CN116563176A - 一种二维递归滤波减少数字图像中色阶的方法和系统 - Google Patents

一种二维递归滤波减少数字图像中色阶的方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116563176A
CN116563176A CN202210627944.6A CN202210627944A CN116563176A CN 116563176 A CN116563176 A CN 116563176A CN 202210627944 A CN202210627944 A CN 202210627944A CN 116563176 A CN116563176 A CN 116563176A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image data
pixel
recursive filtering
current pixel
filtered
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.)
Pending
Application number
CN202210627944.6A
Other languages
English (en)
Inventor
玛丽亚·凯蒂尼斯 杰罗恩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nuctech Semiconductor Hangzhou Co ltd
Original Assignee
Nuctech Semiconductor Hangzhou Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nuctech Semiconductor Hangzhou Co ltd filed Critical Nuctech Semiconductor Hangzhou Co ltd
Publication of CN116563176A publication Critical patent/CN116563176A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/60—Memory management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20004—Adaptive image processing
    • G06T2207/20012—Locally adaptive
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20024—Filtering details
    • G06T2207/20032—Median filtering
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/117—Filters, e.g. for pre-processing or post-processing

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

本发明提供一种图像数据的递归滤波方法，包括：依次接收若干个原始像素值；将若干个像素值中的当前像素的原始像素值乘以动态变化的递归系数；将来自当前像素的左右相邻的递归滤波像素值相加，当前像素的左右相邻的递归滤波像素值是从存储有前一图像行的滤波像素数据的内存缓冲区中检索的；将相加后的所述递归滤波像素值乘以1与所述动态变化的递归系数的差值；将两个通过相乘得到的数值相加，以得到所述当前像素的滤波像素值；将当前像素的滤波像素值写入回内存缓冲器，以及；在显示器上显示该滤波像素值。

Description

一种二维递归滤波减少数字图像中色阶的方法和系统
技术领域
本发明涉及一种递归滤波方法，特别是涉及一种图像数据的递归滤波方法。
背景技术
去色阶滤波器能够消除或减少在用低比特位宽采样量化图像时引起的伪轮廓。为了仍然能有效得到高分辨率图像(例如图像分辨率从HD上升到UHD4K，或到UHD 8K)，此类滤波器往往会变得越来越大，尤其是在所需的内存占用方面。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种图像数据的递归滤波方法，用于解决现有技术中去色阶滤波器在处理高分辨率图像时占内存的问题。
本发明的第一方面提供一种图像数据的递归滤波方法，包括：
依次接收若干个原始像素值；
将所述若干个像素值中的当前像素的原始像素值乘以动态变化的递归系数；
将来自所述当前像素的左右相邻的像素的递归滤波像素值相加，所述当前像素的所述左右相邻的所述像素的所述递归滤波像素值是从存储有上一图像行的滤波像素数据的内存缓冲器中检索的；
将相加后的所述递归滤波像素值乘以1与所述动态变化的递归系数的差值；
将两个通过相乘得到的数值相加，以得到所述当前像素的滤波像素值；
将所述当前像素的所述滤波像素值写入回所述内存缓冲器，以及
在显示器上显示所述滤波像素值。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的描述中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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例中的一种去色阶系统。
图2为本发明另一实施例中的一种去色阶系统。
图3为本发明实施例中的一种具有细节偏置的递归滤波系统。
图4为本发明实施例中的一种非线性细节分离滤波器。
图5为本发明实施例中的一种递归去色阶的方法。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。
请参阅图1至图5。须知，本说明书所附图中所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
在图像的低梯度区域中看到的一些伪轮廓或色阶仅仅是在以往的操作中图像数据量化不足的结果。通常，在链单元的早期阶段中，应用的是按照8比特的长度进行量化。尤其是例如视频编码器。同时，也会有一些噪音、抖动以及误差分散被消除，因此会在原来较为平滑的区域造成明显的色阶过渡带。所以，在没有具体措施的情况下，该量化级别在所述链单元的后期阶段仍会保留在所述图像的表现形式上。按照8比特显示的图像的平坦斜率会显示出清晰可见的伪轮廓，从而给出了不同级别的色阶。这些都是不希望出现的现象，尤其是清晰可见的显示在有着显著光输出的大型显示屏上时，例如现有的电视机的显示屏。本发明的实施例中严格限制了所需像素数据的总占内存大小。这大大提高了高像素图像的成本优势。本发明的所述方法实现了一种以二维方式运作的递归自动适配低通滤波，
请参阅图1，图1为本发明实施例中的一种去色阶系统100。所述系统100能够用以下数学公式表示：
为了在一个像素位置获得一条滤波，所述递归通过以下方式执行：
Out＝k*C+(1-k)*(ULrec+URrec),其中，
·k为动态变化的递归系数，且0<k≤1；
·C为位于像素坐标(y,x)处的所述当前像素位置的原始像素值；
·ULrec为(微低通处理的)位于左上相邻像素坐标(y-1,x-n)的递归滤波像素级别；
·URrec为(微低通处理的)位于右上相邻像素坐标(y-1,x+n)的递归滤波像素级别；
·Out为所述当前像素位置的滤波像素值，其中：
·n是设计性可选参数，例如2；
·‘微低通处理’是一种设计性选择，例如通过[1 2 1]/4进行滤波(如此可以将其中心像素值与其两个相邻像素值的平均值进行平均分配)。当左上和右上的像素的位置与所述当前像素的x坐标相距超过一个像素时，就需要进行上述的“微低通滤波”处理。这可以防止所有已进行滤波处理的奇数像素仅从原始奇数像素中进行滤波处理，并且对于所有偶数像素也是如此，这可能导致得到一个类棋盘格式的图案。
这样就可以从C位置坐标左侧的同一行中获取数据，例如坐标(y,x-1)，而不是使用前一行的ULrec像素数据。
k因子表示的是所述递归滤波的强度，并且所述k因子需要至少适配输入端的本地信息。通过将所述k因子设置为非常低的数值(数量级在0.01～0.001)，甚至当那些色阶轮廓有几十到几百的像素和/或一行一行分开时，所述递归滤波器也能够非常缓慢地跟上输入端的信息输入趋势，从而平滑地通过色阶过渡区域。考虑到所需内存的占用问题，有效的滤波处理是通过仅具有大约等于所述图像的宽度的单行缓冲区的成本来实现的。由于所述k因子已经被设定为非常低的量级，所述递归(乘法运算和行延迟)是在高精度下执行的，因此实际上最后得到的输出比特位宽度比需要的更多(比如比所需要的输出比特位宽度多8个比特位)。在循环中这种提高后的精度可以防止当所述递归的先前信号和输出端之间存在一个连续的正差信号或负差信号时，所述滤波输出停留在它先前的量级。
成本方面，通过大约一个行存储器来实现必要的延迟。为了将解决方案应用于更高的图像分辨率，所述自适配通过以下方式实现：
·使所述k因子更接近(但未达到)0；
·在循环中提高的所述精度；
·根据该图像分辨率的水平维度实现行内存。
上述方式在前期是可预见到一个最高的可适用的设计图像分辨率，且同时也适用于处理较低分辨率的图像，前提是需要适当地调整所述k因子的范围。当所述递归的输入端显示细节时，所述k因子会迅速提升到1.0，但是当细节终了时，所述k因子只被缓慢地允许下降到所需的低级别。这保证了所述滤波器的内容不会与任何特定的像素输入值相关(得倒一个预料之外的尾部值)，而是与某个区域的平均值相符合，从而保持一个平滑的输出结果。所述k因子由某个细节传感器(或色阶过渡区传感器)控制，当在周围图像区域中没有被判断为重要的图像细节时，会得倒一个较低的所述k因子值(接近但未达到0)，而当周围的图像细节被判断为重要的图像细节时，所述k因子的值会逐渐接近并且最后达到1。所述当前像素位置周围区域的细节感测在内部也能够应用递归滤波以及大量二次采样，因此所需的内存占用量也很小，仅为一小部分，例如所述行内存的1/8。所述递归滤波器的输出端的位精度可以远高于最终输出端的位深度(等于任何后续处理阶段的输入端)。为了保持更高的精度，可以使用一种抖动舍入或误差分散舍入的形式。
图2显示为本发明一实施例中的一种去色阶系统200。所述去色阶系统200减少了中间递归输出端与其输入端之间的漂移。图2示出了，漂移信号是将输入信号和中间滤波信号之间的差值通过低通生成。这种低通滤波也是通过递归滤波器实现的。将漂移差信号的低通形式的一小部分(如0.02)添加到环路中，以将其减少到零。考虑到此漂移信号的频率非常低，可以通过应用大量二次采样(如8倍的量)来减少此漂移计算递归循环的所述内存占用量。为了保持环路内环路结构的稳定性以及具有明显的“漂移”限制效果，需要仔细考虑选择上述所述部分的值。
图3显示为本发明实施例中的一种具有细节偏置的递归滤波系统300。所述系统300能够分离出小细节并旁路(bypassing)上述递归滤波处理(如图1或图2中)。此处要分离的所述小细节的大小介于一个像素和几十个像素的宽和行高之间。所述可细节分离的递归滤波系统300可以是线性频段分离滤波器，其预滤波信号是低频含量，而残余信号等于剩余的高频含量。
图4显示为本发明实施例中的一种非线性细节分离滤波器400。所述滤波器400可以为基于某种形式的中值滤波。在非线性滤波的情况下，所述预滤波信号和所述残余信号中都可能存在失真，但这些失真在被加回一起后会相互补偿。这种增强功能可以将空间占比小的细节保留在所需的大小(由预滤波器的设计决定)，而无需一个递归平滑滤波器来适配所述原始细节(而不是仅在预滤波信号中保留其剩余部分)，从而更能够在所述细节周围的区域保持低通滤波的有效性。当分流路径中应用的“k_residue”因子与所述递归平滑滤波器的“k”保持相同时，细节可被完全保留。可选地，当发现有细节为通过所述递归滤波器时，所述“k_residue”的级别也会提升至1.0。在这种情况下，所述细节将被部分失真再现。
图5显示为本发明实施例中的一种递归去色阶的方法500。所述方法500包括在步骤502中依次接收若干个原始像素值。在步骤504中，将若干个像素值中的当前像素的原始像素值乘以动态变化的递归系数。在步骤506中，将来自所述当前像素的左右相邻像素的递归滤波像素值相加，所述当前像素的所述左右相邻的所述像素的所述递归滤波像素值是从存储有上一图像行的滤波像素数据的内存缓冲器中检索的。在步骤508中，将相加后的递归滤波像素值乘以1与所述动态变化的递归系数的差值。在步骤510中，将两个通过相乘后得到的数值相加后得到一个当前像素的滤波像素值。在步骤512中，将所述当前像素的滤波像素值写入回内存缓冲器。在步骤514中，在显示器上显示所述滤波像素值。其中，步骤510中，将两个通过相乘后得到的数值相加，是指，将步骤504得到的乘积数值与步骤508得到的乘积数值相加。
以下示例描述了本申请提供的方法和系统(例如，机器、设备或其他装置)的各种实施例。
1.一种图像数据的递归滤波方法，包括：
依次接收若干个原始像素值；
将所述若干个像素值中的当前像素的原始像素值乘以动态变化的递归系数；
将来自所述当前像素的左右相邻的像素的递归滤波像素值相加，所述当前像素的所述左右相邻的所述像素的所述递归滤波像素值是从存储有上一图像行的滤波像素数据的内存缓冲器中检索的；
将相加后的所述递归滤波像素值乘以1与所述动态变化的递归系数的差值；
将两个通过相乘得到的数值相加，以得到所述当前像素的滤波像素值；
将所述当前像素的所述滤波像素值写入回所述内存缓冲器，以及
在显示器上显示所述滤波像素值。
2.于本发明的一实施例中，所述左右相邻的像素分别为当前像素的左边和右边的2个像素。
3.于本发明的一实施例中，所述图像数据的递归滤波方法还包括对来自所述当前像素的所述左右相邻的像素的所述递归滤波像素值进行低通滤波。
4.于本发明的一实施例中，所述图像数据的递归滤波方法还包括在检测到细节时提高所述动态变化的递归系数，以及在未检测到细节时降低所述动态变化的递归系数。
5.于本发明的一实施例中，降低所述动态变化的递归系数的比率小于提高所述动态变化的递归系数的比率。
6.于本发明的一实施例中，所述图像数据的递归滤波方法还包括在显示之前对所述当前像素的滤波像素值进行抖动舍入(dithered rounding)。
7.于本发明的一实施例中，所述图像数据的递归滤波方法还包括生成漂移信号，对生成的所述漂移信号进行低通滤波，并将低通滤波后的所述漂移信号应用于所述若干个像素值。
8.于本发明的一实施例中，所述图像数据的递归滤波方法还包括检测包含细节像素的细节，和分流所述细节像素的所述递归滤波。
9.于本发明的一实施例中，由线性频段分离滤波器来执行包含所述细节像素的所述细节的检测。
10.于本发明的一实施例中，包含所述细节像素的所述细节的检测是通过中值滤波完成的。
11.本发明的第二方面还提供一种用于图像数据的递归滤波的系统，包括：
内存缓冲器；
乘法器，用于将若干个像素值中的当前像素的原始像素值乘以动态变化的递归系数；
加法器，用于将来自所述当前像素的左右相邻像素的递归滤波像素值相加，所述当前像素的所述左右相邻的所述像素的所述递归滤波像素值是从存储有上一图像行的滤波像素数据的内存缓冲器中检索的；
第二乘法器，用于将相加后的所述递归滤波像素值乘以1与所述动态变化的递归系数的差值；
第二加法器，用于将两个通过相乘得到的数值相加以得到所述当前像素的滤波像素值；
所述内存缓冲器用于存储所述当前像素的所述滤波像素值，以及
输出端口，用于输出所述滤波像素值以在显示器上显示。
12.于本发明的一实施例中，所述左右相邻的像素分别为当前像素的左边和右边的2个像素。
13.于本发明的一实施例中，所述用于图像数据的递归滤波的系统还包括低通滤波器，用于对来自所述当前像素的所述左右相邻的像素的所述递归滤波像素值进行低通滤波。
14.于本发明的一实施例中，所述用于图像数据的递归滤波的系统还包括细节传感器，用于在检测到细节时提高所述动态变化的递归系数，以及在未检测到细节时降低所述动态变化的递归系数。
15.于本发明的一实施例中，降低所述动态变化的递归系数的比率小于提高所述动态变化的递归系数的比率。
16.于本发明的一实施例中，所述用于图像数据的递归滤波的系统还包括抖动舍入器，用于在显示之前对所述当前像素的滤波像素值进行抖动舍入(dithered rounding)。
17.于本发明的一实施例中，所述用于图像数据的递归滤波的系统还包括递归滤波器，用于生成漂移信号。
18.于本发明的一实施例中，所述用于图像数据的递归滤波的系统还包括细节传感器，用于检测包含像素细节的细节以及旁路所述细节像素的所述递归滤波。
19.于本发明的一实施例中，所述细节传感器包括线性频段分离滤波器。
20.于本发明的一实施例中，所述细节传感器包括中值滤波器。
尽管已经参考特定示例实施例或方法描述了示例，任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，说明书和附图仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。附图中通过说明而非限制的方式阐述了可以实现本发明的特定实施例。本发明对所述实施例进行了详细的描述，以使本领域技术人员能够实现本发明所公开的技术方案。可从其他实施例中派生出其他实施例，从而可以在不脱离本发明的范围的情况下进行结构和逻辑替换和改变。因此，该详细描述不应被理解为限制本发明，并且各种实施例的范围仅由所述权利要求以及这些权利要求所享有的全部等效物范围来定义。
本发明的实施例可以在本文中单独和/或共同地通过术语“发明”来引用，如果该类引用不止一次，这类引用仅仅是为了方便，不是自愿将本申请的范围限制到任何单个发明或有发明创造性的概念上。因此，尽管这里已经说明和描述了具体实施例，但是应当理解，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。上述实施例的组合，以及本文未具体描述的其他实施例，对于本领域技术人员在阅读以上描述后都是显而易见的。

Claims (20)

1.一种图像数据的递归滤波方法，包括：
依次接收若干个原始像素值；
将所述若干个像素值中的当前像素的原始像素值乘以动态变化的递归系数；
将来自所述当前像素的左右相邻的像素的递归滤波像素值相加，所述当前像素的所述左右相邻的所述像素的所述递归滤波像素值是从存储有上一图像行的滤波像素数据的内存缓冲器中检索的；
将相加后的所述递归滤波像素值乘以1与所述动态变化的递归系数的差值；
将两个通过相乘得到的数值相加，以得到所述当前像素的滤波像素值；
将所述当前像素的所述滤波像素值写入回所述内存缓冲器，以及
在显示器上显示所述滤波像素值。
2.根据权利要求1所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于：所述左右相邻的像素分别为当前像素的左边和右边的2个像素。
3.根据权利要求1所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于：还包括对来自所述当前像素的所述左右相邻的像素的所述递归滤波像素值进行低通滤波。
4.根据权利要求1所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于：还包括在检测到细节时提高所述动态变化的递归系数，以及在未检测到细节时降低所述动态变化的递归系数。
5.根据权利要求4所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于：降低所述动态变化的递归系数的比率小于提高所述动态变化的递归系数的比率。
6.根据权利要求1所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于：还包括在显示之前对所述当前像素的所述滤波像素值进行抖动舍入。
7.根据权利要求1所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于：还包括生成漂移信号，对生成的所述漂移信号进行低通滤波，并将低通滤波后的所述漂移信号应用于所述若干个像素值。
8.根据权利要求1所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于：还包括检测包含细节像素的细节，旁路所述细节像素的所述递归滤波。
9.根据权利要求8所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于，包括：由线性频段分离滤波器来执行包含所述细节像素的所述细节的检测。
10.根据权利要求8所述的图像数据的递归滤波方法，其特征在于：包含所述细节像素的所述细节的检测是通过中值滤波完成的。
11.一种用于图像数据的递归滤波的系统，包括：
内存缓冲器；
乘法器，用于将若干个像素值中的当前像素的原始像素值乘以动态变化的递归系数；
加法器，用于将来自所述当前像素的左右相邻像素的递归滤波像素值相加，所述当前像素的所述左右相邻的所述像素的所述递归滤波像素值是从存储有上一图像行的滤波像素数据的内存缓冲器中检索的；
第二乘法器，用于将相加后的所述递归滤波像素值乘以1与所述动态变化的递归系数的差值；
第二加法器，用于将两个通过相乘得到的数值相加以得到所述当前像素的滤波像素值；
所述内存缓冲器用于存储所述当前像素的所述滤波像素值，以及
输出端口，用于输出所述滤波像素值以在显示器上显示。
12.根据权利要求11所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：所述左右相邻的像素分别为当前像素的左边和右边的2个像素。
13.根据权利要求11所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：还包括低通滤波器，用于对来自所述当前像素的所述左右相邻的像素的所述递归滤波像素值进行低通滤波。
14.根据权利要求11所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：还包括细节传感器，用于在检测到细节时提高所述动态变化的递归系数，以及在未检测到细节时降低所述动态变化的递归系数。
15.根据权利要求14所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：降低所述动态变化的递归系数的比率小于提高所述动态变化的递归系数的比率。
16.根据权利要求11所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：还包括抖动舍入器，用于在显示之前对所述当前像素的所述滤波像素值进行抖动舍入。
17.根据权利要求11所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：还包括递归滤波器，用于生成漂移信号。
18.根据权利要求11所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：还包括细节传感器，用于检测包含像素细节的细节以及旁路所述细节像素的所述递归滤波。
19.根据权利要求18所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：所述细节传感器包括线性频段分离滤波器。
20.根据权利要求18所述的用于图像数据的递归滤波的系统，其特征在于：所述细节传感器包括中值滤波器。
CN202210627944.6A 2022-01-28 2022-06-06 一种二维递归滤波减少数字图像中色阶的方法和系统 Pending CN116563176A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/587,936 US20230245286A1 (en) 2022-01-28 2022-01-28 2d recursive de-banding
US17/587,936 2022-01-28

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116563176A true CN116563176A (zh) 2023-08-08

Family

ID=87432292

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210627944.6A Pending CN116563176A (zh) 2022-01-28 2022-06-06 一种二维递归滤波减少数字图像中色阶的方法和系统

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20230245286A1 (zh)
CN (1) CN116563176A (zh)
TW (1) TWI833559B (zh)

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107295335B (zh) * 2011-06-28 2020-03-17 索尼公司 图像处理装置和图像处理方法
TWI632808B (zh) * 2012-04-06 2018-08-11 新力股份有限公司 Image processing device and method
JP2015216626A (ja) * 2014-04-23 2015-12-03 ソニー株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
JP6628497B2 (ja) * 2015-05-19 2020-01-08 キヤノン株式会社 撮像装置、撮像システム、および画像処理方法
KR20240066303A (ko) * 2016-12-28 2024-05-14 소니그룹주식회사 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법
CN109767406A (zh) * 2019-01-28 2019-05-17 中南林业科技大学 一种应用于图像处理的自适应中值滤波去噪方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20230245286A1 (en) 2023-08-03
TW202349333A (zh) 2023-12-16
TWI833559B (zh) 2024-02-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7545391B2 (en) Content adaptive resizer
US7551795B2 (en) Method and system for quantization artifact removal using super precision
KR100505681B1 (ko) 베이어 패턴 컬러 신호에 대한 적응형 필터로 보간을수행하여 해상도를 높이는 보간기, 이를 구비한 디지털영상 신호 처리 장치, 및 그 방법
US20080199101A1 (en) Image Processing Apparatus and Image Processing Program
US20060078055A1 (en) Signal processing apparatus and signal processing method
KR19980076488A (ko) 블럭 기반 영상 처리 방법 및 장치
KR100206319B1 (ko) 비디오 신호의 로컬 콘트라스트 개선을 위한 방법및장치
CN113362246A (zh) 一种图像带状伪影去除方法、装置、设备和介质
US7903900B2 (en) Low complexity color de-noising filter
EP1496472B1 (en) Edge-sensitive image enhancement
US7983504B2 (en) Sign coring for contour reduction
US9576344B2 (en) Noise removal system, noise removal method, and program
US6771837B1 (en) Method and apparatus for digital image rescaling with adaptive contrast enhancement
US20090010561A1 (en) Device for removing noise in image data
EP1135749A1 (en) Device and method for filtering
US7885488B2 (en) Image processing apparatus, method and medium
JP4380498B2 (ja) ブロック歪み低減装置
CN116563176A (zh) 一种二维递归滤波减少数字图像中色阶的方法和系统
CN110751603A (zh) 一种图像对比度的增强方法、系统及终端设备
JP2010081497A (ja) ノイズ除去装置及びノイズ除去方法
US8180169B2 (en) System and method for multi-scale sigma filtering using quadrature mirror filters
JPH09233489A (ja) ノイズ低減回路
US20110013704A1 (en) Deblocking Apparatus and Associated Method
JPH08317389A (ja) ブロック歪除去装置
US20070098293A1 (en) Super precision for smoothly changing area based on segmentation and low-pass filtering

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