[发明专利]图像噪声去除方法及装置

权利要求书

1.图像噪声去除方法，其特征在于包括如下步骤：

根据模拟增益值对Bayer图像数据的噪声方差值进行估算；

在Bayer图像数据中，选取与待去噪点隔行和/或隔列的相同颜色点， 建立以待去噪点为中心点的待去噪点邻域；

计算所述待去噪点邻域的方差值；

将所述待去噪点邻域的方差值和Bayer图像数据的噪声方差值进行 比较，并根据比较结果选择相应的滤波器对Bayer图像数据进行噪声 过滤；待去噪点邻域的方差值小于Bayer图像数据的噪声方差值 Var_n时，由比较滤波单元选择第一滤波器进行低通滤波，去除噪声；

待去噪点邻域的方差值大于或等于Bayer图像数据的噪声方差值 Var_n时，由比较滤波单元选择第二波滤器进行自适应滤波，去除噪 声；具体的：

设待去噪点邻域平均值设为Mean，则有：

Mean＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；

其中Y代表待去噪点邻域中某个颜色分量，Y后面的数字代表其所处 于的行和列；

设待去噪点的修正值为Y22_new，当待去噪点邻域的方差值Var_e小 于Bayer图像数据的噪声方差值Var_n时有：

Y22_new＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；

由第一滤波器进行滤波；

当待去噪点邻域的方差Var_e大于或等于Bayer图像数据的噪声方差 值Var_n时有：

Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean-Y22)；

由第二滤波器进行自适应滤波。

2.根据权利要求1所述的图像噪声去除方法，其特征在于：Bayer 图像数据的噪声方差值进行估算的具体方法为：Bayer图像数据的噪 声方差值为Var_n，设正常光照下的图像噪声Var_n_0，设此时模拟 增益值为Gain_0，当模拟增益值为Gain时，则估算图像数据的噪声 方差值为：

Var_n＝Var_n_0×(Gain/Gain_0)。

3.根据权利要求1或2所述的图像噪声去除方法，其特征在于：所 述待去噪点邻域，为以待去噪点为中心点的3X3矩阵。

4.根据权利要求1所述的图像噪声去除方法，其特征在于：

所述待去噪点邻域的方差值的计算方法为：

待去噪点邻域的均方差设为Std_e则有：

Std_e＝(|Y11-Mean|+|Y12-Mean|+|Y13-Mean|+

|Y21-Mean|+|Y23-Mean|+

|Y31-Mean|+|Y32-Mean|+|Y33-Mean|)/8；

待去噪点邻域的方差设为Var_e，其计算为：

Var_e≈Std_e²。

5.图像噪声去除装置，其特征在于，包括：Bayer图像数据噪声计 算单元，用于根据模拟增益值对Bayer图像数据的噪声方差值进行估 算；

邻域生成单元，用于在Bayer图像数据中，选取与待去噪点隔行和/ 或隔列的相同颜色点，建立以待去噪点为中心点的待去噪点邻域；

方差计算单元，用于估算待去噪点邻域的方差值；

比较过滤单元，对所述待去噪点邻域的方差值和Bayer图像数据的噪 声方差值进行比较，并根据比较结果选择不同的滤波器对图像进行噪 声过滤；所述比较过滤单元包括：比较器、第一滤波器和第二滤波器， 其中比较器用于对所述Bayer图像数据的噪声方差值和待去噪点邻 域的方差值进行比较并得出比较结果，第一滤波器用于待去噪点邻域 的方差值小于Bayer图像数据的噪声方差值时，对图像进行低通滤 波，第二滤波器用于待去噪点邻域的方差值大于或等于Bayer图像数 据的噪声方差值时，对图像进行自适应滤波，第一滤波器和第二滤波 器分别与比较器相连接；具体的：

设待去噪点邻域平均值设为Mean，则有：

Mean＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；

其中Y代表待去噪点邻域中某个颜色分量，Y后面的数字代表其所处 于的行和列；

设待去噪点的修正值为Y22_new，当待去噪点邻域的方差值Var_e小 于Bayer图像数据的噪声方差值Var_n时有：

Y22_new＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；

由第一滤波器进行滤波；

当待去噪点邻域的方差Var_e大于或等于Bayer图像数据的噪声方差 值Var_n时有：

Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean-Y22)；

由第二滤波器进行自适应滤波。