專利名稱：用于基于像素的自適應濾波的自動參數(shù)估計的制作方法
技術領域：
本公開涉及視頻濾波。更具體地，至少一種實現(xiàn)方式涉及用于基 于像素的自適應空時濾波的自動參數(shù)估計。
背景技術：
減小視頻噪聲的濾波器被廣泛應用于后期制作和視頻壓縮環(huán)境 中。前者往往要求濾波器保留盡可能多的細節(jié)，因此傾向于使用可能 導致圖像上不均勻噪聲去除的非常保守的設置。后者往往要求較高的 濾波強度(即使丟失一些細節(jié))，這是因為其目的是要減小視頻中的信 息量，從而提高壓縮效率(即降低比特率)。各種應用設法實現(xiàn)不均勻 噪聲去除和細節(jié)丟失之間的平衡。

發(fā)明內容
根據(jù)一個總體方面，訪問用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的準則， 并確定用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的參數(shù)的值，所述值是基于所述 值是否導致數(shù)字圖像中的至少一部分滿足所述準則來確定的。
根據(jù)另一總體方面，使用濾波器對數(shù)字圖像進行濾波，所述濾波 器包括參數(shù)，所述參數(shù)的值是基于所述值是否導致數(shù)字圖像中的一部 分滿足用戶提供的準則來確定的。
在下面的附圖和描述中，將闡述一個或更多實現(xiàn)方式的細節(jié)。即 使以一種特定方式來描述實現(xiàn)方式，也應當清楚，可以以各種方式配 置或實施該實現(xiàn)方式。例如，可以將實現(xiàn)方式執(zhí)行為方法，或實施為 被配置以執(zhí)行一組操作的設備或存儲用于執(zhí)行一組操作的指令的設 備。通過以下結合附圖來考慮的詳細描述和權利要求，其他的方面和 特征將變得顯而易見。然而，應當理解，附圖的目的只是示意，而不 是本原理的范圍的限定。還應理解，這些圖表不必需按比例繪制，除非特別指出，否則其僅意在從概念上舉例說明特定的結構和過程。


圖l是基于像素的自適應空間-時間視頻噪聲濾波系統(tǒng)的實現(xiàn)方式 的方框圖。
圖2是實現(xiàn)方式中由圖1的源所提供的內容的方框圖。
圖3示出了圖1中的處理設備的實現(xiàn)方式的方框圖。
圖4是示出了使用圖1中的系統(tǒng)來執(zhí)行的視頻噪聲濾波方法的實
現(xiàn)方式的流程圖。
圖5是用于確定良好候選像素的小塊測量的實現(xiàn)方式的示意圖。
圖6是示出了空間候選像素的選擇的實現(xiàn)方式示意圖。
圖7是示出了基于像素的自適應視頻噪聲濾波方法的實現(xiàn)方式的
流程圖。
圖8是示出了在像素p的空間濾波中的空間鄰近候選像素的5x5方
格的實現(xiàn)方式的示意圖。
圖9是示出了自動閾值估計的實現(xiàn)方式的流程圖。 圖10是示出了自動閾值估計的另一實現(xiàn)方式的流程圖。 圖11是示出了自動閾值估計的又一實現(xiàn)方式的流程圖。 圖12是示出自動閾值估計的實現(xiàn)方式的流程圖。 圖13是圖1的處理設備的實現(xiàn)方式的方框圖。
具體實施例方式
例如，這里所描述的是一種視頻濾波方法，解決與視頻噪聲去除 相關聯(lián)的兩個主要問題(a)內容細節(jié)的丟失和(b)濾波偽像(artifact), 即在如不均勻噪聲去除之類的濾波過程中引入的偽像。現(xiàn)有的系統(tǒng)中， 像素級的空間和時間濾波之間缺乏交互，導致濾波強度在像素之間存 在差異，從而導致了由不均勻濾波引起的后濾波偽像的可能性。 一些 挑戰(zhàn)包括，設計能夠在噪聲減少量和導致的圖像質量損失之間提供良 好折衷的噪聲減小濾波器，以及提供控制這種折衷的對用戶友好的方 法?？梢酝ㄟ^提供空間和時間濾波之間的顯式交互來解決這些問題。 這種顯式交互是通過在像素級組合空間和時間濾波來實現(xiàn)的，同時繼 續(xù)對視頻中的所有像素施加均勻量的噪聲減小，并同時盡可能多地保 留細節(jié)。這是通過將每個像素與在時間和空間上預測的恒定數(shù)目的像 素進行平均來進行的。將每個像素與恒定數(shù)目的其他像素來進行平均， 在存在如高斯噪聲之類的加性噪聲的情況下可能特別有優(yōu)勢，在存在 其他類型噪聲的情況下也同樣適用。通過對視頻中的所有像素施加均 勻量的噪聲減小，減少或避免了后濾波偽像。因此，在像素級對空間 和時間濾波進行組合。相對于已知系統(tǒng)，這提供了顯著的優(yōu)勢，已知 系統(tǒng)l)不存在像素級的空間和時間濾波的顯式交互，或2)在像素級 進行空間或時間濾波的切換。
濾波的"質量"依賴于許多參數(shù)，具體地1)用于驗證空間或
時間預測的候選像素的"良好性(goodness)"的閾值；2)從中獲得 空間候選像素的空間鄰近區(qū)域的大小(半徑)；以及3)從中獲得時間 候選像素的時間鄰近區(qū)域的大小(半徑)。 一個問題在于，這些閾值和 半徑必須手動規(guī)定，用戶必須使用費時的反復試驗方法來獲得產生良 好濾波質量的參數(shù)。例如，本原理通過提供一種基于更高等級用戶規(guī) 范自動地估計這些參數(shù)的方法和系統(tǒng)來解決這一問題，所述更高等級 用戶規(guī)范理解更加直觀，并獨立于內容進行處理。
根據(jù)實現(xiàn)方式，本原理的至少一個方法以迭代的方式工作(1) 允許用戶輸入兩個簡單輸入；(2)創(chuàng)建相應的濾波器；(3)對一個或 多個數(shù)字圖像應用該濾波器；(4)允許用戶査看輸出；以及(5)如果 用戶不喜歡該輸出，則重復步驟l-4，以使用戶可以改變兩個簡單輸入。 這樣的系統(tǒng)向需要對數(shù)據(jù)進行濾波的用戶提供了顯著優(yōu)勢。如果系統(tǒng) 要求用戶執(zhí)行過多變量之間的折衷，則該系統(tǒng)對于用戶來說變得復雜 而且費時。通過以少量輸入變量為目標，并且以智能的方式選擇這些 變量(如通過選擇以已知和有用的方式進行交互的"強度"和"容限")， 提供了一種系統(tǒng)，允許用戶更快速并容易地設計出適合于需要濾波的 數(shù)據(jù)的濾波器。
如上所述，兩個輸入是"強度"和"質量"(例如用于濾波的容限百分比)。如本公開所使用的，濾波"強度"規(guī)定執(zhí)行噪聲減小的程 度(即濾波器強度越高，噪聲減小程度越高)；"質量"是指控制濾波 均勻性和細節(jié)丟失的容限度量(即容限越高，均勻性和細節(jié)丟失越低)。 根據(jù)另一實現(xiàn)方式，本原理能夠允許用戶提供一種輸入(即"強 度"或"質量")。在這種實現(xiàn)方式中，基于針對所選輸入的用戶輸入， (非用戶所選的)其他輸入將默認為預定值。響應于單個用戶輸入，
可以提供査找表(LUT)或其他存儲數(shù)據(jù)庫，該査找表或其他存儲數(shù) 據(jù)提供預定值。例如，用戶可以規(guī)定強度，容限可以默認為0%。
這里所述的至少一個實現(xiàn)方式提供了一種濾波器設計方法，該方 法自動估計濾波器參數(shù)，同時保持對這種濾波產生的強度/質量折衷的 對用戶友好的控制。這是一種解決這里所述的至少一些技術問題的技
術方案。所提供的各種技術優(yōu)勢包括簡化的濾波器產生、對強度/ 質量折衷的更精確控制、以及使用少量時間和處理來產生濾波器。
圖l-8提供了根據(jù)本原理的一個方面的基于像素的自適應空間-時 間濾波器的描述。圖9示出了根據(jù)本原理的自動閾值估計方法的實現(xiàn)方 式的流程圖。例如，圖9的方法允許針對圖l-8中所述的示例性濾波處 理的相應低級參數(shù)進行估計。然而，本領域的技術人員將認識到，圖9 的方法能夠用于其他圖像濾波環(huán)境和應用中，并顯然不限于這里所公 開的示例性空間-時間濾波。
在圖l-8所示的示例中，濾波"強度"典型地與用于對每個像素進 行濾波的候選像素的數(shù)目最相關，濾波"容限"可以規(guī)定濾波強度降 低的像素的最大百分比。圖1給出了系統(tǒng)100的方框圖。視頻信息的源 102向處理設備104提供輸入。處理設備104進行基于像素的自適應空間 -時間視頻噪聲濾波處理，并將結果輸出給發(fā)射機和/或存儲設備106以 進行發(fā)送或存儲。在所示的實現(xiàn)方式中，顯示器108從發(fā)射機106接收 噪聲濾波后的視頻信息，并進行操作以顯示該視頻信息。本領域技術 人員可以意識到，顯示器108可以被其他設備所替代。例如，接收機， 如存儲器，可以適于接收濾波后的視頻，并可選地，將該視頻傳送給 其他視頻處理設備。
圖2示出了由源102提供給處理設備104的一些源內容200的示例示意圖。這些內容是基于時間產生的，并且可能采取在特定時刻t的幀 和基于附近時刻(例如t-l， t+l)的幀的形式。每一幀包含像素集合，
其中，各像素使用其在幀中的空間位置(x， y)作為索引。
圖3是處理設備104的實現(xiàn)方式300的方框圖。處理設備300的輸入 是源視頻，輸出是濾波后的視頻。圖3所示的實現(xiàn)方式可以對源視頻中 的一個或多個像素進行各種處理，產生這些像素中的每個像素的替代 值(即濾波后的值)。將對其確定替代值的像素(或者換言之，正在被 濾波的像素)稱為當前像素，從中提取出當前像素的幀稱為當前幀。 對每一個當前像素，選擇器110從一個或多個參考幀中選擇候選像素集
合。在一種實現(xiàn)方式中，參考幀是當前幀周圍的幀，也可以包含當前 幀本身。選擇器110也可以選擇當前像素。評估器112確定候選像素集
合中每個像素的良好性值或質量度量。根據(jù)各種實現(xiàn)方式，可以使用
以下方式來計算良好性值或質量度量，例如l)像素與所選候選像素 之間的色差；2)像素周圍MxN塊與候選像素周圍MxN塊之間的絕對差 的均值(MAD);或者3)與當前像素的距離。
集合控制單元114基于對評估器112的結果應用的一種或多種準 則來確定當前像素的對應像素集合。這些準則可以確定l)以預定順 序來考慮，候選集合中的一個或多個像素是否應當包括在對應集合中； 和2)何時停止將候選集合中的像素包括在對應集合中。對于一種實現(xiàn) 方式，用于停止將候選集合中的像素包括在對應集合中的準則按優(yōu)先 級順序依次為A)對應集合中已經包括了預定數(shù)目的像素，或B)己經 考慮過了候選集合中的所有像素。確定單元116基于對應集合中的像素 的值來確定當前像素的替代值。
可選地，處理設備300中包括用戶輸入單元118，圖3中使用虛線 框來表示用戶輸入單元118以指示它是可選的。舉例來說，用戶輸入單 元118可以用于允許用戶輸入停止準則，如N值，其中N可以是當前像 素的對應像素集合中包括的像素數(shù)目。如圖3所示，用戶輸入單元118 可以耦合至集合控制單元114，或者(直接或間接地)耦合至一個或多 個其他組件。在各種實現(xiàn)方式中，例如，N值可以固定在軟件或硬件 中而不允許用戶調整。圖4示出了根據(jù)一種實現(xiàn)方式的處理過程的流程圖400。訪問402
源視頻的目標數(shù)字圖像并選擇當前像素。本實現(xiàn)方式的源視頻可能包 括一個或多個各種不同的視頻源。對從目標圖像中選擇的至少一個像
素執(zhí)行接下來的操作404-412。對所選的當前像素，從一個或多個參考 幀(可能包括或不包括當前幀)中選擇404候選像素集合。 一旦選擇了 候選像素集合，則計算每個候選像素的一個或多個良好性值(或質量 度量)(406)。此時，基于一個或多個準則來確定當前像素的對應像素 集合(408)。該準則可能包括例如良好性值是否滿足閾值。操作408可 以按預定順序來考慮候選集合中的一個或多個像素。
然后，確定是否滿足停止準則(410)。再次說明，如上所述，停止 準則可以是例如A)對應集合中已經包括了預定數(shù)目的像素，或者B) 已經考慮過了候選集合中的所有像素。 一旦滿足了該停止準則，則基 于對應集合中的像素的值來確定當前像素的替代值(412)。
參見圖5，顯示了兩個相鄰幀610和620，如圖所示，其各自具有3x3 的像素小塊630和640。按照一種實現(xiàn)方式，基于小塊的"良好性值"測 量首先計算兩個小塊內對應像素的絕對差，然后對這些絕對差求平均 來形成絕對差的均值(MAD)。在這種實現(xiàn)方式中，如果這兩個小塊 中的像素之間的MAD小于預定閾值，則時間預測像素pred[j]被認為是 "良好"。本領域技術人員可以意識到，實際上，該閾值可能被分為兩 個閾值， 一個針對像素的亮度分量的MSD， 一個針對像素的色度分量 的MAD。重要的是，應注意以下內容l)這些幀不必是相鄰的(雖然 圖5中所示的是相鄰的)；以及2)這兩幀中像素的(x， y)位置不必相同。
本領域技術人員知曉多種方式來選擇小塊和閾值。
圖6是示出了幀710的示意圖，幀710具有當前像素(x， y)和被選擇
為"良好"的空間候選像素(即空間鄰近區(qū)域中"通過"空間濾波的良 好性準則的像素)的像素集合720。例如， 一種判決準則是當前像素和 候選像素的值之間的差值，可以將該差值與閾值相比較。如果圖5和圖 6表示通過時間(圖5)和空間(圖6)域的良好性測試的像素集合，則 N等于7，反映了l個時間像素，5個空間像素和目標像素。
圖7示出了根據(jù)一種實現(xiàn)方式的自適應空間-時間視頻噪聲濾波的過程500的流程圖。為了對輸入視頻幀中的每個像素p進行濾波，過程 500的目標就是要找到N個"良好"候選像素，用于與p (在本實現(xiàn)方式 中包括其本身)的平均，其中N是貫穿濾波過程500的全局常數(shù)。將這 些"良好"候選像素放入平均值集合Ap—p, Cj; i=l,...,M}，其中M^N-1， 并且當有足夠的"良好"候選像素不可用時允許1VKN-1。然后，該濾波 過程包括使用Ap中元素的平均值來替換p。注意，盡管實現(xiàn)方式并不 需要分別執(zhí)行平均，但是這里使用的短語"平均像素"指的是分別對像 素的亮度和色度分量值(例如，Y， U和V)進行平均。對于確實要對 分量分別執(zhí)行平均的實現(xiàn)方式，典型地或必要地，也要對分量分別執(zhí) 行各種其他操作(或甚至整個過程)。
在過程500中，可以從時間或者空間域中選擇N個"良好"候選像
素。按照一種實現(xiàn)方式，由于時間濾波模糊視覺細節(jié)的可能性較低， 因此首先在時間域中尋找N個"良好"候選像素。如圖7所示，過程500 包括三個主要方面時間候選像素的選擇550;空間候選像素的選擇 560;以及通過對所選候選像素進行平均來進行濾波570。過程500使用 從時間和/或空間域中選擇的候選像素對每一個像素進行濾波。這與各 種現(xiàn)有技術方法的方法相反，在現(xiàn)有技術方法中， 一次對整個幀進行 空間或時間濾波，并將結果進行組合來形成濾波后的幀。
參考圖7所示的示例，時間候選像素的選擇550首先包括估計像素 p從當前幀到n個參考幀的運動。如圖所示，使用輸入幀中的像素p來對 平均值集合Ap^p)進行初始化(502)。執(zhí)行對參考幀j^,.，.，n的循環(huán) (504)，并且根據(jù)參考幀j來產生基于運動的預測像素pred[j] (506)。此 后，依次將每一個時間預測的像素pred[j](從第j個參考幀起)考慮為 Ap的候選像素(508)。如果確定是"良好"預測像素(即符合質量度量準 則)，則將其添加至集合Ap(510)。在選擇時間候選像素的過程中，如 果在512處i Ap I =N (即Ap中元素的數(shù)目等于N)，則尋找候選像素的 過程終止，并轉移至濾波步驟570。
如果在從時間域中選擇候選像素之后I Ap I <N，則對j的循環(huán)結 束(514)，并且開始在空間域中尋找候選像素。如圖8所示， 一種可能 性是，考慮在p的bxb鄰近區(qū)域中的所有像素。本領域技術人員知曉選
12擇鄰近區(qū)域大小的各種技術。在循環(huán)k-l,，..，m中，我們考慮空間鄰近 像素(516)的順序由候選像素與p的鄰近性來確定。如果候選鄰近像素 被確定為"良好"(518)，則將其添加至Ap。如果在掃描空間候選像素時 I Ap I =N(522)，或者已經掃描了所有候選像素，則我們繼續(xù)至濾波步 驟570的處理。
最終，在濾波步驟570中，使用Ap中元素的平均值(526)來替代像 素p，該過程轉移至要濾波的下一像素。替代平均的其他操作，或除平 均之外的其他操作也可以用于確定像素P的替代值。更一般地， 一種實 現(xiàn)方式可以基于Ap中的像素的值來確定替代值，包括但不限于這些值 的平均值。應當清楚，雖然對于目標數(shù)字圖像中的每個像素，數(shù)值N 典型地保持為常數(shù)，但是，對于目標數(shù)字圖像中的每個像素，N個像 素的相對位置可以改變。
圖8示出了對當前像素p周圍的候選像素集合的一種編號方式 800。這種編號方式800基于與當前像素p的空間距離，或與當前像素p 的空間鄰近性來向鄰近像素分配編號。標記為"l"的四個像素與p具有 相同距離，并且都是離p最近的。標記為"2"的四個像素與p具有相同距 離，并且都是離p第二近的。標記為"3"的四個像素與p具有相同距離， 并且都是離p第三近的。標記為"4"的四個像素與p具有相同距離，并且 都是離P第四近的。標記為"5"的四個像素與p具有相同距離，并且都是 離p第五近的。編號方式800可以用于確定在建立p的對應像素集合時先 測試哪些像素。例如， 一種實現(xiàn)方式是先考慮所有"l"像素，然后是所 有"2"像素，然后是所有"3"像素，然后是所有"4"像素，然后是所有"5" 像素，直到對應集合具有N個像素為止。這與如從左到右、從上到下 之類的光柵順序來考慮所有像素相反。
圖8中的"距離"方法也可以適用于其他幀內的時間候選像素。一種 實現(xiàn)方式使用"時間距離"而不是圖8中的空間距離，在使用幀的實現(xiàn)方 式中，可以使用"幀距離"來替代"時間距離"。例如，對于幀j中的當 前像素p， 一種實現(xiàn)方式是首先考慮pred[j-l](對幀j-l中的p的預測)， 然后是pred[j+l]，然后是pred[j-2]，然后是pred[j+2]等等，以幀距離遞 增的方式來進行。實現(xiàn)方式可以在考慮在時間域中對候選像素進行評估之前(或不 在時間域中對候選像素進行評估)，在空間域中對候選像素進行評估。 也可以采用其他域。這樣的其他域可以包括例如變換域(例如傅里葉 域，小波域)，和從相同圖像的分離的記錄中獲取的域。例如，在涉及 從膠片巻軸獲取視頻的一種實現(xiàn)方式中，從不同膠片巻軸數(shù)字化而得 到的相同視頻中提取域。如果另一膠片巻軸具有與第一膠片巻軸相似 的膠片顆粒(更一般地而言是噪聲)特性，則該其他膠片巻軸可能尤 其有用。
實現(xiàn)方式可以包括對各種源或輸入中的一個或多個進行濾波，這 樣的源例如包括視頻或靜止圖像。
"N"的選擇可以基于需要去除的噪聲量。例如對不同的幀(例如， 可以對覆蓋場景的給定幀序列來設置N)，對一幀內的不同區(qū)域，和對 不同的分量或分離(例如，亮度和色度可以有不同的"N"，或者如R、
G、 B或Y、 U、 V之類的不同顏色分離也可以有不同的"N"值)，"N" 可以變化。
此外，用戶可以根據(jù)經驗來選擇N，在一種實現(xiàn)中，可以允許用 戶使用用戶接口來輸入N值。該用戶接口可能包括例如機械設備(例 如開關或者旋鈕)、計算機設備(例如鍵盤或鼠標，可能與所選值的下 拉菜單或顯示相結合)、或語音輸入系統(tǒng)。
用戶可以為對應像素集合的大小選擇一個或多個值。例如，這一 個或多個值可以是具有封閉或開放端點的范圍。示例包括(i)N加或 減X、 (ii)大于N、以及(iii)小于N，其中N和X都是固定的。在該大小被 選擇為(或者硬編碼為)"大于N"的各種實現(xiàn)方式中，只要對應集合 中有N個像素，則認為該對應集合已經完成。對于具有對應像素集合 中可以包括的像素數(shù)目的最大值的各種實現(xiàn)方式，用戶可以選擇(或 者系統(tǒng)可以硬編碼)對應像素集合中可以包括的像素數(shù)目的預定最大 數(shù)目。
許多實現(xiàn)方式使用預定閾值來確定對應像素集合中要包括多少 像素。根據(jù)實現(xiàn)方式和預定閾值的使用，預定閾值可以涉及預定最小 或預定最大值。在各種實現(xiàn)方式中，預定閾值可以用作停止點。良好性或質量度量可以變化。此外，上述MAD可以用于空間域， 而上述的像素差值可以用于時間域。
實現(xiàn)方式不需要進行運動估計。例如在確定pred[j]時，這種實現(xiàn) 方式可以假設零運動。
根據(jù)另一實現(xiàn)方式，確定對應像素集合包括從參考圖像集合中
的候選像素集合中選擇像素；計算所選的候選像素的質量度量；如果 該質量度量滿足一個或多個預定準則，則將該候選像素添加至對應像 素集合中；以及重復所述選擇、計算和添加，直到滿足一個或多個停 止準則為止。
根據(jù)各種實現(xiàn)方式，質量度量可以是例如l)像素與所選候選像 素之間的色差；2)像素周圍Mx7V塊與候選像素周圍Mx7V塊之間的絕對
差的均值；或者3)與當前像素的距離。
在另一實現(xiàn)方式中，計算替代值可以包括l)將對應像素集合中 的像素的值進行平均；和/或2)對應像素集合中像素的值的加權平均。 在這種實現(xiàn)方式中，基于每個像素的質量度量值，對對應像素集合中 的像素進行加權。確定單元執(zhí)行的平均可以對像素的Y、 U和V值(或 其他顏色分離)分別進行。
在另一實現(xiàn)方式中，獨立地對每個像素的每個顏色分量進行處 理，并將對應像素集合中像素數(shù)目用作停止準則。
在又一實現(xiàn)方式中， 一種用于對視頻進行濾波的設備包括選擇 器，用于為目標數(shù)字圖像中的多個像素中的每個像素選擇對應像素集 合中可能包括的像素；評估器，用于計算所選像素的良好性值；集合 控制單元，基于所計算的良好性值來為多個像素中至少一個像素確定 對應像素集合；確定單元，基于對應像素集合中的像素的值來確定多 個像素中的每個像素的對應替代值。
根據(jù)其他一些實現(xiàn)方式，所選的像素包含在一幅或多幅數(shù)字圖像 中，所述一幅或多幅數(shù)字圖像可能包括目標數(shù)字圖像。集合控制單元 也可以基于預定準則來確定對應集合。用于集合控制單元的預定準則 包括以預定順序來考慮，候選集合中的一個或多個像素是否應當包 括在對應集合中。此外，控制單元還包括用于停止像素處理的停止準則。在一種實現(xiàn)方式中，該停止準則包括確定對應集合中是否己經 包括了預定數(shù)目的像素。在另一實現(xiàn)方式中，停止準則包括確定是否 已經考慮過了候選集合中的所有像素。
在另一實現(xiàn)方式中，集合控制單元控制對應集合的大小，使得除 非在包括N個像素之前滿足停止準則，否則每個對應集合包括N個像 素。在又一實現(xiàn)方式中， 一個對應集合(與一個像素相對應)中N個 像素的位置與另一對應集合(與另一像素相對應)中的N個像素的位 置不同。
集合控制單元對對應像素集合的選擇可以包括多種域中的像素。 另外，例如，可以按距離螺旋式遞增的順序來進行像素選擇。這個距 離可以是例如空間域中的空間距離和/或時間域中的距離，例如參考圖 8所描述的順序。
如本領域的技術人員將理解的是，圖7中公幵的方法500已被證明
對去除噪聲十分有效，同時保留細節(jié)并避免引入偽像。然而，這種方 法需要手動設置特定參數(shù)，如空間和時間鄰近區(qū)域大小和用于驗證候 選像素"良好性"的閾值。如上所述，對于沒有經驗的用戶，這種手 動選擇可能需要反復試驗過程來獲得產生期望的濾波"強度"和濾波 "質量"的參數(shù)值。此外，典型地，每次處理不同的剪輯時，甚至要 求有經驗的用戶手動地調整濾波設置，這是由于，根據(jù)剪輯的特性， 通常需要不同的濾波參數(shù)來實現(xiàn)相同的濾波"強度"和濾波"質量"。 本原理還提出了各種實現(xiàn)方式，以基于兩種直觀(高等級)的用
戶規(guī)定的參數(shù)濾波"強度"和"質量"(即不充分濾波的容限)，來
自動估計用于驗證良好性的閾值。濾波強度規(guī)定了要執(zhí)行的噪聲減小 的程度，而濾波質量控制濾波均勻性和細節(jié)丟失之間的平衡(即容限
越高，均勻性和細節(jié)丟失越低)。對于圖l-8的濾波器實現(xiàn)方式，濾波 強度典型地與用于對每個像素進行濾波的候選像素數(shù)目N最相關，濾
波"質量"或容限可以規(guī)定，例如可以濾波強度可以減小(即不需要 實現(xiàn)該濾波強度)的像素的最大百分比。
例如，為了將自動閾值和半徑估計引導向對期望的濾波行為的參 數(shù)進行估計，使用兩個高等級參數(shù)。在以下的實現(xiàn)方式中，"強度"是
16指濾波強度，特別是在對每個像素進行濾波時要平均的候選像素的期 望數(shù)目，即N。對每個像素的越多候選像素求平均，則"強度"越大 或噪聲去除越大。"質量"是指，不充分濾波的像素(即不具有至少N 個候選像素與其進行平均的像素)的可接受的百分比(即容限百分比
水平)，稱作"a"。例如，01=5%表示應當嘗試選擇閾值，以使僅5%
的像素不充分濾波。容限越低促使閾值越高，從而以可能模糊細節(jié)為 代價來使更多像素充分濾波。通過允許更多像素被較少地濾波，較高 的容限通常更容易保持精細的細節(jié)(即一般不會那樣嚴重地破壞精細 的細節(jié))。
以下提供了用于估計空間和時間鄰近區(qū)域大小的示例。本領域的 技術人員將認識到，在不背離本原理的精神的前提下，可以利用估計 空間和時間鄰近區(qū)域大小的其他方法。
空間鄰近區(qū)域大小估計
序列中的像素表示為p(x，y,t)，其中，x和y是空間坐標，t是幀(時 間)索引。像素p的空間鄰近區(qū)域是在p周圍方形窗口中所有像素的集 合。數(shù)學上，如下給出p(x，y,t)的空間鄰近區(qū)域
ivf oo,少,o) = {+ " _y + 乂, 0"' = ± L…，土"; = ±1,…，士廣}
r值稱作鄰近區(qū)域半徑。則該鄰近區(qū)域被稱作p的r-鄰近區(qū)域。
在示例性實現(xiàn)方式中，如下估計空間鄰近區(qū)域的大小。給定濾波 強度N，選擇最小正整數(shù)r，以使鄰近區(qū)域包含至少2N個像素，即
》2W (其中，「.，表示向上取整運算符)。這確保了在鄰近
min
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區(qū)域中存在足夠的候選像素，以從中選擇N個"良好"的候選像素。 如果期望的亮度和色度濾波強度NY和Nc不同，則對應的半徑iv和rc也 可以不同。注意，當"r"是整數(shù)時，不需要向上取整運算符。
在估計r時，不同的實現(xiàn)方式可以使用不同的限制，以允許更大的 窗口大小(3N、 4N等)，或更小的窗口大小(N，或甚至更小)。例如 當處理非常高分辨率的圖像時，可以使用更大的窗口；例如，可以使 用更小的窗口以減小計算代價。時間鄰近區(qū)域大小估計
可以以類似的方式來估計時間鄰近區(qū)域的大小。在時刻t處的幀中 的像素P的時間鄰近區(qū)域是時刻t周圍的幀中位于相同位置的像素的集
合。數(shù)學上，如下給出p(x,y，t)的時間鄰近區(qū)域
在示例性實現(xiàn)方式中，如下估計時間鄰近區(qū)域的大小。給定濾波
強度N，選擇最小正整數(shù)r，以使鄰近區(qū)域至少包含N個像素，即 n^n「2r，2A^ (其中「.l表示向上取整操作符)。這確保了在鄰近區(qū)域中
存在足夠的候選像素，以從中選擇N個"良好"的候選像素。注意， 當"r"是整數(shù)時，不需要向上取整操作符。
在空間鄰近區(qū)域的情況下，在估計r時，不同的應用可以使用不同 的限制。當限定p的時間鄰近區(qū)域時，還可以使用運動補償?shù)南袼貋泶?替位于相同位置的像素。此外，在各種實現(xiàn)方式中，時間鄰近區(qū)域包 括其他幀中位于相同位置的像素周圍的像素。另一種實現(xiàn)方式使用多 種不同算法來估計運動，并且在時間鄰近區(qū)域中包括所產生的各種運 動估計。
圖9示出了方法900的流程圖，方法900用于對期望的濾波行為的 參數(shù)進行自動估計。首先訪問對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的準則(902)。 這里的準則是濾波器設計準則(例如"質量"禾B/或"強度")，通常以 直接用戶輸入的形式由用戶提供。該用戶輸入可以是主動提供的，或 者在系統(tǒng)初始化時由系統(tǒng)向用戶詢問。
然而，準則的"訪問"不僅來自用戶輸入，而且可選地由將值/ 變量返回的軟件過程來提供，或者可以釆用從緩沖器或其他存儲器位 置(根據(jù)應用，常駐或非常駐存儲器)中檢索準則的形式。"訪問"是 較寬的術語，例如包括，各種方式的獲得、檢索、接收、操作或處理。
一旦訪問了用于濾波的準則，系統(tǒng)確定用于對數(shù)字圖像進行濾波 的參數(shù)值(例如閾值)(904)。這種確定是基于所確定的值是否導致 數(shù)字圖像的至少 一 部分滿足所訪問的準則。圖10示出了另一實現(xiàn)方式(方法1000)的流程圖，方法1000用于 對期望的濾波行為的參數(shù)進行自動估計。首先，訪問(1002)或提供 數(shù)字圖像。對圖像的像素值進行評估(1004)，并基于所述評估來選擇 (1006)數(shù)字圖像的一部分。 一旦選擇了數(shù)字圖像的一部分，則訪問 用于對數(shù)字圖像進行濾波的準則(1008)。根據(jù)先前的實現(xiàn)方式， 一旦 訪問了準則，則確定用于對數(shù)字圖像進行濾波的參數(shù)值(1010)。所確 定的值是使數(shù)字圖像的所選部分滿足所訪問的準則的值。
圖ll示出了另一實現(xiàn)方式(方法1100)的流程圖，方法1100用于 對期望的濾波行為的參數(shù)進行自動估計。根據(jù)圖10的實現(xiàn)方式，訪問 數(shù)字圖像(1102)，評估圖像的像素值(1104)?；谒鲈u估來選擇 數(shù)字圖像的一部分(1106)。 一旦進行了選擇，則訪問用于對數(shù)字圖像 數(shù)據(jù)進行濾波的一個或多個準則(1108)。一旦訪問了一個或多個準則， 則確定用于濾波的參數(shù)值(1110)，所述確定是基于所述值是否將使 數(shù)字圖像的所選部分滿足一個或多個所訪問的準則。然后，使用所確 定的參數(shù)值對圖像進行濾波(.1112)。
根據(jù)一個實現(xiàn)方式，對每個顏色分量估計三個參數(shù)1)從中獲 得空間候選像素的空間鄰近區(qū)域(rs)的大??；2)從中獲得時間候選 像素的時間鄰近區(qū)域(rT)的大?。灰约?)用于檢驗空間或時間預測 的候選像素的"良好性"的閾值(T)。在一個示例性實現(xiàn)方式中，聯(lián) 合處理兩個色度分量，總共要估計六個參數(shù)空間鄰近區(qū)域的亮度和 色度鄰近區(qū)域半徑(rsY，rsc)，時間鄰近區(qū)域的亮度和色度鄰近區(qū)域半 徑(rTy,rTc)，亮度和色度閾值(TY,Tc)。在這種情況下，針對亮度(Y) 和色度(U，V)分量分別估計參數(shù)。其他實現(xiàn)方式分別處理U、 V和Y， 產生九個參數(shù)。又一實現(xiàn)方式一起處理U、 V和Y，產生三個參數(shù)。
參考圖12，圖12示出了方法1200的流程圖，方法1200用于對期望 的濾波行為的參數(shù)進行自動估計。通常將該方法分別應用于序列的亮 度和色度分量。對于本示例，假設對亮度分量進行操作。
以下描述提供了對方法1200的概括。為了確定亮度閾值，該實現(xiàn) 方式選擇一組像素(典型地從包括目標數(shù)字圖像在內的若干不同圖 像)。可以從例如整個場景、視頻的(例如)前十幀、或視頻的每一百
19幀中的一幀中提取這組像素。優(yōu)選地，所選像素具有非常類似的像素
值(例如藍天)，所選的像素組被稱作均質(homogeneous)區(qū)域。假 設均質區(qū)域中的像素表示目標數(shù)字圖像，或者至少表示目標數(shù)字圖像 中的噪聲。因此，如果開發(fā)對該均質區(qū)域有效的閾值，則假設該閾值 對目標數(shù)字圖像有效。對于該均質區(qū)域，在該區(qū)域中檢查每個像素， 并且確定最小閾值，對于該閾值，該區(qū)域中不多于百分之"alpha"的 像素不能使至少"N"個像素滿足該閾值。這就是說，區(qū)域中至少百 分之IOO-"alpha"的像素分別具有"N"個其他像素，所述至少百分 之IOO- "alpha"像素自身的像素值與這N個其他像素的像素值之間的 差值在閾值之內。 一旦確定了閾值(基于強度和質量的輸入)，則濾波 器可以對實際目標數(shù)據(jù)進行操作。
再次參考方法1200，首先，接收(或更一般地，訪問)視頻幀。 根據(jù)該視頻幀，檢測BXB像素固定大小的至多M個均質塊。均質塊是 (在減去均值之后)僅包含要去除的噪聲圖案的塊?？梢詮耐獠看鎯?源提供包括塊大小B在內的均質性參數(shù)(1203)。檢測均質塊的一種方 式是，首先對序列應用光空間濾波器(例如平均濾波器)以去除一些 噪聲。然后，掃描所有BXB塊(例如無論是否重疊)，并保留方差小 于閾值Th畫g的那些塊?？梢詾橄到y(tǒng)預先設置值M、 B和Th,g。
作為示例，令集合H包含所檢測的均質塊中的所有像素?，F(xiàn)在按 順序考慮(1204)所有可能的閾值，u=l，...,256，其中，u是閾值的當 前值。一旦進行了考慮，則執(zhí)行所有均質塊中所有像素p的循環(huán)(1206)。 然后計算p與其r-鄰近區(qū)域中的像素的絕對差(1208)。 r-鄰近區(qū)域(空 間鄰近區(qū)域)用于減小處理復雜度和時間。其他實現(xiàn)方式(或可選地) 還考慮時間鄰近區(qū)域，但是這典型地需要估計運動，而估計運動可能 要求較多時間和處理器資源。
從外部源(如用戶輸入、或基于其他用戶輸入的計算機產生的輸 入)可以提供空間鄰近區(qū)域半徑r (1209)。在一個實現(xiàn)方式中，如前 所述地計算鄰近區(qū)域半徑，然后將半徑值輸入閾值估計方法來產生相 應參數(shù)。當用戶基于一些計算上的考慮來設置半徑時，此后將半徑輸 入閾值估計過程。在本示例中，半徑被示作方形(圖8)，然而，本領域的技術人員將認識到，空間鄰近區(qū)域的結構可以是除了方形以外的 其他形狀。例如，空間鄰近區(qū)域的結構可以是圓形鄰近區(qū)域。相應地，
限定鄰近區(qū)域大小的參數(shù)可以變化。對于每個像素peH，在操作1210
中，確定滿足約束條件l 的鄰近像素《e乂(W (即可用的
候選像素)的數(shù)目np，u (其中，下標Y是指像素的亮度或Y值)。然后循 環(huán)p結束(1212)。
在掃描所有像素peH之后，下一操作(1214)是確定(例如，通 過計算)H中不充分濾波(即具有小于N個可用候選像素)的像素p的 百分比y。 N是用于平均的候選像素的期望數(shù)目，并且可以由用戶輸入 來提供(1215)。在其他實現(xiàn)方式中，響應于其他用戶輸入(例如用戶 可以輸入較高用戶等級格式的期望分辨率，例如720i、 1080i或1080p)， 可以自動產生用于平均的候選像素的期望數(shù)目N。作為示例， 一種方 法是使用用戶設置和對應N之間的查找表(LUT)。在該示例實現(xiàn)方式 中，用戶可以規(guī)定所使用的電影膠片，并且LUT可以提供適當?shù)腘以 減少膠片顆粒。
如果y^oc( 1216)，則過程1200終止，將亮度閾值Ty設置成u( 1218)。 否則，u增加l，并且在操作1204處，再次開始以相同的方式評估新閾 值u+l。如上所述，在操作1217處，不充分濾波的像素的可容許百分 比a是由用戶輸入的"質量"等級。
注意，過程1200產生一個或多個閾值。較早的實現(xiàn)方式規(guī)定使用 三種參數(shù)空間半徑、時間半徑和一個或多個閾值。如上所述，基于 N，在那些實現(xiàn)方式中計算兩個半徑。相應地，在執(zhí)行過程1200之后， 所有參數(shù)可用于濾波器的設計和應用。
除了閾值約束條件的評估，針對色度分量的過程是相同的。這里，
如果存在至少N個鄰近像素《eA^(/ )，則認為像素p充分濾波，從而P 的兩個色度值的絕對差均小于u (即I
下標U和V是指像素的色度值(U和V)。在不同的實現(xiàn)方式中，獨立地 處理每個色度分量。根據(jù)其他實現(xiàn)方式，通過獨立地處理U和V分量，
21將色度閾值Tc分成兩個閾值Tu和Tv。
注意，在一種實現(xiàn)方式中，將(例如)由過程1200確定的參數(shù)， 應用至濾波器，將該濾波器應用至目標數(shù)據(jù)。如果均質區(qū)域表示目標 數(shù)據(jù)，則期望能夠滿足強度和質量準則，但是這并不必需保證滿足。 然而，其他實現(xiàn)方式確實保證這種滿足，并修改參數(shù)以滿足閾值。
圖13示出了圖1的處理設備104的實現(xiàn)方式1300的方框圖。準則輸 入接收機1302從用戶輸入設備1304接收用戶規(guī)定的準則。準則輸入接 收機1302被配置為訪問準則，并可以包括例如被編程用于檢索用戶提 供的輸入準則的處理器。用戶輸入設備1304可以是例如耦合至應用程 序的鍵盤或鼠標，應用程序允許用戶通過使用鍵盤或鼠標來提供輸入。
準則輸入接收機1302向參數(shù)值確定單元1306發(fā)送源視頻和接收 的規(guī)定準則。參數(shù)值確定單元1306基于接收的準則來確定(例如通過 計算) 一個或多個相應參數(shù)值，并輸出所確定的應用于濾波器的參數(shù) 值。例如，參數(shù)值確定單元1306可以根據(jù)方法1200來進行操作，以確 定參數(shù)值。如過程1200中所討論的， 一個參數(shù)值是閾值。
其他實現(xiàn)方式允許用戶對Y、 U和/或V分量規(guī)定不同的準則。在 一種實現(xiàn)方式中，強度和質量準則對于亮度分量比色度分量更為嚴格。 應用還可以提供多于兩個準則。
另外，實現(xiàn)方式例如通過確定視頻中每個場景的不同參數(shù)，可以 設計針對輸入視頻各個部分的不同的濾波器(確定不同的參數(shù))。由于 噪聲和噪聲百分比可以基于如強度之類的因素而變化，因此這是尤為 有用的。例如，膠片顆粒和攝像機噪聲典型地基于強度而變化。此外， 典型地，與高或低的強度相反，人眼在中等強度下觀察到更多噪聲。
本領域的技術人員將認識到，可以在視頻傳送系統(tǒng)的編碼器或解 碼器側實現(xiàn)圖13的處理器配置和本原理的對應方法。在一種實現(xiàn)方式 中，在編碼器側，濾波器參數(shù)與視頻一起發(fā)送，以使解碼器可以在無 需包括用于確定濾波器參數(shù)的處理能力的情況下，對接收的數(shù)據(jù)進行 濾波。在一種實現(xiàn)方式中，在解碼器側，視頻源是接收到的視頻傳送 (沒有預先確定的濾波器參數(shù))。在又一實現(xiàn)方式中，在編碼器側確定 濾波器參數(shù)，在編碼、分發(fā)、傳送和/或存儲之前，在編碼器側應用濾波器來減小噪聲(例如由攝像機鏡頭上的灰塵導致的斑點)。此外，或 可選地，可以在解碼器側確定濾波器參數(shù)，并且可以在解碼器側應用 濾波器。
以上描述的實現(xiàn)方式包括例如各種系統(tǒng)和處理過程。實現(xiàn)方式可 以包括被配置為執(zhí)行一個或多個過程的一個或多個設備。設備可以包 括例如離散的或集成的硬件、固件和軟件。設備可以包括例如處理器， 一般將其稱為處理設備，包括例如微處理器、集成電路或可編程邏 輯設備。
設備也可以包括一個或多個計算機可讀介質，所述介質具有用于 執(zhí)行一個或多個過程的指令。這種計算機可讀介質可以包括例如存 儲設備，如硬盤、光盤、隨機存取存儲器("RAM")或只讀存儲器
("ROM")。計算機可讀介質還可以包括例如編碼或傳輸指令的格式
化電磁波。例如，指令可以存在于硬件、固件、軟件或電磁波中。指 令可以在例如操作系統(tǒng)、獨立應用程序或兩者的結合中找到。因此，
處理器的特征可以在于例如被配置為執(zhí)行過程的設備和包括具有用 于執(zhí)行過程的指令的計算機可讀介質的設備。
對于本領域的技術人員顯而易見的是，實現(xiàn)方式還可以產生被格 式化以攜帶信息的信號，例如，可以對該信息進行存儲或發(fā)送。例如，
該信息可以包括用于執(zhí)行方法(例如過程1200)的指令，或由所述實 現(xiàn)方式之一產生的數(shù)據(jù)(例如由過程1200確定的一個或多個參數(shù))。
可以以例如方法或過程、設備、或軟件程序來實現(xiàn)這里所述的實 現(xiàn)方式。即使僅以單一實現(xiàn)式的情況進行討論(例如僅作為方法進行 討論)，然而，所討論的特征的實現(xiàn)方式還可以以其他形式(例如設備 或程序)來實現(xiàn)。
應當理解，可以以各種不同形式的硬件、軟件、固件、專用處理
器或其結合來實現(xiàn)本原理。很多實現(xiàn)使用了硬件和軟件的結合。此外， 軟件可以被實現(xiàn)為程序存儲設備上明確實現(xiàn)的應用程序。應用程序可 以被加載至包括任何適當架構的機器上并由該機器來執(zhí)行。可以在擁
有如一個或多個中央處理單元(CPU)、隨機存取存儲器(RAM)和 輸入/輸出(I/O)接口之類的硬件的計算機平臺上實現(xiàn)該機器。計算機平臺也可以包括操作系統(tǒng)和微指令代碼。此處描述的各種過程和功 能可以是在操作系統(tǒng)上執(zhí)行的微指令代碼的一部分或應用程序的一部 分(或其結合)。另外，各種其他外圍設備可以連接到該計算機平臺， 如額外的數(shù)據(jù)存儲設備和打印設備。
還應理解，由于附圖中描述的一些組成系統(tǒng)的組件和方法步驟優(yōu) 選地以軟件來實現(xiàn)，因此系統(tǒng)組件(或處理步驟)之間的實際聯(lián)系可 能根據(jù)對本發(fā)明進行編程的方式而不同。由于這里的教導，相關領域 中的普通技術人員能夠能夠想到本原理的這些和類似實現(xiàn)方式或配 置。
盡管已經說明、描述并指出了應用至特定實現(xiàn)方式的基本的新穎 特征，但是，可以理解的是，本領域技術人員可以對所描述方法和所 示設備的形式、細節(jié)和操作進行各種省略、替換和改變。例如，很清 楚，以實質上相同的方法來執(zhí)行實質上相同的功能以實現(xiàn)相同結果的 元件和/或方法操作的所有組合，都包含在本原理的范圍之內。此外， 應當認識到，與本原理的任何公開的形式或實現(xiàn)方式相結合來說明和/ 或描述的結構和/或元件和/或方法步驟， 一般可以在任何其他公開、 描述或建議的形式或實現(xiàn)方式中使用。此外，不同實現(xiàn)方式中的元件 可以組合、補充、修改或去除，以產生其他實現(xiàn)方式。相應地，其他 實現(xiàn)方式落入所附權利要求的范圍內。
權利要求
1、一種方法，包括訪問(902)用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的準則；以及確定(904)用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的參數(shù)的值，所述值是基于所述值是否導致數(shù)字圖像的至少一部分滿足所述準則來確定的。
2、 如權利要求l所述的方法，其中，確定所述值包括確定導致 數(shù)字圖像的所述部分中的像素滿足所述準則的值。
3、 如權利要求l所述的方法，其中，所述準則與用于對數(shù)字圖像 數(shù)據(jù)進行濾波的濾波器的一個或多個性能特性的度量相關。
4、 如權利要求3所述的方法，其中，所述性能特性與濾波器強度、 濾波器質量和濾波器復雜度中的一項或多項相關。
5、 如權利要求l所述的方法，其中，訪問準則包括從用戶接收 準則。
6、 如權利要求l所述的方法，其中，通過以下步驟來確定數(shù)字圖 像的所述部分訪問數(shù)字圖像；評估所訪問的數(shù)字圖像的像素值；以及 基于所述評估，從所訪問的數(shù)字圖像中選擇所述部分。
7、 如權利要求6所述的方法，其中，所述評估像素值包括確定 所訪問的數(shù)字圖像的所述部分的均質性度量。
8、 如權利要求6所述的方法，其中，所述評估像素值包括確定 一個或多個像素塊的方差，產生一個或多個方差，所述選擇所述部分包括將一個或多個方差與閾值進行比較；基于所述比較來選擇所述一個或多個像素塊中的至少一個；以及 選擇包括一個或多個所選的塊中的像素在內的部分。
9、 如權利要求l所述的方法，還包括訪問用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù) 進行濾波的第二準則，其中所述準則指示對像素的濾波器強度，所述第二準則指示具有由所述準則指示的濾波器強度的像素的 百分比，以及所述確定所述值基于所述值是否導致數(shù)字圖像的所述部分滿足 所述準則和所述第二準則中的至少一個。
10、 如權利要求9所述的方法，其中，所述確定所述值還包括 基于空間鄰近區(qū)域的大小是否允許滿足準則來確定空間鄰近區(qū)域的大 小。
11、 如權利要求9所述的方法，其中，所述確定所述值還包括 基于時間鄰近區(qū)域的大小是否允許滿足準則來確定時間鄰近區(qū)域的大 小。
12、 如權利要求9所述的方法，其中，所述確定所述值還包括 基于空間鄰近區(qū)域的大小和時間鄰近區(qū)域的大小是否一起允許滿足準 則來確定空間鄰近區(qū)域的大小和時間鄰近區(qū)域的大小。
13、 如權利要求9所述的方法，其中，所述確定所述值還包括 針對所述部分，確定像素差閾值的值，以使數(shù)字圖像的所述部分滿足所述準則和所述第二準則。
14、 如權利要求9所述的方法，其中，所述準則指示了要與給定像素進行平均的像素的數(shù)目。
15、 如權利要求l所述的方法，其中，所述參數(shù)與預測的候選像素的良好性度量的閾值相關。
16、 如權利要求15所述的方法，其中，預測的候選像素的良好性 度量基于至少一個當前像素與至少一個預測的候選像素之間的差值。
17、 一種設備，包括處理器，被配置為接收數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，所述處理器還包括準則輸入接收機(1302)，被配置為訪問用于對數(shù)字圖像數(shù) 據(jù)進行濾波的至少一個準則；以及參數(shù)確定單元(1306)，用于確定用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行 濾波的參數(shù)值，所述參數(shù)值是基于所述參數(shù)值是否導致數(shù)字圖像 的至少一部分滿足所述至少一個準則來確定的。
18、 如權利要求17所述的設備，其中，所述參數(shù)確定單元被配置 為確定導致數(shù)字圖像的所述部分中的像素滿足所述至少一個準則的參 數(shù)值。
19、 如權利要求17所述的設備，其中所述至少一個準則包括第一準則，指示濾波器強度；以及第二 準則，指示具有由第一準則指示的濾波器強度的像素的百分比，以及所述參數(shù)確定單元基于所述參數(shù)值是否導致數(shù)字圖像的至少一 部分滿足所述第一準則和所述第二準則中的至少一個來確定所述參數(shù) 值。
20、 如權利要求17所述的設備，其中，所確定的用于濾波的參數(shù)值包括空間鄰近區(qū)域的大小、時間鄰近區(qū)域的大小和用于驗證預測的 候選像素良好性的閾值中的至少 一 項。
21、 如權利要求17所述的設備，其中，將所述處理器集成入編碼 器中，并將所確定的參數(shù)與數(shù)字圖像數(shù)據(jù)一起發(fā)送。
22、 如權利要求17所述的設備，其中，將所述處理器集成入解碼 器中，并對接收的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行參數(shù)確定。
23、 一種設備，包括用于訪問用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的準則的裝置(1302);以及用于確定用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的參數(shù)的值的裝置 (1304)，所述值是基于所述值是否導致數(shù)字圖像的一部分滿足所述準則來確定的。
24、 一種程序存儲設備，其上有形地實現(xiàn)有應用程序，所述應用 程序包括用于至少執(zhí)行以下步驟的指令訪問(902)用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的準則；以及確定(904)用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的參數(shù)的值，所述值是基于所述值是否導致數(shù)字圖像的至少一部分滿足所述準則來確定的。
25、 如權利要求24所述的程序存儲設備，其中，所述應用程序還 包括用于至少執(zhí)行以下步驟的指令訪問數(shù)字圖像；評估所訪問數(shù)字圖像的像素值；以及 基于所述評估，從所訪問的數(shù)字圖像中選擇所述部分， 其中，確定所述值包括基于所述值是否導致所訪問的數(shù)字圖像的 所選部分滿足所述準則來確定所述值。
26、 一種方法，包括使用濾波器對數(shù)字圖像進行濾波(1112)，所述濾波器包括參數(shù)， 所述參數(shù)的值是基于所述值是否導致數(shù)字圖像的一部分滿足用戶提供 的準則來確定的。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種特定的自動參數(shù)估計方法和設備，根據(jù)一個或多個用戶控制的高等級濾波參數(shù)來對低等級濾波參數(shù)進行估計。所述高等級濾波參數(shù)是強度和質量，其中，強度指示了執(zhí)行噪聲減小的程度；質量指示了控制濾波均勻性和細節(jié)丟失之間平衡的容限。所估計的低等級濾波參數(shù)包括從中選擇候選像素的空間鄰近區(qū)域和/或時間鄰近區(qū)域的大小、以及用于驗證空間或時間預測的候選像素的“良好性”的閾值。更具體地，訪問(902)用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的準則；以及確定(904)用于對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)進行濾波的參數(shù)的值，所述值是基于所述值是否導致數(shù)字圖像的至少一部分滿足所述準則來確定的。
文檔編號G06T5/00GK101536031SQ200780035539
公開日2009年9月16日 申請日期2007年6月25日 優(yōu)先權日2006年9月29日
發(fā)明者吉恩·拉什, 錫塔拉姆·伯哈加瓦西 申請人:湯姆森許可貿易公司