[发明专利]视频数据的滤波降噪系统及滤波降噪方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控的技术领域，具体说是一种应用于实时视频降噪，通过邻域模板的数据均值替代原有帧数据，从而降低图像中高斯噪声的视频数据的滤波降噪系统及滤波降噪方法。

背景技术

在图像传感器采集图像信号过程中混入的噪声主要是高斯噪声，而视频图像降噪的主要目标是滤除其中的噪声,同时尽可能保持好细节信息,并要求在降噪后的视频图像中减少由于滤波引入的视觉降质。

视频图像降噪技术不但能够滤除视频图像中的噪声、提高视频图像主观视觉质量,而且对于压缩编码、目标识别与跟踪、帧频提升等后续处理任务有重要意义。现行的视频图像降噪算法可以分为两类:早期的像素域降噪算法和近年来的转换域降噪算法。

根据滤波器的滤波范围,像素域降噪算法可以划分为时域滤波算法和空时滤波算法。时域滤波算法利用视频图像时域上的相关性以抑制噪声,通常基于运动估计/运动补偿方法获取时域预测;而空时滤波算法则是利用视频图像三维空间中的空时相关性滤除噪声。像素域降噪算法的主要缺点就是在降噪后的视频图像中容易引入时域降质、过平滑等空域降质,到目前为止还没有一种适合多种噪声级别的降噪算法。另外,像素域降噪算法中多采用运动估计获取时域上的相关信息,但噪声的存在容易影响运动估计的准确度,从而降低降噪性能。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种应用于实时视频降噪，通过邻域模板的数据均值替代原有帧数据，从而降低图像中高斯噪声的视频数据的滤波降噪系统及滤波降噪方法。

本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是:

本发明的视频数据的滤波降噪系统，包括邻域模板生成模块、模板叠加模块和均值计算模块，上述三个模块依次相连接；邻域模板生成模块包含四路先入先出存储器FIFO1～FIFO4和一路数据帧输入Pixel_In，由数据帧输入Pixel_In引入的连续四帧视频图像数据由FIFO1至FIFO4依次存入四路先入先出存储器；模板叠加模块中包括模板参数存储器Coefficient RAM、乘法器和加法器，模板参数存储器记录模板的滤波因数，而模板参数存储器通过乘法器与Pixel_In和FIFO1～FIFO4的输出端分别连接，乘法器将滤波因数与Pixel_In引入的当前帧视频图像数据和FIFO1～FIFO4内存储的前4帧视频图像数据之间做乘法，所得五个乘积再通过加法器求和后将所得数据的和值引入均值计算模块；均值计算模块，与模板叠加模块相连接，存储五次求和的不同和值，并将五次和值通过加法器再次求和，然后通过常量因数取均值。

本发明的视频数据的滤波降噪方法，包括以下步骤：

A、由数据帧输入Pixel_In引入第一帧视频图像数据，并将此帧视频图像数据存入FIFO1，由数据帧输入Pixel_In引入第二帧视频图像数据，并将此帧视频图像数据存入FIFO2，由数据帧输入Pixel_In引入第三帧视频图像数据，并将此帧视频图像数据存入FIFO3，由数据帧输入Pixel_In引入第四帧视频图像数据，并将此帧视频图像数据存入FIFO4；

B、由数据帧输入Pixel_In引入第五帧视频图像数据，此帧视频图像数据与四路先入先出存储器中所存储的前四帧视频图像数据一同构成5×5邻域模板中的第一列数据；

C、将滤波因数与Pixel_In引入的第五帧视频图像数据和FIFO1～FIFO4内存储的前4帧视频图像数据分别通过乘法器做乘法，并将五个乘积再通过加法器求和，作为5×5邻域模板中的第一列数据的和值，将此和值存入均值计算模块中，记为Reg1；

D、重复四次依次执行上述A、B、C三步骤，得到5×5邻域模板中后四列数据的和值，分别记为Reg2、Reg3、Reg4和Reg5；

E、将上述五列数据的和值再次通过加法器求和，即得到5×5邻域模板中25个数据的和，记为REG；

F、将REG除以常量因数，即可得出滤波后的均值reg，将reg作为数据帧输出Pixel_Out。

本发明具有的优点和积极效果是:

本发明的视频数据的滤波降噪系统及滤波降噪方法中，采用均值滤波的方式，通过邻域模板生成模块生成5×5邻域模板，并将5×5邻域模板中的五列视频图像数据的和值求和后再除以常量因数得到帧输出，利用空间中相邻的25帧数据的均值替代原有的一帧数据，从而有效滤除实时视频中的高斯噪声，提高了视频图像数据的质量。

附图说明

图1是本发明的视频数据的滤波降噪系统中邻域模板生成模块及模板叠加模块部分的示意图；