[发明专利]一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法和系统

权利要求书

1.一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.获取时间上连续的多张待处理图像；

b.对所述的待处理图像进行模糊滤波处理，得到模糊图像；

c.根据所述待处理图像的亮度计算块匹配的阈值：在亮度比较高的情况下，增大阈值；在亮度比较低的情况下，减小阈值；

d.按照SAD的计算距离进行分层，并通过分层搜索对所述的模糊图像进行块匹配；

e.以所述连续的多张待处理图像中的第一张图像作为参照图，依次对随后各张待处理图像进行累加处理，将SAD小于所述阈值的图像块累加至参照图的对应位置，得到累加和图像；

f.将累加和图像中各个像素点的颜色值除以对应像素点的累加次数，得到去噪图像；

其中，所述的步骤d中，按照SAD的计算距离进行分层，并通过分层搜索对所述的模糊图像进行块匹配，进一步包括以下步骤：

d1.设置搜索范围；

d2.计算所述搜索范围的中心点坐标(x,y)及其上下左右1距离的周围四个点的坐标(x,y-1)、(x,y+1)、(x-1,y)和(x+1,y)；

d3.计算所述中心点及其周围四个点所在的图像块的SAD；

d4.将SAD最大的图像块的中心点作为新的中心点；

d5.计算新的中心点坐标(x’,y’)及其上下左右2距离的周围四个点的坐标(x’,y’-2)、(x’,y’+2)、(x’-2,y’)和(x’+2,y’)；

d6.计算所述新的中心点及其周围四个点所在的图像块的SAD；

d7.以此类推，直到计算到n距离的范围；

d8.最后计算得到所述搜索范围内SAD最小的图像块。

2.根据权利要求1所述的一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法，其特征在于：所述的步骤a中，时间上连续的多张待处理图像，是指在同一个时刻驱动摄像头进行连续多次的数据捕获，得到所述的多张待处理图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法，其特征在于：所述的步骤b中，对所述的待处理图像进行模糊滤波处理，是将所述的多张待处理图像分别用3*3大小的窗口进行模糊滤波处理，得到模糊图像。

4.根据权利要求3所述的一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法，其特征在于：所述的模糊滤波处理，是采用中值模糊处理、高斯模糊处理、均值模糊处理、卷积处理中的一种或超过一种的结合。

5.根据权利要求1所述的一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法，其特征在于：所述的步骤c中，根据所述待处理图像的亮度计算块匹配的阈值，计算方法如下：

c1.根据拍摄待处理图像时的ISO感光度和快门速度得到待处理图像的亮度，并计算出所述的阈值；

或者

c2.通过对待处理图像进行直方图统计进行图像亮度的评估，并计算出所述的阈值。

6.根据权利要求1所述的一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法，其特征在于：所述的步骤e中，将SAD小于所述阈值的图像块累加至参照图的对应位置得到累加和图像，进一步包括以下步骤：

e1.预设块匹配窗口大小为w，按照分层搜索的算法进行块匹配；

e2.若当前窗口的图像块的SAD小于阈值，则将该图像块的各个像素点的颜色值累加至累加和图像的对应位置，并增加累加和图像中对应像素点的累加次数；

e3.跳出此次搜索，并将窗口偏移w-1位，进入下一个块匹配并重复步骤e2。

7.根据权利要求6所述的一种基于阈值块匹配的图像去噪的方法，其特征在于：所述的步骤f中，将累加和图像中各个像素点的颜色值除以对应像素点的累加次数得到去噪图像，计算方法如下：

resultColor＝colorTotal/time；

其中，colorTotal为所述的累加和图像中每个像素点的红、绿、蓝通道的颜色累加的和；time为所述的累加和图像中对应像素点的累加次数；resultColor为去噪图像上对应像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。

8.一种基于阈值块匹配的图像去噪的系统，其特征在于，该系统包括：

图像获取模块，用于获取时间上连续的多张待处理图像；

模糊处理模块，用于对所述的待处理图像进行模糊滤波处理得到模糊图像；

阈值计算模块，其根据所述待处理图像的亮度计算块匹配的阈值：在亮度比较高的情况下，增大阈值；在亮度比较低的情况下，减小阈值；

块匹配模块，其按照SAD的计算距离进行分层，并通过分层搜索对所述的模糊图像进行块匹配；

累加模块，其以所述连续的多张待处理图像中的第一张图像作为参照图，依次对随后各张待处理图像进行累加处理，将SAD小于所述阈值的图像块累加至参照图的对应位置，得到累加和图像；

除法模块，其将累加和图像中各个像素点的颜色值除以对应像素点的累加次数，得到去噪图像；

其中，所述的块匹配模块中，按照SAD的计算距离进行分层，并通过分层搜索对所述的模糊图像进行块匹配，进一步包括以下步骤：

d1.设置搜索范围；

d2.计算所述搜索范围的中心点坐标(x,y)及其上下左右1距离的周围四个点的坐标(x,y-1)、(x,y+1)、(x-1,y)和(x+1,y)；

d3.计算所述中心点及其周围四个点所在的图像块的SAD；

d4.将SAD最大的图像块的中心点作为新的中心点；

d5.计算新的中心点坐标(x’,y’)及其上下左右2距离的周围四个点的坐标(x’,y’-2)、(x’,y’+2)、(x’-2,y’)和(x’+2,y’)；

d6.计算所述新的中心点及其周围四个点所在的图像块的SAD；

d7.以此类推，直到计算到n距离的范围；

d8.最后计算得到所述搜索范围内SAD最小的图像块。