專利名稱：非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，涉及視頻濾波方法，具體地說是一種非局部均值空域
時(shí)變視頻濾波方法，用于對(duì)數(shù)字視頻的處理。
背景技術(shù)：
隨著信息與多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字視頻的應(yīng)用越來越廣泛?？沼?yàn)V波技術(shù)是數(shù)字圖像處理的基本方法之一，在數(shù)字視頻領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，比如對(duì)視頻流里的圖像進(jìn)行圖像去噪?？沼?yàn)V波的基本思想是利用臨近像素點(diǎn)之間的關(guān)系來得到相應(yīng)的處理目的。臨近的像素點(diǎn)組成的形狀被稱為搜索域。對(duì)于圖像中的任意像素點(diǎn)，該點(diǎn)濾波后的值等于以該點(diǎn)為中心的搜索域的所有點(diǎn)進(jìn)行歸一化加權(quán)并求和后的值。在視頻流中，當(dāng)前幀圖像的某個(gè)像素的臨近像素點(diǎn)，不僅包括當(dāng)前幀中的臨近像素點(diǎn)，也包括當(dāng)前幀前后相鄰的若干幀中臨近的像素點(diǎn)。如果用Vt和《分別表示當(dāng)前處理幀的原始圖像信息和濾波后的圖
像信息，則有空域?yàn)V波器的基本表達(dá)式為《0，力=;^~^ Z w(x，y，u，v， j)Vt+j(X+u，y+v)，其中，VK是臨近像素點(diǎn)組成的搜索域，u、v、j分別搜索域的空間行、空間列、時(shí)間坐標(biāo)，x、y分別為像素點(diǎn)的行、列坐標(biāo)，w(x，y，u，v， j)是加權(quán)核,",力^. w(x,y，",v，y')是
歸一化系數(shù)，vt+j為第t+j幀圖像信息。 非局部均值濾波器是由Buade s等人在文章"Areview of imagedenoisingalgorithms,with a new one"中提出的空域時(shí)變?yōu)V波器，可以應(yīng)用于圖像的濾波。Buades等人在文章"Denoising image sequencesdoes not require motion estimation，，中將非局部均值濾波器應(yīng)用到視頻去噪領(lǐng)域中。在視頻濾波時(shí)，非局部均值濾波器的搜索域是一個(gè)立方體，其數(shù)學(xué)表示為^蘭{(",v): ^" ^&, —5V 《《,—^《 / ^《,",v,_/ e N}，
其中Su、 Sv、 Sj分別為搜索域空域行半徑、空域列半徑、時(shí)域半徑，u、v、 j分別為空間行、空間列、時(shí)間坐標(biāo)。若當(dāng)前處理幀在視頻中的幀號(hào)為t，則非局部均值濾波器的加權(quán)核w(x,少,",v,y) = exp(— S"，^",v,力)，其中，s(x， y， u， v， j)稱為圖像偏置相似函數(shù)，
S(xj，W,v,7')=|l5:(x，_y)-C(x + w，"力ll-，h是核寬度，|| llpP表示lp范數(shù)值的p次方，p^ 1，B^(x，y)為表示當(dāng)前幀圖像中以(x，y)為中心，以r為半徑的矩形塊的匹配窗，Brt+j(x+U， y+v)為表示第t+j幀圖像中以(x+u， y+v)為中心，以r為半徑的矩形塊的匹配窗。 參見圖l，現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法的流程為
[1]設(shè)置搜索域形狀、匹配窗形狀、加權(quán)核寬度h和相似性比較范數(shù)參數(shù)p ;
[2]將視頻流中當(dāng)前要濾波的一幀圖像，記為當(dāng)前幀圖像Vt， t為當(dāng)前幀圖像在視頻流中的幀標(biāo)號(hào)； [3]對(duì)當(dāng)前幀圖像中每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，分別執(zhí)行步驟[4] [7]進(jìn)行濾波；
[4]對(duì)以當(dāng)前幀圖像中當(dāng)前濾波坐標(biāo)(x， y)為中心的搜索域內(nèi)的每個(gè)坐標(biāo)，計(jì)算對(duì)應(yīng)的加權(quán)核權(quán)值 =exp(——、…p ，")， 其中，(u， v， j)為搜索域坐標(biāo)，S(x,;^,v，/HK(x,力一d;c + "j +力l《；
[5]通過下式計(jì)算當(dāng)前濾波坐標(biāo)點(diǎn)(X， y)處的權(quán)值歸一化系數(shù)a (x， y):
"(X'W= Z W(x,y,w，vJ)， 其中，V^為搜索域形狀； [6]通過下式計(jì)算當(dāng)前濾波坐標(biāo)點(diǎn)(x， y)處的非歸一化濾波后的值Vt(x， y): ^ 0,力=2 [w(x， ",v,力x K+乂 O + ", 7 + v)]， 其中，Vt+j為第t+j幀圖像信息； [7]通過下式計(jì)算當(dāng)前幀圖像在當(dāng)前整合坐標(biāo)點(diǎn)處的歸一化濾波后的值 (^力;
"0,力 [8]當(dāng)前幀所有坐標(biāo)處歸一化濾波后的值組成濾波后的圖像。 上述的非局部均值濾波器的視頻濾波方法，在計(jì)算相鄰的像素點(diǎn)和搜索域偏置組合的圖像偏置函數(shù)的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)圖像匹配窗覆蓋的現(xiàn)象，從而會(huì)導(dǎo)致覆蓋的匹配窗內(nèi)像素點(diǎn)和加搜索域偏置像素組合之間，多次執(zhí)行比較計(jì)算的計(jì)算冗余問題。而上述非局部均值濾波方法的在逐點(diǎn)濾波過程中，當(dāng)前幀圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)搜索域偏置點(diǎn)的加權(quán)核權(quán)值都需要重新計(jì)算，這樣會(huì)造成大量的重復(fù)計(jì)算?，F(xiàn)有的非局部均值濾波器的視頻濾波方法的極高計(jì)算復(fù)雜度，造成計(jì)算時(shí)間過長(zhǎng)，極大的限制了非局部均值濾波器的在視頻處理領(lǐng)域的應(yīng)用，比如在實(shí)時(shí)嵌入式系統(tǒng)中就不能應(yīng)用這種計(jì)算復(fù)雜度的非局部均值濾波器。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的問題，提出一種非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法，以減小非局部均值空域時(shí)變?yōu)V波器的計(jì)算復(fù)雜度，擴(kuò)大非局部均值濾波器在視頻處理領(lǐng)域的應(yīng)用范圍。 實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的技術(shù)思路為對(duì)于搜索域內(nèi)每個(gè)坐標(biāo)，分別將當(dāng)前幀圖像所有的像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一的預(yù)處理，然后計(jì)算當(dāng)前幀圖像所有像素點(diǎn)在該搜索域坐標(biāo)處的加權(quán)核權(quán)值；根據(jù)搜索域所有坐標(biāo)處對(duì)應(yīng)的當(dāng)前幀圖像每個(gè)點(diǎn)的加權(quán)核權(quán)值，計(jì)算出當(dāng)前幀圖像濾波后的圖像信息。其具體實(shí)現(xiàn)方案如下 (1)設(shè)置搜索域形狀、匹配窗大小、加權(quán)核寬度h和相似性比較范數(shù)參數(shù)p ;
(2)將視頻流中當(dāng)前要濾波的一幀圖像，記為當(dāng)前幀圖像Vt， t為當(dāng)前幀圖像在視頻流中的幀標(biāo)號(hào)，初始化當(dāng)前幀非歸一化濾波后的圖像l(X，y)和權(quán)值歸一化系數(shù)a (x，y)均為0，其中(x，y)為圖像坐標(biāo)； (3)以搜索域內(nèi)的點(diǎn)作為偏置，對(duì)所有點(diǎn)執(zhí)行步驟(4) (9)的操作；
(4)以當(dāng)前偏置(u， v， j)為偏置量，計(jì)算當(dāng)前幀圖像與偏置后圖像之間所有對(duì)應(yīng)點(diǎn)的數(shù)據(jù)差的絕對(duì)值的P次方之值，得到P范數(shù)差值圖像A (u'v'j) (x， y);
(5)計(jì)算當(dāng)前偏置(u， v， j)下差值圖像A (u'v'j) (x， y)的積分圖像S"'j) (x， y)，計(jì)算公式為 ^")"力=15>("' 力；
少Xv (6)通過下式計(jì)算在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u，v， j)下的當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的圖像偏置相似函數(shù)值 "Ojaw.^^'^o'^X",^:^)—&("'")0jfc)—W'^x^,)' 其中，(x， y)為圖像坐標(biāo)，(Xl， yt)， (xr， yb)分別表示以(x， y)中心的匹配窗的左上角坐標(biāo)和右下角坐標(biāo)； (7)通過下式計(jì)算在當(dāng)前偏置(u， v， j)下，當(dāng)前幀圖像各坐標(biāo)處的加權(quán)核權(quán)值
「 ， , ，、「 "D(x,y，w,v,/))w(x,:v,w,v,力-exp--^^"^——^ ，
、 2/z 其中，w(x， y， u， v)為加權(quán)核權(quán)值，h為加權(quán)核寬度，exp( )為指數(shù)函數(shù)； (8)在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u， v， j)下，通過下式更新當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的權(quán)值歸
一化系數(shù) a (x， y) = a (x， y)+w(x， y， u， v， j)，
其中，a (x， y)為權(quán)值歸一化系數(shù)； (9)在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u， v， j)下，通過下式更新當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的非歸一化濾波后的值 Vt(x， y) = Vt(x， y)+w(x， y， u， v， j) XVt+j(x+u， y+v)， 其中，Vt(x， y)為非歸一化濾波后的值，Vt+j為第t+j幀圖像信息； (10)通過下式對(duì)當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，得到濾波后圖像《(^,力-《(x，力^fe4。"(x,力 本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn) (1)現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法在計(jì)算相鄰的像素點(diǎn)和搜索域偏置組合的加權(quán)核權(quán)值的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)圖像匹配窗覆蓋的現(xiàn)象，從而會(huì)導(dǎo)致覆蓋的匹配窗內(nèi)像素點(diǎn)和加搜索域偏置像素組合之間，多次執(zhí)行比較計(jì)算的計(jì)算冗余問題。而本發(fā)明由于對(duì)于搜索域內(nèi)每個(gè)偏置坐標(biāo)，采用的步驟(4) (7)，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)和加搜索域偏置像素組合，只計(jì)算一次比較計(jì)算操作，消除了現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法存在的由匹配窗覆蓋導(dǎo)致的計(jì)算冗余的問題。所以本發(fā)明提出的非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法，在不影響濾波性能的情況下，極大的降低了現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法的計(jì)算量，加快了濾波速度，拓寬了非局部均值濾波器的應(yīng)用范圍。
圖1為現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法流程 圖2為本發(fā)明提出的視頻濾波方法流程5
圖3為圖2中，計(jì)算當(dāng)前幀圖像在當(dāng)前偏置坐標(biāo)下所有權(quán)值的子流程 圖4為生成偏置圖像原理 圖5為差值圖像中矩形區(qū)域描述具體實(shí)施例方式
參見圖2，本發(fā)明提出的非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法，包括如下步驟
步驟一，設(shè)置濾波相關(guān)參數(shù)。 設(shè)置的濾波相關(guān)參數(shù)包括搜索域形狀、匹配窗形狀、加權(quán)核寬度h和相似性比較
范數(shù)參數(shù)P;該搜索域?yàn)榍蛐?、圓柱體、圓形、任意多面體或任意多邊形，該比較域形狀為矩
形；設(shè)置在根據(jù)圖像偏置相似函數(shù)值計(jì)算加權(quán)核權(quán)值時(shí)的核寬度h和相似性比較范數(shù)參數(shù)
P ;該加權(quán)核寬度h為任意正實(shí)數(shù)，該相似性比較范數(shù)參數(shù)p為任意非負(fù)實(shí)數(shù)； 步驟二，獲取視頻流中要處理的一幀圖像，記為當(dāng)前幀圖像，其在視頻中的幀標(biāo)號(hào)
為t，該幀圖像用、表示；將當(dāng)前幀圖像所有坐標(biāo)處的權(quán)值歸一化系數(shù)和非歸一化濾波后
的值均賦值為O。 當(dāng)前幀圖像坐標(biāo)點(diǎn)(x， y)處的權(quán)值歸一化系數(shù)和非歸一化濾波后的值分別用a (x， y)和Vt(x， y)表示；即將所有的當(dāng)前幀圖像坐標(biāo)點(diǎn)(x， y)處的a (x， y)和Vt(x， y)賦值為O。 步驟三，以搜索域內(nèi)的點(diǎn)作為偏置，對(duì)所有點(diǎn)執(zhí)行步驟四至六的操作；如果搜索域內(nèi)所有點(diǎn)均已執(zhí)行步驟四至六的操作，跳轉(zhuǎn)到步驟七。 步驟四，在當(dāng)前偏置下，計(jì)算當(dāng)前幀圖像所有坐標(biāo)點(diǎn)處的加權(quán)核權(quán)值。
參見圖3，本步驟的具體實(shí)現(xiàn)方式如下 4. 1)參照?qǐng)D4，白色框表示第t+j幀圖像信息、+」，灰色框?yàn)榧恿?(u， v)偏置的圖
像Vt+j(u'v)，白色框和灰色框?qū)?yīng)區(qū)域值相等，即偏置圖像Vt+j(u'v)坐標(biāo)(x， y)處的值為 R^v)(X,力=O +y + V); 差值圖像A (u'v'j) (x， y)通過下式計(jì)算得到 A(u'v'J)(x，y) = |Vt(x，y)-Vt+j(X+u，y+v) |p， 其中Vt(x， y)為當(dāng)前幀圖像信息，Vt+/U'v)為偏置圖像信息，| |P為求絕對(duì)值的p次方操作；
4. 2)計(jì)算當(dāng)前偏置(u， v， j)下差值圖像A (u'v'j) (x， y)的積分圖像S,"'j) (x， y)，計(jì)算公式為 f J)(x，>o = Z2>("'"V,/); 4. 3)通過下式計(jì)算在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u， v， j)下，當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的圖像偏置相似函數(shù)值 乂 "， v,力=", _y,) +(x, ， ^ ) 一(x,,少J —(xr,少,)， 其中(x， y)、 (u， v， j)分別表示圖像坐標(biāo)和當(dāng)前偏置坐標(biāo)，S，'v'力表示在當(dāng)前偏置坐標(biāo)下的積分圖像，(Xl，yt)， (、，yb)分別表示以(x，y)中心的匹配窗形狀的左上角坐標(biāo)和右下角坐標(biāo)； 4.4)通過下式計(jì)算在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u，v，j)下，當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的加權(quán)核權(quán)值 _y， v，力=exp(-~ 二 ")， 其中(x， y) 、 (u， v， j)分別表示圖像坐標(biāo)和當(dāng)前偏置，h為核寬度，隱( )為指數(shù)函數(shù)。 步驟五，在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u， v， j)下，通過下式更新當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的權(quán)值歸一化系數(shù) a (x， y) = a (x， y)+w(x， y， u， v， j)， 其中(x，y)表示圖像坐標(biāo)，a (x，y)為歸一化系數(shù)，w (x， y， u， v， j)為加權(quán)核權(quán)值。
步驟六，在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u， v， j)下，通過下式更新當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的非歸一化濾波后的值 Vt(x， y) = Vt(x， y)+w(x， y， u， v， j) XVt+j(x+u， y+v)， 其中，(x，y)表示圖像坐標(biāo)，l(x，y)為非歸一化濾波后的值，Vt+j為第t+j幀圖像信息。 前面第三至六步計(jì)算得到了所有當(dāng)前幀圖像坐標(biāo)處的權(quán)值歸一化系數(shù)和非歸一化濾波后的值。 上述步驟五與步驟六實(shí)現(xiàn)的加權(quán)核歸一化系數(shù)a (x， y)和非歸一化濾波圖像Vt(x， y)的計(jì)算，也可以在獲得所有搜素域坐標(biāo)下當(dāng)前幀圖像所有坐標(biāo)處的權(quán)值后計(jì)算獲得，計(jì)算方法為 "0，力=Z w(x,y,M，v,/)， 其中，(u， v， j)為搜索域坐標(biāo)，VK為搜素域，w(x， y， u， v， j)為加權(quán)核權(quán)值；
巧"力=H [w(xj,w,vJ)xFw(x + ",少+ v)]， 其中，Vt+j為第t+j幀圖像信息。 步驟七，通過下式對(duì)當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)進(jìn)行歸 一 化處理，得到濾波后圖像
J^，_y) = ^^。 上述本發(fā)明的圖像濾波方法，其中所述的步驟五與步驟六的順序能夠互換。
上述本發(fā)明的圖像濾波方法，其中步驟四至六與步驟七，使用串行方式、并行方式或者串行與并行混合的方式進(jìn)行計(jì)算。 上述本發(fā)明的圖像濾波方法處理的視頻為直接采集到的視頻，或者是經(jīng)過一定處理后的視頻。 上述本發(fā)明的圖像濾波方法，可以應(yīng)用于類似于非局部均值濾波器加權(quán)核權(quán)值計(jì)算方法的空域?yàn)V波方法中。步驟4. 1)中，差值圖像可以由當(dāng)前幀圖像和偏置圖像之間所有對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的任意初等數(shù)學(xué)變換獲得。步驟4.4)中，加權(quán)核權(quán)值可以由對(duì)圖像偏置相似函數(shù)值作任意初等數(shù)學(xué)變換獲得。 上述本發(fā)明的圖像濾波方法中，根據(jù)偏置坐標(biāo)的對(duì)稱性，可以得到當(dāng)前幀號(hào)為t時(shí)的加權(quán)核"(x， y， u， v， j)，等于當(dāng)前幀號(hào)為t+j時(shí)的加權(quán)核"(x， y， -u， -v， -j)。所以
7在儲(chǔ)存空間和訪問速度允許的情況下，可以將當(dāng)前第t幀計(jì)算得到的j > 0的加權(quán)核權(quán)值儲(chǔ)存起來，等到對(duì)第t+j幀濾波時(shí)直接調(diào)取對(duì)應(yīng)的值獲得，而不需要執(zhí)行步驟四的計(jì)算。
下面說明本發(fā)明的濾波方法能夠?qū)崿F(xiàn)的非局部均值空域時(shí)變?yōu)V波器的濾波效果 在步驟一里設(shè)置的矩形區(qū)域形狀為半徑為r的正方形。 對(duì)于步驟4. 1)獲得的差值圖像A(u'v'j)(x， y)，如圖5所示，若要計(jì)算差值圖像A(u'v'j)(x，y)中矩形塊D內(nèi)所有坐標(biāo)點(diǎn)處數(shù)值之和，可以通過下面的式子獲得
Ds = As+ (A+B+C+D) s_ (A+B) s_ (A+C) s ， 其中Ds， As， (A+B+C+B) s， (A+B) s， (A+C) s分別為相應(yīng)矩形范圍內(nèi)所有坐標(biāo)處數(shù)值之和。 顯然，As， (A+B+C+B)s， (A+B)s， (A+C)s的值分別為積分圖像j)中j) (Xl，yt)，S/u'v'J)(Xr，yb)，S/u'v'J)(x工，yb)，S，'v'J)(Xr，yt)的值。對(duì)比步驟4.3)可知，D(x，y，u，v， j)的值為差值圖像A(u'v'J)(x，y)中以(x，y)為中心的矩形區(qū)域的數(shù)據(jù)之和。結(jié)合步驟4. 1)差值圖像的計(jì)算過程，可知步驟4. 3)得到的圖像偏置相似函數(shù)值也可以表示為
D(X乂"， v,刀=|| 5;(x,力 一《"(x + w，_y + ||- ， 其中，B^(x，y)為表示當(dāng)前幀圖像中以(x，y)為中心，以r為半徑的矩形塊的匹配窗，Brt+j(x+U， y+v)為表示第t+j幀圖像中以(x+u， y+v)為中心，以r為半徑的矩形塊的匹配窗，I I I lpP表示lp范數(shù)值的P次方。 上面的結(jié)果說明，本發(fā)明的方法能夠獲得與非局部均值濾波空域?yàn)V波器相同的圖像偏置相似函數(shù)值，據(jù)此也就獲得了相同的加權(quán)核權(quán)值。 顯然，在相同的加權(quán)核權(quán)值下，本發(fā)明的濾波方法與現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法有相同的濾波效果。 現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法在計(jì)算相鄰的像素點(diǎn)和搜索域偏置組合的加權(quán)核權(quán)值的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)圖像匹配窗覆蓋的現(xiàn)象，從而會(huì)導(dǎo)致覆蓋的匹配窗內(nèi)像素點(diǎn)和加搜索域偏置像素組合之間，多次執(zhí)行比較計(jì)算的計(jì)算冗余問題。而本發(fā)明由于對(duì)于搜索域內(nèi)每個(gè)偏置坐標(biāo)，采用步驟4. 1) 4. 4)，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)和加搜索域偏置像素組合，只計(jì)算一次比較計(jì)算操作，消除了現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法存在的由匹配窗覆蓋導(dǎo)致的計(jì)算冗余的問題。所以本發(fā)明提出的非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法，在不影響濾波性能的情況下，極大的降低了現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法的計(jì)算量，加快了濾波速度，拓寬了非局部均值濾波器的應(yīng)用范圍。
8
權(quán)利要求
一種非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法，包括如下步驟(1)設(shè)置搜索域形狀、匹配窗大小、加權(quán)核寬度h和相似性比較范數(shù)參數(shù)p；(2)將視頻流中當(dāng)前要濾波的一幀圖像，記為當(dāng)前幀圖像Vt，t為當(dāng)前幀圖像在視頻流中的幀標(biāo)號(hào)，初始化當(dāng)前幀非歸一化濾波后的圖像Vt(x，y)和權(quán)值歸一化系數(shù)α(x，y)均為0，其中(x，y)為圖像坐標(biāo)；(3)以搜索域內(nèi)的點(diǎn)作為偏置，對(duì)所有點(diǎn)執(zhí)行步驟(4)～(9)的操作；(4)以當(dāng)前偏置(u，v，j)為偏置量，計(jì)算當(dāng)前幀圖像與偏置后圖像之間所有對(duì)應(yīng)點(diǎn)的數(shù)據(jù)差的絕對(duì)值的p次方之值，得到p范數(shù)差值圖像Δ(u，v，j)(x，y)；(5)計(jì)算當(dāng)前偏置(u，v，j)下差值圖像Δ(u，v，j)(x，y)的積分圖像SI(u，v，j)(x，y)，計(jì)算公式為 <mrow><msubsup> <mi>S</mi> <mi>I</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo> </mrow></msubsup><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder> <mi>Σ</mi> <mrow><msup> <mi>y</mi> <mo>′</mo></msup><mo>≤</mo><mi>y</mi> </mrow></munder><munder> <mi>Σ</mi> <mrow><msup> <mi>x</mi> <mo>′</mo></msup><mo>≤</mo><mi>x</mi> </mrow></munder><msup> <mi>Δ</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo> </mrow></msup><mrow> <mo>(</mo> <msup><mi>x</mi><mo>′</mo> </msup> <mo>,</mo> <msup><mi>y</mi><mo>′</mo> </msup> <mo>)</mo></mrow><mo>;</mo> </mrow>(6)通過下式計(jì)算在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u，v，j)下的當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的圖像偏置相似函數(shù)值 <mrow><mi>D</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <mi>u</mi> <mo>,</mo> <mi>v</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup> <mi>S</mi> <mi>I</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo> </mrow></msubsup><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>x</mi><mi>l</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>y</mi><mi>t</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msubsup> <mi>S</mi> <mi>I</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo> </mrow></msubsup><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>x</mi><mi>r</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>y</mi><mi>b</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msubsup> <mi>S</mi> <mi>I</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo> </mrow></msubsup><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>x</mi><mi>l</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>y</mi><mi>b</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msubsup> <mi>S</mi> <mi>I</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo> </mrow></msubsup><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>x</mi><mi>r</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>y</mi><mi>t</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo> </mrow>其中，(x，y)為圖像坐標(biāo)，(xl，xt)，(xr，yb)分別表示以(x，y)中心的匹配窗的左上角坐標(biāo)和右下角坐標(biāo)；(7)通過下式計(jì)算在當(dāng)前偏置(u，v，j)下，當(dāng)前幀圖像各坐標(biāo)處的加權(quán)核權(quán)值 <mrow><mi>w</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <mi>u</mi> <mo>,</mo> <mi>v</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>exp</mi><mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mfrac><mrow> <mi>D</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>,</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi><mo>,</mo><mi>j</mi><mo>)</mo> </mrow></mrow><mrow> <mn>2</mn> <msup><mi>h</mi><mi>p</mi> </msup></mrow> </mfrac> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo> </mrow>其中，w(x，y，u，v)為加權(quán)核權(quán)值，h為加權(quán)核寬度，exp(·)為指數(shù)函數(shù)；(8)在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u，v，j)下，通過下式更新當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的權(quán)值歸一化系數(shù)α(x，y)＝α(x，y)+w(x，y，u，v，j)，其中，α(x，y)為權(quán)值歸一化系數(shù)；(9)在當(dāng)前偏置坐標(biāo)(u，v，j)下，通過下式更新當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)處的非歸一化濾波后的值Vt(x，y)＝Vt(x，y)+w(x，y，u，v，j)×Vi+j(x+u，y+v)，其中，Vt(x，y)為非歸一化濾波后的值，Vt+j為第t+j幀圖像信息；(10)通過下式對(duì)當(dāng)前幀圖像每個(gè)坐標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，得到濾波后圖像 <mrow><msub> <mover><mi>V</mi><mo>^</mo> </mover> <mi>t</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac> <mrow><msub> <mover><mi>V</mi><mo>‾</mo> </mover> <mi>t</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow> <mrow><mi>α</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow></mfrac><mo>.</mo> </mrow>F2009102192132C00021.tif
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的視頻濾波方法，其中的步驟(8)與步驟(9)的順序能夠互換。
3. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的視頻濾波方法，其中步驟(1)所述的搜索域的形狀設(shè)置為球 形、圓柱體、圓形、任意多面體或任意多邊形。
4. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的視頻濾波方法，其中步驟(4) (9)與步驟(IO)，使用串行 方式、并行方式或者串行與并行混合的方式進(jìn)行計(jì)算。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種非局部均值空域時(shí)變視頻濾波方法，主要解決現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變?yōu)V波器的計(jì)算量大和應(yīng)用范圍受限的問題。其濾波過程是初始化當(dāng)前幀圖像所有點(diǎn)處的權(quán)值歸一化系數(shù)和非歸一化濾波后的值為0；對(duì)于搜索域內(nèi)每個(gè)坐標(biāo)偏置，分別將當(dāng)前幀圖像所有的像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)一的預(yù)處理，然后快速計(jì)算當(dāng)前幀圖像所有像素點(diǎn)在該搜索域坐標(biāo)處的加權(quán)核權(quán)值；根據(jù)該加權(quán)核權(quán)值，更新權(quán)值歸一化系數(shù)和非歸一化濾波后的值；根據(jù)權(quán)值歸一化系數(shù)和非歸一化濾波后的值，計(jì)算得到濾波后的圖像。本發(fā)明極大降低了現(xiàn)有非局部均值空域時(shí)變?yōu)V波方法的計(jì)算復(fù)雜度，可應(yīng)用于視頻去噪領(lǐng)域。
文檔編號(hào)H04N5/213GK101742088SQ20091021921
公開日2010年6月16日 申請(qǐng)日期2009年11月27日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月27日
發(fā)明者付瑩, 吳家驥, 張犁, 石光明, 韓鈞宇, 齊飛 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)