[发明专利]一种Bayer图像去椒盐噪声的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，特别是涉及一种对Bayer格式图像去除椒盐噪声、生成去噪后RGB图像的Bayer图像去椒盐噪声的方法和系统。

背景技术

现代数码相机传感器阵列一个像素点上只能感知一种颜色，这种阵列称为彩色滤波器阵列CFA(Color Filter Array)。在CMOS图像传感器的像素上覆盖这样的彩色滤色器阵列，就可以获得图像的彩色信息，再经过图像信息处理，就可以获得色彩逼真的彩色图像。最常用的CFA结构为Bayer格式。图1表示了一个8*8色彩滤波器阵列，这是一个典型的棋盘式Bayer滤色器。在实际数码相机中，图像的行数和列数都比这个大得多。X，Y轴表示了每个感光原色器件在整体图像中的坐标。图1中，B（蓝色），G（绿色）原色器件在奇数行交错排列，G，R（红色）原色器件在偶数行交错排列。这种滤色器的每一行上只有两种滤色单元：或者是G，R，或者是G，B。因此，整个滤色器上G光的采样单元数目是R光或B光的两倍。

在光线条件很差的状况下，数字相机原始图像数据阵列中会出现数量不定的错误的像素点，通常称它们为“坏点(defective pixel)”，这些坏点具有如下特点：其灰度值随机性地受到脉冲噪声（也称为椒盐噪声）的影响，明显偏离其正确值；会在图像数据阵列中的任意位置出现，即无法提前预测其所在位置。脉冲噪声出现的位置极具随机性，致使图像数据阵列中的“坏点”有孤立的，也有彼此相邻的，而去脉冲噪声的难点就是如何有效滤除那些相邻的“坏点”，同时保证图像边缘的完整性。

对于图像原始像素中的坏点像素（椒盐噪声像素点），目前也有专门的算法去处理，中值滤波一般被认为是比较有效的预处理手段。它对抑制脉冲干扰及椒盐噪声效果好，在去噪的同时能保护边沿少被模糊。在实际工作中人们提出了不少实现中值滤波的方法。真正的中值滤波实质上是对一个滑动窗口内各个像素灰度的排序，用中值代替窗口中坏点像素的原灰度值。然而，目前的中值滤波方法虽然已经十分优异，但是算法的复杂度很高，硬件实现的过程中会消耗大量的硬件资源，不利于硬件实现。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种Bayer图像去椒盐噪声的方法和系统，其不仅能够很好的去除Bayer图像中的椒盐噪声，而且可保证去噪的性能和低复杂度，并利于硬件实现。

为达上述及其它目的，本发明提出一种Bayer图像去椒盐噪声的方法，包括如下步骤：

步骤一，将待处理的Bayer图像分解成(2N+1)×(2N+1)的工作窗口，对Bayer格式的图像的红色、绿色和蓝色分量各自独立的进行降噪处理；

步骤二，在每个(2N+1)×(2N+1)的工作窗口中，每种颜色分量都会出现2N+1个点，对该2N+1个点进行中值滤波，然后滑动窗口到整个图像；

步骤三，将各(2N+1)×(2N+1)的工作窗口中的2N+1个点排序为r1，r2，r3…r(2N)，r(2N+1)，并判断中间的一个点r(N+1)是否为该2N+1个点中的最大值或者最小值；

步骤四，若判断结果为不是，则直接输出r(N+1)；若判断结果为是，则采用中值滤波将序列的中值替换r(N+1)输出。

进一步地，于步骤二之前，还包括如下步骤：

对待处理的Bayer图像的第一行至第N行和倒数第一行至倒数第N行及第一列至第N列和倒数第一列至倒数第N列分别采用镜像补偿的方式补齐像素，使边缘像素与角落像素构成(2N+1)×(2N+1)的工作窗口。

进一步地，以N取值为2为例，对第一行的像素，用第二行和第三行的像素以第一行为对称轴进行对称镜像补齐，构成5×5的工作窗口，对第二行的像素，用第二行的像素以第一行为对称轴进行对称镜像补齐，构成5×5的工作窗口；倒数第一行、倒数第二行的像素采用相同方法镜像补齐。

进一步地，对第一列的像素，用第二列和第三列的像素以第一列为对称轴进行对称镜像补齐，构成5×5的工作窗口，对第二列的像素，用第二列的像素以第一列为对称轴进行对称镜像补齐，构成5×5的工作窗口；倒数第一列、倒数第二列的像素采用相同方法镜像补齐。

进一步地，对于角落像素，采用镜像补偿同时补齐行和列的像素，构成5×5的工作窗口。

进一步地，于步骤一中，绿色分量计算结构的像素点成对角线形状，红色分量和蓝色分量计算结构的像素点成正十字形状。