[发明专利]基于改进局部滤波算法的视频图像降噪方法、装置及介质

说明书

本发明的一种基于改进局部滤波算法的视频图像降噪方法、装置及介质，该方法包括判断获取到的当前视频帧是否为第一帧，若是，则对当前视频帧进行基于改进局部滤波算法的空域降噪；若当前视频帧不是第一帧，则根据前一视频降噪帧对当前视频帧进行运动区域检测，得到每一像素点的运动情况；根据像素点的运动情况判断当前像素点是否静止，若静止，则对当前像素点进行基于改进局部滤波算法的时域降噪；若当前像素点不静止，则进行对运动区域进行降噪，存储滤波后的当前视频帧。本发明利用图像在时域和空域的像素相关性及噪声的随机性进行降噪，在提升图像质量的同时保证不破坏和模糊图像原有细节及纹理。本发明可了减小运算量，提高图像降噪效果。

技术领域

本发明涉及图像降噪处理技术领域，具体涉及一种基于改进局部滤波算法的视频图像降噪方法、装置及介质。

背景技术

图像噪声是图像中一种亮度或颜色信息的随机变化,被拍摄物体本身并没有这些变化，通常是电子噪声的表现。它一般是由扫描仪或数码相机的传感器和电路产生的，也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的散粒噪声影响产生的。图像噪声是图像拍摄过程中不希望存在的副产品，给图像带来了错误和额外的信息。

视频是由多个连续的视频帧组成，一个视频帧为一副图像，所以视频降噪包括对视频中以帧为单位的图像进行降噪。图像的降噪处理是指采用一定的方法，在抑制或消除图像中的噪点的同时，最大可能地维持图像原有的纹理和细节，以提高图像视觉质量的技术。视频降噪与单帧图像的降噪不同的地方在于，视频可以利用视频帧之间在时域和/或空域的相关性。

现有的降噪技术有时域降噪、空域降噪、空域时域降噪和运动适应降噪等，现有的时域降噪技术主要有两类。第一种方法使用运动匹配在视频当前帧和其它帧之间中搜索相似块，对这些相似块进行滤波从而去除噪声。第二种在当前帧中检测运动区域，比如计算图像块之间的均方误差判断图像块是否运动，然后对静止区域进行滤波，对运动区域减小滤波权重或者不滤波。现有的空域降噪利用像素或块的相关性来进行近似，其主要包括局部和非局部两类滤波算法。当对一幅图像中的任意一个像素点进行估计时，如果它的参考点是空间相邻的且系数受空间距离的影响，那么该滤波算法是一种局部算法。许多局部滤波算法相继被提出用于去除噪声，例如高斯滤波，维纳滤波，最小均值平方滤波，训练滤波，双边滤波，各向异性滤波，导向核回归滤波等。

其中，双边滤波是一种经典的非线性空间域滤波。它同时考虑了空间域信息和像素灰度相似性，是对空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，具有“保边去噪”的特性。双边滤波的原理是：进行局部加权平均，但与一般的高斯滤波不同，双边滤波的加权系数由空间邻近度因子和亮度相似度因子相乘可得。双边滤波能够很好地保护高频细节信息，其在图像预处理阶段具有重大实用意义。

具体的说，在图像视频的拍摄过程中，因为各种各样的干扰因素不可避免会产生噪声，包括高斯噪声、柏松噪声等，降低了拍摄得到的图像质量。由于使用运动匹配的方法往往采用光流法或者块匹配的方法，复杂度较高，运算量很大，而减小运动区域的时域降噪权重又会导致运动区域的噪声没有消除。

局部滤波在算法执行的过程中会以待滤波的像素点为中心设定一个像素框，然后遍历该像素框内的所有像素点并执行局部滤波的算法，这样做的缺点是算法计算量大，在很多情况下没有必要选择像素框内所有的像素点，只需要选择具有代表性的部分像素点即能够代表所有的像素点。

发明内容

本发明提出的一种基于改进局部滤波算法的视频图像降噪方法、装置及介质，可至少解决上述技术问题之一。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

一种基于改进局部滤波算法的视频图像降噪方法，包括以下步骤，

判断获取到的当前视频帧是否为第一帧，若是，则对当前视频帧进行基于改进局部滤波算法的空域降噪；

若当前视频帧不是第一帧，则根据前一视频降噪帧对当前视频帧进行运动区域检测，得到每一像素点的运动情况；