[发明专利]面向超大噪声基于预滤波的实时视频去噪方法

摘要

本发明属于视频信息处理领域，引入了预滤波思想，提供一种面向超大噪声基于预滤波的实时视频去噪方法，包括：分别采用均值降采样和高斯滤波对原图像进行了预滤波，在此基础上计算权重，而在加权平均时使用过去帧，用此前去噪后的图像代替原始图像，得到时域滤波结果，最后结合结合空间滤波结果再次进行加权平均，得到最终去噪后的图像。本发明采用预滤波思想提高了算法的去噪效果，特别是在面对超大噪声时具有十分明显的去噪效果，而且实时性好，计算资源消耗少，易于在硬件设备中实现。

主权项

1.一种面向超大噪声基于预滤波的实时视频去噪方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：输入当前帧图像Y_i，i表示当前帧的序号，i＝1,2,3…，对当前帧图像进行高斯滤波，得到原始分辨率的空间高斯滤波结果图像；同时对当前帧图像做均值降采样，得到均值降采样后的低分辨率图像；所述均值降采样是将当前帧图像划分为若干个相同大小的降采样块，以所述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；步骤二：对所述均值降采样后的低分辨率图像进行高斯滤波，得到低分辨率空间高斯滤波结果图像P_i，i表示当前帧的序号，i＝1,2,3…；步骤三：存储经过步骤二处理后的低分辨率空间高斯滤波结果图像P_i；判断当前帧是否超过第N帧，当i＞N时，在存储时将时间上距当前帧最远的一帧替代，即只存储包括当前帧P_i以及当前帧之前的N帧相邻图像{P_i-N,P_i-N+1,…,P_i-1}；所述N为预先设定的值；步骤四：判断当前帧是否超过第N帧；如果否，则以步骤一得到的原始分辨率的空间高斯滤波结果图像作为去噪后的图像Q_i，进入步骤九；如果是，进入步骤五；步骤五：读取当前帧之前的N帧相邻图像{P_i-N,P_i-N+1,…,P_i-1}，并分别与当前帧空间高斯滤波结果图像P_i作差，得到N帧低分辨率的差分图；第k帧差分图中任意点的差分值记为Δp_ik＝p_i-p_k，i表示当前帧的序号，k为过去帧的序号，且k∈[i-N,i-N+1,…,i-1]，p_i表示当前帧低分辨率的空间高斯滤波结果图像P_i中任意位置的像素值，p_k为过去帧的低分辨率的空间高斯滤波结果图像P_k中对应位置的像素值；步骤六：以N帧低分辨率的差分图为输入，求过去N帧图像原始分辨率的权重Grt′：Grt′(p′ik)=Γ(Grt(Δpik))=Γ(exp(-Δpik2σ2))]]>式中，Γ(·)表示将低分辨率的权重图升采样为原始分辨率的权重图，根据步骤一均值降采样时原始分辨率图像中降采样块与低分辨率图像像素点的位置对应关系，升采样时将低分辨率的权重图的一个点对应到原始分辨率权重图中相应的块，即该块中各像素点的权重值均取低分辨率的权重图中相应点的权重值；Grt′(p′_ik)为第k帧原始分辨率的权重图任意像素点p′_ik的权重，Grt(Δp_ik)为第k帧低分辨率的权重图相应点的权重；σ为可调节参数；步骤七：读取过去N帧去噪后的图像{Q_i-N,Q_i-N+1,…,Q_i-1}，结合当前帧图像Y_i，以及步骤六得到的过去N帧图像原始分辨率的权重Grt′，进行加权平均，求得时域滤波结果图像qti=yi+Σk∈[i-N,i-N+1,···,i-1]Grt′(p′ik)×qk1+Σk∈[i-N,i-N+1,···,i-1]Grt′(p′ik)]]>式中，为当前帧的时域滤波结果图像中任意像素点的像素值，y_i为当前帧图像Y_i中相应像素点的像素值，q_k为过去N帧去噪后的图像Q_k中相应像素点的像素值，k∈[i-N,i-N+1,…,i-1]；步骤八：通过对步骤七得到的时域滤波结果图像与步骤一得到的原始分辨率的空间高斯滤波结果图像进行加权平均，求得当前帧的滤波结果Q_i，作为去噪后的图像，进入步骤九；步骤九：存储去噪后的图像Q_i。