[发明专利]一种图像分块自适应递归降噪方法及装置

说明书

本发明公开了一种图像分块自适应递归降噪方法，将当前图像与前一帧图像的降噪结果均分成多个子块，对每个子块进行运动检测，获取每个子块的运动参数；将同属于运动块的相邻的子块合成为一个运动区域；通过图像采集频率参数、子块与运动区域的距离参数和运动参数m计算前后帧降噪系数k；根据计算得到的降噪系数和递归降噪公式获取第n帧图像x(n)的降噪结果。本发明还公开了一种图像分块自适应递归降噪装置。本发明根据做差后每个块的噪声水平，运动情况，帧频，及当前块与运动区域的距离自适应地调整降噪参数，在不减弱静止区域降噪效果的同时有效地消除运动拖尾现象并可以减小块与块之间的噪声差异。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种图像分块自适应递归降噪方法及装置。

背景技术

图像降噪，特别是医学图像中的序列图像一般是采用递归滤波法。但单纯的递归滤波处理无法兼顾消除噪声和运动图像的运动伪影。对于静止图像序列，当递归系数较大时，递归效果较好；但是对于运动图像序列，各帧图像所描述的内容在空间位置上存在“错位”，递归降噪会引起图像运动伪影。

为了降低运动伪影，需要根据图像的运动改变递归系数。两帧源图像之间相对运动越大，对应的系数应该越小。当系数较小时，改善了图像运动伪影，但是导致递归的图像噪声较大。由此可见，单纯的递归处理在运动图像降噪和消除运动伪影两方面只能折中处理，无法同时兼顾消除噪声和运动图像的运动伪影。

特别是，在帧与帧之间发生运动时会出现运动造成的拖尾现象，目前常用减小拖尾现象的方法是加入运动检测，具体来说，目前常用的运动检测方法是帧差法将两帧图像相减得到两帧图像的差异再根据阈值判断是否发生运动，这里的运动检测是为降噪服务的。首先对整幅图像运动检测，检测到运动则降低整体降噪等级，此种方法往往达不到理想的去噪效果：发生运动时降低整幅图像的降噪等级，使整幅图像都达不到较好的降噪效果，在运动帧跟静止帧之间采用的是不同的降噪参数或降噪方法使得两帧图像之间噪声水平不同，所以会存在明显的噪声差异。而将图像分块对运动块和静止块采用不同降噪参数的方法则会在块与块之间会出现明显的噪声差异。

发明内容

本发明针对这些问题根据图像噪声水平、运动情况、帧频、及当前块与运动区域，特别是与运动比较剧烈的运动区域的距离自适应的调整降噪参数，在不减弱静止区域降噪效果的同时消除运动拖尾现象并可以减小块与块之间的噪声差异。

本发明提供了一种图像分块自适应递归降噪方法，包括以下步骤：

S1、将第n帧图像x(n)分成N×M个子块，将第n-1帧图像的降噪结果y(n-1)分成N×M个子块，N、M为预设的常数；

S2、分别对x(n)与y(n-1)对应的每个子块进行运动检测，获取x(n)的每个子块的运动参数m，根据运动检测的结果判断x(n)的子块是否为运动块；

S3、将x(n)的子块中同属于运动块的相邻的子块合成为一个运动区域；通过图像采集频率参数、子块与运动区域的距离参数和运动参数m计算前后帧降噪系数k；

S4、根据步骤S3计算得到的降噪系数k和所述递归降噪公式获取第n帧图像的降噪结果y(n)。

进一步地，步骤S3中所述的通过图像采集频率参数、子块与运动区域的距离参数和运动参数m计算前后帧降噪系数k包括：

通过下式获取该子块的降噪系数k：k＝C×f/F×d/D×1/m；其中，C为预设的常数，f为第n帧图像的帧频，F为预设的最大帧频，d为x(n)的子块与最近的运动区域的边界的距离，D为x(n)的对角线的长度。

进一步地，步骤S4包括：第n帧图像的降噪结果y(n)的计算公式为：y(n)＝(1-k)×x(n)+k×y(n-1)。

进一步地，步骤S2包括：

S201、分别对x(n)与y(n-1)在相同位置的子块做差值；