專利名稱：圖像加權(quán)濾波的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字視頻圖像的處理，具體的說是一種圖像加權(quán)濾波的方法。
背景技術(shù)：
圖像濾波是視頻圖像處理領(lǐng)域中消除噪聲的關(guān)鍵步聚。圖像濾波是在盡量保留圖 像細(xì)節(jié)特征的條件下對(duì)目標(biāo)圖像的噪聲進(jìn)行抑制，是圖像預(yù)處理中不可缺少的操作，其處 理效果的好壞將直接響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。在圖像處理中，像素點(diǎn) 的屬性包括噪聲、圖像和背景。噪聲在圖像上常表現(xiàn)為一引起較強(qiáng)視覺效果的孤立象素 點(diǎn)或象素塊。一般，噪聲信號(hào)與要研究的對(duì)象不相關(guān)，它以無用的信息形式出現(xiàn)，擾亂圖像 的可觀測信息。對(duì)于數(shù)字圖像信號(hào)，噪聲表為或大或小的極值，這些極值通過加減作用于圖 像象素的真實(shí)灰度值上，在圖像造成亮、暗點(diǎn)干擾，極大降低了圖像質(zhì)量，影響圖像復(fù)原、分 割、特征提取、圖識(shí)別等后繼工作的進(jìn)行。為此，人們先后從空域和頻域或者全局和局部構(gòu) 建了多種濾波去噪方法，典型的方法有維納濾波、最小二乘法濾波、多幅圖像平均法、中值 濾波和加權(quán)中值濾波等，判斷像素點(diǎn)的屬性通常是根據(jù)仿真試驗(yàn)預(yù)先設(shè)定一個(gè)閾值，然后 對(duì)該像素點(diǎn)周圍的像素點(diǎn)的值求平均后與所設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，如果平均值>閾值，判 斷該像素點(diǎn)為噪聲，如果平均值<閾值，判斷該像素點(diǎn)為背景或圖像。但是這種判斷像素 點(diǎn)屬性的方法容易使得結(jié)果的誤差較大，同時(shí)目前眾多的去噪濾波方法也都存在著一個(gè)缺 陷，即在取得較好的平滑濾波效果時(shí)，很難同時(shí)保持圖像邊緣和細(xì)節(jié)。所以，探索一種既能 滿足實(shí)時(shí)圖像處理達(dá)到濾波去噪目的，又能保持圖像邊緣和細(xì)節(jié)的新方法，是圖像濾波去 噪發(fā)展的一個(gè)重要方向。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種圖像濾波的方法，該方法通過加權(quán)的方式對(duì)圖像進(jìn)行處理后，能 夠在消除圖像噪聲的同時(shí)，還能夠保持圖像邊緣和細(xì)節(jié)清晰。本發(fā)明的圖像加權(quán)濾波的方法，包括設(shè)定噪聲點(diǎn)的閾值和權(quán)重系數(shù)；分離出圖 像信號(hào)中的亮度分量；判斷待處理像素點(diǎn)的屬性；根據(jù)待處理像素點(diǎn)的屬性使用無向?yàn)V波 模板或同時(shí)使用無向?yàn)V波模板和有向?yàn)V波模板對(duì)該像素點(diǎn)進(jìn)行處理。閾值和權(quán)重系數(shù)是預(yù) 設(shè)的參數(shù)，其值可以設(shè)為實(shí)現(xiàn)效果較好的值。在實(shí)際應(yīng)用中這些值可以通過1 通信接口 進(jìn)行修改。在對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行處理中使用的無向?yàn)V波模板是以待處理像素點(diǎn)為中心像素，周 圍的像素對(duì)它具有相同的影響，有向?yàn)V波模板是一個(gè)或多個(gè)具有某個(gè)角度的模板。在本方 法中，通過計(jì)算來考察不同角度像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的權(quán)重差異，進(jìn)而判斷中心像素點(diǎn)是 不是噪聲點(diǎn)。如果待處理像素點(diǎn)的屬性為噪聲時(shí)，使用無向?yàn)V波模板處理，如果待處理像素 點(diǎn)的屬性為圖像或背景時(shí)，使用無向?yàn)V波模板和有向?yàn)V波模板處理。經(jīng)過這樣的處理，在去 除噪聲點(diǎn)的同時(shí)，還可以保持圖像細(xì)節(jié)。為了使圖像濾波達(dá)到更好的效果，使用的無向?yàn)V波模板為1個(gè)，有向?yàn)V波模板為8 個(gè)，其中8個(gè)有向模板的角度分別為0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°和315°。濾波模板通常為正方形形狀，在濾波模板上以待處理的像素為中心，X軸的正向?yàn)?°，則 連接中心像素(待處理像素)與各相鄰像素的直線只可能為圖1的a中所示的AABBCCDD 四條，也代表了所有可能的方向，即上述的8個(gè)角度。通過對(duì)所有角度進(jìn)行全向加權(quán)處理像 素點(diǎn)，能夠取得更好的效果。在處理像素點(diǎn)的過程中，一種優(yōu)選的根據(jù)待處理像素點(diǎn)的屬性進(jìn)行處理的方式包 括步驟a.計(jì)算待處理像素點(diǎn)的亮度分量與無向?yàn)V波模板和各有向?yàn)V波模板中其它像素 點(diǎn)的亮度分量均值的差值的絕對(duì)值；b.得到步驟a中的最小差值；c.如果步驟b中的最小差值>所述設(shè)定的噪聲點(diǎn)的閾值，使用無向?yàn)V波模板計(jì)算 新的亮度分量，并將待處理像素點(diǎn)的亮度分量替換為新的亮度分量；如果步驟b中的最小 差值<所述設(shè)定的噪聲點(diǎn)的閾值，使用無向?yàn)V波模板和各有向?yàn)V波模板計(jì)算相對(duì)應(yīng)的加權(quán) 均值，并將待處理像素點(diǎn)的亮度分量替換為所述的加權(quán)均值。在圖像處理中，像素點(diǎn)的屬性包括噪聲、圖像和背景。如果步驟b中的最小差值 >所述設(shè)定的噪聲點(diǎn)的閾值，待處理像素點(diǎn)的屬性判斷為噪聲；如果步驟b中的最小差值 <所述設(shè)定的噪聲點(diǎn)的閾值，待處理像素點(diǎn)的屬性判斷為背景或圖像。本發(fā)明的方法正是 對(duì)不同屬性的像素點(diǎn)進(jìn)行了更準(zhǔn)確的判斷，使得判斷的準(zhǔn)確性明顯得到提高，并對(duì)不同屬 性的像素點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性的處理，達(dá)到濾波的目的。一種具體的方案為，將待處理像素通過視頻色差信號(hào)色度空間轉(zhuǎn)換，分離出圖像 信號(hào)中的亮度分量。將不同屬性的像素點(diǎn)經(jīng)各自的方法計(jì)算出的值，替換像素點(diǎn)原有的亮 度分量，完成對(duì)像素點(diǎn)的處理。進(jìn)一步的方案為，權(quán)重系數(shù)的個(gè)數(shù)與模板數(shù)量相適應(yīng)。權(quán)重系數(shù)標(biāo)識(shí)為kab，其中a 為》O的整數(shù)，取值范圍與濾波模板的數(shù)量相適應(yīng)，如果濾波模板的總數(shù)為9個(gè)(1個(gè)無向 濾波模板和8個(gè)有向?yàn)V波模板)，a的取值為0 8的整數(shù)。b的取值為0 4整數(shù)，因此 kab值的具體表現(xiàn)為kQQ，k01, k02......，k10, kn，k12......以此類推。經(jīng)仿真試驗(yàn)和圖像算法開發(fā)板上驗(yàn)證，本發(fā)明的圖像加權(quán)濾波的方法在消除圖像 噪聲的同時(shí)，還能夠保持圖像邊緣和細(xì)節(jié)清晰，極大的改善了圖像處理的畫質(zhì)效果。并且該 方法能夠處理視頻圖像的處理和靜態(tài)圖像處理，適用面非常廣泛。以下結(jié)合由附圖所示實(shí)施例的具體實(shí)施方式
，對(duì)本發(fā)明的上述內(nèi)容再作進(jìn)一步的 詳細(xì)說明。但不應(yīng)將此理解為本發(fā)明上述主題的范圍僅限于以下的實(shí)例。在不脫離本發(fā)明 上述技術(shù)思想情況下，根據(jù)本領(lǐng)域普通技術(shù)知識(shí)和慣用手段做出的各種替換或變更，均應(yīng) 包括在本發(fā)明的范圍內(nèi)。


圖1是本發(fā)明圖像加權(quán)濾波的方法的無向?yàn)V波模板和有向?yàn)V波模板示意圖。圖2是本發(fā)明圖像加權(quán)濾波的方法的流程圖。圖1中a 無向?yàn)V波模板；b :0°取向?yàn)V波模板；c 45°取向?yàn)V波模板；d 90°取 向?yàn)V波模板；e :135°取向?yàn)V波模板；f :180°取向?yàn)V波模板；g :225°取向?yàn)V波模板；h: 270°取向?yàn)V波模板；i :315°取向?yàn)V波模板。
具體實(shí)施例方式圖1中表示出了無向?yàn)V波模板和8個(gè)取向角度有向?yàn)V波模板，在這些濾波模板的 基礎(chǔ)上進(jìn)行圖像濾波處理。如圖2所示，設(shè)定噪聲點(diǎn)的閾值V和各項(xiàng)權(quán)重系數(shù)kab其中a = 0 8的整數(shù)，b = 0 4的整數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中可以通過1 通信結(jié)構(gòu)修改設(shè)定的閾值V和各項(xiàng)權(quán)重系數(shù)kab。 將輸入的視頻圖像信號(hào)，經(jīng)過YUV或YcbCr方式的視頻色差信號(hào)色度空間轉(zhuǎn)換，分離出待處 理像素f(x，y)的亮度分量Y。判斷圖像像素點(diǎn)f(x，y)的屬性，即像素點(diǎn)f(x，y)屬于圖像、背景或噪聲中的 哪一種，并對(duì)不同屬性的像素點(diǎn)使用不同的濾波模板進(jìn)行計(jì)算處理。其判斷和處理的方法 為1)分別計(jì)算待處理像素f (x，y)的亮度分量Y的值與圖1中各濾波模板中除待處 理像素f (X，y)外的其它像素亮度分量Y值的均值的差值的絕對(duì)值Vi (i = 0，1，2，3，4，5， 6，7,8),i取值的0 8與圖1中a i濾波模板一一對(duì)應(yīng)，即=Vtl對(duì)應(yīng)模板a、V1對(duì)應(yīng)模板 b.......，依次類推。Vi各值的算法為V0 =[f(x, y-l)+f(x-l, y)+f(x, y+1)+f (x+1, y)]/4-f(x, y)
V1 =[f(x-l, y+l)+f(x, y+l)+f(x, y+2)+f (x+1, y+1)]/4-f (xy)
V2 =[f(x-l, y)+f(x-l, y+l)+f(x-2, y+2)+f(x, y+1)]/4-f (xy)
V3 =[f(x-l, y-l)+f(x-2, y)+f(x-l, y)+f(x-l, y+1)]/4-f (xy)
V4 =[f(x-2, y-2)+f(x-l, y-l)+f(x, y-1)+f (χ-l, y)]/4-f (xy)
V5 =[f(x, y-2)+f(x-l, y-l)+f(x, y-1)+f (x+1, y-1)]/4-f (xy)
V6 =[f(x+2, y-2)+f(x, y-1)+f (x+1, y-1)+f (x+1, y)]/4-f (xy)
V7 =[f(x+l, y-1)+f (x+1, y)+f(x+l, y+l)+f(x+2, y)]/4-f (xy)
V8 =[f(x+l, y)+f(x, y+1)+f (x+1, y+l)+f(x+2, y+2)]/4-f (xy)
2)取Vi的最小值，即
V .= * mmHiinlVojVljV 2，V 3，V 4，V 5，V 6，V 7，V 8}3)如果Vmin>V，即各濾波模板內(nèi)除待處理像素f(x，y)外，所有像素點(diǎn)Y值的算 術(shù)平均值與待處理像素f(x，y)的亮度分量Y值之差的絕對(duì)值都大于閾值V，則待處理像素 f(x,y)為孤立噪聲點(diǎn)。此時(shí)，用模板a按下式計(jì)算新的亮度分量Y值替代待處理像素f(x， y)的亮度分量Y值。V0 = int I [f (x, y-1) +f (χ-l，y) +f (χ, y+1) +f (x+1，y) ] /4-f (χ, y) | (int 為取整算 法)。4)如果VminSV,即各濾波模板內(nèi)除待處理像素f(x，y)外，所有像素點(diǎn)Y值的算 術(shù)平均值與待處理像素f(x，y)的亮度分量Y值之差的絕對(duì)值都小于閾值V，則待處理像素 f(x，y)屬于圖像或背景。此時(shí)，按下式計(jì)算出個(gè)序號(hào)對(duì)應(yīng)模板的加權(quán)均值L替代待處理像 素f(x，y)的亮度分量Y值。L0 = [k00f(x, y-l)+k01f (x-1, y)+k02f(x, y+1)+k03f (x+1, y)+k04f(x, y) ] /
(koo+koi+k02+k03+k04)L1 = [k10f(x-l, y+l)+knf(x, y+l)+k12f(x, y+2)+k13f(x+1, y+l)+k14f(x, y)]/(k10+kn+k12+k13+k14)L2 = [k20f (x-1, y)+k21f (x-1, y+1)+k22f (χ-2, y+2)+k23f (χ, y+l)+k24f (χ, y) / (k20+k21+k22+k23+k24)L3 = [k30f(x-l, y-l)+k31f (x-2, y)+k32f(x-l, y)+k33f(x-l, y+l)+k34f(x, y)]/ (k30+k31+k32+k33+k34)L4 = [k40f(x-2, y-2)+k41f (x-1, y-l)+k42f(x, y-1)+k43f (χ-1, y)+k44f(x, y)]/ (k40+k41+k42+k43+k44)L5 = [k50f(x, y-2)+k51f (x-1, y-l)+k52f(x, y-1)+k53f (x+1, y-l)+k54f(x, y)]/ (k50+k51+k52+k53+k54)L6 = [k60f(x+2, y-2)+k61f(x, y-1)+k62f (x+1, y-1)+k63f (x+1, y)+k64f(x, y)]/ (k60+k61+k62+k63+k64)L7 = [k70f(x+l, y-l)+k70f (x+1, y)+k72f(x+l, y+1)+k73f (x+2, y)+k74f(x, y)]/ (k70+k71+k72+k73+k74)L8 = [k80f(x+l, y)+k81f(x, y+1)+k82f (x+1, y+1)+k83f (x+2, y+2)+k84f(x, y)]/ (k80+k81+k82+k83+k84)上面各式中的kab(a = 0，1，2，3，4，5，6，7，8 ；b = 0,1,2,3,4)為權(quán)重系數(shù)，根據(jù)圖 像算法仿真和開發(fā)板的實(shí)際實(shí)驗(yàn)效果來設(shè)定kab的值，例如可以采用濾波模板中各像素點(diǎn) 與待處理像素f(x，y)之間的距離的倒數(shù)作為該像素的權(quán)重系數(shù)。將計(jì)算出的新值替換待處理像素f(x，y)的亮度分量Y后，重復(fù)以上步驟以遍歷整 個(gè)圖像，完成所有像素點(diǎn)的濾波去噪處理。最后對(duì)經(jīng)濾波處理去噪后的圖像輸出。
權(quán)利要求
1.圖像加權(quán)濾波的方法，其特征為包括設(shè)定噪聲點(diǎn)的閾值和權(quán)重系數(shù)；分離出圖像 信號(hào)中的亮度分量；判斷待處理像素點(diǎn)的屬性；根據(jù)待處理像素點(diǎn)的屬性使用無向?yàn)V波模 板或同時(shí)使用無向?yàn)V波模板和有向?yàn)V波模板對(duì)該像素點(diǎn)進(jìn)行處理。
2.如權(quán)利要求1所述的圖像加權(quán)濾波的方法，其特征為所述的無向?yàn)V波模板為1個(gè)， 有向?yàn)V波模板為8個(gè)，其中8個(gè)有向?yàn)V波模板的角度分別為0°、45°、90°、135°、180°、 225° ,270° 和 315°。
3.如權(quán)利要求1或2所述的圖像加權(quán)濾波的方法，其特征為根據(jù)待處理像素點(diǎn)的屬性 進(jìn)行處理包括步驟a.計(jì)算待處理像素點(diǎn)的亮度分量與無向?yàn)V波模板和各有向?yàn)V波模板中其它像素點(diǎn)的 亮度分量均值的差值的絕對(duì)值；b.得到步驟a中的最小差值；c.如果步驟b中的最小差值>所述設(shè)定的噪聲點(diǎn)的閾值，使用無向?yàn)V波模板計(jì)算新 的亮度分量，并將待處理像素點(diǎn)的亮度分量替換為新的亮度分量；如果步驟b中的最小差 值≤所述設(shè)定的噪聲點(diǎn)的閾值，使用無向?yàn)V波模板和各有向?yàn)V波模板計(jì)算相對(duì)應(yīng)的加權(quán)均 值，并將待處理像素點(diǎn)的亮度分量替換為所述的加權(quán)均值。
4.如權(quán)利要求1所述的圖像加權(quán)濾波的方法，其特征為所述的待處理像素點(diǎn)的屬性包 括噪聲、圖像和背景。
5.如權(quán)利要求1所述的圖像加權(quán)濾波的方法，其特征為通過視頻色差信號(hào)色度空間轉(zhuǎn) 換，分離出所述的圖像信號(hào)中的亮度分量。
6.如權(quán)利要求1所述的圖像加權(quán)濾波的方法，其特征為所述的權(quán)重系數(shù)的個(gè)數(shù)與模板 數(shù)量相適應(yīng)。
全文摘要
本發(fā)明的圖像加權(quán)濾波的方法，涉及數(shù)字視頻圖像的處理，包括設(shè)定噪聲點(diǎn)的閾值和權(quán)重系數(shù)；分離出圖像信號(hào)中的亮度分量；判斷待處理像素點(diǎn)的屬性；根據(jù)待處理像素點(diǎn)的屬性使用無向?yàn)V波模板和/或有向?yàn)V波模板對(duì)該像素點(diǎn)進(jìn)行處理。本發(fā)明的圖像加權(quán)濾波的方法在消除圖像噪聲的同時(shí)，還能夠保持圖像邊緣和細(xì)節(jié)清晰，極大的改善了圖像處理的畫質(zhì)效果。并且該方法能夠處理視頻圖像的處理和靜態(tài)圖像處理，適用面非常廣泛。
文檔編號(hào)H04N5/213GK102118547SQ20111007665
公開日2011年7月6日 申請(qǐng)日期2011年3月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月29日
發(fā)明者吳達(dá)軍 申請(qǐng)人:四川長虹電器股份有限公司