專利名稱：圖像噪聲濾除方法
技術領域：
本發明涉及一種圖像處理方法，并且尤其涉及一種圖像噪聲濾除方法。
背景技術：
圖像噪聲是影響圖像品質的關鍵因素之一。然而，在圖像感測器的像素數目逐漸 增加的同時，像素大小卻因成本考慮而不斷地被縮小，導致圖像感測器擷取的圖像中所包 含的噪聲而無可避免地被放大。因此，噪聲濾除(denoising)的效果逐漸成為決定圖像品 質的一個重要因素。利用濾波器(filter)將去噪前圖像(noisy image)重建為去噪后圖像(denoised image)的過程稱為圖像重建(image reconstruction)，如
圖1所示。利用鄰域濾波器(neighborhood filter)進行圖像重建為一項標準技術。鄰域濾 波器根據當前像素(current pixel)及其鄰域像素(neighborhood pixel)之間的相似度 決定權重(weighting)，并根據該權重將當前像素與其鄰域像素進行加權平均以得到當前 像素的重建值。當去噪圖像中所有像素均進行完上述圖像重建的步驟后，則可得到去噪后 圖像。鄰域濾波一般可以以式(1)表示U(x)=———NhO)/ ,(i)其中，U表示去噪前圖像；Nh(χ)表示歸一化常數(normalization constant) ；U 表示去噪后圖像；RX表示當前像素χ的鄰域；h表示濾波常數，其決定于當前像素χ與其鄰 域像素y在圖像中的距離，例如鄰域像素y與當前像素χ的位置距離(distance)，以及亮 度差異(intensity difference) 0請參照圖2所示，其顯示了一 7X7鄰域濾波的示意圖。 圖像感測器擷取圖像I，其為去噪前圖像。鄰域濾波器則根據當前像素χ與該當前像素χ周 圍的搜尋框艮內的鄰域像素y之間的相似度分別求出48個權重，并將當前像素χ的灰階 值(gray level)與其48個鄰域像素y的灰階值進行加權平均，以得到當前像素χ的重建 值。然而，鄰域濾波器由于僅單純地根據兩個像素之間的相似度進行加權平均，因此往往無 法達到令人滿意的重建效果。因此，另提出了一種圖像重建法，稱之為非區域演算法(non-local algorithm), 以改善上述基于鄰域濾波的圖像重建法。非區域演算法最主要是根據當前像素周圍預設大 小的當前像素比較框(comparison block)與當前像素的鄰域像素周圍預設大小的鄰域像 素比較框之間的相似度來決定權重，并根據該權重將當前像素的灰階值與其鄰域像素的灰 階值進行加權平均，以求出當前像素的重建值。非區域演算法一般可以以式( 表示_8] NLM(I)= Σ ^(iJ)vO)jeRx(2) 其中NL[v] (i)表示當前像素i的重建值；v(j)表示去噪前當前像素i的鄰域像 素j的灰階值；ω (i，j)表示當前像素i與其鄰域像素j之間的權重，其決定于當前像素i周圍預設大小的當前像素比較框與鄰域像素j周圍預設大小的鄰域像素比較框之間的相 似度。該權重可以以式C3)表示為
權利要求
1.一種圖像噪聲濾除方法，該方法包括下列步驟在圖像中依序選擇一像素作為當前像素，其中該當前像素周圍的像素作為該當前像素 的鄰域像素；動態地決定一當前搜尋框和一強度參數，并在所述當前搜尋框中每一像素周圍決定一 比較框；對所述當前搜尋框中每一像素的比較框進行預去噪；比較預去噪后鄰域像素的比較框與預去噪后當前像素的比較框，以求出所述當前搜尋 框中每一鄰域像素與所述當前像素的相似度；根據所述當前搜尋框中每一鄰域像素與當前像素的距離、所述相似度和所述強度參 數，決定每一鄰域像素相對于當前像素的權重；以及根據所述權重對當前搜尋框中每一鄰域像素與當前像素的灰階值進行加權平均，以得 到當前像素的重建值。
2.根據權利要求1所述的圖像噪聲濾除方法，該方法還包含下列步驟 判斷是否所述圖像的所有像素均已求得重建值；其中，預去噪是利用平均濾波器或鄰域濾波器來實現；其中，所述相似度為預去噪后鄰域像素的比較框與預去噪后當前像素的比較框中相對 位置像素的灰階值的差值平方和；其中，所述當前搜尋框和比較框各自為方形、矩形、菱形、圓形或橢圓形。
3.根據權利要求1所述的圖像噪聲濾除方法，其中，動態地決定一當前搜尋框和一強 度參數的步驟包括下列步驟在所述當前像素周圍決定一最大搜尋框，其中該最大搜尋框中每一像素的周圍決定有 所述比較框；計算包含于所述最大搜尋框內的所有次搜尋框的邊緣像素比例；以及 以具有最低邊緣像素比例的次搜尋框作為所述當前搜尋框，并根據該當前搜尋框的邊 緣像素比例決定所述強度參數。
4.根據權利要求3所述的圖像噪聲濾除方法，其中，計算包含于所述最大搜尋框內的 所有次搜尋框的邊緣像素比例的步驟包括下列步驟對所述最大搜尋框中所有像素的比較框進行預去噪；計算所述最大搜尋框中每一像素的預去噪前比較框與預去噪后比較框中相對位置像 素的灰階值的差值絕對值之和；當該差值絕對值之和大于門檻值時，判定該像素為邊緣像素；以及 根據判定結果計算包含于所述最大搜尋框內的所有次搜尋框的邊緣像素比例。
5.根據權利要求4所述的圖像噪聲濾除方法，其中，所述次搜尋框的尺寸為 (n-2m) X (n-2m)，n為所述最大搜尋框的尺寸，m等于0或正整數；其中，最小的次搜尋框尺 寸為3X3，最大的次搜尋框為所述最大搜尋框且該最大搜尋框的尺寸為7X7。
6.根據權利要求3所述的圖像噪聲濾除方法，其中，所述邊緣像素比例愈高，所述強度 參數愈低；所述邊緣像素比例愈低，所述強度參數愈高。
7.一種圖像噪聲濾除方法，該方法包括下列步驟在圖像中依序選擇一像素作為當前像素，其中該當前像素周圍的像素作為該當前像素的鄰域像素；在當前像素周圍決定一最大搜尋框，并在該最大搜尋框中每一像素的周圍決定一比較框；對所述最大搜尋框中每一像素的比較框進行預去噪；根據所述最大搜尋框中每一像素的預去噪前比較框與預去噪后比較框決定該像素是 否為邊緣像素；計算包含于所述最大搜尋框內的所有次搜尋框的邊緣像素比例； 以具有最低邊緣像素比例的次搜尋框作為當前搜尋框，并根據該當前搜尋框的邊緣像 素比例決定強度參數；比較預去噪后鄰域像素的比較框與預去噪后當前像素的比較框，以求得所述當前搜尋 框中每一鄰域像素與當前像素的相似度；根據所述當前搜尋框中每一鄰域像素與當前像素的距離、所述相似度和所述強度參 數，決定每一鄰域像素相對于當前像素的權重；以及根據該權重對所述當前搜尋框中每一鄰域像素與當前像素的灰階值進行加權平均，以 得到當前像素的重建值。
8.根據權利要求7所述的圖像噪聲濾除方法，其中，預去噪是利用平均濾波器或鄰域 濾波器來實現。
9.根據權利要求7所述的圖像噪聲濾除方法，其中，根據所述最大搜尋框中每一像素 的預去噪前比較框與預去噪后比較框決定該像素是否為邊緣像素的步驟包括下列步驟計算所述最大搜尋框中每一像素的預去噪前比較框與預去噪后比較框中相對位置像 素的灰階值的差值絕對值之和；以及當該差值絕對值之和大于門檻值時，判定該像素為邊緣像素。
10.根據權利要求7所述的圖像噪聲濾除方法，其中，所述邊緣像素比例愈高，所述強 度參數愈低；所述邊緣像素比例愈低，所述強度參數愈高；其中，所述強度參數為數學函數 或數值。
11.根據權利要求7所述的圖像噪聲濾除方法，其中，所述次搜尋框的尺寸為 (n-2m) X (n-2m)，n為所述最大搜尋框的尺寸，m等于0或正整數；其中，最小的次搜尋框尺 寸為3X3，最大的次搜尋框為所述最大搜尋框。
12.根據權利要求7所述的圖像噪聲濾除方法，該方法還包括下列步驟 判斷是否所述圖像的所有像素均已求得重建值；其中，所述相似度為預去噪后鄰域像素的比較框與預去噪后當前像素的比較框中相對 位置像素的灰階值的差值平方和；其中，所述最大搜尋框、比較框、次搜尋框以及當前搜尋框各自為方形、矩形、菱形、圓 形或橢圓形。
全文摘要
本發明公開了一種圖像噪聲濾除方法，該方法包括下列步驟在圖像中依序選擇一像素作為當前像素；動態地決定一當前搜尋框和一強度參數；對所述當前搜尋框中每一像素的比較框進行預去噪；比較預去噪后鄰域像素的比較框與預去噪后當前像素的比較框，以求出所述當前搜尋框中每一鄰域像素與當前像素的相似度；根據所述當前搜尋框中每一鄰域像素與當前像素的距離、相似度和強度參數，決定每一鄰域像素相對于當前像素的權重；以及根據該權重對所述當前搜尋框中每一鄰域像素與當前像素的灰階值進行加權平均，以得到當前像素的重建值。本發明圖像噪聲濾除方法通過引入預去噪步驟，使得比較框內的圖像信息僅剩下圖像結構而不含噪聲，可有效解決像素受噪聲影響的情形。
文檔編號H04N5/357GK102045513SQ20091018040
公開日2011年5月4日 申請日期2009年10月13日 優先權日2009年10月13日
發明者姚文瀚, 李泉欣, 楊恕先 申請人:原相科技股份有限公司