TWI387312B - 影像雜訊消除方法以及影像處理裝置 - Google Patents

Description

影像雜訊消除方法以及影像處理裝置

本發明是有關於一種影像處理技術，且特別是有關於一種對亮度資訊Y以及一色彩資訊Cb與/或Cr分別濾波(filtering)的影像壓縮技術。

影像處理技術例如隨著近年數位相機的發展而要求更加有效的處理機制。一般消費者在數位相機的彩色照片，為了有防手振的要求，需要以低亮度拍攝，其也使得具有高感度(High ISO)消除雜訊功效的要求越來越高。一般而言，越低的感度，其雜訊較小。越高的感度，其雜訊也就越大。如何抑制由於高感度所產生的影像雜訊，為一項課題。其中雜訊部分，尤其以彩色雜訊令人更難以接受。

一般而言，要處理成一張數位相機的照片，數位影像處理器，一般而言需要有幾個大的重要單元：感測介面模組(Sensor Interface Module)，影像路徑模組(Image Pipeline Module)，縮放模組(Scalar Module)，以及壓縮模組(Jpeg Module)。影像經過一級一級的處理，就可以得到一般的影像壓縮檔。

一般而言，由感測器輸出的影像是像素陣列的影像，可能是RGGB的Bayer圖案(pattern)或者是補色CMYG之類的圖案。後端影像處理的影像路徑模組會轉為RGB再轉為YCbCr經過縮放模組的縮小或放大後給壓縮模組去做壓縮成一般所知的jpg檔。

然而傳統影像處理中，沒有對亮度雜訊與色彩雜訊做有效的抑制。

本發明提供一種影像處理機制，在YCbCr的座標空間(domain)下，分別針對亮度資訊Y以及一色彩資訊CbCr做濾波處理。

本發明提出一種影像雜訊消除方法，包括接收一影像且對該影像進行一第一階段處理，以得到在YCbCr座標空間(domain)下分離出對應於一像素陣列的一亮度資訊Y以及一色彩資訊Cb與/或Cr。針對該亮度資訊Y，進行一第二階段處理，以至少減少一亮度雜訊。針對該色彩資訊Cb與/或Cr，進行一第三階段處理，以至少減少一色彩雜訊。將該亮度資訊Y與該色彩資訊Cb與/或Cr組合。

依據一實施例，在所述之影像雜訊消除方法中，該第二階段處理與該第三階段處理都是以藉由一巴斯卡三角形低通濾波方式進行。

依據一實施例，在所述之影像雜訊消除方法中，該巴斯卡三角形低通濾波方式包括：在該像素陣列的行與列的一第一方向上的每一條資料串，分成一第一部分資料以及一第二部分資料，該第一部分資料是該像素陣列目前的一未處理資料，該第二部分資料相對該第一部分資料相對移位n個像素，n≧1，其中該第二部分資料超出該像素陣列的一邊界區域的n像素， 設定為一預定值；將該第一部分資料與該第二部分資料平均，得到一低通濾波影像；以及根據該低通濾波影像以及前述的步驟，進行一遞迴(recurrence)處理，以達到一所要的濾波階數。

依據一實施例，在所述之影像雜訊消除方法中，更包括在該像素陣列的行與列的一第二方向上的每一條資料串，分成一第一部分資料以及一第二部分資料，該第一部分資料是該像素陣列目前的一未處理資料，該第二部分資料相對該第一部分資料相對移位m個像素，m≧1，其中該第二部分資料超出該像素陣列的一邊界區域的m像素，設定為一預定值；將該第一部分資料與該第二部分資料平均，得到一低通濾波影像；以及根據該低通濾波影像以及前述的步驟，進行一遞迴處理，以達到一所要的濾波階數，且達成二維的一影像濾波處理。

依據一實施例，在所述之影像雜訊消除方法中，該所要的濾波階數是固定或是可由外部選擇。

依據一實施例，在所述之影像雜訊消除方法中，更包括一邊緣判斷機制決定一邊界區域，並且針對該邊界區域調整該所要的濾波階數。

依據一實施例，在所述之影像雜訊消除方法中，在邊界區域的該所要的濾波階數可由外部調整。

依據一實施例，在所述之影像雜訊消除方法中，經過該巴斯卡三角形低通濾波方式處理後的一低通濾波影像，還包括將該低通濾波影像與該影像的一高通濾波影像再做一權重處理。

本發明又提出一種巴斯卡三角形低通濾波處理方法，至少用於對一影像的一行或一列的一串像素做濾波處理。該串像素的數量為p。此方法包括取該串像素做為一第一部分資料。取該串像素的一第n個像素到一第p個像素，加上n個邊緣像素成為一第二部分資料，n≧1，其中該n個邊緣像素填補一設定值。將該第一部分資料與該第二部分資料做平均，得到一低通濾波影像。根據該低通濾波影像以及前述的步驟，進行一遞迴處理，以達到一所要的濾波階數。

依據一實施例，在所述之巴斯卡三角形低通濾波處理方法中，該n個邊緣像素所填補的該設定值與該第p個像素相同。

本發明又提出一種影像處理裝置，包括一處理單元，接收一影像後對該影像進行一影像處理，包括對該影像進行一第一階段處理，以得到在YCbCr座標空間(domain)下分離出對應於一像素陣列的一亮度資訊Y以及一色彩資訊Cb與/或Cr。針對該亮度資訊Y，進行一第二階段處理，以至少減少一亮度雜訊。針對該色彩資訊Cb與/或Cr，進行一第三階段處理，以至少減少一色彩雜訊。將該亮度資訊Y與該色彩資訊Cb與/或Cr組合。

依據一實施例，在所述之影像處理裝置，其中該第二階段處理與該第三階段處理都是以藉由一巴斯卡三角形低通濾波方式進行。

巴斯卡三角形低通濾波方式是如前面實施例所述的方式進行。

為讓本發明之上述和其他目的、特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下。

本發明提供一種影像處理機制，在YCbCr的座標空間(domain)下，利用算數處理加速器實現一種階數可調整的濾波器，並利用不同階數對應到不同的頻率來達成YCbCr空間上是可調階數的且是有邊緣判斷的低通率波器，這樣可有效針對不同的頻率降低影像的亮度彩色雜訊，並同時透過變形運算來增強影像邊緣。

基本上，本發明將影像分為Y亮度及C彩度。一般而言，彩度的變化並不會像亮度的變化那樣的強烈，也就是說彩度的空間頻率相較於亮度的空間頻率低很多。本發明利用如此的影像特性，針對亮度與彩度分別應用不同階數，提出更具有物件邊緣判斷的低通濾波器。彩度部份可為階數較高的低通濾波器，亮度可為階數較低的濾波器，來改善影像的亮度及彩度雜訊，以提升影像視覺效果，更例如較能維持物件邊緣的顯示，不會被過度模糊化。

圖1繪示依據本發明實施例，影像處理的方法示意圖。參閱圖1，本發明的影像處理的方法，可以設置在一影像處理裝置上。影像處理裝置例如是數位照相機，影像裝置或是電腦的處理系統等，藉由硬體或是軟體的處理，以達到較佳品質的影像。於步驟100，例如藉由照相機的影像感應模組取得影像的原始檔資料。步驟102進行對取得的影像做第一階段的處理，例如包括白平衡、像素內插、雜訊消除、伽瑪(Gamma)色彩校正，尺寸縮放等的。步驟104進行在YCbCr空間的Y亮度及C彩度的分離，在步驟106得到對應像素陣列的Y亮度資訊，在步驟108得到C彩度資訊。圖2繪示Y、Cb、Cr對應像素陣列的分佈。Y陣列120是亮度像素值。Cb陣列122是Cb像素值。Cr陣列124是Cr像素值。又或是Cb、Cr也可合成CbCr。每一種像素陣列，需要對應的濾波處理。

在步驟110，針對Y亮度資訊至少做雜訊的抑制。又更例如可以配合考慮物件邊緣的影像顯示，同時進行邊緣的增強濾波(Edge Enhancement Filter)。於步驟112，針對CbCr色彩資訊至少做雜訊的抑制。又也更例如可以配合考慮物件邊緣的影像顯示，同時進行邊緣的增強濾波。步驟110與步驟112的較詳細機制會描述於後。

當分別處理完成的Y亮度資訊與CbCr色彩資訊會一般會例如再組合後進行壓縮步驟114，壓縮成一般的Jpeg/Jpg的影像檔案。壓縮完成後就可以輸出116。壓縮步驟114僅是一般影像處理步驟。然而，本發明將影像已 將雜訊做有效濾除，以提升影像品質。

Y亮度資訊與CbCr色彩資訊的影像效果不同。例如在傳統方法中，物件邊緣的色彩資訊容易被模糊掉。本發明於步驟110與步驟112，提出可以簡單實現，並且濾波階數是可調的濾波器，可稱為巴斯卡三角形低通濾波器。

所謂的巴斯卡三角形，其關係如圖3所示。巴斯卡三角形的關係是一般所知的數學常識，可以規則推算出每一階的係數。本發明的一實施例所提出的低通濾波器，其濾波形式的結構，隨著階數的增加也會有如巴斯卡三角形的規則變化，因此稱為巴斯卡三角形低通濾波器。也因此允許濾波階數是可調的，其可以有初始設定值(default value)，但是也可以由使用者從外部調整，供使用者的選擇，以符合所要的影像效果。

以下舉一實施例描述階數可調的巴斯卡三角形低通濾波器，但是其不是本發明的唯一選擇。圖4繪示依據本發明實施例，巴斯卡三角形低通濾波器在x方向的濾波機制示意圖。參閱圖4，對於一張影像的像素陣列140以A(x,y)來表示，參數x與y對應像素的位置。A(x,y)代表例如PxQ解析度的一像素陣列的像素值。

A(x,y)的影像需要消除雜訊。因此，針對次一階的濾波即是{11}的階數，可以將原有的A(x,y)資料140當作第一部份資料A(x,y)142。先就對x的正方向進行雜訊消除的狀況來描述，然而如果對x的負方向進行雜訊消除，其機制仍相似。又、x方向的解析度是以0到p－1的p個像素 為例。一第二部分影像B(x＋n,y)144是取自原有的A(x,y)資料，但是屬於移位n個像素後的資料，即是第n個像素到第p－1個像素的資料，做為第二部分影像B的第0個像素到第p－1－n個像素。而由於x方向的解析度有p個像素，因此第二部分影像B的第p－n個像素到第p－1個像素，是一邊界區域(boundary region)，可以填入一設定值。邊界區域例如可以填入都相同大小的設定值，其更例如取A(x,y)資料的最後一個像素的像素值。

接著、對於{11}階的濾波而言，將第一部份資料A與第二部份資料B做平均得到在{11}階的第一階濾波影像C146，也就是C＝(A＋B)/2。接著，遞迴(recur)前述的方式可以得到次一階{121}的濾波。以第一階濾波產生的影像C146開始，依照相同原則再度分出第一部份資料C(x,y)148與第二部份資料C(x＋n,y)150。接著平均後可以得到第{121}階的影像，即是第二階濾波影像152。其他階數的濾波器可由相同方式進行遞迴所要的次數而得到。

上述是再x方向的一維的濾波方式，相同的方式可以在y方向做濾波。圖5繪示依據本發明實施例，巴斯卡三角形低通濾波器在y方向的濾波機制示意圖。將原有的A(x,y)資料240當作第一部份資料A(x,y)242。對於y方向的正方向進行雜訊消除的狀況來描述，然而如果對y的負方向進行雜訊消除，其機制仍相似。又、y方向的解析度是以0到q－1的q個像素為例。一第二部分影像B(x,y＋m)244是取自原有的A(x,y)資料，但是屬於移位m個 像素後的資料，即是第m個像素到第q－1個像素的資料，做為第二部分影像B的第0個像素到第q－1－m個像素。而由於y方向的解析度有q個像素，因此第二部分影像B的第q－m個像素到第q－1個像素，是y方向上的邊界區域，如x方向的方式可以填入一設定值。

接著、對於{11}階的濾波而言，將第一部份資料A 242與第二部份資料B 244做平均得到在{11}階的第一階濾波影像C 246，也就是C＝(A＋B)/2。類似地，藉由遞迴前述的方式可以得到影像C(x,y)248、C(x,y＋m)250，進而得到次一階{121}的濾波影像，是第二階濾波影像252。其他階數的濾波器可由相同方式進行遞迴所要的次數而得到。

上述是一維的濾波方式。就濾波器而言，其例如也可簡化成處理一串像素資料，例如是一像素行(pixel column)或是一像素列(pixel row)的資料。

然而由於影像是二維的像素陣列，影像一般會需要二維的濾波效應。二維的濾波效應可以根據上述的方式，例如完成x方向或是y方向的一方向上的濾波後，再對另一方向做濾波。又例如、二維濾波的方法可以先在一方向完成所要階數的濾波後，才在另一方向再進行第二方向的濾波。然而這方法僅是多種選擇方式之其一。另外例如，二維濾波的方式也可以在一個方向於每一次或是幾次的遞迴後，就換另一個方向做濾波動作。

二維濾波的是係數，以{121}階為例，其二維係數的分佈如下：

又以{1331}階為例，二維係數的分佈如下：

其他階數也可以依相同方式得到。又、x方向與y方向的濾波階數可相同或不同。

又、藉由物件邊緣(object edge)的判斷機制，更例如可以將此區塊的影像做其他階數的濾波。或句話說，例如整個一張影像的不同區塊，可以分別單獨做適當階數的濾波處理，無須全部都是相同階數的濾波。更例如，整個一張影像先做相同階數的濾波後，再針對須要考慮的物件邊緣區塊，再做進一步濾波處理。換句話說，依照相同的巴斯卡三角形濾波機制，其應用於各種方式的濾波安排。

在硬體實現上，因硬體架構及成本考量，對於有限長度頻率響應(Finite Impulse Response,FIR)的階數通常是受限的。本發明提出一個可無限擴增階數的實現方法。此方法例如搭配一影像運算加速器。此影像運算加速器可對兩個影像來源A，B做算數運算，結果再存至C。例如C＝A/2＋B/2。利用B(x,y)＝A(x＋n,y)或B(x,y)＝A(x,y＋m)來跟 A(x,y)做運算，來達到可以可調整階數的水平及垂直方向的低通率波器。參數n與m可以相等或不相等。例如n＝1,2,...；m＝1,2,...。

以下舉一運算實例來描述如何藉有平均與遞迴方式得到所要的濾波階數。A(x,y)是指在x,y座標開始的一個影像區塊，以PxP的區塊為例，且取圖4所述中，移位一個像素，即是n＝1的情形。x＝0~P－1，y＝0~P－1。

選擇A1(x,y)＝A(x,y)做為第一部分資料，另外選擇B1(x,y)＝A(x＋1,y)。接著做C＝(A1＋B1)/2的運算。如此，C1(x,y)＝(A(x,y)＋A(x＋1,y))/2，如此可以得到{1 1}階的高斯模糊濾波器。

接著以C1(x,y)開始，重複上述的運算，取B2(x,y)＝C1(x＋1,y)，A2(x,y)＝C1(x,y)。將B2(x,y)與A2(x,y)作平均，C2(x,y)＝(A2＋B2)/2＝(C1(x,y)＋C1(x＋1))/2＝(A(x,y)＋2*A(x＋1,y)＋A(x＋2,y))/4，其係數是對應{121}階的濾波器。

如此再以C2(x,y)開始，重複上述的運算可以得到{1331}階的濾波器。若是再遞迴一次就可以得到{14641}階的濾波器。換句話說，硬體的濾波器不必實質增加，就可以達到任一階數的濾波器。遞迴的次數因此可以隨時做調整。

例如，就以整體演算法流程，可以定義數學式子如下：I[n]是輸入影像，可以是Y亮度或彩度Cb或彩度Cr。

I_Mod1[n]是修正的輸入影像。

I_Mod2[n]是修正的輸入影像。

I_Mod3[n]是修正的輸入影像。

LPF[I[n]]是高斯模糊低通濾波器A，可利用階數來調整選擇不同頻率。

G_ForEdge[n]是高斯模糊低通濾波器B，可利用階數來調整選擇不同頻率。

EdgeMap{.}是輸入的外部選擇參數，以去除不必要的雜訊干擾。

EhnEdgeMap{.}是輸入的另一外部選擇參數，以去除不必要的雜訊干擾。

G_ForEdgeEhn[n]是高斯模糊低通濾波器C，可利用階數來調整選擇不同頻率。

Det_Edge[n]是輸入影像邊緣偵測輸出，並標準化在0~1之間。此高頻濾波器可由調整選擇不同頻率的低通濾波器，來達到偵測不同頻率的邊緣。

EE_Edge[n]是邊緣增強的部份。此高頻濾波器可由調整不同頻率的低通濾波器，來達到偵測不同頻率的邊緣。

O[n]是輸出影像，可以是Y亮度或彩度Cb或彩度Cr的分別輸出。

Det_Edge[n]＝EdgeMap{abs(I_Mod1[n]－G_ForEdge[n])}。

EE_Edge[n]＝EhnEdgeMap(I_Mod2[n]－G_ForEdgeEhn[n])。

O[n]＝(Det_Fdge0_2[n]*(I－－Mod3[n]＋EE_Edge[n]))＋((1－Det_Edge[n])*LPF[I[n])。

此運算是藉由權重(weighting)的方式來調整輸出。Det_Edge0_2[n]*(I_Mod3[n]＋EE_Fdge[n]))是原影像加上增強的部份。((1－Det_Edge[n])*LPF[I[n])是濾掉雜訊的部份。利用這樣的數學式子，例如可以同時達到，消除亮度及彩度不同頻率的雜訊，以及增強影像不同頻率邊緣強度。然而如此的運算僅是本發明應用的其一。

本發明較佳地利用不同階數的高斯模糊濾波器，來對應到不同的頻率，也就可以產生對應不同頻率的低通濾波器，再由不同頻率的低通濾波器，利用一些簡單的轉換，例如HPF{X[n]}＝X[n]－LPF1{X[n]}，便可以得到對應不同頻率的高頻濾波器。透過不同頻率的調整，可以使我們雜訊消除(Noise Reduction)控制上更有彈性。

本發明提出的方法，例如可以實現(implement)在有影像處理的裝置中，例如實現於數位攝像或攝影裝置中，可以有效消除影像上不同頻率亮度跟彩度的雜訊，尤其在色彩雜訊部份，除了消除雜訊，也能同時也能加強邊緣強度的演算法。另外影像處理的裝置也可以例如是需要做影像處理的電腦系統。

雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100~116‧‧‧步驟

120‧‧‧Y陣列

122‧‧‧Cb陣列

124‧‧‧Cr陣列

140、240‧‧‧原始像素陣列

142、242‧‧‧第一部份資料

144、242‧‧‧第二部份資料

146、246‧‧‧第一階濾波影像

148、248‧‧‧第一部份資料

150、250‧‧‧第二部份資料

152、252‧‧‧第二階濾波影像

圖1繪示依據本發明實施例，影像處理的方法示意圖。

圖2繪示Y、Cb、Cr對應像素陣列的分佈。

圖3繪示巴斯卡三角形的係數關係。

圖4繪示依據本發明實施例，巴斯卡三角形低通濾波器在x方向的濾波機制示意圖。

圖5繪示依據本發明實施例，巴斯卡三角形低通濾波器在y方向的濾波機制示意圖。

100~116‧‧‧步驟

Claims (16)

1. 一種影像雜訊消除方法，包括：接收一影像；對該影像進行一第一階段處理，以得到在YCbCr座標空間(domain)下分離出對應於一像素陣列的一亮度資訊Y以及一色彩資訊Cb與/或Cr；針對該亮度資訊Y，進行一第二階段處理，以至少減少一亮度雜訊；針對該色彩資訊Cb與/或Cr，進行一第三階段處理，以至少減少一色彩雜訊；以及將該亮度資訊Y與該色彩資訊Cb與/或Cr組合，其中該第二階段處理與該第三階段處理都是以藉由一巴斯卡三角形低通濾波方式進行，該巴斯卡三角形低通濾波方式包括：在該像素陣列的行與列的一第一方向上的每一條資料串，分成一第一部分資料以及一第二部分資料，該第一部分資料是該像素陣列目前的一未處理資料，該第二部分資料相對該第一部分資料相對移位n個像素，n≧1，其中該第二部分資料超出該像素陣列的一邊界區域的n像素，設定為一預定值；將該第一部分資料與該第二部分資料平均，得到一低通濾波影像；以及根據該低通濾波影像以及前述的步驟，進行一遞迴處理，以達到一所要的濾波階數。
2. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊消除方法，更包括在該像素陣列的行與列的一第二方向上的每一條資料串，分成一第一部分資料以及一第二部分資料，該第一部分資料是該像素陣列目前的一未處理資料，該第二部分資料相對該第一部分資料相對移位m個像素，m≧1，其中該第二部分資料超出該像素陣列的該邊界區域的m像素，設定為一預定值；將該第一部分資料與該第二部分資料平均，得到一低通濾波影像；以及根據該低通濾波影像以及前述的步驟，進行一遞迴處理，以達到一所要的濾波階數，且達成二維的一影像濾波處理。
3. 如申請專利範圍第2項所述之影像雜訊消除方法，其中n=1，m=1。
4. 如申請專利範圍第2項所述之影像雜訊消除方法，其中n=m。
5. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊消除方法，其中n=1。
6. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊消除方法，其中該所要的濾波階數是固定或是可由外部選擇。
7. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊消除方法，更包括一邊緣判斷機制決定一邊界區域，並且針對該邊界區域調整該所要的濾波階數。
8. 如申請專利範圍第7項所述之影像雜訊消除方 法，其中在邊界區域的該所要的濾波階數可由外部調整。
9. 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊消除方法，其中經過該巴斯卡三角形低通濾波方式處理後的一低通濾波影像，還包括將該低通濾波影像與該影像的一高通濾波影像再做一權重處理。
10. 一種巴斯卡三角形低通濾波處理方法，至少用於對一影像的一行或一列的一串像素做濾波處理，該串像素的數量為p，該方法包括：取該串像素做為一第一部分資料；取該串像素的一第n個像素到一第p個像素，加上n個邊緣像素成為一第二部分資料，n≧1，其中該n個邊緣像素填補一設定值；將該第一部分資料與該第二部分資料做平均，得到一低通濾波影像；以及根據該低通濾波影像以及前述的步驟，進行一遞迴處理，以達到一所要的濾波階數。
11. 如申請專利範圍第10項所述之巴斯卡三角形低通濾波處理方法，其中n=1。
12. 如申請專利範圍第10項所述之巴斯卡三角形低通濾波處理方法，其中該n個邊緣像素所填補的該設定值與該第p個像素相同。
13. 一種影像處理裝置，包括：一處理單元，接收一影像後對該影像進行一影像處理，包括： 對該影像進行一第一階段處理，以得到在YCbCr座標空間(domain)下分離出對應於一像素陣列的一亮度資訊Y以及一色彩資訊Cb與/或Cr；針對該亮度資訊Y，進行一第二階段處理，以至少減少一亮度雜訊；針對該色彩資訊Cb與/或Cr，進行一第三階段處理，以至少減少一色彩雜訊；以及將該亮度資訊Y與該色彩資訊Cb與/或Cr組合，其中該第二階段處理與該第三階段處理都是以藉由一巴斯卡三角形低通濾波方式進行，該巴斯卡三角形低通濾波方式包括：在該像素陣列的行與列的一第一方向上的每一條資料串，分成一第一部分資料以及一第二部分資料，該第一部分資料是該像素陣列目前的一未處理資料，該第二部分資料相對該第一部分資料相對移位n個像素，n≧1，其中該第二部分資料超出該像素陣列的一邊界區域的n像素，設定為一預定值；將該第一部分資料與該第二部分資料平均，得到一低通濾波影像；以及根據該低通濾波影像以及前述的步驟，進行一遞迴處理，以達到一所要的濾波階數。
14. 如申請專利範圍第13項所述之影像處理裝置，更包括在該像素陣列的行與列的一第二方向上的每一條資料串，分成一第一部分資料以及一第二部分資料，該第一部 分資料是該像素陣列目前的一未處理資料，該第二部分資料相對該第一部分資料相對移位m個像素，m≧1，其中該第二部分資料超出該像素陣列的一邊界區域的m像素，設定為一預定值；將該第一部分資料與該第二部分資料平均，得到一低通濾波影像；以及根據該低通濾波影像以及前述的步驟，進行一遞迴處理，以達到一所要的濾波階數，且達成二維的一影像濾波處理。
15. 如申請專利範圍第14項所述之影像處理裝置，其中m=n。
16. 如申請專利範圍第13項所述之影像處理裝置，其中經過該巴斯卡三角形低通濾波方式處理後的一低通濾波影像，還包括將該低通濾波影像與該影像的一高通濾波影像再做一權重處理。