CN109767385B - 一种去除图像色度噪声的方法和装置 - Google Patents
一种去除图像色度噪声的方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109767385B CN109767385B CN201811565487.2A CN201811565487A CN109767385B CN 109767385 B CN109767385 B CN 109767385B CN 201811565487 A CN201811565487 A CN 201811565487A CN 109767385 B CN109767385 B CN 109767385B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- red
- blue
- chrominance
- chrominance value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 63
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 claims description 6
- 102220471758 Proteasome subunit alpha type-7_S24A_mutation Human genes 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 claims description 4
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims description 3
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 9
- 238000006722 reduction reaction Methods 0.000 description 28
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 9
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Processing Of Color Television Signals (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公布了一种去除图像色度噪声的方法，包括如下步骤：获取YCbCr图像；将所述YCbCr图像依次缩小、滤波和放大，经转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第一RGB图像；或者，将所述YCbCr图像依次通过缩小、滤波、放大、再次缩小、再次滤波和再次放大后，经转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第二RGB图像。本发明还公布了一种去除图像色度噪声的装置。利用本方法和装置，在保证物体真实色彩细节的同时，去除了图像中存在的低频彩色斑点，改善了图像的视觉效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体涉及到一种去除图像色度噪声的方法和装置。
背景技术
由于目前大部分图像传感器为电荷耦合器件(CCD)和互补金属氧化物半导体(CMOS)等类型，图像在采集、传输和接收等过程中常常受到各种因素的干扰，如传感器硬件限制、外部拍摄环境等，使得最后产生的图像为含有噪声的图像，图像的噪声通常被认为是亮度噪声和色度噪声，在光照条件不佳的情况下，其所产生的电流越低，色度噪声大量出现，其表现为低频彩色斑点，形状不规则，严重影响图像的视觉效果。在现有的去除图像色度噪声的方法中，其滤除图像色度噪声的时候，不能同时保证物体的真实色彩细节，容易造成图像的模糊，且计算复杂度高。
发明内容
本发明公布了一种去除图像色度噪声的方法，其目的在于解决在滤除图像色度噪声的时候，不能同时保证物体的真实色彩细节，容易造成图像模糊的问题。
本方法的技术方案是这样的：
一种去除图像色度噪声的方法，包括如下步骤：
S1：获取YCbCr图像；
S2：将所述YCbCr图像依次缩小、滤波和放大，经转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第一RGB图像；或者，将所述YCbCr图像依次缩小、滤波、放大、再次缩小、再次滤波和再次放大后，经转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第二RGB图像。
进一步地：在步骤S2中，所述将YCbCr图像依次缩小、滤波和放大，经转化到RGB空间，输出得到滤除色度噪声的第一RGB图像，包括如下具体步骤：
S21：将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′；
S22：将所述第一蓝色色度值Cb′的每一个像素点和所述第一红色色度值Cr′的每一个像素点滤波，得到第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD；
S23：将所述第二蓝色色度值CbD和所述第二红色色度值CrD分别进行放大处理，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′；
S24：将所述亮度值Y、所述第三蓝色色度值CbD′和所述第三红色色度值CrD′转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第一RGB图像。
进一步地，在步骤S2中，将所述YCbCr图像依次通过缩小、滤波、放大、再次缩小、再次滤波和再次放大后，经转化到RGB空间，输出得到滤除色度噪声的第二RGB图像，包括如下具体步骤：
S21：将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′；
S22：将所述第一蓝色色度值Cb′的每一个像素点和所述第一红色色度值Cr′的每一个像素点滤波，得到第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD；
S23：将所述第二蓝色色度值CbD和所述第二红色色度值CrD分别进行放大处理，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′；
S24A：将YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第四蓝色色度值CbD″和第四红色色度值CrD″；
S25：将第所述四蓝色色度值CbD″和所述第四红色色度值CrD″的每一个像素点滤波，得到第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′；
S26：将所述第五蓝色色度值CbD″′和所述第五红色色度值CrD″′分别进行放大处理，得到第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″；
S27：将所述亮度值Y、所述第六蓝色色度值CbD″″和所述第六红色色度值CbD″″转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第二RGB图像。
进一步地：在步骤S21中，是通过将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr采用双线性插值方法进行缩小处理的。
进一步地：在步骤S24A中，是通过将YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′采用双线性插值方法进行缩小处理的。
进一步地：步骤S22中，第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD的获得是通过如下具体步骤实现的：
根据公式(1)计算第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中每个像素点的滤波权重；
利用求得的所述滤波权重，根据公式(2)、公式(3)，求得第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD；
其中，w(i,j,k,l)为第一蓝色色度分量Cb′和第一红色色度分量Cr′中的点(i,j)的滤波权重，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；σY′、σCb′、σCr′分别为第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的标准差；CbD(i,j)和CrD(i,j)分别为第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中的点(i,j)降噪后的像素值；Cb′(k,l)为以第一蓝色色度值Cb′中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；Cr′(k,l)为以第一红色色度值Cr′中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点。
进一步地：在步骤S23中，是通过将所述第二蓝色色度值CbD和所述第二红色色度值CrD分别以双线性插值进行放大处理的。
进一步地：在步骤S24中，将所述亮度值Y、所述第三蓝色色度值CbD′和所述第三红色色度值CrD′转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第一RGB图像，是通过公式(4)、公式(5)和公式(6)计算得到的：
Rout＝Y+1.402·(CrD′-128)； (4)
Gout＝Y-0.34414·(CbD′-128)-0.71414·(CrD′-128)； (5)
Bout＝Y+1.772·(Cb′D-128)； (6)
进一步地：在步骤S24A中，是通过将YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′采用双线性插值方法进行缩小处理的。
进一步地：步骤S25中，第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′，是通过如下步骤得到的：
根据公式(7)计算第四蓝色色度值Cb″和第四红色色度值Cr″中每个像素点的滤波权重；
利用求得的所述滤波权重，根据公式(8)、公式(9)，求得第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′；
其中，w′(i,j,k,l)为第四蓝色色度分量Cb″和第四红色色度分量Cr″中的点(i,j)的滤波权重，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；σY′、σCb′、σCr′分别为第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的标准差；CbD″′(i,j)和CrD″′(i,j)分别为第五蓝色色度值Cb″′和第五红色色度值Cr″′中的点(i,j)降噪后的像素值；Cb″(k,l)为以第四蓝色色度值Cb″中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；Cr″(k,l)为以第四红色色度值Cr″中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点。
进一步地：在步骤S26中，是通过将第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′分别进行双线性插值放大处理，得到第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″。
进一步地：在步骤S27中，将所述亮度值Y、第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″转化到RGB空间，得到滤除色度噪声的第二RGB图像，是通过公式(10)、公式(11)和公式(12)计算得到的：
R′out＝Y+1.402·(CrD″″-128)； (10)
G′out＝Y-0.34414·(CbD″″-128)-0.71414·(CrD″″-128)； (11)
B′out＝Y+1.772·(Cb″″D-128)； (12)
进一步地：在步骤S1中，获取YCbCr图像，是通过如下公式实现的：
Y＝0.299·R+0.587·G+0.114·B；
Cb＝-0.168736·R-0.331264·G+0.5·B+128；
Cr＝0.5·R-0.418688·G-0.081312·B+128。
本方法的有益技术效果：先将RGB图像转化成YCbCr图像，然后将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′，利用第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′进行联合滤波，在保证物体真实色彩细节的同时，去除了图像中存在的低频彩色斑点，改善了图像的视觉效果；同时，该方法还可以对YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行二次缩小、滤波和放大，进一步提高了图像的视觉效果。
本发明还公布了一种去除图像色度噪声的装置，其目的在于解决在滤除图像色度噪声的时候，不能同时保证物体的真实色彩细节，容易造成图像模糊的问题。
本装置的技术方案是这样的：
一种去除图像色度噪声的装置，包括：
色彩空间转换单元，用于将RGB图像转化到YCbCr色彩空间，得到YCbCr图像；其中蓝色色度值Cb和红色色度值Cr为待降噪的分量；
降噪单元，用于：对蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行一次消除色度噪声，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′；以及，
用于对蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行二次消除色度噪声，得到滤除色度噪声的第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″；
色彩空间反转换单元，用于：将YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′转换为滤除色度噪声的第一RGB图像；以及，将YCbCr图像的亮度值Y、第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″转换为滤除色度噪声的第二RGB图像。
进一步地，所述降噪单元包括：
图像缩放单元，用于：对YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′；以及
用于：对YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第四蓝色色度值CbD″和第四红色色度值CrD″；
滤波单元，用于：对所述第一蓝色色度值Cb′的每一个像素点和所述第一红色色度值Cr′的每一个像素点滤波，得到第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD，以及用于：将第四蓝色色度值CbD″和第四红色色度值CrD″的每一个像素点滤波，得到第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′；
放大单元，用于：对第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD分别进行放大，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′；
还用于：将第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′分别进行放大，得到第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″。
进一步地，还包括：图像显示单元，用于显示第一RGB图像和第二RGB图像。
进一步地，还包括图像获取单元，用于获取待处理的原始RGB图像。
本装置的技术效果：利用本装置，能够将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′，利用第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′进行联合滤波，在保证物体真实色彩细节的同时，去除了图像中存在的低频彩色斑点，改善了图像的视觉效果；同时，该装置能对YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行二次缩小、滤波和放大，进一步提高了图像的视觉效果。
附图说明
图1为本发明的步骤流程图；
图2为实施例1的流程图；
图3为实施例2的流程图；
图4为本装置的模块图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参考图1，图1为本发明的总的流程图，包括：
S1：获取YCbCr图像；
S2：将所述YCbCr图像依次缩小、滤波和放大，经转化到RGB空间，输出得到滤除色度噪声的第一RGB图像；或者，将所述YCbCr图像依次通过缩小、滤波、放大、再次缩小、再次滤波和再次放大后，经转化到RGB空间，输出得到滤除色度噪声的第二RGB图像。
具体而言，作为其中的一种实施方式，在步骤S1中，获取YCbCr图像是通过公式(1)、公式(2)和公式(3)得到的：
Y＝0.299·R+0.587·G+0.114·B； (1)
Cb＝-0.168736·R-0.331264·G+0.5·B+128； (2)
Cr＝0.5·R-0.418688·G-0.081312·B+128； (3)
通过上述3个公式，可以将RGB图像转换为YCbCr图像。在YCbCr图像中，Y表示图像的亮度值，Cb表示蓝色色度值，Cr表示红色色度值。
在步骤S2中，则分为两种情况，第一种：将YCbCr图像经过缩小、滤波和放大后，输出得到滤除色度噪声的第一RGB图像；第二种：将YCbCr图像依次通过缩小、滤波、放大、再次缩小、再次滤波和再次放大后，经转化到RGB空间，输出得到滤除色度噪声的第二RGB图像。由此可见，第二种的缩小、滤波、放大的步骤和第一种的缩小、滤波、放大的步骤一致。
下面分两种情形来具体阐述步骤S2的具体流程。
实施例1
将YCbCr图像经过缩小、滤波和放大后，输出得到滤除色度噪声的第一RGB图像。
参考图2，图2中，步骤101-103为YCbCr图像的获得过程，这即是上述步骤S1中的内容，其中101为原始RGB图像的获得过程，原始RGB图像由图像拍摄装置拍摄得到。
图2中，步骤104-108为图1中步骤S2中所描述的第一种情形。
步骤104：为了提高图像降噪的处理速度，对亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′。
作为其中的一个实施例，本实施例采用双线性插值方法对亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，其图像大小缩小为原来的1/16，即行、列为原来的1/4大小，得到缩小后的第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′；
步骤105：通过分析发现，色度噪声为低频彩色斑点，其主要表现在第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的不平滑，所以通过对第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′进行滤波，实现彩色图像的色度噪声滤除。该滤波过程就是一个加权平均的运算过程，滤波后的图像中每个像素点都是由第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中该点邻域内多个像素点值的加权平均。本步骤中，具体的滤波过程为：
1)、计算第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中每个像素点的滤波权重。为了能够在滤除图像色度噪声的同时较好的保存物体真实的色彩细节，因此利用第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′进行联合滤波，其计算方法如下：
其中，w(i,j,k,l)为第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中的点(i,j)的滤波权重，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点。即：第一蓝色色度值Cb′中有点(i,j)，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；第一红色色度值Cr′中有点(i,j)，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点。
公式(4)中σY′、σCb′、σCr′为第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的标准差，可以通过调整三个σY′、σCb′、σCr′的值来调整滤波权重的大小，从而控制着降噪效果，在本实施例中，根据经验取值为σY′＝10，σCb′＝15，σCr′＝10。
2)根据计算得到的邻域Ω内的滤波权重，对第一蓝色色度值Cb′中的像素点(i,j)的像素值进行滤波处理，得到降噪后的第二蓝色色度值CbD；以及，对第一红色色度值Cr′中的像素点(i,j)的像素值进行滤波处理，得到降噪后的第二红色色度值CrD；其计算公式为公式(5)、公式(6)：
其中，CbD(i,j)为第一蓝色色度分量Cb′中的点(i,j)降噪后的像素值；CrD(i,j)为第一红色色度值Cr′中的点(i,j)降噪后的像素值；Cb′(k,l)为以第一蓝色色度分量Cb′中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内像素点；Cr′(k,l)为以第一红色色度值Cr′中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内像素点。
在公式(4)-(6)中，邻域Ω可以为5×5、7×7、9×9或者其它N×N(N为自然数)的数字矩阵，在本实施例中邻域Ω的大小取5×5。
步骤106：对滤波后的第二蓝色色度值CbD、第二红色色度值CrD进行放大处理，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′。
作为其中的一个具体实施方式，步骤S106是通过双线性插值对第二蓝色色度值CbD、第二红色色度值CrD进行放大处理，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′的。
步骤107、108：通过公式(7)、公式(8)和公式(9)将亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第一RGB图像：
Rout＝Y+1.402·(CrD′-128)； (7)
Gout＝Y-0.34414·(CbD′-128)-0.71414·(CrD′-128)； (8)
Bout＝Y+1.772·(Cb′D-128)。 (9)
因此，通过上述步骤101-108，先将RGB图像转化成YCbCr图像，然后将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′，利用第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′进行联合滤波，在保证物体真实色彩细节的同时，去除了图像中存在的低频彩色斑点，改善了图像的视觉效果。
实施例2
为了进一步提高彩色图像色度噪声的降噪效果，对实施例1中的降噪单元进行改进。具体地，实施例2是通过将YCbCr图像依次通过缩小、滤波、放大、再次缩小、再次滤波和再次放大后，经转化到RGB空间，输出得到滤除色度噪声的第二RGB图像。
参考图3，图3为第二RGB图像获得过程的流程图，其中步骤101-106和实施例1中的步骤101-106完全相同，即将YCbCr图像依次通过缩小、滤波、放大这三个步骤的内容完全相同，在此不再累述。
参考图3中的步骤201，步骤201是对步骤106中得到的第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′，以及YCbCr图像中的亮度值Y进行缩小，得到第四蓝色色度值CbD″、第四红色色度值CrD″和第一亮度值Y′。
作为具体的实施方式，步骤201是采用双线性插值方法对第三蓝色色度值CbD′、第三红色色度值CrD′和亮度值Y进行缩小的。
步骤202：对第四蓝色色度值CbD″、第四红色色度值CrD″进行滤波，得到第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′。
步骤202的具体过程思路和实施1中的步骤105相同，但是引用的公式的具体参数有所变化，具体如下：
根据公式(10)计算第四蓝色色度值Cb″和第四红色色度值Cr″中每个像素点的滤波权重；
利用求得的所述滤波权重值，根据公式(11)、公式(12)，求得第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′；
公式(10)-(12)中，w′(i,j,k,l)为第四蓝色色度分量Cb″和第四红色色度分量Cr″中的点(i,j)的滤波权重；点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点，即：第四蓝色色度分量Cb″中的点(i,j)，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点。第四红色色度分量Cr″中的点(i,j)，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点。σY′、σCb′、σCr′分别为第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的标准差；CbD″′(i,j)和CrD″′(i,j)分别为第五蓝色色度值Cb″′和第五红色色度值Cr″′中的点(i,j)降噪后的像素值；Cb″(k,l)为以第四蓝色色度值Cb″中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；Cr″(k,l)为以第四红色色度值Cr″中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点。
公式(10)-(12)中，邻域Ω可以为5×5、7×7、9×9或者其它N×N(N为自然数)的数字矩阵，在本实施例中邻域Ω的大小取5×5。
步骤203：对第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′分别进行放大处理，得到第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″。
具体地，作为其中的一个实施例，是通过用双线性插值方法对第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′分别进行放大处理的。
步骤204、205：利用公式(13)-(15)将YCbCr图像的亮度值Y、第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″转化到RGB空间，得到滤除色度噪声的第二RGB图像。
R′out＝Y+1.402·(CrD″″-128)； (13)
G′out＝Y-0.34414·(CbD″″-128)-0.71414·(CrD″″-128)； (14)
B′out＝Y+1.772·(CbD″″-128)； (15)
由于实施例2在实施例1的基础上又将亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′再次进行缩小、滤波和放大，进一步提高彩色图像色度噪声的降噪效果。
参考图4，本发明还公布了一种去除图像色度噪声的装置，包括：
色彩空间转换单元302，用于将RGB图像转化到YCbCr色彩空间，得到YCbCr图像，其中转换后的YCbCr色彩空间中的蓝色色度值Cb和红色色度值Cr为待降噪的色度分量。将RGB图像转化为YCbCr色彩空间的转化公式见前述的公式(1)-(3)，在此不再累述。
降噪单元303，用于对蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行一次消除色度噪声，得到滤除色度噪声的第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′；还用于对蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行二次消除色度噪声，得到滤除色度噪声的第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″。其中，将蓝色色度值Cb和红色色度值Cr转化成第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′见前面实施例1的内容中的步骤104-106的内容，在此不再累述。将蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行二次消除色度噪声，得到滤除色度噪声的第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″，见前述实施例2中的步骤104到步骤203。其中，步骤104到106在实施例1中已经描述，步骤201到步骤203在实施例2中已经描述。
色彩空间反转换单元304，用于：将YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′转换为滤除色度噪声的第一RGB图像，该转换通过实施例1中的公式(7)-(9)实现；还用于将YCbCr图像的亮度值Y、第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″转换为滤除色度噪声的第二RGB图像，该转换通过实施例2中的公式(13)-公式(15)实现。
进一步地，参考图4，该装置还包括图像获取单元301，用于获得被拍摄物体的RGB图像。
进一步地，参考图4，该装置还包括：图像显示单元305，用于显示降噪后的RGB图像，即用于显示滤除色度噪声的第一RGB图像和第二RGB图像。图像显示单元可以是各种显示屏，例如可以是：手机显示界面、电视显示屏幕和电脑显示界面。
利用本装置，能够将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′，利用第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′进行联合滤波，在保证物体真实色彩细节的同时，去除了图像中存在的低频彩色斑点，改善了图像的视觉效果；同时，该装置能对YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行二次缩小、滤波和放大，进一步提高了图像的视觉效果。
上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种去除图像色度噪声的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取YCbCr图像；
S2：将所述YCbCr图像依次缩小、滤波、放大、再次缩小、再次滤波和再次放大后，经转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第二RGB图像，具体包括以下步骤：
S21：将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr采用双线性插值方法进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′；
S22：将所述第一蓝色色度值Cb′的每一个像素点和所述第一红色色度值Cr′的每一个像素点滤波，得到第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD，具体步骤是：
根据公式(1)计算第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中每个像素点的滤波权重；
利用求得的所述滤波权重，根据公式(2)、公式(3)，求得第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD；
其中，w(i,j,k,l)为第一蓝色色度分量Cb′和第一红色色度分量Cr′中的点(i,j)的滤波权重，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；σY′、σCb′、σCr′分别为第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的标准差；CbD(i,j)和CrD(i,j)分别为第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中的点(i,j)降噪后的像素值；Cb′(k,l)为以第一蓝色色度值Cb′中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；Cr′(k,l)为以第一红色色度值Cr′中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；
S23：将所述第二蓝色色度值CbD和所述第二红色色度值CrD分别采用双线性插值进行放大处理，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′；
S24A：采用双线性插值方法将YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第四蓝色色度值CbD″和第四红色色度值CrD″；
S25：将第所述四蓝色色度值CbD″和所述第四红色色度值CrD″的每一个像素点滤波，得到第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′，具体步骤是：
根据公式(7)计算第四蓝色色度值Cb″和第四红色色度值Cr″中每个像素点的滤波权重；
利用求得的所述滤波权重，根据公式(8)、公式(9)，求得第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′；
其中，w′(i,j,k,l)为第四蓝色色度分量Cb″和第四红色色度分量Cr″中的点(i,j)的滤波权重，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；σY′、σCb′、σCr′分别为第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的标准差；CbD″′(i,j)和CrD″′(i,j)分别为第五蓝色色度值Cb″′和第五红色色度值Cr″′中的点(i,j)降噪后的像素值；Cb″(k,l)为以第四蓝色色度值Cb″中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；Cr″(k,l)为以第四红色色度值Cr″中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；
S26：采用双线性插值将所述第五蓝色色度值CbD″′和所述第五红色色度值CrD″′分别进行放大处理，得到第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″；
S27：将所述亮度值Y、所述第六蓝色色度值CbD″″和所述第六红色色度值CbD″″转化到RGB空间，输出滤除色度噪声的第二RGB图像。
2.如权利要求1所述的去除图像色度噪声的方法，其特征在于：在步骤S27中，将所述亮度值Y、第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″转化到RGB空间，得到滤除色度噪声的第二RGB图像，是通过公式(10)、公式(11)和公式(12)计算得到的：
R′out＝Y+1.402·(CrD″″-128)； (10)
G′out＝Y-0.34414·(CbD″″-128)-0.71414·(CrD″″-128)； (11)
B′out＝Y+1.772·(Cb″″D-128)； (12)。
3.如权利要求1所述的去除图像色度噪声的方法，其特征在于：在步骤S1中，获取YCbCr图像，是通过如下公式实现的：
Y＝0.299·R+0.587·G+0.114·B；
Cb＝-0.168736·R-0.331264·G+0.5·B+128；
Cr＝0.5·R-0.418688·G-0.081312·B+128。
4.一种去除图像色度噪声的装置，其特征在于，包括：
色彩空间转换单元，用于将RGB图像转化到YCbCr色彩空间，得到YCbCr图像；其中蓝色色度值Cb和红色色度值Cr为待降噪的分量，具体通过如下公式实现：
Y＝0.299·R+0.587·G+0.114·B；
Cb＝-0.168736·R-0.331264·G+0.5·B+128；
Cr＝0.5·R-0.418688·G-0.081312·B+128；
降噪单元，用于：对蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行一次消除色度噪声，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′，具体处理步骤是：
S21：将YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr采用双线性插值方法进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′；
S22：将所述第一蓝色色度值Cb′的每一个像素点和所述第一红色色度值Cr′的每一个像素点滤波，得到第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD，具体步骤是：
根据公式(1)计算第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中每个像素点的滤波权重；
利用求得的所述滤波权重，根据公式(2)、公式(3)，求得第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD；
其中，w(i,j,k,l)为第一蓝色色度分量Cb′和第一红色色度分量Cr′中的点(i,j)的滤波权重，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；σY′、σCb′、σCr′分别为第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的标准差；CbD(i,j)和CrD(i,j)分别为第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′中的点(i,j)降噪后的像素值；Cb′(k,l)为以第一蓝色色度值Cb′中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；Cr′(k,l)为以第一红色色度值Cr′中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；
S23：将所述第二蓝色色度值CbD和所述第二红色色度值CrD分别采用双线性插值进行放大处理，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′；以及，
用于对蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行二次消除色度噪声，得到滤除色度噪声的第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″，具体处理步骤是：
S24A：采用双线性插值方法将YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第四蓝色色度值CbD″和第四红色色度值CrD″；
S25：将第所述四蓝色色度值CbD″和所述第四红色色度值CrD″的每一个像素点滤波，得到第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′，具体步骤是：
根据公式(7)计算第四蓝色色度值Cb″和第四红色色度值Cr″中每个像素点的滤波权重；
利用求得的所述滤波权重，根据公式(8)、公式(9)，求得第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′；
其中，w′(i,j,k,l)为第四蓝色色度分量Cb″和第四红色色度分量Cr″中的点(i,j)的滤波权重，点(k,l)为以点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；σY′、σCb′、σCr′分别为第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′的标准差；CbD″′(i,j)和CrD″′(i,j)分别为第五蓝色色度值Cb″′和第五红色色度值Cr″′中的点(i,j)降噪后的像素值；Cb″(k,l)为以第四蓝色色度值Cb″中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；Cr″(k,l)为以第四红色色度值Cr″中的点(i,j)为中心位置的邻域Ω内的像素点；
S26：采用双线性插值将所述第五蓝色色度值CbD″′和所述第五红色色度值CrD″′分别进行放大处理，得到第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″；
色彩空间反转换单元，用于将YCbCr图像的亮度值Y、第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″转换为滤除色度噪声的第二RGB图像，具体是通过公式(10)、公式(11)和公式(12)计算得到的：
R′out＝Y+1.402·(CrD″″-128)； (10)
G′out＝Y-0.34414·(CbD″″-128)-0.71414·(CrD″″-128)； (11)
B′out＝Y+1.772·(Cb″″D-128)； (12)。
5.如权利要求4所述的去除图像色度噪声的装置，其特征在于，所述降噪单元进一步包括：
图像缩放单元，用于：对YCbCr图像的亮度值Y、蓝色色度值Cb和红色色度值Cr进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第一蓝色色度值Cb′和第一红色色度值Cr′；以及
用于：对YCbCr图像的亮度值Y、第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′进行缩小处理，得到第一亮度值Y′、第四蓝色色度值CbD″和第四红色色度值CrD″；
滤波单元，用于：对所述第一蓝色色度值Cb′的每一个像素点和所述第一红色色度值Cr′的每一个像素点滤波，得到第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD，以及用于：将第四蓝色色度值CbD″和第四红色色度值CrD″的每一个像素点滤波，得到第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′；
放大单元，用于：对第二蓝色色度值CbD和第二红色色度值CrD分别进行放大，得到第三蓝色色度值CbD′和第三红色色度值CrD′；
还用于：将第五蓝色色度值CbD″′和第五红色色度值CrD″′分别进行放大，得到第六蓝色色度值CbD″″和第六红色色度值CrD″″。
6.如权利要求4所述的去除图像色度噪声的装置，其特征在于，还包括：图像显示单元，用于显示第一RGB图像和第二RGB图像。
7.如权利要求4所述的去除图像色度噪声的装置，其特征在于，还包括图像获取单元，用于获取待处理的原始RGB图像。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811565487.2A CN109767385B (zh) | 2018-12-20 | 2018-12-20 | 一种去除图像色度噪声的方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811565487.2A CN109767385B (zh) | 2018-12-20 | 2018-12-20 | 一种去除图像色度噪声的方法和装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109767385A CN109767385A (zh) | 2019-05-17 |
| CN109767385B true CN109767385B (zh) | 2023-04-28 |
Family
ID=66450774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811565487.2A Active CN109767385B (zh) | 2018-12-20 | 2018-12-20 | 一种去除图像色度噪声的方法和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109767385B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111161188B (zh) * | 2019-12-30 | 2023-09-08 | 珠海全志科技股份有限公司 | 降低图像色彩噪声的方法、计算机装置及可读存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106056555A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-10-26 | 宁波大红鹰学院 | 一种图像去噪方法 |
| CN106845455A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-13 | 中国科学院上海高等研究院 | 基于肤色检测的图像处理方法、系统及服务器 |
| CN108205804A (zh) * | 2016-12-16 | 2018-06-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图像处理方法、装置及电子设备 |
| WO2018214769A1 (zh) * | 2017-05-24 | 2018-11-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图像处理方法、装置和系统 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100564592B1 (ko) * | 2003-12-11 | 2006-03-28 | 삼성전자주식회사 | 동영상 데이터 잡음제거방법 |
| CN105701773B (zh) * | 2014-11-28 | 2018-08-17 | 联芯科技有限公司 | 一种快速处理图像的方法及装置 |
| CN105069757B (zh) * | 2015-08-17 | 2017-12-19 | 长安大学 | 无人机载红外获取沥青图像的双向迭代双边滤波方法 |
| CN105427261A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-03-23 | 努比亚技术有限公司 | 一种去除图像彩色噪声的方法、装置及移动终端 |
| CN106373095B (zh) * | 2016-08-29 | 2017-11-17 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图像处理方法及终端 |
| CN106875346A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-06-20 | 奇酷互联网络科技（深圳）有限公司 | 图像处理方法、装置和终端设备 |
| CN106604037B (zh) * | 2017-01-09 | 2019-08-13 | 电子科技大学 | 一种新型的彩色图像编码方法 |
| CN108765312B (zh) * | 2018-04-27 | 2021-11-02 | 西安科技大学 | 一种基于方差信息的图像去噪方法 |
-
2018
- 2018-12-20 CN CN201811565487.2A patent/CN109767385B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106056555A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-10-26 | 宁波大红鹰学院 | 一种图像去噪方法 |
| CN108205804A (zh) * | 2016-12-16 | 2018-06-26 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图像处理方法、装置及电子设备 |
| CN106845455A (zh) * | 2017-03-01 | 2017-06-13 | 中国科学院上海高等研究院 | 基于肤色检测的图像处理方法、系统及服务器 |
| WO2018214769A1 (zh) * | 2017-05-24 | 2018-11-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 图像处理方法、装置和系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 肖文 ; 王庆伍 ; 潘锋 ; .小波结合双边滤波抑制全息相干噪声.光电工程.2016,第43卷(第08期),39-46. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109767385A (zh) | 2019-05-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4290193B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP5036421B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび撮像装置 | |
| WO2016045242A1 (zh) | 一种图像放大方法、图像放大装置及显示设备 | |
| EP1793620A1 (en) | Image processing device and method, imaging device, and computer program | |
| EP1580982A2 (en) | Image data processing in color spaces | |
| JP5767064B2 (ja) | イメージのエッジ向上方法 | |
| CN110517206B (zh) | 彩色摩尔纹消除方法及装置 | |
| LT2016509A (lt) | Skaitmeninių vaizdų skyros didinimo būdas taikant unikalų dalinai persidengiančių mažos skyros vaizdų apdorojimą | |
| CN108307162B (zh) | 高效灵活的色彩处理器 | |
| JP2011151739A (ja) | 画像処理装置 | |
| CN109767385B (zh) | 一种去除图像色度噪声的方法和装置 | |
| CN109754374A (zh) | 一种去除图像亮度噪声的方法及装置 | |
| JP5878586B2 (ja) | 画像色調整方法及びその電子装置 | |
| CN102893305A (zh) | 图像处理设备和图像获取设备 | |
| CN104680484A (zh) | 一种图像增强的方法及装置 | |
| JP2005115598A (ja) | 画像処理方法及び画像処理装置 | |
| CA2417335A1 (en) | Image and video processing with chrominance attenuation | |
| JP2009100150A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法、画像処理プログラム | |
| JP6143575B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム | |
| TW201635796A (zh) | 影像處理裝置與方法 | |
| JP2015070529A (ja) | 画像処理装置、撮像装置および画像処理方法 | |
| KR20040047383A (ko) | Cmos 이미지센서와 칼라 보간 알고리즘을 이용한 영상처리방법 및 장치. | |
| JP2007110303A (ja) | 輪郭補正装置 | |
| JP2010136059A (ja) | ノイズ除去フィルタ処理回路、画像処理回路、撮像装置及びノイズ除去プログラム | |
| KR100708932B1 (ko) | 영상 처리장치 및 그 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |