CN114331899A - 一种图像降噪方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于图像降噪技术领域，提供了一种图像降噪方法，包括：将上一帧图像按16x16的块大小，进行binning操作，并将得到的点存储到ram中，计算当前帧图像Pixel在平坦区的概率PRO0，对当前帧图像Pixel做双边滤波，得到PIXcur；同时，对上一帧图像binning得到的点进行插值，得到PIXref；利用PIXcur和PIXref，计算非场景变化概率PRO1，进行blend运算，得到最后降噪结果；通过概率计算，对两帧Pixel进行Blend运算，从而进行时域降噪，结合2D双边带滤波，达到3D降噪效果，可实现对图像进行色彩降噪。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像降噪方法及装置。
背景技术
目前的消费电子产品领域中很多设备都带有了拍摄功能，而拍摄所得到的图像效果也逐渐成为了消费类电子产品优劣的重要判别标准。
然而图像在捕获、处理和传输过程中，不可避免地伴随噪声的干扰。目前的图像降噪方法大多针对纹理细节的降噪，基于此设计的噪声滤波器，由于滤波器范围的限制，在一定程度上影响了色彩降噪的效果。
现有技术一种图像降噪方法及装置(CN 112435182A)，该申请公开了一种图像降噪方法及装置。其中，图像包括多个具有重叠区域的分块，分块能够整合成图像，该图像降噪方法包括：计算每个所述分块的初步降噪结果；计算每个分块的原始像素值和初步降噪结果的差值，得到每个分块的残差值；以图像每个像素点在所有含有每个像素点的分块的残差值，计算出图像每个像素点的残差值，以得到图像的残差图像；基于图像和残差图像计算得到降噪图像。而该技术方案所描述的降噪都是主要针对图像边缘和纹理进行的降噪，不能对色彩噪声进行降噪，没有特别针对色彩噪声进行降噪，而在一些环境场景下，色彩噪声往往对图像的显示效果影响更大。当色彩噪声已经超出了滤波器的滤波范围时，其图像质量会受到较大影响。
为了有效地抑制图像的色彩噪声，本专利发明了一般的图像降噪方法和装置。
发明内容
本发明实施例提供一种图像降噪方法及装置，旨在解决针对特殊情况下，一般的图像降噪技术主要针对图像的纹理细节进行降噪，没有特别针对色彩噪声进行降噪，而在一些环境场景下，色彩噪声往往对图像的显示效果影响更大。在这种场景下，色彩噪声已经超出了滤波器的滤波范围。本专利实现一种对色彩噪声的降噪方法，能够有效地抑制色彩噪声对图像显示效果的影响，同时降低硬件的实现代价。
本发明实施例是这样实现的，一种图像降噪方法，包括：
S1，将上一帧图像进行按16x16大小的块，进行binning操作，得到N个点，存储到ram中；
S2，计算当前帧图像Pixel在平坦区的概率PRO0；
S3，对当前帧图像Pixel做双边滤波，得到PIXcur；同时，对上一帧图像binning得到额N个点进行插值，得到PIXref；
S4，利用PIXcur和PIXref，计算非场景变化概率PRO1；
S5，进行blend运算，得到最后降噪结果。
作为本发明的一种改进方案：所述步骤S1中Binning是将上一帧图像按照16x16块大小，计算每一块的Pixel平均值，得到N个点，N＝(图像宽度/16)*(图像高度/16)。
作为本发明的又一种改进方案：所述步骤S2中计算步骤为对当前帧图像在4个方向上做梯度计算，取垂直梯度方向的n个点，求平均值，得到P0和P1，用P0和P1计算出当前方向的梯度；4个方向的梯度取最大值，映射到概率图上，得到平坦区概率PRO0。
作为本发明的又一种改进方案：所述步骤S3详细步骤为当前帧图像Pixel进行双边滤波，得到二维降噪的PIXcur；同时对上一帧图像Binning得到N个点进行插值，得到PIXref。
作为本发明的又一种改进方案：所述步骤S4详细步骤为用|PIXcur-PIXref|为索引，映射到概率图上，得到非场景变换的概率PRO1。
作为本发明的又一种改进方案：步骤S5详细步骤为PRO0*PRO1得到当前PIXcur权重α，则1-α为上一帧PIXref帧对应的权重，按公式α*PIXcur+(1-α)*PIXref，进行blend运算，得到最后的3D降噪结果。
本发明还提供一种图像降噪装置，包括：
图像分析模块，所述图像分析模块用于将图像按16x16大小分块进行binning和插值；
数据处理模块，所述数据处理模块用于进行图像Pixel进行双边滤波计算、计算图像Pixel平坦区的概率PRO0以及计算；
计算模块，所述图像计算模块用于计算非场景变化率；
Bend计算模块，所述Bend计算模块用于进行blend运算得到降噪图像。
本发明一种图像降噪装置，包括：处理器模块、储存模块和计算机程序，所述处理器模块与储存模块连接，所述计算机程序设置在储存模块中。
作为本发明的一种改进方案：所述处理器模块用于执行计算机程序以实现上述的方法步骤。
作为本发明的又一种改进方案：所述储存模块用于执行储存上述的方法步骤中产生的数据。
本发明的有益效果：本发明在使用时，通过概率计算，对两帧Pixel进行Blend运算，从而进行时域降噪，结合2D双边带滤波，达到3D降噪这一机制，可有效过滤色彩噪音信息。
附图说明
图1是一种图像降噪方法的组成结构框图；
图2是一种图像降噪方法的图像处理流程框图；
图3是一种图像降噪装置的梯度概率计算示意图；
图4是一种图像降噪装置的梯度概率计算折线图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明能够在图像在捕获、处理和传输过程中，有效地抑制图像的色彩噪声，降低色彩噪声对图像的影响。
实施例一
参阅图1-4。
S1，将上一帧图像按照16x16的块，做binning操作，得到每个块的Pixel平均值，共N个，N＝(图像宽度/16)*(图像高度/16)，存储到ram中；
S2，计算当前帧图像Pixel在平坦区的概率PRO0，具体的，对当前帧图像在4个方向上做梯度计算，取垂直梯度方向的n个点，求平均值，得到P0和P1，用P0和P1计算出当前方向的梯度；4个方向的梯度取最大值，映射到概率图上，得到平坦区概率PRO0；
S3，对当前帧图像Pixel做双边滤波，得到PIXcur；同时对上一帧图像Binning得到N个点进行插值，得到PIXref，具体的，对当前帧图像Pixel进行双边滤波，得到二维降噪的PIXcur；同时对上一帧图像binning得到16x16个点进行插值，得到PIXref；
S4，利用PIXcur和PIXref，计算非场景变化概率PRO1，具体的，用|PIXcur-PIXref|为索引，映射到概率图上，得到非场景变换的概率PRO1；
S5，进行blend运算，得到最后降噪结果，具体的，PRO0*PRO1得到当前PIXcur权重α，则1-α为上一帧PIXref帧对应的权重，按公式α*PIXcur+(1-α)*PIXref，进行blend运算，得到最后的3D降噪结果。
综上所述，本方案通过概率计算，对两帧Pixel进行Blend运算，从而进行时域降噪，结合2D双边带滤波，达到3D降噪这一机制，可有效过滤色彩噪音信息。
实施例二
参阅图1-4。
S1中，将图像水平方向按16的间隔分为H份，即H＝width/16，在垂直方向按16的间隔分为V份，即V＝height/16。得到共N＝H*V个16x16的块。对每个块内的PIX进行累加，最终累加值除以256，得到binning运算结果，即PIXavg＝ΣPIX/256，将得到的N个点写入ram中。
实施例三
参阅图1-4。
S2中，计算当前帧图像Pixel在平坦区的概率PRO0，具体的，对当前帧图像在4个方向上做梯度计算。梯度计算取垂直梯度方向的n个点，求平均值，得到P0和P1，用P0和P1计算出当前方向的梯度；例如，计算垂直方向的梯度，n取5，当前Pixel坐标为(11，8)，则P0点需要5个点求平均值，5个点坐标为Pix(8，6)、Pix(8，7)、Pix(8，8)、Pix(8，9)、Pix(8，10)；P1点需要5个点求平均值，5个点坐标为Pix(12，6)、Pix(12，7)、Pix(12，8)、Pix(12，9)、Pix(12，10)，得到垂直方向的梯度|P0-P1|。同样的方式计算其余3个方向的梯度，取4个梯度的最大值。如果梯度大于Th1，则表示当前Pixel处在图像边沿区域，平坦区概率PRO0＝0；如果梯度小于Th0，则表示当前Pixel处在平坦区域，平坦区概率PRO0＝1；如果梯度大于Th0而小于Th1，则表示当前Pixel处在渐变区域，平坦区概率PRO0取概率图上斜线上的值。
实施例四
参阅图1-4。
S3中，当前帧图像Pixel进行双边滤波，得到二维降噪的PIXcur，双边带滤波为周知的图像滤波方法，此处不再赘述；同时，同时对上一帧图像binning后的N个点进行双向插值，得到PIXref。
双向插值具体方法为：
1.根据当前Pixel的坐标(Y0，X0)，横纵坐标都除以16，得到(y0，x0)；
2.从ram中，去4个点的值(y0，x0)、(y0，x0+1)、(y0+1，x0)、(y0+1，x0+1)，记为P00、P01、P10、P11。
3.先进行横向插值，得到H0＝P00+(P01-P00)*Coefh和H1＝P10+(P11-P10)*Coefh，其中Coefh为当前Pixel横坐标到相邻两个16x16块横坐标重点的比值倒数。
4.再进行纵向插值，得到PIXref＝H0+(H1-H0)*Coefv。
实施例五
参阅图1-4。
S4中，用|PIXcur-PIXref|为索引，映射到概率图上，得到非场景变换的概率PRO1：当|PIXcur-PIXref|>Th1时，PRO1＝0；当|PIXcur-PIXref|<Th0时，PRO1＝1；当Th0<|PIXcur-PIXref|<Th1时，PRO1去概率图上斜线的值。
实施例六
参阅图1-4。
PRO0*PRO1得到当前PIXcur权重α，则1-α为上一帧PIXref帧对应的权重，按公式α*PIXcur+(1-α)*PIXref，进行blend运算，得到最后的3D降噪结果。
实施例七
本发明一种图像降噪装置，包括：
图像分析模块，所述图像分析模块用于将图像分块并进行binning计算和插值；
数据处理模块，所述数据处理模块用于进行图像Pixel进行双边滤波计算、计算图像Pixel平坦区的概率PRO0以及计算；
计算模块，所述图像计算模块用于计算非场景变化率；
Bend计算模块，所述Bend计算模块用于进行blend运算得到降噪图像；
其中，所述图像分析模块、数据处理模块、计算模块和Bend计算模块为计算机程序主要组成模块。
本发明一种图像降噪装置，包括：处理器模块、储存模块和计算机程序，所述处理器模块与储存模块连接，所述计算机程序设置在储存模块中。
所述处理器模块用于执行计算机程序以实现上述所述的方法步骤。
所述储存模块用于执行储存上述所述的方法步骤中产生的数据。
本装置工作原理原理流程如下：通过处理器模块上的执行储存模块中的计算机程序中的图像分析模块、数据处理模块、计算模块和Bend计算模块根据步骤S1-S5依次执行，具体步骤如下：首先上一帧图像按16x16大小进行binning计算，存储到ram中；接着计算当前帧图像Pixel在平坦区的概率PRO0；接着对当前帧图像Pixel做双边滤波，得到PIXcur；同时，对第1步得到的点进行插值，得到PIXref；利用第3步的PIXcur和PIXref；接着计算非场景变化概率PRO1；接着进行blend运算，得到最后降噪结果。
本应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以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 (10)
1.一种图像降噪方法，其特征在于，包括：
S1，将上一帧图像进行按16x16大小的块，进行binning操作，得到N个点，存储到ram中；
S2，计算当前帧图像Pixel在平坦区的概率PRO0；
S3，对当前帧图像Pixel做双边滤波，得到PIXcur；同时，对上一帧图像binning得到额N个点进行插值，得到PIXref；
S4，利用PIXcur和PIXref，计算非场景变化概率PRO1；
S5，进行blend运算，得到最后降噪结果。
2.如权利要求1所述的一种图像降噪方法，其特征在于，所述步骤S1中Binning是将上一帧图像按照16x16块大小，计算每一块的Pixel平均值，得到N个点，N＝(图像宽度/16)*(图像高度/16)。
3.如权利要求1所述的一种图像降噪方法，其特征在于，所述步骤S2中计算步骤为对当前帧图像在4个方向上做梯度计算，取垂直梯度方向的n个点，求平均值，得到P0和P1，用P0和P1计算出当前方向的梯度；4个方向的梯度取最大值，映射到概率图上，得到平坦区概率PRO0。
4.如权利要求1所述的一种图像降噪方法，其特征在于，所述步骤S3详细步骤为当前帧图像Pixel进行双边滤波，得到二维降噪的PIXcur；同时对上一帧图像Binning得到N个点进行插值，得到PIXref。
5.如权利要求1所述的一种图像降噪方法，其特征在于，所述步骤S4详细步骤为用|PIXcur-PIXref|为索引，映射到概率图上，得到非场景变换的概率PRO1。
6.如权利要求1所述的一种图像降噪方法，其特征在于，步骤S5详细步骤为PRO0*PRO1得到当前PIXcur权重α，则1-α为上一帧PIXref帧对应的权重，按公式α*PIXcur+(1-α)*PIXref，进行blend运算，得到最后的3D降噪结果。
7.一种图像降噪装置，其特征在于,包括：
图像分析模块，所述图像分析模块用于将图像按16x16大小分块进行binning和插值；
数据处理模块，所述数据处理模块用于进行图像Pixel进行双边滤波计算、计算图像Pixel平坦区的概率PRO0以及计算；
计算模块，所述图像计算模块用于计算非场景变化率；
Bend计算模块，所述Bend计算模块用于进行blend运算得到降噪图像。
8.如权利要求7所述的一种图像降噪装置，其特征在于，包括：处理器模块、储存模块和计算机程序，所述处理器模块与储存模块连接，所述计算机程序设置在储存模块中。
9.如权利要求7所述的一种图像降噪装置，其特征在于，包括：所述处理器模块用于执行计算机程序以实现权利要求1-6中任意一项所述的方法步骤。
10.如权利要求7所述的一种图像降噪装置，其特征在于，所述储存模块用于执行储存权利要求1-6中任意一项所述的方法步骤中产生的数据。
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