TWI423666B - Image elimination method for image sequence - Google Patents

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Description

影像序列的雜訊消除方法
本發明是一種視頻訊號的雜訊消除方法，特別是一種在利用彩色濾鏡陣列插值處理(color filter array interpolation,CFAi)進行分色處理的過程中結合三維雜訊濾波步驟的影像序列的雜訊消除方法。
一般常見出現在影像中的雜訊(noise)有脈波雜訊(Impulse noise)、黑白雜訊(Salt and pepper noise)及高斯雜訊，其中以高斯雜訊最符合影像感測器所產生之雜訊。三維(3D)雜訊濾波器中，常見的有平均值濾波器(Mean filter)，中值濾波器(Median filter)和高斯濾波器(Gaussian filter)。平均值濾波器和中值濾波器皆屬於線性濾波器，主要是將鄰近影像之圖元值直接相加或乘上某一加權值後相加，並取其平均值，以取代中間圖元值的一種濾波方法。高斯濾波器則是應用高斯函數的常態分佈(normal distribution)特性，選擇適當的平滑參數(σ)以控制雜訊的消除程度。除此之外，還有使用傅立葉轉換(Fourier Transform)及小波轉換(Wavelet Transform)的雜訊消除方法。
雜訊在影像序列中是以隨機方式出現，而現有的三維雜訊濾波技術都是應用於完全紅綠藍(RGB)或是YCC彩色空間(YCC domain)等空間域的一種濾波技術，而且大部份應用於視頻訊號(或是影像序列)的三維濾波處理都是使用在CFAi(CFA interpolation)的分色處理之後。然而雜訊會影響CFAi的分色處理及其後續處理的結果，同樣的前述各個流程的處理結果也會影響移動估測(motion estimation)的正確性。因為在CFAi的分色處理中因為雜訊而產生的假影(artifacts)也會影響移動估測(motion estimation)的正確性。
本發明提出了一種影像序列的雜訊消除方法，透過將CFAi的分色處理過程和三維雜訊濾波步驟整合在一起的手段，進而解決前述的問題。
依據本發明所揭露之方法的一種較佳實施例，包括：A.取得影像擷取元件所攝取的原始影像資料(raw image data)的步驟；B.幀間亮度處理(interframe luma processing)的步驟，定義當前幀的原始影像資料為基礎影像(base image)，定義前一幀的原始影像資料為參考影像(reference image)，再將基礎影 像和參考影像分別轉換為灰階化亮度值的完整亮度基礎影像和完整亮度參考影像；C.全彩影像的生成步驟(Full RGB generation)，利用前述步驟產生的完整亮度基礎影像和完整亮度參考影像分別對基礎影像和參考影像進行差值處理，以生成無雜訊的全彩影像(Full RGB Image)。
本發明還揭露了一種影像序列的自適應雜訊消除方法，其中包括有一自適應平均值濾波的步驟，主要係依據幀間影像(inter－image)及幀內影像(intra－image)的資訊例如平滑度(smoothness)和相似度(similarity)的資訊，用以在對基礎影像和參考影像的處理過程中選擇合適的濾波方式，進而獲得的較佳的影像濾波結果。
本發明還揭露了一種具有動態補償(Motion Compensation)的視頻訊號的雜訊消除方法，利用全局移動估計(global motion estimation)和影像對位(image registration)的步驟對處理過程中的基礎影像和參考影像進行補償，進而獲得較佳的影像濾波結果。
有關本發明之詳細技術特徵與較佳實施例，茲配合圖示詳細說明如下，其內容足以使任何熟習相關技藝者了解本發 明之技術內容並據以實施，且根據本說明書所揭露之內容及圖式，任何熟習相關技藝者可輕易地理解本發明相關之目的及優點。
首先請參閱「第1圖」，係為用以實施本發明之方法的硬體系統的一較佳實施例，其中包括有：一影像擷取元件10，係為一種具有彩色濾鏡陣列(color filter array,CFA)11的影像感測器(image sensor)12，用以攝取外部的物體影像並將其轉換為具有原始影像資料(raw image data)的電訊號，而這種電訊號即為一種數位影像訊號，再藉由連續攝影的方式產生連續的影像序列(image sequence)，即一般所稱的視頻訊號；一運算處理器20，透過程式化的方式執行本發明所述的方法步驟，用以消除前述原始影像資料中的雜訊；以及一記憶單元30，用以儲存影像處理過程中的相關資料及運作程序。
具體而言，前述「第1圖」的硬體系統可以是數位相機(digital camera)、數位攝影機或其他類似之電子裝置的一部份。
本發明所揭露之影像序列的雜訊消除方法的主要流程圖，請參閱「第2圖」，包括：A.取得影像擷取元件所攝取的原始影像資料(raw image data)的步驟，用以取得當前幀的原始影像資料(current image2)和前一幀的原始影像資料(previous image1)，並定義當前幀的原始影像資料為基礎影像(raw image2)，定義前一幀的原始影像資料為參考影像(raw image1)；B.幀間亮度處理(interframe luma processing)的步驟，用以將基礎影像(raw image2)和參考影像(raw image1)通過亮度通道處理(1uma channel generation)分別轉換為灰階化亮度值所表示的完整亮度基礎影像(full luma image2)和完整亮度參考影像(full luma image1)；以及C.全彩影像的生成步驟(Full RGB generation)，利用前述步驟產生的完整亮度基礎影像(full luma image2)和完整亮度參考影像(full luma image1)分別對基礎影像和參考影像進行差值處理，以生成無雜訊的全彩影像(Full RGB Image)。
前述步驟B.幀間亮度處理的詳細步驟，請參閱「第3圖」，包括：B－1、將基礎影像(raw image2)和參考影像(raw image1) 通過亮度通道處理(luma channel generation)轉換為亮度訊號，例如可以使用遮罩(mask)進行轉換，取得灰階化的完整亮度影像(full luma images)，分別獲得完整亮度基礎影像(full luma image2)和完整亮度參考影像(full luma image1)；B－2、影像對位(image registration)的步驟，將完整亮度基礎影像(full luma image2)和完整亮度參考影像(full luma image1)進行對位處理，產生已對位的完整亮度參考影像(registered full luma image1)；以及B－3、自適應的幀內平均值濾波(adaptive frame average)處理步驟，將上一步驟中已對位的完整亮度參考影像(registered full luma image1)和完整亮度基礎影像(full luma image2)利用自適應的幀內平均值濾波處理步驟，產生一完成雜訊消除的去雜訊化完整亮度基礎影像(Filtered Full Luma Image2)。
有關本發明所提出的自適應的幀內平均值濾波處理步驟的一較佳實施例，請參閱「第4圖」所示，包括：4.1、從前後兩幀輸入影像(input image1,input image2)中逐一地分別選取一比較區塊；(例如前述「第3圖」中步驟B－3的已對位的完整亮度參考影像(registered full luma image1)和完整亮度基礎影像(full luma image2)，就是此一步驟4.1中的前後兩幀輸入影像(input image1,input image2))4.2、對被選取的兩個比較區塊進行平滑度比較(例如進行影像梯度(grad)的比較分析)，判斷前後兩幀輸入影像(input image1,input image2)中是否皆為平滑的影像內容，換言之、當前後兩幀輸入影像(input image1,input image2)皆為平滑的影像內容，則執行步驟4.4，反之當前後兩幀輸入影像(input imagel,input image2)存在高反差或是細節(detai1)的影像內容，則進行下一步驟；4.3、對被選取的兩個比較區塊進行幀間相似度比較(interframe similarity evaluation)，具體的方式可以透過例如絕對差值總合(Sum of Absolute Difference,SAD)的運算，判斷前後兩幀輸入影像(input image1,input image2)是否具備高度的相似性，若是前後兩幀輸入影像(input image1,input image2)具有高度的相似性，則執行步驟4.4，反之則保留後一幀輸入影像(input image2)的內容直接作為均值濾波的輸出影像(averaged image)；以及4.4、對前後兩幀輸入影像(input image1,input image2)的像素作平均值濾波處理，產生一均值濾波的輸出影像 (averaged image)。
前述步驟B.幀間亮度處理步驟的另一較佳實施例還包括有一動態補償的步驟，如「第5圖」所示，係利用步驟B－1.1的全局移動估算(global motion estimation)，對完整亮度基礎影像(full luma image2)和完整亮度參考影像(full luma image1)進行全局移動估算，以取得完整亮度基礎影像(full luma image2)和完整亮度參考影像(full luma image1)之像素間的相對關係，產生一對位後的完整亮度參考影像(shifted full luma image1)，再將這個對位後的完整亮度參考影像(shifted full luma image1)和前述的完整亮度基礎影像(full luma image2)透過前述的步驟B－2進行影像對位(image registration)。
本發明採用整體偏移估算(global shift estimation)，可以減少像素圖元層次(pixel－wise)之移動估算模組的搜索範圍，並且在進行影像對位(image registration)處理之前略微地移動了完整亮度參考影像(full luma image1)進行對齊，降低了影像對位的處理時間。
再請參閱「第6圖」，其中揭露了前述「第2圖」中全彩影像的生成步驟C.的較佳實施例，其包括：C－1、取得色度影像的步驟，基本上是利用色度通道 (chroma channel)的技術分別從基礎影像(raw image2)(就是當前幀的原始影像資料(current image2))和參考影像(raw image1)(就是前一幀的原始影像資料(previous image1))中分別取得r,g,b(紅red,綠green,藍blue)三種色度的分量，換言之，就是利用前述步驟B－2獲得的已對位的完整亮度參考影像(registered full luma image1)和前述步驟B－3產生的去雜訊化完整亮度基礎影像(Fi1tered Full Luma Image2)分別與參考影像(raw image1)和基礎影像(raw image2)作差值運算(difference)，分別獲得已對位的色度參考影像(registered chroma image1)和色度基礎影像(chroma image2)的色度分量資訊(r,g,b)，前述的差值運算式分別如下列式1.1和式1.2；chroma image1＝CEA image1(r,g,b)－registered full luma image1(Y)………(式1.1) chroma image2＝CEA image2(r,g,b)－registered full luma image1(Y)………(式1.2)
其中CFA(r,g,b)是具有彩色濾鏡陣列(color filter array,CFA)的影像感測器(image sensor)所攝取的r,g,b訊號的原始 影像資料；C－2、自適應的幀內平均值濾波處理(adaptive frame average)步驟，將上一步驟C－1產生之已對位的色度參考影像(registered chroma image1)和色度基礎影像(chroma image2)分別作為前後兩幀影像，再透過「第4圖」所示的自適應的幀內平均值濾波處理步驟獲得一均值化的色度基礎影像(chroma image2’)的色度分量資料(r,g,b)；C－3、產生基礎影像之完整色度影像的步驟，係利用前述步驟B－3產生的去雜訊化完整亮度基礎影像(Filtered Full Luma Image2)與上一步驟C－2產生之均值化的色度基礎影像(chroma image2’)合併為基礎影像之完整色度影像(full chroma image2)；以及C－4、全彩影像的生成步驟(Full RGB generation)，係利用前述步驟B－3獲得的去雜訊化完整亮度基礎影像(Filtered Full Luma Image2)與上一步驟C－3產生之基礎影像之完整色度影像(full chroma image2)合併為全彩影像(Full RGB Image)，運算式如下列式2。
Full RGB Image＝Filtered Full Luma Image2(Y)＋full chroma image2(r,g,b)………(式2)
雖然本發明的技術內容已經藉由前述之較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟習此一領域之技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，所為之更動與潤飾，均屬本發明之專利保護範圍，因此本發明之專利保護範圍須視本說明書所附之申請專利範圍所界定者為準。
10‧‧‧影像擷取元件
11‧‧‧彩色濾鏡陣列(color filter array,CFA)
12‧‧‧影像感測器(image sensor)
20‧‧‧運算處理器
30‧‧‧記憶單元
(current image2)‧‧‧當前幀的原始影像資料
(previous image1)‧‧‧前一幀的原始影像資料
(raw image2)‧‧‧基礎影像
(raw image1)‧‧‧參考影像
(full luma image2)‧‧‧完整亮度基礎影像
(full 1uma image1)‧‧‧完整亮度參考影像
(Full RGB Image)‧‧‧無雜訊的全彩影像
(registered full luma image1)‧‧‧已對位的完整亮度參考影像
(Filtered Full Luma Image2)‧‧‧去雜訊化完整亮度基礎影像
(input image1,input image2)‧‧‧前後兩幀輸入影像
(averaged image)‧‧‧均值濾波的輸出影像
(shifted full luma image1)‧‧‧對位後的完整亮度參考影像
(registered chroma image1)‧‧‧已對位的色度參考影像
(chroma image2)‧‧‧色度基礎影像
(chroma image2’)‧‧‧均值化的色度基礎影像
(full chroma image2)‧‧‧基礎影像之完整色度影像
(Full RGB Image)‧‧‧全彩影像
第1圖，揭示實現本發明方法之硬體系統架構的一種較佳實施例。
第2圖，揭示本發明之方法的主要步驟流程圖。
第3圖，為本發明之方法的局部步驟流程圖。
第4圖，為本發明之方法的局部步驟流程圖。
第5圖，為本發明之方法的局部步驟的另一較佳實施例流程圖。
第6圖，為本發明之方法的局部步驟流程圖。

Claims (6)

  1. 一種影像序列的雜訊消除方法，用以對具有一彩色濾鏡陣列(color filter array,CFA)的一影像感測器(image sensor)所攝取的影像序列進行雜訊的消除處理，包括：A.取得該影像感測器所攝取的原始影像資料的步驟，用以取得一當前幀的原始影像資料和一前一幀的原始影像資料，並定義該當前幀的原始影像資料為一基礎影像，定義該前一幀的原始影像資料為一參考影像；B.幀間亮度處理的步驟，用以將該基礎影像和該參考影像分別轉換為灰階化亮度值所表示的一完整亮度基礎影像和一完整亮度參考影像；以及C.全彩影像的生成步驟，利用前述步驟B.產生的該完整亮度基礎影像和該完整亮度參考影像分別對該基礎影像和該參考影像進行內插(interpolation)處理，以生成一無雜訊的全彩影像(Full RGB Image)。
  2. 如請求項1所述之影像序列的雜訊消除方法，其中該幀間亮度處理的步驟包括：B-1、將該基礎影像和該參考影像通過亮度通道處理轉換為亮度訊號，分別獲得一完整亮度基礎影像和一完整亮 度參考影像；B－2、影像對位的步驟，將該完整亮度基礎影像和該完整亮度參考影像進行對位處理，產生一已對位的完整亮度參考影像；以及B－3、自適應的幀內平均值濾波處理步驟，將該已對位的完整亮度參考影像和該完整亮度基礎影像利用一自適應的幀內平均值濾波處理步驟，產生完成雜訊消除的一去雜訊化完整亮度基礎影像。
  3. 如請求項2所述之影像序列的雜訊消除方法，其中該自適應的幀內平均值濾波處理步驟，包括：d1、從該已對位的完整亮度參考影像和該完整亮度基礎影像中逐一地分別選取一比較區塊；d2、對被選取的該兩個比較區塊進行平滑度比較，判斷該已對位的完整亮度參考影像和該完整亮度基礎影像中是否皆為平滑的影像內容，當該已對位的完整亮度參考影像和該完整亮度基礎影像皆為平滑的影像內容，則執行下列步驟d4，反之當該已對位的完整亮度參考影像和該完整亮度基礎影像存在高反差或是細節(detail)的影像內容，則進行下一步驟； d3、對被選取的該兩個比較區塊進行幀間相似度比較，判斷該已對位的完整亮度參考影像和該完整亮度基礎影像是否具備高度的相似性，若是具有高度的相似性，則執行下列步驟d4，反之則保留該完整亮度基礎影像的內容直接作為一均值濾波的輸出影像；以及d4、對該已對位的完整亮度參考影像和該完整亮度基礎影像的像素作平均值濾波處理，產生一均值濾波的輸出影像。
  4. 如請求項2所述之影像序列的雜訊消除方法，其中該幀間亮度處理的步驟還包括：利用一全局移動估算，對該完整亮度基礎影像和該完整亮度參考影像進行該全局移動估算，取得該完整亮度基礎影像和該完整亮度參考影像之像素間的相對關係，產生一對位後的完整亮度參考影像；以及將該對位後的完整亮度參考影像和該完整亮度基礎影像透過該步驟B－2進行影像對位。
  5. 如請求項2所述之影像序列的雜訊消除方法，其中該全彩影像的生成步驟包括：C－1、取得色度影像的步驟，利用該步驟B－2獲得的 該已對位的完整亮度參考影像和該步驟B－3產生的該去雜訊化完整亮度基礎影像分別與該參考影像和該基礎影像作差值運算，分別獲得一已對位的色度參考影像和一色度基礎影像的色度分量資訊；C－2、自適應的幀內平均值濾波處理步驟，將前述步驟C－1產生的該已對位的色度參考影像和該色度基礎影像分別作為前後兩幀影像，再透過一自適應的幀內平均值濾波處理步驟獲得一均值化的色度基礎影像；C－3、產生基礎影像之完整色度影像的步驟，係利用該步驟B－3產生的該去雜訊化完整亮度基礎影像與上一步驟C－2產生之該均值化的色度基礎影像合併為一基礎影像之完整色度影像；以及C－4、全彩影像的生成步驟，利用前述步驟B－3獲得的該去雜訊化完整亮度基礎影像與前一步驟C－3產生之該基礎影像之完整色度影像合併為一全彩影像(Full RGB Image)。
  6. 如請求項5所述之影像序列的雜訊消除方法，其中該自適應的幀內平均值濾波處理步驟包括：d1、從該色度參考影像和該色度基礎影像中逐一地分 別選取一比較區塊；d2、對被選取的該兩個比較區塊進行平滑度比較，判斷該色度參考影像和該色度基礎影像中是否皆為平滑的影像內容，當該色度參考影像和該色度基礎影像皆為平滑的影像內容，則執行下列步驟d4，反之當該色度參考影像和該色度基礎影像存在高反差或是細節(detail)的影像內容，則進行下一步驟；d3、對被選取的該兩個比較區塊進行幀間相似度比較，判斷該色度參考影像和該色度基礎影像是否具備高度的相似性，若是具有高度的相似性，則執行下列步驟d4，反之則保留該色度基礎影像的內容直接作為一均值濾波的輸出影像；以及d4、對該色度參考影像和該色度基礎影像的像素作平均值濾波處理，產生一均值濾波的輸出影像。
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