[发明专利]一种滤除像素中噪声的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种滤除像素中噪声的方法及装置。

背景技术

在图像处理领域中，滤除图像中的噪声是图像处理的一个重要的步骤。图像中的噪声来源于图像采集、传输、存储的过程。例如，采集图像时光线条件差、感光度高、图像采集器件有坏点，或者模拟图像转换为数字图像的过程中出现错误、图像存储时发生错误或者图像传输过程中受到噪声的干扰等。这些噪声为图像的后期处理带来了很大的困难。

虽然噪声的形式多种多样，但是几乎都可以用高斯噪声和脉冲噪声这两种最基本的噪声模型的组合来表示。对于脉冲噪声，目前有很多方法来滤除，例如，简单中值滤波、自适应滤波等。对于高斯噪声，目前也有很多方法来滤除，例如平均滤波、维纳滤波、同组滤波、双边滤波、非局部平均（NL-means，Non-Local means）滤波等。现有的这些滤波方法对于单一的噪声都可以有效地消除，但是，在实际中图像中的噪声都是脉冲噪声和高斯噪声的组合，是混合噪声，而单独针对脉冲噪声或者针对高斯噪声的滤波方法很难有效地消除这种混合噪声。

现有的滤波方法中也有一些消除混合噪声的方法，这些消除混合噪声的方法都是采用简单的分布式结构将针对脉冲噪声的滤波方法和针对高斯噪声的滤波方法组合在一起。例如，首先滤除图像中的脉冲噪声，然后针对滤除脉冲噪声之后的图像滤除其中的高斯噪声；或者，首先滤除图像中的高斯噪声，然后针对滤除高斯噪声之后的图像滤除其中的脉冲噪声。

现有的一种消除混合噪声的方法在对图像进行消噪处理的步骤如下：

1、对输入的图像进行脉冲噪声检测，将检测到的包含脉冲噪声的像素的位置标记出来，生成包含脉冲噪声的像素的分布图，并对检测到的包含脉冲噪声的像素分别进行中值滤波生成去除了脉冲噪声的图像I₁；对输入图像不必进行高斯噪声检测，可以认为输入图像中的每一个像素都包含高斯噪声，这样，输入的图像中就有一部分像素中既包含高斯噪声又包含脉冲噪声，即这些像素中包含混合噪声。

2、对图像I₁采用NL-means算法消除脉冲噪声，其中，该NL-means算法中的强度参数的值是专门针对脉冲噪声进行优化了的，并且该NL-means算法仅针对图像I₁中被标记为包含脉冲噪声的像素的位置上的像素进行处理，即将图像I₁中进行中值滤波后的像素的像素值再用NL-means算法计算出的该像素的像素值替代，得到图像I₂，此时，图像I₂中仍包含高斯噪声；

3、对图像I₂采用NL-means算法消除高斯噪声，其中，该NL-means算法中的强度参数的值是专门针对高斯噪声进行优化了的，并且，该NL-means算法是针对图像I₂中的所有像素进行处理的，即将图像I₂中的每一个像素的像素值用NL-means算法计算出的该像素的像素值替代从而去除高斯噪声，最终得到去除了混合噪声的图像。

这样的滤波方法虽然能够滤除混合噪声，但是当一个像素中既包含脉冲噪声又包含高斯噪声时，这种方法需要分别针对脉冲噪声和高斯噪声各进行一次NL-means算法的滤波，这会增加滤波过程的复杂度，从而导致该滤波方法消噪处理的效率较低。

综上所述，上述方案在对图像进行消噪处理时，虽然能够滤除图像中的混合噪声，但是，当一个像素中既包含脉冲噪声又包含高斯噪声时，现有的滤波方法需要分别针对脉冲噪声和高斯噪声各进行一次滤波，这导致了这些滤波方法在滤除图像中的噪声时效率比较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种滤除像素中噪声的方法和装置，用以解决现有的滤波方法在图像中的像素中既包含脉冲噪声又包含高斯噪声时，需要分别针对脉冲噪声和高斯噪声各进行一次滤波，从而导致了这些滤波方法在滤除图像中的噪声时效率较低的问题。

第一方面，提供一种滤除像素中噪声的方法，包括：