視頻降噪方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種視頻降噪方法及裝置，所述方法包括以下步驟：將視頻流信號(hào)轉(zhuǎn)成YUV三分量，并獲取視頻流信號(hào)內(nèi)各幀圖像中像素的Y分量；對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算；根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Y分量判斷該像素是否存在噪聲；若是，則根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理。本發(fā)明的視頻降噪方法及裝置，在降噪的過程中只需很少的計(jì)算量和較少的硬件資源，從而能取得很好的降噪效果。
【專利說明】視頻降噪方法及裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種視頻降噪方法及一種視頻降噪裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]視頻降噪的目的就是為了減少視頻噪聲。視頻噪聲來自于多方面。視頻噪聲由來自于裝置外部干擾，如電磁波和經(jīng)電源串進(jìn)裝置內(nèi)部而引起的外部噪聲。也有來自于裝置內(nèi)部的干擾，如攝像機(jī)的熱噪聲，電器機(jī)械運(yùn)動(dòng)而產(chǎn)生的抖動(dòng)噪聲等內(nèi)部噪聲。如果不能有效去除這些噪聲，將嚴(yán)重影響視頻圖像的主觀質(zhì)量，同時(shí)降低視頻壓縮效率。噪聲會(huì)給Intra塊和Inter塊的殘差帶來更多的高頻分量，因而需要更多的比特保留這些不需要的信息。另外，噪聲的存在使得在參考幀中搜索當(dāng)前塊的最匹配塊變得更加困難。換言之，若把視頻壓縮到低碼率，噪聲將導(dǎo)致其主觀和客觀質(zhì)量明顯下降。因此很有必要對(duì)視頻進(jìn)行降噪處理。
[0003]現(xiàn)有的視頻降噪方法主要有像素域?yàn)V波處理和時(shí)域?yàn)V波處理兩種。其中，像素域?yàn)V波器一般在以當(dāng)前像素為中心的特定大小的工作窗口內(nèi)進(jìn)行，如諧波均值濾波、加權(quán)算術(shù)平均濾波、α-截尾均值濾波和中值濾波等。這類方法對(duì)不同類型的噪聲性能表現(xiàn)差別很大。例如，均值濾波器是去除高斯噪聲的最好濾波器之一，卻會(huì)模糊物體的邊緣和細(xì)節(jié)。中值濾波器采用周圍像素的中值來取代當(dāng)前像素值，可有效去除脈沖噪聲，同時(shí)避免邊緣模糊，但對(duì)個(gè)高斯噪聲的去除效果不是很好。像素域?yàn)V波效果和強(qiáng)度有很大的關(guān)系，強(qiáng)度太大會(huì)造成邊緣模糊和細(xì)節(jié)丟失，太小則對(duì)噪聲的去除不徹底。
[0004]另外，時(shí)域?yàn)V波主要通過運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，在時(shí)域跟蹤物體運(yùn)動(dòng)并濾除噪聲。由于噪聲的存在，通過最小化殘差絕對(duì)值之和的運(yùn)動(dòng)搜索方法找到的最優(yōu)匹配塊往往不是實(shí)際物體對(duì)應(yīng)的位置，如果以此為基礎(chǔ)直接進(jìn)行濾波將造成和明顯的邊緣模糊和細(xì)節(jié)丟失，尤其是當(dāng)噪聲的功率比較大的情況。
[0005]由于現(xiàn)有的視頻降噪方法需要的計(jì)算量較大，從而需要消耗較大的硬件資源，導(dǎo)致降噪效果較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]基于此，本發(fā)明提供一種視頻降噪方法及裝置，能夠有效提高視頻降噪效果。
[0007]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案:
[0008]一種視頻降噪方法，包括以下步驟:
[0009]將視頻流信號(hào)轉(zhuǎn)成YUV三分量，并獲取視頻流信號(hào)內(nèi)各幀圖像中像素的Y分量；
[0010]對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算；
[0011]根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Y分量判斷該像素是否存在噪聲；
[0012]若是，則根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理。
[0013]一種視頻降噪裝置，包括:[0014]分量獲取模塊，用于將視頻流信號(hào)轉(zhuǎn)成YUV三分量，并獲取視頻流信號(hào)內(nèi)各幀圖像中像素的Y分量；
[0015]加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算模塊，對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算；
[0016]判斷模塊，用于根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Y分量判斷該像素是否存在噪聲；
[0017]噪聲處理模塊，用于在所述判斷模塊的判斷結(jié)果為是的情況下，根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理。
[0018]由以上的方案可以看出，本發(fā)明的一種視頻降噪方法及裝置，通過獲取各幀圖像中像素YUV三分量的Y分量，然后將Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，再根據(jù)加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理，從而達(dá)到視頻降噪的效果。由于本發(fā)明的一種視頻降噪方法及裝置是通過對(duì)各幀圖像像素Y分量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)加權(quán)，其利用了視頻序列間各像素的關(guān)聯(lián)關(guān)系做一個(gè)加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，所以在處理噪聲的過程中只需很少的計(jì)算量和較少的硬件資源，提高了視頻降噪效果，且能夠有效的防止模糊物體的邊緣和細(xì)節(jié)丟失的情況。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0019]圖1為本發(fā)明實(shí)施例中的一種視頻降噪方法流程示意圖；
[0020]圖2為本發(fā)明實(shí)施例中的一種視頻降噪裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0022]參見圖1所示，一種視頻降噪方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0023]步驟S101，將視頻流信號(hào)轉(zhuǎn)成YUV三分量，并獲取視頻流信號(hào)內(nèi)各幀圖像中像素的Y分量；YUV是編譯true-color顏色空間的種類。其中“Y”表示像素的明亮度(Luminance、Luma), “U”和“V”則分別表示像素的色度、濃度(Chrominance、Chroma)。需要說明的是，上述將視頻流信號(hào)轉(zhuǎn)成YUV三分量可以采用已有技術(shù)，本發(fā)明中不予贅述。
[0024]步驟S102，對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算。即統(tǒng)計(jì)連續(xù)多幀視頻圖像的像素變化情況，離的越遠(yuǎn)的幀，它對(duì)當(dāng)前幀各像素的影響權(quán)重就越低。需要說明的是，本發(fā)明中只對(duì)Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，而U分量與V分量保持不變。
[0025]步驟S103，根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Y分量判斷該像素是否存在噪聲；若是，則說明存在噪聲，進(jìn)入步驟S104;否則說明不存在噪聲，無需進(jìn)行降噪處理。
[0026]步驟S104，若存在噪聲，則根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理。
[0027]作為一個(gè)較好的實(shí)施例，所述對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的過程具體可以包括如下:
[0028]可以采用如下公式對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算:
[0029]Mn(i，j)=Mn_l(i，j)*a+i3*Yn(i，j)；
[0030]Nn(i，j)=Nn_l(i，j)*a+i3*Yn(i，j)2 ；[0031]其中，Mn(i，j)和義(1，j)分別表示第n幀圖像中像素的加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果;η為大于O的自然數(shù)；i, j為像素的行列坐標(biāo)；M0(i, j)=0 ；N0(i, j)=0 ；Yn(i, j)表示第n幀圖像當(dāng)前像素的Y分量；a e [O, I] ；β e [0，100]。
[0032]作為一個(gè)較好的實(shí)施例，根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Y分量判斷該像素是否存在噪聲的過程具體可以包括如下:
[0033]根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果與相應(yīng)像素的Y分量進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式可以如下:
[0034]L1=NnQ, j)-Mn (i，j)2/255 ；
[0035]L2= (Yn (i，j)*255_Mn(i，j))2/255 ；
[0036]根據(jù)計(jì)算結(jié)果L1與L2判斷對(duì)應(yīng)幀的像素是否存在噪聲?？梢愿鶕?jù)所述計(jì)算結(jié)果L1與L2是否小于預(yù)定值來判斷對(duì)應(yīng)幀的像素是否存在噪聲。若是，例如，當(dāng)!^〈threshold，且1^2〈訪代81101(1 ;其中threshold e [12750, 25500]，則說明該幀像素存在噪聲。否則該幀像素不存在噪聲，像素的Y分量不變。
[0037]作為一個(gè)較好的實(shí)施例，若上述根據(jù)計(jì)算結(jié)果LI與L2判斷對(duì)應(yīng)幀的像素是否存在噪聲的判斷結(jié)果為是時(shí)，則根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理的過程可以包括如下:
[0038]獲取所述存在噪聲的像素的加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果Mn(i，j)；
[0039]通過公SYn(i，j)=Mn(i，j)將所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果Mn(i，j)賦值給相應(yīng)像素的Y分量，即存在噪聲的像素的Y分量。
[0040]與上述實(shí)施例一中的一種視頻降噪方法相對(duì)應(yīng)，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種視頻降噪裝置，如圖2所示,包括:
[0041]分量獲取模塊101，用于將視頻流信號(hào)轉(zhuǎn)成YUV三分量，并獲取視頻流信號(hào)內(nèi)各幀圖像中像素的Y分量；
[0042]加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算模塊102，對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算；
[0043]判斷模塊103，用于根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Y分量判斷該像
素是否存在噪聲；
[0044]噪聲處理模塊104，用于在所述判斷模塊的判斷結(jié)果為是的情況下，根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理。
[0045]作為一個(gè)較好的實(shí)施例，所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算模塊具體可以包括:
[0046]第一統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算模塊，用于根據(jù)公式Mn(i，j) =Mn-1 (i, j)* α + β *Yn(i，j)計(jì)算第一統(tǒng)計(jì)加權(quán)結(jié)果；
[0047]第二統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算模塊，用于根據(jù)公式Nn(i，j) =Nn-1 (i, j)*a + β *Yn(i，j)2計(jì)算第二統(tǒng)計(jì)加權(quán)結(jié)果；
[0048]其中，Mn(i，j)和義(1，j)分別表示第η幀圖像中像素的加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果；11為大于O的自然數(shù)；i, j為像素的行列坐標(biāo)；M0(i, j)=0 ；N0(i, j)=0 ；Yn(i, j)表示第n幀圖像當(dāng)前像素的Y分量；a e [O, I] ；β e [0，100]。
[0049]作為一個(gè)較好的實(shí)施例，所述判斷模塊具體可以包括:
[0050]計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果與對(duì)應(yīng)像素的Y分量進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式如下:[0051]L1=NnQ, j)-Mn (i，j)2/255 ；
[0052]L2= (Yn (i，j)*255_Mn(i，j))2/255 ；
[0053]子判斷模塊，用于根據(jù)計(jì)算結(jié)果LI與L2判斷對(duì)應(yīng)幀的像素是否存在噪聲。
[0054]作為一個(gè)較好的實(shí)施例，所述噪聲處理模塊具體可以包括:
[0055]加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果獲取模塊，用于獲取存在噪聲的像素加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果Mn(i, j)；
[0056]賦值模塊，用于將所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果Mn(i，j)賦值給相應(yīng)像素的Y分量。
[0057]上述一種視頻降噪裝置的其它技術(shù)特征與本發(fā)明的一種視頻降噪方法相同，此處不予贅述。
[0058]通過以上的方案可以看出，本發(fā)明的一種視頻降噪方法及裝置，通過獲取各幀圖像中像素YUV三分量的Y分量，然后將Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，再根據(jù)加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理，從而達(dá)到視頻降噪的效果。由于本發(fā)明的一種視頻降噪方法及裝置是通過對(duì)各幀圖像像素Y分量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)加權(quán)，其利用了視頻序列間各像素的關(guān)聯(lián)關(guān)系做一個(gè)加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，所以在處理噪聲的過程中只需很少的計(jì)算量和較少的硬件資源，提高了視頻降噪效果，且能夠有效的防止模糊物體的邊緣和細(xì)節(jié)丟失的情況。
[0059]由于本發(fā)明的一種視頻降噪方法及裝置在處理處理噪聲的過程中的計(jì)算量及需要的硬件資源都很少，所以能夠適用于計(jì)算能力很有限的系統(tǒng)，例如硬件資源有限且實(shí)時(shí)性要求很高的視頻會(huì)議系統(tǒng)中。
[0060]需要說明的是，除非上下文另有特定清楚的描述，本發(fā)明中的元件和組件，數(shù)量既可以單個(gè)的形式存在，也可以多個(gè)的形式存在，本發(fā)明并不對(duì)此進(jìn)行限定。另外，本發(fā)明中的步驟雖然用標(biāo)號(hào)進(jìn)行了排列，但并不用于限定步驟的先后次序，除非明確說明了步驟的次序或者某步驟的執(zhí)行需要其他步驟作為基礎(chǔ)，否則步驟的相對(duì)次序是可以調(diào)整的。
[0061]以上所述實(shí)施例僅表達(dá)了本發(fā)明的幾種實(shí)施方式，其描述較為具體和詳細(xì)，但并不能因此而理解為對(duì)本發(fā)明專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進(jìn)，這些都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。因此，本發(fā)明專利的保護(hù)范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準(zhǔn)。
【權(quán)利要求】
1.一種視頻降噪方法，其特征在于，包括以下步驟:將視頻流信號(hào)轉(zhuǎn)成YUV三分量，并獲取視頻流信號(hào)內(nèi)各幀圖像中像素的Y分量；對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算；根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Y分量判斷該像素是否存在噪聲；若是，則根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻降噪方法，其特征在于，所述對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的過程包括:采用如下公式對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算:Mn(i，j)=Mn-l(i，j)*a+i3*Yn(i，j)；Nn(i，j)=Nn_l(i，j)*a+i3*Yn(i，j)2 ；其中，Mn(i, j)和Nn(i，j)分別表示第n幀圖像中像素的加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果；η為大于0的自然數(shù)；i，j為像素的行列坐標(biāo)；M0(i, j)=0 ；N0(i, j)=0 ；Yn(i, j)表示第n幀圖像當(dāng)前像素的 Y 分量；a e [Ο, 1] ；β e [Ο, 100]。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的視頻降噪方法，其特征在于，根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Υ分量判斷該像素是否存在噪聲的過程包括:根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果與相應(yīng)像素的Υ分量進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式如下:Ll=Nn(i, j)-Mn(i, j)2/255 ；`L2=(Yn(i, j)*255-Mn(i, j))2/255 ；根據(jù)計(jì)算結(jié)果U與L2判斷對(duì)應(yīng)幀的像素是否存在噪聲。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的視頻降噪方法，其特征在于，根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理的過程包括:獲取存在噪聲的像素加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果Mn(i，j)；將所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果Mn(i，j)賦值給相應(yīng)像素的Y分量。
5.一種視頻降噪裝置，其特征在于，包括:分量獲取模塊，用于將視頻流信號(hào)轉(zhuǎn)成YUV三分量，并獲取視頻流信號(hào)內(nèi)各幀圖像中像素的Y分量；加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算模塊，對(duì)各像素的Y分量進(jìn)行加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算；判斷模塊，用于根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果及相應(yīng)像素的Y分量判斷該像素是否存在噪聲；噪聲處理模塊，用于在所述判斷模塊的判斷結(jié)果為是的情況下，根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果對(duì)相應(yīng)像素進(jìn)行降噪處理。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的視頻降噪裝置，其特征在于，所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算模塊包括:第一統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算模塊，用于根據(jù)公SMn(i，j)=Mn-l (i, j)* α + β *Yn(i，j)計(jì)算第一統(tǒng)計(jì)加權(quán)結(jié)果；第二統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算模塊，用于根據(jù)公式凡(1，j)=N`n-l(i, j)*a +β*Υηα，j)2計(jì)算第二統(tǒng)計(jì)加權(quán)結(jié)果；其中，Mn(i, j)和Nn(i，j)分別表示第η幀圖像中像素的加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果；η為大于0的自然數(shù)；i，j為像素的行列坐標(biāo)；M0(i, j)=0 ；N0(i, j)=0 ；Yn(i, j)表示第n幀圖像當(dāng)前像素的 Y 分量；a e [Ο, 1] ；β e [Ο, 100]。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的視頻降噪裝置，其特征在于，所述判斷模塊包括: 計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果與對(duì)應(yīng)像素的Y分量進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式如下:
L1=NnQ, j)-Mn (i，j)2/255 ；
L2=(Yn(i, j)*255-Mn(i, j))2/255 ； 子判斷模塊，用于根據(jù)計(jì)算結(jié)果LI與L2判斷對(duì)應(yīng)幀的像素是否存在噪聲。
8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的視頻降噪裝置，其特征在于，所述噪聲處理模塊包括: 加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果獲取模塊，用于獲取存在噪聲的像素加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果Mn(i, j)； 賦值模塊，用于 將所述加權(quán)統(tǒng)計(jì)計(jì)算的結(jié)果Mn(i，j)賦值給相應(yīng)像素的Y分量。
【文檔編號(hào)】H04N5/21GK103702016SQ201310712320
【公開日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2013年12月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月20日
【發(fā)明者】楊錦彬 申請(qǐng)人:廣東威創(chuàng)視訊科技股份有限公司