DE69732955T2

DE69732955T2 - Adaptive Rauschverminderung von Videobildern

Info

Publication number: DE69732955T2
Application number: DE69732955T
Authority: DE
Inventors: Michael R. Campanelli; Steven J. Harrington
Original assignee: Xerox Corp
Current assignee: Xerox Corp
Priority date: 1996-12-18
Filing date: 1997-12-11
Publication date: 2005-09-08
Anticipated expiration: 2017-12-12
Also published as: DE69732955D1; JPH10187962A; EP0849706B1; US5768440A; EP0849706A3; EP0849706A2

Description

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf adaptive Rauschverminderung von Videobildern und insbesondere auf ein Verfahren zur Filterung von Rauschen aus sich gleichmäßig ändernden Bereichen eines Bildes, wie etwa dem Himmel, während Einzelheiten in strukturierten Bereichen durch Bestimmung einer Mehrpegelstreuung der Umgebung für jedes Bildelement und durch Anwenden der stärksten Filterung auf Bildelemente, welche die geringsten Streuungen aufweisen, aufrecht erhalten werden.
Videobilder können Rauschen in der Form von gelegentlichen Bildelementen enthalten, welche Werte aufweisen, welche in einer oder mehreren Farbkomponenten desselben zu hoch oder zu niedrig sind. Ein Medianfilter, welches den Median-Bildelementwert in einer Umgebung ermittelt, vergleicht jedes aktuelle Bildelement mit dem Medianwert und korrigiert das aktuelle Bildelement durch Ersetzen desselben mit dem Medianwert, ist eine wohl bekannte Technik zur Entfernung derartigen Rauschens. Es kann ebenso eine Schwelle bereitgestellt werden, so dass nur in dem Fall, wenn das aktuelle Bildelement sich stark von seinen umgebenden unterscheidet, dessen Wert durch den Wert von einem der Umgebungswerte desselben ersetzt wird. Ein Medianfilter ist wünschenswert, weil dessen nichtlineares Verhalten dazu neigt, Kanten zu erhalten und weil es das Bild nicht so stark verschwimmen lässt wie lineare Filterungstechniken für die Rauschverminderung. Ein Medianfilter wird jedoch immer noch etwas Verschwimmen in Bereichen verursachen, welche strukturiert sein sollten, weil es das Rauschen von der Strukturierung nicht unterscheiden kann. Es ist nicht nur dieses Verschwimmen unerwünscht, sondern es könnte die Rauschverminderung in den strukturierten Gebieten unnötig sein, weil das Rauschen durch die Strukturierung verborgen sein könnte. Das Rauschen in einem gleichmäßigen Gebiet, wie etwa Himmel, ist ziemlich störend, das Rauschen in einem stark strukturierten Gebiet, wie etwa Vegetation, könnte aber nicht erkennbar sein.
Es ist daher ein Ziel der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren bereitzustellen, welches Rauschen von sich allmählich ändernden Gebieten eines Bildes entfernt, während Einzelheiten in strukturierten Gebieten erhalten werden.
Die europäische Patentanmeldung EP 398861-A (Polaroid Corp.), veröffentlicht am 22. November 1990, offenbart ein Verfahren zur adaptiven Schärfeverbesserung eines digitalen Bildes durch Berechnen einer hochfrequenten Komponente in einer ersten Umgebung eines Bildelements und Hinzufügen der Hochfrequenzkomponente, multipliziert mit einem Faktor c × s zu dem Original Bildelement, wobei c eine Konstante und s eine Funktion sowohl des Rauschens als auch der Streuung der Bildelemente in einer Umgebung des aktuellen Bildelements ist.
Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zu adaptiven Rauschverminderung für Bildelemente eines digitalen Originalbildes bereitgestellt, welches die Schritte umfasst: Erzeugen eines ersten numerischen Wertes von jedem Bildelement des Originalbildes, wobei der erste numerische Wert eine Funktion des Unterschiedes zwischen dem aktuellen Bildelement und den anderen Bildelementen in einer ersten Umgebung ist, welche das aktuelle Bildelement umgibt, Erzeugen, für jedes Bildelement, eines zweiten numerischen Wertes aus dem ersten numerischen Wert, wobei der zweite numerische Wert eine Funktion der Größe der Schwankung zwischen den ersten numerischen Werten in einer zweiten Umgebung ist, welche das aktuelle Bildelement umgibt, und Verwenden des zweiten numerischen Wertes von jedem Bildelement, um das aktuelle Bildelement des Originalbildes durch Vermindern des Unterschiedes zwischen dem Wert des aktuellen Bildelements und den anderen Bildelementen in der ersten Umgebung zu korrigieren, wobei ein höherer zweiter numerischer Wert für jedes Bildelement eine kleinere Korrektur für jedes Bildelement in dem Originalbild erzeugt.
Dieses Verfahren bestimmt als erstes die Streuung für jedes aktuelle Bildelement zu dessen Umgebungen. Die Rauschkorrektur wird daraufhin gemäß der Dichte der Streuung angewandt, wobei die höchsten Pegel der Korrektur in Bereichen auftreten, welche die geringste Dichte der Streuungen aufweisen. Daher werden Bereiche von geringer Streuung, wie etwa Himmel, die stärkste Rauschverminderung aufweisen, während Be reiche mit hoher Streuung, wie etwa Vegetation, die geringste Rauschverminderung aufweisen werden.
Für ein besseres Verständnis der vorliegenden Erfindung wird in ausschließlich beispielhafter Weise auf die beiliegende Zeichnung Bezug genommen, wobei die einzige Zeichnung eine Gruppe von Kurven darstellt, welche zeigen, wie die Stärke der Filterung als Funktion der Streuung gewichtet werden kann.
Ein Drucker erhält häufig ein digitales Bild in der Form von Bildelementen mit mehreren Bits und druckt dieses auf Papier unter Verwendung eines rasternden Ausgabeabtasters. Wenn das in dem Bild vorhandene Rauschen zu beanstanden ist, kann ein Rechner in dem Drucker das Rauschen aus dem Bild filtern, bevor das Bild an den rasternden Ausgabeabtaster zum Drucken gesendet wird. Das Rauschen in strukturierten Bereichen, in welchen einzelne Bildelemente eine hohe Streuung in Bezug auf benachbarte Bildelemente aufweisen, wird wahrscheinlich nicht wahrgenommen, während Rauschen in Bereichen von geringer Streuung dazu neigt, bemerkbar zu sein und herausgefiltert werden sollte. Ebenso sollten Einzelheiten von Kanten soweit wie möglich erhalten bleiben. Das Folgende ist ein Verfahren zur Verminderung von Rauschen in gleichmäßigen Bereichen eines Bildes, während es dazu tendiert, Strukturierung und Kanten zu erhalten.
Man kann sich das Verfahren so vorstellen, dass es vier Hauptschritte aufweist. Der erste besteht darin, von dem Originalbild ein zweites Bild zu erzeugen, wobei jedes Bildelement in dem zweiten Bild einen Wert aufweist, welcher gleich der Streuung des Umgebungsrahmens des entsprechenden Bildelements in dem ersten Bild ist. Dieser Schritt wird durch das Fortschreiten von einem Bildelement zu dem nächsten durchgeführt. Für jedes aktuelle Originalbildelement wird eine Umgebung festgelegt. Dies könnte ein umgebender 3 × 3-Bildelementbereich, ein 5 × 5-Bildelementbereich oder jede andere geometrische Form sein, welche das aktuelle Bildelement in dessen Mittelpunkt aufweist. Um die Streuung des zentralen Bildelements in der Umgebung zu berechnen, ist die Summe der Quadrate der Differenzen zwischen jedem Bildelement in der Umgebung und dem Mittelwert der Bildelemente in der Umgebung, dividiert durch die Anzahl der Bildelemente minus 1, zu bilden. Das auf diese Weise erzeugte zweite Bild ist ein Bild von Streuungen.
Der zweite Schritt besteht darin, aus dem zweiten Bild ein drittes Bild von Dichtewerten zu erzeugen. Es sei angenommen, dass die Streuungswerte für jedes Bildelement zwischen 0 und 256 liegen. Diese werden in Umgebungen unterteilt, welche jede Anzahl von Bildelementen enthalten können, wie etwa 3 × 3, 5 × 5, etc. Dieses Mal werden die Streuungswerte der Bildelemente in jeder Umgebung gemittelt wie etwa quadratische Mittelung, wodurch ein Bild von dichtebewerteten Bildelementen entsteht.
Der dritte Schritt besteht darin, diese Bildelemente in Gebiete einzuteilen, welche sich von einer niedrigen zu einer hohen Dichte ändern. Um wiederum einen numerischen Wert heranzuziehen, sei angenommen, dass es 15 Gebiete gibt. Das Gebiet 1 könnte alle Bildelemente mit Dichtewerten von 0 bis 15, Gebiet 2 könnte die Werte von 16 bis 32, etc., aufweisen. Daher würden Gebiete mit einer niedrigen Laufzahl Bildelemente mit einer geringeren Dichte und Gebiete mit einer höheren Laufzahl würden solche mit einer höheren Dichte enthalten. In einem praktischen Fall sind in einem System, welches acht Bit pro Bildelement verwendet, selten Dichtewerte größer als 128 vorhanden. Meistens besteht keine besonders große Streuung zwischen Bildelementen innerhalb einer 3 × 3- oder 5 × 5-Umgebung. Daher besteht eine Vereinfachung des vorstehenden Systems in der Begrenzung der Dichtewerte auf ein Maximum von 128 vor der Unterteilung des Bildes in Gebiete.
Der vierte Schritt besteht darin, die Gebiete, wie etwa 3 × 3 oder 5 × 5, zu benutzen, um zu entscheiden, wie das Originalbild gefiltert wird. Gebiete mit geringer Streuung würden eine volle Rauschverminderung aufweisen, was bedeutet, dass das ursprüngliche Bildelement in jeder Umgebung durch ein Bildelement entsprechend Median- oder Mittelwert der Umgebung ersetzt würde und Gebiete von hoher Streuung würden keine Rauschverminderung aufweisen, was bedeutet, dass die ursprünglichen Bildelemente überhaupt nicht korrigiert würden. Es könnte eine Dichteschwelle verwendet werden, um zu entscheiden, ob eine Korrektur stattfinden soll.
Ein Problem bei der Filterung von Bildern besteht datin, dass Einzelheiten von Kanten zusätzlich zu dem Rauschen weggefiltert werden könnten, was einen erheblichen Verlust von Wiedergabetreue des Gebietes verursacht. Dies kann durch die Anwendung von Rauschverminderung mit Gewichtung durch eine Sigmoidfunktion gemäß 1 oder irgendeiner anderen ähnlichen Funktion minimiert werden. In dieser Figur ist die vertikale Achse die Menge der ursprünglichen Bilddaten, für welche ermöglicht wird, dass sie in dem Bild verbleibt und die horizontale Achse ist der Dichtewert in dem Gebiet, welches das aktuelle Bildelement enthält. Mit anderen Worten würden die endgültigen Bilddaten an der Oberseite des Diagramms vollständig aus den ursprünglichen Daten bestehen, während an der Unterseite des Diagramms nahezu keine der Daten ursprünglich sein würden und nahezu alle als Median- oder Mittelwert der ursprünglichen Umgebung gefiltert wären. Es sind vier mögliche Kurven gezeigt, es kann aber jede andere Anzahl verwendet werden. Im Allgemeinen fallen gleichförmige Bereiche des Bildes in den linken Abschnitt des Graphen und es wird das meiste Rauschen entfernt, während Gebiete des Bildes mit einer hohen Streuung in den rechten Bereich fallen werden und es wird sehr wenig oder gar keine Filterung angewandt. Wenn eine Kante als ein scharfer Übergang zwischen nahezu gleichförmigen hellen und dunklen Gebieten festgelegt wird, dann wird ein Gebiet, welches eine Kante enthält, eine geringfügige Menge von Streuung aufweisen. Daher wird die Kurve so gesetzt, dass geringfügige Mengen von Streuung in wenig Filterung resultieren, um die Kante zu erhalten.

Claims

Ein Verfahren zur adaptiven Rauschverminderung für Bildelemente eines digitalen Originalbildes, wobei das Verfahren die Schritte umfasst: Erzeugen eines ersten numerischen Wertes von jedem Bildelement des Originalbildes, wobei der erste numerische Wert eine Funktion des Unterschiedes zwischen dem aktuellen Bildelement und den anderen Bildelementen in einer ersten Umgebung ist, welche das aktuelle Bildelement umgibt, Erzeugen, für jedes Bildelement, eines zweiten numerischen Wertes aus dem ersten numerischen Wert, wobei der zweite numerische Wert eine Funktion der Größe der Schwankung zwischen den ersten numerischen Werten in einer zweiten Umgebung ist, welche das aktuelle Bildelement umgibt, und Verwenden des zweiten numerischen Wertes von jedem Bildelement, um das aktuelle Bildelement des Originalbildes durch Vermindern des Unterschiedes zwischen dem Wert des aktuellen Bildelements und den anderen Bildelementen in der ersten Umgebung zu korrigieren, wobei ein höherer zweiter numerischer Wert für jedes Bildelement in weniger Korrektur für jedes Bildelement in dem Originalbild resultiert.
Ein Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei der erste numerische Wert des aktuellen Bildelements gleich der Streuung des aktuellen Bildelements in dem Originalbild ist, verglichen mit den anderen Bildelementen in der ersten Umgebung.
Ein Verfahren gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei der berechnete zweite numerische Wert des aktuellen Bildelements gleich dem quadratischen Mittelwert der ersten numerischen Werte ist.
Ein Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1, 2 oder 3, wobei die Korrektur den Unterschied zwischen dem Wert des aktuellen Bildelements und dem Medianwert der anderen Bildelemente in dem Originalbild verringert.