CN109035174A - 消除图像噪声的装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种消除图像噪声的装置和方法，该装置包括检测模块，实现边缘检测和图像相关算法，检测模块输出三个不同的增益参数给滤波模块；滤波模块，根据增益参数来自适应地对图像进行滤波。本发明提出了创新性的频域转换及检测技术：DCT，提取小范围及图像边缘附近的高频信息，根据边缘检测的结果自适应的修正高频信息，然后再做IDCT，得到修正后的图像，修正后的图像将最大的去除蚊子噪声。本发明根据图像的边缘信息来修正噪声，修正噪声后对图像总体影响小，非边缘的地方将不做修正，这样在降噪和保持原图质量之间保持了较好的平衡。
Description
技术领域
本发明涉及一种消除图像噪声技术，特别是涉及一种消除图像噪声的装置和方法。
背景技术
在摄像头应用产品领域中，摄像头所获取的图像一般都要经过网络进行传输，由于网络带宽的限制，图像必须要经过压缩，现代的压缩技术主要有MPEG1，PEG2，PEG4，H264，H265(有损压缩标准)技术无一例外的都采用了运动估计和频域转换的技术，压缩对图像带来的副作用就是边缘效应和蚊子噪声；蚊子噪声产生的根本机理是块压缩频域转换的Gibbs现象引起的，具体在图像中的表现就是形如蚊子在物体边缘周围。
在摄像头图像信号被压缩后，将带来较为严重的蚊子噪声。在图像解码重现时，必须对这些蚊子噪声加以去除方能取得比较好的观感。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种消除图像噪声的装置和方法，修正噪声后对图像总体影响小，在降噪和保持原图质量之间保持了较好的平衡。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种消除图像噪声的装置，其包括以下模块：
检测模块，实现边缘检测和图像相关算法，检测模块输出三个不同的增益参数给滤波模块；
滤波模块，根据增益参数来自适应地对图像进行滤波。
本发明还提供一种消除图像噪声的方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤一，增益值的计算；基于YCbCr色域，对每个颜色分类都要计算相应的增益；
步骤二，边缘检测，采用结构张量(Structural tensor)进行边缘提取；
步骤三，滤波，图像检测单元得到增益值后，采用DCT算法对图像进行频域提取，提取频域后，对AC值进行修正，然后进行IDCT变换得到降噪后的图像像素值。
优选地，所述所述步骤一中增益是图像相关函数和边缘检测结果的乘积。
优选地，所述步骤二采用水平和垂直的Sobel算子对图像进行Sobel滤波，得到Sobel梯度算子运算结果后，通过Gaussian算法算出三个变量。
本发明的积极进步效果在于：本发明提出了创新性的频域转换及检测技术:DCT，提取小范围及图像边缘附近的高频信息，根据边缘检测的结果自适应的修正高频信息，然后再做IDCT，得到修正后的图像，修正后的图像将最大的去除蚊子噪声；本发明根据图像的边缘信息来修正噪声，修正噪声后对图像总体影响小，非边缘的地方将不做修正，这样在降噪和保持原图质量之间保持了较好的平衡。
附图说明
图1为本发明的模块示意图。
图2为本发明的系统流程图。
具体实施方式
下面结合附图给出本发明较佳实施例，以详细说明本发明的技术方案。
如图1所示，本发明消除图像噪声的装置包括以下模块：
检测模块，实现边缘检测和图像相关算法，检测模块输出三个不同的增益(Gain)参数给滤波模块；
滤波模块，根据增益参数来自适应地对图像进行滤波，以达到去除蚊子噪声的目的。
如图2所示，本发明消除图像噪声的方法包括以下步骤：
步骤一，增益值的计算，本算法基于YCbCr(是色彩空间的一种，其中Y是指亮度分量，Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量)色域，对每个颜色分量都要计算相应的增益(增益值)，增益是图像相关函数和边缘检测结果的乘积，如式(1)至式(7)所示：
E(x,y)＝LUTEdge(Normalized(Edge(Y,Cr,Cb)))……………………………(1)
Correlationy(x,y)＝LUTCorrelation(1-CrossCorrelate(Y,Cr)*CrossCorrelate(Y,Cb))……(2)
CorrelationCr(x,y)＝LUTCorrelation(1-CrossCorrelate(Cr,Y)*CrossCorrelate(Cr,Cb))……(3)
CorrelationCb(x,y)＝LUTCorrelation(1-CrossCorrelate(Cb,Y)*CrossCorrelate(Cb,Cr))……(4)
Gainy＝Correlationy(x,y)*E(x,y)…………………………………………(5)
GainCr＝CorrelationCr(x,y)*E(x,y)………………………………………(6)
GainCb＝CorrelationCb(x,y)*E(x,y)………………………………………(7)
其中Correlationy(x,y)、CorrelationCr(x,y)、CorrelationCb(x,y)*E(x,y)为图像相关函数，E(x，y)为边缘检测结果，Lut表是软件定义的查找表，crosscorrelate是一个运算符，计算两个输入变量的相关；
得到增益后，后续的滤波模块基于软门限判决的方式对输入图像进行Gaussian(高斯)滤波。如果增益值为0，输出图像像素和输入图像像素相同，否则采用经增益值调制后的滤波的结果；
步骤二，边缘检测，边缘检测采用结构张量进行边缘提取，结构张量是一个运算符；
采用水平和垂直的Sobel(索贝尔)算子对图像进行Sobel滤波，得到Sobel梯度算子运算结果后，通过Gaussian算法算出三个变量，如下式(8)至式(10)所示：
p＝((fxfx-fyfy)2+(2fxfy)2)1/2………………………………………(11)
E＝log2(fxfx+fyfy)……………………………………………………(12)
其中，P是残差的方差，E是取对数。
得到图像的边缘信息值A，如下式(12)所示：
步骤三，滤波，图像检测单元得到增益值后，采用DCT(离散余弦变换)算法对图像进行频域提取，得到频域F(u，v)，如下式(14)所示:
其中N为自然数；u＝0，1，2，3……N-1；v＝0，1，2，3……N-1；x＝0，1，2，3……N-1；y＝0，1，2，3……N-1；(x，y)为空间坐标；(u，v)为坐标变换域；当(u，v)＝0时，当(u，v)≠0时，C(u)C(v)＝1；
提取频域后，对AC(图像的高频分量)值进行修正，然后进行IDCT(非连续反余弦变换)变换得到降噪后的图像像素值f(x，y)，如下式(15)所示：
本发明提出了创新性的频域转换及检测技术:DCT，提取小范围及图像边缘附近的高频信息，根据边缘检测的结果自适应的修正高频信息，然后再做IDCT，得到修正后的图像，修正后的图像将最大的去除蚊子噪声。
本发明根据图像的边缘信息来修正噪声，修正噪声后对图像总体影响小，非边缘的地方将不做修正，这样在降噪和保持原图质量之间保持了较好的平衡。
以上所述的具体实施例，对发明的解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种消除图像噪声的装置，其特征在于，其包括以下模块：
检测模块，实现边缘检测和图像相关算法，检测模块输出三个不同的增益参数给滤波模块；
滤波模块，根据增益参数来自适应地对图像进行滤波。
2.一种消除图像噪声的方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤一，增益值的计算；基于YCbCr色域，对每个颜色分类都要计算相应的增益；
步骤二，边缘检测，采用结构张量进行边缘提取；
步骤三，滤波，图像检测单元得到增益值后，采用DCT算法对图像进行频域提取，提取频域后，对AC值进行修正，然后进行IDCT变换得到降噪后的图像像素值。
3.如权利要求2所述的消除图像噪声的方法，其特征在于，所述步骤一中增益是图像相关函数和边缘检测结果的乘积。
4.如权利要求2所述的消除图像噪声的方法，其特征在于，所述步骤二采用水平和垂直的Sobel算子对图像进行Sobel滤波，得到Sobel梯度算子运算结果后，通过Gaussian算法算出三个变量。
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|---|---|---|---|---|
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030169941A1 (en) * | 2002-03-11 | 2003-09-11 | Sunplus Technology Co., Ltd. | Edge enhancement method and apparatus in digital image scalar-up circuit |
| CN101584204A (zh) * | 2006-12-27 | 2009-11-18 | 英特尔公司 | 用于数字画面的内容自适应细节滤波的方法和装置 |
| CN102938824A (zh) * | 2012-06-05 | 2013-02-20 | 李英明 | 一种基于改进的自适应双边滤波的视频去噪方法 |
| CN106886981A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-23 | 中国科学院自动化研究所 | 基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030169941A1 (en) * | 2002-03-11 | 2003-09-11 | Sunplus Technology Co., Ltd. | Edge enhancement method and apparatus in digital image scalar-up circuit |
| CN101584204A (zh) * | 2006-12-27 | 2009-11-18 | 英特尔公司 | 用于数字画面的内容自适应细节滤波的方法和装置 |
| CN102938824A (zh) * | 2012-06-05 | 2013-02-20 | 李英明 | 一种基于改进的自适应双边滤波的视频去噪方法 |
| CN106886981A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-23 | 中国科学院自动化研究所 | 基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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