[发明专利]时域与空域结合的视频降噪装置及方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术领域，特别涉及视频降噪技术领域，具体是指一种时域与空域结合的视频降噪装置及方法。

背景技术

在摄像和监控系统中，技术发展和进步的方向就是希望最终获得噪声尽可能小的图像。但受限于感光器件的灵敏度和动态范围，实际获得的图像总是存在着噪声，在光照强度较弱的情况下，噪声会变得更为明显，导致视频的清晰度下降，不利于视频图像的后续处理以及应用。为了减少噪声的影响，目前一般采用降噪装置对视频图像进行降噪处理。降噪的方法按照参考数据的不同主要分为两类：一种是空域降噪法，该降噪法利用图像内的空间相关性进行降噪，另一种是时域降噪法，该降噪法利用多帧图像在时间上的相关性进行降噪。

空域降噪最常使用的方法是低通滤波。低通滤波法是一种在频域上对图像信号进行处理的方法。在分析图像信号的频率特性时，一幅图像的边缘、跳跃部分和随机噪声属于图像信号的高频率分量部分，而大面积的背景区域属于图像信号的低频率分量部分，低通滤波法通过滤除图像信号的高频部分达到降噪的目的，由于图像的边缘和跳跃部分也处于高频区域，在低通滤波后这部分信号也被滤掉了，从而导致图像边缘和跳跃部分出现模糊。为缓解这种模糊，通常使用带边界保留的滤波器，该滤波器主要思想是根据噪声方差设定一个域值，仅使用落在阈值内的邻域点做低通滤波，当边界跳跃幅度大于该阈值时，不会出现模糊，而对跳跃幅度小于该域值的边界同样会造成模糊。使用边界保留滤波进行降噪需要准确的估计噪声的方差才能达到较好的降噪效果，噪声估计若偏大则会导致过多的边界模糊，噪声估计偏小则会导致部分噪声消除不干净。总的来说，无论是采用低通滤波降噪法还是采用带边界保留的降噪法，空域降噪都不可避免的会对图像造成一定的模糊，噪声越大，被噪声淹没的纹理也越多，降噪后图像的模糊也越严重，仅依赖空域相关性难以得到满意效果，需要利用时域的相关性使用多帧的信息相互补偿才能达到更优的降噪效果，这就需要时域降噪。

时域降噪最常用的方法是多图像平均法，由于感光器件引入的随机噪声在时间上表现为零均值的加性噪声，所以采用多图象平均法能有效去除噪声。多图像平均法有两个问题，一是系统开销大，需要多帧的存储空间以及访问带宽，二是运动区域会出现“拖尾”现象。为减少系统开销，多图像平均的一种常用的运算形式是迭代运算，迭代运算使用降噪后的结果做参考，只需存储一帧，就能近似的达到多帧的效果。为了避免“拖尾”，通常采用运动检测技术对视频序列中运动区域和静止区域加以区分，对于静止区域做深度迭代运算从而达到大幅降噪的目的，而对于运动区域只是稍做迭代或是不做迭代以避免“拖尾”。视频图像中局部区域运动情况不尽相同，经过上述降噪后各区域噪声消减的程度也不尽相同，运动区域通常比静止区域有更大的噪声残余，需要进一步使用空域降噪来提升图像的质量。

在进行空域降噪时面临着噪声级别如何选取的问题，若以静止区域做参考，则运动区域噪声仍然无法去掉，若以运动区域做参考，则会导致静止区出现过度的模糊。

现有的时域和空域联合降噪方法如图1所示，其主要分为4个部分：视频信号接收，运动检测，空域降噪和时域降噪。其中运动检测用于判断当前点相对于参考点是静止还是运动，当前点和参考点的对比图如图2所示。若结果是静止的则进行空域降噪，若是运动的则进行时域降噪，时域和空域降噪的结果即为最终的降噪输出结果。这类降噪方法简单的将时域和空域降噪算法结合在一起，但达不到全局最优的效果，尤其是在运动物体的尾部会出现明显的噪点。

RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。

Bayer色彩模式被广泛应用于CCD和CMOS摄像头。它允许从一个单独平面中得到彩色图像对像素输出的RGB分量由该像素的1、2或者4邻域中具有相同颜色的点插值得到。Bayer模式可以通过向左或向上平移一个像素点来进行一些修改。

YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法（属于PAL），是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。RGB色彩模式经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R-Y（即U）、B-Y（即V），最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。这种色彩的表示方法就是YUV色彩模式。采用YUV色彩模式的重要性是它的亮度信号Y和色度信号U、V是分离的。

发明内容