CN109859126A - 一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109859126A
CN109859126A CN201910043897.9A CN201910043897A CN109859126A CN 109859126 A CN109859126 A CN 109859126A CN 201910043897 A CN201910043897 A CN 201910043897A CN 109859126 A CN109859126 A CN 109859126A
Authority
CN
China
Prior art keywords
picture frame
pixel
frame
pixel coordinate
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910043897.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109859126B (zh
Inventor
俞克强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Dahua Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang Dahua Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Dahua Technology Co Ltd filed Critical Zhejiang Dahua Technology Co Ltd
Priority to CN201910043897.9A priority Critical patent/CN109859126B/zh
Publication of CN109859126A publication Critical patent/CN109859126A/zh
Priority to EP19909701.5A priority patent/EP3895118B1/en
Priority to PCT/CN2019/120253 priority patent/WO2020147423A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN109859126B publication Critical patent/CN109859126B/zh
Priority to US17/305,668 priority patent/US11341618B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20182—Noise reduction or smoothing in the temporal domain; Spatio-temporal filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20224—Image subtraction

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：针对视频当前图像帧的每个像素坐标，在包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与像素坐标对应的第一图像块，并在设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块；并确定当前图像帧中第二图像块相对设定数量的图像帧中第二图像块的平均偏移距离；根据平均偏移距离，确定像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，平均偏移距离越大，空域滤波强度越大，时域滤波强度越少；将设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波强度和时域滤波强度，对当前图像帧的像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波。以提高视频降噪效果。

Description

一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
视频在采集和传输过程中会不可避免的受到噪声的干扰，引入各种噪声，这些噪声的存在不仅从直观上影响视频的视觉效果，也会降低许多视频处理算法的性能，如编解码算法、检测识别算法等。因此对视频进行降噪具有非常积极的意义。
现有技术中通常采用时域滤波或空域滤波，实现视频降噪，时域滤波是指参考像素点在时间域上的相关性进行降噪，用于对静止区域进行降噪；空域滤波是指参考像素点在空间域上的相关性进行降噪，用于对运动区域进行降噪。为了更好的达到降噪效果，现有技术通常采用空域滤波和时域滤波结合的方式进行降噪，然而现有技术中进行空域滤波和时域滤波的强度是固定的，并不能根据像素点的运动程度，选择适合的空域滤波强度和时域滤波强度，影响了视频降噪的效果。
发明内容
本发明提供一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中存在视频降噪效果不佳的问题。
第一方面，本发明公开了一种视频降噪方法，所述方法包括：
针对视频当前图像帧的每个像素坐标，在包含所述当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与所述像素坐标对应的第一图像块，并在所述设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块；
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块对应的坐标，确定所述当前图像帧中至少一个第二图像块相对所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离；
根据所述平均偏移距离，确定所述像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，所述平均偏移距离越大，所述空域滤波强度越大，所述时域滤波强度越少；
将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波。
在一个可选的设计中，所述将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波包括：
将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后的第一像素值；
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
在一个可选的设计中，所述根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值包括：
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数及所述时域滤波强度，确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度；
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
在一个可选的设计中，所述确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后的第一像素值之后，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值之前，所述方法还包括：
根据所述当前图像帧中所述像素坐标对应的原始像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数的乘积，与所述第一像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数的乘积的和，对所述第一像素值进行更新，其中所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数与时域滤波权重系数的和为1。
在一个可选的设计中，通过以下方式确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数：
针对所述设定数量的图像帧中每个图像帧，确定所述图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值与所述当前图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值的差值的绝对值；
根据所述差值的绝对值及预设的时域滤波权重系数计算函数，确定所述图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数，其中，所述预设的时域滤波权重系数计算函数在定义域内为减函数、值域为[0，1]。
在一个可选的设计中，通过以下方式确定空域滤波器的大小：
根据所述设定数量的图像帧中所述像素坐标分别对应的高斯滤波后的像素值的均值，与所述当前图像帧中所述像素坐标对应的高斯滤波后像素值的差值，确定所述像素坐标对应的噪声值；
根据所述噪声值、及预先设定的每个噪声值区间对应的空域滤波器半径，确定所述噪声值对应的目标空域滤波器半径，其中预先设置的每个噪声值区间不重合，且噪声值区间的噪声值越大对应的空域滤波器半径越大。
第二方面，本发明公开了一种视频降噪装置，所述装置包括：
确定模块，用于针对视频当前图像帧的每个像素坐标，在包含所述当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与所述像素坐标对应的第一图像块，并在所述设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块；
所述确定模块，还用于根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块对应的坐标，确定所述当前图像帧中至少一个第二图像块相对所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离；
所述确定模块，还用于根据所述平均偏移距离，确定所述像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，所述平均偏移距离越大，所述空域滤波强度越大，所述时域滤波强度越少；
滤波模块，用于将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波。
在一个可选的设计中，所述滤波模块，具体用于将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后的第一像素值；根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
在一个可选的设计中，所述滤波模块，具体用于根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数及所述时域滤波强度，确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度；根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
在一个可选的设计中，所述滤波模块，还用于根据所述当前图像帧中所述像素坐标对应的原始像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数的乘积，与所述第一像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数的乘积的和，对所述第一像素值进行更新，其中所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数与时域滤波权重系数的和为1。
在一个可选的设计中，所述确定模块，还用于针对所述设定数量的图像帧中每个图像帧，确定所述图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值与所述当前图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值的差值的绝对值；根据所述差值的绝对值及预设的时域滤波权重系数计算函数，确定所述图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数，其中，所述预设的时域滤波权重系数计算函数在定义域内为减函数、值域为[0，1]。
在一个可选的设计中，所述确定模块，还用于根据所述设定数量的图像帧中所述像素坐标分别对应的高斯滤波后的像素值的均值，与所述当前图像帧中所述像素坐标对应的高斯滤波后像素值的差值，确定所述像素坐标对应的噪声值；根据所述噪声值、及预先设定的每个噪声值区间对应的空域滤波器半径，确定所述噪声值对应的目标空域滤波器半径，其中预先设置的每个噪声值区间不重合，且噪声值区间的噪声值越大对应的空域滤波器半径越大。
第三方面，本发明公开了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面或第一方面的任一种可选的设计中所述的方法。
第四方面，本发明公开了一种计算机可读存储介质，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述第一方面或第一方面的任一种可选的设计中所述的方法。
本发明有益效果如下：
由于在本发明实施例中，电子设备针对当前图像帧的每个像素坐标，在包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与所述像素坐标对应的第一图像块，并在设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块；确定当前图像帧中至少一个第二图像块相对设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离；并根据平均偏移距离表示的所述像素坐标对应的运动程度，确定所述像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，平均偏移距离越大，空域滤波强度越大，时域滤波强度越少；将空域滤波和时域滤波细化到当前图像帧的每个像素坐标，保证了对当前图像帧中每个像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波的准确性，提高了视频降噪的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种视频降噪方法示意图；
图2A和图2B为本发明实施例提供的一种图像帧中第一图像块示意图；
图3为本发明实施例提供的一种设定数量的图像帧中图像块示意图；
图4为本发明实施例提供的一种空域滤波强度示意图；
图5为本发明实施例提供的一种时域滤波强度示意图；
图6为本发明实施例提供的一种设定数量的图像帧示意图；
图7为本发明实施例提供的一种待降噪块示意图；
图8为本发明实施例提供的一种时域滤波权重系数示意图；
图9为本发明实施例提供的一种视频降噪装置结构示意图；
图10为本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
另外，需要理解的是，在本申请的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。
图1为本发明实施例提供的一种视频降噪方法示意图，该方法包括：
S101：针对视频当前图像帧的每个像素坐标，在包含所述当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与所述像素坐标对应的第一图像块，并在所述设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块。
本发明实施例提供的视频降噪方法应用于电子设备，该电子设备可以是手机、摄像机、平板电脑、个人计算机(PC)、服务器等设备。
在对视频降噪时，电子设备针对视频中的每个图像帧均进行降噪处理。具体的，电子设备针对视频当前图像帧，即当前进行降噪处理的图像帧，在视频中确定包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧。其中设定数量为不小于1的整数，例如可以为9、11、21等等。电子设备在确定包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧时，可以是将当前图像帧及当前图像帧之前，共设定数量的图像帧作为包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧；也可以是将当前图像帧及当前图像帧之后，共设定数量的图像帧作为包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧；也可以是将当前图像帧及当前图像帧之前及之后，共设定数量的图像帧作为包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧，当前图像帧之前和之后的图像帧的数量可以相同也可以不同。
较佳的，为了保证降噪效果，在当前图像帧之前和之后的图像帧的数量均不小于设定数量的一半时，电子设备在当前图像帧之前和之后取的图像帧的数量相同或差不大于1，例如：设定数量(S)为21，当前图像帧的编号为060，则可以将为050-070共21帧的图像帧作为包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧。
电子设备针对当前图像帧中的每个像素坐标，在设定数量的每个图像帧中，确定该图像帧中与所述像素坐标对应的第一图像块。如图2A所示，可以将5X5的结构作为图像块的单位，在设定数量的每个图像帧中，确定以所述像素坐标(P(x，y))为中心的5x5的第一图像块。当然了，如图2B所示，当无法保证像素坐标(P)位于第一图像块中心时，只要保证像素坐标位于第一图像块中，并在设定数量的每个图像帧中确定的第一图像块中位置相同即可。并针对设定数量的每个图像帧，在该图像帧中确定与该图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块。
示例性的，以设定数量(S)的图像帧中第i个图像帧为例，电子设备可以采用匹配算法，如双目立体视觉匹配算法(Sum of absolute differences，SAD)，确定第i个图像帧中与第一图像块(Ai)相似的至少一个第二图像块(如Bi和Ci)，其中如果设置匹配与第一图像块相似的第二图像块不少于2个时，匹配的第二图像块，按照相似度排列，即Bi与Ai的相似度，大于等于Ci与Ai的相似度。
S102：根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块对应的坐标，确定所述当前图像帧中至少一个第二图像块相对所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离。
示例性的，如果设定数量的图像帧中每个图像帧中仅确定有一个第二图像块(B)，电子设备可以根据公式：确定当前图像帧中至少一个第二图像块，相对设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离，其中Diffpos为平均偏移距离，S为设定图像帧的数量，Bx为当前图像帧中第二图像块(B)的横坐标，By为当前图像帧中第二图像块(B)的纵坐标，Bi,x为设定数量的图像帧中第i个图像帧的第二图像块(B)的横坐标，Bi,y为设定数量的图像帧中第i个图像帧的第二图像块(B)的纵坐标。
如果设定数量的图像帧中每个图像帧中确定有两个及两个以上的第二图像块，则在每个图像帧中确定的第二图像块按照与该图像帧中第一图像块(A)的相似度排序，如图3所示，以设定数量的图像帧中每个图像帧中仅确定有两个第二图像块(B和C)为例，B与A的相似度大于C与A的相似度，电子设备可以根据公式：
确定当前图像帧中至少一个第二图像块，相对设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离，其中Diffpos为平均偏移距离，S为设定图像帧的数量，Bx为当前图像帧中第二图像块(B)的横坐标，By为当前图像帧中第二图像块(B)的纵坐标，Bi,x为设定数量的图像帧中第i个图像帧的第二图像块(B)的横坐标，Bi,y为设定数量的图像帧中第i个图像帧的第二图像块(B)的纵坐标，Cx为当前图像帧中第二图像块(C)的横坐标，Cy为当前图像帧中第二图像块(C)的纵坐标，Ci,x为设定数量的图像帧中第i个图像帧的第二图像块(C)的横坐标，Ci,y为设定数量的图像帧中第i个图像帧的第二图像块(C)的纵坐标。
当然了，如果在设定数量的图像帧中每个图像帧中确定有两个以上的第二图像块(B、C、D…)共H个，B与A的相似度大于C与A的相似度、C与A的相似度大于D与A的相似度…，电子设备可以根据公式：
,
确定当前图像帧中至少一个第二图像块(H)，相对设定数量(S)的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离。
S103：根据所述平均偏移距离，确定所述像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，所述平均偏移距离越大，所述空域滤波强度越大，所述时域滤波强度越少。
如果对应的平均偏移距离越大，则说明所述像素坐标的像素点在时间域上越不相似，即所述像素坐标的像素点偏向于运动，应使用更强的空域滤波。
参见图4所示，电子设备可以通过如下公式确定空域滤波强度：
其中，Diffpos≤AdjustThrMinspa时，Adjustspa为AdjustMinspa；AdjustThrMinspa＜Diffpos≤AdjustThrMaxspa时，Adjustspa为
AdjustThrMaxspa＜Diffpos时，Adjustspa为AdjustMaxspa。Adjustspa为空域滤波强度，Diffpos为平均偏移距离，AdjustThrMinspa、AdjustThrMaxspa、AdjustMinspa、AdjustMAXspa为常数，且0＜AdjustThrMinspa＜AdjustThrMaxspa；0＜AdjustMinspa＜AdjustMAXspa。
如果对应的平均偏移距离越小，则说明所述像素坐标的像素点在时间域上越相似，应使用更强的时域滤波。
参见图5所示，电子设备可以通过如下公式确定时域滤波强度
其中，Diffpos≤AdjustThrMintem时，Adjusttem为AdjustMaxtem；AdjustThrMintem＜Diffpos≤AdjustThrMaxtem时，Adjusttem为
Diffpos为AdjustThrMaxtem＜Diffpos时，Adjusttem为AdjustMintem。Adjusttem为时域滤波强度，Diffpos为平均偏移距离，AdjustThrMintem、AdjustThrMaxtem、AdjustMintem、AdjustMAXtem为常数，且0＜AdjustThrMintem＜AdjustThrMaxtem；0＜AdjustMintem＜AdjustMAXtem。
S104：将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波。
其中，所述将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波包括：
将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后的第一像素值；
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
参见图6所示，进行空域滤波的过程可以为：电子设备将设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空间滤波器半径，可以采用匹配算法，如SAD算法分别在设定数量的每个图像帧中确定与当前图像帧中所述像素坐标所在的图像块(待降噪块)，最相似的M个图像块，其中M与空间滤波器半径(Radiusspa)相同，例如：Radiusspa等于3则M为3。其中当前图像帧中像素坐标所在的图像块可以与像素坐标对应的第一图像块相同也可以不同，例如也可以为3x3的图像块。则在设定数量S的图像帧中，每个图像帧中确定出与待降噪块相似的M个图像块，共M*S个相似图像块。
如图7所示，以待降噪块的为3x3为例，电子设备可以通过公式计算每个相似图像块与待降噪块的差距diffSAD，其中M为待降噪块，N为相似图像块，i为待降块中第i个像素点的像素值。并可以通过计算出每个相似图像块对应的空域降噪权重Wspa，其中Adjustspa为空域降噪强度，sigmaspa为设置的常数。对当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后，所述像素点的第一像素值其中Fspa为第一像素值，Poniti为第i个相似图像块中心像素点的像素值，Wspa,i为第i个相似图像块对应的空域降噪权重。
其中，所述根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值包括：
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数及所述时域滤波强度，确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度；
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
进行时域滤波的过程为：电子设备针对设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数，根据该图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数及所述时域滤波强度的积，确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度；具体可以参见公式WeightAdtem＝Weighttem×Adjusttem，其中WeightAdtem图像帧对应像素坐标的目标时域滤波强度，Weighttem为图像帧对应像素坐标的时域滤波权重系数，Adjusttem为时域滤波强度。
进行时域滤波实现对静止区域的噪声压制，具体公式为:其中i，j为像素坐标的横坐标和纵坐标，Fdenoised为当前图像帧所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值，F′t,i,j为设定数量的图像帧中第t个图像帧像素坐标的像素点的第一像素值，WeightAdtem,t,i,j为设定数量的图像帧中第t个图像帧对应像素坐标的目标时域滤波强度。
由于在本发明实施例中，电子设备针对当前图像帧的每个像素坐标，在包含当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与所述像素坐标对应的第一图像块，并在设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块；确定当前图像帧中至少一个第二图像块相对设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离；并根据平均偏移距离表示的所述像素坐标对应的运动程度，确定所述像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，平均偏移距离越大，空域滤波强度越大，时域滤波强度越少；将空域滤波和时域滤波细化到当前图像帧的每个像素坐标，保证了对当前图像帧中每个像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波的准确性，提高了视频降噪的效果。
为了保证视频降噪的效果，在上述实施例的基础上，在本发明实施例中，所述确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后的第一像素值之后，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值之前，所述方法还包括：
根据所述当前图像帧中所述像素坐标对应的原始像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数的乘积，与所述第一像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数的乘积的和，对所述第一像素值进行更新，其中所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数与时域滤波权重系数的和为1。
电子设备，在确定当前图像帧中像素坐标的像素点进行空域滤波的第一像素值后，根据F′＝F×Weighttem+Fspa×(1.0-Weighttem)对当前图像帧中像素坐标的像素点的第一像素值进行更新，其中F′为更新后的第一像素值，Weighttem为时域滤波权重系数、1.0-Weighttem为空域滤波权重系数、Fspa为空域滤波后的第一像素值。
在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，通过以下方式确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数：
针对所述设定数量的图像帧中每个图像帧，确定所述图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值与所述当前图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值的差值的绝对值；
根据所述差值的绝对值及预设的时域滤波权重系数计算函数，确定所述图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数，其中，所述预设的时域滤波权重系数计算函数在定义域内为减函数、值域为[0，1]。
电子设备可以根据difft＝|GauFilter(Ft-F0)|，针对所述设定数量的图像帧中每个图像帧，确定该图像帧中像素坐标对应高斯滤波后的像素值与当前图像帧中像素坐标对应高斯滤波后的像素值的差值的绝对值；其中t的取值范围为0～S，S为设定数量，Ft表示设定数量的图像帧中第t个图像帧，F0表示当前图像帧，GauFilter表示高斯滤波，GauFilter(Ft-F0)表示第t个图像帧中像素坐标对应高斯滤波后的像素值与当前图像帧中像素坐标对应高斯滤波后的像素值的差值。
如果图像帧与当前图像帧像素坐标对应的像素值的差越少，则说明像素坐标的像素点越趋向于静止，时域滤波权重系数应该增大。参照图8所示，电子设备可以根据如下公式，确定设定数量的图像帧中每个图像帧对应像素坐标的时域滤波权重系数。
其中，Weighttem,t表示时域滤波权重系数，t表示设定数量(S)的图像帧中第t个图像帧，Motion为预设的常数。
在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，电子设备可以通过以下方式确定空域滤波器的大小：
根据所述设定数量的图像帧中所述像素坐标分别对应的高斯滤波后的像素值的均值，与所述当前图像帧中所述像素坐标对应的高斯滤波后像素值的差值，确定所述像素坐标对应的噪声值；
根据所述噪声值、及预先设定的每个噪声值区间对应的空域滤波器半径，确定所述噪声值对应的目标空域滤波器半径，其中预先设置的每个噪声值区间不重合，且噪声值区间的噪声值越大对应的空域滤波器半径越大。
具体的，电子设备根据确定当前图像帧像素坐标对应的噪声值，其中Noise为噪声值，GauFilter表示高斯滤波，0表示当前图像帧的像素坐标的像素点，S为设定数量，t为设定数量的图像帧中的第t个图像帧，GauFilter F表示图像帧的像素坐标对应高斯滤波后的像素点的像素值。预先设定的每个噪声值区间对应的空域滤波器半径参照下述公式：
其中，噪声值区间为[0，2)空域滤波器半径1；噪声值区间为[2，4)空域滤波器半径2；噪声值区间为[4，8)空域滤波器半径3；噪声值区间为[8，12)空域滤波器半径4；噪声值区间为[12，16)空域滤波器半径5；噪声值区间为[16，20)空域滤波器半径6；噪声值区间为[20，+∞)空域滤波器半径7。
图9为本发明实施例提供的一种视频降噪装置结构示意图，所述装置包括：
确定模块91，用于针对视频当前图像帧的每个像素坐标，在包含所述当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与所述像素坐标对应的第一图像块，并在所述设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块；
所述确定模块91，还用于根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块对应的坐标，确定所述当前图像帧中至少一个第二图像块相对所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离；
所述确定模块91，还用于根据所述平均偏移距离，确定所述像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，所述平均偏移距离越大，所述空域滤波强度越大，所述时域滤波强度越少；
滤波模块92，用于将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波。
优选地，所述滤波模块92，具体用于将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后的第一像素值；根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
优选地，所述滤波模块92，具体用于根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数及所述时域滤波强度，确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度；根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
优选地，所述滤波模块92，还用于根据所述当前图像帧中所述像素坐标对应的原始像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数的乘积，与所述第一像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数的乘积的和，对所述第一像素值进行更新，其中所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数与时域滤波权重系数的和为1。
优选地，所述确定模块91，还用于针对所述设定数量的图像帧中每个图像帧，确定所述图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值与所述当前图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值的差值的绝对值；根据所述差值的绝对值及预设的时域滤波权重系数计算函数，确定所述图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数，其中，所述预设的时域滤波权重系数计算函数在定义域内为减函数、值域为[0，1]。
优选地，所述确定模块91，还用于根据所述设定数量的图像帧中所述像素坐标分别对应的高斯滤波后的像素值的均值，与所述当前图像帧中所述像素坐标对应的高斯滤波后像素值的差值，确定所述像素坐标对应的噪声值；根据所述噪声值、及预先设定的每个噪声值区间对应的空域滤波器半径，确定所述噪声值对应的目标空域滤波器半径，其中预先设置的每个噪声值区间不重合，且噪声值区间的噪声值越大对应的空域滤波器半径越大。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种电子设备，由于上述电子设备解决问题的原理与视频降噪方法相似，因此上述电子设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图10所示，其为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，其中在图10中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体有处理器101代表的一个或多个处理器101和存储器102代表的存储器102的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。处理器101负责管理总线架构和通常的处理，存储器102可以存储处理器101在执行操作时所使用的数据。
在本发明实施例提供的电子设备中：
所述处理器101，用于读取存储器102中的程序，执行上述实施例描述的视频降噪方法。
在上述各实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种计算机存储可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述实施例描述的视频降噪方法。
对于***/装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种视频降噪方法，其特征在于，所述方法包括：
针对视频当前图像帧的每个像素坐标，在包含所述当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与所述像素坐标对应的第一图像块，并在所述设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块；
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块对应的坐标，确定所述当前图像帧中至少一个第二图像块相对所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离；
根据所述平均偏移距离，确定所述像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，所述平均偏移距离越大，所述空域滤波强度越大，所述时域滤波强度越少；
将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波包括：
将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后的第一像素值；
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值包括：
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数及所述时域滤波强度，确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度；
根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧的所述像素坐标对应的空域滤波后的第一像素值和所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的目标时域滤波强度，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波后的第一像素值之后，确定所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行时域滤波后的第二像素值之前，所述方法还包括：
根据所述当前图像帧中所述像素坐标对应的原始像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数的乘积，与所述第一像素值与所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数的乘积的和，对所述第一像素值进行更新，其中所述当前图像帧对应所述像素坐标的空域滤波权重系数与时域滤波权重系数的和为1。
5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定所述设定数量的图像帧中每个图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数：
针对所述设定数量的图像帧中每个图像帧，确定所述图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值与所述当前图像帧中所述像素坐标对应高斯滤波后的像素值的差值的绝对值；
根据所述差值的绝对值及预设的时域滤波权重系数计算函数，确定所述图像帧对应所述像素坐标的时域滤波权重系数，其中，所述预设的时域滤波权重系数计算函数在定义域内为减函数、值域为[0，1]。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定空域滤波器的大小：
根据所述设定数量的图像帧中所述像素坐标分别对应的高斯滤波后的像素值的均值，与所述当前图像帧中所述像素坐标对应的高斯滤波后像素值的差值，确定所述像素坐标对应的噪声值；
根据所述噪声值、及预先设定的每个噪声值区间对应的空域滤波器半径，确定所述噪声值对应的目标空域滤波器半径，其中预先设置的每个噪声值区间不重合，且噪声值区间的噪声值越大对应的空域滤波器半径越大。
7.一种视频降噪装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于针对视频当前图像帧的每个像素坐标，在包含所述当前图像帧在内的连续设定数量的图像帧中分别确定与所述像素坐标对应的第一图像块，并在所述设定数量的图像帧中分别确定与图像帧中第一图像块相似的至少一个第二图像块；
所述确定模块，还用于根据所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块对应的坐标，确定所述当前图像帧中至少一个第二图像块相对所述设定数量的图像帧中每个图像帧中至少一个第二图像块的平均偏移距离；
所述确定模块，还用于根据所述平均偏移距离，确定所述像素坐标对应的空域滤波强度和时域滤波强度，其中，所述平均偏移距离越大，所述空域滤波强度越大，所述时域滤波强度越少；
滤波模块，用于将所述设定数量的图像帧作为参考图像帧，根据空域滤波器半径、所述空域滤波强度和所述时域滤波强度，对所述当前图像帧的所述像素坐标的像素点进行空域滤波和时域滤波。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行权利要求1-6任一项所述方法的步骤。
CN201910043897.9A 2019-01-17 2019-01-17 一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质 Active CN109859126B (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910043897.9A CN109859126B (zh) 2019-01-17 2019-01-17 一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质
EP19909701.5A EP3895118B1 (en) 2019-01-17 2019-11-22 Systems and methods for noise reduction
PCT/CN2019/120253 WO2020147423A1 (en) 2019-01-17 2019-11-22 Systems and methods for noise reduction
US17/305,668 US11341618B2 (en) 2019-01-17 2021-07-13 Systems and methods for noise reduction

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910043897.9A CN109859126B (zh) 2019-01-17 2019-01-17 一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109859126A true CN109859126A (zh) 2019-06-07
CN109859126B CN109859126B (zh) 2021-02-02

Family

ID=66895003

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910043897.9A Active CN109859126B (zh) 2019-01-17 2019-01-17 一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11341618B2 (zh)
EP (1) EP3895118B1 (zh)
CN (1) CN109859126B (zh)
WO (1) WO2020147423A1 (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110944176A (zh) * 2019-12-05 2020-03-31 浙江大华技术股份有限公司 图像帧降噪方法和计算机存储介质
WO2020147423A1 (en) * 2019-01-17 2020-07-23 Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. Systems and methods for noise reduction
CN111507923A (zh) * 2020-04-21 2020-08-07 浙江大华技术股份有限公司 一种视频图像的噪声处理方法、装置、设备和介质
CN111583145A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 深圳市商汤智能传感科技有限公司 图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质
CN112311962A (zh) * 2019-07-29 2021-02-02 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种视频去噪方法和装置、计算机可读存储介质
CN112740265A (zh) * 2020-04-28 2021-04-30 深圳市大疆创新科技有限公司 红外图像降噪方法、装置及设备
WO2021092815A1 (zh) * 2019-11-13 2021-05-20 深圳市大疆创新科技有限公司 识别方法、测温方法、设备及存储介质
CN113011433A (zh) * 2019-12-20 2021-06-22 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种滤波参数调整方法及装置
WO2021168668A1 (zh) * 2020-02-25 2021-09-02 Oppo广东移动通信有限公司 一种图像处理方法、装置及存储介质
CN113538255A (zh) * 2021-05-31 2021-10-22 浙江大华技术股份有限公司 一种运动融合降噪方法、设备及计算机可读存储介质
CN116993626A (zh) * 2023-09-26 2023-11-03 成都市晶林科技有限公司 一种基于时空域的红外图像降噪方法及***

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7332538B2 (ja) * 2020-06-05 2023-08-23 富士フイルム株式会社 処理装置、処理装置の作動方法、処理装置の作動プログラム
US11798135B2 (en) * 2021-02-24 2023-10-24 Gn Audio A/S Method and system for three-dimensional noise reduction and contrast enhancement of images
CN116523765B (zh) * 2023-03-13 2023-09-05 湖南兴芯微电子科技有限公司 一种实时视频图像降噪方法、装置及存储器

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0480807A1 (fr) * 1990-10-09 1992-04-15 Thomson-Csf Procédé et dispositif de recalage d'images utilisant une corrélation de phase avec pondération pour déterminer un décalage
CN101950414A (zh) * 2010-09-02 2011-01-19 西安电子科技大学 自然图像非局部均值去噪方法
CN102222327A (zh) * 2011-07-15 2011-10-19 西安电子科技大学 基于Treelet变换和最小均方误差估计的图像去噪方法
CN102238316A (zh) * 2010-04-29 2011-11-09 北京科迪讯通科技有限公司 一种3d数字视频图像的自适应实时降噪方案
CN103269412A (zh) * 2013-04-19 2013-08-28 华为技术有限公司 一种视频图像的降噪方法及装置
CN103369209A (zh) * 2013-07-31 2013-10-23 上海通途半导体科技有限公司 视频降噪装置及方法
CN103530854A (zh) * 2013-10-15 2014-01-22 南通市牧井微电科技发展有限公司 基于空域滤波的cbct全景图锐化增强方法
CN103997592A (zh) * 2014-05-29 2014-08-20 广东威创视讯科技股份有限公司 视频降噪方法和***
US20150373235A1 (en) * 2014-06-24 2015-12-24 Realtek Semiconductor Corp. De-noising method and image system
CN106210448A (zh) * 2016-07-22 2016-12-07 恒业智能信息技术（深圳）有限公司 一种视频图像抖动消除处理方法

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5313298A (en) * 1992-03-05 1994-05-17 Rubin, Bednarek And Associates, Inc. Video companding method and system
US7227901B2 (en) * 2002-11-21 2007-06-05 Ub Video Inc. Low-complexity deblocking filter
MXPA05007447A (es) * 2003-01-10 2005-09-12 Thomson Licensing Sa Aparato de decodificador y metodo para suavizar artefactos creados durante el ocultamiento de error.
EP1779653A4 (en) * 2004-07-30 2011-09-14 Algolith Inc DEVICE AND METHOD FOR ADAPTIVE 3D NOISE REDUCTION
US7782378B2 (en) * 2006-10-17 2010-08-24 Sarnoff Corporation Scene-based non-uniformity correction method using local constant statistics
CN101018290B (zh) 2007-02-16 2010-06-02 北京中星微电子有限公司 一种图像处理方法和装置
US9445110B2 (en) * 2007-09-28 2016-09-13 Dolby Laboratories Licensing Corporation Video compression and transmission techniques
US8929601B2 (en) * 2007-12-05 2015-01-06 John Caulfield Imaging detecting with automated sensing of an object or characteristic of that object
US8174621B2 (en) * 2008-01-12 2012-05-08 Huaya Microelectronics Digital video decoder architecture
US8570386B2 (en) * 2008-12-31 2013-10-29 Stmicroelectronics S.R.L. Method of merging images and relative method of generating an output image of enhanced quality
GB201119206D0 (en) * 2011-11-07 2011-12-21 Canon Kk Method and device for providing compensation offsets for a set of reconstructed samples of an image
CN103686194B (zh) * 2012-09-05 2017-05-24 北京大学 基于非局部均值的视频去噪方法和装置
CN104952042A (zh) 2014-03-26 2015-09-30 安凯(广州)微电子技术有限公司 图像滤波方法和装置
US10600164B2 (en) * 2014-12-02 2020-03-24 Seek Thermal, Inc. Image adjustment based on locally flat scenes
WO2016144712A2 (en) * 2015-03-06 2016-09-15 Flir Systems, Inc. Anomalous pixel detection
CN105306787A (zh) * 2015-10-26 2016-02-03 努比亚技术有限公司 图像处理方法及装置
US10776904B2 (en) * 2017-05-03 2020-09-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for processing image
US10547871B2 (en) * 2017-05-05 2020-01-28 Disney Enterprises, Inc. Edge-aware spatio-temporal filtering and optical flow estimation in real time
CN107610072B (zh) 2017-10-10 2020-08-11 北京理工大学 一种基于梯度引导滤波的微光视频图像自适应降噪方法
CN108898567B (zh) * 2018-09-20 2021-05-28 北京旷视科技有限公司 图像降噪方法、装置及***
CN109859126B (zh) * 2019-01-17 2021-02-02 浙江大华技术股份有限公司 一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0480807A1 (fr) * 1990-10-09 1992-04-15 Thomson-Csf Procédé et dispositif de recalage d'images utilisant une corrélation de phase avec pondération pour déterminer un décalage
CN102238316A (zh) * 2010-04-29 2011-11-09 北京科迪讯通科技有限公司 一种3d数字视频图像的自适应实时降噪方案
CN101950414A (zh) * 2010-09-02 2011-01-19 西安电子科技大学 自然图像非局部均值去噪方法
CN102222327A (zh) * 2011-07-15 2011-10-19 西安电子科技大学 基于Treelet变换和最小均方误差估计的图像去噪方法
CN103269412A (zh) * 2013-04-19 2013-08-28 华为技术有限公司 一种视频图像的降噪方法及装置
CN103369209A (zh) * 2013-07-31 2013-10-23 上海通途半导体科技有限公司 视频降噪装置及方法
CN103530854A (zh) * 2013-10-15 2014-01-22 南通市牧井微电科技发展有限公司 基于空域滤波的cbct全景图锐化增强方法
CN103997592A (zh) * 2014-05-29 2014-08-20 广东威创视讯科技股份有限公司 视频降噪方法和***
US20150373235A1 (en) * 2014-06-24 2015-12-24 Realtek Semiconductor Corp. De-noising method and image system
CN106210448A (zh) * 2016-07-22 2016-12-07 恒业智能信息技术（深圳）有限公司 一种视频图像抖动消除处理方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
贾兆阳: "面向绘画艺术品复制的多光谱图像数字修复技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》 *

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020147423A1 (en) * 2019-01-17 2020-07-23 Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. Systems and methods for noise reduction
US11341618B2 (en) 2019-01-17 2022-05-24 Zhejiang Dahua Technology Co., Ltd. Systems and methods for noise reduction
CN112311962B (zh) * 2019-07-29 2023-11-24 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种视频去噪方法和装置、计算机可读存储介质
CN112311962A (zh) * 2019-07-29 2021-02-02 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种视频去噪方法和装置、计算机可读存储介质
WO2021092815A1 (zh) * 2019-11-13 2021-05-20 深圳市大疆创新科技有限公司 识别方法、测温方法、设备及存储介质
CN110944176B (zh) * 2019-12-05 2022-03-22 浙江大华技术股份有限公司 图像帧降噪方法和计算机存储介质
CN110944176A (zh) * 2019-12-05 2020-03-31 浙江大华技术股份有限公司 图像帧降噪方法和计算机存储介质
CN113011433B (zh) * 2019-12-20 2023-10-13 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种滤波参数调整方法及装置
CN113011433A (zh) * 2019-12-20 2021-06-22 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种滤波参数调整方法及装置
WO2021168668A1 (zh) * 2020-02-25 2021-09-02 Oppo广东移动通信有限公司 一种图像处理方法、装置及存储介质
CN111507923B (zh) * 2020-04-21 2023-09-12 浙江大华技术股份有限公司 一种视频图像的噪声处理方法、装置、设备和介质
CN111507923A (zh) * 2020-04-21 2020-08-07 浙江大华技术股份有限公司 一种视频图像的噪声处理方法、装置、设备和介质
CN112740265A (zh) * 2020-04-28 2021-04-30 深圳市大疆创新科技有限公司 红外图像降噪方法、装置及设备
CN111583145A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 深圳市商汤智能传感科技有限公司 图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质
CN111583145B (zh) * 2020-04-30 2023-11-28 深圳市商汤智能传感科技有限公司 图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质
CN113538255A (zh) * 2021-05-31 2021-10-22 浙江大华技术股份有限公司 一种运动融合降噪方法、设备及计算机可读存储介质
CN116993626A (zh) * 2023-09-26 2023-11-03 成都市晶林科技有限公司 一种基于时空域的红外图像降噪方法及***

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020147423A1 (en) 2020-07-23
CN109859126B (zh) 2021-02-02
US11341618B2 (en) 2022-05-24
EP3895118A4 (en) 2022-02-02
EP3895118A1 (en) 2021-10-20
US20210342978A1 (en) 2021-11-04
EP3895118B1 (en) 2023-10-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109859126A (zh) 一种视频降噪方法、装置、电子设备及存储介质
CN110378838B (zh) 变视角图像生成方法，装置，存储介质及电子设备
CN106875444B (zh) 一种目标物定位方法及装置
CN103380615B (zh) 图像放大装置及方法
CN107451952B (zh) 一种全景视频的拼接融合方法、设备以及***
CN110136144B (zh) 一种图像分割方法、装置及终端设备
CN107333027B (zh) 一种视频图像增强的方法和装置
US9292927B2 (en) Adaptive support windows for stereoscopic image correlation
CN110567398A (zh) 双目立体视觉三维测量方法及***、服务器及存储介质
RU2419880C2 (ru) Способ и устройство для вычисления и фильтрации карты диспарантности на основе стерео изображений
CN115690382A (zh) 深度学习模型的训练方法、生成全景图的方法和装置
Fan et al. Multiscale cross-connected dehazing network with scene depth fusion
Yuan et al. Single image dehazing via NIN-DehazeNet
CN111489319A (zh) 基于多尺度双边滤波和视觉显著性的红外图像增强方法
CN115115724A (zh) 图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN105530505B (zh) 三维图像转换方法和装置
CN111899200A (zh) 一种基于3d滤波的红外图像增强方法
CN117217997A (zh) 一种基于上下文感知边缘增强的遥感图像超分辨率方法
CN101742088B (zh) 非局部均值空域时变视频滤波方法
CN103258318B (zh) 一种图像降噪处理方法及***
CN110458746A (zh) 添加水印的方法及装置、电子设备
CN107203976B (zh) 一种基于噪点检测的自适应非局部均值去噪方法及***
CN112052863B (zh) 一种图像检测方法及装置、计算机存储介质、电子设备
CN110349109B (zh) 基于鱼眼畸变校正方法及其***、电子设备
CN113362260A (zh) 图像优化方法及装置、存储介质及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant