專(zhuān)利名稱：高感光速度噪聲的消除方法及數(shù)字圖像處理設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理技術(shù)，特別涉及數(shù)字圖像處理中的噪聲消除技術(shù)。
背景技術(shù)：
隨著電荷耦合器件(Charge Coupled Device，簡(jiǎn)稱“CCD”)和互補(bǔ)金屬氧化物半 導(dǎo)體(Complementary Metal Oxide Semiconductor，簡(jiǎn)稱“CMOS”)數(shù)字圖像傳感器的工藝 的不斷改良，數(shù)碼照相正逐步取代傳統(tǒng)的膠片照相。這一趨勢(shì)不僅體現(xiàn)在職業(yè)的新聞?dòng)浾?和照相師的領(lǐng)域，而且也發(fā)生在普通大眾的日常生活照相中。這一趨勢(shì)促進(jìn)了數(shù)碼相機(jī)制 造廠商將傳統(tǒng)膠片照相中的一些經(jīng)典技術(shù)，如高膠片感光速度(或稱ISO速度，ISO為國(guó)際 標(biāo)準(zhǔn)化組織(International Organization for Standardization)的英文縮寫(xiě))，推廣到 數(shù)碼照相中。在傳統(tǒng)膠片照相中，由國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織制定的ISO標(biāo)準(zhǔn)用于表達(dá)基于銀類(lèi)化合物 的膠片的感光速度。在數(shù)碼照相領(lǐng)域，ISO速度被推廣用以表達(dá)數(shù)字圖像傳感器的感光速 度。與膠片照相類(lèi)似，低ISO速度的圖像傳感器需要更多的光入射用以曝光；在低亮度的場(chǎng) 景下，這就需要長(zhǎng)時(shí)間曝光。然而這往往會(huì)是獲取的圖像變得模糊不清，除非被拍攝的景象 是完全靜止的。所以提高圖像傳感器的ISO速度在低亮度和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中是必須的。常見(jiàn)的 數(shù)碼照相中的圖像傳感器的ISO速度調(diào)節(jié)范圍從100到1600，甚至到3200或更高，其中的 ISO值每增加一倍，表明感光速度提高一倍。通常的數(shù)字圖像傳感器在低亮度場(chǎng)景中通過(guò)提高電信號(hào)增益來(lái)提高ISO速度，傳 感器的感光速度提高的同時(shí)往往引入很多隨機(jī)噪聲；這種噪聲叫做高ISO速度噪聲。通常， 在ISO速度提高到400以上時(shí)，高ISO速度噪聲就極易出現(xiàn)，特別是在圖像的陰影區(qū)域和大 片的同質(zhì)區(qū)域。高ISO速度噪聲一般有如下的特點(diǎn)(1)沖激性在低亮度和高ISO速度情況下，一些圖像傳感器單元因發(fā)生過(guò)飽和從 而只保留了完全單一的顏色信息，這樣在獲取的圖像中形成一些明亮的沖激性的噪點(diǎn)。(2)色彩通道不均一性通常的數(shù)字圖像傳感器對(duì)某些色彩通道(如藍(lán)色)敏感 度較其他色彩弱，所以對(duì)這類(lèi)色彩的補(bǔ)償增益會(huì)較大。在低亮度和高ISO速度情況下，這往 往會(huì)引入在這些色彩通道上更多的噪點(diǎn)。由于高ISO速度噪聲極大的降低了圖像質(zhì)量，并且由于增加了無(wú)關(guān)的細(xì)節(jié)信息， 提高了數(shù)字圖像的后續(xù)處理(例如壓縮，分割和邊緣檢測(cè))的復(fù)雜性。雖然降低傳感器溫 度可以減少高ISO速度噪聲的發(fā)生(例如大型的天文照相器材就采用了外圍制冷裝置)，但 是這種方法在便攜式數(shù)碼相機(jī)領(lǐng)域是難以實(shí)現(xiàn)的。所以，通過(guò)數(shù)字圖像處理來(lái)消除高ISO 速度就成為迫切需求目前廣泛使用的數(shù)字圖像處理中的噪聲消除技術(shù)有固定窗口的維納濾波器，均值 濾波器和中值濾波器等方式。然而，這些濾波器的最優(yōu)性是基于信號(hào)穩(wěn)態(tài)的假設(shè)的，對(duì)于 一般在整幅圖像甚至固定窗口內(nèi)呈現(xiàn)暫態(tài)特性的自然圖像，很可能破壞圖像的高頻細(xì)節(jié)部 分，所以不適用。而改進(jìn)過(guò)的適應(yīng)性窗口的維納濾波器雖然考慮了圖像的暫態(tài)特性，但是犧
5牲了圖像細(xì)節(jié)附近的高頻噪聲的消除能力，對(duì)于像高ISO速度噪聲的沖激性噪聲的消除能 力也較弱。另外，傳統(tǒng)的噪聲消除方法總是假設(shè)噪聲在(R，G，B)色彩空間是均勻分布的，這 與高ISO速度噪聲的特性是矛盾的，因此這些濾波器的噪聲消除效果往往并不理想。傳統(tǒng) 的噪聲消除方法不是難于消除特別是色度通道的高ISO速度噪聲，就是對(duì)亮度通道過(guò)平滑 而使圖像失去部分細(xì)節(jié)。目前還提出了一種通過(guò)混合的均值濾波器和加權(quán)中值濾波器來(lái)消除高ISO速度 噪聲的方法(具體請(qǐng)參見(jiàn)文獻(xiàn)“T. Rabie，“ Adaptive hybrid mean and median filtering of high-ISO long-exposure sensor noise for digital photography" ， Journal of Electronic Imaging 13 (2)，264-277，April2004，，)，在該方法中將高 ISO 速度噪聲假設(shè)為 高斯噪聲，具體實(shí)現(xiàn)方案簡(jiǎn)述如下(1)將圖像由(R，G，B)色彩空間轉(zhuǎn)換為(L，a, b)空間，對(duì)亮度通道(L)和色度通 道(a, b)分別進(jìn)行步驟(2)-(4)的操作；(2)選擇一個(gè)較為平滑的區(qū)域，計(jì)算出噪聲的方差ση2方差，然后對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行 步驟(3)-(4)操作；(3)為該像素點(diǎn)設(shè)置自適應(yīng)窗口 設(shè)置方法為向上下左右四個(gè)獨(dú)立方向依次輪流 搜索，當(dāng)在某個(gè)方向上窗口內(nèi)的理想圖像信號(hào)的方差σχ2( Qx2= σ/-ση2，其中σ/為疊加 了高ISO速度噪聲的圖像信號(hào))大于或等于ζ * ση2(ζ為實(shí)現(xiàn)中可調(diào)節(jié)的參數(shù))時(shí)，停止 該方向上的搜索。在處理色度通道時(shí)，自適應(yīng)窗口的最大限大于亮度通道時(shí)的值。這樣通 過(guò)以下濾波就會(huì)對(duì)色度通道有更好的平滑，同時(shí)保留了亮度通道上的圖像細(xì)節(jié)；(4)對(duì)該像素點(diǎn)進(jìn)行混合濾波具體方法為當(dāng)自適應(yīng)窗口內(nèi)的信號(hào)活躍因子 α (α =sqrt(ox2/(ox2+on2))) > η ( η為實(shí)現(xiàn)中可調(diào)節(jié)的參數(shù)，文中建議值為0. 8)時(shí)， 認(rèn)為該像素點(diǎn)在信號(hào)活躍區(qū)域，對(duì)其進(jìn)行加權(quán)中值濾波，權(quán)重為α * (LX*LY_1)+1(其中LX 和LY分別為自適應(yīng)窗口的寬度和高度)；否則認(rèn)為該像素點(diǎn)在非信號(hào)活躍區(qū)域，對(duì)其進(jìn)行 均值濾波；(5)將圖像由(L，a, b)色彩空間轉(zhuǎn)換為(R，G，B)空間。然而，本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，上述方案中仍存在以下問(wèn)題(1)動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)像素點(diǎn)自適應(yīng)窗口需要多次計(jì)算信號(hào)方差，因此復(fù)雜度很高，特 別不適合在便攜式或嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。(2)實(shí)現(xiàn)證明在有噪聲點(diǎn)較大和較為密集的高ISO速度噪聲的情景下，該方法的 濾波效果較差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種高感光速度噪聲的消除方法及數(shù)字圖像處理設(shè)備，降 低高感光速度噪聲消除的復(fù)雜度，同時(shí)有效改進(jìn)噪聲消除的效果。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的實(shí)施方式提供了一種高感光速度噪聲的消除方 法，包含以下步驟對(duì)帶有高感光速度噪聲的數(shù)字圖像的每個(gè)空間的圖像信息分別進(jìn)行如下操作將圖像信息進(jìn)行多階的多分辨率分解，其中，原始圖像信息分解為第1階的高頻 部分圖像信息和低頻部分圖像信息，每一階的低頻部分圖像信息進(jìn)一步作為下一階的輸入
6圖像信息，分解為下一階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖像信息；對(duì)每一階的高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波；將分解后得到的低頻部分圖像信息與濾波后得到的高頻部分圖像信息通過(guò)逆分 解重建，得到高感光速度噪聲消除后的圖像信息。本發(fā)明的實(shí)施方式還提供了一種數(shù)字圖像處理設(shè)備，包含圖像信息獲取模塊、分 解模塊、濾波模塊和逆分解重建模塊；圖像信息獲取模塊用于獲取帶有高感光速度噪聲的數(shù)字圖像的每個(gè)空間的圖像 信息，并將獲取的每個(gè)空間的圖像信息輸出給分解模塊分解模塊用于對(duì)每個(gè)空間的圖像信息分別進(jìn)行多階的多分辨率分解，其中，原始 圖像信息分解為第1階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖像信息，每一階的低頻部分圖像 信息進(jìn)一步作為下一階的輸入圖像信息，分解為下一階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖 像信息；濾波模塊用于對(duì)分解模塊分解得到的每一階的高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波；逆分解重建模塊用于將分解模塊分解后得到的低頻部分圖像信息與濾波模塊濾 波后得到的高頻部分圖像信息通過(guò)逆分解重建，得到高感光速度噪聲消除后的圖像信息。本發(fā)明實(shí)施方式與現(xiàn)有技術(shù)相比，主要區(qū)別及其效果在于對(duì)帶有高ISO速度噪聲的數(shù)字圖像的每個(gè)色彩通道進(jìn)行多階的多分辨率分解，對(duì) 每階分解出的高頻部分濾波，然后再通過(guò)逆分解重建該色彩通道。由于可以在多種分辨率 下來(lái)判斷和消除高ISO速度噪聲，而不是拘泥于一定的窗口范圍之內(nèi)，所以對(duì)特別是噪聲 點(diǎn)較大和較為密集的高ISO速度噪聲，噪聲消除的效果有很大的改進(jìn)。而且，通過(guò)多階的多 分辨率分解來(lái)發(fā)現(xiàn)噪聲，不需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整每個(gè)像素點(diǎn)自適應(yīng)窗口，避免了大量計(jì)算信號(hào)方 差的過(guò)程，因此可以大大降低噪聲消除的運(yùn)算復(fù)雜度，從而能方便的在便攜式或嵌入式系 統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。進(jìn)一步地，對(duì)高頻部分濾波時(shí)所使用的參數(shù)，可以根據(jù)當(dāng)前低頻部分和/或高頻 部分在整幅圖像的方差來(lái)調(diào)節(jié)，由于利用了全局的統(tǒng)計(jì)特性，所以消除噪聲的效果要好；也 可以僅根據(jù)在當(dāng)前像素附近區(qū)域的方差進(jìn)行調(diào)節(jié)，以進(jìn)一步提高區(qū)域自適應(yīng)性。進(jìn)一步地，在對(duì)高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波前先判斷該高頻部分圖像信息是否為 原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征，如果是，則說(shuō)明該高頻部分不是噪聲，不進(jìn)行濾波， 避免了將圖像特征邊緣處的信息誤認(rèn)為是噪聲，從而進(jìn)一步改善了噪聲消除的效果。進(jìn)一步地，在處理圖像信息時(shí)，在完成一階的操作后不放入內(nèi)存，繼續(xù)執(zhí)行下一階 的操作，直至得到最終的噪聲消除后的圖像信息后再放入內(nèi)存。由于圖像只需內(nèi)存的一次 讀出和一次讀入，大大減少了對(duì)存儲(chǔ)帶寬的要求，因此更適用于在嵌入式系統(tǒng)中硬件實(shí)現(xiàn)。


圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施方式的高感光速度噪聲的消除方法流程圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施方式中的多階的多分辨率分解示意圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施方式中的多階的多分辨率逆分解重建示意圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施方式的階數(shù)為3的高感光速度噪聲的消除方法示意 7
圖5是根據(jù)本發(fā)明第四實(shí)施方式的數(shù)字圖像處理設(shè)備示意圖。
具體實(shí)施例方式在以下的敘述中，為了使讀者更好地理解本申請(qǐng)而提出了許多技術(shù)細(xì)節(jié)。但是，本 領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解，即使沒(méi)有這些技術(shù)細(xì)節(jié)和基于以下各實(shí)施方式的種種變化 和修改，也可以實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)各權(quán)利要求所要求保護(hù)的技術(shù)方案。為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施 方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。本發(fā)明第一實(shí)施方式涉及一種高感光速度噪聲的消除方法。在本實(shí)施方式中，對(duì) 帶有高ISO速度噪聲的數(shù)字圖像的每個(gè)色彩通道進(jìn)行多階的多分辨率分解，對(duì)每階分解出 的高頻部分濾波，然后再通過(guò)逆分解重建該色彩通道。由于從數(shù)學(xué)的觀點(diǎn)看，圖像是亮度和 色度值的二維矩陣，像邊界和對(duì)比強(qiáng)烈的區(qū)域(如噪點(diǎn)區(qū)域)那樣的突發(fā)特性的不同組合 會(huì)產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)值的局部變化。在同一圖像的不同部分，即使是一階統(tǒng)計(jì)值也會(huì)大不相同。因 此，無(wú)法對(duì)整個(gè)圖像定義一個(gè)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)模型。這時(shí)，用多種分辨率進(jìn)行研究就具有優(yōu)勢(shì)。 例如，有些噪點(diǎn)較大且距離較遠(yuǎn)，需要較低的分辨率；有些噪點(diǎn)較小且距離較近，需要較高 的分辨率。某種分辨率下所無(wú)法區(qū)分的噪點(diǎn)在另一種分辨率下就很容易發(fā)現(xiàn)，因此使用多 分辨率分析就能有效地發(fā)現(xiàn)噪點(diǎn)，以便于進(jìn)行噪聲消除。具體流程如圖1所示，在步驟101中，將圖像由(R，G，B)色彩空間轉(zhuǎn)換到(Y, U, V) 空間。接著，在步驟102中，將待處理的一個(gè)空間的圖像信息進(jìn)行多階的多分辨率分解。 其中，原始圖像信息分解為第1階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖像信息，每一階的低 頻部分圖像信息進(jìn)一步作為下一階的輸入圖像信息，分解為下一階的高頻部分圖像信息和 低頻部分圖像信息。具體地說(shuō)，如圖2所示，原始圖像Itl分解為低頻部分、和高頻部分Iih，低頻部分 k進(jìn)一步分解為其低頻部分和高頻部分I2h，依次類(lèi)推，在第i階，Ii (即I(^)J分解為 低頻部分U和高頻部分liH，其中的低頻部分U又做為第i+Ι階的輸入li+1。下面以一個(gè) 具體的實(shí)現(xiàn)例子進(jìn)行說(shuō)明對(duì)于C(C = Y，U或V)空間的第i階輸入圖像Ii (即I(H)J,提取出其低頻部分U 的方法為先進(jìn)行水平方向的平均，然后進(jìn)行垂直方向的平均，得到低頻部分圖像信息Ir比如說(shuō)，假設(shè)Pi (X，y，C)表示Ii上的坐標(biāo)為(x，y)的像素值，則其水平方向的平 均值為以該點(diǎn)為中心的，水平方向上間隔距離為第i階步長(zhǎng)的三點(diǎn)的加權(quán)平均值，即pijh(x, y, C) = (w ~k Pi (χ, y, C) +Pi (χ-step, y, C) +Pi (x+step, y, C)) / (w+2)其中，w為實(shí)現(xiàn)中可以調(diào)節(jié)的中心權(quán)重，step為對(duì)應(yīng)第i階的步長(zhǎng)，Step = 1 << i，Pi,h(x, y，C)為計(jì)算的水平方向的平均值，C表示圖像信息所在的空間。在完成水平方向的平均后，垂直方向的平均可以類(lèi)似得到pijV(x, y, C) = (w*pijh(x, y, C) +pijh(x, y-step, C) +pijh(x, y+step, C))/(w+2)計(jì)算得到的垂直平方向的平均值Pi, v(x，y，C)即是組成低頻部分U的像素值Pi, L(x, y, C)。將Ii和Ia的對(duì)應(yīng)像素值相減，即可得到高頻部分liH。也就是說(shuō)，組成高頻部分
8liH的像素值Pi,H(x，y，C)通過(guò)以下公式得到Pi, η (χ, 1, C) = Pi (χ, y, C) "Pij L(x, y, C)此外，可以理解，根據(jù)水平方向上的平均值和垂直方向上的平均值獲取低頻、高頻 部分的方式只是本實(shí)施方式中的一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)例子，在實(shí)際應(yīng)用中，也可以通過(guò)其他方 式獲取每一階的低頻部分和高頻部分。接著，在步驟103中，對(duì)每一階的高頻部分進(jìn)行濾波。具體地說(shuō)，在步驟102中分 解得到每一階的高頻部分圖像信息(即圖？中的‘，‘，…^??！為分解的總的階數(shù)丨后， 對(duì)每一階的高頻部分(即11H，12H，... I11H)進(jìn)行濾波，以消除高ISO速度噪聲，在具體實(shí)現(xiàn)中， 可以根據(jù)以下公式之一對(duì)高頻部分的像素值Pi,H(X，y，C)進(jìn)行濾波
_ i5/g (Pi>H(χ,C))*(IPiiH(χ,C)I-Τ), ^|Pi>H(x,^C)|>r '’H cx^'0，當(dāng)IPi.h(X，^Ogr
_ Sign( lfi(χ,y,C)) * (I Pi>H(χ,y,C) \ -(1 - s) * Τ),當(dāng)丨 I\H(x,少,C) |> Γ
s*T,當(dāng)I Pui(XJ5C)I^T其中，T和s分別為實(shí)現(xiàn)中能夠調(diào)節(jié)的臨界值和縮放參數(shù)，Pi,/ (x，y，C)為對(duì)Pi, H(x，y，C)進(jìn)行濾波后的值。此外，可以理解，本步驟中的濾波方式只是本實(shí)施方式中的一個(gè) 具體的實(shí)現(xiàn)例子，在實(shí)際應(yīng)用中，也可以通過(guò)其他各種方式對(duì)高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波。需要說(shuō)明的是，上述濾波公式中的T可以根據(jù)以下方式進(jìn)行調(diào)節(jié)依據(jù)Pu(x，y，C)和Pi,H(x，y，C)在整幅圖像的方差調(diào)節(jié)所述T，當(dāng)Pi, Jx，y，C)的 方差值較大(如大于第一預(yù)定值)時(shí)，減小T;當(dāng)Pi,H(x，y，C)的方差值較大(如大于第二 預(yù)定值)時(shí)，增大T?；蛘撸罁?jù)Pi,JX，y，C)和Pi,H(X，y，C)在坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)附近區(qū)域的方差調(diào)節(jié)所述 T，方法如上所述?；蛘?，僅依據(jù)Pu(x，y，C)或Pi,H(X，y，C)在整幅圖像的方差調(diào)節(jié)所述T，方法如上 所述。或者，僅依據(jù)Pu(X，y，C)或Pi,H(X，y，C)在坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)附近區(qū)域的方差調(diào)節(jié)所 述T，方法如上所述。不難發(fā)現(xiàn)，方式一和方式三利用了全局的統(tǒng)計(jì)特性；方式二和方式四僅根據(jù)在當(dāng) 前像素附近區(qū)域的方差進(jìn)行調(diào)節(jié)，進(jìn)一步提高區(qū)域自適應(yīng)性。其中，第一預(yù)定值和第二預(yù)定 值只是預(yù)先設(shè)定的兩個(gè)值，其大小可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)置。值得注意的是，對(duì)于亮度空間Y，可以通過(guò)T和s的調(diào)節(jié)減小對(duì)高頻部分的濾波來(lái) 避免對(duì)圖像細(xì)節(jié)的破壞。此外，可以理解，本步驟中的T調(diào)節(jié)方法只是具體的實(shí)現(xiàn)例子，在實(shí)際應(yīng)用中，還 可以通過(guò)其他基于Pu(x，y，C)和Pi,H(x，y，C)的統(tǒng)計(jì)特性的方法對(duì)T進(jìn)行調(diào)解。接著，在步驟104中，將分解后得到的低頻部分圖像信息與濾波后得到的高頻部 分圖像信息通過(guò)逆分解重建，得到高ISO速度噪聲消除后的圖像信息。具體地說(shuō)，假定高頻部分濾波后的圖像信息為Ii/,并且一共進(jìn)行η階多分辨率分 解，則將1 (n-l)L 禾口 1(η-1)Η，1 (η-2)Η ......，I1/逐步疊加即可以重建出濾波后的圖像，如圖
93所示，其中，1( _饑和l(n_1)H*疊加值為l(n_2)^，依次類(lèi)推。逆分解重建后得到的圖像即為 高ISO速度噪聲消除后的圖像。接著，在步驟105中，判斷是否每一個(gè)空間的圖像信息都已通過(guò)多階的多分辨率 分解、高頻部分濾波、逆分解重建等過(guò)程，得到高ISO速度噪聲消除后的圖像。如果(Y，U，V) 每一個(gè)空間的圖像信息都已是高ISO速度噪聲消除后的圖像信息，則進(jìn)入步驟106，否則， 回到步驟102，將下一個(gè)待處理空間的圖像信息進(jìn)行多階的多分辨率分解。在步驟106中，將圖像信息從(Y，U，V)空間轉(zhuǎn)換為(R，G，B)空間。由此可見(jiàn)，本實(shí)施方式的基于多分辨率分析的高ISO速度噪聲消除方法，相對(duì)于 現(xiàn)有技術(shù)中的混合均值濾波器和加權(quán)中值濾波器方法而言，由于可以在多種分辨率下來(lái)判 斷和消除高ISO速度噪聲，而不是拘泥于一定的窗口范圍之內(nèi)，所以對(duì)特別是噪聲點(diǎn)較大 和較為密集的高ISO速度噪聲，噪聲消除的效果有很大的改進(jìn)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明，即使與業(yè)界知 名的圖像處理軟件(如Canon E0S50D隨機(jī)軟件、Noise Ninja和Neat Image等)噪聲消 除處理后的圖像相比較，采用本實(shí)施方式的高ISO速度噪聲消除方法得到的圖像，具有更 佳的噪聲消除的效果。另外，由于現(xiàn)有技術(shù)中的混合均值濾波器和加權(quán)中值濾波器方法依賴于計(jì)算量較 大的窗口自適應(yīng)和信號(hào)方差估計(jì)，而本實(shí)施方式通過(guò)多階的多分辨率分解來(lái)發(fā)現(xiàn)噪聲，不 需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整每個(gè)像素點(diǎn)自適應(yīng)窗口，避免了大量計(jì)算信號(hào)方差的過(guò)程，因此可以大大降 低噪聲消除的運(yùn)算復(fù)雜度，從而能方便的在便攜式或嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。而且，本實(shí)施方式 中的多分辨率分析方法相對(duì)于如金字塔圖像處理，子帶編碼及最常用的小波分析等其他多 分辨率分析范疇的圖像處理方法而言，具有運(yùn)算復(fù)雜度小和適合分解高ISO速度噪聲的特 點(diǎn)ο本發(fā)明第二實(shí)施方式涉及一種高感光速度噪聲的消除方法。第二實(shí)施方式在第一 實(shí)施方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于在第一實(shí)施方式中，每階分辨率的處理 都包含了對(duì)整幅圖像進(jìn)行多次遍歷操作，如水平方向平均值計(jì)算，垂直方向的方向平均值 計(jì)算，高頻部分的獲得，高頻部分的方差計(jì)算和高頻部分的濾波等，因此需要較大容量的存 儲(chǔ)帶寬。而本發(fā)明第二實(shí)施方式通過(guò)設(shè)置對(duì)應(yīng)每行圖像信息的線緩沖區(qū)，在處理每一行圖 像信息時(shí)，在完成一階的操作后不放入內(nèi)存，而是通過(guò)存儲(chǔ)到相應(yīng)的線緩沖區(qū)中，繼續(xù)執(zhí)行 下一階的操作，直至得到該行最終的噪聲消除后的圖像信息后再放入內(nèi)存，以減少對(duì)存儲(chǔ) 帶寬的要求。為方便理解，下面以一個(gè)具體的例子對(duì)本實(shí)施方式進(jìn)行說(shuō)明。假設(shè)多分辨率分解的階數(shù)為3，如圖4所示，圖中每行方格表示一條線緩沖區(qū)Line Buffer (在嵌入式系統(tǒng)中，線緩沖區(qū)用于存儲(chǔ)一行圖像信息)。第0階的操作規(guī)程如下第 0階設(shè)置有12條線緩沖區(qū)，分別是低頻線緩沖區(qū)Ltltl, Ltll，Ltl2，高頻線緩沖區(qū)Htltl Htl7和一條 計(jì)算臨時(shí)線緩沖區(qū)。第一步，從內(nèi)存中讀取第一行圖像到Ltltl,對(duì)其進(jìn)行水平方向的平均運(yùn) 算，運(yùn)算結(jié)果保存在Lcitl而原始圖像數(shù)據(jù)保存在臨時(shí)線緩沖區(qū)，然后計(jì)算兩者之差并保存在 H00 ；第二步，將Ltltl中的數(shù)據(jù)移入Ltll (或交換這兩條線緩沖區(qū)的名稱)，從內(nèi)存中讀取新一行 圖像到L。。，并重復(fù)第一步的操作；第三步，將L。。鏡像復(fù)制到L。2，然后對(duì)Ltll進(jìn)行垂直方向的 平均運(yùn)算，參差累加到Hc ，這樣Ltll就是第一行圖像的第0階操作的低頻部分，而Hcitl則保存 有其高頻部分；第四步，對(duì)Hcitl中高頻部分進(jìn)行濾波(濾波時(shí)所使用的參數(shù)可以僅根據(jù)當(dāng)前 像素點(diǎn)的值進(jìn)行調(diào)節(jié))；第五步，將Ltll中低頻部分作為第1階的輸入，輸入到L1(l。重復(fù)以
10上操作即可對(duì)圖像的每一行完成第0階的多分辨率分解和濾波。注意每從內(nèi)存中讀取新一 行圖像，L00, L01和Ltl2都要做圖中所示的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存即L01中的數(shù)據(jù)存入Ltl2，L00中的數(shù)據(jù)存 入Ltllt5另外，鏡像復(fù)制只需要對(duì)第一行圖像執(zhí)行。在進(jìn)行第0階操作的同時(shí)，可以進(jìn)行和第0階操作類(lèi)似的第1階和第2階的操作。 如圖4所示，第1階以Ltll作為輸入，第2階以L12作為輸入。不同的是由于第1階和第2階 的步長(zhǎng)分別為2和4，所以就需要5條和9條低頻線緩沖區(qū)來(lái)進(jìn)行垂直方向的平均運(yùn)算。值 得注意的是第2階中L24的輸出即為多分辨率分解的最終低頻部分，將它和相對(duì)應(yīng)的該行圖 像保存在第0階，第1階和第2階的高頻線緩沖區(qū)的已濾波的高頻部分相累加，就可以重建 出消除噪點(diǎn)的該行圖像。另外，第2階需要5條高頻線緩沖區(qū)對(duì)應(yīng)L2tl L24，而第0階和第 1階依次推導(dǎo)可得分別需要8條和7條高頻線緩沖區(qū)。由此可見(jiàn)，在上述例子中，總共只需40條圖像處理線緩沖區(qū)(注意每一階各有一 條計(jì)算臨時(shí)線緩沖區(qū))，每行圖像在經(jīng)過(guò)上述3階處理后即能完成噪聲消除，即圖像只需內(nèi) 存的一次讀出和一次讀入。該實(shí)施方式大大減少了對(duì)存儲(chǔ)帶寬的要求，因此更適用于在嵌 入式系統(tǒng)中硬件實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明第三實(shí)施方式涉及一種高感光速度噪聲的消除方法。第三實(shí)施方式在第一 實(shí)施方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于在本實(shí)施方式中，在對(duì)每一階的高頻部 分圖像信息進(jìn)行濾波之前，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)需要先判斷高頻部分是否為原始圖像的邊緣特 性引起的高頻特征，如果是原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征(說(shuō)明不是噪聲)，則不對(duì) 該高頻部分進(jìn)行濾波。如果不是原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征(說(shuō)明的確是噪聲)， 則再進(jìn)行濾波。如果不對(duì)該像素點(diǎn)的高頻部分進(jìn)行濾波，則逆分解重建過(guò)程中的濾波后得 到的高頻部分，即為分解后得到的高頻部分。比如說(shuō)，可以通過(guò)以下方式判斷坐標(biāo)為(X，y)的像素的高頻部分是否是原始圖像 的邊緣特性如果滿足以下條件之一，則判定其高頻部分是原始圖像的邊緣特性引起的(1) I (Pi, L (x-st 印，y, C)-Pi, L (x+st 印，y, C)) | > TH1 并且 Pi^x, y-step, C)，Pi, H(x，y，C)，pijH(x, y+step, C)三者的方差小于 TH2(2) I (Pi, L (x，y-step, C)-Pi,L(x，y+step, C)) | > TH1 并且 Pi, H(x_st 印，y, C)，Pi, H(x，y, C)，pijH(x+step, y, C)三者的方差小于 TH2其中，TH1和TH2可以是設(shè)定的固定值，也可以是根據(jù)Pu和Pi,H變化的參數(shù)。對(duì)于原始圖像的邊緣特性引起的高頻部分不進(jìn)行濾波，即Pi,/(X，y，C) = Pi,H(x, y，C)。此外，可以理解，上述判斷高頻部分圖像信息是否為原始圖像的邊緣特性引起的 條件，只是本實(shí)施方式中一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)例子，在實(shí)際應(yīng)用中，還可以通過(guò)其他各種方式判 斷高頻部分圖像信息是否為原始圖像的邊緣特性引起的。不難發(fā)現(xiàn)，本實(shí)施方式中由于在對(duì)高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波前先判斷該高頻部 分圖像信息是否為原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征，如果是，則說(shuō)明該高頻部分不是 噪聲，不進(jìn)行濾波，避免了將圖像特征邊緣處的信息誤認(rèn)為是噪聲，從而進(jìn)一步改善了噪聲 消除的效果。本發(fā)明的各實(shí)施方式均可以以軟件、硬件、固件等方式實(shí)現(xiàn)。不管本發(fā)明是以軟
11件、硬件、還是固件方式實(shí)現(xiàn)，指令代碼都可以存儲(chǔ)在任何類(lèi)型的計(jì)算機(jī)可訪問(wèn)的存儲(chǔ)器 中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固態(tài)的或者非固態(tài)的，固定的或 者可更換的介質(zhì)等等)。同樣，存儲(chǔ)器可以例如是可編程陣列邏輯(Programmable Array Logic，簡(jiǎn)稱“PAL”)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(Random Access Memory，簡(jiǎn)稱“RAM”)、可編程只讀存 儲(chǔ)器(Programmable Read Only Memory，簡(jiǎn)稱 “PROM”)、只讀存儲(chǔ)器(Read-Only Memory, 簡(jiǎn)稱“ROM”)、電可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(Electrically Erasable Programmable ROM，簡(jiǎn) 稱“EEPROM”)、磁盤(pán)、光盤(pán)、數(shù)字通用光盤(pán)(Digital Versatile Disc，簡(jiǎn)稱“DVD”)等等。本發(fā)明第四實(shí)施方式涉及一種數(shù)字圖像處理設(shè)備。該數(shù)字圖像處理設(shè)備如圖5所 示，包含圖像信息獲取模塊、分解模塊、濾波模塊和逆分解重建模塊。圖像信息獲取模塊用于獲取帶有高ISO速度噪聲的數(shù)字圖像的每個(gè)空間的圖像 信息，并將獲取的每個(gè)空間的圖像信息輸出給分解模塊分解模塊用于對(duì)每個(gè)空間的圖像信息分別進(jìn)行多階的多分辨率分解，其中，原始 圖像信息分解為第1階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖像信息，每一階的低頻部分圖像 信息進(jìn)一步作為下一階的輸入圖像信息，分解為下一階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖
像信息。濾波模塊用于對(duì)分解模塊分解得到的每一階的高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波。逆分解重建模塊用于將分解模塊分解后得到的低頻部分圖像信息與濾波模塊濾 波后得到的高頻部分圖像信息通過(guò)逆分解重建，得到高感光速度噪聲消除后的圖像信息。其中，分解模塊通過(guò)以下方式從第i階的輸入圖像Ii中分解出低頻部分圖像信息
IiL =對(duì)于Ii上的坐標(biāo)為(x，y)的像素，根據(jù)以下公式計(jì)算其水平方向的平均值Pi,h(x， y，C)pijh(x, y, C) = (w*Pi(x, y, C) +p^x-step, y, C) +p^x+step, y, C))/(w+2)其中，C表示圖像Ii所在的色彩空間，Pi (x，y，C)表示Ii上的坐標(biāo)為(x，y)的像 素值，w為實(shí)現(xiàn)中能夠調(diào)節(jié)的中心權(quán)重，step為對(duì)應(yīng)第i階的步長(zhǎng)。然后，根據(jù)以下公式計(jì) 算該像素垂直方向的平均值Pi, v(x，y，C)pijV(x, y, C) = (w*pijh(x, y, C) +pijh(x, y-step, C) +pijh(x, y+step, C))/(w+2)計(jì)算得到的Pi,v(x，y，C)即為組成低頻部分U的像素值Pu(x，1，C)。分解模塊通過(guò)以下方式從第i階的輸入圖像Ii中分解出高頻部分圖像信息liH 根據(jù)以下公式計(jì)算得到組成liH的像素值Pi,H(x，y，C)pijH(x, y, C) = p“x, y, O-Pi.Jx, y, C) ο濾波模塊根據(jù)以下兩個(gè)公式之一進(jìn)行濾波
__!^(PijHC))*(|Pj>H(X,C)I-T), ^IPuh(X,^,C)|>Γ
iH0，當(dāng) I Pai(XJ5C)P Γ
ρ η = ^(PiH(χ, J.,C)) * (I Pi>H(χ,y,C) I -(1 - s) * Τ),當(dāng)丨 Ρ,,Η(χ，少,C) |> Γ ·Η (χ,>;'s*T, ^IΡ1>Η(χ,C)|<Γ其中，T和s分別為實(shí)現(xiàn)中能夠調(diào)節(jié)的臨界值和縮放參數(shù)，Pi,/ (x，y，C)為對(duì)Pi,
12Η(χ，y, C)進(jìn)行濾波后的值。T可通過(guò)以下方式之一進(jìn)行調(diào)節(jié)依據(jù)Pi,L(x，y，C)和Pi,H(x，y，C)在整幅圖像的方差調(diào)節(jié)所述T，iPi,L(x，y，C)的 方差值較大(如大于第一預(yù)定值)時(shí)，減小T;當(dāng)Pi，H(x，y，C)的方差值較大(如大于第二 預(yù)定值)時(shí)，增大T?；蛘撸罁?jù)Pi,L(x，y，C)和Pi,H(x，y，C)在坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)附近區(qū)域的方差調(diào)節(jié)所述 T，方法如上所述。或者，僅依據(jù)Pu(x，y，C)或Pi,H(x，y，C)在整幅圖像的方差調(diào)節(jié)所述T，方法如上 所述。或者，僅依據(jù)Pi,L(x，y，C)或Pi,H(x，y，C)在坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)附近區(qū)域的方差調(diào)節(jié)所 述T，方法如上所述。其中，第一預(yù)定值和第二預(yù)定值只是預(yù)先設(shè)定的兩個(gè)值，其大小可以根據(jù)實(shí)際情 況進(jìn)行設(shè)置。不難發(fā)現(xiàn)，第一實(shí)施方式是與本實(shí)施方式相對(duì)應(yīng)的方法實(shí)施方式，本實(shí)施方式可 與第一實(shí)施方式互相配合實(shí)施。第一實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實(shí)施方式中依然 有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用 在第一實(shí)施方式中。本發(fā)明第五實(shí)施方式涉及一種數(shù)字圖像處理設(shè)備。第五實(shí)施方式在第四實(shí)施方式 的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于對(duì)于圖像信息，圖像信息獲取模塊在將圖像信息 從內(nèi)存讀出并輸出給分解模塊后，分解模塊、濾波模塊和逆分解重建模塊連續(xù)執(zhí)行分解、濾 波、逆分解重建操作，得到高感光速度噪聲消除后的圖像信息，圖像信息獲取模塊再將得到 的圖像信息讀入內(nèi)存。由于圖像只需內(nèi)存的一次讀出和一次讀入，大大減少了對(duì)存儲(chǔ)帶寬 的要求，因此更適用于在嵌入式系統(tǒng)中硬件實(shí)現(xiàn)。不難發(fā)現(xiàn)，第二實(shí)施方式是與本實(shí)施方式相對(duì)應(yīng)的方法實(shí)施方式，本實(shí)施方式可 與第二實(shí)施方式互相配合實(shí)施。第二實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實(shí)施方式中依然 有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用 在第二實(shí)施方式中。本發(fā)明第六實(shí)施方式涉及一種數(shù)字圖像處理設(shè)備。第六實(shí)施方式在第四實(shí)施方式 的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于，數(shù)字圖像處理設(shè)備還包含判斷模塊，用于在濾波模塊對(duì)每一階的高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波之前，對(duì)每一 個(gè)像素點(diǎn)判斷高頻部分是否為原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征，如果是原始圖像的邊 緣特性引起的高頻特征，則指示濾波模塊不對(duì)該高頻部分進(jìn)行濾波。如果判定不是原始圖 像的邊緣特性引起的高頻特征，則再指示濾波模塊進(jìn)行濾波。如果不對(duì)高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波，則逆分解重建過(guò)程中的濾波后得到的該像 素點(diǎn)高頻部分，即為分解模塊分解后得到的該像素點(diǎn)高頻部分。由于如果高頻部分是原始圖像的邊緣特性引起的，則說(shuō)明該高頻部分不是噪聲， 因此通過(guò)在濾波前先判斷是否為原始圖像的邊緣性特性引起的，可以有效避免將圖像特征 邊緣處的信息誤認(rèn)為是噪聲，從而進(jìn)一步改善了噪聲消除的效果。不難發(fā)現(xiàn)，第三實(shí)施方式是與本實(shí)施方式相對(duì)應(yīng)的方法實(shí)施方式，本實(shí)施方式可 與第三實(shí)施方式互相配合實(shí)施。第三實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實(shí)施方式中依然
13有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用 在第三實(shí)施方式中。需要說(shuō)明的是，本發(fā)明各設(shè)備實(shí)施方式中提到的各單元都是邏輯單元，在物理上， 一個(gè)邏輯單元可以是一個(gè)物理單元，也可以是一個(gè)物理單元的一部分，還可以以多個(gè)物理 單元的組合實(shí)現(xiàn)，這些邏輯單元本身的物理實(shí)現(xiàn)方式并不是最重要的，這些邏輯單元所實(shí) 現(xiàn)的功能的組合是才解決本發(fā)明所提出的技術(shù)問(wèn)題的關(guān)鍵。此外，為了突出本發(fā)明的創(chuàng)新 部分，本發(fā)明上述各設(shè)備實(shí)施方式并沒(méi)有將與解決本發(fā)明所提出的技術(shù)問(wèn)題關(guān)系不太密切 的單元引入，這并不表明上述設(shè)備實(shí)施方式并不存在其它的單元。雖然通過(guò)參照本發(fā)明的某些優(yōu)選實(shí)施方式，已經(jīng)對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了圖示和描述，但 本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)該明白，可以在形式上和細(xì)節(jié)上對(duì)其作各種改變，而不偏離本發(fā) 明的精神和范圍。
權(quán)利要求
一種高感光速度噪聲的消除方法，其特征在于，包含以下步驟對(duì)帶有高感光速度噪聲的數(shù)字圖像的每個(gè)空間的圖像信息分別進(jìn)行如下操作將圖像信息進(jìn)行多階的多分辨率分解，其中，原始圖像信息分解為第1階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖像信息，每一階的低頻部分圖像信息進(jìn)一步作為下一階的輸入圖像信息，分解為下一階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖像信息；對(duì)每一階的高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波；將分解后得到的低頻部分圖像信息與濾波后得到的高頻部分圖像信息通過(guò)逆分解重建，得到高感光速度噪聲消除后的圖像信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高感光速度噪聲的消除方法，其特征在于，通過(guò)以下方式從 第i階的輸入圖像Ii中分解出低頻部分圖像信息U 對(duì)于Ii上的坐標(biāo)為(χ，y)的像素，根據(jù)以下公式計(jì)算其水平方向的平均值Pi,h(x，y，C)pijh(x, y, C) = (w * Pi (χ, y, C) +Pi (χ-step, y, C) +Pi (x+step, y, C)) / (w+2) 其中，C表示圖像Ii所在的色彩空間，Pi (x，y，C)表示Ii上的坐標(biāo)為(x，y)的像素值， w為實(shí)現(xiàn)中能夠調(diào)節(jié)的中心權(quán)重，step為對(duì)應(yīng)第i階的步長(zhǎng)； 根據(jù)以下公式計(jì)算該像素垂直方向的平均值Pi, v(x，y，C) Pi,v(x, y, C) = (w * pijh(x, y, C) +Pi,h(χ, y-step, C) +Pi,h(χ, y+step, C))/(w+2) 計(jì)算得到的Pi,v(x，y，c)即為組成低頻部分u的像素值Pu(x，y，c)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的高感光速度噪聲的消除方法，其特征在于，通過(guò)以下方式從 第i階的輸入圖像Ii中分解出高頻部分圖像信息liH 根據(jù)以下公式計(jì)算得到組成liH的像素值？^^，1, C) PijH(x' y，C) = Pi (χ, y, C)-pijL(x, y, C)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的高感光速度噪聲的消除方法，其特征在于，根據(jù)以下兩個(gè)公 式之一進(jìn)行所述濾波H(X,y,C))* (I Pi>H(X,C) I-T), ^\ iM(x,y,C)\>T j'H (太，少工)=|0，當(dāng) 1 Pi3(X5^C)Γ_ ^(Pi Η (χ, C)) * (I PiiH C) I -(1 - s) * Τ), ^|PuH(x^,C)|>r ■·Η {x'y'C) = \S*T,當(dāng)IPui(XjC)^r其中，T和S分別為實(shí)現(xiàn)中能夠調(diào)節(jié)的臨界值和縮放參數(shù)，Pi,H* (x, y，C)為對(duì)Pi,H(x， y，C)進(jìn)行濾波后的值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的高感光速度噪聲的消除方法，其特征在于，根據(jù)以下方式之 一調(diào)節(jié)所述T :依據(jù)Pu(x，y，C)和/或Pi,H(x，y，C)在整幅圖像的方差調(diào)節(jié)所述T，當(dāng)Pi,Jx，y，C)的 方差值大于第一預(yù)定值時(shí)，減小T ；當(dāng)Pi,H(x，y, C)的方差值大于第二預(yù)定值時(shí)，增大T ；或者，依據(jù)Pu(x，y，C)和/或Pi,H(X，y，C)在坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)附近預(yù)定區(qū)域的方差調(diào)節(jié) 所述T，當(dāng)Pu(x，y，C)的方差值大于第一預(yù)定值時(shí)，減小Τ;當(dāng)Pi,H(x，y，C)的方差值大于 第二預(yù)定值時(shí)，增大T。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高感光速度噪聲的消除方法，其特征在于，對(duì)于圖像信息，在2將該圖像信息從內(nèi)存讀出后，連續(xù)執(zhí)行所述操作，得到高感光速度噪聲消除后的圖像信息， 再將得到的圖像信息讀入內(nèi)存。
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的高感光速度噪聲的消除方法，其特征在于，還包含以下步驟 在對(duì)每一階的高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波之前，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)判斷所述高頻部分是否為原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征，如果是原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征， 則不對(duì)該高頻部分進(jìn)行濾波；如果不是原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征，則再進(jìn)行所 述濾波；如果不對(duì)高頻部分進(jìn)行濾波，則所述逆分解重建過(guò)程中的濾波后得到的像素點(diǎn)高頻部 分，即為分解后得到的像素點(diǎn)高頻部分。
8.一種數(shù)字圖像處理設(shè)備，其特征在于，包含圖像信息獲取模塊、分解模塊、濾波模塊 和逆分解重建模塊；所述圖像信息獲取模塊用于獲取帶有高感光速度噪聲的數(shù)字圖像的每個(gè)空間的圖像 信息，并將獲取的每個(gè)空間的圖像信息輸出給所述分解模塊所述分解模塊用于對(duì)每個(gè)空間的圖像信息分別進(jìn)行多階的多分辨率分解，其中，原始 圖像信息分解為第1階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖像信息，每一階的低頻部分圖像 信息進(jìn)一步作為下一階的輸入圖像信息，分解為下一階的高頻部分圖像信息和低頻部分圖 像信息；所述濾波模塊用于對(duì)所述分解模塊分解得到的每一階的高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波；所述逆分解重建模塊用于將所述分解模塊分解后得到的低頻部分圖像信息與所述濾 波模塊濾波后得到的高頻部分圖像信息通過(guò)逆分解重建，得到高感光速度噪聲消除后的圖 像信息。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的數(shù)字圖像處理設(shè)備，其特征在于，所述分解模塊通過(guò)以下方 式從從第i階的輸入圖像Ii中分解出低頻部分圖像信息U 對(duì)于Ii上的坐標(biāo)為(χ，y)的像素，根據(jù)以下公式計(jì)算其水平方向的平均值Pi,h(x，y，C)pijh(x, y, C) = (w * Pi (χ, y, C) +Pi (χ-step, y, C) +Pi (x+step, y, C)) / (w+2) 其中，C表示圖像Ii所在的色彩空間，Pi (x，y，C)表示Ii上的坐標(biāo)為(x，y)的像素值， w為實(shí)現(xiàn)中能夠調(diào)節(jié)的中心權(quán)重，step為對(duì)應(yīng)第i階的步長(zhǎng)； 根據(jù)以下公式計(jì)算該像素垂直方向的平均值Pi, v(x，y，C) Pi,v(x, y, C) = (w * pijh(x, y, C) +Pi,h(χ, y-step, C) +Pi,h(χ, y+step, C))/(w+2) 計(jì)算得到的Pi,v(x，y，c)即為組成低頻部分u的像素值Pu(x，y，c)。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的數(shù)字圖像處理設(shè)備，其特征在于，所述分解模塊通過(guò)以下方 式從第i階的輸入圖像Ii中分解出高頻部分圖像信息liH 根據(jù)以下公式計(jì)算得到組成liH的像素值？^^，1, C) PijH(x' y，C) = Pi (χ, y, C)-pijL(x, y, C)。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的數(shù)字圖像處理設(shè)備，其特征在于，所述濾波模塊根據(jù)以下 兩個(gè)公式之一進(jìn)行所述濾波
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的數(shù)字圖像處理設(shè)備，其特征在于，所述濾波模塊根據(jù)以下 方式之一調(diào)節(jié)所述T 依據(jù)Pi, Jx，y，C)和/或Pi,H(x，y，C)在整幅圖像的方差調(diào)節(jié)所述T，當(dāng)前Pu(x，y，C) 的方差值大于第一預(yù)定值時(shí)，減小T ；當(dāng)Pi,H(x，y, C)的方差值大于第二預(yù)定值時(shí)，增大T?；蛘撸罁?jù)Pu(x，y，C)和/或Pi,H(X，y，C)在坐標(biāo)點(diǎn)(x，y)附近預(yù)定區(qū)域的方差調(diào)節(jié) 所述T，當(dāng)Pu(x，y，C)的方差值大于第一預(yù)定值時(shí)，減小Τ;當(dāng)Pi,H(x，y，C)的方差值大于 第二預(yù)定值時(shí)，增大T。
13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的數(shù)字圖像處理設(shè)備，其特征在于，對(duì)于圖像信息，所述圖像 信息獲取模塊在將該圖像信息從內(nèi)存讀出并輸出給所述分解模塊后，所述分解模塊、濾波 模塊和逆分解重建模塊連續(xù)執(zhí)行所述分解、濾波、逆分解重建操作，得到高感光速度噪聲消 除后的圖像信息，所述圖像信息獲取模塊再將得到的圖像信息讀入內(nèi)存。
14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的數(shù)字圖像處理設(shè)備，其特征在于，所述數(shù)字圖像處理設(shè)備 還包含判斷模塊，用于在所述濾波模塊對(duì)每一階的高頻部分圖像信息進(jìn)行濾波之前，對(duì)每一 個(gè)像素點(diǎn)判斷所述高頻部分是否為原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征，如果是原始圖像 的邊緣特性引起的高頻特征，則指示所述濾波模塊不對(duì)該高頻部分進(jìn)行濾波；如果判定不 是原始圖像的邊緣特性引起的高頻特征，則再指示所述濾波模塊進(jìn)行所述濾波；如果不對(duì)高頻部分進(jìn)行濾波，則所述逆分解重建過(guò)程中的濾波后得到的像素點(diǎn)高頻部 分，即為所述分解模塊分解后得到的像素點(diǎn)高頻部分。
全文摘要
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理技術(shù)，公開(kāi)了一種高感光速度噪聲的消除方法及數(shù)字圖像處理設(shè)備。本發(fā)明中，對(duì)帶有高ISO速度噪聲的數(shù)字圖像的每個(gè)色彩通道進(jìn)行多階的多分辨率分解，對(duì)每階分解出的高頻部分濾波，然后再通過(guò)逆分解重建該色彩通道。由于可以在多種分辨率下來(lái)判斷和消除高ISO速度噪聲，而不是拘泥于一定的窗口范圍之內(nèi)，所以對(duì)噪聲消除的效果有很大的改進(jìn)。而且，不需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整每個(gè)像素點(diǎn)自適應(yīng)窗口，避免了大量計(jì)算信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性的過(guò)程，因此可以大大降低噪聲消除的運(yùn)算復(fù)雜度，從而能方便的在便攜式或嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。
文檔編號(hào)H04N5/217GK101986688SQ20091005767
公開(kāi)日2011年3月16日 申請(qǐng)日期2009年7月29日 優(yōu)先權(quán)日2009年7月29日
發(fā)明者徐晶明, 林福輝 申請(qǐng)人:展訊通信(上海)有限公司