[发明专利]基于Surfacelet变换特性的视频去噪方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及视频处理技术领域中的一种基于Surfacelet变换特性的视频去噪方法。本发明可用于视频图像加性噪声的去除。

背景技术

在视频图像的采集及传输过程中，噪声的引入是不可避免的。由于视频图像在相邻像素及帧间都有很大的相关性，而噪声是随机且不相关的，这为视频图像在时空域的噪声去除提供了理论基础。由于含噪视频图像经小波变换、Surfacelet变换后，视频图像及噪声在变换域具有不同的特性，所以在变换域进行视频图像的去噪也能取得很好的去噪效果。

四川虹微技术有限公司提出的专利申请“一种视频图像噪声估计与去除方法”(专利申请号200810147923.4，公开号CN101489034A)公开了一种视频图像噪声估计与去除的方法。该方法通过将当前颜色通道的灰度图像及相应的重要边缘图像划分成若干个基本子块，摒弃包含太多边缘信息的子块，确保了所统计的基本子块方差能很好地吻合真实的噪声方差水平，从而在去噪的同时尽可能地保存了视频图像原有特征细节。该方法虽然能够通过保存重要边缘图像子块、摒弃非重要边缘图像子块来实现在去噪的同时尽可能地保存视频图像原有特征细节，但是仍然存在的不足是，该方法通过在空间域直接保存重要边缘图像子块来滤除噪声，但噪声对边缘细节的损害较大，边缘细节的保持效果不明显。

西安电子科技大学提出的专利申请“非局部均值空域时变视频滤波方法”(专利申请号200910219213.2，公开号CN101742088A)公开了一种非局部均值空域时变视频滤波方法，主要解决现有非局部均值空域时变滤波器的计算量大和应用范围受限的问题。该方法的滤波过程是：初始化当前帧图像所有点处的权值归一化系数和非归一化滤波后的值为0；对于搜索域内每个坐标偏置，分别将当前帧图像所有的像素点进行统一的预处理，然后快速计算当前帧图像所有像素点在该搜索域坐标处的加权核权值；根据该加权核权值，更新权值归一化系数和非归一化滤波后的值；根据权值归一化系数和非归一化滤波后的值，计算得到滤波后的图像。该方法虽然极大地降低了现有非局部均值空域时变滤波方法的计算复杂度，但是仍然存在的不足是，该方法只考虑了当前帧内像素间的相关性，没有利用视频图像帧间的相关性，不能有效地提高视频图像的去噪效果。

发明内容

本发明针对上述现有技术的不足，用Surfacelet系数描述视频图像及噪声，对视频作整体处理。根据视频图像及噪声在Surfacelet域系数分布的特点，在充分考虑Surfacelet系数的邻域关系基础上，对视频、噪声在Surfacelet域的能量分布特性进行分析，提出一种基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，可以有效的将噪声从视频图像中去除。

本发明的具体步骤如下：

(1)输入一个待去噪视频；

(2)获取待去噪视频的Surfacelet域系数

调用Surfacelet工具包对待去噪视频作Surfacelet变换，获取待去噪视频的Surfacelet域高频子带系数；

(3)用噪声估计公式估算待去噪视频的噪声标准差；

(4)获取待去噪视频Surfacelet域对应尺度的能量

按照下式获取待去噪视频Surfacelet域对应尺度的能量：

Ej=Σk=1Kej,k]]>

其中，E_j为待去噪视频Surfacelet域对应尺度的能量；

j为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度；

K为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度的子带数；

∑为累加符号；

k为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度的第k个子带；

e_j，k为待去噪视频Surfacelet域第j个尺度的第k个子带的能量；

(5)获取待去噪视频Surfacelet域方向子带的调整因子