專利名稱：數(shù)字圖像中降低的位置相關(guān)噪聲的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般涉及數(shù)字成像系統(tǒng)，并且更特別地，涉及數(shù)字圖像中場(chǎng) 位置相關(guān)噪聲的降低。
背景技術(shù)：
在攝像機(jī)中，于膠片或圖像傳感器所在的焦平面處形成的圖像可能 以對(duì)攝像機(jī)光軸的接近度的函數(shù)的形式變模糊。圖像的 一部分距離光軸 (通常為圖像的中心)越遠(yuǎn)，該部分變模糊的程度可能更大。諸如一次 性攝像機(jī)的廉價(jià)攝像機(jī)所產(chǎn)生的圖像放大了該問(wèn)題。由于 一次性攝像機(jī) 的簡(jiǎn)單光學(xué)裝置的關(guān)系，或者由于膠片可能不在整個(gè)焦平面的最佳聚焦 位置中， 一次性攝像機(jī)傾向于隨著從光軸朝攝像機(jī)的圖像框邊緣方向移 動(dòng)而具有明顯的銳度損失。
已經(jīng)設(shè)計(jì)了圖像處理技術(shù)以校正數(shù)字圖像中的場(chǎng)位置相關(guān)模糊。例
如，給Kelly等的共同受讓的題為"Correction of Position Dependent Blur in a Digital Image"的美國(guó)專利第6628329號(hào)，教示了以場(chǎng)中 位置的函數(shù)形式來(lái)修改模糊校正算法(例如，銳化過(guò)濾)的強(qiáng)度，并且 通過(guò)引用將該專利結(jié)合在本文中。該技術(shù)意在顯著提高能感覺(jué)到的圖像 質(zhì)量。即便如此，該圖像處理技術(shù)對(duì)數(shù)字圖像的應(yīng)用還可能增加該圖像 中的噪聲。 一般來(lái)說(shuō)，所應(yīng)用的模糊校正的量越大，生成的噪聲量越大。 因此，場(chǎng)位置相關(guān)的模糊校正算法的應(yīng)用可能也會(huì)以場(chǎng)位置相關(guān)的方式 提高噪聲。
為了降低數(shù)字圖像中的噪聲，已開(kāi)發(fā)了一些降噪算法，諸如斑點(diǎn)過(guò) 濾、均值過(guò)濾、中值過(guò)濾、局部區(qū)域過(guò)濾以及Sigma過(guò)濾。例如，在典 型的Sigma過(guò)濾算法中，對(duì)具有在被過(guò)濾像素的信號(hào)值的固定標(biāo)準(zhǔn)偏差 范圍內(nèi)的值的附近像素的信號(hào)值求平均，用通過(guò)該求平均確定的值來(lái)代 替被過(guò)濾像素的信號(hào)值。該類型的過(guò)濾基于噪聲以高斯分布在數(shù)字圖像 中產(chǎn)生的假設(shè)，使得在標(biāo)準(zhǔn)偏差范圍內(nèi)有效的噪聲抑制是有可能的。如 果附近像素和被過(guò)濾像素之間有較大的信號(hào)值差，該信號(hào)值差很有可能不是由噪聲引起，而是由數(shù)字圖像的某些其它內(nèi)容引起的。因此，該附 近像素的信號(hào)值不應(yīng)包括在求平均中。
盡管如此，沒(méi)有對(duì)該常規(guī)降噪算法進(jìn)行優(yōu)化以校正場(chǎng)位置相關(guān)的噪 聲強(qiáng)度。因此，需要一種校正具有以場(chǎng)位置的函數(shù)形式變化的噪聲強(qiáng)度 的數(shù)字圖像中的噪聲的有效方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實(shí)施例通過(guò)提供用于降低數(shù)字圖像中的場(chǎng)位置相關(guān)噪聲 的方法和設(shè)備來(lái)處理以上指出的需求。
根據(jù)本發(fā)明的 一方面，利用為數(shù)字圖像將噪聲等級(jí)表示為位置的函 數(shù)的信息來(lái)降低由成像設(shè)備生成的數(shù)字圖像中的噪聲。將降噪算法應(yīng)用 于數(shù)字圖像，在過(guò)程中改變降噪算法的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)。基于作為場(chǎng)位 置的函數(shù)的獲得的噪聲等級(jí)， 一個(gè)或多個(gè)參數(shù)作為數(shù)字圖像中場(chǎng)位置的 函數(shù)變化。
在說(shuō)明性的實(shí)施例中，成像系統(tǒng)包括數(shù)字?jǐn)z像機(jī)和通用計(jì)算機(jī)。由 數(shù)字?jǐn)z像機(jī)生成的數(shù)字圖像包括隨場(chǎng)位置變化的噪聲。利用計(jì)算機(jī)將改
良的Sigma過(guò)濾算法應(yīng)用于數(shù)字圖像。基于各場(chǎng)位置處的預(yù)定噪聲等級(jí)， 為數(shù)字圖像中的各場(chǎng)位置改變改良的Sigma過(guò)濾算法的過(guò)濾范圍。因此， 改良的Sigma過(guò)濾算法適于響應(yīng)局部噪聲等級(jí)。以這種方式，數(shù)字圖像 中的噪聲被顯著降低，并且在空間上均勻分布。
根據(jù)要結(jié)合附圖來(lái)閱讀的以下詳細(xì)說(shuō)明，本發(fā)明的這些以及其它特 征和優(yōu)點(diǎn)將變得明顯。


圖1示出了可在其中實(shí)施本發(fā)明的方面的數(shù)字成像系統(tǒng)的框圖； 圖2示出了圖1的數(shù)字成像系統(tǒng)中的數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的框圖； 圖3示出了圖1的數(shù)字成像系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)的框圖； 圖4A示出了在圖1的數(shù)字成像系統(tǒng)中生成的數(shù)字圖像； 圖4B示出了噪聲等級(jí)作為圖4A的數(shù)字圖像中的場(chǎng)位置的函數(shù)的曲 線圖。
圖5示出了用于在圖1的數(shù)字成像系統(tǒng)中實(shí)施本發(fā)明的方面的說(shuō)明 性方法的流程6圖6示出了標(biāo)準(zhǔn)偏差和過(guò)濾范圍與用于圖4A的數(shù)字圖像的信號(hào)值
之間的關(guān)系曲線圖
圖7示出了圖4A的數(shù)字圖像中的過(guò)濾窗口中的紅色像素的示意圖； 圖8示出了過(guò)濾范圍與用于圖4A的數(shù)字圖像中的不同場(chǎng)位置的信 號(hào)值的關(guān)系曲線圖。
具體實(shí)施例方式
將參照說(shuō)明性實(shí)施例來(lái)描述本發(fā)明。應(yīng)當(dāng)理解的是，可對(duì)這些實(shí)施 例進(jìn)行大量修改，并且結(jié)果將還是在本發(fā)明的范圍內(nèi)。不意圖或應(yīng)推斷 關(guān)于這些特定實(shí)施例的限制。
圖1示出了可在其中實(shí)施本發(fā)明的方面的說(shuō)明性數(shù)字成像系統(tǒng)的框 圖。該特定數(shù)字成像系統(tǒng)包括數(shù)字?jǐn)z像機(jī)110和計(jì)算機(jī)120。盡管如此， 可以預(yù)期各種各樣的其它配置，并且這些配置將在本發(fā)明的范圍內(nèi)。除 了數(shù)字?jǐn)z像機(jī)以外，成像系統(tǒng)可以，例如，包括具有光學(xué)掃描器的膠片 攝像機(jī)，該光學(xué)掃描器用于將顯影于膠片上的圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像。作 為選擇，成像系統(tǒng)可以包括替代靜止攝像機(jī)的視頻攝像機(jī)，或者能夠捕 獲靜止圉像和視頻兩者的攝像機(jī)。數(shù)字?jǐn)z像機(jī)可以與諸如移動(dòng)電話、個(gè) 人數(shù)字助理(PDA)或無(wú)線電子郵件裝置的其它裝置結(jié)合。
圖2和3分別示出了數(shù)字?jǐn)z像機(jī)110和計(jì)算機(jī)120的進(jìn)一步的細(xì)節(jié)。 數(shù)字?jǐn)z像機(jī)包括圖像傳感器210,其包括與圖像的圖像元素(像素)對(duì) 應(yīng)的感光元件的二維陣列。圖像傳感器可以包括，例如，電荷耦合裝置 (CCD)或者互補(bǔ)型金屬氧物半導(dǎo)體(CMOS)成像器。優(yōu)選地，用常規(guī) 的Bayer型濾色器蓋住圖像傳感器的像素，以便形成紅綠藍(lán)(RGB)濾 色器陣列(CFA)。在使快門(mén)230打開(kāi)并且使透鏡250將對(duì)象240的圖 像施加到圖像傳感器上的微處理器220的控制下捕獲圖像。當(dāng)圖像傳感 器暴露于圖像光時(shí)，在各像素中產(chǎn)生模擬圖像電荷。在快門(mén)關(guān)閉之后， 圖像傳感器產(chǎn)生的電荷信息被發(fā)送給模擬信號(hào)處理器260。模擬信號(hào)處 理器將接收到的電荷信息轉(zhuǎn)換為與圖像傳感器中的各像素對(duì)應(yīng)的模擬 圖像信號(hào)。然后，來(lái)自模擬信號(hào)處理器的模擬圖像信號(hào)被送至模數(shù)(A/D) 轉(zhuǎn)換器270,該模數(shù)轉(zhuǎn)換器270為從模擬輸入信號(hào)為各像素生成數(shù)字信 號(hào)值。例如，對(duì)于10比特的數(shù)字化，為各像素分配0到1 023之間的信 號(hào)值。捕獲的數(shù)字圖像信號(hào)存儲(chǔ)在攝像機(jī)存儲(chǔ)器280中。計(jì)算機(jī)120包括處理器310、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器320和輸入/輸出(I/O) 裝置330。例如，計(jì)算機(jī)可以是通用計(jì)算機(jī)，諸如來(lái)自通常稱之為"IBM PC Compatible"類計(jì)算機(jī)的個(gè)人計(jì)算機(jī)。作為選擇，計(jì)算機(jī)可以是專 用計(jì)算裝置。
一旦數(shù)字圖像被存儲(chǔ)在攝像機(jī)存儲(chǔ)器280中，就可以用直接或無(wú)線 連接，或者通過(guò)使用本領(lǐng)域技術(shù)人員熟悉的常規(guī)存儲(chǔ)卡將該數(shù)字圖像傳 送到計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器320。 一旦數(shù)字圖像被存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器中，計(jì)算 機(jī)120就可以依照終端用戶的期望來(lái)顯示、修改、打印或發(fā)送該存儲(chǔ)的 數(shù)字圖像。
為了說(shuō)明本發(fā)明的方面，將假設(shè)由數(shù)字?jǐn)z像機(jī)11Q生成的并且存儲(chǔ) 在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器320中的給定數(shù)字圖像包括以場(chǎng)位置的函數(shù)形式變化的 噪聲等級(jí)。更具體地，將假設(shè)數(shù)字圖像400表現(xiàn)為如圖4A所示的圖像。 在該特定實(shí)例中噪聲等級(jí)隨著遠(yuǎn)離數(shù)字圖像中心而增加，如朝圖像框邊 緣的方向增加的點(diǎn)密度所示。圖4B中以曲線圖的形式示出了作為場(chǎng)位 置函數(shù)的噪聲。
有利地，只要表征了作為場(chǎng)位置的函數(shù)的噪聲等級(jí)，實(shí)施本發(fā)明的 方面的能力不依賴于確切的場(chǎng)相關(guān)噪聲的源。數(shù)字圖像4 0 0中的噪聲可 以是各不同機(jī)制的結(jié)果。例如，它可以部分地由數(shù)字?jǐn)z像機(jī)110中有缺 陷的或者非最優(yōu)的電子部件產(chǎn)生。噪聲還可以，或替代地，由將諸如上 面引用的美國(guó)專利第6628329號(hào)所述類型的場(chǎng)位置相關(guān)模糊校正算法的 校正算法應(yīng)用于數(shù)字圖像而產(chǎn)生。
對(duì)于數(shù)字?jǐn)z像機(jī)110所產(chǎn)生的圖像，該數(shù)字?jǐn)z像機(jī)110的制造商優(yōu) 選地將噪聲等級(jí)表征為場(chǎng)位置的函數(shù)。如果噪聲主要由數(shù)字?jǐn)z像機(jī)中的 部件引起，可以由制造商通過(guò)使用本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的常規(guī)噪聲分析 技術(shù)生成和分析測(cè)試目標(biāo)的數(shù)字圖像來(lái)獲得場(chǎng)位置的函數(shù)形式的噪聲 等級(jí)。另一方面，如果噪聲主要是向數(shù)字圖像應(yīng)用場(chǎng)位置相關(guān)的模糊校 正算法的函數(shù)，那么圖像中的給定場(chǎng)位置處的噪聲將在很大程度上與該 場(chǎng)位置處應(yīng)用于模糊校正算法的增益因子成比例。在上面引用的美國(guó)專 利第6628329號(hào)中詳細(xì)描述了該增益因子。
一旦確定了噪聲分布(例如，場(chǎng)位置的函數(shù)形式的噪聲等級(jí))，制 造商就可以隨后為數(shù)字?jǐn)z像機(jī)110將該噪聲分布存儲(chǔ)在，例如，包括在 數(shù)字?jǐn)z像機(jī)中并可由計(jì)算機(jī)120讀取的攝像機(jī)存儲(chǔ)器280中或磁或光存
8儲(chǔ)介質(zhì)上。
在使噪聲分布對(duì)于計(jì)算機(jī)120可用之后，根據(jù)本發(fā)明方面的降噪算
法可以作為計(jì)算機(jī)的圖像修改能力的一部分，應(yīng)用于數(shù)字圖像400。圖 5示出了用于向數(shù)字圖像應(yīng)用場(chǎng)位置相關(guān)的降噪算法的說(shuō)明性方法的流 程圖。在該特定說(shuō)明性實(shí)施例中，降噪算法是改良的Sigma過(guò)濾算法，
但是本發(fā)明不限于該特定類型的噪聲過(guò)濾。降噪算法對(duì)構(gòu)成來(lái)自數(shù)字?jǐn)z 像機(jī)110的CFA的數(shù)字圖像的像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行操作。如上所述，CFA包括 具有Bayer型過(guò)濾器的圖像傳感器210。因此，各像素被過(guò)濾以只記錄 三種顏色中的一種25%的像素被過(guò)濾以檢測(cè)紅光，25%的像素被過(guò)濾以 檢測(cè)藍(lán)光，并且50%的像素被過(guò)濾以檢測(cè)綠光。
圖5中的步驟510-560描述了由計(jì)算機(jī)120向數(shù)字圖像400應(yīng)用改 良的Sigma過(guò)濾算法中涉及的步驟。如早先述及的，常規(guī)Sigma過(guò)濾算 法中，對(duì)具有在被過(guò)濾像素的信號(hào)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差范圍內(nèi)的信號(hào)值的附近 像素的信號(hào)值求平均，用通過(guò)該求平均而確定的信號(hào)值來(lái)代替被過(guò)濾像 素的信號(hào)值。改良的Sigma過(guò)濾算法也使用這樣的標(biāo)準(zhǔn)偏差。優(yōu)選地， 由成像裝置的制造商使用 一組色彩目標(biāo)來(lái)確定標(biāo)準(zhǔn)偏差范圍。色彩目標(biāo) 可以包括跨越具有變化的亮度、色調(diào)和飽和度的色域的多個(gè)塊。制造商 成像這些色塊并隨后檢查所得的數(shù)字圖像，以便為特定色塊確定像素信 號(hào)值的統(tǒng)計(jì)分布。根據(jù)該數(shù)據(jù)，確定標(biāo)準(zhǔn)偏差和信號(hào)值之間的關(guān)系。圖 6中較低的一組數(shù)據(jù)為數(shù)字?jǐn)z像機(jī)110示出了該關(guān)系。和噪聲分布數(shù)據(jù) 一樣，該數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)在數(shù)字?jǐn)z像機(jī)自身中，或者可通過(guò)其它手段使其對(duì) 于計(jì)算機(jī)可用。
改良的S i gma過(guò)濾算法還使用過(guò)濾范圍來(lái)確定當(dāng)對(duì)信號(hào)值求平均時(shí) 包括被過(guò)濾像素附近的哪些像素。然而，與常規(guī)Sigma過(guò)濾算法相反， 在改良的S igma過(guò)濾算法中使用的過(guò)濾范圍不僅是被過(guò)濾像素的信號(hào)值 處的標(biāo)準(zhǔn)偏差的函數(shù)，而且是被過(guò)濾圖像中特定場(chǎng)位置處的噪聲等級(jí)的 函數(shù)。以這種方式，改良的Sigma過(guò)濾算法變成適合于場(chǎng)位置相關(guān)噪聲 的過(guò)濾算法。
在步驟510中，計(jì)算機(jī)120中的處理器310定義要過(guò)濾的像素上的 過(guò)濾窗口。圖7示出了該過(guò)濾窗口 700的實(shí)例。雖然可以采用其它的過(guò) 濾窗口大小，該過(guò)濾窗口包括9行9列的像素。要過(guò)濾的紅色像素710 在過(guò)濾窗口的中心。只在過(guò)濾窗口中示出了紅色像素，由于只有這些像素是將用于過(guò)濾一個(gè)紅色像素的像素。如果要過(guò)濾的像素改為綠色或藍(lán) 色，將分別只考慮綠色或藍(lán)色像素。
在步驟520中，處理器310確定數(shù)字圖像400中的過(guò)濾窗口 700的 場(chǎng)位置，并從存儲(chǔ)的噪聲分布中獲得該場(chǎng)位置的噪聲等級(jí)。在本實(shí)施例 的上下文中也將該噪聲等級(jí)稱為"局部，，噪聲等級(jí)。
在步驟530中，處理器310確定要應(yīng)用于過(guò)濾窗口 700的過(guò)濾范圍。 為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的，處理器首先通過(guò)參考與圖6中較低的數(shù)據(jù)組對(duì)應(yīng)的 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)為與要過(guò)濾的像素710的信號(hào)值相等的信號(hào)值獲得標(biāo)準(zhǔn)偏差。 然后，處理器用在步驟520中為數(shù)字圖像400中的該過(guò)濾窗口的該特定 場(chǎng)位置確定的噪聲等級(jí)，修改該標(biāo)準(zhǔn)偏差。
對(duì)于數(shù)字圖像400中的特定場(chǎng)位置，圖6中較高的一組數(shù)據(jù)將過(guò)濾 范圍示為被過(guò)濾像素的信號(hào)值的函數(shù)。可以以若干不同的方式來(lái)根據(jù)標(biāo) 準(zhǔn)偏差數(shù)據(jù)和局部噪聲數(shù)據(jù)計(jì)算過(guò)濾范圍。過(guò)濾范圍可以，例如，等于
其中Rx為對(duì)特定信號(hào)值x的過(guò)濾范圍，c^為信號(hào)值x的標(biāo)準(zhǔn)偏差，a和 b為比例常數(shù)，并且Nww為該過(guò)濾窗口的場(chǎng)位置處的局部噪聲等級(jí)。這 些變量的值將取決于要求的過(guò)濾等級(jí)，并且適當(dāng)?shù)闹祵?duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人 員來(lái)說(shuō)是4艮明顯的。此外，應(yīng)當(dāng)注意到，該公式是說(shuō)明性的，并且還可 以用包括不同于這里所提出的項(xiàng)的公式來(lái)確定過(guò)濾范圍。例如，公式可 以包括含有C7 x和/或Nwind。w的更高次冪的附加項(xiàng)。
在步驟540中，將改良的Sigma過(guò)濾算法應(yīng)用于一皮過(guò)濾像素710。 對(duì)過(guò)濾窗口 7 00中的具有在被過(guò)濾像素的過(guò)濾范圍內(nèi)的信號(hào)值的那些像 素求平均，并且用該平均信號(hào)值來(lái)代替被過(guò)濾像素的信號(hào)值。在步驟55 0 處，確定是已經(jīng)否到了數(shù)字圖像400中的最后一個(gè)像素。如果不是，處 理器310前進(jìn)至下一像素并重新應(yīng)用步驟510-550。如果在步驟550處 已經(jīng)到了最后一個(gè)像素，處理器在步驟560中結(jié)束該圖像處理。
圖8將過(guò)濾范圍與被過(guò)濾像素的信號(hào)值的關(guān)系示為數(shù)字圖像400中 的不同場(chǎng)位置的函數(shù)。位置A (數(shù)字圖像的邊緣附近)具有比位置B更 高的局部噪聲等級(jí)，該位置B又具有比位置C (圖像的中心附近)更高 的局部噪聲等級(jí)。因此，對(duì)于任何給定的被過(guò)濾像素的信號(hào)值，使得位 置A和B的過(guò)濾范圍在很大程度上高于位置C的過(guò)濾范圍。這具有這樣 的效果在位置A和B處的求平均處理中在過(guò)濾窗口 700內(nèi)包括的像素比在位置C處的求平均處理中在過(guò)濾窗口 700內(nèi)包括的像素更多。這是 符合邏輯的，因?yàn)槲恢肁和B處的過(guò)濾窗口中的像素的信號(hào)值與位置C 處的窗口中的像素相比，可能由于噪聲的關(guān)系而從被過(guò)濾像素偏離了更 大的程度。有利地，該處理顯著降低了數(shù)字圖像中的噪聲。此外，該處 理顯著降低了處理過(guò)的數(shù)字圖像將包含跨圖像場(chǎng)可觀察到的噪聲梯度 的可能性。因此，通過(guò)使用根據(jù)本發(fā)明的方面的方法，顯著降低了被過(guò) 濾數(shù)字圖像中的感覺(jué)到的噪聲。
雖然圖5中的上述處理使用了改良的Sigma過(guò)濾算法，本發(fā)明不限 于該特定類型的降噪算法。相反地，本發(fā)明應(yīng)用于適于對(duì)局部噪聲等級(jí) 響應(yīng)的任何降噪算法。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以意識(shí)到這些其它的降噪過(guò)濾 算法，以及如何根據(jù)本發(fā)明的方面來(lái)修改它們。例如，這樣的降噪算法 包括斑點(diǎn)過(guò)濾、均值過(guò)濾、中值過(guò)濾以及局部區(qū)域過(guò)濾。
此外，雖然利用計(jì)算機(jī)120來(lái)應(yīng)用上述實(shí)施例中的場(chǎng)位置相關(guān)的噪 聲降低算法，可以改為優(yōu)選地使數(shù)字?jǐn)z像機(jī)110自身將降噪算法作為攝 像機(jī)的內(nèi)部圖像處理能力的一部分來(lái)應(yīng)用(例如，使用攝像機(jī)微處理器 220 )。該配置可以允許數(shù)字?jǐn)z像機(jī)產(chǎn)生充分處理的數(shù)字圖像，而不需 要外部的圖^象處理硬件和4欠件。然后，該完全處理過(guò)的圖^象可以，例如， 被直接送至打印機(jī)或顯示裝置。
已經(jīng)參照說(shuō)明性的實(shí)施例描述了本發(fā)明。然而，應(yīng)當(dāng)理解的是，在 不脫離本發(fā)明的范圍的前提下，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以實(shí)現(xiàn)改變和 修改。
部件列表
100數(shù)字成像系統(tǒng) 110數(shù)字?jǐn)z像機(jī) 120計(jì)算機(jī) 210圖像傳感器 220樣￡處理器 2 30快門(mén) 240對(duì)象 250透鏡
260模擬信號(hào)處理器
ii270模數(shù)轉(zhuǎn)換器
28 0攝像機(jī)存儲(chǔ)器 310處理器 320計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器 330輸入/輸出裝置 400數(shù)字圖像 510-560處理步驟 700過(guò)濾窗口 710被過(guò)濾像素
權(quán)利要求
1.一種降低由成像裝置生成的數(shù)字圖像中的噪聲的方法，該方法包括獲得用于所述數(shù)字圖像的將噪聲等級(jí)表示為場(chǎng)位置的函數(shù)的信息；以及向所述數(shù)字圖像應(yīng)用降噪算法，在過(guò)程中基于作為場(chǎng)位置的函數(shù)的獲得的噪聲等級(jí)，作為所述數(shù)字圖像中的場(chǎng)位置的函數(shù)來(lái)改變所述降噪算法的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)。
2. 如權(quán)利要求l所述的方法，其中所述成像裝置包括靜止攝像機(jī)、 視頻攝像機(jī)和光學(xué)掃描器中的至少 一個(gè)。
3. 如權(quán)利要求l所述的方法，其中在所述成像裝置中實(shí)施所述方法。
4. 如權(quán)利要求l所述的方法，其中在與所述成像裝置分開(kāi)的計(jì)算 機(jī)中實(shí)施所述方法。
5. 如權(quán)利要求4所述的方法，其中所述計(jì)算機(jī)包括通用計(jì)算機(jī)。
6. 如權(quán)利要求l所述的方法，其中所述成像裝置包括Bayer型濾 色器陣列。
7. 如權(quán)利要求l所述的方法，其中所述數(shù)字圖像中的噪聲至少部 分地由向所述數(shù)字圖像應(yīng)用模糊較正算法而引起。
8. 如權(quán)利要求7所述的方法，其中模糊校正算法的強(qiáng)度是場(chǎng)位置 相關(guān)的。
9. 如權(quán)利要求l所述的方法，其中所述數(shù)字圖像包括多個(gè)像素， 每個(gè)所述像素具有各自的信號(hào)值，并且其中向所述數(shù)字圖像應(yīng)用所述降 噪算法的步驟包括定義要過(guò)濾的像素上的窗口 ，該窗口包括所述數(shù)字圖像中的所述多 個(gè)像素的一部分；確定過(guò)濾范圍，該過(guò)濾范圍是所述窗口的場(chǎng)位置處的確定的噪聲等 級(jí)的函數(shù)；確定平均信號(hào)值，該平均信號(hào)值是具有的信號(hào)值在要過(guò)濾的像素的 信號(hào)值的過(guò)濾范圍內(nèi)的窗口內(nèi)的那些像素的信號(hào)值的平均；以及 用所述平均信號(hào)值來(lái)代替要過(guò)濾的像素的信號(hào)值。
10. 如權(quán)利要求9所述的方法，其中過(guò)濾范圍進(jìn)一步是測(cè)試色彩目 標(biāo)的圖像中的像素的信號(hào)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差的函數(shù)。
11. 一種包括含有軟件的機(jī)器可讀介質(zhì)的制造品，該軟件用于使包 括處理器和存儲(chǔ)器的基于處理器的裝置實(shí)施權(quán)利要求1中的方法的步驟。
12. —種用于降低數(shù)字圖像中的噪聲的設(shè)備，已為該數(shù)字圖像將噪 聲等級(jí)確定為場(chǎng)位置的函數(shù)，該設(shè)備包括存儲(chǔ)器，該存儲(chǔ)器操作來(lái)存儲(chǔ)用于所述數(shù)字圖像的將確定的噪聲等 級(jí)表示為場(chǎng)位置的函數(shù)的數(shù)據(jù)；以及連接于所述存儲(chǔ)器的處理器，其操作來(lái)向所述數(shù)字圖像應(yīng)用降噪算 法，在過(guò)程中基于作為場(chǎng)位置的函數(shù)的確定的噪聲等級(jí)，作為所述數(shù)字 圖像中的場(chǎng)位置的函數(shù)來(lái)改變所述降噪算法的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)。
13. 如權(quán)利要求12所述的設(shè)備，其中在靜止攝像機(jī)、視頻攝像機(jī) 或光學(xué)掃描器中實(shí)施所述設(shè)備。
14. 如權(quán)利要求12所述的設(shè)備，其中在通用計(jì)算機(jī)中實(shí)施所述設(shè)備。
15. 如權(quán)利要求12所述的設(shè)備，其中數(shù)字圖像包括多個(gè)像素，每 個(gè)所述像素具有各自的信號(hào)值，并且其中在向所述數(shù)字圖像應(yīng)用所述降 噪算法時(shí)，所述處理器進(jìn)一步執(zhí)行操作定義要過(guò)濾的像素上的窗口 ，該窗口包括所述數(shù)字圖像中的所述多 個(gè)像素的一部分；確定過(guò)濾范圍，該過(guò)濾范圍是窗口的場(chǎng)位置處的確定的噪聲等級(jí)的 函數(shù)；確定平均信號(hào)值，該平均信號(hào)值是具有的信號(hào)值在要過(guò)濾的像素的 信號(hào)值的過(guò)濾范圍內(nèi)的窗口內(nèi)的那些像素的信號(hào)值的平均；以及 用所述平均信號(hào)值代替要過(guò)濾的像素的信號(hào)值。
16. 如權(quán)利要求15所述的設(shè)備，其中所述過(guò)濾范圍進(jìn)一步是測(cè)試 色彩目標(biāo)的圖像中的像素的信號(hào)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差的函數(shù)。
17. —種用于降低數(shù)字圖像中的噪聲的系統(tǒng)，已為該數(shù)字圖像將噪 聲等級(jí)確定為場(chǎng)位置的函數(shù)，該系統(tǒng)包括成像裝置，該成像裝置用于捕獲所述數(shù)字圖像；以及 包括存儲(chǔ)器和處理器的計(jì)算機(jī)，該存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)用于所述數(shù)字圖3像的將確定的噪聲等級(jí)表示為場(chǎng)位置的函數(shù)的數(shù)據(jù)，并且該處理器連接 于所述存儲(chǔ)器，并用于向所述數(shù)字圖像應(yīng)用降噪算法，在過(guò)程中基于作 為場(chǎng)位置的函數(shù)的確定的噪聲等級(jí)，作為所述數(shù)字圖像中的場(chǎng)位置的函 數(shù)來(lái)改變降噪算法的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)。
18. 如權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其中所述成像裝置包括靜止攝像機(jī)、視頻攝像機(jī)和光學(xué)掃描器中的至少之一。
19. 如權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其中所述數(shù)字圖像包括多個(gè)像素， 每個(gè)所述像素具有各自的信號(hào)值，并且其中在向所述數(shù)字圖像應(yīng)用所述 降噪算法時(shí)，所述處理器進(jìn)一步執(zhí)行操作定義要過(guò)濾的像素上的窗口 ，該窗口包括所述數(shù)字圖像中的所述多 個(gè)像素的一部分；確定過(guò)濾范圍，該過(guò)濾范圍是該窗口的場(chǎng)位置處的確定的噪聲等級(jí) 的函數(shù)；確定平均信號(hào)值，該平均信號(hào)值是具有的信號(hào)值在要過(guò)濾的像素的 信號(hào)值的過(guò)濾范圍內(nèi)的窗口內(nèi)的那些像素的信號(hào)值的平均；以及 用所述平均信號(hào)值來(lái)代替要過(guò)濾的像素的信號(hào)值。
20. 如權(quán)利要求19所述的系統(tǒng)，其中所述過(guò)濾范圍進(jìn)一步是測(cè)試 色彩目標(biāo)的圖像中的像素的信號(hào)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差的函數(shù)。
全文摘要
在由成像裝置生成的數(shù)字圖像中，利用將噪聲等級(jí)表示為位置的函數(shù)的信息為該數(shù)字圖像降低了噪聲。降噪算法被應(yīng)用于數(shù)字圖像，在過(guò)程中改變降噪算法的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)。基于作為場(chǎng)位置的函數(shù)的獲得的噪聲等級(jí)，作為數(shù)字圖像中的場(chǎng)位置的函數(shù)來(lái)改變一個(gè)或多個(gè)參數(shù)。以這種方式，在數(shù)字圖像中，噪聲被顯著降低并且在空間上均勻分布。
文檔編號(hào)G06F11/00GK101569173SQ200780047704
公開(kāi)日2009年10月28日 申請(qǐng)日期2007年11月19日 優(yōu)先權(quán)日2006年12月22日
發(fā)明者S·C·凱利 申請(qǐng)人:伊斯曼柯達(dá)公司