一种基于空域的亮度去噪方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于图像处理领域，本发明专利技术提供一种基于空域的亮度去噪方法，包括：对亮度图像进行FIR滤波，得到多个预设频段的图像；对每个所述预设频段的图像并行进行保边空域去噪，得到去噪后的所述预设频段的图像；将去噪后的所述预设频段的图像进行融合，得到去噪后的亮度图。本发明专利技术提出一种实用的去除图像亮度的空域噪声的方法和装置，此方法充分考虑了人眼的视觉特性，同时还考虑算法的复杂度，降低芯片实现的代价，以较低的复杂度获得一个较好的去噪效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于空域的亮度去噪方法和装置


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤指一种基于空域的亮度去噪方法和装置。

技术介绍

[0002]在图像或者视频传输以及显示时，由于图片中含有的噪声，尤其是亮度噪声，影响了图片的成像质量，影响了人眼视觉的感知，还影响到了图片或者视频压缩与传输。
[0003]图像去噪的算法有空域去噪、也有时空域联合去噪，后者往往依赖前者的技术，所以一个有效的空域去噪算法就至关重要了。现有的很多图像空域去噪算法要么过于复杂，不利用芯片实现；要么过于简单，达不到预期的图像去噪效果。
[0004]现有的一些技术针对图像亮度噪声的方案，有使用DCT(离散余弦变化)、小波变换，甚至使用傅里叶变化，将空域信号变换到频域来处理，这些方法也利用到了人眼对不同频率的信号具有不同的响应特性的特点。以上变换到频率域的做法，计算量非常复杂，且由于频谱泄露等原因，往往会导致最终去噪的图像会有很多残留基等不自然的图像块，较大影响图像的质量。
[0005]另外一些技术是基于块匹配的方案，比较典型的有非局部均值(Non
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于空域的亮度去噪方法，其特征在于，包括：对亮度图像做FIR滤波，得到多个预设频段的图像；对每个所述预设频段的图像并行做保边空域去噪，得到去噪后的所述预设频段的图像；将去噪后的所述预设频段的图像进行融合，得到去噪后的亮度图。2.根据权利要求1所述基于空域的亮度去噪方法，其特征在于，所述对每个所述预设频段的图像并行保边空域去噪，得到去噪后的所述预设频段的图像，包括：基于块匹配算法，计算每个所述预设频段的图像的局部图像特征；根据所述局部图像特征自适应调整去噪强度；以对应的去噪强度，并列对每个所述局部图像特征进行去噪。3.根据权利要求1所述基于空域的亮度去噪方法，其特征在于，所述对亮度图像做FIR滤波，得到多个预设频段的图像，包括：对所述亮度图像进行FIR滤波，得到所述图像的高频分量如细节纹理等和第一预设频段；对所述亮度图像进行FIR滤波，得到所述图像的中频分量如纹理边缘和第二预设频段；对所述亮度图像进行FIR滤波，得到所述图像的低频分量如边缘轮廓和第三预设频段。4.根据权利要求2所述基于空域的亮度去噪方法，其特征在于，所述基于块匹配算法，计算每个所述预设频段的图像的局部图像特征，包括：计算两个邻近块的SAD：其中，i为块内每一个像素的索引；X为当前中心块；Y为邻域块；根据SAD值以及用户可配参数Th，计算出Coef值，计算公式如下：根据Coef值以及对应像素Input值进行加权输出，计算公式如下:其中，filterOut为滤波后的值；ry是垂直方向的窗大小；rx是水平方向的窗大小。5.根据权利要求1～4中任一项所述基于空域的亮度去噪方法，其特征在于，所述将去噪后的所述预设频段的图像进行融合，得到去噪后的亮度图，包括：根据以下公式平均输出所述去噪后的亮度图：其中，Out为去噪后的亮度图；i为对输入图像FIR滤波后的频段；weight
i
为i的权重值,fi...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊满，李珂，
申请(专利权)人：上海为旌科技有限公司，
类型：发明
国别省市：