The invention is applicable to the field of image processing, and provides a method and device for noise reduction of video image. The method includes: calculating the motion error of video image according to the input image data of the current frame, the input image data of the reference frame and the motion error of the reference frame; calculating the image error of the current frame to obtain the weight of spatial noise reduction, and calculating the spatial noise reduction of the current input point according to the weight of spatial noise reduction and the motion error of the video image. The time domain image error information is calculated according to the input image data of the current frame, the input image data of the reference frame and the motion error of the video image, and the time domain noise reduction value is calculated based on the image error information of the time domain and the motion error of the video image; the time domain noise reduction value and the spatial noise reduction value are mixed according to the motion error of the video image, and the noise reduction value is calculated. The video image is processed by subsequent image processing units. The invention can obtain better image noise reduction effect without causing the phenomenon of reduced clarity and image tailing.
【技术实现步骤摘要】
一种视频图像的降噪方法及装置
本专利技术属于图像处理领域,尤其涉及一种视频图像的降噪方法及装置。
技术介绍
随着技术的发展,数字视频图像的应用日益普遍,在摄像机、手机等移动设备和车载以及监控等领域中,对视频图像要求也越来越高。视频图像在采集、传输以及成像过程中会参杂进各种各样的噪声,噪声的存在严重地影响了视频图像的质量。现有技术中,视频图像的降噪方法主要分为空域降噪和时域降噪以及时空域结合的降噪。空域降噪主要的方法是采用低通滤波器对图像信号进行滤波,这种降噪方法可以滤除高频的噪声,但也会造成高频的图像边缘和细节模糊,而采用边界保留的空域降噪方法也会由于噪声估计的不准确而不可避免地造成模糊或噪声滤除不干净。时域降噪方法,通常采用多帧图像平均或迭代,由于视频图像中局部区域运动情况不尽相同,经过此种时域降噪后图像也很难达到整体最优的效果。为了得到更好的视频图像效果,现有技术采用了时空域结合的降噪方法,这种方法通过简单的运动检测技术来检测图像是运动还是静止,然后再进行空域和时域的自适应滤波。通常根据设备的增益和当前图像中平滑区域的方差作为来确定噪声水平,噪声水平实际上决定了时域滤波和空域滤波权重的准确性,从而影响到降噪的效果。然而,实现中发现,这些方法都存在计算得到的噪声不准确,从而影响到时域滤波和空域滤波的权重,并最终影响到降噪处理后的视频图像效果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种视频图像的降噪方法及装置,旨在解决现有技术存在的计算得到的噪声不准确,从而影响到时域滤波和空域滤波的权重,并最终影响到降噪处理后的视频图像效果的问题。第一方面,本专利技术提供了 ...
【技术保护点】
1.一种视频图像的降噪方法,其特征在于,所述方法包括:根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差;根据接收的当前帧的输入图像数据计算空域上的图像误差得到空域降噪的权重,根据空域降噪的权重和接收的视频图像的运动误差计算得到当前输入点的空域降噪值;根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和视频图像的运动误差,计算得到时域的图像误差信息,并根据时域的图像误差信息和视频图像的运动误差计算得到时域降噪值;根据接收的视频图像的运动误差对接收的时域降噪值和空域降噪值进行混合,计算得到降噪后的视频图像供后续图像处理单元处理;存储降噪后的视频图像以作为下一帧的参考帧的输入图像数据,存储视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差。
【技术特征摘要】
1.一种视频图像的降噪方法,其特征在于,所述方法包括:根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差;根据接收的当前帧的输入图像数据计算空域上的图像误差得到空域降噪的权重,根据空域降噪的权重和接收的视频图像的运动误差计算得到当前输入点的空域降噪值;根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和视频图像的运动误差,计算得到时域的图像误差信息,并根据时域的图像误差信息和视频图像的运动误差计算得到时域降噪值;根据接收的视频图像的运动误差对接收的时域降噪值和空域降噪值进行混合,计算得到降噪后的视频图像供后续图像处理单元处理;存储降噪后的视频图像以作为下一帧的参考帧的输入图像数据,存储视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差具体包括:接收当前帧的输入图像数据和参考帧的输入图像数据,分别提取当前帧和参考帧中m0*n0大小的区块,其中m0和n0为自然数;利用当前帧和参考帧的区块求取当前点领域内的区块图像误差值Diffm0*n0;对图像误差值Diffm0*n0进行滤波,得到当前中心点的运动误差mdiff。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对图像误差值Diffm0*n0进行滤波,得到当前中心点的运动误差mdiff具体包括:对图像误差值Diffm0*n0进行块状滤波,得到m1*n1大小的误差分布块Diffm1*n1;m1为小于m0的自然数,n1为小于n0的自然数;对误差分布块Diffm1*n1中水平方向至少3个点取中值滤波得到m2*n2的误差分布块Diffm2*n2,其中m2等于m1,n2等于n1-2;对误差分布块Diffm2*n2水平方向进行最值滤波得到m3*n3的误差分布块Diffm3*n3,其中m3等于m2,n3等于n2-2;计算误差分布块Diffm3*n3的平均误差,求得当前中心点的运动误差mdiff。4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述计算误差分布块Diffm3*n3的平均误差,求得当前中心点的运动误差mdiff后,所述方法还包括:对运动误差mdiff作精度处理得到修正后的运动误差mdiffc;对修正后的运动误差mdiffc进行无限长脉冲响应IIR滤波得到视频图像的运动误差mdiff_r。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据接收的当前帧的输入图像数据计算空域上的图像误差得到空域降噪的权重,根据空域降噪的权重和接收的视频图像的运动误差计算得到当前输入点的空域降噪值具体包括:提取接收的当前帧的输入图像数据m0*k0大小的区块CP_m0*k0,其中m0和k0都是自然数;m0*k0大小的区块CP_m0*k0的中心窗口为n*n大小的窗口,用n*n大小的中心窗口与其领域内的总共n*n个大小为n*n的其他窗口分别相减求绝对值,计算得到对应像素的空域差分绝对值DFC_n*n,其中n为小于m0和k0的自然数;根据空域差分绝对值DFC_n*n和图像的亮度信息计算出校正后的空域误差DFCnp_n*n;根据校正后的空域误差DFCnp_n*n计算得到空域滤波权重WC_n*n;根据空域滤波权重WC_n*n计算当前点空域滤波后的值CPF;根据混合系数kf将当前点空域滤波后的值CPF与原始图像输入区块的中心值CP混合计算得到一级混合后的滤波值CPF1,其中kf由系统配置;根据当前点的视频图像的运动误差mdiff_r查权重ks查找表,自适应地获得当前帧进一步混合降噪的权重ks,再根据ks将当前点空域滤波后的值CPF和一级混合后的滤波值CPF1作进一步的混合降噪得到二级混合后的滤波值CPF2,即当前输入点的空域降噪值。6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和视频图像的运动误差,计算得到时域的图像误差信息,并根据时域的图像误差信息和视频图像的运动误差计算得到时域降噪值具体包括:提取接收的参考帧的输入图像数据m0*k0大小的区块RP_m0*k0,其中m0和k0都是自然数;m0*k0大小的区块CP_m0*k0的中心窗口为n*n大小的窗口,用n*n大小的中心窗口与其领域内的总共n*n个大小为n*n的其他窗口分别相减求绝对值,计算得到对应像素的时域差分绝对值DFR_n*n,其中n为小于m0和k0的自然数;根据时域差分绝对值DFR_n*n和图像的亮度信息计算出校正后的时域误差DFRnp_n*n;根据校正后的时域误差DFRnp_n*n计算得到时域滤波权重WR_n*n;根据时域滤波权重WR_n*n计算当前点参考帧滤波后的值RPF,即时域降噪值。7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据接收的视频图像的运动误差对接收的时域降噪值和空域降噪值进行混合,计算得到降噪后的视频图像供后续图像处理单元处理具体包括:时空域滤波第一级混合,接收当前点参考帧滤波后的值RPF和当前点空域一级混合后的滤波值CPF1,根据当前点的视频图像的运动误差mdiff_r查权重kt1查找表,自适应地获得时域第一级权重kt1,再根据kt1将RPF和CPF1进行混合计算得到时空域第一级混合的结果RPF1;时空域滤波第二级混合,接收时空域第一级混合的结果RPF1和当前点空域二级混合后的滤波值CPF2,根据当前点的视频图像的运动误差mdiff_r查表KLUTT2,自适应地获得时域第二级权重kt2,再根据kt2将RPF1和CPF2进行混合计算得到时空域第二级混合的结果RPF2,即降噪后的视频图像。8...
【专利技术属性】
技术研发人员:袁扬智,刘俊秀,韦毅,石岭,
申请(专利权)人:深圳开阳电子股份有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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