專利名稱：一種視頻序列的去噪方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種視頻序列的去噪方法及裝置。
背景技術(shù)：
由于視頻采集傳輸過程環(huán)境光線不好，或者成像設(shè)備本身的問題，通常所采集的視頻序列中會存在相應(yīng)的噪聲。視頻序列中的噪聲一方面能夠?qū)е乱曨l質(zhì)量下降，另一方面還可能會加劇視頻編碼的難度，使得視頻編碼效率降低。因此，針對相應(yīng)的視頻序列(數(shù)字圖像序列)需要進行相應(yīng)的去(降)噪處理。針對視頻序列進行去噪的目標(biāo)是從被噪聲污染的視頻序列中盡可能分離出原始的視頻序列。目前通常是采用矩陣分解的方式去除視頻序列中的噪聲。假設(shè)待去噪的視頻序列共有N幀，其中，每個視頻圖片的像素高度為H，寬度為W。將每個視頻圖片拉成列向量，記mi表示第i個視頻圖片拉成的列向量，其維數(shù)為HWXKHW行，一列)。進一步，N個列向量ml mN組合成二維矩陣M，其維度為HWXN (HW行，N列)。在去除噪聲的過程中，直接將M分解為低秩部分L，稀疏部分S和高斯噪聲部分Z，具體地，是基于RPCA (Robust Principle Component Analysis,魯棒主成份分析)分解方法進行相應(yīng)的去除噪聲處理，即根據(jù)下述約束條件求解L、S和Z，以去除噪聲，并將噪聲Z約束在一定范圍內(nèi)，該約束條件為min | L | *+ λ | S I1s. t. L+S+Z=MI I Z I I F 彡 δ ；其中，11 · 11*是矩陣的核范數(shù)，11 · 111是矩陣的Li范數(shù)，11 · I If是矩陣的弗羅賓尼斯范數(shù)，λ是權(quán)重。δ是估計的噪聲強度。相應(yīng)的最小化核范數(shù)I |l| L可以保證l的低秩性，最小化Li范數(shù)！^⑴可以保證s的稀疏性，||z||F< δ使得噪聲部分ζ的能量約束在一定的范圍內(nèi)。通過上述描述可以看出，當(dāng)噪聲能量比較小時，使用I |z| If^ δ來約束噪聲部分ζ的能量可以取得一定的效果。然而，當(dāng)噪聲能量較大時，即與信號能量比較接近時，上述約束條件將是使得各個表達(dá)式的結(jié)果與最優(yōu)結(jié)果形成較大的偏差。即噪聲Z中將可能包含L和S部分?jǐn)?shù)據(jù)。而且，在上述去除噪聲的處理方案中，還存在著噪聲強度估計δ不容易精確確定的問題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種視頻序列的去噪方法及裝置，從而可以方便有效地去除視頻序列中的噪聲。本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的一種視頻序列的去噪方法，包括將視頻序列分解為低秩部分和稀疏部分，再將所述稀疏部分分解為視頻自身特征部分和噪聲部分；根據(jù)所述低秩部分和所述視頻自身特征部分確定去噪后的視頻序列?？蛇x地，所述將視頻序列分解為低秩部分和稀疏部分包括根據(jù)約束條件:W +iIiI確定L和S，其中，L為低秩部分、S為稀疏部分，
SJ. L + S = M
M為視頻序列，λ為權(quán)重。可選地，所述確定L和S的步驟包括
||Μ-1-Λ’Ι—判斷11,,..,I Kf > tol' 是否成立
Irll若成立，則根據(jù)下式計算L和S : L = m min(||4 + + f + S - Mfp)
L·tLt·
9S = argniin(l||4 +|||S + f+ Ι-Μ||^)
's還更新P P=P+c (L+S-M),其中,初始時 L=O, S=O,拉格朗日參數(shù) P=O, tol^lO-2, c = I ；若不成立，則將當(dāng)前計算獲得的L和S作為最終計算結(jié)果?？蛇x地，所述將所述稀疏部分分解為視頻自身特征部分和噪聲部分包括根據(jù)約束條件J&確定視頻序列第i幀的稀疏部分對應(yīng)的
sJ, Sl(i)+ S2(i) = S(i)
視頻自身特征部分SI (i)和噪聲部分S2(i)，其中，S(i)為所述稀疏部分，μ為權(quán)重；當(dāng)視頻序列中的所有幀的稀疏部分各自對應(yīng)的視頻自身特征部分和噪聲部分均被確定后，獲得視頻序列中的所有幀的稀疏部分的分解結(jié)果?？蛇x地，所述確定SI (i)和S2 (i)的步驟包括
|S(i) —Λ (/) —S2(0|r判斷1-jj—ij-— >如/2是否成立
\\m\r若成立，則根據(jù)下式計算SI⑴和S2⑴ Sl(I): argmin(||.Vl(/)|r + 香!Sl(i) + f + S2(i) -·)|);S2(i) = argmin(//|S'2(/)| + 冬丨卜2(/) + f + .S'l(/)- )；還更新Q Q=Q+d(SI (i) +S2 (i) _S (i))，其中，初始時 SI (i) =0，S2 (i) =0，拉格朗日參數(shù) Q=O, tol2=10_7, d=l ；若不成立，則將當(dāng)前計算獲得的SI⑴和S2⑴作為最終計算結(jié)果。一種視頻序列的去噪裝置，包括視頻處理模塊，用于將視頻序列分解為低秩部分和稀疏部分；稀疏部分處理模塊，用于將所述視頻處理模塊獲得的稀疏部分分解為視頻自身特征部分和噪聲部分；去噪處理模塊，用于根據(jù)所述視頻處理模塊獲得的低秩部分和所述稀疏部分處理模塊獲得的視頻自身特征部分確定去噪后的視頻序列。可選地，所述視頻處理模塊具體用于根據(jù)約束條件:
權(quán)利要求
1.一種視頻序列的去噪方法，其特征在于，包括 將視頻序列分解為低秩部分和稀疏部分，再將所述稀疏部分分解為視頻自身特征部分和噪聲部分； 根據(jù)所述低秩部分和所述視頻自身特征部分確定去噪后的視頻序列。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述將視頻序列分解為低秩部分和稀疏部分包括 根據(jù)約束條件
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定L和S的步驟包括判斷
4.根據(jù)權(quán)利要求I、2或3所述的方法，其特征在于，所述將所述稀疏部分分解為視頻自身特征部分和噪聲部分包括 根據(jù)約束條件
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述確定SI(i)和S2(i)的步驟包括 判斷
6.一種視頻序列的去噪裝置，其特征在于，包括 視頻處理模塊，用于將視頻序列分解為低秩部分和稀疏部分； 稀疏部分處理模塊，用于將所述視頻處理模塊獲得的稀疏部分分解為視頻自身特征部分和噪聲部分； 去噪處理模塊，用于根據(jù)所述視頻處理模塊獲得的低秩部分和所述稀疏部分處理模塊獲得的視頻自身特征部分確定去噪后的視頻序列。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述視頻處理模塊具體用于根據(jù)約束條 件
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述確定L和S的步驟包括 判斷
9.根據(jù)權(quán)利要求6、7或8所述的裝置，其特征在于，所述稀疏部分處理模塊具體用于根據(jù)約束條件
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述確定SI(i)和S2(i)的步驟包括 判斷
全文摘要
本發(fā)明公開了一種視頻序列的去噪方法及裝置，包括首先，將視頻序列分解為低秩部分和稀疏部分，再將所述稀疏部分分解為視頻自身特征部分和噪聲部分；之后，根據(jù)所述低秩部分和所述視頻自身特征部分確定去噪后的視頻序列。本發(fā)明實施例提供的技術(shù)方案能夠有效去除視頻序列中的噪聲，而且，在去除視頻序列中噪聲的過程中，不需要精確估計噪聲強度，從而避免出現(xiàn)因噪聲強度估計誤差導(dǎo)致的噪聲去除效果不理想的問題。
文檔編號H04N5/21GK102685370SQ201210143968
公開日2012年9月19日 申請日期2012年5月10日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月10日
發(fā)明者張冬, 李厚強, 汪張揚 申請人:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)