CN107016650A - 视频图像3d降噪方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种视频图像3D降噪方法及装置，其中该方法包括：从视频图像中采集的当前第一图像数据；对该第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据；根据该当前第二图像数据获取二值图像；其中，该二值图像包括背景区域和前景区域；获取该当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；根据该当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和该滤波强度系数对该当前第二图像数据进行3D降噪处理。从而解决了现有3D降噪技术，比较难以得到相对准确的运动信息的问题，以及在时域上进行FIR滤波增加了设备的存储开销的问题。进而提高视频图像的降噪效果，使3D降噪得到更大范围的应用。

Description

视频图像3D降噪方法及装置

技术领域

本发明涉及视频图像处理领域，具体涉及一种视频图像3D降噪方法及装置。

背景技术

视频和图像以可视化强的优点被用户所关注，然而，视频图像质量的好坏直接影响到用户的使用，而视频图像的降噪功能无疑在其中起到关键的作用，好的图像降噪技术可以在低照度场景下能清晰地辨识一些运动物体，在视频图像的降噪技术领域中，3D降噪技术成为了研究的热点。一般来说，如果只用基于空域或只用基于时域的降噪方法进行视频图像降噪，则容易出现图像过渡平滑、细节丢失、帧间跳动噪声等现象，而采用时域与空域相结合的3D降噪方法，则可以尽量避免以上现象。在现有的视频图像3D降噪技术方法中，一类方法主要是基于运动估计与补偿的3D降噪方法，这类方法以两帧之间进行基于宏块的运动估计，得到图像的运动信息，然后以该运动信息对图像进行运动补偿，最后，在时域上利用FIR(Finite Inpulse Filter)进行时域滤波，输出降噪结果。还有另一类3D降噪方法，主要是基于运动自适应的3D降噪方法，通过帧间分析图像像素点或宏块的运动强度信息，根据该运动强度信息大小，如果运动强度较大，则尽可能进行时域降噪，反之，则尽可能进行空域降噪。

主要缺陷在于像在夜晚这中较低照度的场景下，不管是以帧间宏块匹配的方法还是以帧间运动强度计算的方法，都比较难以得到相对准确的运动信息，容易导致对背景与前景像素点的错误分析，出现背景噪声没有降下来和前景运动物体出现严重拖尾现象等，同时，在时域上进行FIR滤波需要存储多帧历史图像数据，增加了设备的存储开销，不利于3D降噪方法在视频图像系统的实时性。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的3D降噪在较低照度的场景下，都比较难以得到相对准确的运动信息，容易导致对背景与前景像素点的错误分析，出现背景噪声没有降下来和前景运动物体出现严重拖尾现象等缺陷，同时，在时域上进行FIR滤波需要存储多帧历史图像数据，增加了设备的存储开销，不利于3D降噪方法在视频图像系统的实时性。从而提供一种视频图像3D降噪方法及装置。

为此，本发明实施例提供了如下技术方案：

本发明实施例提供了一种视频图像3D降噪方法，包括：从视频图像中采集的当前第一图像数据；对所述第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据；根据所述当前第二图像数据获取二值图像；其中，所述二值图像包括背景区域和前景区域；获取所述当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；根据所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和所述滤波强度系数对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理。

可选地,根据所述当前第二图像数据获取二值图像包括：判断当前像素点属于所述背景区域还是属于所述前景区域；在所述当前像素点属于所述背景区域的情况下，获取所述当前像素点附近第一预定区域内的属于所述前景区域的像素点的数量；在所述数量大于第一阈值时，将所述当前像素点附近第二预定区域内的像素点设置为属于所述前景区域的像素点。

可选地，所述第二预定区域包括以所述当前像素点为中心以第二阈值为半径的领域窗口。

可选地，根据所述当前第二图像数据获取二值图像包括：在当前像素点属于所述前景区域时，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息；在所述运动强度信息大于等于第三阈值，并且同坐标位置附近第三预定区域内属于所述前景区域的像素点的数量小于第四阈值的情况下，将所述当前像素点重新设置为属于所述背景区域；其中，所述同坐标位置包括所述当前第一图像的上一帧图像与所述当前第一图像的上上帧图像的相同位置；和/或，

在当前像素点属于所述背景区域时，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息；在所述运动强度信息小于等于第五阈值，并且同坐标位置附近第四预定区域内属于所述前景区域的像素点的数量大于第六阈值的情况下，将所述当前像素点重新设置为属于所述前景区域；其中，所述同坐标位置包括所述当前第一图像的上一帧图像与所述当前第一图像的上上帧图像的相同位置。

可选地，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息包括：通过SAD算法计算所述当前第二图像数据的运动强度信息。

可选地，根据所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和所述滤波强度系数对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理包括：通过如下公式获取对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理的结果：

cur_3D＝α*pre_3D+(1-α)*cur_2D

其中，cur_3D表示所述当前第二图像数据的3D降噪输出结果，cur_2D表示所述当前第一图像数据的2D降噪结果，pre_3D表示所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果，α表示时域滤波强度系数。

本发明实施例还提供了一种视频图像3D降噪装置，包括：采集模块，用于从视频图像中采集的当前第一图像数据；第一降噪模块，用于对所述第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据；第一获取模块，用于根据所述当前第二图像数据获取二值图像；其中，所述二值图像包括背景区域和前景区域；第二获取模块，获取所述当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；第二降噪模块，用于根据所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和所述滤波强度系数对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理。

可选地，所述第一获取模块包括：判断单元，用于判断当前像素点属于所述背景区域还是属于所述前景区域；获取单元，用于在所述当前像素点属于所述背景区域的情况下，获取所述当前像素点附近第一预定区域内的属于所述前景区域的像素点的数量；设置单元，用于在所述数量大于第一阈值时，将所述当前像素点附近第二预定区域内的像素点设置为属于所述前景区域的像素点。

可选地，所述第二预定区域包括以所述当前像素点为中心以第二阈值为半径的邻域窗口。

可选地，所述第一获取模块包括：第一处理单元，用于在当前像素点属于所述前景区域时，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息；在所述运动强度信息大于等于第三阈值，并且同坐标位置附近第三预定区域内属于所述前景区域的像素点的数量小于第四阈值的情况下，将所述当前像素点重新设置为属于所述背景区域；其中，所述同坐标位置包括所述当前第一图像的上一帧图像与所述当前第一图像的上上帧图像的相同位置；和/或，第二处理单元，用于在当前像素点属于所述背景区域时，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息；在所述运动强度信息小于等于第五阈值，并且同坐标位置附近第四预定区域内属于所述前景区域的像素点的数量大于第六阈值的情况下，将所述当前像素点重新设置为属于所述前景区域；其中，所述同坐标位置包括所述当前第一图像的上一帧图像与所述当前第一图像的上上帧图像的相同位置。

可选地，所述第一处理单元或者所述第二处理单元还用于通过SAD算法计算所述当前第二图像数据的运动强度信息。

可选地，所述第二降噪模块还用于通过如下公式获取对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理的结果：

cur_3D＝α*pre_3D+(1-α)*cur_2D

其中，cur_3D表示所述当前第二图像数据的3D降噪输出结果，cur_2D表示所述当前第一图像数据的2D降噪结果，pre_3D表示所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果，α表示时域滤波强度系数。

本发明实施例技术方案，具有如下优点：

本发明实施例提供了一种视频图像3D降噪方法及装置，通过从视频图像中采集的当前第一图像数据；对所述第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据；根据所述当前第二图像数据获取二值图像；其中，所述二值图像包括背景区域和前景区域；获取所述当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；根据所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和所述滤波强度系数对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理。对于现有3D降噪技术，在较低照度的场景下，都比较难以得到相对准确的运动信息，容易导致对背景与前景像素点的错误分析，出现背景噪声没有降下来和前景运动物体出现严重拖尾现象等缺陷，同时，在时域上进行FIR滤波需要存储多帧历史图像数据，增加了设备的存储开销，不利于3D降噪方法在视频图像系统的实时性的问题，本发明实施例解决了现有技术中存在的上述问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的视频图像3D降噪方法的流程图；

图2是根据本发明实施例滤波强度系数参数表；

图3是根据本发明实施例的视频图像3D降噪方法的结构示意图；

图4是根据本发明实施例的视频图像3D降噪方法的另一流程图；

图5是根据本发明实施例的视频图像3D降噪装置的结构框图；

图6是根据本发明实施例的第一获取模块的结构框图；

图7是根据本发明实施例的第一获取模块的另一结构框图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

实施例1

本发明实施例提供了一种视频图像3D降噪方法，图1是根据本发明实施例的视频图像3D降噪方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：

步骤S101，从视频图像中采集的当前第一图像数据；例如获取输入视频图像的一帧图像数据；

步骤S102，对该第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据。对当前帧的YUV进行基于空域关系的2D降噪处理，其中本实施方法所用到的2D降噪方法可以为2D-DCT降噪方法，该方法属于较实用的2D降噪方法；

步骤S103，根据该当前第二图像数据获取二值图像；其中，该二值图像包括背景区域和前景区域。利用基于背景建模的ViBe(Visual Background Extractor)运动目标检测方法对该2D降噪结果得到的第二图像进行运动目标检测分析，得到包含背景静止区域和背景运动区域的二值图像，其中ViBe属于基于背景建模类运动目标检测方法较好的一种方法。

步骤S104，获取该当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数。计算时域滤波强度系数。通过实践仿真测试验证，时域滤波强度系数的计算可以跟视频图像场景的多个相关信息进行关联，比如场景的噪声标准差、场景的数字图像增益等，本实施方法采用基于数字图像增益来计算时域滤波强度系数。比如，在某一图像增益数值下，依据最终生成的二值图像结果，分别对前景区域和背景区域赋予一个固定的0～1之间的数值。以数字图像增益范围从0～60dB为例，具体可参考附图中的图2，其中图2的数据值通过大量实验获取，也可以根据具体设备和应用场景进行图2的参数修改。

步骤S105，根据该当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和该滤波强度系数对该当前第二图像数据进行3D降噪处理。利用IIR滤波器，以上一帧的3D降噪结果和当前帧的2D降噪结果、滤波强度系数作为IIR滤波器的输入，IIR滤波器的输出作为3D降噪结果的输出。即如果时域滤波系数较大，则说明该像素点可能为前景运动区域，更多的上一帧3D降噪结果被引用到最终的3D降噪结果中；如果时域滤波系数较小，则说明该像素点可能为背景静止区域，更多的2D降噪的结果被引用的最终的3D降噪结果中。结合附图中的图3，对当前帧的数据进行基于IIR滤波器的时域滤波，其中IIR滤波公式如下：

cur_3D＝α*pre_2D+(1-α)*cur_3D

其中，cur_3D表示当前帧的3D降噪输出结果，cur_2D表示当前帧的2D降噪结果，pre_3D表示上一帧的3D降噪结果，α表示时域滤波强度系数。

通过上述步骤，从视频图像中采集的当前第一图像数据；对该第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据；根据该当前第二图像数据获取二值图像；其中，该二值图像包括背景区域和前景区域；获取该当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；根据该当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和该滤波强度系数对该当前第二图像数据进行3D降噪处理。解决了在较低照度的场景下，都比较难以得到相对准确的运动信息，容易导致对背景与前景像素点的错误分析，出现背景噪声没有降下来和前景运动物体出现严重拖尾现象等缺陷，同时，在时域上进行FIR滤波需要存储多帧历史图像数据，增加了设备的存储开销，不利于3D降噪方法在视频图像系统的实时性。

上述步骤S103涉及到根据当前第二图像数据获取二值图像，在一个可选实施例中，判断当前像素点属于该背景区域还是属于该前景区域，在该当前像素点属于该背景区域的情况下，获取该当前像素点附近第一预定区域内的属于该前景区域的像素点的数量；在该数量大于第一阈值时，将该当前像素点附近第二预定区域内的像素点设置为属于该前景区域的像素点。该第二预定区域包括以该当前像素点为中心以第二阈值为半径的领域窗口。具体地，如果当前的像素点被判为属于背景区域，则在以当前像素点为中心，在其上、下、左、右四个方向且半径为7的十字型窗口内分别统计水平方向和垂直方向的属于前景区域的像素点的数量分布情况。如果水平方向或垂直方向所得到的前景区域的像素点的数量大于我们预设的阈值Th1，则需要对该当前像素点进行填充，其中填充方法为把以当前像素点为中心的半径为2的邻域窗口内的值全部置为属于前景区域。如果当前的像素点被判为属于前景区域，则不进行任何处理。其中，阈值Th1设为窗口半径的一半。

步骤S103涉及根据当前第二图像数据获取二值图像中，在一个可选实施例中，在当前像素点属于该前景区域时，获取该当前第二图像数据的运动强度信息；在该运动强度信息大于等于第三阈值，并且同坐标位置附近第三预定区域内属于该前景区域的像素点的数量小于第四阈值的情况下，将该当前像素点重新设置为属于该背景区域；其中，该同坐标位置包括该当前第一图像的上一帧图像与该当前第一图像的上上帧图像的相同位置。在另一个可选实施例中，在当前像素点属于该背景区域时，获取该当前第二图像数据的运动强度信息；在该运动强度信息小于等于第五阈值，并且同坐标位置附近第四预定区域内属于该前景区域的像素点的数量大于第六阈值的情况下，将该当前像素点重新设置为属于该前景区域；其中，该同坐标位置包括该当前第一图像的上一帧图像与该当前第一图像的上上帧图像的相同位置。具体地，获取已被保存的上一帧图像数据的二值图像和上上一帧图像数据的二值图像，以及得到的SAD值信息，并逐个读取分析经过形态学方法生成的更加完善的二值图像。如果当前的像素点属于前景区域，进一步如果其SAD值大于等于预设定的阈值Th2，且同坐标位置上的在上一帧和上上一帧的二值图像的半径为2的邻域窗口内的属于前景区域的像素点的数量都小于预设定的阈值Th3，则该像素点被重新判为属于背景区域；如果当前的像素点属于背景区域，进一步如果其SAD值小于等于预设定的阈值Th2，且同坐标位置上的在上一帧和上上一帧的二值图像的半径为2的邻域窗口内的属于前景区域的像素点的数量都大于等于预设定的阈值Th4，则该像素点被重新判为属于前景区域。其中，阈值Th2设为50，阈值Th3和Th4设为窗口半径大小。通过上述方法得到当前场景图像的最终的二值图像。

上述步骤中涉及到获取该当前第二图像数据的运动强度信息，在一个可选实施例中，通过SAD算法计算该当前第二图像数据的运动强度信息。具体地，把基于空域的2D降噪得到图像数据的结果和上一帧的3D降噪输出结果在一定大小的空间邻域窗口内进行帧间做差并取绝对值，即所谓的SAD(Sum of Absolute Differences)计算，以该SAD值作为当前图像的运动强度信息。并把SAD的值进行线性映射到0～255区间，其中设置的邻域窗口大小的半径为1，SAD的计算公式为：

其中，pre_y_3D表示上一帧的Y分量的3D降噪结果，cur_y_2D表示当前帧的Y分量的2D降噪结果，i，j分别表示像素点的水平和垂直方向的坐标。

步骤S105涉及到根据该当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和该滤波强度系数对该当前第二图像数据进行3D降噪处理，在一个可选实施例中，通过如下公式获取对该当前第二图像数据进行3D降噪处理的结果：

cur_3D＝α*pre_3D+(1-α)*cur_2D

其中，cur_3D表示该当前第二图像数据的3D降噪输出结果，cur_2D表示该当前第一图像数据的2D降噪结果，pre_3D表示该当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果，α表示时域滤波强度系数。

具体地，根据该当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和该滤波强度系数对该当前第二图像数据进行3D降噪处理。利用IIR滤波器，以上一帧的3D降噪结果和当前帧的2D降噪结果、滤波强度系数作为IIR滤波器的输入，IIR滤波器的输出作为3D降噪结果的输出。即如果时域滤波系数较大，则说明该像素点可能为前景运动区域，更多的上一帧3D降噪结果被引用到最终的3D降噪结果中；如果时域滤波系数较小，则说明该像素点可能为背景静止区域，更多的2D降噪的结果被引用的最终的3D降噪结果中。

图4是根据本发明实施例的视频图像3D降噪方法的另一流程图，具体步骤如下：

首先获取图像输入信息；步骤1，对视频图像数据进行2D降噪；步骤2，基于背景建模的运动目标检测方法对步骤1的结果进行处理，得到包含背景静止区域和前景运动区域的二值图像；步骤3，分析步骤2中的二值图像被初步判断为背景区域的像素点的空间邻域信息，即其上、下、左、右四个方向的前景区域像素点的分布情况，如果该像素点四个方向的前景像素点的分布数量满足我们给定的阈值，则在该像素点的一定大小的邻域窗口内用前景像素点进行填充；否则，不做任何处理；步骤4，分别用形态学中的膨胀和腐蚀方法对步骤3的结果进行处理，去除伪背景点和伪前景点，得到更加完善的二值图像信息；步骤5，把步骤1的结果和上一帧的3D降噪输出结果在一定大小的空间邻域窗口内进行帧间做差并取绝对值，即所谓的SAD(Sum of Absolute Differences)计算，以该SAD值作为当前图像的运动强度信息；步骤6，结合步骤5的结果、上一帧图像二值图信息以及上上一帧图像的二值图像信息，把步骤4的二值图像进行深入分析，得到当前场景图像的最终的二值图像；步骤7，以步骤6的二值图结果为依据，计算出当前图像每个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；步骤8，利用IIR滤波器，以上一帧的3D降噪结果和步骤1的结果、步骤7中的滤波强度系数作为IIR滤波器的输入，IIR滤波器的输出作为3D降噪结果的输出，即如果时域滤波系数较大，则说明该像素点可能为前景运动区域，更多的上一帧3D降噪结果被引用到最终的3D降噪结果中；如果时域滤波系数较小，则说明该像素点可能为背景静止区域，更多的步骤1的结果被引用的最终的3D降噪结果中；最后将3D降噪结果输出。

实施例2

在本实施例中还提供了一种图像视频3D降噪装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图5是根据本发明实施例的视频图像3D降噪装置的结构框图，如图5所示，该装置包括：采集模块51，用于从视频图像中采集的当前第一图像数据；第一降噪模块52，用于对该第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据；第一获取模块53，用于根据该当前第二图像数据获取二值图像；其中，该二值图像包括背景区域和前景区域；第二获取模块54，获取该当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；第二降噪模块55，用于根据该当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和该滤波强度系数对该当前第二图像数据进行3D降噪处理。

图6是根据本发明实施例的第一获取模块的结构框图，如图6所示，该装置第一获取模块53还包括：判断单元531，用于判断当前像素点属于该背景区域还是属于该前景区域；获取单元532，用于在该当前像素点属于该背景区域的情况下，获取该当前像素点附近第一预定区域内的属于该前景区域的像素点的数量；设置单元533，用于在该数量大于第一阈值时，将该当前像素点附近第二预定区域内的像素点设置为属于该前景区域的像素点。

可选地，第二预定区域包括以该当前像素点为中心以第二阈值为半径的邻域窗口。

图7是根据本发明实施例的第一获取模块的另一结构框图，如图7所示，该装置第一获取模块53还包括：第一处理单元534，用于在当前像素点属于该前景区域时，获取该当前第二图像数据的运动强度信息；在该运动强度信息大于等于第三阈值，并且同坐标位置附近第三预定区域内属于该前景区域的像素点的数量小于第四阈值的情况下，将该当前像素点重新设置为属于该背景区域；其中，该同坐标位置包括该当前第一图像的上一帧图像与该当前第一图像的上上帧图像的相同位置；和/或，第二处理单元535，用于在当前像素点属于该背景区域时，获取该当前第二图像数据的运动强度信息；在该运动强度信息小于等于第五阈值，并且同坐标位置附近第四预定区域内属于该前景区域的像素点的数量大于第六阈值的情况下，将该当前像素点重新设置为属于该前景区域；其中，该同坐标位置包括该当前第一图像的上一帧图像与该当前第一图像的上上帧图像的相同位置。

可选地，该装置第一处理单元534或者该第二处理单元535还用于通过SAD算法计算该当前第二图像数据的运动强度信息。

可选地，该装置的第二降噪模块55还用于通过如下公式获取对该当前第二图像数据进行3D降噪处理的结果：

cur_3D＝α*pre_3D+(1-α)*cur_2D

其中，cur_3D表示该当前第二图像数据的3D降噪输出结果，cur_2D表示该当前第一图像数据的2D降噪结果，pre_3D表示该当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果，α表示时域滤波强度系数。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (12)

1.一种视频图像3D降噪方法，其特征在于，包括：

从视频图像中采集的当前第一图像数据；

对所述第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据；

根据所述当前第二图像数据获取二值图像；其中，所述二值图像包括背景区域和前景区域；

获取所述当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；

根据所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和所述滤波强度系数对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,根据所述当前第二图像数据获取二值图像包括：

判断当前像素点属于所述背景区域还是属于所述前景区域；

在所述当前像素点属于所述背景区域的情况下，获取所述当前像素点附近第一预定区域内的属于所述前景区域的像素点的数量；

在所述数量大于第一阈值时，将所述当前像素点附近第二预定区域内的像素点设置为属于所述前景区域的像素点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,所述第二预定区域包括以所述当前像素点为中心以第二阈值为半径的领域窗口。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,根据所述当前第二图像数据获取二值图像包括：

在当前像素点属于所述前景区域时，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息；在所述运动强度信息大于等于第三阈值，并且同坐标位置附近第三预定区域内属于所述前景区域的像素点的数量小于第四阈值的情况下，将所述当前像素点重新设置为属于所述背景区域；其中，所述同坐标位置包括所述当前第一图像的上一帧图像与所述当前第一图像的上上帧图像的相同位置；和/或，

在当前像素点属于所述背景区域时，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息；在所述运动强度信息小于等于第五阈值，并且同坐标位置附近第四预定区域内属于所述前景区域的像素点的数量大于第六阈值的情况下，将所述当前像素点重新设置为属于所述前景区域；其中，所述同坐标位置包括所述当前第一图像的上一帧图像与所述当前第一图像的上上帧图像的相同位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于,获取所述当前第二图像数据的运动强度信息包括：

通过SAD算法计算所述当前第二图像数据的运动强度信息。

6.根据权利要求1至5中任一所述的方法，其特征在于,根据所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和所述滤波强度系数对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理包括：

通过如下公式获取对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理的结果：

cur_3D＝α*pre_3D+(1-α)*cur_2D

其中，cur_3D表示所述当前第二图像数据的3D降噪输出结果，cur_2D表示所述当前第一图像数据的2D降噪结果，pre_3D表示所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果，α表示时域滤波强度系数。

7.一种视频图像3D降噪装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于从视频图像中采集的当前第一图像数据；

第一降噪模块，用于对所述第一图像数据进行基于空域的2D降噪，得到当前第二图像数据；

第一获取模块，用于根据所述当前第二图像数据获取二值图像；其中，所述二值图像包括背景区域和前景区域；

第二获取模块，获取所述当前第二图像数据中各个像素点在时域滤波上的滤波强度系数；

第二降噪模块，用于根据所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果和所述滤波强度系数对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于,所述第一获取模块包括：

判断单元，用于判断当前像素点属于所述背景区域还是属于所述前景区域；

获取单元，用于在所述当前像素点属于所述背景区域的情况下，获取所述当前像素点附近第一预定区域内的属于所述前景区域的像素点的数量；

设置单元，用于在所述数量大于第一阈值时，将所述当前像素点附近第二预定区域内的像素点设置为属于所述前景区域的像素点。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于,所述第二预定区域包括以所述当前像素点为中心以第二阈值为半径的邻域窗口。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于,所述第一获取模块包括：

第一处理单元，用于在当前像素点属于所述前景区域时，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息；在所述运动强度信息大于等于第三阈值，并且同坐标位置附近第三预定区域内属于所述前景区域的像素点的数量小于第四阈值的情况下，将所述当前像素点重新设置为属于所述背景区域；其中，所述同坐标位置包括所述当前第一图像的上一帧图像与所述当前第一图像的上上帧图像的相同位置；和/或，

第二处理单元，用于在当前像素点属于所述背景区域时，获取所述当前第二图像数据的运动强度信息；在所述运动强度信息小于等于第五阈值，并且同坐标位置附近第四预定区域内属于所述前景区域的像素点的数量大于第六阈值的情况下，将所述当前像素点重新设置为属于所述前景区域；其中，所述同坐标位置包括所述当前第一图像的上一帧图像与所述当前第一图像的上上帧图像的相同位置。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于,所述第一处理单元或者所述第二处理单元还用于通过SAD算法计算所述当前第二图像数据的运动强度信息。

12.根据权利要求7至11中任一所述的装置，其特征在于,所述第二降噪模块还用于通过如下公式获取对所述当前第二图像数据进行3D降噪处理的结果：

cur_3D＝α*pre_3D+(1-α)*cur_2D

其中，cur_3D表示所述当前第二图像数据的3D降噪输出结果，cur_2D表示所述当前第一图像数据的2D降噪结果，pre_3D表示所述当前第一图像数据的上一帧图像数据的3D降噪结果，α表示时域滤波强度系数。