[发明专利]用于进行快速和有效噪声减小的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及噪声减小领域。本发明具体地涉及用于时域噪声减小的滤波器以及涉及用于图像序列的时域噪声减小的方法、设备和计算机软件。

背景技术

在给定图像序列后，时域噪声减小可以超过空域噪声减小。这样的图像序列例如可以通过视频信号的图像帧序列被给出。术语‘图像帧’或简称为‘帧’，在下面被利用来表示‘图像序列的一个图像’以及不应当限于通常的视频信号的上下文。虽然空间滤波往往使得图像模糊，但时间滤波不会造成图像模糊。这提供时间滤波超过空间滤波的优点。通常，通过时间滤波得到的噪声减小效果远高于通过空间滤波得到的效果。然而，当出现情景改变时或当在图像序列中存在运动时，时域噪声减小遇到问题。情景改变的概念作为空间情形可包括图像序列的开始。事实上，三种情形--情景开始、情景改变和运动--都导致图像之间减小的相关性。在技术上，情景改变可被看作为或多或少影响整个图像的运动。以下的例子将阐述现有技术时域噪声减小技术遇到的问题。

递归滤波器广泛地被利用于时域噪声减小。图1显示一阶递归滤波器。在图1上，T代表延迟时间，T例如可以具有一半的帧/场周期的值。延迟可以通过帧/场存储器被实现。变量c具有在零与1之间的值，它是递归滤波器的零阶系数。1-c是递归滤波器的一阶系数。由于在一阶递归滤波器的情形下一阶系数完全由零阶系数确定，所以只要规定零阶系数就足以完全确定滤波器。系数c越小，这个滤波器的平滑效果或噪声减小效果或噪声减小能力越强，以及反之亦然。图1显示以下的滤波器公式的图形表示。

y(t)＝c*x(t)+(1-c)*y(t-T)    (1)

其中y(t)是在时间t的滤波器输出，y(t-T)时间t-T的滤波器输出，x(t)是在时间t的滤波器输入，t＝1，T，2T，3T，..以及c∈[0，1]。在噪声减小实践中，不采用零，而是小的正值被设置为c的下限。显然，对于序列的第一图像可以不进行时间噪声减小，通常滤波器通过设置y(0)＝x(0)而被初始化。一阶递归滤波器的输出是实际的输入与以前的滤波器输出的混合。在高阶递归滤波器的情形下，输出是实际的输入与以前的输出的混合。因此，在当前的输出与以前的输出之间的改变比起在当前的输入与以前的输入之间的改变被减小，结果噪声被减小。

滤波是按像素进行的，因此，对于图像的每个像素，实行如公式(1)描述的滤波操作。由多个x(t)给出的每个输入图像，与由多个y(t)给出的对应的输出图像关联。输入图像也称为‘原先的图像’或‘未滤波的图像’，对应的输出图像被称为‘滤波的图像’。当提及像素，即‘未滤波的像素’，‘滤波的像素’等等时，利用对应的概念。

使用时间噪声减小滤波器，如果不实行运动补偿，不应当试图减小在运动区域中的噪声--否则，将出现运动伪像。为了处理运动，时间递归滤波器通常被自适应地实现，即，系数c被适配于例如在两个接连的图像上两个像素的差值，并把所讨论的像素的差值与阈值相比较。如果这个差值小于预定的阈值，则假设差值是由于噪声而不是由于运动造成的，因此选择小的系数c，以使得达到强的噪声减小。如果差值变为更大的，具体地大于预定的阈值，则假设差值多半不是或不仅仅是由噪声而还是由于运动造成的。在这种情形下，选择较大的系数c，以使得实际的输入被减少地滤波。如果选择系数c的上限1(即，c＝1)，则输入x(t)实际上没有被滤波以及保持y(t)＝x(t)，即，滤波的图像是与未滤波的图像相同的。

自适应时间递归滤波器的缺点在于，在达到噪声减小效果之前，即，在滤波器收敛之前，需要许多图像。这即使在图像序列中没有运动或没有情景改变的情形下也成立。时间递归滤波器的慢的收敛速度在模拟时代不是主要关心的问题。在数字时代，慢的收敛速度直接影响编码效率，这又影响传输频率。对于医学应用，低的收敛速度意味着将要避免的增加的辐射。对于某些应用，甚至目前技术水平的自适应时间递归滤波器也完全不能应用。

本发明的目的是与现有技术相比较能够达到更好的时域噪声减小。本发明的其它目的可以从本发明的详细说明获知。

发明内容

这个目的是通过按照独立的权利要求1，20和36的、用于对视频信号进行时域噪声减小的设备、方法、和软件产品和通过按照权利要求2的、用于时域噪声减小的滤波器而达到的。

用于对包括按帧索引排序的图像帧的视频信号进行时域噪声减小的设备包括用于接连地滤波视频信号的图像帧的滤波器，其中滤波器的滤波系数是帧计数索引的函数，所述帧计数索引对应于被移位一个偏移量的帧索引。滤波器系数对于帧计数索引的相关性允许自适应时间滤波器的更快速的收敛。