使用自相似度驱动混合的带细节保留的非局部均值图像去噪制造技术

本发明专利技术涉及一种用于纹理增强的非局部均值(NLM)图像去噪的系统、装置、方法和计算机可读介质。在实施例中，通过有噪声的输入目标像素值和由自相似度驱动的NLM像素值之间的混合来保留被过滤的图像数据中的细节，并且通过局部纹理的独立测量结果来进一步通知。在实施例中，混合由指示纹理的一个或多个混合权重或系数驱动，使得由增强的降噪滤波器保留的细节的水平与纹理的量成比例。因而相比于更高度纹理化的区域，本文的实施例可以更主动地对缺少明显纹理(即，光滑)的图像的区域进行去噪。在另外的实施例中，还基于候选区块的相似度得分确定混合系数，其中基于纹理得分考虑那些得分的数量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用自相似度驱动混合的带细节保留的非局部均值图像去噪优先权要求本申请要求于2014年9月23日提交的名称为“NON-LOCALMEANSIMAGEDENOISINGWITHDETAILNPRESERVATIONUSINGSEL-SIMILARITYDRIVENBLENDING”的第14/494,163号美国专利申请的优先权，后者通过引用整体合并于此。
技术介绍
图像去噪是图像处理流水线上的重要功能块。图像去噪方法的目的在于，从含噪测量结果中恢复原始图像。由数字照相机传感器生成的图像从各种源拾取噪声，出于美感或实际(例如，机器视觉)目的，应当减少上述噪声。理想地，图像去噪块所利用的降噪算法应当通过在使真实细节的损失最小的同时减少噪声来改善图像清晰度。技术难点在于鲁棒地区分噪声与图像细节。许多图像去噪算法执行像素相对于在空间上围绕该目标像素的一组像素的某种平均或加权，这些算法被称为“局部均值”滤波或“局部平滑”滤波。非局部图像去噪算法(最流行的是非局部均值(NLM)算法)在过去十年中得到了普及，因为相对于许多局部均值算法，其改善了滤波后的清晰度，同时减少了真实细节损失。NLM滤波利用图像内的冗余，通过对图像中更大数量的像素(按像素与目标像素的相似度进行加权)进行求均值来降低边缘模糊度。更具体地，对于每个输入像素，确定包含目标像素的目标区块(patch)。然后，针对相似度评估目标区块的邻域中的其它候选区块。根据分配给候选区块的“自相似度”权重，计算平均像素区块作为候选区块的加权平均值。然后，将平均像素区块直接作为NLM滤波的滤波后的目标像素输出。虽然NLM去噪技术被认为相比于大多数局部均值滤波改善了图像质量，但是NLM技术偏向于高度周期性的图像。质量损失主要是非周期性细节，视觉感知为影响高频纹理区域和唯一像素的模糊度。因此，能够改善图像清晰度，同时相比于现有NLM技术，更大程度地保留期望的纹理和高频细节的图像去噪技术和硬件架构是有利的。附图说明在附图中通过示例的方式而非通过限制的方式示出在此所描述的内容。为了说明的简明性和清楚性，附图所示的要素不一定按比例绘制。例如，为了清楚，一些要素的尺寸可能相对于其它要素被夸大。此外，在认为适当的情况下，在附图之间重复了标号，以指示对应的或类似的要素。在附图中：图1是示出根据实施例的图像降噪方法的流程图；图2是根据实施例的像素值和图像滤波参数关联图的图示；图3是示出根据实施例的图像降噪方法的流程图；图4是示出根据实施例的图像降噪方法的流程图；图5A是根据一个或多个实施例的包括含有独立的纹理检测级的图像去噪模块的系统的功能框图；图5B是根据一个或多个替换实施例的包括含有独立的纹理检测级的图像去噪模块的系统的功能框图；图6是根据实施例的采用包括图5A或5B的系统的图像处理器的示例性超低功耗系统的示图；以及图7是根据一个或多个实施例布置的示例性移动手机平台的示图。具体实施方式参考附图描述一个或多个实施例。虽然详细描述和讨论了具体的配置和布置，但是应当理解，这仅是出于说明的目的。本领域技术人员将认识到，在不脱离本说明书的精神和范围的情况下，其他配置和布置是可能的。对于本领域技术人员显而易见的是，可以在本文详细描述之外的各种其他系统和应用中采用本文所描述的技术和/或布置。在下面的具体实施方式中参考附图，附图构成具体实施方式的一部分并且示出示例性实施例。此外，应当理解，在不脱离所要求保护的主题的范围的情况下，可以利用其他实施例，并且可以进行结构和/或逻辑上的改变。因此，以下具体实施方式不应被认为具有限制意义，并且所要求保护的主题的范围仅由所附权利要求及其等同物限定。在下面的说明中，阐述了许多细节，然而，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践实施例。众所周知的方法和设备以框图形式而非详细示出，以避免掩盖更重要的方面。整个说明书中对“实施例”或“一个实施例”的引用意指结合实施例描述的特定特征、结构、功能或特性被包括在至少一个实施例中。因此，整个说明书中各位置处出现的短语“在实施例中”或“在一个实施例中”未必指代同一实施例。此外，在实施例的上下文中描述的特定特征、结构、功能或特性可以以任何合适的方式组合在一个或多个实施例中。例如，第一实施例可以与第二实施例组合，只要与这两个实施例相关联的特定特征、结构、功能或特性不是相互排斥的。如在示例性实施例的说明和所附权利要求中使用的，除非上下文另有明确指示，否则单数形式“一”、“一个”和“所述”也旨在包括复数形式。还将理解，如本文所使用的术语“和/或”指代并且涵盖一个或多个相关列出项目的任何和所有可能的组合。如整个说明书和权利要求书中所使用的，由术语“…中的至少一个”或“…中的一个或多个”连接的一列项目可以意指列出的术语的任何组合。例如，短语“A、B或C中的至少一个”可以意指A；B；C；A和B；A和C；B和C；或A、B和C。术语“耦合”和“连接”以及它们的派生词在本文中可以用于描述组件之间的功能关系或结构关系。应当理解，这些术语不旨在作为彼此的同义词。而是，在特定实施例中，“连接”可以用于指示两个或更多个元件彼此直接地物理接触、光学接触或电接触。“耦合”可以用于指示两个或更多个元件彼此直接或间接地(在它们之间具有其他中间元件)物理接触、光学接触或电接触，和/或两个或更多个元件协作或彼此交互(例如，处于因果关系)。本文提供的某些部分的详细描述是依据对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示来呈现的。除非特别说明，否则如从以下讨论显而易见的是，应当理解，在整个描述中，利用诸如“运算”、“计算”、“确定”、“估计”、“存储”、“收集”、“显示”、“接收”、“合并”、“生成”、“更新”等术语进行的讨论指代计算机系统或类似的电子计算设备的操作和处理，该计算机系统或电子计算设备将表示为在包含寄存器和存储器的计算机系统的电路内的物理(电子)量的数据操纵和转换成类似地表示为计算机系统存储器或寄存器或其他此类信息存储、传输或显示设备内的物理量的其它数据。虽然以下说明阐述了可以在例如片上系统(SoC)架构的架构中呈现的实施例，但是本文所描述的技术和/或布置的实现方式不限于特定架构和/或计算系统，并且可以由用于类似目的的任何架构和/或计算系统来实现。例如，采用多个集成电路(IC)芯片和/或封装件、和/或各种计算设备和/或消费电子(CE)设备(例如，机顶盒、智能电话等)的各种架构可以实现本文描述的技术和/或布置。另外，虽然以下说明可能阐述了许多具体细节，例如系统组件的逻辑实现、类型和相互关系、逻辑分区/集成选择等，但是可以在没有这些具体细节的情况下实践所要求保护的主题。此外，为了不掩盖本文所公开的内容，可能没有详细示出某些内容，例如控制结构和完整的软件指令序列。本文公开的内容的某些部分实现在硬件中，例如作为图形处理器中的逻辑电路。某些其他部分可以实现在硬件、固件、软件或其任何组合中。本文所公开的内容中的至少一些还可以被实现为存储在机器可读介质上的指令，这些指令可以由一个或多个处理器(图形处理器和/或中央处理器)来读取和执行。机器可读介质可以包括用于以机器(例如，计算设备)可读的形式存储或传输信息的任何介质和/或机制。例如，机器可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实现的图像降噪方法，包括：接收目标像素和所述目标像素的空间邻域内的多个像素的输入像素值；基于所述输入像素值，计算指示所述邻域内的纹理水平的纹理得分；基于所述输入像素值，计算所述目标输入像素的非局部均值；通过基于所述纹理得分计算作为所述非局部均值和目标输入像素值的混合值的滤波后的目标像素值，与所述纹理水平成反比地调节所述非局部均值相对于所述目标输入像素值的加权；以及将所述滤波后的目标像素值存储到电子存储器。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.09.23 US 14/494,1631.一种计算机实现的图像降噪方法，包括：接收目标像素和所述目标像素的空间邻域内的多个像素的输入像素值；基于所述输入像素值，计算指示所述邻域内的纹理水平的纹理得分；基于所述输入像素值，计算所述目标输入像素的非局部均值；通过基于所述纹理得分计算作为所述非局部均值和目标输入像素值的混合值的滤波后的目标像素值，与所述纹理水平成反比地调节所述非局部均值相对于所述目标输入像素值的加权；以及将所述滤波后的目标像素值存储到电子存储器。2.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述目标输入像素的非局部均值还包括：以响应于检测到更大的纹理水平而包含更少的候选区块的方式，基于所述纹理得分来确定所述邻域内的用于计算所述非局部均值的候选区块的数量。3.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过执行所述邻域内的一个或多个候选区块与所述邻域内的包含所述目标像素的目标像素区块之间的比较，来计算用于每个候选区块的区块权重；基于所述区块权重和所述纹理得分，计算混合系数；以及通过基于所述混合系数，在所述非局部均值与所述目标输入像素之间进行插值，来将所述非局部均值与所述目标输入像素值进行混合。4.根据权利要求3所述的方法，还包括：基于所述纹理得分，选择最大区块权重的集合；其中，基于所述区块权重和所述纹理得分来计算混合系数还包括：基于区块权重统计来计算混合系数，所述区块权重统计指示选定的区块权重集合的集中趋势；并且其中，基于所述混合系数在所述非局部均值与所述目标输入像素之间进行插值还包括：求取所述非局部均值和所述目标输入像素的加权和，所述非局部均值和所述目标输入像素按所述区块权重统计进行互补加权。5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述纹理得分选择所述区块权重集合还包括：通过以下步骤中的至少一个来确定在权重集合中表示的所述候选区块的整数数量：评估范围在候选区块的数量与非零最小值之间的所述纹理得分的单调递减封闭式函数；或使用所述纹理得分作为索引值来访问查找表(LUT)，所述LUT将候选区块的不同数量与不同的纹理得分相关联。6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于所述纹理得分选择所述区块权重集合还包括：通过评估所述纹理得分和候选区块的总数量的单调递减封闭式函数，来确定在所述集合中表示的候选区块的数量。7.根据权利要求3所述的方法，还包括：基于所述纹理得分，选择所述最大区块权重的集合；以及其中，基于所述区块权重和所述纹理得分计算混合系数还包括：从区块权重统计来计算初始混合系数，所述区块权重统计指示选定的区块权重集合的集中趋势；以及通过所述初始混合系数的映射来计算所述混合系数，其中，所述映射是所述纹理得分的函数。8.根据权利要求7所述的方法，其中，计算最终混合系数还包括以下步骤中的至少一个：评估所述纹理得分的单调递减封闭式函数；或使用所述纹理得分作为索引值来访问查找表(LUT)，所述LUT将不同的纹理得分与初始混合系数和最终混合系数之间的不同映射相关联。9.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述纹理得分还包括：计算所述邻域内的所有像素值或其子集上的色散的估计量；以及通过信号强度来将色散估计量归一化。10.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述目标输入像素的非局部均值还包括：通过执行所述邻域内的多个候选区块与所述邻域内的包含所述目标像素的目标像素区块之间的比较，来计算用于每个候选区块的区块权重；以及通过对由候选区块的对应区块权重加权后的候选区块进行平均，来计算平均区块。11.根据权利要求1所述的计算机实现的图像降噪方法，还包括：通过执行所述邻域内的一个或多个候选区块与包含所述目标像素的目标像素区块之间的比较，来计算用于每个候选区块的区块权重；通过评估所述纹理得分和候选区块的总数量的单调递减封闭式函数，来选择表示整数数量的候选区块的最大区块权重的集合；从区块权重统计来计算初始混合系数，所述区块权重统计指示选定的区块权重集合的集中趋势；通过所述初始混合系数的映射来计算最终混合系数，其中，所述映射是所述纹理得分的函数；以响应于检测到更大的纹理水平而包含更少的候选区块的方式，基于所述纹理得分来选择所述邻域内的候选区块的子集；从平均区块计算所述非局部均值，所述平均区块是通过对由候选区块的对应区块权重加权后的所述候选区块的子集进行平均来确定的；其中，调节所述非局部均值相对于所述目标输入像素值的加权还包括：通过基于所述最终混合系数，在所述非局部均值与所述目标输入像素之间进行线性插值，来将所述非局部均值与所述目标输入像素值进行混合；以及将混合值存储到存储器，作为所述滤波后的目标像素值。12.根据权利要求11所述的方法，其中，计算所述纹理得分还包括：计算所述邻域内的所有像素值或其子集上的色散的估计量；以及通过信号强度来将色散估计量归一化。13.一种图像处理系统，包括：输入端口，接收目标像素和所述目标像素的空间邻域内的多个像素的输入像素值；去噪模块，耦合到所述输入端口，并且还包括：纹理处理模块，基于所述输入像素值来计算指示在所述邻域内检测到的纹理水平的纹理得分；NLM模块，基于所述输入像素值来计算所述目标输入像素的非局部均值；和混合模块，通过基于所述纹理得分计算作为所述非局部均值和目标输入像素值的混合值的滤波后的目标像素值，与所述纹理水平成反比地调节所述非局部均值相对于所述目标输入像素值的加权；和输出端口，耦合到所述去噪模块，用于将所述滤波后的目标像素值发送到电子存储器。14.根据权利要求13所述的图像处理系统，其中：所述NLM模块还包括如下逻辑电路，...

【专利技术属性】
技术研发人员：S·奥龙，G·迈克尔，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：美国,US