專利名稱：減少圖像噪聲的過濾器與過濾方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像噪聲的過濾技術(shù)，在減少圖像噪聲時(shí)，圖像中的細(xì)節(jié)仍可以有相當(dāng)程度的保留。
背景技術(shù)：
一張數(shù)字圖像是由多個(gè)像素以陣列方式所組成，每一個(gè)像素，以分別顯示所要的顏色與灰階。就實(shí)際的圖像，如果像素受到干擾而顯示不適當(dāng)?shù)幕译A值，就會造成圖像噪聲。因此，圖像顯示時(shí)需要適當(dāng)?shù)倪^濾處理，以調(diào)整每一個(gè)像素的實(shí)際顯示的灰階值。過濾處理會調(diào)整像素的灰階值以消除噪聲。然而如果過度調(diào)整以消除噪聲，則圖像的細(xì)節(jié)也會被減弱，例如導(dǎo)致圖像不清晰。圖1繪示傳統(tǒng)圖像噪聲過濾技術(shù)的處理方式示意圖。參與圖1，對于一個(gè)目標(biāo)像素104而言，其與周圍相鄰的像素構(gòu)成一過濾窗區(qū)(filtering window) 1020當(dāng)過濾窗區(qū) 102的像素值與目標(biāo)像素104的像素值接近時(shí)，可以通過參考過濾窗區(qū)的像素值，來估計(jì)原本目標(biāo)像素104未受污染前的像素值，以消除目標(biāo)像素104的噪聲成分。然而，圖像上會一有些圖像細(xì)節(jié)，例如是物件的邊緣100。如果，過濾窗區(qū)102的周圍像素106涵蓋到物件邊緣(edge) 100時(shí)，在過濾噪聲的同時(shí)，邊緣100的特性也會被平滑減弱。如果調(diào)整程度太強(qiáng)， 則邊緣100特性就明顯被過度減弱甚至消失，影響圖像品質(zhì)。就一般的過濾技術(shù)，例如Sigma過濾即一般采用的技術(shù)。圖2繪示Sigma過濾技術(shù)的流程示意圖。參閱圖1與圖2，差異計(jì)算單元120會接收目標(biāo)像素104以及與目標(biāo)像素 104周圍相鄰的周圍像素106的灰階值。差異計(jì)算單元120計(jì)算周圍像素106與目標(biāo)像素 104的差異絕對值。接著權(quán)重計(jì)算單元122，根據(jù)通過每一個(gè)周圍像素106分別的差異絕對值，經(jīng)查表方式取得每一個(gè)周圍像素106的權(quán)重值。此權(quán)重值可以在過濾窗區(qū)102做平均， 以調(diào)整目標(biāo)像素104的灰階值。上述的傳統(tǒng)過濾方式有可能會對圖像細(xì)節(jié)過度調(diào)整而失去圖像細(xì)節(jié)的銳利度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種減少圖像噪聲的過濾技術(shù)，至少可以在過濾圖像噪聲的同時(shí)，盡可能地保留圖像中圖像細(xì)節(jié)的內(nèi)容。本發(fā)明提供一種減少圖像噪聲的過濾器，包括一絕對差異總和計(jì)算單元與一權(quán)重給予單元。絕對差異總和計(jì)算單元接收一目標(biāo)窗區(qū)的多個(gè)像素以及接收相對該目標(biāo)窗區(qū)的一目標(biāo)像素周圍的多個(gè)周圍窗區(qū)的多個(gè)像素。每一個(gè)周圍窗區(qū)有一個(gè)周圍像素在目標(biāo)像素的周圍。計(jì)算單元計(jì)算目標(biāo)窗區(qū)與周圍窗區(qū)對應(yīng)的每一個(gè)該像素的一差異絕對值，將這些差異絕對值做一差異計(jì)算得到一差異分析值。權(quán)重給予單元接收每一個(gè)該差異分析值，根據(jù)一數(shù)據(jù)表得到多個(gè)權(quán)重值，分別對應(yīng)這些周圍像素。本發(fā)明提供一種減少圖像噪聲的過濾方法，用于對一圖像做噪聲過濾。此方法包括針于一目標(biāo)像素決定一目標(biāo)窗區(qū)，該目標(biāo)窗區(qū)具有一像素圖案。此方法又包括以該目標(biāo)像素為參考決定多個(gè)周圍像素。針對每一個(gè)該周圍像素決定一周圍窗區(qū)，其中周圍窗區(qū)也具有該像素圖案。計(jì)算目標(biāo)窗區(qū)與周圍窗區(qū)對應(yīng)的每一個(gè)該像素的一差異絕對值。將這些差異絕對值做一差異計(jì)算得到一差異分析值。根據(jù)分別的每一個(gè)該差異分析值，經(jīng)查表給出多個(gè)權(quán)重值，分別對應(yīng)這些周圍像素。為讓本發(fā)明的上述特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉實(shí)施例，并配合附圖作詳細(xì)說明如下。


圖1繪示傳統(tǒng)圖像噪聲過濾技術(shù)的處理方式示意圖。圖2繪示Sigma過濾技術(shù)的流程示意圖。圖3繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，減少圖像噪聲的過濾器的操作機(jī)制示意圖。圖4繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，周圍窗區(qū)的示意圖。圖5繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，目標(biāo)窗區(qū)的示意圖。圖6繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，取得SAD權(quán)重的操作機(jī)制示意圖。圖7-圖9繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，SAD窗區(qū)的形狀選擇。主要元件符號說明100:邊緣102 過濾窗區(qū)104:目標(biāo)像素106:周圍像素120 差異計(jì)算單元122 權(quán)重計(jì)算單元130 =SAD 計(jì)算單元132 權(quán)重給予單元200 =SAD 計(jì)算單元202 權(quán)重給予單元210,220,230 =SAD 窗區(qū)
具體實(shí)施例方式本發(fā)明至少考慮消除圖像噪聲的同時(shí)又能夠盡可能保留圖像細(xì)節(jié)。本發(fā)明提出減少圖像噪聲的過濾技術(shù)。以下舉一些實(shí)施例來說明本發(fā)明，但是本發(fā)明不僅限于所舉的實(shí)施例。又，所舉的實(shí)施例之間可相互結(jié)合。圖3繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，減少圖像噪聲的過濾器的操作機(jī)制示意圖。參閱圖3，本發(fā)明提出絕對差異總和(Sum of Absolute Difference, SAD)計(jì)算單元130，對目標(biāo)像素與周圍像素之間做差異分析。SAD計(jì)算單元130接收一目標(biāo)窗區(qū)的多個(gè)像素以及接收相對該目標(biāo)窗區(qū)的一目標(biāo)像素周圍的多個(gè)周圍窗區(qū)的多個(gè)像素，每一個(gè)該周圍窗區(qū)有一個(gè)周圍像素在該目標(biāo)像素的周圍。在描述SAD計(jì)算單元130的計(jì)算方式前先描述目標(biāo)窗區(qū)與周圍窗區(qū)的定義。圖4 繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，周圍窗區(qū)的示意圖。圖5繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，目標(biāo)窗區(qū)的示意圖。參閱圖4-圖5，目標(biāo)窗區(qū)以C表示例如是由像素Ctl-C6W 7個(gè)像素所構(gòu)成。周圍窗區(qū)以N表示例如是由像素Ntl-N6的7個(gè)像素所構(gòu)成。窗區(qū)的形狀取決于像素陣列的排列方式以及所選擇的形狀，也就是像素圖案(Pixel pattern)的形狀。一個(gè)目標(biāo)窗區(qū)會有一個(gè)目標(biāo)像素Q。一個(gè)周圍窗區(qū)會有一個(gè)周圍像素隊(duì)。周圍像素Ntl是指相對于目標(biāo)像素Ctl 的周圍像素。在本實(shí)施例周圍像素Ntl例如是選取與目標(biāo)像素Ctl直接相鄰接的6個(gè)周圍像素。又，以目標(biāo)像素Ctl為參考，依照所要的像素圖案的形狀選擇始于目標(biāo)窗區(qū)的6個(gè)鄰近像素C1-C6組成目標(biāo)窗區(qū)。在相同形狀下，也以周圍像素Ntl做參考，選取鄰近像素N1-N6構(gòu)成周圍窗區(qū)。然而，目標(biāo)窗區(qū)與周圍窗區(qū)的形狀相同，但是形狀的選擇不必定是如圖4-圖 5的選擇方式，其后續(xù)于圖7-圖9會有說明。當(dāng)選定目標(biāo)窗區(qū)與周圍窗區(qū)的形狀，例如本實(shí)施例的圖4-圖5所示，則以窗區(qū)為單位計(jì)算像素其間的差異，例如是灰階值的差異，或是也可以是其他特性值需要處理的差異?；氐綀D3，SAD計(jì)算單元130是計(jì)算目標(biāo)窗區(qū)與周圍窗區(qū)對應(yīng)的每一個(gè)該像素的一差異絕對值，將這些差異絕對值做一差異計(jì)算得到一差異分析值。在一實(shí)施例更詳細(xì)而言就是先計(jì)算分別像素C^.j與像素Ncm,...,6的絕對差異值。在一實(shí)施例，SAD計(jì)算單元 130會把7個(gè)絕對差異值作加總(sum)得到對應(yīng)此周圍像素Ntl的窗區(qū)差異值。周圍像素N。 相對目標(biāo)像素Ctl有多個(gè)。依照相同方式分別計(jì)算出每一個(gè)周圍像素Ntl的窗區(qū)差異值。又，依照差異分析的方式，絕對差異值也可以先做其他運(yùn)算，例如先做平方或是其他羃次的計(jì)算之后才做加總，又或是也可以依照其他差異分析機(jī)制的得出可以反映出差異的差異分析值。又，當(dāng)目標(biāo)像素是在實(shí)際圖像的邊界時(shí)，窗區(qū)的像素可能會超過邊界，則超過的相素可以設(shè)定為零或是一預(yù)定值，以利于計(jì)算。當(dāng)SAD計(jì)算單元130計(jì)算出每一個(gè)周圍像素相對于目標(biāo)像素的差異分析值后給后續(xù)的權(quán)重給予單元132，以分別得到周圍像素的權(quán)重值。權(quán)重給予單元132例如是根據(jù)一數(shù)據(jù)表得到多個(gè)權(quán)重值，分別對應(yīng)這些周圍像素。數(shù)據(jù)表可以是經(jīng)驗(yàn)所得到的數(shù)據(jù)，或是開放給使用者自行設(shè)定的數(shù)個(gè)選項(xiàng)。換句話說，經(jīng)由查表方式可以得到要給予周圍像素的權(quán)重， 供后續(xù)目標(biāo)像素的平均處理，以調(diào)整目標(biāo)像素的強(qiáng)度，例如是灰階值的調(diào)整。像素平均的方式，例如是依權(quán)重做平均，其中目標(biāo)像素也例如可以有其本身的權(quán)重值，其取決于所采用的平均方式。權(quán)重值的給予原則一般是差異值愈大則權(quán)重值愈小，如此可以保留更多邊緣的細(xì)節(jié)，而平滑(smooth)其他區(qū)域的細(xì)節(jié)，以減少噪聲。根據(jù)上述的相同概念，在SAD計(jì)算單元130的差異分析也可以同時(shí)針對像素以另一個(gè)權(quán)重方式做差異計(jì)算。圖6繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，減少圖像噪聲的過濾器的操作機(jī)制示意圖。參閱圖6，相對于SAD計(jì)算單元200的目標(biāo)窗區(qū)與周圍窗區(qū)也是如圖4-圖5 所述，而SAD計(jì)算單元200的差異計(jì)算方式也與圖3的SAD計(jì)算單元相似，而其間差異是在計(jì)算像素Ccm,...，6與像素Ncm,...，6的絕對差異值時(shí)，又分別給一組權(quán)重值對應(yīng)窗區(qū)內(nèi)的每一個(gè)像素差異。權(quán)重值也是可以根據(jù)查表方式或是開放給使用者設(shè)定而取得。接著，權(quán)重給予單元202如圖3的權(quán)重給予單元132相同，會分別對每一個(gè)SAD窗區(qū)給一個(gè)權(quán)重值，以供平均計(jì)算的使用。SAD窗區(qū)的權(quán)重值是給予SAD窗區(qū)的代表像素，例如是目標(biāo)像素以及相對于目標(biāo)像素的周圍像素。關(guān)于SAD窗區(qū)的像素圖案的形狀，除了圖4-圖5的實(shí)施例外，也可以采用不直接鄰接的方式來選取，有其數(shù)量也不限制最相鄰的周圍像素。圖7-圖9繪示依據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，SAD窗區(qū)的形狀選擇。但是圖7-圖9是用來描述可以有其他變化，但不是僅有的變化選擇方式。參閱圖7，以三條像素為例，在緊鄰像素的選擇方式下，以C像素為目標(biāo)像素，則 SAD窗區(qū)210的取樣點(diǎn)可以是連續(xù)超過一個(gè)以上的像素，其總數(shù)量也不限于周圍的8個(gè)像
ο參閱圖8，以C像素為目標(biāo)像素，以三條像素為例，SAD窗區(qū)220的取樣點(diǎn)可以是間
隔一個(gè)像素的像素圖案。參閱圖9，以C像素為目標(biāo)像素，以三條像素為例，SAD窗區(qū)230的取樣點(diǎn)可以是間
隔二個(gè)像素的像素圖案。換句或說，SAD窗區(qū)的形狀可以依照實(shí)際做選擇，且相同的一張圖像內(nèi)也允許不同區(qū)域有不同形狀的SAD窗區(qū)。本發(fā)明提出在圖像過濾過程中，以SAD窗區(qū)來考慮差異，取代僅考慮分別單一像素的差異。如此，本申請至少在過濾的處理應(yīng)用上可以保留更多的圖像細(xì)節(jié)。雖然本發(fā)明已以實(shí)施例公開如上，然其并非用以限定本發(fā)明，本領(lǐng)域技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作些許的更動與潤飾，故本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)視所附權(quán)利要求書所界定者為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種減少圖像噪聲的過濾器，包括一絕對差異總和計(jì)算單元，接收一目標(biāo)窗區(qū)的多個(gè)像素以及接收相對該目標(biāo)窗區(qū)的一目標(biāo)像素周圍的多個(gè)周圍窗區(qū)的多個(gè)像素，每一個(gè)該周圍窗區(qū)有一個(gè)周圍像素在該目標(biāo)像素的周圍，其中該絕對差異總和計(jì)算單元計(jì)算該目標(biāo)窗區(qū)與該周圍窗區(qū)對應(yīng)的每一個(gè)該像素的一差異絕對值，將這些差異絕對值做一差異計(jì)算得到一差異分析值；以及一權(quán)重給予單元，接收每一個(gè)該差異分析值，根據(jù)一數(shù)據(jù)表得到多個(gè)權(quán)重值，分別對應(yīng)這些周圍像素。
2.如權(quán)利要求1所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該目標(biāo)窗區(qū)具有一像素圖案，該目標(biāo)窗區(qū)的位置對應(yīng)該目標(biāo)像素，，以及該周圍窗區(qū)與該目標(biāo)窗區(qū)具有相同的該像素圖案， 且該周圍窗區(qū)的位置對應(yīng)該周圍像素。
3.如權(quán)利要求2所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中在該像素圖案內(nèi)的這些像素是直接相鄰。
4.如權(quán)利要求2所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中在該像素圖案內(nèi)的這些像素不是全部直接相鄰。
5.如權(quán)利要求1所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該絕對差異總和計(jì)算單元計(jì)算該差異分析值是直接取這些差異絕對值做加總所得到。
6.如權(quán)利要求1所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該絕對差異總和計(jì)算單元計(jì)算該差異分析值是直接取這些差異絕對值再乘以一調(diào)整權(quán)重值后，做加總所得到。
7.如權(quán)利要求6所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該調(diào)整權(quán)重值是可調(diào)整的。
8.如權(quán)利要求1所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該絕對差異總和計(jì)算單元計(jì)算該差異分析值是取這些差異絕對值的平方后做加總所得到。
9.如權(quán)利要求1所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該絕對差異總和計(jì)算單元計(jì)算該差異分析值是取這些差異絕對值的平方再乘以一調(diào)整權(quán)重值后，做加總所得到。
10.如權(quán)利要求9所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該調(diào)整權(quán)重值是可調(diào)整的。
11.如權(quán)利要求1所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該目標(biāo)窗區(qū)與該周圍窗區(qū)具有相同的像素圖案，且該像素圖案是一固定圖案。
12.如權(quán)利要求1所述的減少圖像噪聲的過濾器，其中該目標(biāo)窗區(qū)與該周圍窗區(qū)具有相同的像素圖案，該像素圖案會依照圖像內(nèi)容變化。
13.一種減少圖像噪聲的過濾方法，用于對一圖像做噪聲過濾，包括針于一目標(biāo)像素決定一目標(biāo)窗區(qū)，該目標(biāo)窗區(qū)具有一像素圖案；以該目標(biāo)像素為參考決定多個(gè)周圍像素；針對每一個(gè)該周圍像素決定一周圍窗區(qū)，該周圍窗區(qū)也具有該像素圖案；計(jì)算該目標(biāo)窗區(qū)與該周圍窗區(qū)對應(yīng)的每一個(gè)該像素的一差異絕對值；將這些差異絕對值做一差異計(jì)算得到一差異分析值；以及根據(jù)分別的每一個(gè)該差異分析值，經(jīng)查表給出多個(gè)權(quán)重值，分別對應(yīng)這些周圍像素。
14.如權(quán)利要求13所述的減少圖像噪聲的過濾方法，其中該目標(biāo)窗區(qū)的位置對應(yīng)該目標(biāo)像素，以及該周圍窗區(qū)的位置對應(yīng)該周圍像素。
15.如權(quán)利要求14所述的減少圖像噪聲的過濾方法，其中在該像素圖案內(nèi)的這些像素是直接相鄰。
16.如權(quán)利要求14所述的減少圖像噪聲的過濾方法，其中在該像素圖案內(nèi)的這些像素不是全部直接相鄰。
17.如權(quán)利要求13所述的減少圖像噪聲的過濾方法，其中計(jì)算該差異分析值是直接取這些差異絕對值做加總所得到。
18.如權(quán)利要求13所述的減少圖像噪聲的過濾方法，其中計(jì)算該差異分析值是直接取這些差異絕對值再乘以一調(diào)整權(quán)重值后，做加總所得到。
19.如權(quán)利要求18所述的減少圖像噪聲的過濾方法，還包括調(diào)整該調(diào)整權(quán)重值。
20.如權(quán)利要求13所述的減少圖像噪聲的過濾方法，其中計(jì)算該差異分析值是取這些差異絕對值的平方后做加總所得到。
21.如權(quán)利要求13所述的減少圖像噪聲的過濾方法，其中該絕對差異總和計(jì)算單元計(jì)算該差異分析值是取這些差異絕對值的平方再乘以一調(diào)整權(quán)重值后，做加總所得到。
22.如權(quán)利要求21所述的減少圖像噪聲的過濾方法，還包括調(diào)整該調(diào)整權(quán)重值。
23.如權(quán)利要求13所述的減少圖像噪聲的過濾方法，還包括設(shè)定該像素圖案為一固定圖案。
24.如權(quán)利要求13所述的減少圖像噪聲的過濾方法，還包括設(shè)定該像素圖案，使該像素圖案依照圖像內(nèi)容而具有變化。
全文摘要
一種減少圖像噪聲的過濾器與過濾方法。該減少圖像噪聲的過濾器，包括一絕對差異總和計(jì)算單元與一權(quán)重給予單元。絕對差異總和計(jì)算單元接收一目標(biāo)窗區(qū)的多個(gè)像素以及接收相對該目標(biāo)窗區(qū)的一目標(biāo)像素周圍的多個(gè)周圍窗區(qū)的多個(gè)像素。每一個(gè)周圍窗區(qū)有一個(gè)周圍像素在目標(biāo)像素的周圍。計(jì)算單元計(jì)算目標(biāo)窗區(qū)與周圍窗區(qū)對應(yīng)的每一個(gè)該像素的一差異絕對值，將這些差異絕對值做一差異計(jì)算得到一差異分析值。權(quán)重給予單元接收每一個(gè)該差異分析值，根據(jù)一數(shù)據(jù)表得到多個(gè)權(quán)重值，分別對應(yīng)這些周圍像素。
文檔編號G06T5/00GK102236885SQ201010170070
公開日2011年11月9日 申請日期2010年4月21日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月21日
發(fā)明者李東信, 蔣俊成 申請人:聯(lián)詠科技股份有限公司