【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应阈值时空信息的旧电影斑点噪声检测方法
本专利技术涉及数字图像处理方法,特别涉及一种基于自适应阈值时空信息的旧电影斑点噪声检测方法。
技术介绍
斑点检测方法主要分为基于空间不连续性和时间不连续性的检测方法。A.C.Kokaram和P.J.W.Rayner在直观法的基础上结合运动估计和运动补偿技术提出了SDIa(SpikeDetectionIndex-a)检测算法,该算法是一种最基本的基于斑点时间域不连续特性的检测法。它首先提出了利用视频序列中的相邻三帧来检测斑点,先分别计算当前待检测帧的像素点与前后运动补偿后参考帧对应像素差值的平方,然后将两数中较小的数值与已设定阈值进行比较。若检测位置像素值超过该阈值,则认为当前像素点属于斑点。之后A.C.Kokaram又提出了SDIa算法的改进算法,即SDIp(SpikeDetectionIndex-p)检测算法,该算法较SDIa检测算法相比,提出了当前待检测帧与前后参考帧的两个差值的同号约束性,这样可以排除多帧内灰度渐变所引入的误点,使斑点检测效果更佳准确。该类方法都严重依赖于运动估计的准确性,且仅考虑了斑点的时间不连续性,而没有考虑到空间一致性,因此检测准确性较低。传统的斑点检测索引算法(SpikeDetectionIndex,SDI)算法是一种最基本的基于斑点空间不连续特性的检测法。它首先提出了利用视频序列中的相邻三帧来检测斑点,先分别计算当前待检测帧的像素点与前后运动补偿后参考帧对应像素差值的平方;然后将两数中较小的数值与已设定阈值进行比较。若检测位置像素值超过该阈值,则认为当前像素点属于斑点。但此 ...
【技术保护点】
1.一种基于自适应阈值时空信息的旧电影斑点噪声检测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)视频连续帧图像的运动估计运动估计采用块匹配运动估计,把图像帧划分为若干互不重叠的块,并以块为单位寻找目标帧中每块在前帧和后帧中最优匹配的块的相对位置,输入图像为连续3帧,Ii‑1,Ii和Ii+1,其中Ii为当前帧;对于每个当前帧计算出两个匹配运动矢量矩阵qi和hi,分别记录了当前帧的每个像素点到其前后帧中对应点所要经过的位移距离;块匹配算法采用三步搜索策略进行,首先从原点开始,以4为步长,在周围距离步长的8个点处计算相似度函数,进行块匹配比较,然后将步长减半,并将中心点移到上一步中确定的相似度函数值最小的点,重新在周围距离步长的8个点处进行块匹配计算并比较,找出相似度函数值最小的点,若此时步长为1,则该点所在位置即为匹配点,记录下这个匹配点与当前帧的点的横纵坐标位置距离,使用这种算法得到每个像素点的运动矢量,之后调用时只需用当前点加上该运动矢量即可;(2)采用改进的SDI和ESROD算法全面检测斑点首先在序列中利用经过运动补偿后的相邻三帧来检测当前帧的斑点噪声;对当前帧Ii中的位于坐标(x,y)处的 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应阈值时空信息的旧电影斑点噪声检测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)视频连续帧图像的运动估计运动估计采用块匹配运动估计,把图像帧划分为若干互不重叠的块,并以块为单位寻找目标帧中每块在前帧和后帧中最优匹配的块的相对位置,输入图像为连续3帧,Ii-1,Ii和Ii+1,其中Ii为当前帧;对于每个当前帧计算出两个匹配运动矢量矩阵qi和hi,分别记录了当前帧的每个像素点到其前后帧中对应点所要经过的位移距离;块匹配算法采用三步搜索策略进行,首先从原点开始,以4为步长,在周围距离步长的8个点处计算相似度函数,进行块匹配比较,然后将步长减半,并将中心点移到上一步中确定的相似度函数值最小的点,重新在周围距离步长的8个点处进行块匹配计算并比较,找出相似度函数值最小的点,若此时步长为1,则该点所在位置即为匹配点,记录下这个匹配点与当前帧的点的横纵坐标位置距离,使用这种算法得到每个像素点的运动矢量,之后调用时只需用当前点加上该运动矢量即可;(2)采用改进的SDI和ESROD算法全面检测斑点首先在序列中利用经过运动补偿后的相邻三帧来检测当前帧的斑点噪声;对当前帧Ii中的位于坐标(x,y)处的像素Ii(x,y),计算与前后运动补偿参考帧对应像素差值;然后将两数中绝对值较小的与设定阈值T1进行比较;同时,对当前帧与前后帧的两个差值进行同号性约束;对于当前帧位于坐标(x,y)处的像素Ii(x,y),取前后两帧的相对应像素点,及其邻域Ns内的水平与竖直方向的4个相邻点,共10个参考点进行排序;像素点集合为{P(x,y)|(x,y)∈Ns},在集合中找出最大值max(P(x,y))和最小值min(P(x,y)),与阈值T2进行比较,判断当前像素点是否属于斑点;(3)自适应调整阈值首先设定一个较小的初始阈值;设得到的检测结果模板图为M0,标注M0中连通的斑点块,并记录斑点块的个数为n0;将当前的阈值增加迭代步长ΔT=2,再次进行检测;迭代检测,第i次检测模板图记为Mi;记录标注检测结果中连通的斑点块并记录斑点块的数量ni;直到ni=ni-1,表示阈值增加后没有出现新的斑点,斑点区域没有扩大,结束迭代;此时结果作为初检检测结果;(4)时空约束条件精确筛选斑点位置。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,视频连续帧图像的运动估计具体为:以当前帧为参考帧,对前后两帧图像进行运动估计;采用的图像块大小为8×8像素;图像块相似度函数采用均方误差MSE计算,公式为:其中,B为N1×N2大小的块,N1、N2为图像块的长宽,经过分析斑点的形状将块的大小设定为8×8,B为N1×N2大小的块,x、y为当前检测坐标,u=1、v=1为水平和竖直方向上移动的位移。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,采用改进的SDI和ESROD算法全面检测斑点具体为:首先对图像进行初步斑点检测;在初步检测中,借鉴已有的SDI和SROD判断准则,提出采用单向素插值与邻域像素排序相结合的斑点噪声判断准则进行噪声点检测;准则1:单向素差值判断准则(1)首先在序列中利用经过运动补偿后的相邻三帧来检测当前帧的斑点噪声;d1和d2分别为对当前帧Ii中的位于坐标(x,y)处的像素Ii(x,y),计算与前后运动补偿参考帧对应像素差值:d1=(Ii(x,y)-Ii-1(x,y)),d2=(Ii(x,y)-Ii+1(x,y));SDIi(x,y)为每一帧图像的像素点,与前后运动补偿参考帧对应像素差值的最小值;(2)然后将两数中绝对值较小的与设定阈值T1进行比较;首先设置较小的阈值,设为5,之后下一步使用阈值自适应算法再进行调整;同时,对当前帧与前后帧的两个差值进行同号性约束,具体如公式(2)所示,SDIi(x,y)为单像素差值判断算子:SDIi(x,y)=min(|d1|,|d2|)<T1(2)准则2:邻域像素排序判断准则对于原始SROD算法的改进算法增强邻域像素判断准则ESROD,对于当前帧位于坐标(x,y)处的像素Ii(x,y)进行计算;...
【专利技术属性】
技术研发人员:李晓光,刘晨,李嘉锋,卓力,
申请(专利权)人:北京工业大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。