一種濾除像素中噪聲的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明實(shí)施例提供了一種濾除像素中噪聲的方法和裝置，用以解決現(xiàn)有的濾波方法在圖像中的像素中包含脈沖噪聲和高斯噪聲時(shí)，需要分別針對(duì)脈沖噪聲和高斯噪聲各進(jìn)行一次濾波，從而導(dǎo)致了這些濾波方法在濾除圖像中的噪聲時(shí)效率較低的問(wèn)題。該方法包括：針對(duì)一個(gè)對(duì)比像素，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度；根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值。
【專利說(shuō)明】一種濾除像素中噪聲的方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種濾除像素中噪聲的方法及裝置。

【背景技術(shù)】
[0002]在圖像處理領(lǐng)域中，濾除圖像中的噪聲是圖像處理的一個(gè)重要的步驟。圖像中的噪聲來(lái)源于圖像采集、傳輸、存儲(chǔ)的過(guò)程。例如，采集圖像時(shí)光線條件差、感光度高、圖像采集器件有壞點(diǎn)，或者模擬圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像的過(guò)程中出現(xiàn)錯(cuò)誤、圖像存儲(chǔ)時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤或者圖像傳輸過(guò)程中受到噪聲的干擾等。這些噪聲為圖像的后期處理帶來(lái)了很大的困難。
[0003]雖然噪聲的形式多種多樣，但是幾乎都可以用高斯噪聲和脈沖噪聲這兩種最基本的噪聲模型的組合來(lái)表示。對(duì)于脈沖噪聲，目前有很多方法來(lái)濾除，例如，簡(jiǎn)單中值濾波、自適應(yīng)濾波等。對(duì)于高斯噪聲，目前也有很多方法來(lái)濾除，例如平均濾波、維納濾波、同組濾波、雙邊濾波、非局部平均(NL-means, Non-Local means)濾波等?，F(xiàn)有的這些濾波方法對(duì)于單一的噪聲都可以有效地消除，但是，在實(shí)際中圖像中的噪聲都是脈沖噪聲和高斯噪聲的組合，是混合噪聲，而單獨(dú)針對(duì)脈沖噪聲或者針對(duì)高斯噪聲的濾波方法很難有效地消除這種混合噪聲。
[0004]現(xiàn)有的濾波方法中也有一些消除混合噪聲的方法，這些消除混合噪聲的方法都是采用簡(jiǎn)單的分布式結(jié)構(gòu)將針對(duì)脈沖噪聲的濾波方法和針對(duì)高斯噪聲的濾波方法組合在一起。例如，首先濾除圖像中的脈沖噪聲，然后針對(duì)濾除脈沖噪聲之后的圖像濾除其中的高斯噪聲；或者，首先濾除圖像中的高斯噪聲，然后針對(duì)濾除高斯噪聲之后的圖像濾除其中的脈沖噪聲。
[0005]現(xiàn)有的一種消除混合噪聲的方法在對(duì)圖像進(jìn)行消噪處理的步驟如下:
[0006]1、對(duì)輸入的圖像進(jìn)行脈沖噪聲檢測(cè)，將檢測(cè)到的包含脈沖噪聲的像素的位置標(biāo)記出來(lái)，生成包含脈沖噪聲的像素的分布圖，并對(duì)檢測(cè)到的包含脈沖噪聲的像素分別進(jìn)行中值濾波生成去除了脈沖噪聲的圖像I1;對(duì)輸入圖像不必進(jìn)行高斯噪聲檢測(cè)，可以認(rèn)為輸入圖像中的每一個(gè)像素都包含高斯噪聲，這樣，輸入的圖像中就有一部分像素中既包含高斯噪聲又包含脈沖噪聲，即這些像素中包含混合噪聲。
[0007]2、對(duì)圖像I1采用NL-means算法消除脈沖噪聲,其中，該NL-means算法中的強(qiáng)度參數(shù)的值是專門(mén)針對(duì)脈沖噪聲進(jìn)行優(yōu)化了的，并且該NL-means算法僅針對(duì)圖像I1中被標(biāo)記為包含脈沖噪聲的像素的位置上的像素進(jìn)行處理，即將圖像I1中進(jìn)行中值濾波后的像素的像素值再用NL-means算法計(jì)算出的該像素的像素值替代，得到圖像I2，此時(shí)，圖像I2中仍包含高斯噪聲；
[0008]3、對(duì)圖像I2采用NL-means算法消除高斯噪聲，其中，該NL-means算法中的強(qiáng)度參數(shù)的值是專門(mén)針對(duì)高斯噪聲進(jìn)行優(yōu)化了的，并且，該NL-means算法是針對(duì)圖像I2中的所有像素進(jìn)行處理的，即將圖像I2中的每一個(gè)像素的像素值用NL-means算法計(jì)算出的該像素的像素值替代從而去除高斯噪聲，最終得到去除了混合噪聲的圖像。
[0009]這樣的濾波方法雖然能夠?yàn)V除混合噪聲，但是當(dāng)一個(gè)像素中既包含脈沖噪聲又包含高斯噪聲時(shí)，這種方法需要分別針對(duì)脈沖噪聲和高斯噪聲各進(jìn)行一次NL-means算法的濾波，這會(huì)增加濾波過(guò)程的復(fù)雜度，從而導(dǎo)致該濾波方法消噪處理的效率較低。
[0010]綜上所述，上述方案在對(duì)圖像進(jìn)行消噪處理時(shí)，雖然能夠?yàn)V除圖像中的混合噪聲，但是，當(dāng)一個(gè)像素中既包含脈沖噪聲又包含高斯噪聲時(shí)，現(xiàn)有的濾波方法需要分別針對(duì)脈沖噪聲和高斯噪聲各進(jìn)行一次濾波，這導(dǎo)致了這些濾波方法在濾除圖像中的噪聲時(shí)效率比較低。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0011]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種濾除像素中噪聲的方法和裝置，用以解決現(xiàn)有的濾波方法在圖像中的像素中既包含脈沖噪聲又包含高斯噪聲時(shí)，需要分別針對(duì)脈沖噪聲和高斯噪聲各進(jìn)行一次濾波，從而導(dǎo)致了這些濾波方法在濾除圖像中的噪聲時(shí)效率較低的問(wèn)題。
[0012]第一方面，提供一種濾除像素中噪聲的方法，包括:
[0013]針對(duì)一個(gè)對(duì)比像素，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度，并根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；其中，所述對(duì)比像素為所述待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)不包含脈沖噪聲的像素，所述比較像素為所述對(duì)比像素的局部鄰域中不包含脈沖噪聲的像素，一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度是該比較像素相對(duì)于該對(duì)應(yīng)像素的相似度，所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素是位于所述待處理像素的局部鄰域中、且不包含脈沖噪聲的像素，所述對(duì)應(yīng)像素相對(duì)于所述待處理像素的位置與所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)比像素的位置相同；
[0014]根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值。
[0015]結(jié)合第一方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，具體包括:
[0016]當(dāng)確定的相似度僅有一個(gè)時(shí)，將確定的相似度作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；當(dāng)確定的相似度多于一個(gè)時(shí)，將確定的各個(gè)相似度的乘積，作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重。
[0017]結(jié)合第一方面，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)包含待處理像素的圖像為視頻文件中的一幀圖像時(shí)，所述待處理像素的滑動(dòng)窗包括位于該幀圖像中的第一滑動(dòng)窗，以及位于該幀圖像之前的N幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗和/或該幀圖像之后的M幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗，每個(gè)第二滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置與所述第一滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置相同。
[0018]結(jié)合第一方面，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，按照下列公式確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度:

GJ(.V+b)f
[0019]'P
U flllllllllFf
wx+b,y+b — e
[0020]其中，X為所述對(duì)比像素的坐標(biāo)值，y為所述待處理像素的坐標(biāo)值，b為坐標(biāo)偏移量，x+b為所述比較像素的坐標(biāo)值，y+b為所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素的坐標(biāo)值，I (x+b)為所述比較像素的像素值，I (y+b)為所述對(duì)應(yīng)像素的像素值，wx+b, y+b為所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)應(yīng)像素的相似度；G。為帶寬為σ的高斯濾波函數(shù)，h為非局部平均NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)。
[0021]結(jié)合第一方面第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)h是根據(jù)包含待處理像素的圖像中的噪聲的方差和帶寬確定的，所述帶寬由局部鄰域的大小和所述圖像的顏色分量的個(gè)數(shù)確定，所述圖像中的噪聲的方差根據(jù)所述圖像以及對(duì)所述圖像中包含噪聲脈沖的像素進(jìn)行濾波后得到的圖像確定的。
[0022]結(jié)合第一方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)h的平方反比于所述圖像中的噪聲的方差和帶寬。
[0023]結(jié)合第一方面，在第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述待處理像素為包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值:


TTT
_t W
J / \XnYI "■ "V
[0024]If(J) = 2^=-±- /(.'.)
K.*.
[0025]其中，ffx；y為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I(X)為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為y的待處理像素的像素值。
[0026]結(jié)合第一方面，在第七種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述待處理像素為不包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值:
Krm+E^m
[0027]IfM = —~——.Kr +Lw^y
[0028]其中，Wx，y為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I (χ)為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的像素值，I (y)為坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值;Wy，y為坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重與坐標(biāo)值為y的待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)各個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重中最大的前K個(gè)值之和，K為非負(fù)整數(shù)。
[0029]第二方面，提供一種濾除像素中噪聲的裝置，所述裝置包括第一確定模塊和第二確定模塊；
[0030]所述第一確定模塊，用于針對(duì)一個(gè)對(duì)比像素，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度，并根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；其中，所述對(duì)比像素為所述待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)不包含脈沖噪聲的像素，所述比較像素為所述對(duì)比像素的局部鄰域中不包含脈沖噪聲的像素，一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度是該比較像素相對(duì)于該對(duì)應(yīng)像素的相似度，所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素是位于所述待處理像素的局部鄰域中、且不包含脈沖噪聲的像素，所述對(duì)應(yīng)像素相對(duì)于所述待處理像素的位置與所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)比像素的位置相同；
[0031]所述第二確定模塊，用于根據(jù)所述第一確定模塊確定的所述滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值。
[0032]結(jié)合第二方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一確定模塊具體用于:
[0033]當(dāng)確定的相似度僅有一個(gè)時(shí)，將確定的相似度作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；當(dāng)確定的相似度多于一個(gè)時(shí)，將確定的各個(gè)相似度的乘積，作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重。
[0034]結(jié)合第二方面，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，當(dāng)包含待處理像素的圖像為視頻文件中的一幀圖像時(shí)，所述待處理像素的滑動(dòng)窗包括位于該幀圖像中的第一滑動(dòng)窗，以及位于該幀圖像之前的N幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗和/或該幀圖像之后的M幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗，每個(gè)第二滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置與所述第一滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置相同。
[0035]結(jié)合第二方面，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述確定模塊具體用于:
[0036]按照下列公式確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度:

Gj[(x+b'yny+h)f
[0037],P
W9 w — Pn
rvx+b3y^h ^
[0038]其中，χ為所述對(duì)比像素的坐標(biāo)值，y為所述待處理像素的坐標(biāo)值，b為坐標(biāo)偏移量，x+b為所述比較像素的坐標(biāo)值，y+b為所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素的坐標(biāo)值，I (x+b)為所述比較像素的像素值，I (y+b)為所述比較像素的對(duì)應(yīng)像素的像素值，wx+b, y+b為所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)應(yīng)像素的相似度；G。為帶寬為σ的高斯濾波函數(shù)，h為非局部平均NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)。
[0039]結(jié)合第二方面第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)h是根據(jù)包含待處理像素的圖像中的噪聲的方差和帶寬確定的，所述帶寬由局部鄰域的大小和所述圖像的顏色分量的個(gè)數(shù)確定，所述圖像中的噪聲的方差根據(jù)所述圖像以及對(duì)所述圖像中包含噪聲脈沖的像素進(jìn)行濾波后得到的圖像確定的。
[0040]結(jié)合第二方面的第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)h的平方反比于所述圖像中的噪聲的方差和帶寬。
[0041]結(jié)合第二方面，在第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述第二確定模塊具體用于:
[0042]在所述待處理像素為包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值:
W
[0043]i/(J) = Evf-jW

7』M Λ4.V
[0044]其中，ffx；y為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，Ι(χ)為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為y的待處理像素的像素值。
[0045]結(jié)合第二方面，在第七種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述第二確定模塊具體用于:在所述待處理像素為不包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值:
KJ(y)
[0046]IJy) = ---導(dǎo)-—



Λ.氣V
[0047]其中，Wx，y為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為I的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I (χ)為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的像素值，I (y)為坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值;Wy，y為坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重與坐標(biāo)值為y的待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)各個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重中最大的前K個(gè)值之和，K為非負(fù)整數(shù)。
[0048]本發(fā)明實(shí)施例的有益效果包括:
[0049]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種濾除像素中噪聲的方法和裝置，該方法首先確定至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，然后根據(jù)這至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值，其中，對(duì)比像素是該待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)不包含脈沖噪聲的像素，一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重是根據(jù)該對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度確定的，比較像素為對(duì)比像素的局部鄰域中不包含脈沖噪聲的像素，一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度是該比較像素相對(duì)于該對(duì)應(yīng)像素的相似度，該比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素是位于該待處理像素的局部鄰域中、且不包含脈沖噪聲的像素，比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素相對(duì)于該待處理像素的位置與該比較像素相對(duì)于該對(duì)比像素的位置相同。采用該方法對(duì)待處理像素進(jìn)行濾波時(shí)，不再計(jì)算待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的包含脈沖噪聲的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，也不再使用包含脈沖噪聲的像素的像素值，計(jì)算待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的不包含脈沖噪聲的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，避免了包含脈沖噪聲的像素的像素值對(duì)權(quán)重的不良影響，從而避免了在采用需要使用包含脈沖噪聲的像素的像素值，計(jì)算待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重的濾波方法，對(duì)待處理像素進(jìn)行濾波時(shí)，需要首先對(duì)包含脈沖噪聲的像素進(jìn)行濾波的弊端，減少了濾波的次數(shù)。也就是說(shuō)，該方法不需要區(qū)分待處理像素是包含脈沖噪聲的像素，還是包含高斯噪聲的像素，還是包含混合噪聲的像素，即無(wú)論待處理像素中包含的是哪一種噪聲，只對(duì)待處理像素采用該方法處理一次，與現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)包含混合噪聲的像素需要進(jìn)行兩次濾波的方法相比，提高了濾除像素中的混合噪聲的速度，從而提高了濾除圖像中的噪聲時(shí)的效率。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0050]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的濾除像素中噪聲的方法的流程圖；
[0051]圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的待處理的圖像的示意圖；
[0052]圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的濾除像素中噪聲的方法應(yīng)用于圖像處理時(shí)的流程圖；
[0053]圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的濾除像素中噪聲的裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0054]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種濾除像素中噪聲的方法和裝置，無(wú)論待處理像素中包含的是哪一種噪聲，該方法僅對(duì)待處理像素進(jìn)行一次濾波處理，提高了濾除像素中的混合噪聲的速度，從而提高了濾除圖像中的噪聲時(shí)的效率。
[0055]下面結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種濾除像素中噪聲的方法和裝置的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行說(shuō)明。
[0056]本發(fā)明實(shí)施例提供的一種濾除像素中噪聲的方法，如圖1所示，具體包括以下步驟:
[0057]S101、針對(duì)一個(gè)對(duì)比像素，確定該對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度，并根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定該對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；其中，該對(duì)比像素為該待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)不包含脈沖噪聲的像素，該比較像素為該對(duì)比像素的局部鄰域中不包含脈沖噪聲的像素，一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度是該比較像素相對(duì)于該對(duì)應(yīng)像素的相似度，該比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素是位于該待處理像素的局部鄰域中、且不包含脈沖噪聲的像素，該對(duì)應(yīng)像素相對(duì)于該待處理像素的位置與該比較像素相對(duì)于該對(duì)比像素的位置相同；
[0058]S102、根據(jù)待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值。
[0059]在確定對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重時(shí)，具體根據(jù)對(duì)比像素的局部鄰域中的幾個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度來(lái)確定，需要根據(jù)噪聲濾除的效果來(lái)決定。
[0060]若待處理的圖像如圖2所示，待處理像素為像素s，SW表示像素s的滑動(dòng)窗，滑動(dòng)窗SW中包含49個(gè)像素，當(dāng)然滑動(dòng)窗的大小不限于7X7，還可以是其它大小。像素t為滑動(dòng)窗SW中的一個(gè)對(duì)比像素，像素tl、像素t2、像素t3、像素t4、像素t、像素t5、像素t6、像素t7、像素t8為像素t的局部鄰域中的像素，當(dāng)然，像素t的局部鄰域的大小不限于3X3，還可以是其它大??；像素S1、像素s2、像素S3、像素s4、像素S、像素s5、像素s6、像素s7、像素s8為像素s的局部鄰域中的像素，當(dāng)然，像素s的局部鄰域的大小不限于3 X 3，還可以是其它大?。幌袼豻的局部鄰域的大小和像素s的局部鄰域的大小均小于滑動(dòng)窗SW的大小。當(dāng)局部鄰域的范圍超過(guò)圖像的邊界時(shí)，為處于局部鄰域中、且處于圖像的邊界以外的像素設(shè)置像素值，例如，可以根據(jù)圖像邊界對(duì)稱填充(Image Boundary Symmetric Padding)的方法設(shè)置處于局部鄰域中、且處于圖像的邊界以外的像素的像素值。當(dāng)圖像為灰度圖像時(shí)，像素的像素值是指像素的灰度值，當(dāng)圖像為彩色圖像時(shí)，像素的像素值是指像素的某一顏色分量的值。
[0061]若像素t的局部鄰域中的像素tl、像素t3和像素t7為包含脈沖噪聲的像素，則像素t的局部鄰域中的像素t2、像素t4、像素t、像素t5、像素t6和像素t8均為比較像素；像素s的局部鄰域中的像素s2和像素s7為包含脈沖噪聲的像素，則像素t的局部鄰域中具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素為像素t4、像素t、像素t5、像素t6和像素t8 ;在SlOl中確定對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度時(shí)，僅需要確定出像素t4相對(duì)于像素s4的相似度、像素t相對(duì)于像素s的相似度、像素t5相對(duì)于像素s5的相似度、像素t6相對(duì)于像素s6的相似度、像素t8相對(duì)于像素s8的相似度中的至少一個(gè)相似度即可。
[0062]進(jìn)一步地，在SlOl中，根據(jù)公式I確定對(duì)比像素的局部鄰域中一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度:


(tn I / (λ*4.Λ)—/ (ν+Λ) |“
[0063]_^公式I。其中，X為對(duì)比像素的坐標(biāo)
Vy t t ―― tf
值，y為待處理像素的坐標(biāo)值，b為坐標(biāo)偏移量，x+b為比較像素的坐標(biāo)值，y+b為該比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素的坐標(biāo)值，I (x+b)為該比較像素的像素值，I (y+b)為該對(duì)應(yīng)像素的像素值，wx+b,y+b為該比較像素相對(duì)于該對(duì)應(yīng)像素的相似度；G。為帶寬為σ的高斯濾波函數(shù)，σ的取值可以在0.2到0.5之間；h為非局部平均NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)。其中，h可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置，也可以根據(jù)包含待處理像素的圖像中的噪聲的方差和帶寬確定，帶寬由局部鄰域的大小和圖像的顏色分量的個(gè)數(shù)確定，如果圖像為灰度圖像，其顏色分量的個(gè)數(shù)為1，如果圖像為彩色圖像，其顏色分量的個(gè)數(shù)為3 ;圖像中的噪聲的方差根據(jù)該圖像以及對(duì)該圖像中包含噪聲脈沖的像素進(jìn)行濾波后得到的圖像確定。因此，在圖2所示的圖像中，僅需要根據(jù)公式I確定像素t4相對(duì)于像素s4的相似度、像素t相對(duì)于像素s的相似度、像素t5相對(duì)于像素s5的相似度、像素t6相對(duì)于像素s6的相似度和像素t8相對(duì)于像素s8的相似度中的至少一個(gè)相似度即可。
[0064]較佳地，NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)h的平方反比于圖像中的噪聲的方差和帶寬，例如，h2=0.5/(噪聲的方差*帶寬)，h2=l/(2.5*噪聲的方差*帶寬)，h2=l/(l.2*噪聲的方差*帶寬)，等等。
[0065]進(jìn)一步地，根據(jù)SlOl中確定的各個(gè)相似度，確定對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，具體包括:當(dāng)確定的相似度僅有一個(gè)時(shí)，將確定的相似度作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；當(dāng)確定的相似度多于一個(gè)時(shí)，將確定的各個(gè)相似度的乘積，作為該對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于該待處理像素的局部鄰域的權(quán)重。因此，在圖2所示的圖像中，在確定對(duì)比像素t的局部鄰域相對(duì)于待處理像素s的局部鄰域的權(quán)重時(shí)，需要將像素t4相對(duì)于像素s4的相似度、像素t相對(duì)于像素s的相似度、像素t5相對(duì)于像素s5的相似度、像素t6相對(duì)于像素s6的相似度和像素t8相對(duì)于像素s8的相似度中的一個(gè)相似度，作為對(duì)比像素t的局部鄰域相對(duì)于待處理像素s的局部鄰域的權(quán)重，或者需要將像素t4相對(duì)于像素s4的相似度、像素t相對(duì)于像素s的相似度、像素t5相對(duì)于像素s5的相似度、像素t6相對(duì)于像素s6的相似度和像素t8相對(duì)于像素s8的相似度中的至少兩個(gè)相似度的乘積，作為對(duì)比像素t的局部鄰域相對(duì)于待處理像素s的局部鄰域的權(quán)重。
[0066]在S102中，若所述待處理像素為包含脈沖噪聲的像素，按照公式2根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值:


I V'...
[0067]If (V) =1 (λ.)公式2其中，Wx，y為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為I的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I (χ)為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值，將濾波后的坐標(biāo)值為I的像素值If (y)作為坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值。其中Wx，y既可以是歸一化之后的權(quán)重，也可以是未歸一化的權(quán)重。在圖2所示的圖像中，若待處理像素為包含脈沖噪聲的像素，確定待處理像素s的滑動(dòng)窗SW中的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素s的局部鄰域的權(quán)重，然后，按照公式2進(jìn)行加權(quán)平均，將加權(quán)平均得到的像素值作為待處理像素s的濾波后的像素值，其中，對(duì)比像素為待處理像素s的滑動(dòng)窗SW中不包含脈沖噪聲的像素；由于待處理像素為包含脈沖噪聲的像素，因此待處理像素并未包含在該待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的對(duì)比像素中。
[0068]進(jìn)一步地，在S102中，當(dāng)待處理像素為不包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照公式3根據(jù)該待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于該待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值:
U⑴+Σι"⑴
[0069]Ifiy) =-Sq--公式 3
fw., + Yw.,


ΧΦν
[0070]其中，Wx，y為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為I的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I (χ)為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的像素值，I (y)為坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值;Wy，y為坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重與坐標(biāo)值為y的待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)各個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重中最大的前K個(gè)值之和，K為非負(fù)整數(shù)。
[0071]通常認(rèn)為待處理圖像中的每一個(gè)像素中都包含高斯噪聲，僅包含高斯噪聲的待處理像素包含有用信息，因此在根據(jù)該待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于該待處理像素的局部鄰域的權(quán)重確定待處理像素的濾波后的像素值時(shí)，選擇的至少一個(gè)對(duì)比像素中需要包含該待處理像素，此時(shí)，可以取K=0，由于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為I的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重為1，因此Wy，y=l。進(jìn)一步地，為了防止僅包含高斯噪聲的待處理像素的像素值被過(guò)度平均，要為該對(duì)比像素的局部鄰域賦予更高的權(quán)重以盡量保存原始信息，此時(shí)可以取K為正整數(shù)，因此，Wy，y=l+MAXK，MAXK為待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)各個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重中最大的前K個(gè)值之和。
[0072]在根據(jù)待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于該待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值時(shí)，具體根據(jù)待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的幾個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于該待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值，需要根據(jù)噪聲濾除的效果來(lái)決定。
[0073]然后，可以按照S101-S102的方法對(duì)待處理圖像中的每一個(gè)像素進(jìn)行處理，從而濾去待處理圖像中每一個(gè)像素中包含的噪聲。
[0074]當(dāng)包含待處理像素的圖像為視頻文件中的一幀圖像時(shí)，待處理像素的滑動(dòng)窗包括位于該幀圖像中的第一滑動(dòng)窗，以及位于該幀圖像之前的N幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗和/或該幀圖像之后的M幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗，每個(gè)第二滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置與該第一滑動(dòng)窗的在包含待處理像素的圖像中的位置相同。
[0075]第二滑動(dòng)窗可以位于包含待處理像素的圖像之前的N幀圖像和包含待處理像素的圖像之后的M幀圖像，共M+N幀圖像中的一幀圖像中，此時(shí)，第二滑動(dòng)窗僅有一個(gè)；第二滑動(dòng)窗還可以位于這M+N幀圖像中的多幀圖像中，這多幀圖像中的每一幀圖像中都有一個(gè)第二滑動(dòng)窗；第二滑動(dòng)窗還可以位于這M+N幀圖像中的每一幀圖像中，此時(shí)，第二滑動(dòng)窗共有M+N個(gè)。第一滑動(dòng)窗和第二滑動(dòng)窗共同構(gòu)成了待處理像素的滑動(dòng)窗。
[0076]因此，當(dāng)本發(fā)明實(shí)施例提供的濾除像素中噪聲的方法應(yīng)用到視頻文件中的一幀圖像中的一個(gè)待處理像素上時(shí)，該待處理像素的滑動(dòng)窗由第一滑動(dòng)窗和第二滑動(dòng)窗共同構(gòu)成，因此，與該待處理像素進(jìn)行局部鄰域匹配的對(duì)比像素的數(shù)量大大增加。
[0077]為了進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例提供的一種濾除像素中噪聲的方法，下面以根據(jù)對(duì)比像素的局部鄰域中的各個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度來(lái)確定對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，以及根據(jù)滑動(dòng)窗內(nèi)的各個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值為例，來(lái)說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例提供的濾除像素中的噪聲的方法應(yīng)用于實(shí)際的圖像濾波時(shí)的過(guò)程。
[0078]如圖3所示，本發(fā)明實(shí)施例提供的濾除像素中的噪聲的方法應(yīng)用于實(shí)際的圖像濾波時(shí)的流程包括:
[0079]S301、檢測(cè)待處理圖像中的每個(gè)像素，確定出包含脈沖噪聲的像素；并將包含脈沖噪聲的像素的像素標(biāo)記設(shè)為0，將不包含脈沖噪聲的像素的像素標(biāo)記設(shè)為I。
[0080]若待處理圖像中包含的脈沖噪聲為椒鹽脈沖噪聲，可以采用邊緣區(qū)別的噪聲檢測(cè)(BDND,Boundary Discriminative Noise Detect1n)方法檢測(cè)每一個(gè)像素，從而確定出包含椒鹽脈沖噪聲的像素。下面舉例說(shuō)明BDND方法如何判斷一個(gè)待處理像素是否為包含椒鹽脈沖噪聲的像素:
[0081]第I步、以待處理像素為中心取一個(gè)21 X 21的鄰域，當(dāng)然，該鄰域的大小也可以任意設(shè)置，若該鄰域中的一些像素位于待處理圖像的邊界之外，則為處于待處理圖像的邊界之外、且位于該鄰域中的像素設(shè)置像素值；
[0082]第2步、對(duì)該鄰域內(nèi)的像素的像素值按照遞增的順序排列，得到序列Vtll,并求出第一中值；其中，當(dāng)鄰域大小nXn為奇數(shù)時(shí)，第一中值為序列Vtll中排在第(nXn+mod(nXn/2))/2位的像素值；當(dāng)鄰域大小ηXη為偶數(shù)時(shí)，第一中值為序列Vtll中排在第ηXη/2位的像素值以及序列Vtll中排在第nXn/2+l位的像素值的平均值；因此，當(dāng)鄰域大小為21X21時(shí)，第一中值為序列vQ1中排在第221位的像素值，當(dāng)鄰域大小為20X20時(shí)，第一中值為序列Vtll中排在第200位的像素值和序列Vtll中排在第201位的像素值的平均值。
[0083]第3步、計(jì)算序列Vtll中的每一個(gè)像素值減去其前一個(gè)像素值的值，得到一個(gè)像素值的差值的序列Vdl ;
[0084]第4步、對(duì)序列Vtll中像素值在O到第一中值之間的像素值，找到其在序列Vdl中對(duì)應(yīng)的像素值的差值，找到這些像素值的差值中的最大值，并將序列Vtll中相減得到該最大值的相鄰兩個(gè)像素值中較大的像素值記為bll ；
[0085]第5步、對(duì)序列Vtll中像素值在第一中值到255之間的像素值，找到其在序列Vdl中對(duì)應(yīng)的像素值的差值，并找到這些像素值的差值中的最大值，并將序列&中相減得到該最大值的相鄰兩個(gè)像素值中較大的像素值記為b21 ；
[0086]第6步、判斷待處理像素的像素值是否大于bll且小于b21 ;若是，則該待處理像素不是包含椒鹽脈沖噪聲的像素；否則，執(zhí)行第7步；
[0087]第7步、以待處理像素為中心取一個(gè)3X3的鄰域，當(dāng)然，該鄰域的大小也可以任意設(shè)置，但要小于第I步中設(shè)置的鄰域的大小，若該鄰域中的一些像素位于待處理圖像的邊界之外，則為處于待處理圖像的邊界之外、且位于該鄰域中的像素設(shè)置像素值；
[0088]第8步、對(duì)該3X3鄰域內(nèi)的像素的像素值按照遞增的順序排列，得到序列V(l2，并求出第二中值；第二中值的確定方法與第一中值的確定方法類似，在此不再贅述。
[0089]第9步、計(jì)算序列Vtl2中的每一個(gè)像素值減去其前一個(gè)像素值的值，得到一個(gè)像素值的差值的序列Vd2 ;
[0090]第10步、對(duì)序列Vtl2中像素值在O到第二中值之間的像素值，找到其在序列Vd2中對(duì)應(yīng)的像素值的差值，并找到這些像素值的差值中的最大值，并將序列Vtl2中相減得到該最大值的相鄰兩個(gè)像素值中較大的像素值記為bl2 ；
[0091]第11步、對(duì)序列Vtl2中像素值在第二中值到255之間的像素值，找到其在序列Vd2中對(duì)應(yīng)的像素值的差值，并找到這些像素值的差值中的最大值，并將序列Vtl2中相減得到該最大值的相鄰兩個(gè)像素值中較大的像素值記為b22 ；
[0092]第12步、判斷待處理像素的像素值是否大于bl2且小于b22 ;若是，則該待處理像素不是包含椒鹽脈沖噪聲的像素；否則，該待處理像素是包含椒鹽脈沖噪聲的像素。
[0093]然后，對(duì)待處理圖像中的每一個(gè)像素依次執(zhí)行第I步至第12步，從而判斷出該像素是否為包含脈沖噪聲的像素。
[0094]若待處理圖像中包含的脈沖噪聲不是椒鹽脈沖噪聲，而是隨機(jī)脈沖噪聲，這時(shí)BDND方法并不能很好地判斷出一個(gè)像素是否為包含脈沖噪聲的像素，此時(shí)，可以采用排序絕對(duì)差值(Rank-Ordered Absolute, ROAD)的方法來(lái)判斷。下面舉例說(shuō)明ROAD方法如何判斷一個(gè)待處理像素是否為包含隨機(jī)脈沖噪聲的像素:
[0095]第I步、以待處理像素為中心取一個(gè)nXn的鄰域，并求出待處理像素的像素值與其鄰域中除該待處理像素以外的其它像素的像素值的差值的絕對(duì)值，即dxy= I Ix-1yI,其中，Ix為待處理像素的像素值，Iy為待處理像素的鄰域中除待處理像素意外的其他像素的像素值；
[0096]第2步、將得到的像素值的差值的絕對(duì)值按照遞增的順序排列，并定義

m
ROADm (I) = y /: (α~), Ti (χ)是第 i 個(gè)最小的<^;
[0097]第3步、取m為接近n2/2的整數(shù)，如果ROADm(X)大于某個(gè)設(shè)定的閾值T ;則確定該待處理像素為包含隨機(jī)脈沖噪聲的像素；否則，該待處理像素不是包含隨機(jī)脈沖噪聲的像素。
[0098]如果預(yù)先無(wú)法知道待處理圖像中包含的脈沖噪聲的類型，則可以采用BDND方法和ROAD方法分別判斷待處理圖像中的每一個(gè)像素是否為包含脈沖噪聲的像素，只要BDND方法和ROAD方法中的任意一種判斷該像素為包含脈沖噪聲的像素，則該像素即為包含脈沖噪聲的像素，將該像素的像素標(biāo)記設(shè)為O。
[0099]S302、對(duì)待處理圖像中像素標(biāo)記為O的像素進(jìn)行濾波，生成濾波后的過(guò)渡圖像；根據(jù)過(guò)渡圖像中各像素的像素值和待處理圖像中對(duì)應(yīng)的像素的像素值的差值，確定待處理圖像的噪聲的方差；并根據(jù)局部鄰域的大小以及待處理圖像的顏色分量的個(gè)數(shù)確定帶寬；根據(jù)確定出的待處理圖像的噪聲的方差和帶寬確定NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)h ；
[0100]S303、針對(duì)待處理圖像中的一個(gè)待處理像素，取該待處理像素的鄰域作為該待處理像素的滑動(dòng)窗；
[0101]S304、針對(duì)該待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的一個(gè)對(duì)比像素，對(duì)比像素的是該待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)像素標(biāo)記為I的像素，計(jì)算該對(duì)比像素的局部鄰域(大小為mXm)中的每一個(gè)第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的第二像素的相似度，其中，與第一像素對(duì)應(yīng)的第二像素位于待處理像素的局部鄰域(大小為mXm)中，且該第二像素相對(duì)于待處理像素的位置與該第一像素相對(duì)于該對(duì)比像素的位置相同。
[0102]在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，可以采用公式4計(jì)算該對(duì)比像素的局部鄰域(大小為mXm)中的每一個(gè)第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的第二像素的相似度:

GJI(x+byi(y+b) I V{x+b)V{y+b)
_3] wh2公式 4
Wx+h,y+h — e
[0104]其中，χ為對(duì)比像素的坐標(biāo)值，y為待處理像素的坐標(biāo)值，b為坐標(biāo)偏移量，I (x+b)為坐標(biāo)值為x+b的第一像素的像素值,I (y+b)為坐標(biāo)值為y+b的第二像素的像素值,V (x+b)為坐標(biāo)值為x+b的第一像素的像素標(biāo)記，V (y+b)為坐標(biāo)值為y+b的第二像素的像素標(biāo)記，wx+b,y+b為坐標(biāo)值為x+b的第一像素相對(duì)于坐標(biāo)值為y+b的第二像素的相似度；G。為帶寬為σ的高斯濾波函數(shù)，h為非局部平均NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)；其中，h的值可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值設(shè)置，也可以采用S302中確定出的h的值，因此，S302并不是一個(gè)必要的步驟，但是，較佳地，h的值采用S302中確定出的值；另外，X，y, b，x+b, y+b均為二維的坐標(biāo)值。
[0105]如果以3X3的局部鄰域?yàn)槔?，由于?duì)比像素的局部鄰域中的第一像素共9個(gè)，第二像素也是9個(gè)，因此，采用公式4共計(jì)算出來(lái)9個(gè)相似度；并且根據(jù)公式3可以知道像素標(biāo)記為O的第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的第二像素的相似度為1，并且第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的像素標(biāo)記為O的第二像素的相似度為I。但是，采用公式I計(jì)算的是比較像素相對(duì)于該比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素的相似度，即僅計(jì)算像素標(biāo)記為I的第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的像素標(biāo)記為I的第二像素的相似度，因此，采用公式I計(jì)算出來(lái)的相似度的個(gè)數(shù)小于或者等于9個(gè)。
[0106]S305、確定S304中的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重。
[0107]在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，可以根據(jù)公式5確定S304中的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重:


y^/j?/(x+b)-1(y+b}fF{x+h)V{y+b)
[0108]?r T-TP~ 公式 5
[0109]其中，公式5中的Π wx+b，y+b表示S304中的對(duì)比像素的局部鄰域中的每個(gè)第一像素分別相對(duì)于對(duì)應(yīng)的第二像素的相似度的乘積，即一共mXm個(gè)相似度的乘積。
[0110]由于根據(jù)公式4計(jì)算的像素標(biāo)記為O的第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的第二像素的相似度為1，并且第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的像素標(biāo)記為O的第二像素的相似度也為1，因此，根據(jù)公式5可以看出，像素標(biāo)記為O的第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的第二像素的相似度以及第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的像素標(biāo)記為O的第二像素的相似度，在計(jì)算對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重時(shí)并不起作用；也就是說(shuō)，無(wú)論是采用公式I僅計(jì)算像素標(biāo)記為I的第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的像素標(biāo)記為I的第二像素的相似度，還是采用公式4計(jì)算每一個(gè)第一像素相對(duì)于對(duì)應(yīng)的第二像素的相似度，最終根據(jù)公式5計(jì)算出的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重是完全相同的。
[0111]重復(fù)執(zhí)行S304和S305，直至待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的每一個(gè)像素標(biāo)記為I的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重都被確定出來(lái)。
[0112]S306、根據(jù)待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)每一個(gè)像素標(biāo)記為I的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值。
[0113]具體地，若待處理像素是像素標(biāo)記為O的像素，則采用公式2根據(jù)待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)每一個(gè)像素標(biāo)記為I的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值；若待處理像素是像素標(biāo)記為I的像素，則采用公式3根據(jù)待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)每一個(gè)像素標(biāo)記為I的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值。
[0114]在執(zhí)行S303-S306對(duì)待處理像素進(jìn)行濾波時(shí)，不再計(jì)算待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的包含脈沖噪聲的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，也不再使用包含脈沖噪聲的像素的像素值，計(jì)算待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的不包含脈沖噪聲的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，避免了包含脈沖噪聲的像素的像素值對(duì)權(quán)重的不良影響，從而避免了在采用需要使用包含脈沖噪聲的像素的像素值，計(jì)算待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)的像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重的濾波方法，例如NL-means算法，對(duì)待處理像素進(jìn)行濾波時(shí)，需要首先對(duì)包含脈沖噪聲的像素進(jìn)行濾波的弊端，減少了濾波的次數(shù)。也就是說(shuō)，該方法不需要區(qū)分待處理像素是包含脈沖噪聲的像素，還是包含高斯噪聲的像素，還是包含混合噪聲的像素，即無(wú)論待處理像素中包含的是哪一種噪聲，只對(duì)待處理像素采用該方法處理一次，與現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)包含混合噪聲的像素需要進(jìn)行多次濾波的方法相比，提高了濾除像素中的混合噪聲的速度，從而提高了濾除圖像中的噪聲時(shí)的效率。
[0115]重復(fù)執(zhí)行S303-S306，直至待處理圖像中的每一個(gè)像素都執(zhí)行過(guò)一次，即待處理圖像中的每一個(gè)像素中的噪聲都被濾掉。
[0116]基于同一發(fā)明構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種濾除像素中噪聲的裝置，由于該裝置所解決問(wèn)題的原理與前述濾除像素中噪聲的方法相似，因此該裝置實(shí)施可以參見(jiàn)前述方法的實(shí)施，重復(fù)之處不再贅述。
[0117]本發(fā)明實(shí)施例提供的一種濾除像素中噪聲的裝置，如圖4所示，包括第一確定模塊41和第二確定模塊42 ；
[0118]所述第一確定模塊41，用于針對(duì)一個(gè)對(duì)比像素，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度，并根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；其中，所述對(duì)比像素為所述待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)不包含脈沖噪聲的像素，所述比較像素為所述對(duì)比像素的局部鄰域中不包含脈沖噪聲的像素，一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度是該比較像素相對(duì)于該對(duì)應(yīng)像素的相似度，所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素是位于所述待處理像素的局部鄰域中、且不包含脈沖噪聲的像素，所述對(duì)應(yīng)像素相對(duì)于所述待處理像素的位置與所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)比像素的位置相同；
[0119]所述第二確定模塊42，用于根據(jù)所述第一確定模塊41確定的所述滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值。
[0120]進(jìn)一步地，所述第一確定模塊41具體用于:當(dāng)確定的相似度僅有一個(gè)時(shí)，將確定的相似度作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；當(dāng)確定的相似度多于一個(gè)時(shí)，將確定的各個(gè)相似度的乘積，作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重。
[0121]進(jìn)一步地，當(dāng)包含待處理像素的圖像為視頻文件中的一幀圖像時(shí)，所述待處理像素的滑動(dòng)窗包括位于該幀圖像中的第一滑動(dòng)窗，以及位于該幀圖像之前的N幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗和/或該幀圖像之后的M幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗，每個(gè)第二滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置與所述第一滑動(dòng)窗在包含待處理像素的圖像中的位置相同。
[0122]進(jìn)一步地，所述第一確定模塊41具體用于:按照下列公式確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度:

Ga[m+bhr(y+b)f
[0123]k2

= ^
[0124]其中，χ為所述對(duì)比像素的坐標(biāo)值，y為所述待處理像素的坐標(biāo)值，b為坐標(biāo)偏移量，x+b為所述比較像素的坐標(biāo)值，y+b為所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素的坐標(biāo)值，I (x+b)為所述比較像素的像素值，I (y+b)為所述比較像素的對(duì)應(yīng)像素的像素值，wx+b, y+b為所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)應(yīng)像素的相似度；G。為帶寬為σ的高斯濾波函數(shù)，h為非局部平均NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)；其中，h可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置，也可以根據(jù)包含待處理像素的圖像中的噪聲的方差和帶寬確定，所述帶寬由局部鄰域的大小和所述圖像的顏色分量的個(gè)數(shù)確定，所述圖像中的噪聲的方差根據(jù)所述圖像以及對(duì)所述圖像中包含噪聲脈沖的像素進(jìn)行濾波后得到的圖像確定。
[0125]較佳地，NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)h的平方反比于所述圖像中的噪聲的方差和帶寬。
[0126]進(jìn)一步地，所述第二確定模塊42具體用于:在所述待處理像素為包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值:
W
[0127](,) = [...[■:—Ι(χ)
[0128]其中，ffx；y為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，Ι(χ)為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為y的待處理像素的像素值。
[0129]進(jìn)一步地，所述第二確定模塊42具體用于:在所述待處理像素為不包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定待處理像素的濾波后的像素值:
[0130]I f(y) =-ψ；-
'K—.ν+Σ,'-..V



-V氣V
[0131]其中，Wx，y為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I (χ)為坐標(biāo)值為χ的對(duì)比像素的像素值，I (y)為坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值;Wy，y為坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重與坐標(biāo)值為y的待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)各個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重中最大的前K個(gè)值之和，K為非負(fù)整數(shù)。
[0132]通過(guò)以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到本發(fā)明實(shí)施例可以通過(guò)硬件實(shí)現(xiàn)，也可以借助軟件加必要的通用硬件平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)?；谶@樣的理解，本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來(lái)，該軟件產(chǎn)品可以存儲(chǔ)在一個(gè)非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)(可以是⑶-R0M，U盤(pán)，移動(dòng)硬盤(pán)等)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述的方法。
[0133]本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解附圖只是一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例的示意圖，附圖中的模塊或流程并不一定是實(shí)施本發(fā)明所必須的。
[0134]本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解實(shí)施例中的裝置中的模塊可以按照實(shí)施例描述進(jìn)行分布于實(shí)施例的裝置中，也可以進(jìn)行相應(yīng)變化位于不同于本實(shí)施例的一個(gè)或多個(gè)裝置中。上述實(shí)施例的模塊可以合并為一個(gè)模塊，也可以進(jìn)一步拆分成多個(gè)子模塊。
[0135]上述本發(fā)明實(shí)施例序號(hào)僅僅為了描述，不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。
[0136]顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種濾除像素中噪聲的方法，其特征在于，包括: 針對(duì)一個(gè)對(duì)比像素，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度，并根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；其中，所述對(duì)比像素為所述待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)不包含脈沖噪聲的像素，所述比較像素為所述對(duì)比像素的局部鄰域中不包含脈沖噪聲的像素，一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度是該比較像素相對(duì)于該對(duì)應(yīng)像素的相似度，所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素是位于所述待處理像素的局部鄰域中、且不包含脈沖噪聲的像素，所述對(duì)應(yīng)像素相對(duì)于所述待處理像素的位置與所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)比像素的位置相同； 根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，具體包括: 當(dāng)確定的相似度僅有一個(gè)時(shí)，將確定的相似度作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重； 當(dāng)確定的相似度多于一個(gè)時(shí)，將確定的各個(gè)相似度的乘積作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)包含待處理像素的圖像為視頻文件中的一幀圖像時(shí)，所述待處理像素的滑動(dòng)窗包括位于該幀圖像中的第一滑動(dòng)窗，以及位于該幀圖像之前的N幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗和/或該幀圖像之后的M幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗，每個(gè)第二滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置與所述第一滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置相同。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，按照下列公式確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度:

(}σ\Ι( x+h )-1 (y+b) f

一 p; W IL , — Pe 11
x^b 其中，X為所述對(duì)比像素的坐標(biāo)值，y為所述待處理像素的坐標(biāo)值，b為坐標(biāo)偏移量，x+b為所述比較像素的坐標(biāo)值，y+b為所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素的坐標(biāo)值，I (x+b)為所述比較像素的像素值，I (y+b)為所述對(duì)應(yīng)像素的像素值，wx+b,y+b為所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)應(yīng)像素的相似度；G。為帶寬為σ的高斯濾波函數(shù)，h為非局部平均NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，NL-means算法的所述強(qiáng)度參數(shù)h是根據(jù)包含待處理像素的圖像中的噪聲的方差和帶寬確定的，所述帶寬由局部鄰域的大小和所述圖像的顏色分量的個(gè)數(shù)確定，所述圖像中的噪聲的方差根據(jù)所述圖像以及對(duì)所述圖像中包含噪聲脈沖的像素進(jìn)行濾波后得到的圖像確定。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，NL-means算法的所述強(qiáng)度參數(shù)h的平方反比于所述圖像中的噪聲的方差和帶寬。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述待處理像素為包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值:
W
Σ rv..v 其中，wx，y為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為I的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I(X)為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值。
8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述待處理像素為不包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值:
U(少’)+Συ? I /1,、—................................................................................................................................土..........................................................................................................J /.1 Y I —I,,, Ht JJ w +Vn7
y>yx^y

Xfy 其中，wx，y為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為I的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I (X)為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的像素值，I (y)為坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值;Wy，y為坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重與坐標(biāo)值為y的待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)各個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重中最大的前K個(gè)值之和，K為非負(fù)整數(shù)。
9.一種濾除像素中噪聲的裝置，其特征在于，所述裝置包括第一確定模塊和第二確定模塊； 所述第一確定模塊，用于針對(duì)一個(gè)對(duì)比像素，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中至少一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度，并根據(jù)確定的各個(gè)相似度，確定所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于待處理像素的局部鄰域的權(quán)重；其中，所述對(duì)比像素為所述待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)不包含脈沖噪聲的像素，所述比較像素為所述對(duì)比像素的局部鄰域中不包含脈沖噪聲的像素，一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度是該比較像素相對(duì)于該對(duì)應(yīng)像素的相似度，所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素是位于所述待處理像素的局部鄰域中、且不包含脈沖噪聲的像素，所述對(duì)應(yīng)像素相對(duì)于所述待處理像素的位置與所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)比像素的位置相同； 所述第二確定模塊，用于根據(jù)所述第一確定模塊確定的所述滑動(dòng)窗內(nèi)的至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值。
10.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊具體用于: 當(dāng)確定的相似度僅有一個(gè)時(shí)，將確定的相似度作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重； 當(dāng)確定的相似度多于一個(gè)時(shí)，將確定的各個(gè)相似度的乘積，作為所述對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重。
11.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，當(dāng)包含待處理像素的圖像為視頻文件中的一幀圖像時(shí)，所述待處理像素的滑動(dòng)窗包括位于該幀圖像中的第一滑動(dòng)窗，以及位于該幀圖像之前的N幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗和/或該幀圖像之后的M幀圖像中的至少一個(gè)第二滑動(dòng)窗，每個(gè)第二滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置與所述第一滑動(dòng)窗在其所在的圖像中的位置相同。
12.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊具體用于: 按照下列公式確定所述對(duì)比像素的局部鄰域中一個(gè)具有對(duì)應(yīng)像素的比較像素的相似度:

(?σ[Ι (x+h)-! {y+b)f
_ Wx+b,y+b = 6 其中，X為所述對(duì)比像素的坐標(biāo)值，y為所述待處理像素的坐標(biāo)值，b為坐標(biāo)偏移量，x+b為所述比較像素的坐標(biāo)值，y+b為所述比較像素具有的對(duì)應(yīng)像素的坐標(biāo)值，I (x+b)為所述比較像素的像素值，I (y+b)為所述比較像素的對(duì)應(yīng)像素的像素值，wx+b，y+b為所述比較像素相對(duì)于所述對(duì)應(yīng)像素的相似度；G。為帶寬為σ的高斯濾波函數(shù)，h為非局部平均NL-means算法的強(qiáng)度參數(shù)。
13.如權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，NL-means算法的所述強(qiáng)度參數(shù)h是根據(jù)包含待處理像素的圖像中的噪聲的方差和帶寬確定的，所述帶寬由局部鄰域的大小和所述圖像的顏色分量的個(gè)數(shù)確定，所述圖像中的噪聲的方差根據(jù)所述圖像以及對(duì)所述圖像中包含噪聲脈沖的像素進(jìn)行濾波后得到的圖像確定。
14.如權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，NL-means算法的所述強(qiáng)度參數(shù)h的平方反比于所述圖像中的噪聲的方差和帶寬。
15.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第二確定模塊具體用于: 在所述待處理像素為包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值: I f{y) =I(x) 其中，wx，y為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為I的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I(X)為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值。
16.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第二確定模塊具體用于: 在所述待處理像素為不包含脈沖噪聲的像素時(shí)，按照下列公式根據(jù)所述滑動(dòng)窗內(nèi)至少一個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于所述待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，確定所述待處理像素的濾波后的像素值:
WyJiy)+ JwxJix) I f( V) =-S-
y^y La w

xmy 其中，Wx，y為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重，I (X)為坐標(biāo)值為X的對(duì)比像素的像素值，I (y)為坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值，If (y)為濾波后的坐標(biāo)值為I的待處理像素的像素值;Wy，y為坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重與坐標(biāo)值為y的待處理像素的滑動(dòng)窗內(nèi)各個(gè)對(duì)比像素的局部鄰域相對(duì)于坐標(biāo)值為y的待處理像素的局部鄰域的權(quán)重中最大的前K個(gè)值之和，K為非負(fù)整數(shù)。
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK104240188SQ201310236669
【公開(kāi)日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2013年6月14日 優(yōu)先權(quán)日:2013年6月14日
【發(fā)明者】朱麟 申請(qǐng)人:華為技術(shù)有限公司