[发明专利]动态噪声滤波装置及西格玛滤波方法

说明书

技术领域

本发明有关噪声滤波，尤有关于一种具有动态调整功能的噪声滤波装置 (noise filter)及西格玛滤波方法。

背景技术

图1A是已知时间域噪声抑制(temporal noise reduction，TNR)滤波器的特 性曲线。图1B显示时间轴上连续图场(field)间的关系图。

将有可能相关(correlated)的像素群平均化是实现图像噪声抑制(noise  reduction)的常见方式，参考图1A及图1B，例如TNR滤波器就是在时间轴上 依序排列的交错式(interlaced)图场中，比较单一像素(假设是目前图场(以下简 称cur图场)坐标(i，j)的像素pixel(cur，i，j))的亮度(luminance)值及其前二张图场 (以下简称pre2图场)中相同坐标像素pixel(pre2，i，j)的亮度值，若该像素的亮度 差的绝对值(diff＝abs(pixel(cur，i，j)-pixel(pre2，i，j)))小于th1，则该像素会被视为 静止，而推测其diff是来自于噪声(假设噪声是低振幅)。反之，若diff大于th2， 该像素会被判断为移动(motion)中的像素。像素pixel(cur，i，j)经过TNR滤波器 之后产生的输出值如下：

pixel(cur，i，j)＝pixel(cur，i，j)×alpha+pixel(pre2，i，j)×(1-alpha)...(1)

请注意，在本说明书中，i定义为一图像(例如一图场或一图框(frame))的 行(row)的索引(index)，j定义为列(column)的索引。

虽然TNR滤波器对静态图像的噪声抑制效果明显，但对于动态图像会产 生如下的缺点。图2A显示当图像中的物体移动量较小时，一物体边缘在cur 图场及pre2图场的相对位置关系图。图2B显示图2A的cur图场及pre2图场 间的亮度差绝对值。图2C显示图2B在套用图1A的特性曲线后的像素输出值。 从图2A～图2C可以观察到，当图像中的物体移动量较小时，套用图1A的特 性曲线，会使得移动物体产生边缘模糊(trailing effect)的现象。

图3A显示当图像中的物体移动量较大时，该物体边缘在pre2及cur二个 图场的相对位置关系图。图3B显示图3A的cur图场及pre2图场间的亮度差 绝对值。图3C显示图3B在套用图1A的特性曲线后的像素输出值。从第3A～3C 图可以观察到，当图像中的物体移动量较大时，套用图1A的特性曲线，会使 得移动物体的边缘有涟漪效应(ringing effect)产生。

图4A显示在pre2图场中的一移动物体，该pre2图场已经过TNR滤波器 处理，故背景噪声已被滤除。图4B显示在cur图场中和图4A中相同的移动 物体，该cur图场尚未经过传统TNR滤波器的处理。其中虚线表示该物体在 pre2图场中的位置，而实线表示该物体在cur图场中的位置，由于该cur图场 尚未经过TNR滤波器处理，故该物体的背景还留有噪声。图4C显示经过传 统TNR滤波器处理后的cur图场。从图4C可以观察到，有噪声的背景会使得 移动中的物体产生阴影(shadow)或拖曳效果。

传统噪声滤波装置通常为TNR滤波器及空间域噪声抑制(spatial noise  reduction，SNR)滤波器的组合，一般而言，传统TNR滤波器及SNR滤波器 的参数一经设定就不再改变。然而，在实际应用时，由于图像内容组成相当复 杂，例如每一张图场会具有不同的噪声位准、不同的物体移动量、或者物体和 背景间会有各种不同的亮度差值，无论采用TNR滤波器或SNR滤波器，恐 难由预设的单一特性曲线或仅设定一组参数来涵盖或套用至所有图像内容，而 对图像品质造成一定程度的影响。