[发明专利]视频图像3D降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种视频图像3D降噪方法，其特征在于，包括：

获取当前视频帧以及前一视频降噪帧；

根据所述前一视频降噪帧对所述当前视频帧进行时域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的时域滤波权重；

对所述当前视频帧进行基于方向统计的空域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的空域滤波结果；

根据所述时域滤波权重将所述空域滤波结果和所述前一视频降噪帧进行加权融合，获得所述当前视频帧的视频降噪帧；

保存所述当前视频帧的视频降噪帧并进入下一视频帧的降噪步骤。

2.根据权利要求1所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，

所述根据所述前一视频降噪帧对所述当前视频帧进行时域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的时域滤波权重的步骤包括：

确认所述当前视频帧每一个像素点的最终梯度水平；

获取所述当前视频帧与所述前一视频降噪帧每一个相同像素点坐标对应的绝对平均差分值；

根据所述最终梯度水平和所述绝对平均差分值获得所述当前视频帧每一个像素点的时域权重；

对每一个像素点的所述时域权重进行权重滤波，获得每一个像素点的所述时域滤波权重。

3.根据权利要求2所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，

所述确认所述当前视频帧每一个像素点的最终梯度水平的步骤包括：

分别计算出所述当前视频帧以及所述前一视频降噪帧在同一像素点坐标的梯度水平，将两个所述梯度水平中最大的一个作为所述当前视频帧在该像素点坐标对应像素点的最终梯度水平。

4.根据权利要求2所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，

所述获取所述当前视频帧与所述前一视频降噪帧每一个相同像素点坐标对应的绝对平均差分值的步骤包括：

对所述当前视频帧以及所述前一视频降噪帧进行时域差分，获得每一个所述相同像素点坐标对应的时域差分值；

对每一个所述相同像素点坐标对应的所述时域差分值进行差分平均，获得所述绝对平均差分值。

5.根据权利要求4所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，

在所述对每一个所述相同像素点坐标对应的所述时域差分值进行差分平均的步骤前，所述方法还包括：

判断当前像素点是否落入羽化区域，若是，根据预设加权因子对所述当前像素点对应的所述时域差分值进行增大处理。

6.根据权利要求2所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，

所述根据所述最终梯度水平和所述绝对平均差分值获得所述当前视频帧每一个像素点的时域权重的步骤包括：

确认所述梯度水平的段位，根据所述段位对应的分段函数获得所述当前视频帧每一个像素点对应的所述时域权重。

7.根据权利要求2所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，

所述对每一个像素点的所述时域权重进行权重滤波，获得每一个像素点的所述时域滤波权重的步骤包括：

利用预设数量不同的方向滤波模板分别对每一个像素点的所述时域权重进行滤波，获得每一个像素点对应的所述预设数量的滤波结果；

获取每一个像素点对应的所述滤波结果中的最大值作为每一个像素点的所述时域滤波权重。

8.根据权利要求1至7任一项所述的视频图像3D降噪方法，其特征在于，

对所述当前视频帧进行基于方向统计的空域滤波，获得所述当前视频帧每一个像素点的空域滤波结果的步骤包括：

获取所述当前视频帧每一个像素点的梯度大小的绝对值；

以预设窗口获取所述当前视频帧每一个像素点在水平方向上的梯度绝对值均值以及在垂直方向上的梯度绝对值均值；

根据所述梯度绝对值均值获取每一个像素点在所述预设窗口内的权重值，并根据所述权重值对每一个像素点的像素值进行加权平均，获得所述空域滤波结果。

9.一种计算机装置，包括处理器，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至8中任一项所述的视频图像3D降噪方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任意一项所述视频图像3D降噪方法的步骤。