[发明专利]图像处理设备、图像处理方法、以及计算机程序有效
申请号: | 201080034275.7 | 申请日: | 2010-07-22 |
公开(公告)号: | CN102473293A | 公开(公告)日: | 2012-05-23 |
发明(设计)人: | 原崇之 | 申请(专利权)人: | 株式会社理光 |
主分类号: | G06T5/20 | 分类号: | G06T5/20;G06T5/00;H04N1/409 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 丁辰 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 日本;JP |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 图像 处理 设备 方法 以及 计算机 程序 | ||
技术领域
本发明涉及降低图像数据中的噪声的图像处理设备、图像处理方法、以及计算机程序。
背景技术
由诸如扫描器以及数字摄像机的图像捕捉装置获取的图像包含噪声,诸如暗电流噪声、热噪声、以及拍摄噪声。该噪声取决于成像元件以及电路的特性。为了形成高质量图像,需要降低噪声的过程。然而,如果以使用低通滤波器的简单方式降低噪声,则丢失对于使图像对于图像观察者可识别来说重要的诸如边缘的元素,最终,降低图像质量。因此,要求根据图像不同部分的特性的用于噪声降低的技术。
一个这样的噪声降低技术使用ε滤波器(见非专利文件1)。ε滤波器能够以焦点像素的信号与每个选择像素的信号之差小于或等于阈值的方式,来用从周围像素中选择的像素的平均值代替焦点像素的像素值,从而降低噪声,同时保持具有大的信号差的诸如边缘的分量。
此外,用使用双向滤波器的技术(见非专利文件2),使用焦点像素与周围像素之间的信号差以及空间距离来为每个周围像素计算滤波器系数,然后焦点像素的像素值用乘以所有周围像素的像素值的滤波器系数之和代替。如同ε滤波器,该技术同样实现噪声降低以及边缘保持两者。
已经公开了各种先进的ε滤波器/双向滤波器技术。在日本专利申请公开号2008-205737(专利文件1)中公开的图像捕捉系统等等中,在滤波器系数中体现焦点像素的RGB值与周围像素的RGB值之间的距离。这使能彩色图像中噪声的有效降低。用日本专利申请公开号2007-288439(专利文件2)中公开的图像处理设备等等,检测焦点像素的色调与周围像素的色调之差,然后在滤波器系数中体现色调差,其使能平滑,以便防止形成波纹图形。
然而,在与以上专利文件1以及2中公开的图像处理设备等等相关联的发明中,因为在滤波器系数中体现各个像素之间的距离,所以如果存在高水平噪声,则因为不能够计算像素之间的距离以及适当的滤波器系数,所以计算的值是不正确的,其不利地降低了噪声降低效果。
本发明用传统技术解决以上问题,本发明的目的是提供一种用于计算适当的滤波器系数以便降低噪声同时保持对使图像对于图像观察者可识别来说重要的诸如边缘的元素的图像处理设备、图像处理方法、以及计算机程序。
发明内容
根据本发明的图像处理设备具有实现以上目的的以下配置。
一种根据本发明的图像处理设备,包括:距离计算单元,计算第一与第二分布之间的距离,其中第一分布是图像中包括的焦点像素周围的像素的像素值的分布,第二分布是在中心包括焦点像素的窗口中包括的像素周围的像素的像素值的分布,对于窗口中包括的每个像素而获得第二分布;系数计算单元,使用第一与第二分布之间的距离为窗口中包括的每个像素计算滤波器系数;以及滤波器处理单元,通过使用滤波器系数对窗口中包括的每个像素执行滤波器处理过程来为焦点像素计算校正值。
这使能即使当噪声水平高时,也提供一种用于计算适当的滤波器系数以便降低噪声同时保持对使图像对于图像观察者可识别来说重要的诸如边缘的元素的图像处理设备、图像处理方法、以及计算机程序。
能够将解决以上问题的本发明作为图像处理设备中使用的图像处理方法、以及使计算机运行图像处理方法的计算机程序实施。
用根据本发明的图像处理设备、图像处理方法、以及计算机程序,提供一种即使当噪声水平高时也计算适当的滤波器系数以便降低噪声同时保持对使图像对于图像观察者可识别来说重要的诸如边缘的元素的图像处理设备、图像处理方法、以及计算机程序。
附图说明
图1是根据第一实施例的图像处理设备的示例的功能图。
图2是根据第一实施例的图像处理方法的流程图。
图3是在焦点像素周围的像素的像素值的分布的示例以及在窗口内侧像素周围的像素的像素值的分布的示例的示意图。
图4是根据给定函数的滤波器系数相对于分布之间距离而绘制的图表。
图5说明具有相互最接近的像素值的像素之间的距离。
图6说明每对像素之间的距离。
图7是根据第七实施例的图像处理设备的示例的功能图。
图8是根据第七实施例的图像处理方法的流程图。
具体实施方式
以下将参考附图详细描述本发明的示例性实施例。
[本发明的实施例]
[第一实施例:使用平均值计算分布之间的像素值距离(灰阶图像)]
在第一实施例中描述的示例中,将要处理的图像是灰阶图像,分布之间的像素值距离是平均值之间的距离。
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