[发明专利]一种3D数字视频图像的自适应实时降噪方案

权利要求书

1.一种3D数字视频图像的自适应实时降噪方案，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将当前帧移入上一帧，并从视频图像输入中重新读取待降噪的当前帧图像；

步骤2：将当前帧图像划分成若干子块，利用这些子块对当前帧的噪声标准差进行估计；

步骤3：利用步骤2得到的子块与上一帧中的子块进行匹配搜索，得到匹配块；

步骤4：根据步骤2中得到的噪声标准差设置两个不同的阈值；

步骤5：根据步骤3中得到的匹配块对图像运动强度进行估计；

步骤6：对步骤5中得到的图像运动强度和步骤4中得到的两个阈值进行比较，按二者大小关系选择时域滤波的系数；

步骤7：对步骤5中得到的图像运动强度和步骤4中得到的两个阈值进行比较，按二者大小关系选择一组加权系数；

步骤8：利用步骤6中选择的时域滤波系数对当前帧图像进行时域滤波；

步骤9：利用步骤2中得到的噪声标准差，对当前帧图像进行空域滤波；

步骤10：按步骤7中选择的加权系数对步骤8和步骤9中得到的结果进行加权；

步骤11：输出当前帧图像的降噪结果。

2.如权利1所述的方法，其特征在于，假定步骤2中待处理的图像大小为M×N，将其分成若干个大小为L×L的子块，其中L是M和N的公因数。每一个L×L的子块为一个基本处理单位。然后，分别计算每个子块的噪声标准差，并选择各子块噪声标准差的最小值作为当前帧图像的噪声标准差的估计

3.如权利1所述的方法，其特征在于，步骤3中，对当前帧的每一个L×L的子块，在上一帧中采用最小绝对差和(Sum of Absolute Differences，SAD)准则，找到与此L×L的子块的SAD值最小的块，称为匹配块，SAD值的计算方法为：

SAD=Σi=0L-1Σj=0L-1|fij-rij|]]>

其中，f_ij为当前子块相应位置的像素值，r_ij为上一子块相应位置的像素值。

4.如权利1所述的方法，其特征在于，步骤4中根据噪声标准差的估计值设定两个阈值TH₁和TH₂，这两个阈值均与估计的噪声标准差成正比例关系，即

TH1=A1σ^,]]>TH2=A2σ^]]>

A₁和A₂是两个正数(假定A₁＞A₂，因此TH₁＞TH₂)。