[发明专利]一种视频去噪方法及计算设备

说明书

本发明公开了一种视频去噪方法，该方法包括步骤：获取视频序列中待去噪帧的至少一个相邻帧；以及针对待去噪帧的每个像素点进行时间域去噪，该时间域去噪包括：对于待去噪帧的每个相邻帧，获取待去噪帧的像素点在该相邻帧上的匹配像素点，并计算匹配像素点的权重；基于获取的待去噪帧的像素点在各相邻帧上的匹配像素点的权重，计算待去噪帧的像素点及其匹配像素点的加权平均数，以得到待去噪帧的像素点进行时间域去噪后的像素值。本发明还公开了相应的计算设备和计算机存储介质。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种视频去噪方法及计算设备。

背景技术

在图片或视频采集的应用场景中，所获取的图像不可避免会有信号噪声。例如，在夜晚等场景中所拍摄的图片或视频通常有比较明显的噪点。图像去噪是图像处理(单幅图片处理或视频帧序列的处理)中十分重要的环节。而去噪主要面对的问题是如何在有效去除时间域和空间域噪声的同时又能够有效保留图像的边界纹理细节不受到破坏。

目前较为主流的处理方式是在空间域进行双边滤波，在时间域进行均值滤波，但是这一方法的缺点是不能保证视频相邻帧滤波强度的一致性，因此在视频播放时会由于前后两帧滤波的强度不一致而出现闪动。其中，即使采用均值滤波也并不能很好的解决时间域的闪烁噪声，若视频前后两帧有运动，这种时间域的均值滤波还会导致很强的重影。

特别地，对于高噪图像，虽然选择较大平滑可以较好去噪，但会导致图像模糊，其边缘也相对模糊。如果选择较小平滑，则很难有效去除图像中的噪声。视频帧序列中的图像就是如此，由于视频在拍摄中存在很多诸如暗光条件、长时间镜头污染、错误的镜头曝光等等之类的复杂情况，也就导致视频中的噪声程度往往都很高。

因此，需要一种更优化的视频去噪方案。

发明内容

为此，本发明提供了一种视频去噪方法及计算设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种视频去噪方法，该方法包括步骤：获取视频序列中待去噪帧的至少一个相邻帧；针对待去噪帧的每个像素点进行时间域去噪，该时间域去噪包括：对于待去噪帧的每个相邻帧，获取待去噪帧的像素点在该相邻帧上的匹配像素点，并计算匹配像素点的权重；基于获取的待去噪帧的像素点在各相邻帧上的匹配像素点的权重，计算待去噪帧的像素点及其匹配像素点的加权平均数，以得到待去噪帧的像素点进行时间域去噪后的像素值；其中计算匹配像素点的权重包括：在待去噪帧中构建以待去噪帧的像素点为中心的子块，在相邻帧中构建以匹配像素点为中心的匹配块，匹配块与子块大小相同；根据所构建的子块和匹配块得到残差块；以及基于待去噪帧的噪声标准差，将残差块映射为加权块，并根据加权块计算匹配像素点的权重。

可选地，在根据本发明的视频去噪方法中，获取待去噪帧的像素点在该相邻帧上的匹配像素点的步骤包括：获取待去噪帧和相邻帧的图像金字塔，图像金字塔包括以原始图像为底层、分辨率随层级升高而降低的多层图像；对于待去噪帧和相邻帧的图像金字塔，自上而下地逐层计算光流，直至到达底层为止；根据底层的光流结果，获取相邻帧中与待去噪帧的像素点相匹配的匹配像素点。

可选地，在根据本发明的视频去噪方法中，获取待去噪帧和相邻帧的图像金字塔的步骤包括：以原始图像为图像金字塔的第0层，并通过对原始图像以k因数连续降采样来依次得到图像金字塔的第1，2，…，Lm层；其中第L层图像的分辨率为0≤L≤Lm；第0层为底层，第Lm层为顶层，k＝2。

可选地，在根据本发明的视频去噪方法中，降采样包括均值降采样，均值降采样按照以下步骤来进行降采样：将原始图像划分为若干个相同大小的降采样块；以该降采样块中所有像素点的平均值作为该降采样块的采样值；由若干个降采样块的采样值构成降采样后的图像。

可选地，在根据本发明的视频去噪方法中，对于待去噪帧和相邻帧的图像金字塔，自上而下地逐层计算光流的步骤包括：计算顶层图像的光流；对于顶层以下的每层图像，均基于其上一层图像的光流来计算该层图像的光流。