[发明专利]基于噪声估计的图像局部滤波处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种滤波处理方法，尤其涉及一种基于噪声估计的图像局部滤波处理方法。

背景技术

数字图像的噪声主要来源于图像的获取(数字化过程)和传输过程。图像传感器(Image Sensor)的工作情况受各种因素的影响，如图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量。例如，使用CCD摄像机获取图像，光照程度和传感器温度是生成图像中产生大量噪声的主要因素。图像在传输过程中主要由于所用的传输信道的干扰搜到噪声的影响。比如，通过无线网络传输的图像可能会因为光或其它大气因素的干扰被污染。

滤波处理就是在保证图像有效信号的情况下，尽可能的去除噪声信号，以保证图像及其边缘细节的质量。

图像复原的大部分过程是一个客观过程，图像的复原利用退化现象的某种先验知识来重建或复原被退化的现象。因此复原技术就是把退化模型化，并且采用相反的过程进行处理，以便复原出原图像。

滤波技术就是利用这种图像复原的原理的一种技术。在图像的傅里叶(Fourier)变换中，低频主要决定图像在平滑区域中总体灰度的显示，而高频决定图像细节部分，如边缘和噪声。采用低通滤波器对图像进行滤波处理，在去除噪声的同时也相应去除了边缘细节。

现有的解决以上问题的滤波方法，通常采用如下步骤：

(1)、在图像中依次选择一个中心像素；

(2)、选取该像素周围5×5区域内的像素；

(3)、计算与所选像素对应的像素数据的加权平均值，且计算时与每一所选区域内的像素相关的权重系数与该像素到对应的中心像素的距离或其平方成反比，并与该像素的像素数据和对应得中心像素的数据的差值、差值平方或其相对比值成反比；

(4)、根据计算出的加权平均值，调整中心像素的像素数据。

对整幅图像按上述步骤进行迭代计算。在该方法中，一个像素离中心像素越远，其对中心像素的调整的影响越小；与中心像素的差值越大，对中心像素的影响越小。然而采用上述方法计算复杂，计算量较大，不利于图像实时处理。而且只能对某种特定的噪声有效，比如椒盐噪声、白噪声等。

因此，有必要提供一种新的快速图像滤波方法，能过根据噪声估计来自适应滤波，并且能运用到实时系统中。

发明内容

本发明的目的在于提供一种快速的基于噪声估计的图像局部滤波处理方法，能够在保持边缘清晰的前提下对各种类型的噪声进行滤波处理。

为实现上述目的，本发明可以通过以下技术措施来实现，包括以下步骤：

(1)、在图像中选取一个像素作为中心像素；

(2)、以选定的中心像素为中心，取定M×N大小的像素区域；

(3)、获得所选区域内所有像素的红色分量(R)，绿色分量(G)，蓝色分量(B)的平均值R，G，B；

(4)、获得G与所选区域内所有的像素的绿色分量的差值的平方和，并获得对应的均方差SE；

(5)、根据步骤(3)的平均值R，G，B和步骤(4)的均方差SE调整对应的像素颜色值，获得所选取中心像素滤波后对应的颜色分量；

(6)、对整幅图像按步骤(1)-(5)进行迭代处理，得到滤波后的图像；

(7)、存储滤波后的图像数据。

在本发明中采用绿色通道、红色通道或蓝色通道来计算均方差，这样可以避免传统的繁重的权系数计算，采用单一的颜色分量的均方差计算方式，在确保图像质量的同时也减少了运算量，提高了处理效率。因此本发明能够有效的估计出图像中的噪声信号，保持图像边缘细节的锐化效果，并且通过减少了计算量大大的降低了计算复杂度，能够在实时系统中有效的应用。

附图说明

图1为图象数据处理的系统应用框图；

图2为基于噪声估计的图像局部滤波处理方式示意图；

图3为本发明基于噪声估计的图像局部滤波处理方法的流程图；

图4为图像退化/复原过程的模型示意图；

图5为本发明对退化图像进行处理的示意图。

具体实施方式

如图1所示，为图象数据处理的系统应用框图。图像传感器将采集到的图像数据传送到数据总线上，图像处理模块对数据总线上的数据进行各种处理，处理后的数据经数据总线传输到显示模块显示或数据存储模块保存。