[发明专利]一种自适应的视频图像降噪方法及降噪系统

权利要求书

1.一种自适应的视频图像降噪方法，包括如下步骤：

1）对比前一幅已处理图像与当前待处理图像，获得当前待处理图像的噪声特征信息；

2）根据噪声特征信息和运动判定采用自适应算法进行椒盐降噪或高斯降噪图像处理。

2.如权利要求1所述的自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，所述噪声特征信息为噪声标志和噪声类型，通过噪声功率估计值进行计算分析得到。

3.如权利要求2所述的自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，所述噪声功率估计值的计算方法为：

A、随机选取当前待处理图像的一个统计区域，在该统计区域中划分出多个基本统计窗口；

B、利用边缘侦测技术判断基本统计窗口的有效性；

C、计算有效基本统计窗口中所有像素的方差获得有效基本统计窗口的噪声功率估计值；

D、将所有有效基本统计窗口的噪声功率估计值汇总得到当前待处理图像的噪声功率估计值。

4.如权利要求3所述的自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，所述边缘侦测技术是将基本统计窗口进行水平和垂直方向的滤波，再计算各位置点之间的正交梯度值和对角线梯度值，如果正交梯度值和对角线梯度值都小于或等于设定阈值，该基本统计窗口为有效基本统计窗口。

5.如权利要求3所述的自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，当噪声功率估计值大于设定值的有效基本统计窗口的个数超过设定个数时，当前待处理图像具有噪声标志。

6.如权利要求3所述的自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，噪声类型的确定方法为：

根据噪声功率估计值计算噪声曲线的峰态系数；

将峰态系数与大小两个阈值进行比较，当峰态系数低于小阈值，确定噪声为高斯噪声；当峰态系数高于大阈值，确定噪声为椒盐噪声；当峰态系数在大小阈值之间，确定噪声为混叠噪声。

7.如权利要求3所述的自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，根据噪声类型和运动判定采用自适应算法进行椒盐降噪或高斯降噪图像处理的方法为：

A、如果噪声类型是椒盐噪声则采用帧内中值滤波的椒盐降噪处理；

B、如果噪声类型是高斯噪声则采用结合运动判定技术的高斯降噪处理；

C、如果噪声类型是混叠噪声则顺序采用帧内中值滤波的椒盐降噪处理和采用结合运动判定技术的高斯降噪处理。

8.如权利要求7所述的自适应的视频图像降噪方法，其特征在于，所述结合运动判定技术的高斯降噪处理包括如下步骤：

a、计算运动权值，计算与当前待处理图像相邻的图像对应位置像素的差值，而后对差值进行低通滤波处理，统计整个当前待处理图像获得运动权值；

b、采用运动权值对帧内均值滤波降噪处理和帧间滤波降噪处理进行加权平均。

9.一种自适应的视频图像降噪系统，其特征在于，包括噪声分析单元、图像缓存单元和噪声处理单元，噪声分析单位从图像缓存单元提取已处理的前一幅图像与当前待处理图像进行对比获得当前待处理图像的噪声特征信息，噪声处理单元根据噪声特征信息进行噪声处理。

10.如权利要求9所述的自适应的视频图像降噪系统，其特征在于，所述噪声分析单元包括噪声标志判断模块、噪声功率统计模块和噪声分类模块，噪声功率统计模块计算当前待处理图像中有效基本统计窗口的噪声功率估计值，噪声标志判断模块根据噪声功率统计模块计算的有效基本统计窗口的噪声功率估计值判断当前待处理图像是否有噪声，噪声分类模块根据噪声曲线判断噪声类型。