∑U2×W2表示对第一图像内的所有像素点的U分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑V2×W2表示对第一图像内的所有像素点的V分量值与该像素点所对应的加权系数W2的乘积求取和值，∑W2表示对第一图像内所有像素点所对应的加权系数W2求取和值。