视频图像3D降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种视频图像3D降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质，该方法包括：获取当前视频帧以及前一视频降噪帧；根据当前视频帧以及前一视频降噪帧进行时域滤波，获得当前视频帧每一个像素点的时域滤波权重；对当前视频帧进行基于方向统计的空域滤波，获得当前视频帧每一个像素点的空域滤波结果；根据时域滤波权重将空域滤波结果和前一视频降噪帧进行加权融合，获得当前视频帧的视频降噪帧。计算机装置具有处理器，处理器执行程序时可以实现上述的视频图像3D降噪方法。计算机可读存储介质存储有计算机程序，用以实现上述的视频图像3D降噪方法。应用本发明专利技术显著减小视频常见的高斯噪声、压缩噪声，同时占用存储空间、带宽等硬件资源较少。

3-D Noise Reduction Method for Video Image, Computer Device and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
视频图像3D降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数字视频处理
，具体的，涉及一种视频图像3D降噪方法，还涉及应用该方法的计算机装置以及应用该方法的计算机可读存储介质。
技术介绍
在视频的拍摄、保存、压缩、传输等过程，不可避免存在各种各样的干扰因素，导致视频噪声的产生，其中包括高斯噪声、压缩噪声等，降低了视频图像的质量。视频降噪技术利用了图像在时域或空域的像素相关性及噪声的随机性进行降噪，要求在降低噪声，提升图像的干净度时，最大程度保证图像原有细节或纹理不被模糊或破坏。现有的视频降噪方案主要可以分为以下几类：一类是基于NLM或BM3D的降噪方案，这类方案的核心思想是以块为单位进行匹配，大范围搜索相似像素块，然后利用这些准确匹配的像素块进行降噪。这种方案通常要求一个较大的搜索窗口(例如21×21或41×41)和匹配窗口(例如5×5或7×7)，以及前后多个视频帧，需要大量的储存空间和带宽，且计算过程复杂，在储存和带宽受限的硬件系统中难以实现。一类是基于运动补偿的降噪方案，这类方案的主要思想是在时空域中估计当前帧的像素位置移动到下帧的像素位置，估计出运动矢量后，根据运动的大小和方向进行反向补偿，从而利用到像素自身的相关性进行降噪，通常有优良的降噪表现。但由于存在剧烈大幅度运动的可能性，计算运动矢量单元要求一个足够大的搜索窗口，同样存在硬件实现成本较高的问题。另一类是基于运动检测的降噪方案，这类方案不搜索估计当前像素在前后帧的位置，只计算同一像素位置在前后帧的相似度，当相似度较高时，则利用相关性进行降噪处理，反之则减小降噪强度或不进行降噪。这类方案的实现成本比上述两类小，但降噪效果相对较弱，且容易出现拖尾或图像模糊等不良现象。因此，基于上述现有技术的缺陷，有必要对视频图像降噪技术进行进一步的优化。
技术实现思路
本专利技术的第一目的是提供一种可以显著减小视频常见的高斯噪声、压缩噪声，同时占用存储空间、带宽等硬件资源较少的视频图像3D降噪方法。本专利技术的第二目的是提供一种可以显著减小视频常见的高斯噪声、压缩噪声，同时占用存储空间、带宽等硬件资源较少的计算机装置。本专利技术的第三目的是提供一种可以显著减小视频常见的高斯噪声、压缩噪声，同时占用存储空间、带宽等硬件资源较少的计算机可读存储介质。为了实现上述第一目的，本专利技术提供的视频图像3D降噪方法包括：获取当前视频帧以及前一视频降噪帧；根据前一视频降噪帧对当前视频帧进行时域滤波，获得当前视频帧每一个像素点的时域滤波权重；对当前视频帧进行基于方向统计的空域滤波，获得当前视频帧每一个像素点的空域滤波结果；根据时域滤波权重将空域滤波结果和前一视频降噪帧进行加权融合，获得当前视频帧的视频降噪帧；保存当前视频帧的视频降噪帧并进入下一视频帧的降噪步骤。由上述方案可见，本专利技术的视频图像3D降噪方法通过利用视频图像的时间相关性和空间相关性进行降噪，在自适应运动检测的基础上对时域和空域滤波结果进行有机结合，达到细节保护和去除噪声双重目的。此外，在进行降噪时只需要两帧的储存空间用于存储前一视频降噪帧和当前视频帧，从而减小了硬件实现成本。进一步的方案中，根据前一视频降噪帧对当前视频帧进行时域滤波，获得当前视频帧每一个像素点的时域滤波权重的步骤包括：确认当前视频帧每一个像素点的最终梯度水平；获取当前视频帧与前一视频降噪帧每一个相同像素点坐标对应的绝对平均差分值；根据最终梯度水平和绝对平均差分值获得当前视频帧每一个像素点的时域权重；对每一个像素点的时域权重进行权重滤波，获得每一个像素点的时域滤波权重。由此可见，在进行时域滤波时，通过计算当前视频帧中每一个像素点的梯度水平，获取每一个像素点的绝对平均差分值，并通过梯度水平和绝对平均差分值获得每一个像素点的时域权重，可以调节时域滤波强度，减小拖影或模糊。进一步的方案中，确认当前视频帧每一个像素点的最终梯度水平的步骤包括：分别计算出当前视频帧以及前一视频降噪帧在同一像素点坐标的梯度水平，将两个梯度水平中最大的一个作为当前视频帧在该像素点坐标对应像素点的最终梯度水平。由此可见，通过比较当前视频帧和前一视频降噪帧在同一像素点坐标的梯度水平，并将最大值作为当前视频帧在该像素点坐标对应像素点的梯度水平，可以调节时域滤波强度，减小拖影或模糊。进一步的方案中，获取当前视频帧与前一视频降噪帧每一个相同像素点坐标对应的绝对平均差分值的步骤包括：对当前视频帧以及前一视频降噪帧进行时域差分，获得每一个相同像素点坐标对应的时域差分值；对每一个相同像素点坐标对应的时域差分值进行差分平均，获得绝对平均差分值。由此可见，通过对当前视频帧以及前一视频降噪帧进行时域差分，可进行运动检测，并通过绝对平均差分值的获取，从而更好的调整时域滤波的强度。进一步的方案中，在对每一个相同像素点坐标对应的时域差分值进行差分平均的步骤前，方法还包括：判断当前像素点是否落入羽化区域，若是，根据预设加权因子对当前像素点对应的时域差分值进行增大处理。由此可见，由于羽化区域纹理极细，容易被误判为噪声，在滤波过程中被模糊或破坏，需要特别保护，因此，需要对像素点进行羽化区域判断，并对羽化区域增强处理。进一步的方案中，根据最终梯度水平和绝对平均差分值获得当前视频帧每一个像素点的时域权重的步骤包括：确认最终梯度水平的段位，根据段位对应的分段函数获得当前视频帧每一个像素点对应的时域权重。由此可见，使用基于梯度水平的分段函数进行时域权重的计算，减小了实现难度，且可对不同梯度水平区间的像素点进行精细调节。进一步的方案中，对每一个像素点的时域权重进行权重滤波，获得每一个像素点的时域滤波权重的步骤包括：利用预设数量不同的方向滤波模板分别对每一个像素点的时域权重进行滤波，获得每一个像素点对应的预设数量的滤波结果；获取每一个像素点对应的滤波结果中的最大值作为每一个像素点的时域滤波权重。由此可见，由于噪声的影响，可能导致权重的计算结果有偏差，或使滤波的强度有较大的不连续性。因此需要对时域权重进行滤波。在权重滤波中，若采用简单的均值滤波或加权平均，细线等纹理的权重容易被抹平，导致时域滤波错误加强，使这些细小纹理受到破坏。基于方向模板的滤波可以有效避免这种误判，保护图像细节不被破坏。进一步的方案中，对当前视频帧进行基于方向统计的空域滤波，获得当前视频帧每一个像素点的空域滤波结果的步骤包括：获取当前视频帧每一个像素点的梯度大小的绝对值；以预设窗口获取当前视频帧每一个像素点在水平方向上的梯度绝对值均值以及在垂直方向上的梯度绝对值均值；根据梯度绝对值均值获取每一个像素点在预设窗口内的权重值，并根据权重值对每一个像素点的像素值进行加权平均，获得空域滤波结果。由此可见，基于方向统计的空域滤波可以更有效的保护图像细节。为了实现上述第二目的，本专利技术提供的计算机装置包括处理器，该处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述的视频图像3D降噪方法的各个步骤。为了实现上述第三目的，本专利技术提供的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，且计算机程序被处理器执行时实现上述的视频图像3D降噪方法的各个步骤。附图说明图1是本专利技术视频图像3D降噪方法实施例的流程图。图2是本专利技术视频图像3D降噪方法实施例中进行时域滤波步骤的流程图。图3是本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频图像3D降噪方法，其特征在于，包括：获取当前视频帧以及前一视频降噪帧；根据所述前一视频降噪帧对所述当前视频帧进行时域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的时域滤波权重；对所述当前视频帧进行基于方向统计的空域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的空域滤波结果；根据所述时域滤波权重将所述空域滤波结果和所述前一视频降噪帧进行加权融合，获得所述当前视频帧的视频降噪帧；保存所述当前视频帧的视频降噪帧并进入下一视频帧的降噪步骤。

【技术特征摘要】
1.一种视频图像3D降噪方法，其特征在于，包括：获取当前视频帧以及前一视频降噪帧；根据所述前一视频降噪帧对所述当前视频帧进行时域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的时域滤波权重；对所述当前视频帧进行基于方向统计的空域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的空域滤波结果；根据所述时域滤波权重将所述空域滤波结果和所述前一视频降噪帧进行加权融合，获得所述当前视频帧的视频降噪帧；保存所述当前视频帧的视频降噪帧并进入下一视频帧的降噪步骤。2.根据权利要求1所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，所述根据所述前一视频降噪帧对所述当前视频帧进行时域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的时域滤波权重的步骤包括：确认所述当前视频帧每一个像素点的最终梯度水平；获取所述当前视频帧与所述前一视频降噪帧每一个相同像素点坐标对应的绝对平均差分值；根据所述最终梯度水平和所述绝对平均差分值获得所述当前视频帧每一个像素点的时域权重；对每一个像素点的所述时域权重进行权重滤波，获得每一个像素点的所述时域滤波权重。3.根据权利要求2所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，所述确认所述当前视频帧每一个像素点的最终梯度水平的步骤包括：分别计算出所述当前视频帧以及所述前一视频降噪帧在同一像素点坐标的梯度水平，将两个所述梯度水平中最大的一个作为所述当前视频帧在该像素点坐标对应像素点的最终梯度水平。4.根据权利要求2所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，所述获取所述当前视频帧与所述前一视频降噪帧每一个相同像素点坐标对应的绝对平均差分值的步骤包括：对所述当前视频帧以及所述前一视频降噪帧进行时域差分，获得每一个所述相同像素点坐标对应的时域差分值；对每一个所述相同像素点坐标对应的所述时域差分值进行差分平均，获得所述绝对平均差分值。5.根据权利要求4所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：余朗衡，郑伟坚，
申请(专利权)人：珠海全志科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44