【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频图像处理领域，特别涉及视频图像降噪技术。
技术介绍
在视频图像处理领域，降噪是一种增强视频图像质量的十分有效的方法。视频在采集、传输和接收等过程中都不可避免地会引入噪声，为了提高视频图像的主客观效果，提高视频图像的压缩效率或节省传输带宽，都有必要对视频进行降噪处理。视频噪声通常被建模为零均值的高斯白噪声，各帧间噪声相互独立，帧内噪声随机出现。视频降噪通常是在空间域、时间域、变换域或者不同域之间结合进行处理以求达到较好的视觉效果。空域降噪利用图像邻域内像素具有相关性而噪声不具有相关性的特性进行噪声消除；空域降噪多采用低通滤波的方法，能有效滤除图像高频噪声，但同时也会模糊图像边缘或细节，去噪越强，图像越模糊。时域去噪利用视频帧间图像具有相关性而噪声是随机的不具相关性这一 特点进行噪声的消除；时域降噪多采用多帧加权或者递归加权的方法；时域去噪能有效去除噪声同时保护图像边界和细节；但是简单的帧间加权会导致运动物体的“拖尾”现象，使运动图像变得模糊。现有的基于运动检测的时空域联合降噪方法，把视频帧图像采用硬阈值划分为静止区域和运动区域，对静止区域进行时域降噪，对运动区域进行空域降噪。这样简单划分运动与静止，并不能精细控制时域、空域降噪强度，取得理想降噪效果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种运动自适应的视频图像降噪方法及其装置，充分利用了时域降噪保护图像细节和边缘，而空域降噪能有效滤除高频噪声的优势，从而达到更好的降噪效果，并且能够有效控制系统实现成本。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种运动自适应的视频图像降噪方法，包含以下步骤确定当...
【技术保护点】
一种运动自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，包含以下步骤：确定当前待处理帧的运动级别；其中，所述运动级别为表示相邻两帧间的差异相对于噪声水平的波动程度的表征值；采用与确定的所述运动级别成反比关系的时域滤波器系数，对所述待处理帧进行时域滤波；更新经所述时域滤波后的所述待处理帧的噪声水平；根据所述更新后的噪声水平，对所述待处理帧进行空域滤波。
【技术特征摘要】
1.一种运动自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，包含以下步骤确定当前待处理帧的运动级别；其中，所述运动级别为表示相邻两帧间的差异相对于噪声水平的波动程度的表征值；采用与确定的所述运动级别成反比关系的时域滤波器系数，对所述待处理帧进行时域滤波；更新经所述时域滤波后的所述待处理帧的噪声水平；根据所述更新后的噪声水平，对所述待处理帧进行空域滤波。2.根据权利要求1所述的运动自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，在所述对待处理帧进行空域滤波的步骤中，根据所述更新后的噪声水平，对所述待处理帧进行基于边缘检测的空域滤波。3.根据权利要求1所述的运动自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，所述确定当前待处理帧的运动级别的步骤中，包含以下子步骤采用前一帧或前几帧的噪声估计结果，作为当前待处理帧的所述噪声水平；根据以当前点为中心的设定个数的邻域的加权绝对误差和，计算相邻两帧间的差异 DIFF ；根据所述计算的DIFF与所述噪声水平的比值，确定所述运动级别。4.根据权利要求3所述的运动自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，通过以下方式获取每一帧的噪声估计结果将整帧图像帧划分成LfmXn的小块；分别计算各小块的噪声标准差；将在所述计算得到的L个噪声标准差中，最小的K个噪声标准差的平均值作为整帧图像的噪声估计结果；其中，L、m、n、K均为自然数。5.根据权利要求1所述的运动自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，在对所述待处理帧进行时域滤波的步骤中，包含以下子步骤在当前点位置处的像素值与参考帧同位置处的像素值的绝对差值大于设置的阈值T 时，对所述时域滤波器系数进行修正，并采用修正后的时域滤波器系数，对所述待处理帧进行时域滤波；其中，所述时域滤波为多阶时域递归滤波器的滤波时，所述参考帧为经空域滤波后的图像帧；所述时域滤波为多帧加权滤波器的滤波时，所述参考帧为原始视频序列。6.根据权利要求1至5中任一项所述的运动自适应的视频图像降噪方法，其特征在于， 在更新经所述时域滤波后的所述待处理帧的噪声水平的步骤中，采用以下公式更新时域滤波后的所述待处理帧中每个像素点的噪声水平7.—种运动自适应的视频图像降噪装置，其特征在于，包含运动级别确定模块，用于确定当前待处理帧的运动级别；其中，所述运动级别为表示相邻两帧间的差异相对于噪声水平的波动程...
【专利技术属性】
技术研发人员：田景军，党韩兵，诸悦，詹进，董鹏宇，高厚新，
申请(专利权)人：上海富瀚微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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