[发明专利]图像噪声去除装置和方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像噪声去除领域，特别涉及一种摄像头的图像去除噪声装置和方法。

背景技术

图像预处理的基本目的就是改善图像质量，而去除图像噪声是改善图像质量的一种有效方法。噪声的形成有很多种原因，可能在成像过程中产生，也可能在传输过程中产生。在图像处理中噪声去除也有许多不同的方法，其中，最常用的是低通滤波方法。

低通滤波是一种通行信号处理方式，采用简单的邻域平均来减小噪声，即用领近像素点的各颜色分量平均值来代替当前中心像素点的各颜色分量，这种方法能比较有效的抑制图像噪声，但是图像细节有较大的损失，从而使图像质量降低。

还有一种改进的低通滤波方法，利用图像梯度算子，将图像细节和噪声分开来，再对噪声进行低通滤波加以去除。此种方法虽然避免了前一种方法对所有像素点都进行低通滤波从而导致大量细节损失的缺陷，但是这种方法很难对图像细节和噪声进行准确的区分，区分条件严格一点会损失很多图像细节，区分条件宽泛一点，则很多噪声又难以去除。

发明内容

本发明提供一种图像噪声去除方法，目的是在对图像进行噪声处理时，能够有效地去除图像中的噪声，还能保留图像的细节部分，使图像清晰度不受影响。

为了实现上述目的，本发明提供一种图像噪声去除装置包括：图像噪声计算单元，用于根据输入的模拟增益值对图像的噪声方差值进行估算；邻域生成单元，用于根据输入的图像亮度数据建立中心像素点邻域；方差计算单元，用于估算中心像素点邻域的方差值；比较过滤单元，对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果选择不同的滤波器对图像进行噪声过滤，所述比较滤波单元包括：比较器、第一滤波器和第二滤波器，其中比较器用于对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较并得出比较结果，第一滤波器用于中心像素点邻域的方差小于图像噪声方差值时，对图像进行低通滤波，第二滤波器用于中心像素点邻域的方差大于或等于图像噪声方差值时，对图像进行自适应滤波，第一滤波器和第二滤波器分别与比较器相连接，具体为：中心像素点设为Y22，Y11、Y12、Y13、Y21、Y23、Y31、Y32、Y33构成中心像素点Y22的邻域，中心像素点邻域平均值设为Mean_Y，中心像素点的修正值设为Y22_new，当中心像素点邻域的方差Var_e小于图像噪声方差值Var_n时有：Y22_new＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8，由第一滤波器进行滤波；当中心像素点邻域的方差Var_e大于或等于图像噪声方差值Var_n时有：Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean_Y-Y22)，由第二滤波器进行自适应滤波；图像噪声计算单元和方差计算单元分别与比较过滤单元相连接，邻域生成单元与方差计算单元相连接。

优选地，所述中心像素点邻域为3阶矩阵。

本发明还提供一种图像噪声去除方法，包括以下步骤：

对图像噪声方差值进行估算；根据输入的图像亮度数据建立中心像素点邻域；对中心像素点邻域的方差值进行估算；对所述噪声方差值和中心像素点邻域的方差值进行比较，并根据比较结果进行图像噪声去除，具体为：中心像素点设为Y22，Y11、Y12、Y13、Y21、Y23、Y31、Y32、Y33构成中心像素点Y22的邻域，中心像素点邻域平均值设为Mean_Y，设中心像素点的修正值为Y22_new，当中心像素点邻域的方差Var_e小于图像噪声方差值Var_n时有：

Y22_new＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；

由第一滤波器进行滤波；

当中心像素点邻域的方差Var_e大于或等于图像噪声方差值Var_n时有：

Y22_new＝Y22+(Var_n/Var_e)×(Mean_Y-Y22)；

由第二滤波器进行自适应滤波。

优选地，所述图像噪声方差值是根据输入的模拟增益值进行估算，图像噪声方差值用var_n表示，设正常光照下的图像噪声var_n_0，设此时模拟增益值为Gain_0，当模拟增益值为Gain时，则估算图像噪声为：

Var_n＝Var_n_0×(Gain/Gain_0)。

优选地，所述中心像素点邻域的方差值的计算方法为：

Mean_Y＝(Y11+Y12+Y13+Y21+Y23+Y31+Y32+Y33)/8；

中心像素点邻域的均方差设为Std_e则有：