[发明专利]一种保持锐度的网格噪声消除方法

说明书

本发明公开了一种保持锐度的网格噪声消除方法，所述方法包括：基于对目标图像中各个像素是否属于平滑区域的判定，对目标图像中的平滑区域进行滤波处理。本发明采用投票法进行平滑区域筛选，从图像的一角为起点，逐个像素地对每个像素进行平滑区投票，并且将当前像素的投票值赋予其相关像素，以确定每个像素的投票值，因此，去除网格噪声的同时保持了图像的锐度，并且具有抗噪性。本发明参数很少，并且与图像亮度无关，对于不同网格性状的图像均有良好的处理效果。

技术领域

本发明涉及一种图像质量提升技术，针对于目前含有网格模板噪声的光学传感器，该方法能够去除图像中网格噪声的同时保留图像边缘的锐度。

背景技术

网格噪声的产生是因为图像在水平和垂直方向存在周期性的亮度差异，这些差异具体表现有横竖条纹。同时具有横竖条纹的图像即为网格。由于图像缩放算法的原因，当图像缩小时网格会更加明显。

针对于含有网格噪声的图像，目前有三种方式进行处理。

1、提升相机的出图质量，对光学传感器进行改进。此方法成本较高，不易于实现。

2、对图像进行平滑处理，采用均值滤波的方式消除像素之间的固定差异，此方法会降低图像的锐度，尤其对于边缘部分，会变的模糊。

3、对图像首先进行平滑区域判断，再对平滑区域进行加权平均处理。如专利200810105709.2中所示，其首先计算周围八邻域相互之间的亮度差异，再与设定好的阈值进行比较来进行平滑区域判定，最后对平滑区域处的像素点与邻域内的全部或部分像素进行加权平均，结果作为更新后像素点值。此方法需要很多阈值和权值，普适性差，对于噪声仅依靠阈值来进行处理。阈值较小则会导致噪点被判定为非平滑区域。阈值较大则会导致弱边缘被判定为平滑区域。如果不同位置的网格亮度差异较大，便很难有一个良好的阈值筛选出所有的平滑区域进行处理。

现有技术中还有一些复杂的算法来去除网格噪声或在网格噪声去除过程中进行边缘检测，但是现有的去除网格噪声或边缘检测算法都会消耗大量的运算资源，导致图像处理的速度无法满足高速运行状况的应用。

发明内容

针对含有网格噪声的光学传感器及其产生的具有网格噪声的图像，本发明设计了一种具有普适性、抗噪性的方法，在保持原有图像锐度的同时消除网格噪声。

这里所提到的普适性是指针对于网格性状不同的光学传感器同样具有良好的处理效果。(网格性状不同指的是网格在周期、幅值和位置三个方面存在差异)

这里所提到的抗噪性是指针对于噪声情况不同的光学传感器同样具有良好的处理效果。(噪声会影响平滑区域的判定)

这里所提到的保持图像的锐度是指本发明对图像锐度的影响最小化，远小于其他的网格噪声去除方法。本发明的方法在网格噪声去除过程中对图像边缘不进行处理，因为边缘的变化趋势会掩盖网格噪声。

具体而言，本发明提供一种保持锐度的网格噪声消除方法，其特征在于，所述方法包括：基于对目标图像中各个像素是否属于平滑区域的判定，对目标图像中的平滑区域进行滤波处理。

优选地，所述方法包括下述步骤：

(1)、从图像的一角为起点，逐个像素地对每个像素进行平滑区投票，并且将当前像素的投票值赋予其相关像素，以确定每个像素的投票值；

(2)、读取或设定目标图像的投票值阈值，并根据投票值阈值对所述目标图像进行平滑区判定，以确定目标图像中每个像素是否属于边缘区；

(3)、对图像中属于边缘区的像素不进行滤波，对图像中不属于边缘区的像素进行滤波。

优选地，所述步骤(1)包括：