專利名稱：：一種自適應的時空域視頻圖像降噪方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬于數(shù)字視頻處理領(lǐng)域，特別涉及一種自適應的時空域視頻圖像降噪方法。
背景技術(shù)：
：利用計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)勢，在人們的日常生活中，數(shù)字圖像和視頻已經(jīng)越發(fā)普遍，去噪可以從數(shù)字圖像和視頻中去除噪聲，增強其可壓縮性。噪聲通常存在于未被壓縮的圖像和視頻里，其是不需要的或不想要的元素或偽影。噪聲可能有很多源，例如，在電子硬件里出現(xiàn)的散粒噪聲，熱噪聲，信道噪聲等。噪聲的存在不僅降低了視頻的可視質(zhì)量，而且降低了視頻編碼的效果，并降低了媒體文件的可壓縮性。它增加了視頻的熵，使得需要更多的比特用來編碼圖像和視頻，同時也降低了進一步提高比特率的運動估計精度。為了提高編碼效率和可壓縮性，在編碼視頻之前必須進行視頻去噪。視頻去噪的目的是盡可能準確地估計真實的圖像信號。在目前存在的方法當中，有一些是直接從圖像降噪方法中擴展過來的，如空域濾波方法[1，2]，小波收縮方法[3，4]，以及偏差分方程方法[5]。這些方法由于沒有考慮到時空維度上分辨率及連續(xù)性的不同，易產(chǎn)生運動模糊和偽影。鑒于此問題，一些算法在空間濾波之前使用了運動補償方法[6，7]，在[8]中使用了一種帶有運動補償?shù)淖赃m應的時空雙向濾波器。另外還有一些基于統(tǒng)計的方法，如[9]中使用了基于貝葉斯的方法來進行去噪。這些算法都沒有考慮與編碼器的結(jié)合，并且硬件上也不易實現(xiàn)。
發(fā)明內(nèi)容所要解決的問題針對以上不足本發(fā)明提供了一種有效的去噪濾波的一種自適應的時空域視頻圖像降噪方法。技術(shù)方案一種自適應的時空域視頻圖像降噪方法，包括以下個步驟第一步對于當前幀的圖像，要進行空域濾波，以去除噪聲；第二步再把空域濾波后的像素與前一幀的對應像素加權(quán)平均，進行時域濾波；第三步更新濾波參數(shù)；在一個起始時刻，對濾波參數(shù)進行初始化，利用該濾波參數(shù)，對第一個宏塊進行濾波；每個宏塊包含亮度分量，藍色色度分量，紅色色度分量三個分量，要分別對每個分量進行濾波；濾波分為兩步，空域濾波和時域濾波；所有鄰域像素都使用未濾波前的像素值；空域濾波的公式為權(quán)利要求一種自適應的時空域視頻圖像降噪方法，其特征在于包括以下個步驟第一步對于當前幀的圖像，要進行空域濾波，以去除噪聲；第二步再把空域濾波后的像素與前一幀的對應像素加權(quán)平均，進行時域濾波；第三步更新濾波參數(shù)；在一個起始時刻，對濾波參數(shù)進行初始化，利用該濾波參數(shù)，對第一個宏塊進行濾波；每個宏塊包含亮度分量，藍色色度分量，紅色色度分量三個分量，要分別對每個分量進行濾波；濾波分為兩步，空域濾波和時域濾波；所有鄰域像素都使用未濾波前的像素值；空域濾波的公式為<mrow><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>dy</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mn>1</mn></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>dx</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mn>1</mn></munderover><mi>D</mi><mrow><mo>(</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>+</mo><mi>dx</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>+</mo><mi>dy</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mn>8</mn></mfrac><mo>+</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>令d＝abs(p(x+dx，y+dy)p(x，y))，則<mrow><mi>D</mi><mrow><mo>(</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>+</mo><mi>dx</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>+</mo><mi>dy</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mi>d</mi></mtd><mtd><mi>d</mi><mo>&le;</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>d</mi><mo>></mo><mo>></mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi><mo>&lt;</mo><mi>d</mi><mo>&le;</mo><mn>2</mn><mo>*</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>d</mi><mo>></mo><mo>></mo><mn>4</mn></mtd><mtd><mi>d</mi><mo>></mo><mn>2</mn><mo>*</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>時域濾波分兩步，第一步是運動估計，該步驟的目的在于為當前宏塊像素尋找最佳的時域匹配點，匹配準則為SAD，其計算公式為<mrow><mi>SAD</mi><mrow><mo>(</mo><mi>mv</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder><mi>&Sigma;</mi><mi>i</mi></munder><mi>abs</mi><mrow><mo>(</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>+</mo><mi>mv</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>式中p(i)表示當前幀中位置i處的像素值，p′(i+mv)表示參考幀中位置i+mv處的像素值；對于某個范圍內(nèi)的mv，對每一個都計算一個SAD值，最小的SAD值所對應的mv為最佳運動位移，其對應的參考塊為當前塊的最佳匹配塊；如果該方法應用于視頻編碼器中，運動估計已在編碼器中實現(xiàn)，不需額外實現(xiàn)；時域濾波的第二步是將當前像素與匹配像素進行加權(quán)平均，從而得到最終的濾波像素，其計算公式如下<mrow><msup><mi>p</mi><mrow><mo>&prime;</mo><mo>&prime;</mo></mrow></msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mfrac><mrow><mi>D</mi><mrow><mo>(</mo><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msup><mi>p</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><msup><mi>x</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>,</mo><msup><mi>y</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>,</mo><mi>t</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mn>2</mn></mfrac></mrow>式中，p′(x′，y′，t1)代表p′(x，y，t)在運動補償時對應的參考幀的像素；D函數(shù)的定義為<mrow><mi>D</mi><mrow><mo>(</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>+</mo><mi>dx</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>+</mo><mi>dy</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mi>d</mi></mtd><mtd><mi>d</mi><mo>&le;</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>d</mi><mo>></mo><mo>></mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi><mo>&lt;</mo><mi>d</mi><mo>&le;</mo><mn>2</mn><mo>*</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>d</mi><mo>></mo><mo>></mo><mn>4</mn></mtd><mtd><mi>d</mi><mo>></mo><mn>2</mn><mo>*</mo><mi>factor</mi><mo>_</mo><mi>s</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>當前宏塊濾波結(jié)束后，需要對濾波參數(shù)進行更新，以進行下一個宏塊的濾波，更新過程分為三步，第一步是利用固定系數(shù)計算單個像素的差值，第二步是利用單個像素方差計算宏塊方差，第三步則是利用方差計算下一宏塊的濾波參數(shù)；在計算單個像素方差步驟中，使用了一個固定的濾波系數(shù)來，計算公式為<mrow><msup><mi>d</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>dy</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mn>1</mn></munderover><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>dx</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mn>1</mn></munderover><mi>D</mi><mrow><mo>(</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>+</mo><mi>dx</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>+</mo><mi>dy</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>p</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mn>20</mn><mo>)</mo></mrow></mrow><mn>8</mn></mfrac></mrow>計算宏塊方差使用了單個像素差值的絕對值，計算公式為<mrow><mi>var</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>&Sigma;&Sigma;abs</mi><mrow><mo>(</mo><msup><mi>d</mi><mo>&prime;</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mi>pixelcount</mi></mfrac></mrow>最后通過var更新下一個宏塊的濾波參數(shù)factor_s＝1.0+luma_var*luma_var/1.4factor_t＝factor_s/全文摘要一種自適應的時空域視頻圖像降噪方法，包括以下個步驟第一步對于當前幀的圖像，要進行空域濾波，以去除噪聲；第二步再把空域濾波后的像素與前一幀的對應像素加權(quán)平均，進行時域濾波；第三步更新濾波參數(shù)；在一個起始時刻，對濾波參數(shù)進行初始化，利用該濾波參數(shù)，對第一個宏塊進行濾波；每個宏塊包含亮度分量，藍色色度分量，紅色色度分量三個分量，要分別對每個分量進行濾波；濾波分為兩步，空域濾波和時域濾波；當前宏塊濾波結(jié)束后，需要對濾波參數(shù)進行更新，以進行下一個宏塊的濾波，更新過程分為三步，第一步是利用固定系數(shù)計算單個像素的差值，第二步是利用單個像素方差計算宏塊方差，第三步則是利用方差計算下一宏塊的濾波參數(shù)。文檔編號H04N5/213GK101964863SQ20101016543公開日2011年2月2日申請日期2010年5月7日優(yōu)先權(quán)日2010年5月7日發(fā)明者孫翼,馬濤,高偉申請人:鎮(zhèn)江唐橋微電子有限公司