CN113610715A - 一种基于数字档案图像降噪处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数字档案图像降噪处理方法，涉及数字档案图像技术领域。本发明获取拍摄的各帧图像数据，对获取的图像数据进行噪声分析，计算图像数据间的差值帧图像，依据所述图像数据的差值帧图像确定图像数据的噪声估计参数，基于噪声估计参数对各帧图像数据进行噪声估计处理，确定每帧图像数据的噪声水平信息。本发明方法运行使用便捷，操作简单，能够有效提升问题处理的工作效率，采用基于划分的基本块计算出本帧的噪声类型和噪声功率，基于计算得到的噪声类型和噪声功率调整降噪参数，以保留图像数据的主要特性，依据降噪参数对判定为噪声的图像数据进行降噪处理，确定降噪后的图像数据，能够有效降低图像数据的噪声。
Description
技术领域
本发明涉及数字档案图像降噪技术领域，特别是涉及一种基于数字档案图像降噪处理方法。
背景技术
数字图像，是以二维数字组形式表示的图像，其数字单元为像元，数字图像的恰当应用通常需要数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准，数字图像处理领域就是研究它们的变换算法，数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。由数组或矩阵表示，其光照位置和强度都是离散的。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行(高)和列(宽)位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值，通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存，数字图像可以许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法，每个图像的像素通常对应于二维空间中一个特定的'位置'，并且有一个或者多个与那个点相关的采样值组成数值。根据这些采样数目及特性的不同数字图像可以划分为：二值图像、彩色图像、伪彩色图像和三维图像，目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广，一些图片察看工具提供幻灯片显示工具，能够自动地一张一张察看图片，数字图像的恰当应用通常需要数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。另外需要记住的是像素有限空间分辨率带来的误差和每个采样点都需要量化到一个有限的数值。
现有技术中，通常需要手动配置降噪的参数，容易存在一定的误差，导致用户很难配置出合适的参数，不能够准确降噪，可能会影响到图像数据的主要特性，导致去噪效果不理想；为此，我们提出一种基于数字档案图像降噪处理方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数字档案图像降噪处理方法，以解决上述背景中提出的问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为一种基于数字档案图像降噪处理方法，一种基于数字档案图像降噪处理方法，包括以下步骤：
Step1：获取拍摄的各帧图像数据，对获取的图像数据进行噪声分析，计算图像数据间的差值帧图像；
Step2：依据所述图像数据的差值帧图像确定图像数据的噪声估计参数；
Step3：基于噪声估计参数对各帧图像数据进行噪声估计处理，确定每帧图像数据的噪声水平信息；
Step4：基于每帧图像数据的噪声水平信息判定每帧图像数据哪些为噪声图像数据；
Step5：如果判定本帧图像数据为噪声污染的图像数据，则进行降噪处理，否则不做任何处理；
Step6：对判定为噪声的图像数据进行降噪处理时，首先采用基于划分的基本块计算出本帧的噪声类型和噪声功率；
Step7：基于计算得到的噪声类型和噪声功率调整降噪参数，以保留图像数据的主要特性；
Step8：依据降噪参数对判定为噪声的图像数据进行降噪处理，确定降噪后的图像数据。
优选地，所述Step1中通过数据采集模块获取各帧图像数据，所述数据采集模块由传感器、控制器等其它单元组成，所述数据采集模块基于远程数据采集模块平台的通信模块，将通信芯片、存储芯片等集成在一块电路板上，将非电量信号转化为计算机能够识别的电量信号，将模拟信号转为数字信号。
优选地，所述Step1中中计算差值帧的方法为：每隔一定时间抽取一次关键帧，传输时，只传输关键帧的完整信息，两幅关键帧之间的帧我们只传输它跟关键帧的不同之处,每一帧跟关键帧不同的地方所构成的帧称为差值帧，所述关键帧通俗地说，就是一个“参照物”、一幅参考图像。
优选地，所述Step2中噪声估计参数包括统计窗口的像素范围、亮度范围和运动阈值，所述统计窗口的像素范围由像素值确定，所述像素值是原稿图像被数字化时由计算机赋予的值，像素值代表了原稿某一小方块的平均亮度信息，或者说是该小方块的平均反射(透射)密度信息，在将数字图像转化为网目调图像时，网点面积率(网点百分比)与数字图像的像素值(灰度值)有直接的关系，即网点以其大小表示原稿某一小方块的平均亮度信息。
优选地，所述Step3中基于噪声估计参数确定每帧图像数据的噪声水平信息通过对所述各帧图像数据进行分块处理，按照亮度范围选取待处理图像块，通过计算所述待处理图像块的方差，统计所述图像数据的噪声水平信息。
优选地，所述Step6中对差值帧图像数据选取一个或多个矩形区域，并将每个矩形区域划分为一个或多个基本块，然后计算其中每个有效基本块的噪声功率，得到本帧噪声功率，再对连续的帧噪声功率进行平滑处理，获得比较稳定的帧噪声功率的估计值。
优选地，基于每个像素的运动阈值选用帧内降噪或帧间降噪，如果图像内含有椒盐噪声，则要对噪声图像进行帧内降噪，当图像内含有高斯噪声时，根据当前图像帧中待降噪像素的运动阈值判定是否大于设置的门限，若是则采用帧内降噪，否则采用帧间降噪，如果同时含有以上两类噪声，则采用帧内降噪和帧间联合降噪。
本发明具有以下有益效果：
本发明一种基于数字档案图像降噪处理方法运行使用便捷，操作简单，能够有效提升问题处理的工作效率。
本发明一种基于数字档案图像降噪处理方法采用基于划分的基本块计算出本帧的噪声类型和噪声功率，基于计算得到的噪声类型和噪声功率调整降噪参数，以保留图像数据的主要特性，依据降噪参数对判定为噪声的图像数据进行降噪处理，确定降噪后的图像数据，能够有效降低图像数据的噪声，提高图像数据的清晰度，保持主要特征完整性的同时，又能够去除信号中无用的信息。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于数字档案图像降噪处理方法的管理方法流程图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示：本发明为一种基于数字档案图像降噪处理方法，包括以下步骤：
Step1：获取拍摄的各帧图像数据，对获取的图像数据进行噪声分析，计算图像数据间的差值帧图像；
Step2：依据所述图像数据的差值帧图像确定图像数据的噪声估计参数；
Step3：基于噪声估计参数对各帧图像数据进行噪声估计处理，确定每帧图像数据的噪声水平信息；
Step4：基于每帧图像数据的噪声水平信息判定每帧图像数据哪些为噪声图像数据；
Step5：如果判定本帧图像数据为噪声污染的图像数据，则进行降噪处理，否则不做任何处理；
Step6：对判定为噪声的图像数据进行降噪处理时，首先采用基于划分的基本块计算出本帧的噪声类型和噪声功率；
Step7：基于计算得到的噪声类型和噪声功率调整降噪参数，以保留图像数据的主要特性；
Step8：依据降噪参数对判定为噪声的图像数据进行降噪处理，确定降噪后的图像数据。
所述Step1中通过数据采集模块获取各帧图像数据，所述数据采集模块由传感器、控制器等其它单元组成，所述数据采集模块基于远程数据采集模块平台的通信模块，将通信芯片、存储芯片等集成在一块电路板上，将非电量信号转化为计算机能够识别的电量信号，将模拟信号转为数字信号。
所述Step1中中计算差值帧的方法为：每隔一定时间抽取一次关键帧，传输时，只传输关键帧的完整信息，两幅关键帧之间的帧我们只传输它跟关键帧的不同之处,每一帧跟关键帧不同的地方所构成的帧称为差值帧，所述关键帧通俗地说，就是一个“参照物”、一幅参考图像。
所述Step2中噪声估计参数包括统计窗口的像素范围、亮度范围和运动阈值，所述统计窗口的像素范围由像素值确定，所述像素值是原稿图像被数字化时由计算机赋予的值，像素值代表了原稿某一小方块的平均亮度信息，或者说是该小方块的平均反射(透射)密度信息，在将数字图像转化为网目调图像时，网点面积率(网点百分比)与数字图像的像素值(灰度值)有直接的关系，即网点以其大小表示原稿某一小方块的平均亮度信息。
所述Step3中基于噪声估计参数确定每帧图像数据的噪声水平信息通过对所述各帧图像数据进行分块处理，按照亮度范围选取待处理图像块，通过计算所述待处理图像块的方差，统计所述图像数据的噪声水平信息。
所述Step6中对差值帧图像数据选取一个或多个矩形区域，并将每个矩形区域划分为一个或多个基本块，然后计算其中每个有效基本块的噪声功率，得到本帧噪声功率，再对连续的帧噪声功率进行平滑处理，获得比较稳定的帧噪声功率的估计值。
基于每个像素的运动阈值选用帧内降噪或帧间降噪，如果图像内含有椒盐噪声，则要对噪声图像进行帧内降噪，当图像内含有高斯噪声时，根据当前图像帧中待降噪像素的运动阈值判定是否大于设置的门限，若是则采用帧内降噪，否则采用帧间降噪，如果同时含有以上两类噪声，则采用帧内降噪和帧间联合降噪。
本发明一种基于数字档案图像降噪处理方法运行使用便捷，操作简单，能够有效提升问题处理的工作效率，本发明基于数字档案图像降噪处理方法采用基于划分的基本块计算出本帧的噪声类型和噪声功率，基于计算得到的噪声类型和噪声功率调整降噪参数，以保留图像数据的主要特性，依据降噪参数对判定为噪声的图像数据进行降噪处理，确定降噪后的图像数据，能够有效降低图像数据的噪声，提高图像数据的清晰度，保持主要特征完整性的同时，又能够去除信号中无用的信息。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.一种基于数字档案图像降噪处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
Step1：获取拍摄的各帧图像数据，对获取的图像数据进行噪声分析，计算图像数据间的差值帧图像；
Step2：依据所述图像数据的差值帧图像确定图像数据的噪声估计参数；
Step3：基于噪声估计参数对各帧图像数据进行噪声估计处理，确定每帧图像数据的噪声水平信息；
Step4：基于每帧图像数据的噪声水平信息判定每帧图像数据哪些为噪声图像数据；
Step5：如果判定本帧图像数据为噪声污染的图像数据，则进行降噪处理，否则不做任何处理；
Step6：对判定为噪声的图像数据进行降噪处理时，首先采用基于划分的基本块计算出本帧的噪声类型和噪声功率；
Step7：基于计算得到的噪声类型和噪声功率调整降噪参数，以保留图像数据的主要特性；
Step8：依据降噪参数对判定为噪声的图像数据进行降噪处理，确定降噪后的图像数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字档案图像降噪处理方法，其特征在于，所述Step1中通过数据采集模块获取各帧图像数据，所述数据采集模块由传感器、控制器等其它单元组成，所述数据采集模块基于远程数据采集模块平台的通信模块，将通信芯片、存储芯片等集成在一块电路板上，将非电量信号转化为计算机能够识别的电量信号，将模拟信号转为数字信号。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字档案图像降噪处理方法，其特征在于，所述Step1中中计算差值帧的方法为：每隔一定时间抽取一次关键帧，传输时，只传输关键帧的完整信息，两幅关键帧之间的帧我们只传输它跟关键帧的不同之处,每一帧跟关键帧不同的地方所构成的帧称为差值帧，所述关键帧通俗地说，就是一个“参照物”、一幅参考图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字档案图像降噪处理方法，其特征在于，所述Step2中噪声估计参数包括统计窗口的像素范围、亮度范围和运动阈值，所述统计窗口的像素范围由像素值确定，所述像素值是原稿图像被数字化时由计算机赋予的值，像素值代表了原稿某一小方块的平均亮度信息，或者说是该小方块的平均反射(透射)密度信息，在将数字图像转化为网目调图像时，网点面积率(网点百分比)与数字图像的像素值(灰度值)有直接的关系，即网点以其大小表示原稿某一小方块的平均亮度信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字档案图像降噪处理方法，其特征在于，所述Step3中基于噪声估计参数确定每帧图像数据的噪声水平信息通过对所述各帧图像数据进行分块处理，按照亮度范围选取待处理图像块，通过计算所述待处理图像块的方差，统计所述图像数据的噪声水平信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字档案图像降噪处理方法，其特征在于，所述Step6中对差值帧图像数据选取一个或多个矩形区域，并将每个矩形区域划分为一个或多个基本块，然后计算其中每个有效基本块的噪声功率，得到本帧噪声功率，再对连续的帧噪声功率进行平滑处理，获得比较稳定的帧噪声功率的估计值。
7.根据权利要求4所述的一种基于数字档案图像降噪处理方法，其特征在于，基于每个像素的运动阈值选用帧内降噪或帧间降噪，如果图像内含有椒盐噪声，则要对噪声图像进行帧内降噪，当图像内含有高斯噪声时，根据当前图像帧中待降噪像素的运动阈值判定是否大于设置的门限，若是则采用帧内降噪，否则采用帧间降噪，如果同时含有以上两类噪声，则采用帧内降噪和帧间联合降噪。
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