[发明专利]一种针对混合噪声的视频去噪方法有效

专利信息
申请号: 201610199938.X 申请日: 2016-04-01
公开(公告)号: CN105872315B 公开(公告)日: 2019-03-08
发明(设计)人: 常侃;张智勇;陈诚;覃团发;唐振华 申请(专利权)人: 广西大学
主分类号: H04N5/21 分类号: H04N5/21;G06T5/00
代理公司: 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 代理人: 王双;王琦
地址: 530004 广西壮族*** 国省代码: 广西;45
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摘要: 本申请公开了一种针对混合噪声的视频去噪方法,包括:对含噪视频序列中的每个图像块进行块匹配,确定对应的相似图像块组,将所述含噪视频序列中所有视频块对应的相似图像块组构成相似图像块组集合;对相似图像块组集合中的每个相似图像块组Mi,根据该相似图像块组的局部相似性信息,确定去噪后的相似图像块组L;将相似图像块组集合中的所有去噪后的相似图像块组,重新组成视频序列并保存或输出。通过上述方式,不仅考虑视频内的非局部相似性,同时还考虑了局部相似性进行视频去噪,有效提高了去噪的性能和效果。
搜索关键词: 一种 针对 混合 噪声 视频 方法
【主权项】:
1.一种针对混合噪声的视频去噪方法,其特征在于,该方法包括:a、对含噪视频序列中的每个图像块进行块匹配,确定对应的相似图像块组,将所述含噪视频序列中所有视频块对应的相似图像块组构成相似图像块组集合;b、对所述相似图像块组集合中的每个相似图像块组Mi,根据该相似图像块组的局部相似性信息,通过求解确定去噪后的相似图像块组L;其中,Mi为一个图像块组中的各个图像块数据按照列向量排列构成的矩阵,L是去噪后的相似图像块组中各个图像块数据按照列向量排列构成的矩阵,S是分离出的脉冲噪声分量按照列向量排列构成的矩阵,E是L的第一近似变量,D3是三维残差梯度算子,D3E代表首先将矩阵E中的各列两两相减取残差再计算残差的梯度值,d1是L的第二近似变量,d2是D3E的近似变量,d3是S的近似变量,b1、b2和b3分别是Bregman迭代第一、第二、第三中间变量;α、β、γ、χ分别是预设的第一、第二、第三、第四权衡因子;c、将相似图像块组集合中的所有去噪后的相似图像块组,重新组成视频序列并保存或输出。
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