去除运动拖影的多帧图像融合方法及其装置制造方法及图纸

本申请公开了去除运动拖影的多帧图像融合方法及其装置，在一实施例中，该方法包括：获取同一场景不同时刻的多组图像；从所述多组图像中选取一幅图像作为基准图；采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图像；利用所述滤波平滑图像计算除基准图外每幅图像与所述基准图的互噪声估计值；对所述互噪声估计值进行边缘检测并去除检测到的边缘；根据去除边缘的所述互噪声估计值计算所述多组图像的降噪合成图。

【技术实现步骤摘要】
去除运动拖影的多帧图像融合方法及其装置
本专利技术属于图像处理
，涉及一种去除运动拖影的多帧图像融合方法及其装置。
技术介绍
噪声是评判图片质量的重要标准之一。而现实中数字图像在数字化和传输过程中难以避免的受到成像设备和外部环境的影响，产生大量噪声，因而，降噪算法就显得尤为重要。传统的降噪算法主要包括空域滤波、稀疏表示等等，这些算法通常是对单张图片进行处理，因而要想达到良好的降噪效果，一般需要复杂的计算约束和空间复杂度，比如双边滤波，比如NLmeans。实际应用中，往往对算法的效果和计算性能都有较高的要求。多帧堆栈是实际应用中使用比较广泛的一种降噪方法，拍摄多张图片进行叠加，利用噪声是随机产生的特性，合理的控制噪声，实验证明多帧堆栈可以简单有效的控制噪声。但是在实际使用中，当多帧照片中有目标处于运动状态时，直接叠加会带来运动拖影，从而影响照片效果。目前较常用的运动处理算法有两种，一种为先检测出运动区域，然后对运动区域不直接进行叠加，而是单独进行处理，该种做法会增加算法的计算复杂度，并且运动区域的噪声可能也较难处理；另一种利用NLmeans的思想，利用多帧图像的相似冗余信息，在多帧图像的类似像素点位置，找到当前像素点的相似像素点，然后对这些像素点进行加权平均，能够得到较为干净的图像，然后算法复杂度也特别高，目前还不利于实际工程中的使用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种去除运动拖影的多帧图像融合方法及其装置，合理的消除了随机噪声，巧妙的避免了运动区域的叠加拖影出现。<br>本申请一实施例中公开了一种去除运动拖影的多帧图像融合方法，包括：获取同一场景不同时刻的多组图像；从所述多组图像中选取一幅图像作为基准图；采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图像；计算除所述基准图以外的每幅图像与所述基准图的互噪声估计值；对所述互噪声估计值进行边缘检测并去除检测到的边缘；根据去除边缘的所述互噪声估计值计算所述多组图像的降噪合成图。优选的，获取同一场景不同时刻的多组图像的步骤中，获取同一场景不同时刻的至少三幅图像。优选的，所述基准图为所述多组图像的第一幅图像。优选的，采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图的步骤，进一步包括：根据噪声程度选择滤波窗口尺寸，计算滤波平滑图，，i为所述多组图像中n幅图像中的第i幅。优选的，所述滤波窗口尺寸为5。优选的，计算除所述基准图以外的每幅图像与所述基准图的互噪声估计值的步骤，进一步包括：计算互噪声估计值，所述互噪声估计值为，其中，为第i幅图像，为所述第i幅图像的滤波平滑图像，为所述第i幅图像的噪声估计值，为所述基准图，为所述基准图的滤波平滑图像，为所述基准图的噪声估计值。优选的，对所述互噪声估计值进行边缘检测并去除检测到的边缘的步骤，进一步包括：设置正边缘阈值和负边缘阈值，分别检测出所述互噪声估计值中像素值大于所述正边缘阈值和像素值小于所述负边缘阈值的区域；将所述检测到的区域的像素值设置为0。优选的，根据去除边缘的所述互噪声估计值计算所述多组图像的降噪合成图的步骤，进一步包括；根据计算所述多组图像的降噪合成图，其中为第i幅图像，为所述第i幅图像的滤波平滑图像，为所述第i幅图像的噪声估计值，为所述基准图，为所述基准图的滤波平滑图像，为所述基准图的噪声估计值，ref为基准图的id号。本申请另一实施例中公开了一种去除运动拖影的多帧图像融合装置，包括：图像采集模块，用于获取同一场景不同时刻的多组图像；基准选取模块，用于从所述多组图像中选取一幅图像作为基准图；滤波模块，用于采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图像；互噪声估计模块，用于计算除所述基准图以外每幅图像与所述基准图的互噪声估计值；边缘去除模块，用于对所述互噪声估计值进行边缘检测并去除检测到的边缘；合成模块，用于根据去除边缘的所述互噪声估计值计算所述多组图像的降噪合成图。本申请还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如前文描述的方法中的步骤。相对于现有技术，本申请的方法具有以下有益效果：本申请中，通过对多帧图像进行噪声估计，叠加多帧噪声，合理的消除了随机噪声，同时在噪声的叠加过程中，巧妙的避免了运动区域的叠加拖影出现，是一种可以在工程中使用的合理高效的方法。附图说明图1是本专利技术一个实施例中去除运动拖影的多帧图像融合方法的流程图。图2至图4是本专利技术一个实施例中采集的三幅图像的示意图。图5是本专利技术一个实施例中归一化后的互噪声估计值的示意图。图6是本专利技术一个实施例中进行边缘处理的互噪声估计值的示意图。图7是本专利技术一个实施例中去除运动拖影的多帧图像融合的示意图。图8是本专利技术另一个实施例中进行边缘处理的去除运动拖影的多帧图像融合的示意图。图9是现有技术中直接进行多帧图像融合的示意图。具体实施方式在以下的叙述中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，本领域的普通技术人员可以理解，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各项权利要求所要求保护的技术方案。为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的实施方式作进一步地详细描述。本申请一实施例中公开了一种去除运动拖影的多帧图像融合方法，图1示出了一实施例中去除运动拖影的多帧图像融合方法的流程图，该方法包括：步骤101，获取同一场景不同时刻的多组图像。在一实施例中，获取同一场景不同时刻的多组图像的步骤中，至少获取同一场景不同时刻的三幅图像。步骤102，从所述多组图像中选取一幅图像作为基准图。在一实施例中，所述基准图为所述多组图像的第一幅图像。步骤103，采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图。在一实施例中，采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图的步骤，进一步包括：根据噪声程度选择滤波窗口尺寸，计算滤波平滑图，i为所述多组图像中n幅图像中的第i幅。在一实施例中，所述滤波窗口尺寸为5。步骤104，计算除所述基准图以外的每幅图像与所述基准图的互噪声估计值，并计算得到降噪合成图。在一实施例中，分别对所述多组图像与所述基准图进行互噪声估计并计算得到降噪合成图的步骤，进一步包括：计算互噪声估计值，所述互噪声估计值为，其中，为第i幅图像，为所述第i幅图像的噪声估计值，为所述基准图，为所述基准图的噪声估计值；根据计算所述多组图像的降噪合成图，其中，ref为基准图的id号。步骤105，对所述互噪声估计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种去除运动拖影的多帧图像融合方法，其特征在于，包括：/n获取同一场景不同时刻的多组图像；/n从所述多组图像中选取一幅图像作为基准图；/n采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图像；/n计算除所述基准图外每幅图像与所述基准图的互噪声估计值；/n对所述互噪声估计值进行边缘检测并去除检测到的边缘；/n根据去除边缘的所述互噪声估计值计算所述多组图像的降噪合成图。/n

【技术特征摘要】
1.一种去除运动拖影的多帧图像融合方法，其特征在于，包括：
获取同一场景不同时刻的多组图像；
从所述多组图像中选取一幅图像作为基准图；
采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图像；
计算除所述基准图外每幅图像与所述基准图的互噪声估计值；
对所述互噪声估计值进行边缘检测并去除检测到的边缘；
根据去除边缘的所述互噪声估计值计算所述多组图像的降噪合成图。


2.如权利要求1所述的去除运动拖影的多帧图像融合方法，其特征在于，获取同一场景不同时刻的多组图像的步骤中，获取同一场景不同时刻的至少三幅图像。


3.如权利要求1所述的去除运动拖影的多帧图像融合方法，其特征在于，所述基准图为所述多组图像的第一幅图像。


4.如权利要求1所述的去除运动拖影的多帧图像融合方法，其特征在于，采用均值滤波对所述多组图像中的每幅图像进行滤波，得到所述每幅图像的滤波平滑图像的步骤，进一步包括：
根据噪声程度选择滤波窗口尺寸，计算滤波平滑图，，i为所述多组图像中n幅图像中的第i幅。


5.如权利要求4所述的去除运动拖影的多帧图像融合方法，其特征在于，所述滤波窗口尺寸为5。


6.如权利要求1所述的去除运动拖影的多帧图像融合方法，其特征在于，对除所述基准图以外的每幅图像进行其与所述基准图的互噪声估计的步骤，进一步包括：
计算互噪声估计值，所述互噪声估计值为，其中，为第i幅图像，为所述第i幅图像的滤波平滑图像，为所述第i幅图像的噪声估计值，为所述基准图，为所述基准图的滤波平滑图像，为所述基准图的噪...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉贝贝，王冠，王林，
申请(专利权)人：上海海栎创科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31