用于低光降噪的分量滤波制造技术

本发明专利技术涉及一种用于低光降噪的分量滤波。总的来说，在一个实施例中，通过对图像的亮度分量和色度分量分别地滤波，通过至少部分地基于图像的高斯分布自适应地对图像滤波，和/或通过将图像划分成分开的区域并分别地对每个区域滤波来从图像移除低光噪声。

【技术实现步骤摘要】
本申请是申请号为201180062954.X、申请日为2011年11月15日、名称为“用于低光降噪的分量滤波”的专利技术专利申请的分案申请。相关申请本申请要求2010年11月19日提交的美国专利申请序列号12/950,664；2010年11月19日提交的美国专利申请序列号12/950,666；以及2010年11月19日提交的美国专利申请序列号12/950,671的优先权，这些专利申请的全部公开内容通过引用方式并入本文。
本专利技术的实施例总的来说涉及视频信号处理，并且更具体地来说涉及处理视频信号以移除由低光噪声导致的假象。
技术介绍
低光图像尤其容易因光检测传感器导致的噪声(即，低光假象)而劣化。例如，视频或照相机可能在低光状况中捕获到非期望的颗粒或变色。此噪声可能导致不相关的像素，并且由此导致视频编码算法(例如，MPEG4和H.264)的压缩效率降低。许多应用(如安全性摄像器)捕获到低光图像并且需要巨大量的存储空间来用于存储这些图像，并且所需存储器空间上的任何减少都可能导致更具成本效率的应用，存储的图像或视频帧的数量增加或用于传送这些图像的网络通信量减少。因此，有许多工作致力于检测和消除低光噪声。但是，先前的工作(如变换域方法、DCT、小波(wavelet)或其他统计方法)存在缺点。这些方法为计算上密集且需要显著大量的计算资源，这样对于低功率便携式或其他装置可能不可用。再者，这些<br>方法不可基于可用资源或源图像的复杂度进行调整，进一步将资源浪费在简单的图像上或在可能不需要附加资源或没有附加资源可用的高负荷状况期间浪费资源。
技术实现思路
总的来说，本文描述的系统和方法的各个方面使用高斯分布和相关性技术来从取自视频或照相机的图像中移除不相关的低光噪声。可以将这些图像分离成亮度和色度分量，并分别地对其进行滤波。根据图像的复杂度和可用的资源，可以使用不同的滤波器。这些滤波器可以通过使用边缘检测和膨胀滤波器来适应图像中的变化，从而保留特征边缘处的高频细节。再者，可以将图像分成多个部分，对其分别地进行滤波并且重组。总的来说，在一个方面中，一种用于从低光图像移除噪声的系统包括亮度滤波器电路、色度滤波器电路和相加电路。亮度滤波器电路通过对低光图像的亮度分量应用第一滤波器来创建经过滤波的亮度分量，而色度滤波器电路通过对低光图像的色度分量应用第二滤波器来创建经过滤波的色度分量。相加电路将经过滤波的亮度分量与经过滤波的色度分量组合，从而产生经过滤波的低光图像。在多种实施例中，亮度滤波器电路从多个可用滤波器中选择第一滤波器，并且该选择可至少部分地基于多个可用滤波器中每个滤波器的计算成本和/或亮度分量的复杂度。第一滤波器可以是低通均值滤波器、中值滤波器和/或基于边缘检测的自适应滤波器；第二滤波器可以是低通均值滤波器和/或时间均值滤波器。图像可以是静态图像和/或视频帧。总的来说，在另一个方面中，一种用于从低光图像移除噪声的方法包括通过对低光图像的亮度分量应用第一滤波器来创建经过滤波的亮度分量。通过对低光图像的色度分量应用第二滤波器来创建经过滤波的色度分量。将经过滤波的亮度分量与经过滤波的色度分量组合，以产生经过滤波的低光图像。在多种实施例中，第一滤波器选自多个可用滤波器。第一滤波器的选择可至少部分地基于多个可用滤波器中每个滤波器的计算成本和/或亮度分量的复杂度。第一滤波器可以是低通均值滤波器、中值滤波器和/或基于边缘检测的自适应滤波器；第二滤波器可以是低通均值滤波器和/或时间均值滤波器。图像可以是静态图像和/或视频帧。总的来说，在另一个方面中，一种用于从低光图像滤除噪声的自适应滤波器包括形态滤波器和比较滤波器。形态滤波器通过将图像中检测到的边缘膨胀而将图像划分成非边缘区域和膨胀的边缘区域。比较滤波器将非边缘区域中的像素与该像素周围的区域比较，并且基于比较结果可选地将该像素替换为至少部分地从该像素周围的区域得出的新像素。在多种实施例中，差分滤波器检测图像中的边缘且/或形态滤波器包括膨胀滤波器。膨胀滤波器可以是3×4膨胀滤波器，并且该像素周围的区域可以对应于3×3像素区域。自适应滤波器可以将像素与该像素周围的区域的平均值之间的差与该像素周围的区域的方差比较。该方差可为该像素周围的区域的高斯分布的方差；可以包括一种电路来计算该像素周围的区域的高斯分布的方差。该平均值可为该像素周围的区域的高斯分布的平均值；可以包括一种电路来计算该像素周围的区域的高斯分布的平均值。比较滤波器可以至少部分地基于该像素周围的区域的中值和/或该像素周围的区域的低通滤波器值来得出新像素。比较滤波器可以将邻近该像素的第二像素替换为新像素；该像素可以是偶数像素，并且该第二像素可以是奇数像素。或者，比较滤波器可以保留该像素。总的来说，在另一个方面中，一种用于自适应地从低光图像滤除噪声的方法包括膨胀在图像中检测到的边缘以将图像划分成非边缘区域和膨胀的边缘区域。将非边缘区域中的像素与该像素周围的区域比较。基于比较结果，可选地将该像素替换为至少部分地从该像素周围的区域得出的新像素。在多种实施例中，可以在图像中检测边缘。将像素与该像素周围的区域比较可以包括，将该像素与该像素周围的区域的方差之间的差与该像素周围的区域的方差平均值比较。该方差是可为该像素周围的区域的高斯分布的方差，以及并且该平均值是可为该像素周围的区域的高斯分布的平均值。可以至少部分地基于该像素周围的区域的中值和/或该像素周围的区域的低通滤波器值来导得出新像素。可以将邻近该像素的第二像素替换为新像素，；该像素可以是偶数像素，以及并且该第二像素可以是奇数像素。作为备选或者，比较滤波器可以保留该像素。总的来说，在一个方面中，一种用于从低光图像移除噪声的系统包括划分电路、滤波器电路和重组电路。划分电路将图像划分成多个图像区域。滤波器电路通过对多个图像区域中的每个图像区域的亮度分量应用第一滤波器来创建多个经过滤波的图像区域。重组电路将多个经过滤波的图像区域组合成经过滤波的图像。在多种实施例中，滤波器电路一次对一个图像区域应用第一滤波器。或者，滤波器电路可以一次对多于一个图像区域应用第一滤波器。图像区域可以包括正方形拼块、矩形拼块、行或列。第一滤波器可以是低通均值滤波器、中值滤波器和/或自适应滤波器；自适应滤波器可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于从低光图像滤除噪声的自适应滤波器，所述自适应滤波器包括：形态滤波器，其用于将在所述图像中检测到的边缘膨胀，从而将所述图像划分成非边缘区域和膨胀的边缘区域；以及比较滤波器，其用于将所述非边缘区域中的像素与所述像素周围的区域比较，以及基于比较结果，可选地将所述像素替换为至少部分地从所述像素周围的所述区域得到的新像素。

【技术特征摘要】
2010.11.19 US 12/950,664;2010.11.19 US 12/950,671;1.一种用于从低光图像滤除噪声的自适应滤波器，所述自适应
滤波器包括：
形态滤波器，其用于将在所述图像中检测到的边缘膨胀，从而将
所述图像划分成非边缘区域和膨胀的边缘区域；以及
比较滤波器，其用于将所述非边缘区域中的像素与所述像素周围
的区域比较，以及基于比较结果，可选地将所述像素替换为至少部分
地从所述像素周围的所述区域得到的新像素。
2.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其还包括差分滤波器，
所述差分滤波器用于检测所述图像中的所述边缘。
3.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其中所述形态滤波器
包括膨胀滤波器。
4.根据权利要求3所述的自适应滤波器，其中所述膨胀滤波器
是3×4膨胀滤波器。
5.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其中所述像素周围的
所述区域对应于3×3像素区域。
6.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其中所述自适应滤波
器将所述像素与所述像素周围的所述区域的平均值之间的差与所述
像素周围的所述区域的方差比较。
7.根据权利要求6所述的自适应滤波器，其中所述方差是所述
像素周围的所述区域的高斯分布的方差。
8.根据权利要求7所述的自适应滤波器，其还包括用于计算所

\t述像素周围的所述区域的所述高斯分布的所述方差的电路。
9.根据权利要求6所述的自适应滤波器，其中所述平均值是所
述像素周围的所述区域的高斯分布的平均值。
10.根据权利要求7所述的自适应滤波器，其还包括用于计算所
述像素周围的所述区域的所述高斯分布的所述平均值的电路。
11.根据权利要求1所述的自适应滤波器，其中所述比较滤波器
至少部分地基于所述像素周围的所述区域的中值得出所述新像素。
12.根据权利要求1所述的自...

【专利技术属性】
技术研发人员：R·辛格，G·马里克，R·马哈帕拉，
申请(专利权)人：美国亚德诺半导体公司，
类型：发明
国别省市：美国;US