【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像噪声处理领域，具体而言，涉及一种yuv联合去除图像色度噪声的方法和滤波器。
技术介绍
1、图像系统中的噪声来自多方面，有电子元器件，如电阻引起的热噪声；真空器件引起的散粒噪声和闪烁噪声；面结型晶体管产生的颗粒噪声和噪声；场效应管的沟道热噪声；光电管的光量子噪声和电子起伏噪声；摄像管引起的各种噪声等等。由这些元器件组成各种电子线路以及构成的设备又将使这些噪声产生不同的变换而形成局部线路和设备的噪声。另外还有就是光学现象所产生的图像光学噪声。
2、图像噪声一般是由颜色和亮度两部分组成的。在图像或者视频传输以及显示时，由于图片中含有的噪声，尤其是色度噪声，影响了图片的成像质量，影响了人眼视觉的感知，在外观上降低了图片观感，还影响到了图片或者视频压缩与传输，并且如果无法控制，则可能导致图像无法使用。
3、现有的一些技术基于iir滤波器的方案，对图像进行迭代滤波，这些技术的去噪强度往往忽略图像色度和图像亮度之间的相关性，且无法自适应图像局部特征，进而导致颜色溢出或者色噪去噪效果有限，不能达到很好的去噪效果。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请提供一种yuv联合去除图像色度噪声的方法和滤波器，以yuv三通道的基于双边的联合滤波为滤波手段达到色度去噪的目的，在有效去除色度噪声的同时，尽量保留色度的细节、纹理、边缘，最大限度的避免了颜色溢出。
2、具体的，本申请的技术方案如下：
3、第一方面，本申请公开一种yuv联合去除图像
4、基于待处理的原图像，获取所述原图像处理后的亮度图和色度图；所述亮度图为y通道图像，所述色度图包括u通道图像和v通道图像；所述亮度图与所述色度图的幅面大小相同；
5、对y、u、v通道图像计算各自的局部图像特征；结合所述y、u、v通道图像的所述局部图像特征，以所述y通道图像作为引导，对u、v通道图像进行联合双边滤波去噪，得到去噪后的u通道图像和v通道图像。
6、在一些实施方式中，所述的对y、u、v通道图像计算各自的局部图像特征，包括如下一项或多项步骤：
7、分别计算所述y、u、v通道图像各自的图像边缘特征；
8、分别计算所述y、u、v通道图像各自的图像角点特征；
9、分别计算所述y、u、v通道图像各自的图像纹理特征。
10、在一些实施方式中，联合双边滤波去噪，包括如下步骤：
11、将所述y、u、v通道图像进行像素域划分；所述像素域中至少包含一个像素点；
12、分别计算所述y、u、v通道图像中各像素域的值域权重和空域权重；
13、将目标像素域对应的所有值域权重与空域权重进行累加或相乘融合，得到所述目标像素域的权重系数；
14、在所述u、v通道图像中，将各像素域对应的色度值与所述权重系数进行对应点相乘，再累加得到像素值集合；
15、将各像素域对应的所述权重系数进行累加得到权重集合；
16、计算所述像素值集合与所述权重集合的比值，得到去噪后的u通道图像和v通道图像。
17、在一些实施方式中，计算所述y、u、v通道图像各自的值域权重，包括如下步骤：
18、计算所述y、u、v通道图像中目标像素域中的像素值和中心像素域的像素值；
19、用所述目标像素域中的像素值减去所述中心像素域的像素值，再求绝对值，得到所述目标像素域的差分值；
20、利用所述局部图像特征计算得到所述目标像素域的可配参数；
21、将所述目标像素域的差分值与所述可配参数进行数值比较计算，得到所述目标像素域的值域权重。
22、在一些实施方式中，采用高斯分布函数来确定所述y、u、v通道图像中各像素域的空域权重。
23、在一些实施方式中，所述的将所述目标像素域的差分值与所述可配参数进行数值比较计算，得到所述目标像素域的值域权重，包括如下步骤：
24、在所述目标像素域中，若所述差分值达到所述可配参数的第一阈值范围，则所述目标像素域的值域权重为第一数值；
25、若所述差分值达到所述可配参数的第二阈值范围，则所述目标像素域的值域权重为第二数值；
26、若所述差分值达到所述可配参数的第三阈值范围，则所述目标像素域的值域权重为第三数值；
27、若所述目标像素域中，若所述差分值超出所述可配参数的阈值范围，则使用线性内插值方法，计算所述值域权重。
28、在一些实施方式中，所述目标像素域的差分值越大，所述值域权重的值越小；
29、所述目标像素域的局部图像特征的特征值越大，所述可配参数的值越小；所述值域权重的值越小。
30、第二方面，本申请还公开一种yuv联合双边滤波器，其特征在于，用于执行所述任一项实施方式中所述的一种yuv联合去除图像色度噪声的方法，所述滤波器包括：
31、预处理模块，用于基于待处理的原图像，获取所述原图像处理后的亮度图和色度图；所述亮度图为y通道图像，所述色度图包括u通道图像和v通道图像；所述亮度图与所述色度图的幅面大小相同；
32、联合去噪模块，用于对y、u、v通道图像计算各自的局部图像特征；结合所述y、u、v通道图像的所述局部图像特征，以所述y通道图像作为引导，对u、v通道图像进行联合双边滤波去噪，得到去噪后的u通道图像和v通道图像。
33、在一些实施方式中，所述联合去噪模块，包括以下子模块：
34、划分子模块，用于将所述y、u、v通道图像进行像素域划分；所述像素域中至少包含一个像素点；
35、权重计算子模块，用于分别计算所述y、u、v通道图像中各像素域的值域权重和空域权重；
36、所述权重计算子模块，还用于将目标像素域对应的所有值域权重与空域权重进行累加或相乘融合，得到所述目标像素域的权重系数；
37、累加去噪子模块，用于在所述u、v通道图像中，将各像素域对应的色度值与所述权重系数进行对应点相乘，再累加得到像素值集合；将各像素域对应的所述权重系数进行累加得到权重集合；
38、所述累加去噪子模块，还用于计算所述像素值集合与所述权重集合的比值，得到去噪后的u通道图像和v通道图像。
39、在一些实施方式中，所述权重计算子模块包括值域单元和空域单元；
40、所述值域单元，用于计算所述y、u、v通道图像中目标像素域中的像素值和中心像素域的像素值；用所述目标像素域中的像素值减去所述中心像素域的像素值，再求绝对值，得到所述目标像素域的差分值；利用所述局部图像特征计算得到所述目标像素域的可配参数；将所述目标像素域的差分值与所述可配参数进行数值比较计算，得到所述目标像素域的值域权重；
41、所述空域单元，用于采用高斯分布函数来确定所述y、u、v通道图像中各像素域的空域权重。
42、与现有技术相比，本申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种YUV联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种YUV联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，所述的对Y、U、V通道图像计算各自的局部图像特征，包括如下一项或多项步骤：
3.如权利要求1所述的一种YUV联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，联合双边滤波去噪，包括如下步骤：
4.如权利要求3所述的一种YUV联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，计算所述Y、U、V通道图像各自的值域权重，包括如下步骤：
5.如权利要求3所述的一种YUV联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于：采用高斯分布函数来确定所述Y、U、V通道图像中各像素域的空域权重。
6.如权利要求4所述的一种YUV联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，所述的将所述目标像素域的差分值与所述可配参数进行数值比较计算，得到所述目标像素域的值域权重，包括如下步骤：
7.如权利要求4所述的一种YUV联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，所述目标像素域的差分值越大，所述值域权重的值越小；
8.一种YU
9.如权利要求8所述的一种YUV联合双边滤波器，其特征在于，所述联合去噪模块，包括以下子模块：
10.如权利要求9所述的一种YUV联合双边滤波器，其特征在于，所述权重计算子模块包括值域单元和空域单元；
...【技术特征摘要】
1.一种yuv联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种yuv联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，所述的对y、u、v通道图像计算各自的局部图像特征，包括如下一项或多项步骤：
3.如权利要求1所述的一种yuv联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，联合双边滤波去噪，包括如下步骤：
4.如权利要求3所述的一种yuv联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于，计算所述y、u、v通道图像各自的值域权重，包括如下步骤：
5.如权利要求3所述的一种yuv联合去除图像色度噪声的方法，其特征在于：采用高斯分布函数来确定所述y、u、v通道图像中各像素域的空域权重。
6.如权利要求4...
【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：
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