TWI426780B - 影像雜訊過濾系統及方法 - Google Patents

Description

影像雜訊過濾系統及方法

本發明涉及一種影像處理系統及方法，尤其涉及一種影像雜訊過濾系統及方法。

影像雜訊是指影像攝取裝置獲取的圖像與真實圖像的某些像素不完全相同，產生偏差。傳統的去除影像雜訊的方法有：

(1)使用差異閥值過濾不相同的像素；

(2)使用模糊化加閥值過濾的方法過濾不相同的像素。

傳統的方法雖然可以減少很多雜訊，但並不能完全去除影像中的雜訊。

鑒於以上內容，有必要提供一種影像雜訊過濾系統及方法，其可完全去除影像中的雜訊。

一種影像雜訊過濾系統，該系統包括：獲取模組，用於從儲存體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片，以該圖片作為當前圖片；計算模組，用於判斷當前圖片的背景列表是否為空，及當背景列表不為空時，計算當前圖片與背景圖片之間的差異圖片；過濾模組，用於過濾差異圖片中RGB差異值之和小於第一設定閥值的像素；所述過濾模組，還用於過濾差異圖片中面積小於第二設定閥值的差異區塊；統計模組，用於統計差異圖片中面積大於等於第二設定閥值的差異區塊的面積總和，並判斷該面積總和是否小於第三設定閥值；添加模組，用於在當前圖片的背景列表為空時，直接將當前圖片加入背景列表，或者，當所述面積總和小於第三設定閥值時，將經過上述過濾處理後的當前圖片加入背景列表。

一種影像雜訊過濾方法，該方法包括如下步驟：(a)從儲存體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片，以該圖片作為當前圖片；(b)如果當前圖片的背景列表為空，則直接將該當前圖片加入背景列表；(c)如果當前圖片的背景列表不為空，則計算當前圖片與背景圖片之間的差異圖片；(d)過濾差異圖片中RGB差異值之和小於第一設定閥值的像素；(e)過濾差異圖片中面積小於第二設定閥值的差異區塊；(f)統計差異圖片中面積大於等於第二設定閥值的差異區塊的面積總和，並判斷該面積總和是否小於第三設定閥值；(g)如果該面積總和大於等於第三設定閥值，則返回步驟(a)，如果該面積總和小於第三設定閥值，則將經過上述過濾處理後的當前圖片加入背景列表。

相較於習知技術，所述的影像雜訊過濾系統及方法，其可完全去除影像中的雜訊，極大地提高了影像的品質。

參閱圖1所示，係本發明影像雜訊過濾系統較佳實施方式的系統架構圖。該影像雜訊過濾系統21運行於主機2中，所述主機2與顯示設備1、影像攝取裝置3和輸入設備4相連。該主機2包括儲存體20和中央處理器（Central Processing Unit，CPU）23。

其中，所述影像攝取裝置3用於攝取圖片資料22，並將攝取的圖片資料22傳送到主機2。在本實施方式中，所述影像攝取裝置3為網路攝影機（IP Camera）。

所述儲存體20可以是主機2中的硬碟等，用於儲存圖片資料22。所述中央處理器23用於控制影像雜訊過濾系統21的執行。

所述主機2連接有顯示設備1，用於顯示影像攝取裝置3傳送給主機2的圖片等。所述輸入設備4可以是鍵盤和滑鼠等，用於進行資料登錄。

所述影像雜訊過濾系統21用於從儲存體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片，並去除該圖片中的雜訊。其中，該影像雜訊過濾系統21包括獲取模組210、計算模組211、過濾模組212、統計模組213和添加模組214。本發明所稱的模組是完成一特定功能的電腦程式段，比程式更適合於描述軟體在電腦中的執行過程，因此在本發明以下對軟體描述都以模組描述。

所述獲取模組210用於從儲存體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片，該圖片作為當前圖片。

所述計算模組211用於判斷當前圖片的背景列表是否為空，及當背景列表不為空時，計算當前圖片與背景圖片之間的差異圖片。在本實施方式中，所述背景列表為一種存放背景圖片的資料結構，如佇列。

所述過濾模組212用於過濾差異圖片中RGB（Red，Green, Blue）差異值之和小於第一設定閥值的像素。所述RGB差異值是指差異圖片中每個像素的RGB值與背景圖片中每個像素的RGB值之間的差值。在本實施方式中，假設第一設定閥值為24，則過濾模組212將過濾差異圖片中RGB差異值之和小於24的像素，即像素（R+G+B）差異值之和小於24的像素。在其他實施方式中，所述過濾模組212也可以透過其他類型的差異值（如YCbCr差異值）來過濾差異圖片中的像素。

所述過濾模組212還用於過濾差異圖片中面積小於第二設定閥值的差異區塊。在本實施方式中，假設第二設定閥值為40個像素單位，則過濾模組212將過濾差異圖片中面積小於40個像素單位的差異區塊。在本實施方式中，所述差異區塊是指差異圖片中彼此相連的像素組合而成的區塊。

所述統計模組213用於統計差異圖片中面積大於等於第二設定閥值的差異區塊的面積總和，並判斷該面積總和是否小於第三設定閥值。在本實施方式中，假設第三設定閥值為200個像素單位，差異圖片中面積大於等於40個像素單位的差異區塊有三塊，記為區塊A、區塊B和區塊C。其中，區塊A、區塊B和區塊C的面積分別為40個像素單位、50個像素單位和60個像素單位，由於區塊A、區塊B和區塊C的面積總和為（40+50+60）=150個像素單位，則統計模組213判斷差異圖片中面積大於等於第二設定閥值的差異區塊的面積總和小於第三設定閥值。

所述添加模組214用於在當前圖片的背景列表為空時，直接將當前圖片加入背景列表，或者，當所述面積總和小於第三設定閥值時，將處理後的當前圖片（即過濾掉雜訊後的圖片）加入背景列表。

所述獲取模組210還用於當該面積總和大於等於第三設定閥值時，繼續從儲存體20中獲取其他圖片，並進行後續的計算、過濾和統計操作。

在其他實施方式中，所述獲取模組210還用於對獲取的圖片進行模糊化，以提高後續計算、過濾和統計操作的準確性。

參閱圖2所示，係本發明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的流程圖。

步驟S1，獲取模組210從儲存體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片，該圖片作為當前圖片。

步驟S2，計算模組211判斷當前圖片的背景列表是否為空。如果背景列表為空，執行步驟S8；如果背景列表不為空，執行步驟S3。

步驟S3，計算模組211計算當前圖片與背景圖片之間的差異圖片。在本實施方式中，所述背景列表為一種存放背景圖片的資料結構，如佇列。

步驟S4，過濾模組212過濾差異圖片中RGB差異值之和小於第一設定閥值的像素。所述RGB差異值是指差異圖片中每個像素的RGB值與背景圖片中每個像素的RGB值之間的差值。在其他實施方式中，所述過濾模組212也可以透過其他類型的差異值（如YCbCr差異值）來過濾差異圖片中的像素。

步驟S5，過濾模組212過濾差異圖片中面積小於第二設定閥值的差異區塊。在本實施方式中，假設第二設定閥值為40個像素單位，則過濾模組212將過濾差異圖片中面積小於40個像素單位的差異區塊。在本實施方式中，所述差異區塊是指差異圖片中彼此相連的像素組合而成的區塊。

步驟S6，統計模組213統計差異圖片中面積大於等於第二設定閥值的差異區塊的面積總和。

步驟S7，統計模組213判斷該面積總和是否小於第三設定閥值。如果該面積總和小於第三設定閥值，執行步驟S8；如果該面積總和大於等於第三設定閥值，返回步驟S1，所述獲取模組210繼續從儲存體20中獲取其他圖片，將該圖片作為當前圖片並進行後續的計算、過濾和統計操作。在本實施方式中，假設第三設定閥值為200個像素單位，則統計模組213判斷差異圖片中面積大於等於第二設定閥值的差異區塊的面積總和是否小於200個像素單位。

步驟S8，添加模組214在當前圖片的背景列表為空時，直接將當前圖片加入背景列表，或者，當所述面積總和小於第三設定閥值時，將處理後的當前圖片（即過濾掉雜訊後的圖片）加入背景列表。

在其他實施方式中，所述方法還包括步驟：獲取模組210對獲取的圖片進行模糊化，以提高後續計算、過濾和統計操作的準確性。

最後應說明的是，以上實施方式僅用以說明本發明的技術方案而非限制，儘管參照較佳實施方式對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或等同替換，而不脫離本發明技術方案的精神和範圍。

1‧‧‧顯示設備

2‧‧‧主機

3‧‧‧影像攝取裝置

4‧‧‧輸入設備

20‧‧‧儲存體

21‧‧‧影像雜訊過濾系統

22‧‧‧圖片資料

23‧‧‧中央處理器

210‧‧‧獲取模組

211‧‧‧計算模組

212‧‧‧過濾模組

213‧‧‧統計模組

214‧‧‧添加模組

圖1係本發明影像雜訊過濾系統較佳實施方式的系統架構圖。

圖2係本發明影像雜訊過濾方法較佳實施方式的流程圖。

1‧‧‧顯示設備

2‧‧‧主機

3‧‧‧影像攝取裝置

4‧‧‧輸入設備

20‧‧‧儲存體

21‧‧‧影像雜訊過濾系統

22‧‧‧圖片資料

23‧‧‧中央處理器

210‧‧‧獲取模組

211‧‧‧計算模組

212‧‧‧過濾模組

213‧‧‧統計模組

214‧‧‧添加模組

Claims (10)

1. 一種影像雜訊過濾方法，該方法包括如下步驟：
   (a)從儲存體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片，以該圖片作為當前圖片；
   (b)如果當前圖片的背景列表為空，則直接將該當前圖片加入背景列表；
   (c)如果當前圖片的背景列表不為空，則計算當前圖片與背景圖片之間的差異圖片；
   (d)過濾差異圖片中RGB差異值之和小於第一設定閥值的像素；
   (e)過濾差異圖片中面積小於第二設定閥值的差異區塊；
   (f)統計差異圖片中面積大於等於第二設定閥值的差異區塊的面積總和，並判斷該面積總和是否小於第三設定閥值；及
   (g)如果該面積總和大於等於第三設定閥值，則返回步驟(a)，如果該面積總和小於第三設定閥值，則將經過上述過濾處理後的當前圖片加入背景列表。
2. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊過濾方法，其中，所述背景列表為一種存放背景圖片的資料結構。
3. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊過濾方法，其中，所述RGB差異值是指差異圖片中每個像素的RGB值與背景圖片中每個像素的RGB值之間的差值。
4. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊過濾方法，其中，所述差異區塊是指差異圖片中彼此相連的像素組合而成的區塊。
5. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊過濾方法，其中，還包括步驟：對獲取的圖片進行模糊化。
6. 一種影像雜訊過濾系統，其中，該系統包括：
   獲取模組，用於從儲存體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片，以該圖片作為當前圖片；
   計算模組，用於判斷當前圖片的背景列表是否為空，及當背景列表不為空時，計算當前圖片與背景圖片之間的差異圖片；
   過濾模組，用於過濾差異圖片中RGB差異值之和小於第一設定閥值的像素；
   所述過濾模組，還用於過濾差異圖片中面積小於第二設定閥值的差異區塊；
   統計模組，用於統計差異圖片中面積大於等於第二設定閥值的差異區塊的面積總和，並判斷該面積總和是否小於第三設定閥值；及
   添加模組，用於在當前圖片的背景列表為空時，直接將當前圖片加入背景列表，或者，當所述面積總和小於第三設定閥值時，將經過上述過濾處理後的當前圖片加入背景列表。
7. 如申請專利範圍第6項所述之影像雜訊過濾系統，其中，所述背景列表為一種存放背景圖片的資料結構。
8. 如申請專利範圍第6項所述之影像雜訊過濾系統，其中，所述RGB差異值是指差異圖片中每個像素的RGB值與背景圖片中每個像素的RGB值之間的差值。
9. 如申請專利範圍第6項所述之影像雜訊過濾系統，其中，所述差異區塊是指差異圖片中彼此相連的像素組合而成的區塊。
10. 如申請專利範圍第6項所述之影像雜訊過濾系統，其中，所述獲取模組還用於：對獲取的圖片進行模糊化。