[发明专利]视频中图像的噪声估计方法、及视频降噪方法

权利要求书

1.一种视频中图像的噪声估计方法，其特征在于，包括：

对于视频中相邻的帧图像，舍弃掉属于运动区域的块，得到变换后的当前帧图像I_cur1和变换后的差分图像I_dif1；

根据变换后的当前帧图像I_cur1和变换后的差分图像I_dif1，计算得出亮度关于噪声水平的函数关系式；

对变换后的当前帧图像I_cur1做自适应邻域选区，确定入选像素；

对于各个块，分别计算所述对应像素在差分图像I_dif中的均值，以该均值作为噪声水平。

2.如权利要求1所述的视频中图像的噪声估计方法，其特征在于，所述对于视频中相邻的帧图像，舍弃掉属于运动区域的块包括：

采用视频中相邻的帧图像，来生成差分图像I_dif；

将差分图像I_dif划分为M×N个块；

根据当前帧图像I_cur，来分别计算各个块的各个亮度值lum_cur；

根据参考帧图像I_ref，来分别计算各个块的各个亮度值lum_ref；

根据当前帧图像I_cur，来计算阈值函数τ；

根据lum_cur、lum_ref和τ，来分别判断各个块是否属于运动区域；

将当前帧图像I_cur中属于运动区域的块置0，得到变换后的当前帧图像I_cur1；

将差分图像I_dif中属于运动区域的块置0，得到变换后的差分图像I_dif1。

3.如权利要求2所述的视频中图像的噪声估计方法，其特征在于，所述采用视频中相邻的帧图像，来生成差分图像I_dif具体采用如下公式：

I_dif＝I_cur-I_ref

其中，I_cur表示当前帧图像，I_ref表示参考帧图像，I_dif表示差分图像。

4.如权利要求2所述的视频中图像的噪声估计方法，其特征在于，所述根据当前帧图像I_cur，来分别计算各个块的各个亮度值lum_cur包括：

采用卷积核Ker1，计算公式为：

Lum＝conv(I_cur,Ker1)/100

其中，Lum表示当前帧图像I_cur的中心像素利用卷积核计算出的亮度，Ker1是卷积核，conv()表示卷积操作。

5.如权利要求2所述的视频中图像的噪声估计方法，其特征在于，所述根据当前帧图像I_cur，来计算阈值函数τ包括：

根据当前帧图像I_cur，来分别计算各个块内所有像素的均值，得到M×N个均值；

基于M×N个均值，来计算n_min和n_mid；

根据n_min和n_mid来计算阈值函数τ；

τ＝nmin+k×nmid

其中，k为常数，τ为阈值函数。

6.如权利要求5所述的视频中图像的噪声估计方法，其特征在于，k为0.073或者是其它经验数。

7.如权利要求2所述的视频中图像的噪声估计方法，其特征在于，所述根据lum_cur、lum_ref和τ，来分别判断各个块是否属于运动区域包括：若该块的lum_cur与lum_ref之间的差值大于τ，则该块属于运动区域。