CN102447817B - 图像处理装置与空间图像噪声消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像处理装置与空间图像噪声消除方法。图像处理装置包括一估计器、一噪声侦测器、以及一空间噪声滤波器。该估计器用以估计一输入图像信号每一像素的局部变异值，且依据该些局部变异值的状态产生一噪声临界值。噪声侦测器依据噪声临界值确定该些像素中哪些像素为噪声或为图像。而空间噪声滤波器滤除该些为噪声的像素，以产生一输出图像信号。

Description

图像处理装置与空间图像噪声消除方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理装置与方法，特别涉及一种能消除噪声且可保留图像细节的图像处理装置与方法。

背景技术

图1示出了现有图像处理装置的示意图。一般的图像处理装置10利用一低通滤波器来消除噪声。该低通滤波器接收输入图像信号Vi后将高频的噪声滤除，仅保留低频的信号，以产生一输出图像信号Vo。

然而在空间图像噪声消除上，低通滤波器的信号处理方式，除了消除噪声也会同时将图像变得模糊，现有技术无法达到同时消除噪声且保留图像细节的功效，因此图像的质量较差。

发明内容

本发明的一个目的，在于提供一种图像处理装置与空间图像噪声消除方法，其可消除空间上的图像噪声且保留图像细节。

本发明的一实施例提供了一种图像处理装置，包括一估计器、一噪声侦测器、以及一空间噪声滤波器。该估计器用以估计一输入图像信号每一像素的局部变异值，且依据该些局部变异值的状态产生一噪声临界值。噪声侦测器依据噪声临界值确定该些像素中哪些像素为噪声或为图像。而空间噪声滤波器滤除该些为噪声的像素，以产生一输出图像信号。

本发明的另一实施例提供了一种图像处理装置，包括一估计器、一噪声侦测器、以及一空间噪声滤波器。该估计器接收一输入图像信号，且输入图像信号包含多个像素。估计器对每一该像素取该一像素相邻的多个像素来计算该一像素的局部变异值，且依据该些局部变异值的状态确定一噪声临界值。噪声侦测器接收输入图像信号，依据噪声临界值与每一像素的局部变异值的比较结果，标记每一像素的旗标值，以产生一旗标分布信号。而空间噪声滤波器接收输入图像信号与旗标分布信号，依据旗标分布信号设定输入图像信号每一像素的权重，以产生一输出图像信号。

本发明的另一实施例提供了一种图像处理装置，包括一估计器、一噪声侦测器、以及一空间噪声滤波器。该估计器接收一输入图像信号，且输入图像信号包含多个像素。估计器将一第一预设数目的像素区分为多个第一区域，分别计算每一第一区域的每一像素的局部变异值，且依据该些局部变异值的状态确定一噪声临界值。噪声侦测器接收输入图像信号，将一第二预设数目的像素区分为多个第二区域，分别计算每一第二区域的每一像素的局部变异值，依据噪声临界值与每一像素的局部变异值的比较结果，对每一像素判定是否标记旗标，以产生一旗标分布信号。空间噪声滤波器接收输入图像信号与旗标分布信号，依据旗标分布信号分别设定每一第二区域的每一像素的权重，以产生一输出图像信号。

本发明的一实施例提供了一种空间图像噪声消除方法，包括下列步骤：首先，估计一输入图像信号每一该像素的局部变异值，且依据该些局部变异值的状态产生一噪声临界值。接着，依据噪声临界值确定该些像素中哪些像素为噪声或为图像。之后，滤除该些为噪声的像素，产生一输出图像信号。

本发明的图像处理装置与空间图像噪声消除方法利用每一像素与其相邻像素的局部变异值，了解整张图像像素值之间的变异程度，再利用此变异程度对图像作判断，求出可能为边缘或边界的像素与为噪声的像素，再相应地调整像素的权重以滤除噪声、强化图像的边缘或边界，进而解决现有技术的问题，达成同时滤除图像噪声与保留图像细节的功效。

附图说明

图1示出了现有技术的图像处理装置的示意图；

图2A示出了本发明一实施例的图像处理装置的示意图；

图2B示出了图2A的图像处理装置其中一处理步骤的示意图；

2C图示出了图2A的图像处理装置其中一处理步骤的示意图；以及

图3示出了本发明一实施例的空间图像噪声消除方法的流程图。

主要元件符号说明

10、20图像处理装置

21估计器

22噪声侦测器

23空间噪声滤波器

具体实施方式

图2A示出了本发明一实施例的图像处理装置的示意图。该图像处理装置20适用于空间图像的噪声消除，在将噪声消除的同时，亦保有图像的细节。

图像处理装置20包括一估计器(Estimator)21、一噪声侦测器(Noise detector)22、一空间噪声滤波器(Spatial De-noising Filter)23。

该估计器21可为一局部变异值估计器(Local VarianceEstimator)。估计器21用以估计输入图像信号Vi(例如整张图框(frame))每一像素的局部变异值(Local variance)，且依据局部变异值的状态计算出一噪声临界值Th。一实施例中，输入图像信号Vi的局部变异值状态可参考部分或全部像素中的最大局部变异值、及/或部分或全部像素的平均局部变异值来得知。

一实施例，如图2所示，估计器11计算局部变异值的方式是于图像信号Vi中，针对每一像素取其相邻像素来计算该一像素的局部变异值。该一像素与该些相邻像素的总数可为n(n为正整数且n大于2)。例如图中以九个像素(n＝9)为一区域a来计算像素P5的局部变异值。须注意，局部变异值可用来表示该以像素P5为中心的区域a内像素的变异程度。

估计器21处理步骤(a)：估计器21计算局部变异值与求出可表现局部变异值状态的相关参考值：

将该图中区域a的九个像素P1～P9的像素值相加，以得到一总和sum＝P1+P2+P3+P4+P5+P6+P7+P8+P9。

计算每一像素的九倍数值减去总和sum并取绝对值，以得到九个像素绝对差值：

v_tr＝abs(9*P1-sum)；

v_tm＝abs(9*P2-sum)；

v_tl＝abs(9*P3-sum)；

v_mr＝abs(9*P4-sum)；

v_mm＝abs(9*P5-sum)；

v_ml＝abs(9*P6-sum)；

v_br＝abs(9*P7-sum)；

v_bm＝abs(9*P8-sum)；

v_bl＝abs(9*P9-sum)；

接着，将每一像素绝对差值相加，以得到以像素P5为中心的区域a的局部变异值var，var＝v_tr+v_tm+v_tl+v_mr+v_mm+v_ml+v_br+v_bm+v_bl。

之后依照上述方式，算出输入图像信号Vi整张图中每一像素的局部变异值var。

求出表现局部变异值状态的相关参考值：一实施例，在求出输入图像信号Vi中每一像素的局部变异值后，在全部像素的局部变异值中选出最大局部变异值，以及将全部的局部变异值加总后平均求出平均局部变异值。

估计器21处理步骤(b)：估计器21产生噪声临界值(NoiseThreshold)NTh，噪声临界值NTh可由下列两种方式之一产生。

一、可由一预设软件填入预设的数值；或者是

二、可依据上述最大局部变异值与平均变异值比较后求得。

上述两种求得最大局部变异值与平均变异值的计算方式如下：

NTh＝CP_En_Sw_Noise_Thl？CP_Noise_Thl

                           ：((CP_Max_Local_Var/CP_Mean_Local_Var          ＜＝CP_Var_Ratio_Thl)

？(CP_Max_Local_Var+CP_Mean_Local_Var)/2

                       ：                     2*CP_Mean_Local_Var)；

                                         ...(1)

其中，NThl表示噪声临界值、CP_En_Sw_Noise_Thl表示上述第一种方式由软件所填入的预设数值、CP_Noise_Thl表示上述第二种方式经由比较判断后所求出的预设值。

而第二种方式的比较判断是将最大变异值CP_Max_Local_Var除以平均变异值CP_Mean_Local_Var所得到的第一比值(ratio)与一预设暂存值CP_Var_Ratio_Thl相比较。

若第一比值小于等于该预设暂存值CP_Var_RatioT_hl时，则表示每一相邻像素的像数值较接近，因此将选择最大变异值(CP_Max_Local_Var)加上平均变异值(CP_Mean_Local_Var)的平均值(即两数值相加除2)作为该噪声临界值NTh。

相反地，若第一比值大于等于该预设暂存值CP_Var_Ratio_Thl时，则表示每一相邻像素的数值变异较大，因此将选择平均变异值CP_Mean_Local_Var的两倍作为作为该噪声临界值NTh。

依照上述判断方式，可求出目前噪声的位阶(Level)为何。通常最大变异值会是图像画面的边缘(edge)，因此当平均变异值与最大变异值越接近，则表示噪声与像素的数值越接近，所以便需要设定较小的噪声临界值NTh。例如，以最大变异值与平均变异值的平均值作为该噪声临界值NTh；而当平均变异值与最大变异值相差越大，则表示噪声与像素的数值相差越远，则需设定较大的噪声临界值NTh。例如，以平均变异值的倍数作为噪声临界值。当在噪声临界值以下的像素值为噪声；而以上的像素值则为图像的边缘(edge)或边界(boundary)。

请同时参考图2A、图2C，噪声侦测器(Noise detector)22接收输入图像信号Vi与估计器21计算出的噪声临界值NTh，且针对每一像素取其相邻像素来计算该一像素的局部变异值，依据噪声临界值NTh与该局部变异值确定图像信号Vi中每一像素的旗标值、或是确定哪些像素标记旗标值哪些不标。其中，该一像素与该些相邻像素的总数可为n(n为正整数且n大于2)。例如图2C中以27个像素(n＝27)为一区域b来计算像素P25的局部变异值。局部变异值的计算方式可同于上述估计器21的方式，因此不再赘述其细节。

像素旗标值的作用是为了标出像素所带的像素值是否真正代表边缘(edge)或边界(boundary)，而不是噪声。没标旗标的像素、或标记旗标值为零或一预设值的像素值即可视为噪声。在标记像素的旗标时，噪声侦测器22在输入图像信号Vi的画面中取一预设区域的图像，一般该区域可采用噪声侦测器22计算局部变异值所采用的区域大小来处理。

一实施例，假设每一个像素都会取一个3*9的范围，如图中的区域b，以图中像素P25为例，则会取像素P11～P39作为一区域。接下来标记区域b像素的旗标：

旗标标记步骤(a)：计算出前置像素旗标pre_pixel_flag

以中心点x(像素P25)来看，依下列算式计算出像素P25的前置像素旗标pre_pixel_flag。

if(x＜x_center)

Pre_Pixel_Flag(x)＝var(x)＞NTh&&var(x-1)＞NThl；

Else if(x＞x_center)

Pre_Pixel_Flag(x)＝var(x)＞NTh&&var(x+1)＞NTh；

Else Pre_Pixel_Flag(x)＝0；

                                              ...(2)

其中，Pre_Pixel_Flag(x)为像素x的前置像素旗标、x_center表示中心点像素、x表示x_center相邻的像素、var(x)表示像素x的局部变异值、var(x-1)或var(x+1)表示像素x相邻像素的局部变异值。

上式表示，像素P11～39中，若中心点像素P25(x_center)左边第一个像素P24(x＜x_center)的局部变异值(var(x))大于噪声临界值且左边第二个像素P23的局部变异值(var(x-1))也大于噪声临界值，则像素P24(x＜x_center)可标上前置像素旗标pre pixel flag。若中心点25(x_center)右边第一个像素26的(x＞x_center)的局部变异值(var(x))与右边第二个像素P27的局部变异值(var(x+1))均大于噪声临界值时，则表示像素P26(x＞x_center)为可标上前置像素旗标Pre_Pixel_Flag。若上述两种判断都不成立，则像素P24与P26的旗标均标示为0或不标记旗标。之后依据将整个扫描线Y(中间这条P21～P29)求出每个像素是否为前置像素旗标Pre Pixel Flag。

旗标标记步骤(b)：计算出pixel_flag

以中心点x来看，依下列算式计算出像素旗标Pixel Flag

If(x＜x_center)

Pixel_Flag(x)＝max(Pre_Pixel_Flag(x’))，x’＝x～x_center-1；

Else iF(x＞x_center)

Pixel_Flag(x)＝max(Pre_Pixel_Flag(x’))，x’＝x_center+1～x；

Else Pixel_Flag(x)＝0；

                                                    ...(3)

其中，Pixel_Flag(x)为像素旗标、x～x_center-1与x_center+1～x为中心点像素的相邻像素。

上式表示，于中心点像素P25左边的像素例如P24～P23(x～x_center-1)中判断出是否为真正的像素而非噪声，若像素P24具有pre_Pixel_Flag＝1，则像素P23、P24的像素旗标均为1，若此时P23具有pre_Pixel Flag＝1，而P24的pre_Pixel Flag等于0，表示图像边缘或边界到P24时不连续(断掉了)；中心点像素P25右边的像素例如像素P26～P27(x_center+1～x)中判断出是否为真正的像素而非噪声哪一像素具有最大前置像素旗标Pre_Pixel_Flag值，若像素P26有pre_Pixel_flag＝1，则像素P26、P27的像素旗标均设为1，若像素P27有pre_Pixel_fiag＝1，P26的pre_Pixel Flag等于0，表示边缘或边界到像素26时便不连续。

以中心点像素P25为例说明，当像素P24与像素P26皆标上前置像素旗标Pre Pixel Flag，并且像素P24与像素P26符合旗标标记步骤(b)的规范为最大值时，可以确定中心点像素P25为真正的像素值、不为噪声，因此可标记一适当的旗标值，表示该像素不为噪声。

接着，依据上述方式标记出图像信号Vi每一像素的旗标值，或标示不为噪声的像素不标示为噪声的像素，以产生一旗标分布信号Fs给空间噪声滤波器23处理。

需注意，为何上述是采用计算两点(像素)的方式，因为只有一个像素是边缘或边界的机率非常低，因此可采用两个或两个以上的像素来比对。若两个或两个以上像素均成立，则可确定该中心点像素P25为边缘或边界，不为噪声。若向左或向右只有一点(像素)成立，则中心点像素P25的像素值可能为噪声，因此判断为噪声。本发明实施例是采用向左与向右观察中心点像素相邻像素的状态；当然，另一实施例中，也可采用向上与向下观察、或采用其它角度来观察中心点像素相邻像素的状态，例如45度角。

接着，空间噪声滤波器23接收输入图像信号Vi与噪声侦测器22产生的旗标分布信号Fs，依据旗标分布信号Fs的该些旗标值改变输入图像信号Vi中像素的像素值，以产生一输出图像信号Vo。

一实施例，空间噪声滤波器23可于输入图像信号Vi的图像中选取一预设区域，例如可采用图2C的预设区域b，并分别针对每一区域，进行滤波处理。

以分区域的示例说明空间噪声滤波器23的运行方式：

滤波步骤(a)：对输入图像信号Vi的图像取出一预设大小的区域，例如图2C中的3×9区域；

滤波步骤(b)：以像素P25为中心点像素，依据噪声侦测器22产生旗标分布信号Fs所标记的像素旗标Pixel_Flag，来改变区域b中每一像素的权重(weight)W大小。

滤波步骤(c)：将区域b的每一像素乘以其权重W，以产生输出像素数据(Output data)，一实施例，该输出像素数据(output pixeldata)可以下列方程式求出：

$\mathrm{outputpixel}(i,j)=\frac{\underset{N}{\mathrm{\Σ}}W(i+k,j+l)\×\mathrm{pixel}(i+k,j+l)}{\underset{N}{\mathrm{\Σ}}W(i+k,j+l)}+0.5...\left(4\right)$

其中，outputpixel(i，j)为输出像素数据、W(i+k，j+l)为权重值、pixel(i+k，j+l)为像素值。

滤波步骤(d)：回到滤波步骤(a)直到计算出全部像素的输出像素值，产生输出图像信号Vo。

需注意，本发明实施例空间噪声滤波器23权重大小的设计，以计算P25的像素值为例，若是在b区域内视为边缘或边界的像素，其权重设为0；而若是与P25像素值相近的像素，其权重会设较大。举例而言，像素P24与像素P23是边缘或边界的话，其乘的权重较小，例如乘以0，而与P25像素值相近的像素，其权重会设较大，例如乘以0.5，最后计算出P25应该有的像素值，让像素噪声消除、且让具有边缘或边界的像素能更明显的呈现，而可达成保留图像细节与滤除噪声的功效。

需注意，上述像素的像素值，可为Ycrcb、Yprpb、RGB...等现有格式的数值。当然，另一实施例中，像素值亦可为未来发展出的各种格式。

图3示出了本发明一实施例的一种空间图像噪声消除方法的流程图。该方法包括下列步骤：

步骤S302：开始。

步骤S304：噪声临界值产生步骤，估计一输入图像信号每一该像素的局部变异值，且依据该些局部变异值的状态产生一噪声临界值。

步骤S306：噪声判断步骤，依据噪声临界值确定该些像素中哪些像素为噪声或为图像。

步骤S308：噪声滤除步骤，滤除该些为噪声的像素，产生一输出图像信号。

步骤S310：结束。

需注意，一实施例，噪声临界值产生步骤S304还包括下列步骤：于该些局部变异值中取出一最大局部变异值与计算出一平均变异值，且将该最大局部变异值与该平均局部变异值的比值与一预设值比较，以判定该局部变异值的状态。

一实施例，噪声判断步骤S306还包括下列步骤：将每一像素设为中心点像素，且将中心点像素的相邻至少连续两个像素的局部变异值与噪声临界值比较，依据比较结果判断中心点像素为噪声或为图像。

另一实施例，噪声判断步骤S306还可包括下列步骤：将每一像素设为中心点像素，判断中心点像素的相邻至少连续两个像素中最接近中心点的像素的局部变异值是否大于其它像素的局部变异值，依据比较结果判断中心点像素为噪声或为图像。

本发明的图像处理装置与空间图像噪声消除方法利用每一像素与其相邻像素的局部变异值，了解整张图像像素值之间的变异程度，再利用此变异程度对图像作判断，求出可能为边缘或边界的像素与为噪声的像素，再相应地调整像素的权重以滤除噪声、强化图像的边缘或边界，进而解决现有技术的问题，达成同时滤除图像噪声与保留图像细节的功效。

以上虽以实施例说明本发明，但并不因此限定本发明的范围，只要不脱离本发明的要旨，本领域技术人员可进行各种变形或变更。

Claims (10)

1.一种图像处理装置，包括：

一估计器，用以估计一输入图像信号每一像素的局部变异值，且依据这些局部变异值的状态产生一噪声临界值；

一噪声侦测器，耦接至所述估计器，依据所述噪声临界值确定所述像素中哪些像素为噪声或为图像；以及

一空间噪声滤波器，耦接至所述噪声侦测器，滤除那些为噪声的像素，以产生一输出图像信号，

其中，所述局部变异值状态由所述输入图像信号的部分或全部像素的最大局部变异值及所述输入图像的部分或全部像素的平均局部变异值来判定，

其中，所述估计器将所述最大局部变异值与所述平均局部变异值比较后求得一第一比值，并将所述第一比值与一预设值比较，以利用所述比较结果确定所述噪声临界值的大小。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述局部变异值表示每一所述像素与其相邻的多个像素的变异程度。

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述噪声侦测器将每一所述像素设为中心点像素，且将所述中心点像素的相邻至少连续两个像素的局部变异值与所述噪声临界值比较，依据比较结果确定所述中心点像素为噪声或为图像。

4.根据权利要求3所述的图像处理装置，其中，当所述两个像素的局部变异值均大于所述噪声临界值时，将所述中心点像素视为图像；当所述两个像素的局部变异值其中的一个小于所述噪声临界值时，将所述中心点像素视为噪声。

5.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述噪声侦测器将每一所述像素设为中心点像素，判断所述中心点像素的相邻至少连续两个像素中最接近中心点的像素的局部变异值是否大于其它像素的局部变异值，依据比较结果确定所述中心点像素为噪声或为图像。

6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其中，当最接近中心点的像素的局部变异值大于其它像素的局部变异值时，将所述中心点像素视为图像；当最接近中心点的像素的局部变异值小于其它像素的局部变异值时，将所述中心点像素视为噪声。

7.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述空间噪声滤波器依据所述像素为噪声或为图像而将所述像素的像素值乘上一预设权重值。

8.一种空间图像噪声消除方法，包括：

噪声临界值产生步骤，估计一输入图像信号每一像素的局部变异值，且依据所述局部变异值的状态产生一噪声临界值；

噪声判断步骤，依据所述噪声临界值确定所述像素中哪些像素为噪声或为图像；以及

噪声滤除步骤，滤除那些为噪声的像素，产生一输出图像信号，

其中，所述噪声临界值产生步骤还包括：

在所述局部变异值中取出一最大局部变异值与计算出一平均变异值，且将所述最大局部变异值与所述平均局部变异值的比值与一预设值比较，以判定所述局部变异值的状态。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述噪声判断步骤还包括：

将每一所述像素设为中心点像素，且将所述中心点像素的相邻至少连续两个像素的局部变异值与所述噪声临界值比较，依据比较结果判断所述中心点像素为噪声或为图像。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述噪声判断步骤还包括：

将每一所述像素设为中心点像素，判断所述中心点像素的相邻至少连续两个像素中最接近中心点的像素的局部变异值是否大于其它像素的局部变异值，依据比较结果判断所述中心点像素为噪声或为图像。