[发明专利]可减少图像振铃噪声的方法、装置及集成电路

说明书

技术领域

本发明涉及一种可减少振铃噪声(Ringing Noise)的方法、装置及集成电路，特别是一种可减少图像振铃噪声的方法、装置及集成电路。

背景技术

在现今图像信息的高度压缩已可藉由图像信息编码技术来达成的同时，图像信息的前处理与后处理也显得更加重要。有许多技术已被建议用来滤除在取得与编码图像信息时所产生的噪声。

参阅图1，例如，美国专利公告号US5,818,964中已揭露一种选择用于图像信息的自适应滤波器的方法与装置。该现有技术已被运动图像专家组(Motion Picture Experts Group-4，MPEG-4)标准所采用。该现有技术的噪声滤波过程1包含两个子过程，亦，索引值产生单元(Index GeneratingUnit)2以及选择性局部平滑化单元(Selective Local Smoothing Unit)3。该索引值产生单元2具有阈值确定单元(Threshold Determining Unit)4以及二进制索引值单元(Binary Index Unit)5。该选择性局部平滑化单元3具有滤波器选择单元(Filter Selecting Unit)6以及自适应滤波单元(Adaptive FilteringUnit)7。首先，输入图像被输入至索引值产生单元2，继而阈值确定单元4针对该输入图像中具有8×8像素的区块(Block)，来确定出阈值，以用于计算该区块中灰阶值(Gray Level)的最大值及最小值。而在该二进制索引值单元5中，该阈值与对应区块的每一像素值进行比较，以产生二进制索引值。在滤波器选择单元6中，该二进制索引值以及灰阶值可据以选择平滑化滤波器。自适应滤波单元7则是用以执行平滑化滤波过程，以调整灰阶值。

然而，由于上述现有技术是利用对应区块的最大与最小像素值来决定该阈值，因此无法有效地检测出仅具有局部变化的纹理(Textures)及边缘(Edges)。于是，纹理及边缘有可能被平滑化成噪声，且有可能无法去除噪声，导致降低图像的清晰度(Sharpness)。因此，有必要寻求解决的方案。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种可减少图像振铃噪声的方法，用以改善图像或视频的质量，并可在不需使用译码信息的情况下去除振铃噪声。

于是，本发明可减少图像振铃噪声的方法包含下列步骤。首先，计算输入图像的每一像素的亮度(Luminance)的线展布函数值(Line SpreadFunction，LSF)。接着，针对该输入图像切割出多个区块(Block)，并计算每一区块中所有像素的线展布函数值的平均值与最大值。接着，根据每一区块的线展布函数值的平均值与最大值，判断该区块是被干扰平坦区块(Interfered Flat Block)还是未被干扰区块(Non-interfered Block)。接着，将该被干扰平坦区块中的像素设定为噪声像素(Noise Pixel)。接着，判断该未被干扰区块中的像素是边缘像素(Edge Pixel)还是非边缘像素(Non-edgePixel)，并将该未被干扰区块中的非边缘像素设定为噪声像素。然后，对所设定的噪声像素进行平滑化(Smoothing)，并与边缘像素合并输出为输出图像。

本发明的另一个目的是提供一种可减少图像振铃噪声的装置，用以改善图像或视频的质量，并可在不需使用译码信息的情况下去除振铃噪声。

于是，本发明的可减少图像振铃噪声的装置包含线展布函数计算单元、特征值计算单元、区块类别判断单元、噪声像素设定单元、边缘像素判断单元及像素平滑化单元。该线展布函数计算单元用以计算输入图像的每一像素的亮度的线展布函数值。该特征值计算单元用以对该输入图像切割出多个区块，并计算每一区块中所有像素的线展布函数值的平均值与最大值。该区块类别判断单元用以根据每一区块的线展布函数值的平均值与最大值，判断该区块是被干扰平坦区块还是未被干扰区块。该噪声像素设定单元用以将该被干扰平坦区块中的像素设定为噪声像素。该边缘像素判断单元用以判断该未被干扰区块中的像素是边缘像素还是非边缘像素，并将该未被干扰区块中的非边缘像素设定为噪声像素。该像素平滑化单元用以对设定的噪声像素进行平滑化，并与边缘像素合并输出为输出图像。

本发明的再一个目的是提供一种可减少图像振铃噪声的集成电路，用以改善图像或视频的质量，并可在不需使用译码信息的情况下去除振铃噪声。