CN102629970A - 视频图像的噪点去除方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种视频图像的噪点去除方法，包括如下步骤：缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像；计算所述上一帧、当前帧和下一帧图像的噪点区域的像素点的像素平均值；利用所述上一帧、下一帧图像的像素平均值分别判断所述当前帧图像的像素平均值；根据所述判断结果对当前帧图像的噪点进行去除。本发明还提供一种视频图像的噪点去除***，本发明的方案是针对整个噪点区域进行去噪处理的，无需对噪点区域的每个像素点进行处理，处理的运算量大大减少，采用的滤波算法简单，执行效率高，加快了视频图像处理的速度，提高了视频图像的显示质量，给观看者带来视觉上的清晰效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像降噪技术，特别是涉及一种视频图像的噪点去除方法和***。
背景技术
在视频处理领域中，降噪技术是增强视频图像质量的一种非常重要的手段。通常我们在获取视频图像，存储视频图像以及视频压缩的过程中，都会引入噪声，这些噪声严重影响视频图像的显示质量。
随着显示屏幕越来越大，往往需要将一些视频图像进行放大显示，例如在大屏幕拼墙上显示视频图像，而放大的视频图像中，原来一些面积细小的噪点也随着放大，影响图像的显示质量。
目前的去噪技术有很多，如常用的线性滤波方法、非线性滤波方法等，对不同类型的噪声有一定针对性去除的效果，但这些去噪技术一般是针对于所有图像像素进行处理，算法复杂、运算量大，严重影响视频图像处理的速度，特别是对于放大的视频图像来说，由于放大后所需去除的噪点像素明显增多，应用常用的去噪技术时缺点就更加明显。
发明内容
基于此，有必要针对常用的去噪技术，算法复杂、运算量大，严重影响视频图像处理的速度的问题，提供一种视频图像的噪点去除方法和***。
一种视频图像的噪点去除方法，包括如下步骤：
缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像；
计算所述上一帧、当前帧和下一帧图像的噪点区域的像素点的像素平均值；
利用所述上一帧、下一帧图像的像素平均值分别判断所述当前帧图像的像素平均值；
根据所述判断结果对当前帧图像的噪点进行去除。
一种视频图像的噪点去除***，包括：
图像缓存单元，用于缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像；
像素值计算单元，用于计算所述上一帧、当前帧和下一帧图像的噪点区域的像素点的像素平均值；
像素值判断单元，用于利用所述上一帧、下一帧图像的像素平均值分别判断所述当前帧图像的像素平均值；
噪点去除单元，用于根据所述判断结果对当前帧图像的噪点进行去除。
上述视频图像的噪点去除方法和***，通过缓存3帧视频图像，利用上一帧、下一帧图像的像素平均值分别判断当前帧图像的像素平均值，然后利用视频图像的噪点像素之间的相关性信息，根据图像帧数据中噪点区域的像素平均值的大小关系来对图像的噪点进行去除，与常用的去噪技术相比，本发明的方案是针对整个噪点区域进行去噪处理的，无需对噪点区域的每个像素点进行处理，处理的运算量大大减少，采用的滤波算法简单，执行效率高，加快了视频图像处理的速度，提高了视频图像的显示质量，给观看者带来视觉上的清晰效果。
附图说明
图1为本发明的视频图像的噪点去除方法实施例的流程图；
图2为视频图像的噪点去除方法较佳实施例的流程图；
图3为本发明的视频图像的噪点去除***实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的视频图像的噪点去除方法的具体实施方式作详细描述。
参见图1所示，图1是本发明的视频图像的噪点去除方法实施例的流程图，包括如下步骤：
S101：缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像；
在一个实施例中，对视频图像进行FIFO(First Input First Output，先入先出队列)缓冲，将视频图像数据放入DDR(Double Data Rate，双倍速率同步动态随机存储器)中，控制DDR缓存3帧视频图像数据，依据时间顺序将3帧视频图像分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像。
优选地，还可以在缓存3帧视频图像前，先将视频图像数据缓存到DDR中，采用运动自适应的去隔行算法对视频图像的隔行数据进行填充，获得逐行的视频图像数据；
考虑到目前模拟视频信号大多数是576i和480i格式，在将视频图像解码转换为数字视频信号后，可以先把缓存到DDR中视频图像数据进行去隔行处理，得到逐行的视频图像数据，通过去隔行处理后，视频图像的信号会变得比较细腻，且减少了视频图像显示时的闪烁感。
S102：计算上一帧、当前帧和下一帧图像的噪点区域的像素点的像素平均值；具体地，提取噪点区域内像素点的像素值，然后求平均值，由于视频图像的噪点一般是由若干像素点组成，形成一个不规则的噪点区域，整个噪点区域呈现基本一致或者是带过渡的颜色，所以可以将整个噪点区域作为一个噪点单元来处理，并计算噪点区域的像素点的像素平均值，作为该噪点单元的像素值。
S103：利用上一帧、下一帧图像的像素平均值分别判断当前帧图像的像素平均值；
在一个实施例中，首先判断当前帧图像与前一帧图像的像素平均值是否相等，若相等，则再判断当前帧图像与下一帧图像的像素平均值。
S104：根据上述判断结果对当前帧图像的噪点进行去除；
在一个实施例中，根据步骤S103的判断，若当前帧图像与前一帧图像的像素平均值不相等，则利用上一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据；
若当前帧图像与下一帧图像的像素平均值相等，则对当前帧图像进行背景差值处理去除噪点，否则利用下一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据。
上述视频图像的噪点去除方法，利用视频图像的噪点像素之间的相关性信息的特性，然后根据像素平均值比较的结果选择通过背景差值处理或相邻帧图像填充的方式对图像的噪点进行去除，与常用的去噪技术相比，该方案是针对整个噪点区域进行去噪处理的，无需对噪点区域的每个像素点进行处理，可以有效的去除视频图像中的噪点，处理过程的运算量大大减少，采用的滤波算法简单，执行效率高，特别是应用于放大的视频图像的噪点去除处理时，能明显加快视频图像处理的速度。
作为一个实施例，上述对当前帧图像进行背景差值处理去除噪点的过程，具体包括如下步骤：
a、从图像中提取出背景图像；具体地，对图像的噪声进行分析，计算算高斯噪声的功率值，然后根据计算的功率值，通过滤波提取出固定的背景图像；
b、提取图像的运动区域，并对运动区域进行噪点去除；具体地，将视频图像与提取的背景图像作差即可获得背景区域和运动区域，然后对运动区域进行像素域的自适应滤波，去除运动区域的噪点；
c、将背景图像与去除噪点后的运动区域合并，将当前帧图像进行显示，即完成对图像噪点的去除。
上述背景差值处理方式，是基于背景提取的时域滤波和像素域自适应滤波算法两部分组成，该处理方式是针对视频图像噪点区域内像素点之间的特性，所提出的基于背景提取的时域滤波，简单实用，特别针对对于放大模拟视频图像的噪点，具有良好的效果。
为了更清晰本发明的视频图像的噪点去除方法，下面结合附图阐述一个较佳实施例。
参见图2所示，图2为视频图像的噪点去除方法较佳实施例的流程图，具体地，包括如下步骤：
S201：对输入的视频图像进行去隔行处理；
S202：缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像；
S203：提取当前帧图像和前一帧图像的噪点区域的像素点的像素值，并计算像素平均值；
S204：判断当前帧图像与前一帧图像的像素平均值是否相等；
S205：若否，则采用上一帧图像的视频数据取填充当前帧图像的视频数据，达到去除噪点的效果；
S206：若是，则提取下一帧图像的噪点区域的像素点的像素值，并计算像素平均值；
S207：判断当前帧图像和下一帧图像的像素平均值是否相等；
S208：若是，则采用背景差值法对噪点进行去除；
S209：若否，则采用下一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据；将当前帧图像进行显示，即可达到去除噪点的效果。
下面结合附图对本发明的视频图像的噪点去除方法对应的***的具体实施方式作详细描述。
参见图3所示，图3是本发明的视频图像的噪点去除***实施例的结构示意图，包括：
图像缓存单元，用于缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像；
像素值计算单元，用于计算所述上一帧、当前帧和下一帧图像的噪点区域的像素点的像素平均值；
像素值判断单元，用于利用所述上一帧、下一帧图像的像素平均值分别判断所述当前帧图像的像素平均值；
噪点去除单元，用于根据所述判断结果对当前帧图像的噪点进行去除。
在一个实施例中，图像缓存单元包括：FIFO模块和DDR控制器；
其中，FIFO模块用于对视频图像进行FIFO缓冲，将视频图像数据放入DDR中；DDR控制器用于控制DDR缓存3帧视频图像数据，依据时间顺序将3帧视频图像分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像，DDR控制器可以采用通用的DDR控制IP核，主要用来完成DDR中视频图像数据的读取和保存操作。
在一个实施例中，本发明的视频图像的噪点去除***还可以包括设置在图像缓存单元前的去隔行单元，用于采用运动自适应的去隔行算法对视频图像的隔行数据进行填充；
考虑到目前模拟视频信号大多数是576i和480i格式，在将视频图像解码转换为数字视频信号后，可以先把缓存到DDR中视频图像数据进行去隔行处理，得到逐行的视频图像数据，通过去隔行处理后，视频图像的信号会变得比较细腻，且减少了视频图像显示时的闪烁感。
在一个实施例中，噪点去除单元根据像素值判断单元的判断结果，进一步用于：若当前帧图像与前一帧图像的像素平均值不相等，则利用上一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据；若当前帧图像与下一帧图像的像素平均值相等，则对当前帧图像进行背景差值处理去除噪点，否则利用下一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据。
在一个实施例中，噪点去除单元包括：背景图像提取模块、运动区域去噪模块以及图像合并模块，这些模块主要是完成背景差值处理的功能；
其中，背景图像提取模块用于从图像中提取出背景图像；运动区域去噪模块用于提取图像的运动区域，并对所述运动区域进行噪点去除；图像合并模块用于将所述背景图像与去除噪点后的运动区域合并。
上述视频图像的噪点去除方法，利用视频图像的噪点像素之间的相关性信息的特性，然后根据像素平均值比较的结果选择通过背景差值处理或相邻帧图像填充的方式对图像的噪点进行去除，与常用的去噪技术相比，该方案是针对整个噪点区域进行去噪处理的，无需对噪点区域的每个像素点进行处理，可以有效的去除视频图像中的噪点，处理过程的运算量大大减少，采用的滤波算法简单，执行效率高，特别是应用于放大的视频图像的噪点去除处理时，能明显加快视频图像处理的速度。
本发明的视频图像的噪点去除***，可以通过FPGA(Field-ProgrammableGate Array，现场可编程门阵列)芯片来实现。
本发明提出的视频图像的噪点去除方法和***，对于视频图像噪点去除处理具有良好的应用效果，相比起一般的去噪技术，处理过程简单实用，而且无复杂的滤波算法，执行效率高，可以有效的去除视频图像中的噪点，明显加快视频图像处理的速度，特别适用于大屏幕播放模拟视频图像的噪点去除，也可以用于大屏幕电视视频图像的噪点去除处理。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种视频图像的噪点去除方法，其特征在于，包括如下步骤：
缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像；
计算所述上一帧、当前帧和下一帧图像的噪点区域的像素点的像素平均值；
利用所述上一帧、下一帧图像的像素平均值分别判断所述当前帧图像的像素平均值；
根据所述判断结果对当前帧图像的噪点进行去除。
2.根据权利要求1所述的视频图像的噪点去除方法，其特征在于，所述缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像步骤包括：
对视频图像进行FIFO缓冲，将视频图像数据放入DDR中，控制DDR缓存3帧视频图像数据，依据时间顺序将3帧视频图像分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像。
3.根据权利要求1所述的视频图像的噪点去除方法，其特征在于，在所述缓存3帧视频图像步骤前还包括：
采用运动自适应的去隔行算法对视频图像的隔行数据进行填充。
4.根据权利要求1所述的视频图像的噪点去除方法，其特征在于，所述根据所述判断结果对当前帧图像的噪点进行去除的步骤包括：
若当前帧图像与前一帧图像的像素平均值不相等，则利用上一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据；
若当前帧图像与下一帧图像的像素平均值相等，则对当前帧图像进行背景差值处理去除噪点，否则利用下一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据。
5.根据权利要求4所述的视频图像的噪点去除方法，其特征在于，所述对当前帧图像进行背景差值处理去除噪点的步骤包括：
从图像中提取出背景图像；
提取图像的运动区域，并对所述运动区域进行噪点去除；
将所述背景图像与去除噪点后的运动区域合并。
6.一种视频图像的噪点去除***，其特征在于，包括：
图像缓存单元，用于缓存3帧视频图像，分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像；
像素值计算单元，用于计算所述上一帧、当前帧和下一帧图像的噪点区域的像素点的像素平均值；
像素值判断单元，用于利用所述上一帧、下一帧图像的像素平均值分别判断所述当前帧图像的像素平均值；
噪点去除单元，用于根据所述判断结果对当前帧图像的噪点进行去除。
7.根据权利要求6所述的视频图像的噪点去除***，其特征在于，所述图像缓存单元包括：
FIFO模块，用于对视频图像进行FIFO缓冲，将视频图像数据放入DDR中；
DDR控制器，用于控制DDR缓存3帧视频图像数据，依据时间顺序将3帧视频图像分别设为上一帧、当前帧和下一帧图像。
8.根据权利要求6所述的视频图像的噪点去除***，其特征在于，还包括设置在所述图像缓存单元前的去隔行单元，用于采用运动自适应的去隔行算法对视频图像的隔行数据进行填充。
9.根据权利要求6所述的视频图像的噪点去除***，其特征在于，所述噪点去除单元根据所述像素值判断单元的判断结果，进一步用于：
若当前帧图像与前一帧图像的像素平均值不相等，则利用上一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据；
若当前帧图像与下一帧图像的像素平均值相等，则对当前帧图像进行背景差值处理去除噪点，否则利用下一帧图像的视频数据填充当前帧图像的视频数据。
10.根据权利要求9所述的视频图像的噪点去除***，其特征在于，所述噪点去除单元包括：
背景图像提取模块，用于从图像中提取出背景图像；
运动区域去噪模块，用于提取图像的运动区域，并对所述运动区域进行噪点去除；
图像合并模块，用于将所述背景图像与去除噪点后的运动区域合并。
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