【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种视频图像降噪方法、系统及可读存储介质。
技术介绍
1、图像降噪的目的是降低图像信号在传感器采集过程中产生的随机噪声，从采集信号中还原出有效原始信息，使输出图像尽可能与原始场景一致。不难看出，图像降噪的实质是从带噪信号中提取有效信息，提升输出信号信噪比。在实际应用中，场景光线越暗，信号中包含的有效信息越少；而在暗光场景中，为提高输出图像亮度，往往需要提高传感器的增益，同时噪声也会提高。综上而言，场景光线越暗，图像信号信噪比越低。因此，图像降噪的难点是如何在信号比较差的暗光环境中提取出有效信号。
2、现有比较常见的图像降噪算法可以归纳为以下几类：
3、1)基于时域的方法，采集多帧图像，对静止区域进行多帧平均以提升图像信噪比；
4、2)基于空域的方法，这种方法基于局部相似性假设，在单帧图像中寻找周围相似点进行加权平均进行降噪，如均值滤波、高斯滤波、双边滤波等；
5、3)基于转换域的方法，这种方法将图像信号转换到转换域，通过将有效信号和噪声信号在转换域的分离进行降噪，如离散傅里叶变换(dft)、离散余弦变换(dct)、离散小波变换(dwt)等。
6、第一类方法可以有效减少静止区域的噪声，提升静止区域分辨率，但无法处理运动区域的噪声，且降噪需要收敛时间，而第二类和第三类方法均可以看作使用局部信息对图像进行降噪处理，不存在时域滤波的运动静止区分和收敛时间的问题，但通常会导致图像分辨率的下降。因此，常需要组合使用上述方法以兼顾各种方法的优势。>
7、例如，在低照度场景中，首先会使用基于时域的方法对视频图像进行时域滤波，之后串联或并联空域滤波方法，对图像进行基于空域的降噪。由于场景照度较低，时域滤波运动判定较差，时域滤波强度不能过大，因此静止区域仍然会有较大的噪声，需要空域滤波进行配合去除剩余噪声。对于图像中的高频噪声，空域滤波通常可以比较好的去除；而对于低频噪声，由于空域滤波感受野限制，往往无法很好地去除，最终导致图像中存在大量的低频噪声。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种视频图像降噪方法、系统及可读存储介质，能够使用较小的降噪窗去除图像静止平坦区域的低频噪声，并且保留了图像的纹理和运动细节，能够在较低的实现成本下最大程度的去除低频色噪。
2、为达到上述目的，本专利技术提供一种视频图像降噪方法，包括：
3、对上一帧图像进行下采样，得到第一参考图像；
4、对所述第一参考图像和当前帧图像分别进行降噪；
5、对降噪后的第一参考图像进行上采样，得到第二参考图像；
6、分析所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像之间的特征信息；
7、根据所述特征信息对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行融合得到所述当前帧图像的最终降噪图像。
8、可选的，所述对上一帧图像进行下采样，得到第一参考图像时，所述第一参考图像的像素值由多个所述上一帧图像的像素值加权平均获得。
9、可选的，采用空域滤波的方法对所述第一参考图像和当前帧图像分别进行降噪。
10、可选的，所述对降噪后的第一参考图像进行上采样的步骤具体包括：
11、查找与所述第二参考图像的第二像素点距离最近的四个所述第一参考图像的第一像素点；
12、根据距离计算出四个所述第一像素点对应的距离权重；
13、根据所述距离权重计算四个所述第一像素点对应的值域权重；
14、基于所述值域权重计算得到所述第二参考图像的第二像素点。
15、可选的，所述分析所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像之间的特征信息的步骤具体包括对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行运动判定及纹理判定。
16、可选的，采用时域滤波的方法对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行融合。
17、基于同一技术构思，本专利技术还提供了一种视频图像降噪系统，包括：
18、下采样模块，被配置为对上一帧图像进行下采样，得到第一参考图像；
19、降噪模块，被配置为对所述第一参考图像和当前帧图像分别进行降噪；
20、上采样模块，被配置为对降噪后的第一参考图像进行上采样，得到第二参考图像；
21、分析模块，被配置为分析所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像之间的特征信息；
22、融合模块，被配置为根据所述特征信息对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行融合得到所述当前帧图像的最终降噪图像。
23、可选的，所述降噪模块采用空域滤波的方法对所述第一参考图像和所述当前帧图像分别进行降噪，所述融合模块采用时域滤波的方法对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行融合。
24、可选的，所述分析模块包括运动判定单元及纹理判定单元，所述运动判定单元被配置为对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行运动判定，所述纹理判定单元被配置为对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行纹理判定。
25、基于同一技术构思，本专利技术还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时能实现如上所述的视频图像降噪方法。
26、在本专利技术提供的一种视频图像降噪方法、系统及可读存储介质中，通过融合当前帧图像和上一帧图像下采样的降噪结果，能够使用较小的降噪窗去除图像静止平坦区域的低频噪声，并且保留了图像的纹理和运动细节，相对其它方法，本专利技术能够在较低的实现成本下最大程度的去除低频色噪。
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1.一种视频图像降噪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，所述对上一帧图像进行下采样，得到第一参考图像时，所述第一参考图像的像素值由多个所述上一帧图像的像素值加权平均获得。
3.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，采用空域滤波的方法对所述第一参考图像和当前帧图像分别进行降噪。
4.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，所述对降噪后的第一参考图像进行上采样的步骤具体包括：
5.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，所述分析所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像之间的特征信息的步骤具体包括对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行运动判定及纹理判定。
6.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，采用时域滤波的方法对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行融合。
7.一种视频图像降噪系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的视频图像降噪系统，其特征在于，所述降噪模块采用空域滤波的方法对所述第一参考
9.根据权利要求7所述的视频图像降噪系统，其特征在于，所述分析模块包括运动判定单元及纹理判定单元，所述运动判定单元被配置为对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行运动判定，所述纹理判定单元被配置为对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行纹理判定。
10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被执行时能实现根据权利要求1-6中任一项所述的视频图像降噪方法。
...【技术特征摘要】
1.一种视频图像降噪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，所述对上一帧图像进行下采样，得到第一参考图像时，所述第一参考图像的像素值由多个所述上一帧图像的像素值加权平均获得。
3.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，采用空域滤波的方法对所述第一参考图像和当前帧图像分别进行降噪。
4.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，所述对降噪后的第一参考图像进行上采样的步骤具体包括：
5.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，所述分析所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像之间的特征信息的步骤具体包括对所述第二参考图像和所述降噪后的当前帧图像进行运动判定及纹理判定。
6.根据权利要求1所述的视频图像降噪方法，其特征在于，采用时域滤波...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱鹏，李许强，黄浩然，朱煜枫，潘昱，田景军，董鹏宇，
申请(专利权)人：上海富瀚微电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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