[发明专利]一种基于随机替换的降噪方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种数字图像降噪处理领域。

背景技术

图像降噪是高质量图像处理系统中一个非常重要环节。视频图像在压缩，传送，解压过程中都有可能引入噪声，噪声有可能是脉冲噪声，高斯噪声，也有可能是图像本身就包含的一些非均匀色块，色斑(下文中暂且称做渲染噪声)。噪声一般在运动图像或者图像边界部分都不易被察觉，但当图像静止或者噪声落在大面积平坦区域时候，由于噪声与背景不同，就很容易被肉眼察觉，从而引起图像的视觉效果变差。

传统的降噪方法包括加权平均，高斯平滑等，这些方法都能适当的降低噪声，但平滑滤波会带来图像的边缘模糊。于是有了边缘自适应的降噪算法，即在原有降噪方法上加上边缘检测。常用的边缘检测算法一般有利用sobel算子，prewitt算子以及其他一些方法，其原理基本都是通过检测当前点与周围点的差异大小来确定边界，这样的边缘自适应的降噪算法能很好的保护边界，同时也能降低噪声。但是仍然存在一定的不足，例如，当利用平均或加权平均滤波，特别是一维滤波的方法，容易造成图像平坦区域出现明显的横扫现象，平均的点数越多，该现象越明显。出现该现象的原因是平滑滤波固有的模糊效应。一般图像平坦区并非绝对的一个值，而是由略有起伏的区域组成，并且在不同场之间，起伏的位置也会略有不同。如附图1所示，在原图的M场和M+1场的同一行的平坦区，存在一个小的起伏，该起伏的起始位置两场相差一个点，经过滤波之后，起伏的过渡带变宽，原始图像中一个点的轻微晃动变成了几个点的来回晃动，于是肉眼便会看到这种横扫现象。这种现象在饱和度特别大或者亮度较暗的场景容易被发现，比如蓝色背景。另外，当图像平坦区中存在一些渲染噪声时，由于斑点，色块均有一定大小，例如，附图1中的起伏宽度可能有十几个点。平滑滤波虽然足够模糊，最终的降噪图像中还是能看到该斑点或色块，因此，平滑滤波对于渲染噪声的处理能力存在不足。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于随机替换的降噪方法，一种基于随机替换的降噪方法，该方法包括如下步骤：

初始化参数设置，所述初始化参数设置包括设置替换模板的长度、产生替换模板、替换边界大小、替换点标识的初始化值；其中，替换模板的长度为任意自然数；替换边界的大小可设置为不大于每行像素点数的一半的任意自然数；替换点标识的初始化值满足该替换点标识的取值范围依次从替换模板的第一个数值至该替换模板的最后一个值；

对输入图像进行边缘检测，根据检测结果，判断当前像素是否位于平坦区域；

若当前像素位于平坦区域，则判断替换点标识是否等于替换模板的长度减1，若是，则将该替换点标识复位为0；否则，该替换点标识加1；

根据替换点标识，从替换模板中读取当前点的替换点坐标；

根据读取的坐标，将当前点用替换点替换。

所述对输入图像进行边缘检测，根据检测结果，判断当前像素是否位于平坦区域，包括以下步骤：

根据输入当前像素点的像素值，检测当前像素点是否位于边界点、细节点；

根据输入当前像素点的像素值，检测当前像素点是否位于阶梯过渡带区域；

上述检测均为否时，则当前像素点既不处于边界点和细节点，也不处于阶梯过渡带区域，得到当前像素点处于平坦区，否则，位于非平坦区域。

所述检测当前像素点是否位于阶梯过渡带区域包括如下步骤：

对输入像素点的像素值进行缓存；

对相邻像素点的像素值进行差分得到一差分值；

将得到的相邻像素点的差分值进行累加得到一累加值；

对累加值取绝对值后与一设定的阈值进行比较；

当累加值大于该设定的阈值时，则当前像素点处于阶梯过渡带区域，否则不处于阶梯过渡带区域。

所述替换模板中的替换坐标为在正负替换边界值范围内的一组随机数确定的一维坐标。或者，所述替换模板中的替换坐标为在两组在正负替换边界值范围内的随机数组成的二维坐标。其中所述随机数均匀分布在正负替换边界值范围内。

一种基于随机替换的降噪系统，该系统包括：

初始化参数设置单元，用于初始化参数设置；所述初始化参数设置包括设置替换模板的长度、产生替换模板、替换边界大小、替换点标识的初始化值；其中，替换模板的长度为任意自然数；替换边界的大小可设置为不大于每行像素点数的一半的任意自然数；替换点标识的初始化值满足该替换点标识的取值范围依次从替换模板的第一个数值至该替换模板的最后一个值；

边缘检测单元，用于对输入图像进行边缘检测，根据检测结果，判断当前像素是否位于平坦区域；