[发明专利]一种自适应加权滤波图像降噪方法、装置及图像处理设备

说明书

本发明适用于图像、视频处理领域，提供了一种自适应加权滤波图像降噪方法、装置及图像处理设备。所述方法包括：分离输入的图像的亮度分量和色度分量；提取亮度分量的高频部分和低频部分；对亮度分量的高频部分进行低通滤波，低频部分进行自适应加权滤波，对色度分量直接进行自适应加权滤波得到降噪后的色度分量；对亮度分量的高频部分的低通滤波结果和低频部分的自适应加权滤波结果进行融合，得到降噪后的亮度分量；将降噪后的亮度分量和色度分量转换到输入的图像的颜色空间输出图像。本发明一定程度上克服了传统算法采用RGB三通道分开处理彩色图像时所产生的图像失真的缺点，且能够更好的降低图像中的噪声。

技术领域

本发明属于图像、视频处理领域，尤其涉及一种自适应加权滤波图像降噪方法、装置及图像处理设备。

背景技术

在图像的获取和传输过程中，会因为各种因素引入不同种类噪声。噪声不仅影响了图像的视觉效果，而且给后期的视频图像分析和处理带来了困难。因此，降低图像中的噪声是图像处理过程中必不可少的一个环节。然而，只有当完全知道噪声产生的原因，且可以在数学上模型化和可逆时，噪声才能被完全地消除掉。但是实际上是无法完全知道噪声产生的原因的。

图像中一般既有较为平滑的区域，也有丰富的细节或边缘，这些细节或边缘通常包含重要的视觉感知信息，因此，在图像降噪的过程中，主要关注两个问题，第一，对图像中噪声的抑制效果，第二，对图像细节的保护能力。一个较好的降噪算法是既能有效的去除图像中的噪声，同时又不会模糊图像的边缘及细节部分。图像降噪的方法有很多，其中空间滤波和频率域滤波是较常用的两类降噪方法。空间滤波是直接作用于图像本身而完成类似的平滑。空间滤波由一个邻域(典型地是一个较小的矩形)，对该邻域包围的图像像素执行的预定义操作组成。如果在图像像素上执行的是线性操作，则该滤波器称为线性空间滤波器，如均值滤波能较好的去除高斯噪声，但会损坏图像的边缘信息，使图像变得模糊。另外还有一些非线性空间滤波器，如中值滤波对去除脉冲噪声非常有效，但对高斯噪声的滤波能力较差。另外，双边滤波也是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空间信息和灰度相似性，达到保边缘去噪声的目的，具有简单、非迭代、局部的特点。而频率域滤波由修改一幅图像的傅里叶变换然后计算其反变换得到处理后的结果组成。通过设计合适的滤波器(高通滤波器、低通滤波器、带通滤波器、陷波滤波器等)去除噪声对应的频率分量，从而降低图像的噪声。然而，一般的图像去噪模型都是对灰度数字图像进行处理，若将这些降噪方法直接应用的彩色图像的红、绿、蓝三个分量，再将处理后的三个分量合成彩色图像，往往会导致最终得到的彩色图像失真，降低去噪后彩色图像的质量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自适应加权滤波图像降噪方法、装置、计算机可读存储介质及图像处理设备，旨在解决现有技术的降噪方法直接应用的彩色图像的红、绿、蓝三个分量，再将处理后的三个分量合成彩色图像，往往会导致最终得到的彩色图像失真，降低去噪后彩色图像的质量的问题。

第一方面，本发明提供了一种自适应加权滤波图像降噪方法，所述方法包括：

分离输入的图像的亮度分量和色度分量；

提取亮度分量的高频部分和低频部分；

对亮度分量的高频部分进行低通滤波，低频部分进行自适应加权滤波，对色度分量直接进行自适应加权滤波得到降噪后的色度分量；

对亮度分量的高频部分的低通滤波结果和低频部分的自适应加权滤波结果进行融合，得到降噪后的亮度分量；

将降噪后的亮度分量和色度分量转换到输入的图像的颜色空间输出图像。

第二方面，本发明提供了一种自适应加权滤波图像降噪装置，所述装置包括：

分离模块，用于分离输入的图像的亮度分量和色度分量；

提取模块，用于提取亮度分量的高频部分和低频部分；