去除图像噪声的方法技术

本发明专利技术公开了一种去除图像噪声的方法，在使用双向滤波器（Ｂｉｌａｔｅｒａｌ　　ｆｉｌｔｅｒ）去除图像噪声的过程中，增加依照图像中局部区域是否具有图像的边界来调整双向滤波器中的距离滤波器的过滤图像噪声强度，及增加以局部区域的明亮度来调整双向滤波器中的相似滤波器过滤图像噪声的强度，使得双向滤波器去除图像噪声的效果更好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种，特别是涉及一种可根据图像边界与 明亮度来调整双向滤波器的相似权重值与距离权重值以。
技术介绍
目前中，有一部分的作法是使用中值滤波器(Median Filter)、平均滤波器(Mean filter)或低通滤波器(Low Pass Filter; LPF) 等方法将图像噪声去除，但上述几种方法是使用将整个图像中的像素进行平均 的方式去除图像噪声，而没有将图像中的平滑区域(大部份像素相似的区域) 及细节区域(有边界的区域)分开处理，当图像同时存在有平滑区域与细节区 域时，细节区域中的像素会因为与平滑区域中的像素一起平均，而发生细节区 域越来越模糊的现象。同时，使用平均的方式去除图像噪声往往需要在去除图 像噪声与保持细节区域之间做出取舍，这将造成图像质量无法提高的问题。因 此以双向滤波器来在公元1998年被提出。双向滤波器使用与距离及相似度有关的两个滤波器来重建图像中的每一 个像素。与距离有关的滤波器称为距离滤波器(domain filter),指的是距 离目标像素越近的参考像素的参考价值越高，使得在依据各个参考像素重建目 标像素时，越靠近目标像素的参考像素的距离权重值(WdMain)越高；与相似度 有关的滤波器为相似滤波器(range filter)，指的是在目标像素周围的各个 参考像素中，与目标像素越相似的参考像素具有越高的参考价值，使得在依据 各个参考像素重建目标像素时与目标像素越相似的参考像素的相似权重值 (W，g6)越高，其中，距离滤波器与相似滤波器都是平移不变的高斯滤波器 (shift—invariant Gaussian filter)。如图1所示，若双向滤波器使用以 3X3的表格100做为参考范围的屏蔽(Mask)，使得表格100中央的目标像 素101将依据周围的第一参考像素102至第八参考像素108而被重建，重建的 公式为 <formula>formula see original document page 4</formula>其中，i等于1至8，分别对应第一参考像素102至第八参考像素108， 也就是说，P，u为重建后的目标像素101; Wr,为第一参考像素102对应 目标像素101的相似权重值；W^，为第一参考像素102对应目标像素101 的距离权重值，Wr,.2、 Wd。.ain,2、等依此类推。在目前高ISO数的图像越来越多的情况下，由于高ISO数的图像必定伴随 着高图像噪声的产生，因此高ISO数的图像常需要去除图像噪声。虽然使用双 向滤波器的方法。可以在去除噪声时分开处理平滑区域及细节区域，使得图像 质量提高，但双向滤波器在去除高图像噪声时提升图像质量的效果有限。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种，能够提高去除高ISO数图像的图像噪声的功能，通过在使用双向滤波器去除图像噪声时，调整双向 滤波器重建目标像素的距离权重值及相似权重值，使得调整后的双向滤波器去 除噪声的效果提高，借以解决公知技术所提到的问题。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种，包括有下列步骤由包含数个像素的图像中选定未被重建的各像素其中之一为目标像素， 并设定目标像素对应的数个参考像素；计算各参考像素对应目标像素的相似度 值，同时依据图像的明亮度换算得到明亮偏移值，并以明亮偏移值与相似度值 计算各参考像素对应目标像素的相似权重值；依据各参考像素对应目标像素的 距离值计算各参考像素对应目标像素的距离权重值；计算目标像素的平滑度 值，依据平滑度值换算得到平滑权重值，并以平滑权重值调整距离权重值；以 各参考像素对应目标像素的相似权重值与调整后的距离权重值重建目标像素。 以下结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述，但不作为对本专利技术的 限定。附图说明图1为目标像素与参考像素的位置示意图；图2为本专利技术所提的流程图3A为本专利技术所提的亮度对明亮偏移图； 图3B为本专利技术所提的调整后的相似权重图； 图3C为本专利技术所提的调整后的相似权重图； 图4为本专利技术所提的距离权值图。 其中，附图标记100 表格101 目标像素 102至109 参考像素310a 第一相似权重曲线 310b 第二相似权重曲线 310c 第三相似权重曲线311 第一明亮偏移值312 第二明亮偏移值 410a 第一距离权重曲线 410b 第二距离权重曲线步骤210 选定目标像素并设定参考像素 步骤220 计算相似权重值并以明亮度调整相似权重值 步骤230 计算距离权重值并以平滑度值调整距离权重值 步骤240 重建目标像素具体实施方式在双向滤波器用来去除噪声的相似权重值及距离权重值均是以平移不变 的高斯滤波器(高斯平滑函数)计算产生，由于用来计算相似权重值及距离权 重值高斯平滑函数分别为形式其中《为参考像素，x为目标像素，f(xl)为像素xl的强度，S (f(xl)，f(x2))为像素xl与像素x2的强度差异值，d(xl，x2)为像素xl与像素 x2间的距离，o d为调整距离高斯函数强度的参数，or为调整相似高斯函数 强度的参数，所以实际上可以先计算好相似权重值及距离权重值后，使用离散 的权重值表来代替高斯滤波器的计算，本实施例也将使用查表的方式来替代高 斯滤波器的计算过程。本专利技术主要为调整双向滤波器中的相似滤波器与距离滤波器，也就是调整 重建目标像素的各个参考像素的相似权重值及距离权重值，使得公知的双向滤 波器去除噪声的效果(尤其是去除高噪声的效果)得以获得提升，因此使用本 专利技术对一张图像去除噪声时，工作的方法与双向滤波器类似，同样会重建图像 中所有的像素，差别在于比公知的增加了调整相似权重值及距离权重值的步 骤。以下将以一个实施例与来解说本专利技术的运行系统与方法，并请参考图2 本专利技术所提的流程图。首先本专利技术会由图像的各个像素中 选出一个像素作为目标像素(步骤210),在目标像素101被选定之后，本发 明设定参考范围为如图1所示的3X3的九宫格100，其中目标像素101在九 宫格101的中央，其余的即为目标像素101的参考像素，接着本专利技术会依据公 知的双向滤波器的方法计算第一至第八参考像素102至109对应目标像素101 的相似权重值及距离权重值，并调整计算后的相似权重值及距离权重值。其中 调整相似权重值及距离权重值的步骤并没有先后次序的关系，也就是说，可以 先调整相似权重值，也可以先调整距离权重值。以下先说明调整相似权重值的部分，由于当图像的明亮度很高时，图像的 细微变化不易被人眼分辨出来，因此噪声较小；反之，当像素的明亮度低，也 就是图像比较暗，则容易产生出较大的噪声。因此，可以使用较大的参考范围， 使得重建目标像素的参考像素变多，进而增加去除噪声的效果。当目标像素的 明亮度较低时使用较大的明亮偏移值(WIntEnsity)调整相似权重值后，査表所得 的相似权重值会比目标像素的明亮度较高时来得大，使得参考像素的参考比重 提高，进而增加去除噪声的效果，如此便可以在明亮度不同的目标像素下，让 相同相似度的参考像素对应的相似权重值不同。在取得明亮偏移值后，本专利技术将以明亮偏移值调整对应目标像素101的各 个参考像素的相似权重值(步骤220)，在本实施例中，调整相似权重值的方 式是以参考像素对应目标像素的相似度(S本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种去除图像噪声的方法，其特征在于，包含下列步骤：由一包含数个像素的图像中选定未被重建的各该像素其中之一为一目标像素，并设定该目标像素对应的数个参考像素；计算各该参考像素对应该目标像素的一相似度值，同时依据该目标像素的明亮度 换算得到一明亮偏移值，并以该明亮偏移值与该相似度值计算各该参考像素对应该目标像素的一相似权重值；依据各该参考像素对应该目标像素的一距离值计算各该参考像素对应该目标像素的一距离权重值；计算该目标像素的一平滑度值，依据该平滑度值 换算得到一平滑权重值，并以该平滑权重值调整该距离权重值；及以各该参考像素对应该目标像素的该相似权重值与调整后的该距离权重值重建该目标像素。

【技术特征摘要】
1. 一种去除图像噪声的方法，其特征在于，包含下列步骤由一包含数个像素的图像中选定未被重建的各该像素其中之一为一目标像素，并设定该目标像素对应的数个参考像素；计算各该参考像素对应该目标像素的一相似度值，同时依据该目标像素的明亮度换算得到一明亮偏移值，并以该明亮偏移值与该相似度值计算各该参考像素对应该目标像素的一相似权重值；依据各该参考像素对应该目标像素的一距离值计算各该参考像素对应该目标像素的一距离权重值；计算该目标像素的一平滑度值，依据该平滑度值换算得到一平滑权重值，并以该平滑权重值调整该距离权重值；及以各该参考像素对应该目标像素的该相...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄裕程，张尹彬，
申请(专利权)人：华晶科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：71[中国|台湾]