DE69231417T2

DE69231417T2 - Verfahren und Filter zum Entfernen von Rauschen in einer Bildsequenz

Info

Publication number: DE69231417T2
Application number: DE1992631417
Authority: DE
Inventors: Matti Haemaelaeinen
Original assignee: Nokia Multimedia Terminals Oy
Current assignee: Nokia Multimedia Terminals Oy
Priority date: 1991-12-30
Filing date: 1992-12-08
Publication date: 2001-04-26
Anticipated expiration: 2012-12-09
Also published as: EP0550166A2; EP0550166B1; EP0550166A3; FI916162A0; FI89850C; FI89850B; DE69231417D1

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein Filter zum Entfernen von Rauschen aus einer Bildsequenz, wobei die Eingangsinformation mit einem rekursiven Filter, das eine mittels einer Steuereinrichtung nichtlinear angepaßte Rekursion aufweist, gefiltert wird, und wobei die gefilterte Information in einem Speicher gespeichert wird und wobei eine frühere gefilterte Information aus dem Speicher ausgelesen wird.
Die Bildsequenzen sind dreidimensionale (3D) Signale. Zwei dieser Dimensionen beschreiben die Bildfläche und die dritte stellt die Zeit dar. Die Bildsequenzen bestehen weiterhin aus drei verschiedenen Farbkomponenten, dies können z. B. die Luminanz- und Farbdifferenz-Komponenten (Y,I,Q) oder (Y,U,V) sein oder die Farbkomponenten (R,G,B). Fig. 1 zeigt den Aufbau einer Bildsequenz bestehend aus mehreren (zweidimensionalen) Bildern auf der Zeitachse t. Ein Bild mit Zeilensprung kann auf Basis der geraden und der ungeraden Zeilennummern in zwei Halbbilder aufgeteilt werden, deren Abtastwerte als Komponenten oder als Vektorwerte verarbeitet werden können. Die Bildsequenzen sind von Natur aus sehr wechselhaft und können stationäre Gebiete und Gebiete mit Bewegung enthalten. Die Abtastwerte können innerhalb gewisser Grenzen in drei Dimensionen x, y, t variieren und weiterhin in Bezug auf die oben erwähnten Bildkomponenten. Bewegung im Bild ist ein Beispiel für ein Phänomen, das abrupte Änderungen im Inhalt der Bildsequenzen hervorruft. Deshalb wäre es von Vorteil, wenn die Bildwiedergabeeinrichtungen wie Fernsehempfänger, Projektionseinrichtungen und zukünftig geplante Multimediaeinrichtungen Filter enthielten, die diese Änderungen getreu wiedergeben.
Rauschen ist ein natürliches Phänomen von Telekommunikationssystemen und es entsteht durch viele verschiedene Ursachen bei Rundfunk- und Fernsehnetzwerken. Schon bei der Aufnahme eines Bildes wird in der Fernsehkamera Rauschen erzeugt. Rauschen wird weiterhin verursacht durch die elektronischen Schaltungen, die das Signal verarbeiten oder übertragen und besonders viel Rauschen wird verursacht bei Rekordern, wenn das Signal bei der Nachbearbeitung in einer rauschbehafteten Schleife umläuft. Der Sender, der Übertragungskanal und der Empfänger verzerren daneben auch das Signal. Das dem Signal auf dem Übertragungskanal überlagerte Rauschen hängt von den Informationsübertragungsmitteln ab, d. h. ob Satelliten- oder terrestrische Übertragung verwendet wird. Andere rauschbehaftete Quellen sind zum Beispiel Programmmaterial, das mit Hilfe von Schmalfilm erzeugt wurde, der Rauschen und Kratzer aufweist oder Programme, die von Videokassetten stammen, die Rauschen und Drop-Outs enthalten. Demzufolge können Bildsequenzen der oben erwähnten Projektionseinrichtungen und Multimediaeinrichtungen Rauschen aufweisen, wie auch die Bildsequenzen von Fernsehempfängern.
Die Qualität von Bildsequenzen kann mit digitalen Filtermethoden verbessert werden. Die Filterung verbessert die Bildqualität und gleichzeitig erleichtert es die Auswertung der Bildinformation bei anschließenden Verfahrensschritten. Weil Fernsehempfänger, Bildprojektionsgeräte und Multimediaeinrichtungen die Bildsequenzen aller von ihnen empfangbaren Bildsignale mit hoher Qualität wiedergeben sollen, sollten deren Rauschunterdrückungsfilter robust sein. Mit anderen Worten, die Filter sollten verschiedene sich ändernde Typen von Rauschen wirksam eliminieren und dennoch eine hohe Bildqualität gewährleisten. Robuste Filter tolerieren sehr gut Abweichungen von den voreingestellten Rauschwerten ohne wesentliche Verringerung der Filterwirkung. Für das Eliminieren von Rauschen können lineare und nichtlineare Filterverfahren verwendet werden, von denen beide ihre Vorteile haben.
Das Ausmitteln von Grenzflächen und Details könnte als ein Nachteil von nichtlinearen Filterverfahren angesehen werden. Nichtlineare Filterung kann wie ein "Weichzeichnereffekt" auf das Bild empfunden werden, d. h. angrenzende Flächen werden nicht als scharf abgegrenzte Stufen gesehen, sondern z. B. als Rampen, deren Wert sich allmählich von einem zum anderen Wert ändert. Andererseits erhalten nichtlineare Filtermethoden, wie z. B. Medianfilterung, in der Bildinformation wiederholt auftretende stufenförmige Änderungen.
Die Filter unterscheiden sich auch wesentlich hinsichtlich ihrer Rauschunterdrückungseigenschaften. In der Praxis kann ein großer Teil des Rauschens, das von einem Fernsehempfänger empfangen wird, durch eine Normalverteilung abgebildet werden, bei der lineare Verfahren besser arbeiten. Spannungsspitzen, die durch zufällige Ereignisse und von verschiedenen Quellen erzeugt werden, wie z. B. Störungen durch Industrie- oder Telekommunikationseinrichtungen verursacht, und ein niedriges Träger/Rauschverhältnis können dazu führen, daß der FM Demodulator außer Phase gerät. Diese sekundären Geräuschspitzen sind von sehr kurzer Dauer und hoher Amplitude und werden gewöhnlich Impulse genannt.
Mittelwertbildende Filter können ein unzureichendes Ergebnis liefern, selbst wenn nur ein einziger Impuls am Filtereingang auftritt. Deshalb werden lediglich lineare Filter nicht als robuste Filter angesehen, weil sie den höchsten Einfluß von Impulsen auf das Ausgangssignal nicht begrenzen. Dementsprechend ist der Ausgang eines Medianfilters für ein Standardsignal nur solange zuverlässig, wie weniger als die Hälfte der Eingangsabtastwerte Impulse sind.
Lineare Filter, die einen Mittelwert in der Zeitachse bilden, können grundsätzlich auf zwei verschiedene Art und Weise realisiert werden. Das Signal kann durch mehrere Verzögerungsmittel geleitet werden, z. B. durch Speicher, bei denen jedes Verzögerungselement die Länge einer Bildsequenz hat, dann wird der Mittelwert der Signale von jeder Stufe gebildet. Alternativ dazu ist es möglich, rekursive Filterung einzusetzen, dies ist ein weithin bekanntes Verfahren zur Beseitigung von Rauschen. Dabei wird die Bildsequenz mit Hilfe eines eindimensionalen rekursiven Filters, das einen über die Zeit gebildeten Mittelwert bildet, gefiltert, wie in Fig. 2 gezeigt. Dieses Filter benötigt nur einen Bild- oder Halbbildspeicher. Im Interesse einer einfachen Darstellung wird dieses Speicherelement im folgenden Bildspeicher genannt, obwohl ein rekursives Filter auch mit einem Halbbildspeicher für ein Bildsignal mit Zeilensprung dargestellt werden kann. Es wird dann vorausgesetzt, daß die geradzahligen und die ungeradzahligen Halbbilder sich nicht wesentlich voneinander unterscheiden. Das Ausgangssignal Y(x,y,t) des Filters ist ein Bruchteil 1/K des Eingangssignals X(x,y,t) und ein Bruchteil 1-(1/K) des Ausgangssignals Y(x,y,t-1) des vorhergehenden Bildes, wobei x und y die Position des Abtastwerts im Bild bezeichnen, t die Position auf der Zeitachse und K einen vom Bildinhalt abhängigen Rekursionsfaktor. Einander entsprechende Bildpunkte von sequentiellen Bildern und von dem jeweils vorhergehenden gefilterten Bild bilden einen Mittelwert wie folgt: Y(x,y,t) = (1-1/K)*Y(x,y,t-1) + 1/K*X(x,y,t).
Wenn der Bildspeicher 2 durch einen Halbbildspeicher 2 ersetzt wird, funktioniert die Filterung eines Standbildes nicht mehr völlig ohne Fehler, besonders an den Grenzen von Einzelheiten im Bild. Aus der oben angegebenen Formel ist leicht zu ersehen, daß die Änderungen des Filter- Eingangssignals X(x,y,t) ausschließlich von Rauschen verursacht werden. In diesem Fall ist es vorteilhaft, für den Rekursionsfaktor K einen möglichst großen Wert zu wählen. Im allgemeinen schwanken die Werte des Rekursionsfaktors in rekursiven Filtern im Bereich von 1 ≤ K ≤ 8.
Es ist nicht möglich, rekursive Filter erster Ordnung (linear) unmittelbar zur Filterung von Bildsequenzen einzusetzen, weil sich bewegende Bilddetails in einem deutlichen Ausmaß verzerrt werden. Damit das Filter auch in Bereichen arbeiten kann, die Bewegung enthalten, ist es möglich, den Rekursionsfaktor K so einzustellen, daß dieser immer gezwungen wird, einen Wert nahe 1 anzunehmen, wenn ein Gebiet gefiltert wird, dessen örtliche statistische Eigenschaften eine Änderung der Bildinformation nahelegen.
Bei bewegungsadaptiver Filterung ist die Aufgabenstellung grundsätzlich sehr ähnlich zu der oben dargestellten. Die Hauptunterschiede bestehen in den Verfahren, mit denen die Bewegung erkannt wird. Die Grundlage dieser Verfahren ist im wesentlichen, auf die Filterung von Bildgebieten mit Bewegung zu verzichten. In Fig. 3 ist eine Alternative für den Aufbau eines rekursiven Filters erster Ordnung gezeigt, das auf Bewegungserkennung beruht, die sich kaum von der in Fig. 2 gezeigten Lösung unterscheidet, aber die Teilungsstufe 3 mit dem Divisor K ist durch eine Bewegungserkennungsschaltung 4 ersetzt. Der Bewegungsdetektor 4 stellt einen entsprechenden Faktor K zur Verfügung, dessen Wert sich 1 nähert, wenn die Bewegung im Fernsehbild zunimmt. Die wesentlichen Bauelemente des Bewegungsdetektors 4 können, wie z. B. in Fig. 4 gezeigt, dargestellt werden, wobei ein Differenzbild 5 von aufeinander folgenden Bildern korrigiert wird zu einem Bild, dessen Werte der Abweichung vom Mittelwert (Gleichrichtung 6) entsprechen. Dieses Bild wird von einem Filter 7 mit Tiefpaßverhalten gefiltert und schließlich wird der Rekursionsfaktor vom nichtlinearen Element 8 bereitgestellt, dies kann z. B. eine Nachschlagtabelle sein. Die Tiefpaßfilterung 7 reduziert das Rauschen im Detektorsignal, aber gleichzeitig wird auch die Unterscheidung von kleinen bewegten Details unterdrückt, weil ansonsten klare Grenzbereiche weniger scharf wiedergegeben werden. Es muß auch daran erinnert werden, daß Impulse ungehindert bis zum Eingang des linearen Filters gelangen können. Deshalb ist es empfehlenswert, nichtlineares Filtern zu verwenden, um diese Impulse herauszufiltern.
In einer Rauschunterdrückungsschaltung, die für den NTSC Standard entwickelt wurde, ist an den Bewegungsdetektor ein Kammfilter für den Farbhilfsträger angeschlossen. Verglichen mit Fig. 4 wird die Kammfilterung vor der Korrektur des Differenzbildes und vor der nichtlinearen Filterung 8 durchgeführt. Es ist natürlich auch möglich, das Rauschen, das vom Farbhilfsträger bei anderen Bewegungsdetektorverfahren verursacht wird, zu reduzieren, obwohl dies nicht besonders in Fig. 4 dargestellt ist. Das trifft auch für das erfindungsgemäße Filter zu, falls dies für den verwendeten Standard notwendig ist. Alle diese oben erwähnten Verfahren führen generell zu Problemen, wenn der Rauschpegel so stark ansteigt, daß es nicht mehr möglich ist, von Bewegung verursachte Änderungen von solchen, die von Rauschen verursacht sind, zu unterscheiden. Es ist versucht worden, diesen Nachteil zu beheben, indem man beim Bewegungsdetektor zusätzlich einen globalen Rauschfaktor eingeführt hat, der den allgemeinen Rauschpegel der Übertragung beschreibt. Auf diese Weise kann die Art der Nichtlinearität des Bewegungsdetektors entsprechend der Situation geändert werden, oder die Intensität des Differenzbildes 5 kann um einen ausgewählten Faktor C geändert werden. Der Rauschfaktor kann auf den sogenannten leeren Zeilen gemessen werden.
Die größten Nachteile traditioneller rekursiver Filterverfahren sind die, daß das Rauschen in Bildbereichen, die Bewegung enthalten, nicht beseitigt wird, daß das Filter impulsförmige Störungen nicht wirksam unterdrückt, daß Bewegungsinformation, die durch einfache mittelwertbildende Bewegungsdetektion erhalten wird, in Grenzflächenbereichen nicht exakt ist und daß Impulsstörungen leicht als größeres sich bewegendes Detail fehlinterpretiert werden können, wenn mittelwertbildende Bewegungsdetektion verwendet wird, wobei die Unterdrückungskennlinie des Filters zusammenbricht. Der Artikel "Digital Techniques for Reducing Television Noise", veröffentlicht im SMPTE Journal, Vol. 876, Nr. 3, März 1978, Seiten 134-140, beschreibt ein Verfahren zum Beseitigen von Rauschen aus einer Bildsequenz, wobei die Eingangsinformation von einem rekursiven Filter gefiltert wird und wobei die Eingangsinformation zuerst von einem Amplitudensieb gefiltert wird. Das Amplitudensieb hebt die Bildkanten an aber es entfernt dabei auch einige Details aus dem Signal.
Das US Patent Nr. 4 928 258 offenbart rekursive Median-Filterung, die mit algebraischer Filterung kombiniert werden kann, um die Vorteile beider Filterverfahren zu nutzen. Allerdings kann keines der dort beschriebenen Filter Bilddetails erhalten.
Die Aufgabenstellung der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren zum Entfernen von Rauschen anzugeben, mit dem es möglich ist, die Qualität der Bildsequenzen zu verbessern. Das Verfahren baut auf einer Kombination von linearen und nichtlinearen Filterverfahren auf, wobei es mit dieser Kombination möglich ist, sowohl eine wirksame Unterdrückung von Rauschen als auch die Bewahrung von stationären Details in den Bildsequenzen, wobei deren Breite sogar herunter bis zu einem Bildelement sein kann (wenn ein Bildspeicher verwendet wird), zu erzielen. Mit der vorliegenden Erfindung wird eine wesentliche Verbesserung der Gauss'schen Verteilung der Rauschunterdrückung im Vergleich zur Median-Filterung, die Details bewahrt, erzielt. Das erfindungsgemäße Verfahren zur Beseitigung von Rauschen hält die Bilddetails scharf und entfernt wirksam Gauss'sches und Laplace-Rauschen oder allgemeiner nicht normalverteiltes Rauschen, d. h. Rauschen, das eindeutig höhere Energieanteile bei den Grenzwerten der Verteilung aufweist im Vergleich zu einer Normalverteilung und bei Kombinationen der oben erwähnten Verteilungen. Das Verfahren bezieht sich vorzugsweise auf das Filtern von getrennten Bildelementen (Y,U,V; R,G,B; Y,I,Q) der Bildsequenz. Das Filterverfahren kann Daten auch als Signale verarbeiten, die als Vektorwerte vorliegen, so wie z. B. bei der Vektor-Median-Filterung.
Die Erfindung stellt ein Verfahren zum Beseitigen von Rauschen in einer Bildsequenz entsprechend Anspruch 1 zur Verfügung. Weiterhin stellt es ein Filter entsprechend Anspruch 14 zur Verfügung.
Die Erfindung wird im folgenden mit Bezug auf die Zeichnungen im Einzelnen erläutert, wobei
Fig. 1 den Aufbau einer Bildsequenz darstellt,
Fig. 2 ein rekursives Filter erster Ordnung zeigt,
Fig. 3 ein rekursives Filter erster Ordnung mit Bewegungsdetektion zeigt,
Fig. 4 ein grundsätzliches Blockschaltbild des Bewegungsdetektors darstellt,
Fig. 5 ein grundsätzliches Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Filters zeigt,
Fig. 6 die Auswirkung der erfindungsgemäßen Filterung auf die Verteilung des Rauschens zeigt und
Fig. 7 ein detaillierteres Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Filters darstellt.
Die Fig. 1 bis 4 wurden bereits bei der Darstellung des Standes der Technik beschrieben. Die Erfindung wird im folgenden mit Bezug auf die Fig. 5 bis 7 beschrieben.
Fig. 5 zeigt ein grundsätzliches Blockdiagramm für das erfindungsgemäße Verfahren, als Filter realisiert. Alle Mittelwertdaten, die mit dem rekursiven Filter 10 gebildet werden, werden zunächst in einem nichtlinearen Filter 9, das als robustes Filter, das Details bewahrt, gefiltert. Fig. 6 zeigt, wie das nichtlineare Filter Impulse A eliminiert und die Möglichkeit der Kantenerkennung erhöht, weil das nichtlineare Filter 9 die Kanten aufrechterhält und das Rauschen in gleichmäßigen Gebieten stärker unterdrückt als in Kantengebieten und das rekursive Filter 10 die Verteilung des Rauschens B mit niedriger Amplitude (kurze und mittlere Rauschfahnen) wirksamer unterdrückt, weil, wie oben erwähnt, die Bewegungserkennung großflächige Abweichungen als Bewegung erkennt und deshalb diese Impulse nicht ausfiltert. Die als punktierte Linie gezeichnete Kurve in Fig. 6 stellt die Rauschverteilung 12 des ursprünglichen ungefilterten Signals dar, die strichpunktierte Linie zeigt die Rauschverteilung 13, gefiltert mit einem nichtlinearen Filter, z. B. mit einem Medianfilter, und die durchgezogene Linie stellt die Rauschverteilung 14 dar, gefiltert mit einem erfindungsgemäßen Filter.
Als nichtlineares Filtern 9 können verschiedene Rank-Order-Filter vorteilhaft angewendet werden, davon z. B. alle Medianfifter (MF), gewichtete Medianfilter (WM), Mehrschichtmedianfilter (MMF) und Maximum/Medianfilter, oder diese können als Teil der Filterkombination realisiert werden. Das nichtlineare Filter 9 kann natürlich auch ein anderes nichtlineares Filter sein. Das nichtlineare Filter kann ein ein-, zwei- oder dreidimensionales Fenster entweder in der Bildebene oder in der Bild- und Zeitebene umfassen. Mit dem Begriff Fenster ist die Umgebung gemeint, die das untersuchte Bildelement und die Nachbarbildpunkte enthält. Das Fenster wird in der Bildsequenz verschoben, so daß der Wert jeder Bildsequenz auf der Basis der Abtastwerte aus diesem Fenster, das entsprechend dem betreffenden Bildelement positioniert ist, geschätzt wird. Bei der Filterung benutzt das Filter für die Berechnung eines neuen Wertes verschiedene Bildelemente (Abtastwerte), die so ausgewählt werden können, daß sie zueinander in einer Richtung in der Bildebene oder in der Zeitebene angeordnet sind; dann ist das Fenster eindimensional. Wenn die Abtastwerte zueinander in zwei Richtungen in der Bildebene angeordnet sind oder in einer Richtung in der Bildebene und in der gleichen Zeitebene, dann ist das Fenster zweidimensional. Wenn die für die Berechnung im Filter verwendeten Abtastwerte zueinander in zwei Richtungen in der Bildebene und zusätzlich in verschiedenen Zeitebenen angeordnet sind, dann ist das Filter dreidimensional. Bezüglich des Rekursionswirkungsgrades hat dies eine Bedeutung hauptsächlich darin, daß z. B. das Rauschen, gefiltert durch ein Fünf-Punkt- Medianfilter, definiert wie folgt:
Ymed5 (x,y,t) = MED(X(x,y,t-1), X(x-1,y,t), X(x,y,t), X(x+1,y,t), X(x,y,t+1)), hinsichtlich der Zeit sehr stark korreliert in Gebieten, die ununterbrochene (strichförmige) Information enthalten. Das rekursive Filter 10 unterdrückt korrelierendes Rauschen deutlich weniger als Rauschen, das zeitlich nicht korreliert und z. B. erzeugt wird von einem bildebenenumfassenden (räumlichen) Fünf-Punkt-Medianfilter. Ein räumliches Filter erhöht die zeitliche Rauschkorrelation nicht. Mit größeren nichtlinearen Filtenfenstern und mit einer Mehrebenenstruktur ist es möglich, eine geringfügigere Rauschkorrelation zu erreichen. Ein Beispiel für ein gut funktionierendes gewichtetes Medianfilter ist das Filter WM7, das eine Fenstergröße von 7 und eine gewichtete Summe von 9 aufweist und wie folgt definiert ist:
YWM7(x,y,t) = MED(3*X(x,y,t), X(x,y,t-1), X(x-1,y,t), X(x,y+1,t), X(x,y-1,t), X(x+1,y,t), X(x,y,t+1)), wobei * die mit der Ziffer angegebene Wiederholung der Abtastwerte bedeutet oder 3*X(x,y,t) = X(x,y,t), X(x,y,t), X(x,y,t). Für die erfindungsgemäße Filterkombination ist wesentlich, daß das nichtlineare Filter 9 die Bilddetails erhält, die Extremwerte der Rauschverteilung wirksam beseitigt, den Rekursionsfaktor verbessert, und weiterhin, daß das Rauschen in zeitlicher Richtung nicht stark korreliert.
Ein LMS (Least Mean Square) Optimierungsverfahren kann angewendet werden, um die Rekursionsfaktorsteuereinrichtung 111 anzupassen, ein Verfahren das als Rückwärtsausbreitung bekannt ist. Dabei paßt eine kontinuierliche und kontinuierlich abgeleitete sogenannte sigmoidische Funktion den Kehrwert des Rekursionsfaktors K wie folgt an:
1/K(x) = 1/{1+exp(-(Σωixi-w&sub0;))}, wobei ωi und ω&sub0; die zu optimierenden Parameter sind und xi Variable darstellen, die den Wert des Rekursionsfaktors beeinflussen. Das Verfahren ist grundsätzlich bekannt und die sigmoidische Funktion kann auch durch eine andere Funktion ersetzt werden wie z. B. eine schrittweise lineare Funktion. Für die Optimierung der nichtlinearen. Steuereinrichtung 11 ist es auch möglich, Optimierungsverfahren anzuwenden, die auf anderen Fehlerkriterien basieren, wie z. B. das LMA (Least Mean Absolute) Optimierungsverfahren. Generell kann man sagen, daß geeignete Optimierungsverfahren solche Verfahren sind, die den LP- Standard anwenden, der auch die LMS und LMA Verfahren umfaßt. Das Verfahren der Rückwärtsausbreitung ist für die Zwecke der Erfindung ein gut geeignetes Optimierungsverfahren und als Varianten der sigmoidischen Funktion könnte man auch z. B. das Differenzbild x&sub1; = M(x,y,t) - Y(x,y,t) und den Kehrwert des vorhergehenden Rekursionsfaktors verwenden, x&sub2; = 1/K(x,y,t-1), die, wie sich herausgestellt hat, die örtlichen statistischen Eigenschaften der Sequenz überraschend gut wiedergeben. Die sigmoidische Funktion kann auch durch eine andere Nichtlinearität ersetzt werden, die ein nahezu vergleichbares Ergebnis liefern kann, wenn sie in einer Speicherschaltung angenähert wird. Als Eingangssignale für die sigmoidische Funktion ist es möglich, mehrere verschiedene Alternativen statt des Differenzbildes zu verwenden. Deshalb kann das erfindungsgemäße Filter in Fig. 7 näher beschrieben werden, wobei das nichtlineare Filter 9 die Bewegungsdetektion vor Rauscheinflüssen schützt, das rekursive Filter 10 die Mittelwertbildung übernimmt und die Anpassung des Rekursionsfaktors mit Hilfe der sigmoidische Funktion in der Steuereinrichtung 11 erfolgt, wobei das Verfahren der Rückwärtsausbreitung verwendet werden kann, um die Parameter ωi und ω&sub0; zu optimieren und wobei zusätzlich zu dem für das nichtlineare Filter notwendige Speicherelement ein weiterer Bildspeicher notwendig ist, um das vorhergehende Bild zu speichern. Wenn gewünscht wird, weitere Informationen zu speichern, werden dazu natürlich Speicherelemente benötigt.
Das von der Steuereinrichtung 11 zur Verfügung gestellte Ausgangssignal für das rekursive Filter 10 ist nicht notwendigerweise der Rekursionsfaktor K, der im vorstehenden beschrieben und in den Fig. 5 und 7 dargestellt wurde, weil, in der gleichen Weise wie die sigmoidische Funktion den Kehrwert 1/K von K erzeugt, ist es möglich eine andere Darstellung durch Änderung der Definition des rekursiven Filters zu wählen. Auf jeden Fall ist es unumgänglich, daß die Steuereinrichtung 11 Information über die gegenseitige Wichtung der vorhergehenden Information Y(x,y,t-1) und der neuen Information X(x,y,t) an das Filter 10 überträgt. Dementsprechend ist es möglich, einen anderen Rekursionsfaktor K(x-i,y-j,t-k) anstelle des im vorhergehenden Bild verwendeten Rekursionsfaktors K(x,y,t-1) zu verwenden, den die Steuereinrichtung 11 verwenden oder nicht verwenden kann, um den Rekursionsfaktors K anzupassen. Die Steuereinrichtung 11 empfängt vom rekursiven Filter über einen Speicherbaustein (der nicht gezeigt ist) den Rekursionsfaktor K(x,y,t-1), der bei der Filterung des vorhergehenden Bildes verwendet wurde oder einen anderen Rekursionsfaktor K(x-i,y j,t-k) oder eine dementsprechende Information. Die Anpassung der Parameter der nichtlinearen Steuereinrichtung 11 kann im Voraus oder kontinuierlich während des Filters durchgeführt werden. Zusätzlich zu dem Absolutwert der Differenzbildinformation M(x,y,t) - Y(x,y,t-1) , gebildet aus der Ausgangsinformation M(x,y,t) des nichtlinearen Filters und der vorhergehenden Ausgangsinformation Y(x,y,t-1) aus dem Speicher, ist es natürlich möglich, die Differenz M(x,y,t)- Y(x,y,t-1) der Bilder zu verwenden oder eine Differenzbildinformation, die mit einem dafür ausgewählten Filter ermittelt wurde. Es ist auch möglich, die Differenzbildinformation X(x,y,t) - Y(x,y,t-1), gebildet aus der ungefilterten Information X(x,y,t) und der vorhergehenden Ausgangsinformation Y(x,y,t-1), oder deren Absolutwert IX(x,y,t) - Y(x,y,t-1)I zu verwenden oder ein auf andere Weise generiertes Signal, das die Differenzbildinformation beschreibt. Der zweite Eingang der Steuereinrichtung 11 muß nicht notwendigerweise der Eingang X(x,y,t) oder der Ausgang M(x,y,t) des nichtlinearen Filters 9 sein, sondern es könnte ein weiterer Schätzwert oder ein Zwischenergebnis sein, das vom nichtlinearen Filter 9 zur Verfügung gestellt wird, wobei dieser Schätzwert oder dieses Zwischenergebnis auf Basis der Eingangsabtastwerte (nicht gezeigt) des nichtlinearen Filters 9 auf eine andere Art und Weise gebildet werden kann.
Die Erfindung ist durch eine Kombination eines nichtlinearen Filters 9 und eines rekursiven Filters 10 gekennzeichnet, sie ist nicht auf die hier gezeigten Ausführungsbeispiele beschränkt, sondern nur auf die anhängenden Ansprüche.

Claims

1. Verfahren zum Entfernen von Rauschen in einer Bildsequenz, wobei die Eingangsinformation X(x,y,t) durch ein nichtlineares Filter (9), das als erste Filterstufe wirkt, gefiltert wird, um eine Ausgangsinformation M(x,y,t) bereitzustellen; das Ausgangssignal M(x,y,t) des nichtlinearen Filters (9) wird durch ein rekursives Filter (10) mit einem Rekursionsfaktor (K(x,y,t)), das als zweite Filterstufe wirkt, um eine gefilterte Ausgangsinformation Y(x,y,t) bereitzustellen; die gefilterte Information Y(x,y,t) wird in einem Speicher (2) gespeichert; die gefilterte frühere Information Y(x,y,t-1) wird aus dem Speicher (2) ausgelesen; der Rekursionsfaktor (K(x,y,t)) des rekursiven Filters (10) wird nichtlinear mit der Steuereinrichtung (11) angepaßt; und wenigstens die Differenz zwischen der besagten Information M(x,y,t) und der besagten gefilterten früheren Information Y(x,y,t-1) wird der besagten Steuereinrichtung (11) zur Verwendung in dem Steuerungsverfahren zugeführt, dadurch gekennzeichnet, daß ein früherer Rekursionsfaktor (K(x,y,t-1)) der Steuereinrichtung (11) zusätzlich zur Verwendung im Steuerungsverfahren zur Verfügung gestellt wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die gefilterte frühere Information Y(x,y,t-1) vom Speicher (2) an die Rekursionssteuereinrichtung (11) angelegt wird zur rekursiven Filterung der nächsten Eingangsinformation M(x,y,t).

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß mehrere verschiedene Bildinformationen verwendet werden, um den Rekursionsfaktor (K(x,y,t)) des rekursiven Filters (10) anzupassen.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Differenz der Bildinformationen X(x,y,t) - Y(x,y,t-1) zur Anpassung des Rekursionsfaktors (K(x,y,t)) des rekursiven Filters (10) verwendet wird, wobei die Differenz der Bildinformationen gebildet wird aus der ungefilterten Information X(x,y,t) und der gefilterten früheren Information Y(x,y,t-1), die aus dem Speicher (2) ausgelesen wurde.

5. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß eine Differenzbildinformation verwendet wird, um den Rekursionsfaktor (K(x,y,t)) des rekursiven Filters (10) anzupassen, wobei die Differenzbildinformation gebildet wird aus einem Schätzwert, der von dem nichtlinearen Filter (9) erhalten wird und der gefilterten früheren Information Y(x,y,t-1), die aus dem Speicher (2) ausgelesen wurde.

6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, daß der Absolutwert der Differenzbildinformation zur Anpassung des Rekursionsfaktors (K(x,y,t)) des rekursiven Filters (10) verwendet wird.

7. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß zusätzlich ein Rekursionsfaktor (K(x-i,y-j,t-k)) zur Anpassung des Rekursionsfaktors (K(x,y,t)) des rekursiven Filters (10) verwendet wird.

8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß der Rekursionsfaktor (K(x-i,y-j,t-k)) zur Anpassung des Rekursionsfaktors (K(x,y,t)) gefiltert wird, bevor er der Steuereinrichtung (11) zur Verfügung gestellt wird.

9. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß ein Optimierungsverfahren entsprechend der LP- Norm verwendet wird, um den Rekursionsfaktor anzupassen.

10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, daß eine schrittweise lineare Funktion zur Anpassung des Rekursionsfaktors verwendet wird.

11. Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Bildsequenz eine Fernsehbildsequenz ist.

12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß die Bildsequenz eine Bildsequenz aus einer Projektions-Einrichtung ist.

13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, daß die Bildsequenz eine Bildsequenz aus einer Multimedia-Einrichtung ist.

14. Filter zum Entfernen von Rauschen in einer Bildsequenz bestehend aus:

einem nichtlinearen Filter (9), das als erste Filterstufe arbeitet, um eine Ausgangsinformation M(x,y,t) bereitzustellen;

einem rekursiven Filter (10) mit einem Rekursionsfaktor (K(x,y,t)), angeschlossen an den Ausgang des nichtlinearen Filters (9), das als zweite Filterstufe arbeitet um eine gefilterte Information Y(x,y,t) bereitzustellen;

einem Speicher (2), angeschlossen an den Ausgang des rekursiven Filters (10) zur Speicherung der gefilterten Information Y(x,y,t); und

einer nichtlinearen Steuereinrichtung (11), angeschlossen an das rekursive Filter (10) zur Anpassung des Rekursionsfaktors (K(x,y,t)) des rekursiven Filters (10), wobei die Steuereinrichtung (11) einen Eingang aufweist für die Differenz zwischen der besagten Information M(x,y,t) und der gefilterten früheren Information Y(x,y,t-1) zur Verwendung in dem Steuerungsverfahren, gekennzeichnet dadurch, daß die Steuereinrichtung einen weiteren Eingang für einen früheren Rekursionsfaktor (K(x,y,t-1)) zur Verwendung in dem Steuerungsverfahren aufweist.

15. Filter entsprechend Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, daß der Ausgang des Speichers (2) an einen Eingang der Steuereinrichtung (11) angeschlossen ist, so daß die gefilterte frühere Information Y(x,y,t-1) vom Speicher (2) an die Steuereinrichtungen (11) übergeben wird.

16. Filter entsprechend Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß der Ausgang des nichtlinearen Filters (9) an einen Eingang der Steuereinrichtung (11) angeschlossen ist, so daß die Ausgangsinformation M(x,y,t) der Steuereinrichtung (11) zur Verfügung gestellt wird und daß der Ausgang der Steuereinrichtung (11) angeschlossen ist an das rekursive Filter (10), so daß ein erster angepaßter Rekursionsfaktor (K(x,y,t)) von der Steuereinrichtung (11) dem rekursiven Filter (10) zur Verfügung gestellt wird.

17. Filter entsprechend Anspruch 15, gekennzeichnet dadurch, daß dessen Ausgang an einen Eingang der Steuereinrichtung (11) angeschlossen ist, so daß die Eingangsinformation X(x,y,t) der Steuereinrichtung (11) zur Verfügung gestellt wird und daß der Ausgang der Steuereinrichtung (11) an das rekursive Filter (10) angeschlossen ist, so daß ein erster angepaßter Rekursionsfaktor (K(x,y,t)) von der Steuereinrichtung (11) dem rekursiven Filter (10) zur Verfügung gestellt wird.

18. Filter entsprechend Anspruch 15, gekennzeichnet dadurch, daß das nichtlineare Filter (9) angeschlossen ist an einen Eingang der Steuereinrichtung (11), so daß ein erster Schätzwert, der von dem nichtlinearen Filter (9) bereitgestellt wird, der Steuereinrichtung (11) zur Verfügung gestellt wird, und daß der Ausgang der Steuereinrichtung an das rekursive Filter (10) angeschlossen ist, so daß ein erster angepaßter Rekursionsfaktor (K(x,y,t)) von der Steuereinrichtung (11) für das rekursive Filter (10) zur Verfügung gestellt wird.

19. Filter entsprechend Anspruch 16 oder 18, dadurch gekennzeichnet, daß das nichtlineare Filter (9) angeschlossen ist an einen Eingang der Steuereinrichtung (11), so daß die Steuereinrichtung (11) zusätzlich mit einem zweiten Schätzwert zusätzlich zu dem Ergebnis, das von dem nichtlinearen Filter (9) erhalten wird, versorgt wird.

20. Filter entsprechend Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, daß das rekursive Filter (10) so an die Steuereinrichtung angeschlossen ist, daß ein zweiter Rekursionsfaktor K(x-i,y-j,t-k) von der Steuereinrichtung (11) dem rekursiven Filter (10) zur Verfügung gestellt wird.

21. Filter entsprechend Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, daß das nichtlineare Filter (9) ein Rank-Order-Filter ist.

22. Filter nach einem der Ansprüche 14 bis 21, gekennzeichnet dadurch, daß das rekursive Filter (10) wenigstens ein rekursiver Filter (10) erster Ordnung ist.

23. Filter nach einem der Ansprüche 14 bis 22, gekennzeichnet dadurch, daß die Bildsequenz eine Fernsehbildsequenz ist.

24. Filter nach einem der Ansprüche 14 bis 22, gekennzeichnet dadurch, daß die Bildsequenz eine Bildsequenz einer Projektionseinrichtung ist.

25. Filter nach einem der Ansprüche 14 bis 22, gekennzeichnet dadurch, daß die Bildsequenz eine Bildsequenz einer Multimedia-Einrichtung ist.