CN106412385A - 一种视频图像3d降噪方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明是关于一种视频图像3D降噪方法及装置,包括:将目标帧图像划分为若干互不重叠的块;检测所有块是静止块或运动块;统计目标帧图像中运动块的数量;判断运动块的数量是否大于整帧运动的块阈值;当运动块的数量大于整帧运动的块阈值时,对所有的块采用第一降噪参数进行降噪;当运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块;以第一降噪参数对运动块进行降噪,以第二降噪参数对运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对膨胀块进行降噪;其中,第一降噪参数小于第三降噪参数、第三降噪参数小于第二降噪参数。降噪后的图像,运动块到静止块之间平滑过渡。
Description
技术领域
本发明涉及视频图像降噪技术领域,尤其涉及一种视频图像3D降噪方法及装置。
背景技术
安防监控视频领域由于监控环境复杂,例如在夜间,视频图像噪点较多,不能获得清晰图像,因此人们要求对视频图像进行降噪处理。
3D降噪方法是视频降噪的研究热点,目前的3D降噪方法通常通过对目标帧和历史帧的对比,将目标帧划分为若干区域,尽可能准确地区分出各区域是运动区域或者静止区域,运动区域使用一组降噪参数,静止区域使用另一组降噪参数,从而滤除视频图像中的噪声,其中,运动区域使用最弱降噪参数,静止区域使用最强降噪参数,所述降噪参数包括滤波系数。如图1所示,目标帧包含16个区域,判断区域1-16为运动区域或者静止区域,对运动区域采用最弱降噪参数,对静止区域采用最强降噪参数,从而完成该帧图像的降噪。经过3D降噪后的视频图像能降低编码码流,码流平稳,有利于网络传输;在低照度情况下能放大增益,同时也能方便后续的视频智能分析,很好的提取图像特征。
上述3D降噪方法很好的利用了视频帧间相关性,能很好的滤除噪声,但是由于当前帧图像可能包含一部分静止区域和一部分运动区域,静止区域采用最强降噪参数,使用更多的前一帧的图像信息,而运动区域采用最弱降噪参数,使用更多的是当前帧的图像信息,由于两个区域的降噪时图像信息的差别,很容易导致在运动区域和静止区域的交界处出现块效应或者马赛克。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题,本发明提供一种视频图像3D降噪方法及装置。
根据本发明实施例的第一方面,提供一种视频图像3D降噪方法,包括:
将目标帧图像划分为若干互不重叠的块;
检测所有块的类型,所述类型包括静止块和运动块;
统计所述目标帧图像中运动块的数量;
判断所述运动块的数量是否大于整帧运动的块阈值;
当所述运动块的数量大于所述整帧运动的块阈值时,对所有的所述块均采用第一降噪参数进行降噪;或者,
当所述运动块的数量小于或等于所述整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块;以所述第一降噪参数对所述运动块进行降噪,以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪;
其中,所述第一降噪参数小于第三降噪参数,且所述第三降噪参数小于所述第二降噪参数。
优选地,将目标帧图像划分为若干互不重叠的块,包括:
对目标帧图像进行均值滤波1/16下采样,确定采样像素点;
将相互邻近4行4列的采样像素点组成所述块。
优选地,所述检测所有块的类型,包括:
在每个块内,判断相应的采样像素点是否为运动点;
统计所述块内运动点的数量;
判断所述运动点的数量是否大于块运动阈值;
若所述运动点的数量大于所述块运动阈值,所述块为运动块;或者,
若所述运动点的数量小于等于块运动阈值,所述块为静止块。
优选地,所述在每个块内,判断相应的采样像素点是否为运动点,包括:
将参考帧图像划分为若干互不重叠的、与目标帧图像相对应的块,所述块内包括多个采样像素点;
逐点计算目标帧图像采样像素点的像素值与相应的参考帧图像采样像素点的像素值的差值;
判断所述差值是否大于像素级运动阈值;
若所述差值大于所述像素级运动阈值,所述目标帧图像中的采样像素点为运动点;或者,
若所述差值小于或等于所述像素级运动阈值,所述目标帧图像中的采样像素点为静止点。
优选地,
当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,包括:
预设膨胀层数N,其中N≥2;
将运动块八邻域内的静止块作为第一级膨胀块;
将第N-1级膨胀块远离运动块方向的、八邻域内的静止块作为第N级膨胀块;
所述以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪,包括:
对每级膨胀块,设置不同的第三降噪参数,且所述第三降噪参数随着膨胀块级别的增大而增大;
以第二降噪参数对所述第N级膨胀块之外的静止块进行降噪;
以相应的第三降噪参数,对每级膨胀块进行降噪。
优选地,当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,还包括:
当第一运动块和第二运动块的间距小于交叠阈值时,确定位于第一运动块和第二运动块交叠区域内的膨胀块;其中,所述膨胀块为第一运动块的第N1级膨胀块,且所述膨胀块为第二运动块的第N2级膨胀块;
判断N1是否小于或等于N2;
当N1≤N2时,确定所述膨胀块为第N1级膨胀块;
当N1>N2时,确定所述膨胀块为第N2级膨胀块。
根据本发明实施例的第二方面,提供一种视频图像3D降噪装置,包括:
图像划分模块,用于将目标帧图像划分为若干互不重叠的块;
类型检测模块,用于检测所有块的类型,所述类型包括静止块和运动块;
数量统计模块,用于统计所述目标帧图像中运动块的数量;
判断模块,用于判断所述运动块的数量是否大于整帧运动的块阈值;
第一降噪模块,用于当所述运动块的数量大于所述整帧运动的块阈值时,对所有的所述块均采用第一降噪参数进行降噪;
第二降噪模块,用于当所述运动块的数量小于或等于所述整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块;以所述第一降噪参数对所述运动块进行降噪,以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪;其中,所述第一降噪参数小于第三降噪参数,且所述第三降噪参数小于所述第二降噪参数。
优选地,所述图像划分模块包括:
下采样单元,用于对目标帧图像进行均值滤波1/16下采样,确定采样像素点;
块划分单元,用于将相互邻近4行4列的采样像素点组成所述块。
优选地,所述第二降噪模块包括:
膨胀层数预设单元,用于预设膨胀层数N,其中N≥2;
第一级膨胀块设定单元,用于将运动块八邻域内的静止块作为第一级膨胀块;
第N级膨胀块设定单元,用于将第N-1级膨胀块远离运动块方向的、八邻域内的静止块作为第N级膨胀块;
膨胀块降噪参数设定单元,用于对每级膨胀块,设置不同的第三降噪参数,且所述第三降噪参数随着膨胀块级别的增大而增大;
第一降噪控制单元,用于以第二降噪参数对所述第N级膨胀块之外的静止块进行降噪;
第二降噪控制单元,用于以相应的第三降噪参数,对每级膨胀块进行降噪。
优选地,所述第二降噪模块还包括:
交叠确定单元,用于当第一运动块和第二运动块的间距小于交叠阈值时,确定位于第一运动块和第二运动块交叠区域内的膨胀块;其中,所述膨胀块为第一运动块的第N1级膨胀块,且所述膨胀块为第二运动块的第N2级膨胀块;
膨胀级别判断单元,用于判断N1是否小于或等于N2;
第一膨胀级别确定单元,用于当N1≤N2时,确定所述膨胀块为第N1级膨胀块;
第二膨胀级别确定单元,用于当N1>N2时,确定所述膨胀块为第N2级膨胀块。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:本发明实施例中,将目标帧图像划分为若干互不重叠的块,判断所述块是运动块或者静止块,当目标帧图像的运动块数量大于整帧运动的块阈值时,对目标帧图像所有块均采用第一降噪参数进行降噪,从而避免出现块效应;当目标帧图像的运动块数量小于等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,以第一降噪参数对所述运动块降噪,第第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以大于第一降噪参数、小于第二降噪参数的第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪。降噪后的图像,静止的地方干净,运动的地方无拖影或块效应,通过使运动块与相邻的静止块之间通过膨胀块进行过渡,最大程度的减小块效应和马赛克,使运动块到静止块之间平滑过渡。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为目前一种目标帧区域划分的结构示意图;
图2为本发明实施例一视频图像3D降噪方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的一种划分块的方法流程示意图;
图4为本发明实施例提供的一种检测块类型的方法流程示意图;
图5为本发明实施例提供的一种判断采样像素点类型的方法流程示意图;
图6为本发明实施例提供的一种块的运动状态的结构示意图;
图7为本发明实施例提供的一种运动块膨胀方法的流程示意图;
图8为本发明实施例提供的第一种目标帧图像运动状态的结构示意图;
图9为本发明实施例提供的第一种目标帧图像膨胀后运动状态的结构示意图;
图10为本发明实施例提供的一种降噪参数控制方法的流程示意图;
图11为本发明实施例二视频图像3D降噪方法的流程示意图;
图12为本发明实施例提供的第二种目标帧图像运动状态的结构示意图;
图13为本发明实施例提供的第二种目标帧图像膨胀后运动状态的结构示意图;
图14为本发明实施例提供的一种视频图像3D降噪装置的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图2是本发明实施例提供的一种视频图像3D降噪方法的流程示意图。该方法可用于安防监控视频领域的摄像机、摄像头等监控设备,在视频图像传输前对视频图像的预处理。参见图2所示,该方法可以包括:
S100:将目标帧图像划分为若干互不重叠的块。
具体的,用户根据自身需求选择所需要网络传输的视频影像,在视频图像网络传输前,需要将视频图像的每一帧进行降噪处理,将视频影像的目标帧图像划分为若干互不重叠的块。
在本发明实施例的一种实施方式中,请参考图3所示,上述实施例中的步骤S100可以包括如下步骤:
S101:对目标帧图像进行均值滤波1/16下采样,确定采样像素点。
在本发明实施例中,对目标帧图像对相邻的16个像素点进行像素平均计算,作为采样像素点的像素值。例如,目标帧图像的有800×1600个像素点,通过1/16下采样,获得200×400个采样像素点,每个采样像素点的像素值为相邻16个像素点的平均像素值;根据下采样结果,该目标帧图像获得200×400个像素值。同时,对目标帧图像进行均值滤波1/16下采样的过程,是对目标帧图像做一次均值滤波,减少噪点对下一步运动判断的影响,同时减少下一步计算的复杂度,减少了待处理的数据量。
S102:将相互邻近4行4列的采样像素点组成所述块。
具体的,将目标帧图像内的所有采样像素点,按照4×4大小进行互不重叠的块划分。例如,上述目标帧图像中的200×400个采样像素点,按照4×4大小进行互不重叠的块划分后,获得50×100个块。
本发明实施例中,对下采样获得的像素值进行划分块的过程既减少了待处理的数据量,又对图像进行了一次低通滤波,减少噪点对后续运动检测的影响。
S200:检测所有块的类型,所述类型包括静止块和运动块。
具体的,对一视频图像而言,每一帧图像均包含若干块,每一个块的类型不同,检测目标帧图像的所有块的类型,以便后续判断目前帧图像是否为整帧运动。
在具体实施过程中,检测所有块的类型的方法有多种。
在本发明实施例的一种实施方式中,请参考图4所示,上述实施例中的步骤S200可以包括如下步骤:
S210:在每个块内,判断相应的采样像素点是否为运动点。
具体的,目标帧图像中的每个4×4大小的块均包括16个采样像素点,每个采样像素点的运动状态可能不同。
在具体实施过程中,判断采样像素点是否为运动点的方法有多种。
在本发明一实施例中,请参考图5所示,上述实施例中的步骤S210可以包括如下步骤:
S211:将参考帧图像划分为若干互不重叠的、与目标帧图像相对应的块,所述块内包括多个采样像素点。
具体的,将目标帧图像的前一帧图像作为参考帧,将所述参考帧图像也划分为若干互不重叠的、与目标帧图像相对应的块,即所述参考帧每一个块的采样像素点与所述目标帧的相对应块的采样像素点相对应,所述参考帧的块也包含4×4个采样像素点。
S212:逐点计算目标帧图像采样像素点的像素值与相应的参考帧图像采样像素点的像素值的差值。
具体的,对于所述块的4×4个采样像素点,逐点计算目标帧图像采样像素点的像素值与相应的参考帧图像采样像素点的像素值的差值。在具体实施过程中,所述差值可能为正值,有可能为负值,也可能为零,在本发明实施例中,逐点计算目标帧图像采样像素点的像素值与相应的参考帧图像采样像素点的像素值的差值的绝对值。
S213:判断所述差值是否大于像素级运动阈值。
在具体实施过程中,判断在步骤S212所获得的差值的绝对值是否大于像素级运动阈值,例如,所述差值的绝对值为100,判断100是否大于像素级运动阈值。当差值的绝对值大于像素级运动阈值时,则执行步骤S214;当差值的绝对值小于或等于像素级运动阈值时,则执行步骤S215。
S214:所述目标帧图像中的采样像素点为运动点。
由于块内的4×4个采样像素点目标帧图像采样像素点的像素值与相应的参考帧图像采样像素点的像素值的差值的绝对值大小可能不同,采样像素点的运动状态也不相同,因此,当所述差值的绝对值大于像素级运动阈值时,该采样像素点为运动点。
S215:所述目标帧图像中的采样像素点为静止点。
当所述差值的绝对值小于或等于像素级运动阈值时,该采样像素点为静止点。
在本发明实施例中,所述运动点用1标识,所述静止点用0标识。例如,参见图6,为本发明实施例提供的一块内所有采样像素点的运动状态图,如图6所示,该块包括3个运动点和13个静止点。
在本发明实施例中,目标帧图像中块内采样像素点的运动状态,是通过计算目标帧图像中采样像素点的像素值与相对应的参考帧图像中的采样像素点的像素值差值,将所述差值与像素级运动阈值对比,来判断所述目标帧图像中的采样像素点是否是运动点,整个对比过程均采用的是相采样像素点的数据进行对比,计算量小,判断结果准确。
S220:统计所述块内运动点的数量。
具体的,统计在步骤S210所获得的所述块的运动点的数量。例如,某目标帧图像包括5个块,这5个块的运动点的数量分别为10、5、8、13、12。
S230:判断所述运动点的数量是否大于块运动阈值。
具体的,判断在步骤S220所获得的运动点的数量是否大于块运动阈值,例如,上述5个块中,对于每个块,均判断运动点的数量是否大于块运动阈值,即分别判断10、5、8、13、12是否大于块运动阈值。当所述运动点的数量大于块运动阈值时,则执行步骤S240;当所述运动点的数量小于或等于块运动阈值时,则执行步骤S250。
S240:所述块为运动块。
具体的,由于所述块内有4×4个采样像素点,每个采样像素点的运动状态也不相同,因此,当运动点的数量大于块运动阈值时,该块为运动块。
S250:所述块为静止块。
具体的,当运动点的数量小于或等于块运动阈值时,该块为静止块。
在本发明实施例中,通过块运动点的数量与块运动阈值对比,判断块的类型,判断结果准确,而且计算量小。
S300:统计所述目标帧图像中运动块的数量。
具体的,统计在步骤S200中所获得的目标帧图像中运动块的数量,例如,一目标帧图像共有500个块,其运动块的数量为100个。
S400:判断所述运动块的数量是否大于整帧运动的块阈值。
具体的,判断在步骤S300所获得的运动块的数量是否大于整帧运动的块阈值,例如,所述目标帧图像中运动块的数量为100,判断100是否大于整帧运动的块阈值。当所述运动块的数量大于整帧运动的块阈值时,则执行步骤S500;当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,则执行步骤S600。
S500:对所有的所述块均采用第一降噪参数进行降噪。
具体的,当所述运动块的数量大于整帧运动的块阈值时,判定该目标帧图像为整帧运动,被判定为整帧运动的图像,将该目标帧的所有块均标识为运动。在本发明实施例中,运动块用1标识,静止块用0标识,当目标帧图像为整帧运动时,将目标帧的所有块均标识为1,对目标帧图像所有的所述块均采用第一降噪参数进行降噪处理。
S600:将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块;以第一降噪参数对所述运动块进行降噪,以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪;其中,所述第一降噪参数小于第三降噪参数,且所述第三降噪参数小于第二降噪参数。
在具体实施过程中,当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,该目标帧图像不是整帧运动。该目标帧图像可能包含着一部分静止块和一部分运动块,此时,对所有运动块进行运动膨胀,将位于运动块邻近区域的静止块作为膨胀块,在降噪时,以第一降噪参数对所述运动块进行降噪,以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪;其中,所述第一降噪参数小于第三降噪参数,且所述第三降噪参数小于第二降噪参数。运动块和静止块之间通过膨胀块进行过渡,用于给膨胀块降噪的第三降噪参数介于静止块和运动块的降噪参数之间,将静止块较强的降噪参数进行隔离,防止目标帧图像出现块效应或者马赛克而导致降低图像的质量。
本发明实施例中,将目标帧图像划分为若干互不重叠的块,判断所述块是运动块或者静止块,当目标帧图像的运动块数量大于整帧运动的块阈值时,对目标帧图像所有块均采用第一降噪参数进行降噪,从而避免出现块效应;当目标帧图像的运动块数量小于等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,以第一降噪参数对所述运动块降噪,第第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以大于第一降噪参数、小于第二降噪参数的第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪。降噪后的图像,静止的地方干净,运动的地方无拖影或块效应,通过使运动块与相邻的静止块之间通过膨胀块进行过渡,最大程度的减小块效应和马赛克,使运动块到静止块之间平滑过渡。
在本发明实施例的一种实施方式中,请参考图7,当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,可以包括如下步骤:
S601:预设膨胀层数N,其中N≥2。
具体的,对于没有被判定为整帧运动的目标帧图像,可能包含一部分静止块和一部分运动块,对目标帧的所有运动块均进行运动膨胀。在具体实施过程中,可按照从左到右、从上往下的顺序,搜索运动块,以运动块为中心,对所述运动块进行运动膨胀,膨胀块的数量与膨胀层数有关,在具体实施过程中,膨胀层数N可由用户根据实际情况设定大于2的任意数值,在此不做具体限定。
S602:将运动块八邻域内的静止块作为第一级膨胀块。
具体的,所述运动块八邻域内有八个块,将这八个块中的静止块作为第一级膨胀块。
S603:将第N-1级膨胀块远离运动块方向的、八邻域内的静止块作为第N级膨胀块。
具体的,以所述运动块为中心,以步骤S602获得的膨胀块为第一级膨胀块,以远离运动块方向进行逐级设定,将第N-1级膨胀块远离运动块方向的、八邻域内的静止块作为第N级膨胀块。例如,预设膨胀层数为6,则所述运动块有共有6级膨胀块。图8为没有判定为整帧运动的目标帧图像,图8中的运动块,经6级运动膨胀后,参见图9。如图9所示,标识为1的运动块的按八邻域的静止块扩展成第1级膨胀块,用2标识,标识为2的第1级膨胀块的八邻域的静止块扩展成第2级膨胀块,用3标识,3的周围按八邻域扩展了4,依次为5、6、7。在具体实施过程中,膨胀层数N由用户根据实际情况设定为任意大于或等于2的数值,在此不做具体限定。
请参考图10,所述以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪,可以包括以下步骤:
S604:对每级膨胀块,设置不同的第三降噪参数,且所述第三降噪参数随着膨胀块级别的增大而增大。
具体的,以所述第一降噪参数对所述运动块进行降噪,保留更多的目标帧信息,防止运动拖影。而对上述N级膨胀块,设置不同的第三降噪参数,且所述第三降噪参数随着膨胀块级别的增大而增大。例如,图9所示膨胀后的目标帧图像运动状态,根据膨胀层的数量,设置6级不同的第三降噪参数,第1层膨胀块设置T1,第2层膨胀块设置T2,第3层膨胀块设置T3,第4层膨胀块设置T4,第5层膨胀块设置T5,第6层膨胀块设置T6,且T1<T2<T3<T4<T5<T6,其中,即分别对应标识2-7的膨胀块。需要注意的是,T1、T2、T3、T4、T5和T6均大于所述第一降噪参数、且小于所述第二降噪参数。
S605:以第二降噪参数对所述第N级膨胀块之外的静止块进行降噪。
具体的,对膨胀层以外的静止块采用第二降噪参数进行降噪,使用更多的参考帧的图像信息。
S606:以相应的第三降噪参数,对每级膨胀块进行降噪。
具体的,对每级膨胀块采用步骤S604中设定的相对应级别的降噪参数进行降噪。例如,标识为2的第1级膨胀块以T1降噪处理,标识为3的第2级膨胀块T2降噪处理等。
在本发明实施例中,对于没有判定为整帧运动的目标帧图像,由于其包含一部分静止块和一部分运动块,在具体实施过程中,可按照从左到右、从上往下的顺序,搜索运动块,以运动块为中心,按照八邻域的关系,向周围静止块进行运动膨胀扩展。对静止块采用最强的降噪参数,会对图像进行最强程度的降噪,使用更多的参考帧图像信息;而为了预防运动拖影,运动块采用最弱降噪参数,会保留更多的当前帧信息。当在最强降噪参数和最弱降噪参数所对应的块交界处,采用多层膨胀层,即过渡强度的降噪参数进行隔离,预防图像出现块效应或者马赛克,使运动块和静止块之间平滑过渡。
在本发明实施例的另一种实施方式中,根据用户需求或者实际情况,也可仅膨胀一层,当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,可以包括:
预设膨胀层数为N,其中N=1;
将运动块八邻域内的静止块作为第一级膨胀块。
在本发明实施例中,所述以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪,包括:
对第一级膨胀块,设置第三降噪参数,以第三降噪参数对所述第一级膨胀块进行降噪。
以第二降噪参数对所述第一级膨胀块以外的静止块进行降噪。
在本发明实施例中,对于没有判定为整帧运动的目标帧图像,根据用户需求,可将目标帧图像中的运动块进行膨胀,以运动块为中心,按照八邻域的关系,将周围静止块进行膨胀扩展,将运动块八邻域的静止块作为第一级膨胀块,通过这一级膨胀块进行过渡,使运动块和静止块之间平滑过渡。
本发明实施例还提供另一种视频图像3D降噪方法,针对没有被判定为整帧运动的目标帧图像,可能包含一部分运动块,当运动块的数量大于1时,可能存在相邻的运动块的膨胀块重叠的情况。
当相邻的运动块的膨胀块重叠时,参考图11,基于图2和图7,当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,还可以包括如下步骤:
S611:当第一运动块和第二运动块的间距小于交叠阈值时,确定位于第一运动块和第二运动块交叠区域内的膨胀块;其中,所述膨胀块为第一运动块的第N1级膨胀块,且所述膨胀块为第二运动块的第N2级膨胀块。
具体的,对于没有被判定为整帧运动的目标帧图像,可能包含一部分运动块,当运动块的数量大于1时,存在相邻的运动块的膨胀块重叠的情况。当第一运动块和第二运动块的间距小于交叠阈值时。其中,所述间距包括第一运动块与第二运动块的水平间距和垂直间距,所述交叠阈值为2N,其中,N为预设膨胀层数,第一运动块与第二运动块的水平间距和垂直间距至少有一个小于2N时,所述第一运动块和第二运动块的膨胀块会出现部分重叠。要确定交叠区域的膨胀块级别,其中所述第一运动块为先运动膨胀的块,第二运动块为后运动膨胀的块,第一运动块在交叠区域的膨胀块级别为第N1级膨胀块,第二运动块在交叠区域的膨胀块级别为第N2级膨胀块。
S612:判断N1是否小于或等于N2。
具体的,当N1≤N2时,执行步骤S613;当N1>N2时,执行步骤S614。
S613:确定所述膨胀块为第N1级膨胀块。
当N1≤N2时,确定所述交叠区域的膨胀块为第N1级膨胀块,进行降噪处理时,对此膨胀块以第N1级膨胀块对应的降噪参数进行降噪。
S614:确定所述膨胀块为第N2级膨胀块。
当N1>N2时,确定所述交叠区域的膨胀块为第N2级膨胀块,进行降噪处理时,对此膨胀块以第N2级膨胀块对应的降噪参数进行降噪。
在本发明实施例的一种应用场景中,图12为一没有被判定为整帧运动的目标帧图像所有块的运动状态。如图12所示的目标帧图像中包含两个运动块,如预设膨胀层为6,此时,两个运动块的水平间距和垂直间距均小于12,两个运动块的多个膨胀块重叠,重叠区域按照上述方法确定膨胀块级别后,如图13所示,为该目标帧图像膨胀后的所有块的运动状态。
在本发明实施例中,对于没有被判定为整帧运动的目标帧图像,可能包含多个运动块,相邻运动块之间的水平间距和垂直间距可能小于交叠阈值,即2N,其中,N为预设膨胀层数,导致相邻运动块在膨胀时,部分膨胀块重叠,对于重叠区域通过上述方法确定膨胀级别后降噪,不仅使运动块和静止块之间平滑过渡,而且使相邻的运动块之间也平滑过渡。
基于相同的技术构思,本发明实施例还提供了一种视频图像3D降噪装置,如图14所示,包括:图像划分模块100、类型检测模块200、数量统计模块300、判断模块400、第一降噪模块500和第二降噪模块600。
所述图像划分模块100,用于将目标帧图像划分为若干互不重叠的块。
在一种实施方式中,所述图像划分模块100包括下采样单元和块划分单元。
所述下采样单元,用于对目标帧图像进行均值滤波1/16下采样,确定采样像素点;
所述块划分单元,用于将相互邻近4行4列的采样像素点组成所述块。
所述类型检测模块200,用于检测所有块的类型,所述类型包括静止块和运动块。
在一种实施方式中,所述类型检测模块200包括像素点状态判断单元、运动点数量统计单元、运动点数量判断单元、第一块状态确定单元、第二块状态确定单元。
所述像素点状态判断单元,用于在每个块内,判断相应的采样像素点是否为运动点。
进一步的,所述像素点状态判断单元包括:参考帧块划分子单元、差值计算子单元、差值判断子单元、第一像素点状态确定子单元和第二像素点状态确定子单元。
所述参考帧块划分子单元,用于将参考帧图像划分为若干互不重叠的、与目标帧图像相对应的块,所述块内包括多个采样像素点。
所述差值计算子单元,用于逐点计算目标帧图像采样像素点的像素值与相应的参考帧图像采样像素点的像素值的差值。
所述差值判断子单元,用于判断所述差值是否大于像素级运动阈值。
所述第一像素点状态确定子单元,用于若所述差值大于所述像素级运动阈值,所述目标帧图像中的采样像素点为运动点。
所述第二像素点状态确定子单元,用于若所述差值小于或等于所述像素级运动阈值,所述目标帧图像中的采样像素点为静止点。
所述运动点数量统计单元,用于统计所述块内运动点的数量。
所述运动点数量判断单元,用于判断所述运动点的数量是否大于块运动阈值。
所述第一块状态确定单元,用于若所述运动点的数量大于所述块运动阈值,所述块为运动块。
所述第二块状态确定单元,用于若所述运动点的数量小于等于块运动阈值,所述块为静止块。
所述数量统计模块300,用于统计所述目标帧图像中运动块的数量。
所述判断模块400,用于判断所述运动块的数量是否大于整帧运动的块阈值。
所述第一降噪模块500,用于当所述运动块的数量大于所述整帧运动的块阈值时,对所有的所述块均采用第一降噪参数进行降噪。
所述第二降噪模块600,用于当所述运动块的数量小于或等于所述整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块;以第一降噪参数对所述运动块进行降噪,以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪;其中,所述第一降噪参数小于第三降噪参数,且所述第三降噪参数小于所述第二降噪参数。
在一种实施方式中,所述第二降噪模块600包括:
膨胀层数预设单元,用于预设膨胀层数N,其中N≥2;
第一级膨胀块设定单元,用于将运动块八邻域内的静止块作为第一级膨胀块;
第N级膨胀块设定单元,用于将第N-1级膨胀块远离运动块方向的、八邻域内的静止块作为第N级膨胀块;
膨胀块降噪参数设定单元,用于对每级膨胀块,设置不同的第三降噪参数,且所述第三降噪参数随着膨胀块级别的增大而增大;
第一降噪控制单元,用于以第二降噪参数对所述第N级膨胀块之外的静止块进行降噪;
第二降噪控制单元,用于以相应的第三降噪参数,对每级膨胀块进行降噪。
进一步的,所述第二降噪模块600还包括:交叠确定单元、膨胀级别判断单元、第一膨胀级别确定单元和第二膨胀级别确定单元。
所述交叠确定单元,用于当第一运动块和第二运动块的间距小于交叠阈值时,确定位于第一运动块和第二运动块交叠区域内的膨胀块;其中,所述膨胀块为第一运动块的第N1级膨胀块,且所述膨胀块为第二运动块的第N2级膨胀块。
所述膨胀级别判断单元,用于判断N1是否小于或等于N2。
所述第一膨胀级别确定单元,用于当N1≤N2时,确定所述膨胀块为第N1级膨胀块。
所述第二膨胀级别确定单元,用于当N1>N2时,确定所述膨胀块为第N2级膨胀块。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的公开后,将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种视频图像3D降噪方法,其特征在于,包括:
将目标帧图像划分为若干互不重叠的块;
检测所有块的类型,所述类型包括静止块和运动块;
统计所述目标帧图像中运动块的数量;
判断所述运动块的数量是否大于整帧运动的块阈值;
当所述运动块的数量大于所述整帧运动的块阈值时,对所有的所述块均采用第一降噪参数进行降噪;或者,
当所述运动块的数量小于或等于所述整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块;以所述第一降噪参数对所述运动块进行降噪,以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪;
其中,所述第一降噪参数小于第三降噪参数,且所述第三降噪参数小于所述第二降噪参数。
2.根据权利要求1所述的视频图像3D降噪方法,其特征在于,将目标帧图像划分为若干互不重叠的块,包括:
对目标帧图像进行均值滤波1/16下采样,确定采样像素点;
将相互邻近4行4列的采样像素点组成所述块。
3.根据权利要求2所述的视频图像3D降噪方法,其特征在于,所述检测所有块的类型,包括:
在每个块内,判断相应的采样像素点是否为运动点;
统计所述块内运动点的数量;
判断所述运动点的数量是否大于块运动阈值;
若所述运动点的数量大于所述块运动阈值,所述块为运动块;或者,
若所述运动点的数量小于等于块运动阈值,所述块为静止块。
4.根据权利要求3所述的视频图像3D降噪方法,其特征在于,所述在每个块内,判断相应的采样像素点是否为运动点,包括:
将参考帧图像划分为若干互不重叠的、与目标帧图像相对应的块,所述块内包括多个采样像素点;
逐点计算目标帧图像采样像素点的像素值与相应的参考帧图像采样像素点的像素值的差值;
判断所述差值是否大于像素级运动阈值;
若所述差值大于所述像素级运动阈值,所述目标帧图像中的采样像素点为运动点;或者,
若所述差值小于或等于所述像素级运动阈值,所述目标帧图像中的采样像素点为静止点。
5.根据权利要求1所述的视频图像3D降噪方法,其特征在于,
当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,包括:
预设膨胀层数N,其中N≥2;
将运动块八邻域内的静止块作为第一级膨胀块;
将第N-1级膨胀块远离运动块方向的、八邻域内的静止块作为第N级膨胀块;
所述以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪,包括:
对每级膨胀块,设置不同的第三降噪参数,且所述第三降噪参数随着膨胀块级别的增大而增大;
以第二降噪参数对所述第N级膨胀块之外的静止块进行降噪;
以相应的第三降噪参数,对每级膨胀块进行降噪。
6.根据权利要求5所述的视频图像3D降噪方法,其特征在于,当所述运动块的数量小于或等于整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块,还包括:
当第一运动块和第二运动块的间距小于交叠阈值时,确定位于第一运动块和第二运动块交叠区域内的膨胀块;其中,所述膨胀块为第一运动块的第N1级膨胀块,且所述膨胀块为第二运动块的第N2级膨胀块;
判断N1是否小于或等于N2;
当N1≤N2时,确定所述膨胀块为第N1级膨胀块;
当N1>N2时,确定所述膨胀块为第N2级膨胀块。
7.一种视频图像3D降噪装置,其特征在于,包括:
图像划分模块,用于将目标帧图像划分为若干互不重叠的块;
类型检测模块,用于检测所有块的类型,所述类型包括静止块和运动块;
数量统计模块,用于统计所述目标帧图像中运动块的数量;
判断模块,用于判断所述运动块的数量是否大于整帧运动的块阈值;
第一降噪模块,用于当所述运动块的数量大于所述整帧运动的块阈值时,对所有的所述块均采用第一降噪参数进行降噪;
第二降噪模块,用于当所述运动块的数量小于或等于所述整帧运动的块阈值时,将位于运动块邻近区域内的静止块作为膨胀块;以所述第一降噪参数对所述运动块进行降噪,以第二降噪参数对所述运动块邻近区域外的静止块进行降噪,以第三降噪参数对所述膨胀块进行降噪;其中,所述第一降噪参数小于第三降噪参数,且所述第三降噪参数小于所述第二降噪参数。
8.根据权利要求7所述的视频图像3D降噪装置,其特征在于,所述图像划分模块包括:
下采样单元,用于对目标帧图像进行均值滤波1/16下采样,确定采样像素点;
块划分单元,用于将相互邻近4行4列的采样像素点组成所述块。
9.根据权利要求7所述的视频图像3D降噪装置,其特征在于,所述第二降噪模块包括:
膨胀层数预设单元,用于预设膨胀层数N,其中N≥2;
第一级膨胀块设定单元,用于将运动块八邻域内的静止块作为第一级膨胀块;
第N级膨胀块设定单元,用于将第N-1级膨胀块远离运动块方向的、八邻域内的静止块作为第N级膨胀块;
膨胀块降噪参数设定单元,用于对每级膨胀块,设置不同的第三降噪参数,且所述第三降噪参数随着膨胀块级别的增大而增大;
第一降噪控制单元,用于以第二降噪参数对所述第N级膨胀块之外的静止块进行降噪;
第二降噪控制单元,用于以相应的第三降噪参数,对每级膨胀块进行降噪。
10.根据权利要求9所述的视频图像3D降噪装置,其特征在于,所述第二降噪模块还包括:
交叠确定单元,用于当第一运动块和第二运动块的间距小于交叠阈值时,确定位于第一运动块和第二运动块交叠区域内的膨胀块;其中,所述膨胀块为第一运动块的第N1级膨胀块,且所述膨胀块为第二运动块的第N2级膨胀块;
膨胀级别判断单元,用于判断N1是否小于或等于N2;
第一膨胀级别确定单元,用于当N1≤N2时,确定所述膨胀块为第N1级膨胀块;
第二膨胀级别确定单元,用于当N1>N2时,确定所述膨胀块为第N2级膨胀块。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109348089A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-02-15 | Oppo广东移动通信有限公司 | 夜景图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111556227A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-18 | 广州市百果园信息技术有限公司 | 一种视频去噪方法、装置、移动终端和存储介质 |
CN111754437A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-09 | 成都国科微电子有限公司 | 一种基于运动强度的3d降噪方法及装置 |
CN113822866A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-21 | 深圳爱莫科技有限公司 | 一种广适应的车轴数量识别方法、系统、设备及存储介质 |
US11399167B2 (en) | 2017-10-19 | 2022-07-26 | Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. | Methods and devices for processing images |
CN115100051A (zh) * | 2022-06-14 | 2022-09-23 | 浙江华感科技有限公司 | 一种图像降噪的方法、装置及电子设备 |
US12056843B2 (en) | 2018-12-29 | 2024-08-06 | Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. | Methods and systems for image processing |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1901620A (zh) * | 2005-07-19 | 2007-01-24 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种基于运动检测和自适应滤波的视频图像降噪方法 |
CN101567964A (zh) * | 2009-05-15 | 2009-10-28 | 南通大学 | 一种低码率视频应用中的预处理降噪去块效应方法 |
CN102368821A (zh) * | 2011-10-20 | 2012-03-07 | 浙江工商大学 | 一种噪声强度自适应的视频去噪方法和系统 |
CN103905692A (zh) * | 2012-12-26 | 2014-07-02 | 苏州赛源微电子有限公司 | 一种基于运动检测的简易3d降噪算法 |
US20150063717A1 (en) * | 2013-09-05 | 2015-03-05 | Arecont Vision, Llc. | System and method for spatio temporal video image enhancement |
CN105208376A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-30 | 青岛中星微电子有限公司 | 一种数字降噪方法和装置 |
-
2016
- 2016-10-17 CN CN201610905326.8A patent/CN106412385B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1901620A (zh) * | 2005-07-19 | 2007-01-24 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种基于运动检测和自适应滤波的视频图像降噪方法 |
CN101567964A (zh) * | 2009-05-15 | 2009-10-28 | 南通大学 | 一种低码率视频应用中的预处理降噪去块效应方法 |
CN102368821A (zh) * | 2011-10-20 | 2012-03-07 | 浙江工商大学 | 一种噪声强度自适应的视频去噪方法和系统 |
CN103905692A (zh) * | 2012-12-26 | 2014-07-02 | 苏州赛源微电子有限公司 | 一种基于运动检测的简易3d降噪算法 |
US20150063717A1 (en) * | 2013-09-05 | 2015-03-05 | Arecont Vision, Llc. | System and method for spatio temporal video image enhancement |
CN105208376A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-30 | 青岛中星微电子有限公司 | 一种数字降噪方法和装置 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11399167B2 (en) | 2017-10-19 | 2022-07-26 | Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. | Methods and devices for processing images |
CN109348089A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-02-15 | Oppo广东移动通信有限公司 | 夜景图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
WO2020103503A1 (zh) * | 2018-11-22 | 2020-05-28 | Oppo广东移动通信有限公司 | 夜景图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
US12056843B2 (en) | 2018-12-29 | 2024-08-06 | Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. | Methods and systems for image processing |
CN111556227A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-18 | 广州市百果园信息技术有限公司 | 一种视频去噪方法、装置、移动终端和存储介质 |
CN111754437A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-09 | 成都国科微电子有限公司 | 一种基于运动强度的3d降噪方法及装置 |
CN111754437B (zh) * | 2020-06-24 | 2023-07-14 | 成都国科微电子有限公司 | 一种基于运动强度的3d降噪方法及装置 |
CN113822866A (zh) * | 2021-09-23 | 2021-12-21 | 深圳爱莫科技有限公司 | 一种广适应的车轴数量识别方法、系统、设备及存储介质 |
CN115100051A (zh) * | 2022-06-14 | 2022-09-23 | 浙江华感科技有限公司 | 一种图像降噪的方法、装置及电子设备 |
Also Published As
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