[发明专利]一种实时图像降噪方法及装置

权利要求书

1.一种实时图像降噪方法，用于对图像采集设备采集的图像进行降噪，其特征在于，该方法包括如下步骤：

对于输入图像的每一个像素点，在图像采集设备当前增益值对应的图像噪声包络曲线中查找到对应的噪声门槛值；

计算每一像素点邻域内相邻像素点与该像素点的差值，差值的绝对值小于噪声门槛值的相邻像素点参与降噪，否则不参与降噪；

对每一个像素点利用其邻域内参与降噪的相邻像素点进行降噪处理。

2.根据权利要求1所述的实时图像降噪方法，其特征在于，所述图像噪声包络曲线的获得方法包括步骤：

标定图像采集设备不同增益对应的噪声标准差δ；

根据设定的降噪强度，按照如下公式建立对应于输入图像的图像噪声包络曲线：NoiseThr(y,X)＝max((f^-1(f(y)+X)-y),(y-f^-1(f(y)-X)))；

其中y为输入图像中像素点的像素值，X为像素点的噪声强度，X＝K*δ，K为降噪强度，NoiseThr(y,X)为像素点对应的最大噪声，f(y)为输入图像映射到显示端显示的伽玛映射函数，f(y)＝y^(1/r)，r为伽玛系数。

3.根据权利要求2所述的实时图像降噪方法，其特征在于，对于输入图像的每一个像素点，其对应的噪声门槛值就是所述图像噪声包络曲线上，对应该像素点像素值的最大噪声NoiseThr(y,X)，y为该像素点的像素值。

4.根据权利要求1所述的实时图像降噪方法，其特征在于，所述对每一个像素点利用其邻域内参与降噪的相邻像素点进行降噪处理，包括步骤：

对于每一像素点，计算参与降噪的相邻像素点与其差值的平均值；

将该平均值加到该像素点上，作为该像素点降噪后的像素值。

5.根据权利要求1所述的实时图像降噪方法，其特征在于，所述对每一个像素点利用其邻域内参与降噪的相邻像素点进行降噪处理，包括步骤：

对于每一像素点，为参与降噪的相邻像素点分配降噪权重，并计算该降噪权重与所述差值的积；

计算积的平均值，将该平均值加到该像素点上，作为该像素点降噪后的像素值。

6.一种实时图像降噪装置，用于对图像采集设备采集的图像进行降噪，其特征在于，该装置包括：

查表模块，用于对于输入图像的每一个像素点，在图像采集设备当前增益值对应的图像噪声包络曲线中查找到对应的噪声门槛值；

检测模块，用于计算每一像素点邻域内相邻像素点与该像素点的差值，差值的绝对值小于噪声门槛值的相邻像素点参与降噪，否则不参与降噪；

降噪模块，用于对每一个像素点利用其邻域内参与降噪的相邻像素点进行降噪处理。

7.根据权利要求6所述的实时图像降噪装置，其特征在于，所述装置还包括图像噪声包络曲线标定模块，所述图像噪声包络曲线标定模块用于标定图像采集设备的图像噪声包络曲线，并将标定的图像噪声包络曲线输入到所述查找模块，所述图像噪声包络曲线标定模块在标定图像采集设备的图像噪声包络曲线时执行如下步骤：

标定图像采集设备不同增益对应的噪声标准差δ；

根据设定的降噪强度，按照如下公式建立对应于输入图像的图像噪声包络曲线：NoiseThr(y,X)＝max((f^-1(f(y)+X)-y),(y-f^-1(f(y)-X)))；

其中y为输入图像中像素点的像素值，X为像素点的噪声强度，X＝K*δ，K为降噪强度，NoiseThr(y,X)为像素点对应的最大噪声，f(y)为输入图像映射到显示端显示的伽玛映射函数，f(y)＝y^(1/r)，r为伽玛系数。

8.根据权利要求7所述的实时图像降噪装置，其特征在于，对于输入图像的每一个像素点，其对应的噪声门槛值就是所述图像噪声包络曲线上，对应该像素点像素值的最大噪声NoiseThr(y,X)，y为该像素点的像素值。

9.根据权利要求6所述的实时图像降噪装置，其特征在于，所述降噪模块在进行图像降噪处理时，执行如下步骤：

对于每一像素点，计算参与降噪的相邻像素点与其差值的平均值；

将该平均值加到该像素点上，作为该像素点降噪后的像素值。

10.根据权利要求6所述的实时图像降噪装置，其特征在于，所述降噪模块在进行图像降噪处理时，执行如下步骤：

对于每一像素点，为参与降噪的相邻像素点分配降噪权重，并计算该降噪权重与所述差值的积；

计算积的平均值，将该平均值加到该像素点上，作为该像素点降噪后的像素值。