專(zhuān)利名稱(chēng)：去除圖像噪聲的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種去除圖像噪聲的方法，特別是涉及一種可根據(jù)圖像邊界與 明亮度來(lái)調(diào)整雙向?yàn)V波器的相似權(quán)重值與距離權(quán)重值以去除圖像噪聲的方法。
背景技術(shù)：
目前去除圖像噪聲的方法中，有一部分的作法是使用中值濾波器(Median Filter)、平均濾波器(Mean filter)或低通濾波器(Low Pass Filter; LPF) 等方法將圖像噪聲去除，但上述幾種方法是使用將整個(gè)圖像中的像素進(jìn)行平均 的方式去除圖像噪聲，而沒(méi)有將圖像中的平滑區(qū)域(大部份像素相似的區(qū)域) 及細(xì)節(jié)區(qū)域(有邊界的區(qū)域)分開(kāi)處理，當(dāng)圖像同時(shí)存在有平滑區(qū)域與細(xì)節(jié)區(qū) 域時(shí)，細(xì)節(jié)區(qū)域中的像素會(huì)因?yàn)榕c平滑區(qū)域中的像素一起平均，而發(fā)生細(xì)節(jié)區(qū) 域越來(lái)越模糊的現(xiàn)象。同時(shí)，使用平均的方式去除圖像噪聲往往需要在去除圖 像噪聲與保持細(xì)節(jié)區(qū)域之間做出取舍，這將造成圖像質(zhì)量無(wú)法提高的問(wèn)題。因 此以雙向?yàn)V波器來(lái)去除圖像噪聲的方法在公元1998年被提出。雙向?yàn)V波器使用與距離及相似度有關(guān)的兩個(gè)濾波器來(lái)重建圖像中的每一 個(gè)像素。與距離有關(guān)的濾波器稱(chēng)為距離濾波器(domain filter),指的是距 離目標(biāo)像素越近的參考像素的參考價(jià)值越高，使得在依據(jù)各個(gè)參考像素重建目 標(biāo)像素時(shí)，越靠近目標(biāo)像素的參考像素的距離權(quán)重值(WdMain)越高；與相似度 有關(guān)的濾波器為相似濾波器(range filter)，指的是在目標(biāo)像素周?chē)母鱾€(gè) 參考像素中，與目標(biāo)像素越相似的參考像素具有越高的參考價(jià)值，使得在依據(jù) 各個(gè)參考像素重建目標(biāo)像素時(shí)與目標(biāo)像素越相似的參考像素的相似權(quán)重值 (W，g6)越高，其中，距離濾波器與相似濾波器都是平移不變的高斯濾波器 (shift—invariant Gaussian filter)。如圖1所示，若雙向?yàn)V波器使用以 3X3的表格100做為參考范圍的屏蔽(Mask)，使得表格100中央的目標(biāo)像 素101將依據(jù)周?chē)牡谝粎⒖枷袼?02至第八參考像素108而被重建，重建的 公式為 <formula>formula see original document page 4</formula>其中，i等于1至8，分別對(duì)應(yīng)第一參考像素102至第八參考像素108， 也就是說(shuō)，P，u為重建后的目標(biāo)像素101; Wr,"為第一參考像素102對(duì)應(yīng) 目標(biāo)像素101的相似權(quán)重值；W"^，為第一參考像素102對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素101 的距離權(quán)重值，Wr,.2、 Wd。.ain,2、等依此類(lèi)推。在目前高ISO數(shù)的圖像越來(lái)越多的情況下，由于高ISO數(shù)的圖像必定伴隨 著高圖像噪聲的產(chǎn)生，因此高ISO數(shù)的圖像常需要去除圖像噪聲。雖然使用雙 向?yàn)V波器的方法?？梢栽谌コ肼晻r(shí)分開(kāi)處理平滑區(qū)域及細(xì)節(jié)區(qū)域，使得圖像 質(zhì)量提高，但雙向?yàn)V波器在去除高圖像噪聲時(shí)提升圖像質(zhì)量的效果有限。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于提供一種去除圖像噪聲的方法，能夠提高去除高ISO數(shù)圖像的圖像噪聲的功能，通過(guò)在使用雙向?yàn)V波器去除圖像噪聲時(shí)，調(diào)整雙向 濾波器重建目標(biāo)像素的距離權(quán)重值及相似權(quán)重值，使得調(diào)整后的雙向?yàn)V波器去 除噪聲的效果提高，借以解決公知技術(shù)所提到的問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種去除圖像噪聲的方法，包括有下列步驟由包含數(shù)個(gè)像素的圖像中選定未被重建的各像素其中之一為目標(biāo)像素， 并設(shè)定目標(biāo)像素對(duì)應(yīng)的數(shù)個(gè)參考像素；計(jì)算各參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的相似度 值，同時(shí)依據(jù)圖像的明亮度換算得到明亮偏移值，并以明亮偏移值與相似度值 計(jì)算各參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的相似權(quán)重值；依據(jù)各參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的 距離值計(jì)算各參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的距離權(quán)重值；計(jì)算目標(biāo)像素的平滑度 值，依據(jù)平滑度值換算得到平滑權(quán)重值，并以平滑權(quán)重值調(diào)整距離權(quán)重值；以 各參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的相似權(quán)重值與調(diào)整后的距離權(quán)重值重建目標(biāo)像素。 以下結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述，但不作為對(duì)本發(fā)明的 限定。


圖1為目標(biāo)像素與參考像素的位置示意圖；圖2為本發(fā)明所提的去除圖像噪聲的方法流程圖3A為本發(fā)明所提的亮度對(duì)明亮偏移圖； 圖3B為本發(fā)明所提的調(diào)整后的相似權(quán)重圖； 圖3C為本發(fā)明所提的調(diào)整后的相似權(quán)重圖； 圖4為本發(fā)明所提的距離權(quán)值圖。 其中，附圖標(biāo)記100 表格101 目標(biāo)像素 102至109 參考像素310a 第一相似權(quán)重曲線(xiàn) 310b 第二相似權(quán)重曲線(xiàn) 310c 第三相似權(quán)重曲線(xiàn)311 第一明亮偏移值312 第二明亮偏移值 410a 第一距離權(quán)重曲線(xiàn) 410b 第二距離權(quán)重曲線(xiàn)步驟210 選定目標(biāo)像素并設(shè)定參考像素 步驟220 計(jì)算相似權(quán)重值并以明亮度調(diào)整相似權(quán)重值 步驟230 計(jì)算距離權(quán)重值并以平滑度值調(diào)整距離權(quán)重值 步驟240 重建目標(biāo)像素具體實(shí)施方式
在雙向?yàn)V波器用來(lái)去除噪聲的相似權(quán)重值及距離權(quán)重值均是以平移不變 的高斯濾波器(高斯平滑函數(shù))計(jì)算產(chǎn)生，由于用來(lái)計(jì)算相似權(quán)重值及距離權(quán) 重值高斯平滑函數(shù)分別為形式其中《為參考像素，x為目標(biāo)像素，f(xl)為像素xl的強(qiáng)度，S (f(xl)，f(x2))為像素xl與像素x2的強(qiáng)度差異值，d(xl，x2)為像素xl與像素 x2間的距離，o d為調(diào)整距離高斯函數(shù)強(qiáng)度的參數(shù)，or為調(diào)整相似高斯函數(shù) 強(qiáng)度的參數(shù)，所以實(shí)際上可以先計(jì)算好相似權(quán)重值及距離權(quán)重值后，使用離散 的權(quán)重值表來(lái)代替高斯濾波器的計(jì)算，本實(shí)施例也將使用查表的方式來(lái)替代高 斯濾波器的計(jì)算過(guò)程。本發(fā)明主要為調(diào)整雙向?yàn)V波器中的相似濾波器與距離濾波器，也就是調(diào)整 重建目標(biāo)像素的各個(gè)參考像素的相似權(quán)重值及距離權(quán)重值，使得公知的雙向?yàn)V 波器去除噪聲的效果(尤其是去除高噪聲的效果)得以獲得提升，因此使用本 發(fā)明對(duì)一張圖像去除噪聲時(shí)，工作的方法與雙向?yàn)V波器類(lèi)似，同樣會(huì)重建圖像 中所有的像素，差別在于比公知的增加了調(diào)整相似權(quán)重值及距離權(quán)重值的步 驟。以下將以一個(gè)實(shí)施例與來(lái)解說(shuō)本發(fā)明的運(yùn)行系統(tǒng)與方法，并請(qǐng)參考圖2 本發(fā)明所提的去除圖像噪聲的方法流程圖。首先本發(fā)明會(huì)由圖像的各個(gè)像素中 選出一個(gè)像素作為目標(biāo)像素(步驟210),在目標(biāo)像素101被選定之后，本發(fā) 明設(shè)定參考范圍為如圖1所示的3X3的九宮格100，其中目標(biāo)像素101在九 宮格101的中央，其余的即為目標(biāo)像素101的參考像素，接著本發(fā)明會(huì)依據(jù)公 知的雙向?yàn)V波器的方法計(jì)算第一至第八參考像素102至109對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素101 的相似權(quán)重值及距離權(quán)重值，并調(diào)整計(jì)算后的相似權(quán)重值及距離權(quán)重值。其中 調(diào)整相似權(quán)重值及距離權(quán)重值的步驟并沒(méi)有先后次序的關(guān)系，也就是說(shuō)，可以 先調(diào)整相似權(quán)重值，也可以先調(diào)整距離權(quán)重值。以下先說(shuō)明調(diào)整相似權(quán)重值的部分，由于當(dāng)圖像的明亮度很高時(shí)，圖像的 細(xì)微變化不易被人眼分辨出來(lái)，因此噪聲較??；反之，當(dāng)像素的明亮度低，也 就是圖像比較暗，則容易產(chǎn)生出較大的噪聲。因此，可以使用較大的參考范圍， 使得重建目標(biāo)像素的參考像素變多，進(jìn)而增加去除噪聲的效果。當(dāng)目標(biāo)像素的 明亮度較低時(shí)使用較大的明亮偏移值(WIntEnsity)調(diào)整相似權(quán)重值后，査表所得 的相似權(quán)重值會(huì)比目標(biāo)像素的明亮度較高時(shí)來(lái)得大，使得參考像素的參考比重 提高，進(jìn)而增加去除噪聲的效果，如此便可以在明亮度不同的目標(biāo)像素下，讓 相同相似度的參考像素對(duì)應(yīng)的相似權(quán)重值不同。在取得明亮偏移值后，本發(fā)明將以明亮偏移值調(diào)整對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素101的各 個(gè)參考像素的相似權(quán)重值(步驟220)，在本實(shí)施例中，調(diào)整相似權(quán)重值的方 式是以參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的相似度(S)加上相對(duì)應(yīng)的明亮偏移值后，將 加算后的和以公知的計(jì)算參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的相似權(quán)重值的方法產(chǎn)生，也 就是說(shuō)，若公知的雙向?yàn)V波器產(chǎn)生相似權(quán)重值的方式以RangeTable (S)表示， 則本實(shí)施例將以RangeTable(S+ WIntensity)產(chǎn)生相似權(quán)重值，所以目標(biāo)像素101
的各個(gè)參考像素的相似權(quán)重值可由相似度加上明亮偏移值的和至相似權(quán)重表中査詢(xún)得出。如圖3A所示，若目標(biāo)像素101的第一參考像素102在目標(biāo)像素 101較明亮?xí)r所得到的第一明亮偏移值311為10，則第一參考像素102可以使 用第一明亮偏移值311調(diào)整公知的第一相似度權(quán)重曲線(xiàn)310a，使之變?yōu)槿鐖D 3B的第二相似度權(quán)重曲線(xiàn)310b;同樣的目標(biāo)像素101較暗時(shí)，第一參考像素 102得到的第二明亮偏移值312為30，則第一參考像素102可以使用第二明亮 偏移值312調(diào)整相似度權(quán)重后產(chǎn)生的相似權(quán)重曲線(xiàn)310c，如圖3C所示，由第 二相似權(quán)重曲線(xiàn)310b與第三權(quán)重曲線(xiàn)310c可以得知，當(dāng)?shù)谝粎⒖枷袼?02 取得的明亮偏移值越高時(shí)，相似權(quán)重值會(huì)跟著提高，如此一來(lái)，相似濾波器去 除圖像噪聲的強(qiáng)度將會(huì)獲得提升。以下說(shuō)明調(diào)整距離權(quán)重值的部分，本發(fā)明會(huì)利用例如公知的，V ^ (standard deviation)或^ (gradient)等方式，取得被重建的目標(biāo)像素的局部區(qū)域的平滑度，平滑度用來(lái)區(qū)分目標(biāo)像 素處于平滑區(qū)域或細(xì)節(jié)區(qū)域，若為平滑區(qū)域，表示可以使用接近均一距離權(quán)重 的方式去除噪聲，使得圖像中平滑的效果提高，若為細(xì)節(jié)區(qū)域，則保留使用雙 向?yàn)V波器的效果，以避免細(xì)節(jié)區(qū)域發(fā)生模糊的現(xiàn)象。因?yàn)閳D像中會(huì)有各種的圖 像，圖像與圖像會(huì)有交界的部分，所以在一個(gè)圖像中勢(shì)必同時(shí)具有平滑區(qū)域與 細(xì)節(jié)區(qū)域，由于對(duì)應(yīng)被重建的目標(biāo)像素的三參考像素所形成的局部區(qū)域往往包 含了平滑區(qū)域與細(xì)節(jié)區(qū)域，為了避免使用二分法來(lái)判定目標(biāo)像素位于平滑區(qū)域 與細(xì)節(jié)區(qū)域，所以在取得平滑度后，可以進(jìn)一步使用平滑度至平滑度權(quán)重表中 査出平滑權(quán)重值(W^th)，使得在平滑區(qū)域與細(xì)節(jié)區(qū)域交界處周?chē)哪繕?biāo)像素 去除圖像噪聲的方法由均一距離權(quán)重式的濾波器過(guò)度到雙向?yàn)V波器。在產(chǎn)生出平滑權(quán)重值后，本發(fā)明會(huì)將平滑權(quán)重值與公知雙向?yàn)V波器的計(jì)算 距離權(quán)重值的計(jì)算式產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，使各參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的距離權(quán)重值可以 經(jīng)平滑權(quán)重值進(jìn)行調(diào)整(步驟230)。在本實(shí)施例中，先以公式WdOBain=Wd0Bai ,iOT + (256—W"—i。r) XW，th+256計(jì)算出經(jīng)過(guò)本發(fā)明調(diào)整后的距離權(quán)重值，其中 Wd。，aiw為使用公知的雙向?yàn)V波器的計(jì)算方式所計(jì)算出的距離權(quán)重值，256則 為公知的距離權(quán)重值的最大值。通過(guò)上述的計(jì)算式，當(dāng)Ws,。。th由0逐漸改變?yōu)?256時(shí)，計(jì)算得出W"^的高斯濾波器產(chǎn)生的結(jié)果將會(huì)改變，如圖4所示，公 知的第一距離權(quán)重曲線(xiàn)410a將因?yàn)槠交瑱?quán)重值的調(diào)整而變?yōu)榈诙嚯x權(quán)重曲 線(xiàn)410b。因?yàn)楫?dāng)目標(biāo)像素位于細(xì)節(jié)區(qū)域時(shí)，平滑權(quán)重值將為O，因此上述的公 式將變?yōu)閃doaain=Wd。 ai 』HOT，也就是此時(shí)將保持使用雙向?yàn)V波器的方式重建目標(biāo) 參數(shù)，而當(dāng)目標(biāo)像素位于越平滑區(qū)域時(shí)，平滑權(quán)重值將越接近256，上述的公 式使得Wdo^n越接近256，當(dāng)WdoBain=256，所有參考像素的距離權(quán)重值都相同， 使得去除噪聲的方式類(lèi)似平均式的濾波器。當(dāng)調(diào)整距離權(quán)重至接近均一權(quán)重 時(shí)，可使得參考像素的參考比重提高，接近使用平均式濾波器的效果，使得噪 聲平均化而降低，這樣即可使距離濾波器去除圖像噪聲的強(qiáng)度增加，進(jìn)而可以 修正公知的距離權(quán)重值無(wú)法有效降低高ISO圖像伴隨的高噪聲的問(wèn)題。當(dāng)所有參考像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)像素的相似權(quán)重值與距離權(quán)重值都經(jīng)過(guò)本發(fā)明 的調(diào)整后，本發(fā)明會(huì)使用如同公知的方式重建目標(biāo)像素(步驟240)。并在目 標(biāo)像素重建完成后，選擇其它的像素作為新的目標(biāo)像素并以上述的方式進(jìn)行重 建，直到整個(gè)圖像都重建完成后，即可產(chǎn)生一張去除噪聲的圖像，解決公知技 術(shù)所提到的問(wèn)題。再有，本發(fā)明的去除圖像噪聲的方法，可實(shí)現(xiàn)在硬件、軟件或硬件與軟件 的組合中，也可在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中以集中方式實(shí)現(xiàn)或以不同組件散布于若干互連 的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的分散方式實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然，本發(fā)明還可有其他多種實(shí)施例，在不背離本發(fā)明精神及其實(shí)質(zhì)的情 況下，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員可根據(jù)本發(fā)明作出各種相應(yīng)的改變和變形，但這 些相應(yīng)的改變和變形都應(yīng)屬于本發(fā)明所附的
權(quán)利要求
1. 一種去除圖像噪聲的方法，其特征在于，包含下列步驟由一包含數(shù)個(gè)像素的圖像中選定未被重建的各該像素其中之一為一目標(biāo)像素，并設(shè)定該目標(biāo)像素對(duì)應(yīng)的數(shù)個(gè)參考像素；計(jì)算各該參考像素對(duì)應(yīng)該目標(biāo)像素的一相似度值，同時(shí)依據(jù)該目標(biāo)像素的明亮度換算得到一明亮偏移值，并以該明亮偏移值與該相似度值計(jì)算各該參考像素對(duì)應(yīng)該目標(biāo)像素的一相似權(quán)重值；依據(jù)各該參考像素對(duì)應(yīng)該目標(biāo)像素的一距離值計(jì)算各該參考像素對(duì)應(yīng)該目標(biāo)像素的一距離權(quán)重值；計(jì)算該目標(biāo)像素的一平滑度值，依據(jù)該平滑度值換算得到一平滑權(quán)重值，并以該平滑權(quán)重值調(diào)整該距離權(quán)重值；及以各該參考像素對(duì)應(yīng)該目標(biāo)像素的該相似權(quán)重值與調(diào)整后的該距離權(quán)重值重建該目標(biāo)像素。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除圖像噪聲的方法，其特征在于，該調(diào)整該 距離權(quán)重值的步驟還包含下列步驟計(jì)算該距離權(quán)重值的最大值與該距離權(quán)重值的一差值；依據(jù)該差值、該平滑權(quán)重值與該距離權(quán)重值的最大值計(jì)算一調(diào)整比例；及 以該距離權(quán)重值與該調(diào)整比例設(shè)定該距離權(quán)重值。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除圖像噪聲的方法，其特征在于，該重建該 目標(biāo)像素的步驟是將各該參考像素的像素值與相對(duì)應(yīng)的該距離權(quán)重值及相對(duì) 應(yīng)的該平滑權(quán)重值相乘后的總和，除以各該參考像素的相對(duì)應(yīng)的該距離權(quán)重值 及相對(duì)應(yīng)的該平滑權(quán)重值相乘后的總和。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種去除圖像噪聲的方法，在使用雙向?yàn)V波器(Bilateral filter)去除圖像噪聲的過(guò)程中，增加依照?qǐng)D像中局部區(qū)域是否具有圖像的邊界來(lái)調(diào)整雙向?yàn)V波器中的距離濾波器的過(guò)濾圖像噪聲強(qiáng)度，及增加以局部區(qū)域的明亮度來(lái)調(diào)整雙向?yàn)V波器中的相似濾波器過(guò)濾圖像噪聲的強(qiáng)度，使得雙向?yàn)V波器去除圖像噪聲的效果更好。
文檔編號(hào)H04N5/21GK101212561SQ20061015646
公開(kāi)日2008年7月2日 申請(qǐng)日期2006年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2006年12月31日
發(fā)明者張尹彬, 黃裕程 申請(qǐng)人:華晶科技股份有限公司