一種對比度自適應的視頻去噪系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設及視頻處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其設及對視頻進行時域降噪的技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 由于攝像設備（CMOS,CCD傳感器）在采集過程往往受到噪聲的影響，導致視頻往 往存在著隨機噪聲，尤其是在低照度下噪聲的現(xiàn)象的更為嚴重，所W需要利用視頻去噪技 術(shù)對噪聲進行去除。另外隨著移動互聯(lián)和視頻源越來越多源化，在電視等顯示終端設備上 需要播放和顯示各種視頻源，包括利用手持設備拍攝的互聯(lián)網(wǎng)視頻。手持移動設備的攝像 頭由于其傳感器面積有限，比起專業(yè)攝像設備的大面積傳感器而言，其成像質(zhì)量較差，噪聲 更為嚴重，所W視頻去噪技術(shù)變得尤其重要。
[0003] 視頻降噪技術(shù)包括空域降噪和時域降噪技術(shù)。其中，空域降噪技術(shù)有簡單的空域 濾波如均值濾波，中值濾波，往往會帶來細節(jié)的模糊。時域降噪技術(shù)由于其對細節(jié)的保護更 好，而更多地被工業(yè)界采用。傳統(tǒng)的時域降噪方法如圖1所示，利用當前輸入帖和前一濾波 帖計算出帖間差異，然后用帖間差異和闊值比較，來進行運動檢測，即帖間差異大于闊值的 像素為運動像素，帖間差異小于闊值的像素為靜止像素，然后利用運動檢測的結(jié)果來指導 對當前輸入帖和前一濾波帖的時域濾波，如果是靜止區(qū)域，進行多帖加權(quán)的時域濾波，達到 去噪的效果，如果是運動區(qū)域，則不進行時域濾波。
[0004] 運動檢測一般會產(chǎn)生兩類錯誤，第一類錯誤為漏檢，即運動像素被判斷為靜止像 素，該種檢測錯誤會對運動區(qū)域也采用多帖加權(quán)的時域濾波，從而導致運動目標的拖尾或 帖間模糊的失真現(xiàn)象。第二類錯誤為虛警，靜止的像素被誤分為運動像素，該類檢測錯誤會 使靜止區(qū)域不進行時域濾波，從而無法去除靜止區(qū)域存在的噪聲。如果運動檢測的闊值高， 則容易發(fā)生漏檢的錯誤。如果運動檢測的闊值低，容易發(fā)生虛警的錯誤。
[0005] 傳統(tǒng)的運動檢測方法，如專利US7903179B2和US6061100,及專利US 2006/0139494A1中提出的方法，往往采用事先指定的全局性闊值或者噪聲水平自適應的全 局性闊值來進行運動檢測，如專利US6061100,采用2倍噪聲水平作為運動檢測的闊值，如 果帖間差異小于2倍噪聲水平，則為靜止像素，否則則為運動像素。該類運動檢測方法往往 只考慮靜止像素的特征統(tǒng)計分布，在噪聲滿足高斯白噪分布時，會保證95%W上的靜止像 素不被檢測為運動像素，即第一類錯誤即虛警的錯誤發(fā)生率低于5%，但無法控制第二類錯 誤及漏檢的錯誤率。對于低對比度運動視頻（即運動目標和背景之間的亮度差異較小的視 頻），該種闊值選取的方法會造成大量的漏檢錯誤，即運動區(qū)域沒有被檢測出來，由此在時 域濾波時會產(chǎn)生運動目標拖尾和帖間模糊現(xiàn)象，該在主觀圖像質(zhì)量上比噪聲沒去除問題更 嚴重。
[0006] 如何同時控制低對比度區(qū)域的漏檢錯誤，使得對比度區(qū)域不會產(chǎn)生運動目標拖 尾和帖間模糊問題，是需要解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 為了解決低對比度區(qū)域的漏檢錯誤，使得對比度區(qū)域不會產(chǎn)生運動目標拖尾和帖 間模糊問題，本發(fā)明提出了一種對比度自適應的視頻去噪系統(tǒng)，從而達到了更好的去造效 果，保證了視頻的清晰度。
[000引為達到上述目的，本發(fā)明提出的一種對比度自適應的視頻去噪系統(tǒng)，包括帖存、帖 間差異特征計算模塊、運動檢測模塊、運動自適應時域濾波模塊，還包括對比度計算模塊、 低對比度區(qū)域檢測模塊；對比度計算模塊依據(jù)當前輸入帖計I算輸出當前輸入帖I的局部 對比度C;低對比度區(qū)域檢測模塊依據(jù)當前輸入帖I的局部對比度C計算輸出低對比度區(qū) 域置信度R_LC;運動檢測模塊依據(jù)低對比度區(qū)域置信度R_LC與帖間差異特征計算模塊輸 出的帖間差異計算輸出像素的運動概率R_Motion。
[0009] 所述的對比度計算模塊包括水平梯度計算單元、梯度闊值計算單元、過渡帶檢測 單元、左均值計算單元、右均值計算單元、絕對值差計算單元；水平梯度計算單元用于將當 前輸入帖變換為水平梯度圖像G;梯度闊值計算單元依據(jù)水平梯度圖像G計算輸出梯度闊 值Gt;過渡帶檢測單元依據(jù)水平梯度圖像G、梯度闊值Gt計算輸出待檢測點像素的過渡 帶標志a，并將待檢測點像素周圍局部窗口劃分為左窗口和右窗口；左均值計算單元依據(jù) 當前輸入帖和非過渡帶標志a計算輸出左窗口非過渡帶像素的灰度均值left_mean;右 均值計算單元依據(jù)當前輸入帖和過渡帶標志a計算輸出右窗口非過渡帶像素的灰度均值 ri曲t_mean;絕對值差計算單元計算輸出左窗口非過渡帶像素的灰度均值left_mean和 右窗口非過渡帶的像素的灰度均值ri曲t_mean的差值的絕對值作為當前輸入帖I的局部 對比度C。
[0010] 本發(fā)明通過提供計算局部對比度和對比度自適應的運動檢測系統(tǒng)，可W根據(jù)對比 度自適應地確定運動檢測的參數(shù)，從而達到W下有益效果：
[0011] (1)對于低對比度運動視頻或視頻中的低對比度運動物體區(qū)域，可W有效控制漏 檢錯誤的發(fā)生，從而避免低對比度下運動物體拖尾失真現(xiàn)象的發(fā)生。
[0012] (2)對于高對比度運動視頻或視頻中的高對比度區(qū)域，可W有效控制控制虛警錯 誤的發(fā)生，從而保證該類視頻或區(qū)域具有良好的去噪效果。
【附圖說明】
[0013] 圖1傳統(tǒng)的視頻時域降噪系統(tǒng)示意圖；
[0014] 圖2A本實施例運動像素統(tǒng)計分析中運動物體示意圖；
[0015] 圖2B本實施例運動像素統(tǒng)計分析中運動物體在t時刻的圖像示意圖；
[0016] 圖3A靜止像素和運動像素的MAE特征分布曲線一；
[0017] 圖3B靜止像素和運動像素的MAE特征分布曲線二；
[001引圖4本實施例對比度自適應的視頻去噪系統(tǒng)示意圖；
[0019] 圖5A本實施例對比度計算模塊示意圖；
[0020] 圖5B為穿過運動物體和背景交界處的一條水平線上的像素其列坐標j和像素灰 度值得對應圖；
[0021] 圖5C本實施例對比度計算方法示意圖；
[0022] 圖6A靜止像素和運動像素的MAE特征分布曲線一；
[0023] 圖6B靜止像素和運動像素的MAE特征分布曲線二；
[0024]圖7AR_LC和X的關(guān)系曲線不意圖一；
[002引 圖7B;R_LC和X的關(guān)系曲線示意圖二；
[0026] 圖7C;R_LC和X的關(guān)系曲線示意圖S;
[0027] 圖8軟闊值運動檢測曲線示意圖。
【具體實施方式】
[002引為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，W下結(jié)合具體實施例，并參照 附圖，對本發(fā)明進一步詳細說明。
[0029] 1，運動像素和靜止像素的統(tǒng)計分布分析
[0030] 在傳統(tǒng)技術(shù)如專利US2006/0139494Al，US6061100中，所采取的運動檢測方法只 考慮了靜止像素的統(tǒng)計分布，從而無法控制漏檢錯誤的發(fā)生。為了控制漏檢錯誤，本發(fā)明對 運動像素的統(tǒng)計分布做了如下分析，可W定量地看出運動物體和背景的亮度差異（即對比 度）對運動檢測的影響。
[0031] 如圖2A、圖2B所示，運動物體為圖2A中的圓圈。假設背景的灰度值為B，運動 物體和背景的灰度差即對比度為C，噪聲為n，則在有噪聲情況下，運動物體的其灰度值為 C+B+n，周圍白色的區(qū)域為背景，灰度值為B+n，噪聲n服從零均值高斯，噪聲方差為> 即!l、N(0,(j|) >圖24為視頻在t-1時刻的圖像，圖像2B為視頻在t時刻的圖像。運動 物體發(fā)生了運動。
[0032] 設在t時刻的圖像灰度值為gt，t-1時刻的圖像灰度值為gt_i