[发明专利]一种实时图像降噪方法及装置

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其设计一种在图像采集端实时图像降噪的方法及装置。

背景技术

图像在采集、传输、存储等过程中常常因为受到各类噪声的干扰而使图像质量有所下降，从而对后续的图像处理产生不利影响，因此在图像处理领域中图像降噪是一个非常重要的研究课题。图像降噪是从已有的含噪图像中去除噪声成分，提高图像成像质量。图像采集设备如网络摄像机(IPC)、数码相机等，在对目标物体进行拍摄后，经过色彩滤镜阵列(CFA)被图像传感器捕获的RAW数据，需要进行图像降噪。

一般图像降噪可以分为2D降噪和3D降噪，2D降噪只在二维空间域上进行降噪处理；而3D降噪，增添了时域处理，因此变为三维。2D降噪的基本方法是对一个像素将其与周围像素平均，平均后噪声降低，其缺点是会造成画面模糊，特别是物体边缘部分。因此对这种降噪方法的改进主要是进行边缘检测，边缘部分的像素不用来进行降噪。3D降噪和2D降噪的不同在于，2D降噪只考虑一帧图像，而3D降噪进一步考虑帧与帧之间的时域关系，对每个像素进行时域上的平均，通过减少时域上的改变降低噪声。相比2D降噪，3D降噪效果更好，且不会造成边缘的模糊，但存在的主要问题是：画面不会是完全静止的，如果对不属于同一物体的两个点进行降噪处理会造成错误。因此该方法需要运动估计，其效果好坏也与运动估计相关。而运动估计计算量大，耗时长，是制约3D降噪的主要瓶颈。

2D降噪的方法很多，最基础的方法是基于边缘检测的中值滤波、均值滤波，这类方法虽然实现简单，但是很难平衡“边缘信息的保留”和“噪声的去除”。比较惯用的方法还有高斯滤波、双边滤波，但这类方法通常实现比较复杂，硬件实现资源开销大。

由于2D降噪实现起来相对容易，因此如何对2D降噪进行改进，仍然是目前研究的一个方向。

发明内容

本发明的目的是提供一种实时图像降噪方法及装置，用来对图像采集设备采集的图像进行降噪，可以避免现有技术中的降噪方法实现比较复杂，硬件实现资源开销大的问题，且降噪针对性强，实现实时降噪。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

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，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

本发明的一种实现方式，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。

本发明的另一种实现方式，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。

本发明还提出了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，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；