[发明专利]基于引导滤波和非局部平均滤波的时空域自适应去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于引导滤波和非局部平均滤波的时空域自适应去噪方法，该方法包括如下步骤1、输入视频，对t0、t1时刻图像进行非局部平均滤波，得到引导图像Iguide，输出处理后图像；2、从t2时刻开始，将tn时刻图像分为静止区域A1和运动区域A2；3、对静止区域作引导滤波，得到静止区域滤波图像output_static；4、计算运动区域空间域滤波系数；5、计算运动区域时域滤波系数；6、计算综合滤波系数；7、根据综合滤波系数对图像进行自适应滤波，得到时空域滤波图像output_moving；8、综合静止区域和运动区域滤波图像，得到综合滤波图像output，输出output，更新引导图像Iguide。本发明通过将图像分为静止区域和运动区域，然后针对不同区域运用不同的去噪方法，使得图像的质量得到改善。

主权项

基于引导滤波和非局部平均滤波的时空域自适应去噪方法，其特征在于包括以下步骤：(1)输入视频为YUV格式，对t0、t1时刻图像进行非局部平均滤波(NLM)，输出处理后的YUV图像，并将t1时刻滤波后的图像作为引导图像Iguide；(2)从t2时刻开始，将tn时刻图像与tn‑1时刻和tn‑2时刻两幅图像用3帧SAD差分法进行比较，将所有静止的像素点所组成的区域命名为静止区域A1，将所有运动的像素点所组成的区域命名为运动区域A2；(3)对静止区域A1作引导滤波，得到静止区域滤波图像output_static；(4)利用非局部平均滤波(NLM)计算运动区域A2空间域滤波系数，得到空间域权重值sweight1和空间域均值average1；(5)利用非局部平均滤波(NLM)计算运动区域A2时域滤波系数，得到时间域权重值sweight2和时间域均值average2；(6)根据时、空域的滤波系数计算综合滤波系数Wt和Ws，其中Wt表示时域信息所占比例，Ws表示空域信息所占比例；(7)根据综合滤波系数Wt和Ws对图像进行自适应滤波，得到时空域滤波图像output_moving；(8)综合静止区域和运动区域滤波结果，得到综合滤波图像output，输出图像output，并将output作为引导图像Iguide；(9)更新引导图像：重复步骤2‑8，依次处理后续的视频图像，最终完成整个视频的噪声处理工作。