專利名稱：清除數(shù)字影像噪音的方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明有關(guān)一種為數(shù)字影像清除噪音的方法及裝置，特別是關(guān)于一種高效率的數(shù)字影像清除噪音的方法。
背景技術(shù)：
由于電腦的普及以及人們對(duì)于便利性的需求，使得數(shù)碼相機(jī)已漸漸地取代傳統(tǒng)相機(jī)的地位。對(duì)于數(shù)字相機(jī)而言，所產(chǎn)生的影像品質(zhì)乃是判斷數(shù)字相機(jī)優(yōu)劣的重要依據(jù)，因此各家廠商無不致力于影像品質(zhì)的改善。在數(shù)碼相機(jī)中，若所拍攝未經(jīng)處理的影像具有噪音，該噪音將嚴(yán)重地影響經(jīng)處理后影像的品質(zhì)，這是因?yàn)樵诜糯笥跋竦纳手禃r(shí)，也同時(shí)將其上的噪音放大，因此，在對(duì)所拍攝的影像進(jìn)行處理前，需先將其上的噪音清除。
在已知的去噪音方法中，西格瑪濾除(Sigma filter)法是較佳的噪音清除方式，圖1A、圖1B及圖1C分別為由拜耳(Bayer)彩色濾光片陣列所選取的綠色通道、紅色通道及藍(lán)色通道的5×5像素陣列10、12及14，在各陣列10、12及14中心位置的感興趣像素即為要進(jìn)行噪音清除的像素，此法先估算每一鄰近像素的色彩值G1-G12、R1-R8及B1-B8與各自感興趣像素的色彩值GC、RC及BC之間的差值大小是否大于一預(yù)設(shè)的臨界值TH；接著，將所有與中心位置像素色彩值GC、RC及BC差值絕對(duì)值等于或小于臨界值TH的像素的色彩值與中心位置像素的色彩值GC進(jìn)行加總平均，以得到一平均值取代中心位置像素的色彩值。
為更清楚說明，參照?qǐng)D2及圖3A、圖3B、圖3C及圖3D，其中圖2為西格瑪濾除法的流程圖，圖3A、圖3B、圖3C及圖3D則為根據(jù)圖2流程圖所做之范例。圖3A顯示一綠色通道的5×5像素陣列，在步驟20中，估算所有鄰近像素的色彩值在減去感興趣像素的色彩值后的絕對(duì)值，在圖3A中，中心位置(3，3)的感興趣像素的色彩值為20，故將所有像素的色彩值減去20，各像素的色彩值減去20后的絕對(duì)值如圖3B所示。在步驟22中，將所有的絕對(duì)值與預(yù)設(shè)的臨界值TH比較，假設(shè)TH為10，然后步驟24選取與感興趣像素的色彩值差值絕對(duì)值小于或等于臨界值TH的鄰近像素，在此范例中，臨界值TH為10，因此位置(1，1)、(1，5)、(2，4)、(3，5)、(4，2)及(4，4)的像素的色彩值不予考慮，如圖3C所示。在步驟26中，平均所選取的鄰近像素及感興趣像素的色彩值而得到一平均值21，最后步驟28，將平均值21取代感興趣像素的色彩值，如圖3D所示。同理紅色通道及藍(lán)色通道亦是根據(jù)上述的步驟來達(dá)成噪音的清除。
然而，由圖1A、圖1B及圖1C中可以看出，在使用西格瑪濾除法進(jìn)行影像處理時(shí)，各色彩通道的像素陣列10、12及14中所包含的像素?cái)?shù)目是不同的，綠色通道中包括12個(gè)鄰近像素，而紅色及藍(lán)色通道中包括8個(gè)鄰近像素，而且每次均需計(jì)數(shù)絕對(duì)值大于及等于或小于臨界值TH的像素?cái)?shù)目，因而導(dǎo)致硬體執(zhí)行時(shí)的復(fù)雜度，再者，判斷陣列中所包含的像素?cái)?shù)目也造成了時(shí)間的浪費(fèi)。
因此，一種在為數(shù)字影像去噪音時(shí)方便硬體運(yùn)算的方法乃為所冀。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的之一，在于提供一種為數(shù)字影像清除噪音的方法。
本發(fā)明的目的之一，另在于提供一種高效率的數(shù)字影像去噪音法。
根據(jù)本發(fā)明，一種為數(shù)字影像清除噪音的方法，首先在一感興趣像素的周圍選取一數(shù)目的鄰近像素；其次將每一該鄰近像素的色彩值減去該感興趣像素的色彩值；接著將鄰近像素的色彩值與該感興趣像素的色彩值差值絕對(duì)值與一臨界值比較，若大于該預(yù)設(shè)的臨界值時(shí)，該鄰近像素的色彩值便以該感興趣像素的色彩值取代；接著將所有鄰近像素的色彩值平均得到一平均值來取代該感興趣像素的色彩值。
本發(fā)明還指出一種為數(shù)字影像清除噪音的裝置，包括一緩沖器，是供暫存一像素陣列；一第一存儲(chǔ)器，儲(chǔ)存所要選取的鄰近像素的數(shù)目；一第二存儲(chǔ)器，儲(chǔ)存一臨界值；以及一處理器，根據(jù)該第一存儲(chǔ)器所設(shè)定的數(shù)目，由該像素陣列中選取感興趣像素及其鄰近像素，并估算每一該鄰近像素與該感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值，比較每一該絕對(duì)值與該臨界值，依預(yù)設(shè)方法調(diào)整調(diào)整該鄰近像素的色彩值，平均該多個(gè)鄰近像素的色彩值得到一平均值，以取代該感興趣像素的色彩值。
本發(fā)明可達(dá)到為數(shù)字影像清除噪音，并可高效率的實(shí)現(xiàn)數(shù)字影像去噪音。


圖1A為由拜耳彩色濾光片陣列所選取的綠色通道的5×5像素陣列；圖1B為由拜耳彩色濾光片陣列所選取的紅色通道的5×5像素陣列；圖1C為由拜耳彩色濾光片陣列所選取的藍(lán)色通道的5×5像素陣列；圖2為西格瑪濾除法的流程圖；圖3A顯示一綠色通道的5×5像素陣列的范例；圖3B顯示圖3A中各鄰近像素與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值；圖3C顯示與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值小于或等于預(yù)設(shè)的臨界值的鄰近像素；圖3D顯示感興趣像素在濾除噪音后的色彩值；圖4A為本發(fā)明在一拜耳彩色濾光片陣列所選取的綠色通道的5×5像素陣列及所選取的鄰近像素；圖4B為本發(fā)明在一拜耳彩色濾光片陣列所選取的紅色通道的5×5像素陣列及所選取的鄰近像素；圖4C為本發(fā)明在一拜耳彩色濾光片陣列所選取的藍(lán)色通道的5×5像素陣列及所選取的鄰近像素；
圖5顯示本發(fā)明的去噪音裝置的實(shí)施例；圖6為根據(jù)本發(fā)明的方法的流程圖；圖7A顯示一綠色通道的5×5像素陣列的實(shí)施例；圖7B顯示圖6A中各鄰近像素與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值；圖7C顯示與感興趣像素色彩值差值的絕對(duì)值大于預(yù)設(shè)的臨界值的鄰近像素色彩值被感興趣像素的色彩值取代后的示意圖；圖7D顯示感興趣像素在濾除噪音后的色彩值；圖8是傳統(tǒng)噪音清除方法所得的曲線圖；圖9是西格瑪濾除方法所得的曲線圖；以及圖10為本發(fā)明方法所得的曲線圖。
標(biāo)號(hào)說明10綠色通道的5×5像素陣列12紅色通道的5×5像素陣列14藍(lán)色通道的5×5像素陣列20估算每一鄰近像素與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值22將每一鄰近像素與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值與一預(yù)設(shè)的臨界值比較24選取與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值小于或等于臨界值的鄰近像素26平均所選取鄰近像素及感興趣像素的色彩值得到一平均值28以平均值取代感興趣像素的色彩值30綠色通道的5×5像素陣列32紅色通道的5×5像素陣列34藍(lán)色通道的5×5像素陣列40去除噪音裝置42像素陣列緩沖器
44操作存儲(chǔ)器45處理器46存儲(chǔ)器48存儲(chǔ)器50在感興趣像素的周圍選取鄰近像素52估算每一鄰近像素與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值54將每一鄰近像素與感興趣像素的色彩值的絕對(duì)值與一預(yù)設(shè)的臨界值比較56將與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值大于臨界值的鄰近像素的色彩值以感與趣像素的色彩值取代58平均所有鄰近像素的色彩值得到一平均值59以平均值取代感興趣像素的色彩值60紅色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線62藍(lán)色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線64綠色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線66亮度在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線70紅色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線72藍(lán)色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線74綠色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線76亮度在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線80紅色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線82藍(lán)色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線84綠色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線86亮度在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線
具體實(shí)施例方式
圖4A、圖4B及圖4C分別為從一拜耳彩色濾光片陣列感測(cè)器所產(chǎn)生的信號(hào)中選取的綠色通道、紅色通道及藍(lán)色通道的5×5像素陣列30、32及34，在各陣列30、32及34中心位置的像素即為要進(jìn)行噪音清除的感興趣像素。圖5顯示本發(fā)明的去噪音裝置40。根據(jù)本發(fā)明的方法，在拜耳彩色濾光片陣列感測(cè)器所產(chǎn)生的原始色彩值IA輸入裝置40的像素陣列緩沖器42后，處理器45由原始色彩值IA中分別選取綠色通道、紅色通道及藍(lán)色通道的像素陣列Gi、Ri及Bi，例如圖4A～圖4C所示的像素陣列30、32及34，儲(chǔ)存在操作存儲(chǔ)器44中。在對(duì)像素陣列Gi、Ri及Bi進(jìn)行噪音清除時(shí)，先由存儲(chǔ)器46中讀取所要選取的鄰近像素的數(shù)目Q，此數(shù)值由輸入SET1預(yù)先設(shè)定，較佳者為2的冪次方，其中，若該感興趣像素的色彩為綠色時(shí)，所選取的鄰近像素將在該感興趣像素的周圍排列成一菱形，若該感興趣像素的色彩為紅色或藍(lán)色時(shí)，所選取的鄰近像素將在該感興趣像素的周圍排列成一正方形，如圖4A、圖4B及圖4C所示，在本實(shí)施例中，Q為8。將各通道中鄰近像素的色彩值G1-G8、R1-R8及B1-B8，減去各自的感與趣像素的色彩值GC、RC及BC，接著再由存儲(chǔ)器48中讀取一臨界值TH，此數(shù)值由輸入SET2預(yù)先設(shè)定，將TH與所有的色彩值差值的絕對(duì)值比較，當(dāng)任一鄰近像素的色彩值差值大小大于該臨界值TH時(shí)，該鄰近像素的色彩值以其所在通道的中心位置像素的色彩值GC、RC或BC取代，再將各通道中所有的鄰近像素分別進(jìn)行加總平均得到一平均值取代各自通道的中心位置像素的色彩值GC、RC及BC，最后處理器45將處理后的GC、RC及BC回傳到像素陣列緩沖器42，產(chǎn)生去除噪音后的色彩值OA。
為更清楚說明上述的方法，參照?qǐng)D6及圖7A、圖7B、圖7C及圖7D的示例，其中圖6為根據(jù)本發(fā)明的方法的流程圖，圖7A、圖7B、圖7C及圖7D則為根據(jù)圖6流程圖所做的范例。在步驟50中，在感興趣像的周圍選取8個(gè)鄰近像素，如圖7A所提供的綠色通道的像素，接著步驟52估算每一鄰近像素與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值，如圖7B所示，步驟54將每一鄰近像素與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值與一預(yù)設(shè)的臨界值TH比較，在此實(shí)施例中，臨界值TH為10，接下來步驟56將與感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值大于臨界值10的鄰近像素的色彩值以感興趣像素的色彩值取代，在圖7B中，位置(2，4)、(3，5)、(4，2)及(4，4)的鄰近像素與中心位置(3，3)的感趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值大于10，因此這些像素的色彩值以感興趣像素的色彩值20取代，如圖7C所示，再來步驟58平均所有鄰近像素的色彩值而得到一平均值22，最后步驟59以該平均值22取代感興趣像素的色彩值，如圖7D所示。
由于本發(fā)明在任一色彩通道中所選取的鄰近像素的數(shù)目均相同，因此不需再計(jì)數(shù)減去該感興趣像素后絕對(duì)值等于或小于該臨界值的像素?cái)?shù)目，故在做乘法運(yùn)算時(shí)，將使得硬件更容易處理。此外，本發(fā)明的噪音清除方法可以得到比現(xiàn)有技術(shù)的西格瑪濾除方法更佳的效果。
圖8、圖9以及圖10分別顯示以傳統(tǒng)的噪音清除方法、西格瑪濾除法以及本發(fā)明的方法模擬所得的曲線圖，其中X軸表示所有像素灰階的平均值，Y軸表示與正常色彩的標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)差愈高則表示噪音愈嚴(yán)重。在圖8中，曲線60為紅色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線62為藍(lán)色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線64為綠色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線66為亮度在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，在第九圖中，曲線70為紅色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線72為藍(lán)色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線74為綠色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線76為亮度在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，在圖10中，曲線80為紅色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線82為藍(lán)色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線84為綠色色彩值在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線，曲線86為亮度在不同灰階平均值時(shí)的噪音標(biāo)準(zhǔn)差曲線。由圖8、圖9及圖10的比較，本發(fā)明的方法所得的結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)的噪音清除方法，而與西格瑪濾除法所得的結(jié)果近似，甚至更佳。
表一為本發(fā)明的方法與傳統(tǒng)的噪音清除方法的比較數(shù)據(jù)，其中色彩變化1-13由亮到暗的改變，Y表示亮度，R為紅色色彩值，G為綠色色彩值，B為藍(lán)色色彩值，上方的四列欄位中的數(shù)值表示本發(fā)明的方法所得的結(jié)果與傳統(tǒng)的噪音清除方法所得結(jié)果的差值，而下方四列欄位則以百分比表示本發(fā)明的方法相對(duì)于傳統(tǒng)方法的改良程度，欄位中的值為負(fù)值表示本發(fā)明所得的結(jié)果劣于傳統(tǒng)的噪音清除方法，由表一可以看出，具有正值的欄位遠(yuǎn)多于具有負(fù)值的欄位，本發(fā)明的方法遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的噪音清除方法。
表一

表二為本發(fā)明的方法與西格瑪濾除法的比較數(shù)據(jù)，同樣地，色彩變化1-13由亮到暗的改變，Y表示亮度，R為紅色色彩值，G為綠色色彩值，B為藍(lán)色色彩值，上方的四列欄位中的數(shù)值表示本發(fā)明的方法所得的結(jié)果與西格瑪濾除法所得結(jié)果的差值，而下方四列欄位則以百分比表示本發(fā)明的方法相對(duì)于西格瑪濾除法的改良程度，欄位中的值為負(fù)值表示本發(fā)明所得的結(jié)果劣于西格瑪濾除法，由表二可以看出，具有正值的欄位仍多于具有負(fù)值的欄位，本發(fā)明的方法略優(yōu)于西格瑪濾除方法。
表二

以上對(duì)于本發(fā)明的較佳實(shí)施例所作的敘述為闡明的目的，而無意限定本發(fā)明精確地為所揭露的形式，基于以上的教導(dǎo)或從本發(fā)明的實(shí)施例學(xué)習(xí)而作修改或變化是可能的，實(shí)施例系為解說本發(fā)明的原理以及讓熟習(xí)該項(xiàng)技術(shù)者以各種實(shí)施例利用本發(fā)明在實(shí)際應(yīng)用上而選擇及敘述，本發(fā)明的技術(shù)思想企圖由以下的申請(qǐng)專利范圍及其均等來決定。
權(quán)利要求
1.一種清除數(shù)字影像噪音的方法，其特征在于，包括下列步驟在一感興趣像素的周圍選取一定數(shù)目的鄰近像素；估算每一該鄰近像素與該感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值；比較每一該絕對(duì)值與一臨界值，依預(yù)設(shè)方法調(diào)整該鄰近像素的色彩值；以及平均該多個(gè)鄰近像素的色彩值得到一平均值，取代該感興趣像素的色彩值。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該數(shù)目為2的冪次方。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該選取的鄰近像素是以該感興趣像素為中心的菱形配置。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該選取的鄰近像素是以該感興趣像素為中心的正方形配置。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該預(yù)設(shè)方法為當(dāng)該差值的絕對(duì)值大于該臨界值，以該感興趣像素的色彩值取代該鄰近像素的色彩值。
6.一種為數(shù)字影像清除噪音的裝置，其特征在于，包括一緩沖器，是供暫存一像素陣列；一第一存儲(chǔ)器，儲(chǔ)存所要選取的鄰近像素的數(shù)目；一第二存儲(chǔ)器，儲(chǔ)存一臨界值；以及一處理器，根據(jù)該第一存儲(chǔ)器所設(shè)定的數(shù)目，由該像素陣列中選取感興趣像素及其鄰近像素，并估算每一該鄰近像素與該感興趣像素的色彩值差值的絕對(duì)值，比較每一該絕對(duì)值與該臨界值，依預(yù)設(shè)方法調(diào)整調(diào)整該鄰近像素的色彩值，平均該多個(gè)鄰近像素的色彩值得到一平均值，以取代該感興趣像素的色彩值。
全文摘要
本發(fā)明為一種清除數(shù)字影像噪音的方法及裝置，其先在一感興趣像素的周圍選取一數(shù)目的鄰近像素，再將每一該鄰近像素的色彩值減去該感興趣像素的色彩值，若所得的差值大小高于一預(yù)設(shè)的臨界值，該鄰近像素的色彩值以該感興趣像素的色彩值取代，最后將所有該鄰近像素的色彩值平均以得到一平均值取代該感興趣像素的色彩值。
文檔編號(hào)H04N1/58GK1901609SQ20051008520
公開日2007年1月24日 申請(qǐng)日期2005年7月19日 優(yōu)先權(quán)日2005年7月19日
發(fā)明者張尹彬 申請(qǐng)人:華晶科技股份有限公司