CN106254723B - 一种实时监测视频噪声干扰的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种实时监测视频噪声干扰的方法，包括以下步骤：(1)输入图像；(2)将输入的图像进行分块处理；(3)计算分块后的图像的八方向算子卷积绝对值的最小值N；(4)根据N值判断该图像是否为疑似噪声点；(5)通过多尺度噪声判断的方法进一步判断像素点是否存在噪声点；(6)输出噪声点并结束。本发明提供了一种实时监测视频噪声干扰的方法，采用卷积算子和多尺度算子相结合的方法来进行图像噪声检测，使得噪声检测更有针对性，能够更好的检测出脉冲噪声、高斯噪声和白噪声，大大提高了对视频中噪声检测的效果与效率。
Description
技术领域
本发明属于视频噪声检测领域，具体是指一种实时监测视频噪声干扰的方法。
背景技术
在图像信号的一系列处理中，无论是图像信号的采集、转换、存储、传输或者其它的处理方式，都避免不了受到各类噪声的干扰。一方面，噪声导致人眼视觉系统对图像的视觉质量的感受变差；另一方面，噪声还会降低后续图像处理算法(图像分割、压缩、特征提取、检测识别等)的效果；严重的噪声污染甚至会使得某些图像处理算法完全失效或者失去原来的意义。
图像中的微量噪声在视觉上的影响还不明显，然而这些微量噪声却足以大大降低图像压缩的效率。另外，对于数字图像的传输通信过程而言，噪声带来的恶劣影响则更为严重，尤其是在通信系统前端引入的噪声，其功率会被后续系统逐步放大，使得后续模块接收到的图像中的噪声密度非常大，以至于人眼都很难识别图像本身的内容。因此，对于视频监控系统而言，及时检测到视频图像中出现的噪声，是有着重要意义的。
从信号处理的角度来讲，噪声可以分为白噪声，低频噪声，高频噪声和单频噪声等。按照概率密度函数模型又可以分为高斯噪声、脉冲噪声(椒盐噪声)、瑞利噪声、伽马噪声、指数噪声、均匀分布噪声等。根据实际工程测试发现，视频监控图像中出现脉冲噪声、高斯噪声和白噪声的概率较大，出现其它噪声的概率相对小很多。所以，现如今需要一种方法来完成对视频监控图像中出现的脉冲噪声、高斯噪声和白噪声进行检测。
本发明重点主要涉及一种采用卷积算子和多尺度算子相结合的方法来进行图像噪声检测。
发明内容
本发明的目的在于克服上述问题，提供了一种实时监测视频噪声干扰的方法，采用卷积算子和多尺度算子相结合的方法来进行图像噪声检测，使得噪声检测更有针对性，能够更好的检测出脉冲噪声、高斯噪声和白噪声，大大提高了对视频中噪声检测的效果与效率。
本发明的目的通过下述技术方案实现：
一种实时监测视频噪声干扰的方法，包括以下步骤：
(1)输入图像；
(2)将输入的图像进行分块处理；
(3)计算分块后的图像的八方向算子卷积绝对值的最小值N；
(4)根据N值判断该图像是否为疑似噪声点，若不是疑似噪声点则为正常图像像素点，若是疑似噪声点则进入步骤(5)；
(5)通过多尺度噪声判断的方法进一步判断像素点是否存在噪声点，若不存在则为正常像素点，若存在噪声点则进入步骤(6)；
(6)输出噪声点并结束。
步骤(3)是通过采用八个方向算子来粗略检测图像中是否存在噪声点；其中，将中心像素点取值为8，将过中心像素点的横向或竖向的除中心像素点以外的八个像素点或以中心像素点为起点以左上、左下、右上、右下的任意两个端点像素点为终点的除中心像素点以外的八个像素点取值为-1，并将除了取值为8和取值为-1的像素点以外的其他像素点取值为0；八个方向算子对应着不同的边缘方向，为了方便描述，将这八个方向算子的标示为Ki，i＝1，2，……，8；
设待检测数字图像X的大小为M×N，其中像素点(x，y)处的像素值为fxy，以点(x，y)为中心的9x9检测窗口内所有像素灰度值构成集合W为：
W＝{fx+s，y+t丨-4≤s≤4，-4≤t≤4，(x，y)∈X}，
W与上述的八个方向算子做卷积，取八个卷积绝对值的最小值，作为该像素点的输出值N(x，y)，即：
N(x，y)＝min(N1(x，y)，N2(x，y)，……，N8(x，y))，(1)
其中，Ni(x，y)＝fxy*Ki，i＝1，2，……，8，标示方向核Ki与(x，y)为中心的9×9原图像像素的卷积。
在步骤(4)中首先给出一个经验阀值T，将步骤(3)中的像素点的输出值N与给定的经验阀值T做比较，像素点的输出值N大于给定的经验阈值T时，即可将该像素点(x，y)划分为疑似噪声点，并进入后续的步骤(5)；否则，认定该像素点(x，y)为正常的图像像素点。
步骤(5)中首先在上述八方向检测算子的9×9局部区域内，即以点(x，y)为中心的9x9检测窗口内，取8×8的子图开始，按照8×8，4×4，2×2，1×1的尺度依次分解，直到子图中的脉冲噪声数量小于等于2为止，当前子图中是否存在脉冲噪声，是通过将当前子图中所有像素点的像素值跟子图的平均像素值做比较来判断的；
判断子图中的像素点(x，y)是否是脉冲噪声的依据是：
其中，
为大小为P×Q的子图的平均像素值，其公式为：
f(i，j)代表图像中像素点(i，j)处的像素值，
σ为子图的标准方差，其计算公式为：
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
本发明的方法采用卷积算子和多尺度算子相结合的方法来进行图像噪声检测，大大提高了噪声检测的针对性，使得其中的脉冲噪声、高斯噪声和白噪声能够被更加快捷与准确的被检测出来，大大提高了对视频图像中噪声检测的效果与效率，降低了视频图像的检测成本。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的八个方向算子的示意图。
图3为本发明的多尺度噪声判断的示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
如图1所示，一种实时监测视频噪声干扰的方法，包括以下步骤：
(1)输入图像。
(2)将输入的图像进行分块处理；
根据图像的大小与行业内的公知常识，将图像横向分为10等分，或15等分，或20等分等；纵向做相同处理，从而形成分块。
(3)计算分块后的图像的八方向算子卷积绝对值的最小值N；
步骤(3)是通过采用八个方向算子来粗略检测图像中是否存在噪声点；
如图2所示，其中，将中心黑色像素点取值为8，灰色像素点取值为-1，白色像素点取值为0；八个方向算子对应着不同的边缘方向，为了方便描述，将这八个方向算子的标示为Ki，i＝1，2，……，8；
设待检测数字图像X的大小为M×N，其中像素点(x，y)处的像素值为fxy，以点(x，y)为中心的9x9检测窗口内所有像素灰度值构成集合W为：
W＝{fx+s，y+t丨-4≤s≤4，-4≤t≤4，(x，y)∈X}，
s和t的取值范围为-4到+4，那么，x+s,y+t就是以像素点(x,y)为中心的9x9局部区域；
W与上述的八个方向算子做卷积，取八个卷积绝对值的最小值，作为该像素点的输出值N(x，y)，即：
N(x，y)＝min(N1(x，y)，N2(x，y)，……，N8(x，y))，(1)
其中，Ni(x，y)＝fxy*Ki，i＝1，2，……，8，标示方向核Ki与(x，y)为中心的9×9原图像像素的卷积。
公式(1)之所以能用于检测像素点(x，y)是否为噪声点，主要原因如下：如果(x，y)是局部平滑区域中的图像像素点，那么这八个卷积的值都应该很小，且基本接近于0，因此N(x，y)的取值也会非常小；如果(x，y)是某个边缘上的像素点，那么它与这条边缘方向的卷积会很小，因此，N(x，y)的取值同样很小；但如果(x，y)是一个噪声点，则它与八个方向核的卷积值都会很大，因此N(x，y)的取值也会很大。
(4)根据N值判断该图像是否为疑似噪声点，若不是疑似噪声点则为正常图像像素点，若是疑似噪声点则进入步骤(5)；
在步骤(4)中首先给出一个经验阀值T，将步骤(3)中的像素点的输出值N与给定的经验阀值T做比较，像素点的输出值N大于给定的经验阈值T时，即可将该像素点(x，y)划分为疑似噪声点，并进入后续的步骤(5)；否则，认定该像素点(x，y)为正常的图像像素点。此处的经验阈值T，是经过大量的实际测试得到的，属于行业内的公知常识。
考虑到对一幅实际受到噪声污染的图像来说，虽然利用上述方法可以大致判断是否有某些像素点是否存在噪声干扰，但这种判断比较粗略，因此，有必要利用多尺度噪声判断方法来进一步进行判断，以便准确的得到某个区域是否存在噪声的判断。
(5)通过多尺度噪声判断的方法进一步判断像素点是否存在噪声点，若不存在则为正常像素点，若存在噪声点则进入步骤(6)；
首先在上述八方向检测算子的9×9局部区域内，即以点(x，y)为中心的9x9检测窗口内，取8×8的子图开始，按照8×8，4×4，2×2，1×1的尺度依次分解，直到子图中的脉冲噪声数量小于等于2为止，当前子图中是否存在脉冲噪声，是通过将当前子图中所有像素点的像素值跟子图的平均像素值做比较来判断的；
图3中就是一个8×8子图的自适应分解过程示意图，图中最左边的数字代表当前的检测尺度，节点里面的数字代表子图编号，节点右边的N代表当前子图中的脉冲噪声数，虚线节点代表需要继续分解的子图，实线节点代表不需要再分解的子图。
判断子图中的像素点(x，y)是否是脉冲噪声的依据是：
其中，
为大小为P×Q的子图的平均像素值，其公式为：
f(i，j)代表图像中像素点(i，j)处的像素值，
σ为子图的标准方差，其计算公式为：
(6)输出噪声点并结束。
如上所述，便可很好的实现本发明。
Claims (3)
1.一种实时监测视频噪声干扰的方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)输入图像；
(2)将输入的图像进行分块处理；
(3)计算分块后的图像的八方向算子卷积绝对值的最小值N；
通过采用八个方向算子来粗略检测图像中是否存在噪声点；其中，将中心像素点取值为8，将过中心像素点的横向或竖向的除中心像素点以外的八个像素点或以中心像素点为起点以左上、左下、右上、右下的四个端点像素点中的任意两个端点像素点为终点的除中心像素点以外的八个像素点取值为-1，并将除了取值为8和取值为-1的像素点以外的其他像素点取值为0；八个方向算子对应着不同的边缘方向，为了方便描述，将这八个方向算子的标示为Ki，i＝1，2，……，8；
设待检测数字图像X的大小为M×N，其中像素点(x，y)处的像素值为fxy，以点(x，y)为中心的9x9检测窗口内所有像素灰度值构成集合W为：
W＝{fx+s，y+t丨-4≤s≤4，-4≤t≤4，(x，y)∈X}，
W与上述的八个方向算子做卷积，取八个卷积绝对值的最小值，作为该像素点的输出值N(x，y)，即：
N(x，y)＝min(N1(x，y)，N2(x，y)，……，N8(x，y))，(1)
其中，Ni(x，y)＝fxy*Ki，i＝1，2，……，8，标示方向核Ki与(x，y)为中心的9×9原图像像素的卷积；
(4)根据N值判断该图像是否为疑似噪声点，若不是疑似噪声点则为正常图像像素点，若是疑似噪声点则进入步骤(5)；
(5)通过多尺度噪声判断的方法进一步判断像素点是否存在噪声点，若不存在则为正常像素点，若存在噪声点则进入步骤(6)；
(6)输出噪声点并结束。
2.根据权利要求1所述的一种实时监测视频噪声干扰的方法，其特征在于：在步骤(4)中首先给出一个经验阀值T，将步骤(3)中的像素点的输出值N与给定的经验阀值T做比较，像素点的输出值N大于给定的经验阈值T时，即可将该像素点(x，y)划分为疑似噪声点，并进入后续的步骤(5)；否则，认定该像素点(x，y)为正常的图像像素点。
3.根据权利要求2所述的一种实时监测视频噪声干扰的方法，其特征在于：步骤(5)中首先在上述八方向检测算子的9×9局部区域内，即以点(x，y)为中心的9x9检测窗口内，取8×8的子图开始，按照8×8，4×4，2×2，1×1的尺度依次分解，直到子图中的脉冲噪声数量小于等于2为止，当前子图中是否存在脉冲噪声，是通过将当前子图中所有像素点的像素值跟子图的平均像素值做比较来判断的；
判断子图中的像素点(x，y)是否是脉冲噪声的依据是：
其中，
为大小为P×Q的子图的平均像素值，其公式为：
f(i，j)代表图像中像素点(i，j)处的像素值，
σ为子图的标准方差，其计算公式为：
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