[发明专利]图像噪声去除方法及装置

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 噪声方法及装置。

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

本发明要解决的技术问题为：现有技术中较难对图像细节和噪声 进行准确的区分，而导致区分条件严格时会损失较多的图像细节，区 分条件宽泛时，则很多噪声难以去除的问题。

为解决上述技术问题，本发明提出如下技术方案：

一种图像噪声去除方法，其特征在于包括如下步骤：

根据模拟增益值对Bayer图像数据的噪声方差值进行估算；

在Bayer图像数据中，选取与待去噪点隔行和/或隔列的相同颜 色点，建立以待去噪点为中心的待去噪点临域；

计算所述待去噪点邻域的方差值；

将所述待去噪点邻域的方差值和Bayer图像数据的噪声方差值 进行比较，并根据比较结果选择相应的滤波器对Bayer图像数据进行 噪声过滤。

本发明名还提供了一种图像噪声去除装置，包括：

Bayer图像数据噪声计算单元，用于根据模拟增益值对Bayer图 像数据的噪声方差值进行估算；

邻域生成单元，用于在Bayer图像数据中，选取与待去噪点隔行 和/或隔列的相同颜色点，建立以待去噪点为中心的待去噪点临域；

方差计算单元，用于估算待去噪点临域的方差值；

比较过滤单元，对所述待去噪点临域的方差值和Bayer图像数据 的噪声方差值进行比较，并根据比较结果选择不同的滤波器对图像进 行噪声过滤；

本发明所提供的图像噪声去除方法及装置，基于Bayer图像数 据，利用邻域方差平方放大了图像细节，从而能够有效的区分图像细 节和噪声，于是能够有效地去除图像噪声的同时，能够尽量保留图像 的细节部分，使图像清晰度不受影响；从而可以使后续的插值算法可 以更简单，有效的恢复出去除了噪声的全彩色的RGB图像。

附图说明

图1为本发明实施例流程示意图；

图2为本发明实施例图像噪声去除流程示意图；

图3为本发明实施例待去噪点邻域示意图；

图4为中心像素点为B分量的Bayer图像数据的像素排列格式 图；

图5为本发明实施例所建立的中心点为B分量的待去噪点邻域；

图6是中心像素点为R分量的Bayer图像数据的像素排列格式 图；

图7为本发明实施例根据图6所建立的中心点为R分量的待去噪 点邻域；

图8是中心像素点为G分量，且该行包含原始值为B分量的Bayer 图像数据的像素排列格式图；

图9为本发明实施例根据图8所建立的中心点为G分量的待去噪 点邻域；

图10是中心像素点为G分量，且该行包含原始值为R分量的 Bayer图像数据的像素排列格式图；

图11为本发明实施例根据图10所建立的中心点为G分量的待去 噪点邻域；

图12为本发明实施例原理框图；

图13为本发明实施例电路原理框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附 图并举实施例，对本发明进一步详细说明。

图1为本发明实施例流程示意图；如图1所示，本发明实施例多 提供的一种图像噪声去除方法，包括：