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1、(10)申请公布号 CN 103971343 A (43)申请公布日 2014.08.06 CN 103971343 A (21)申请号 201410216587.X (22)申请日 2014.05.21 G06T 5/00(2006.01) (71)申请人 浙江宇视科技有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区西兴街道 江陵路 88 号 10 幢南座 1-11 层 (72)发明人 王智玉 李婵 朱旭东 (74)专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 代理人 叶志坚 (54) 发明名称 基于相似像素点检测的图像降噪方法 (57) 摘要 本发明公开了一种基于相似像素点检测的。
2、图 像降噪方法， 应用于图像采集设备， 对于 RAW 数据 中各分量的每一个像素点， 在以该像素点为中心 的局部区域进行图像纹理检测， 得到对应的图像 纹理程度值， 进而来判断该像素点附近是否是平 坦区域， 然后利用得到的图像纹理程度值设定该 像素点的相似性检测阀值， 并根据设定的相似性 检测阀值， 进行局部区域内相似像素点的判决， 为 该像素点局部区域内的其他像素点设置权重， 最 后基于相似像素点的权重进行降噪处理。本发明 的方法能够在尽量保持图像边缘的同时有效滤除 图像的噪点。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 7 页 附图 2 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 。
3、(12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 (10)申请公布号 CN 103971343 A CN 103971343 A 1/2 页 2 1. 一种基于相似像素点检测的图像降噪方法， 应用于图像采集设备， 其特征在于， 所述 图像降噪方法对获取的 RAW 数据进行分离， 分别对分离后分量的每个像素点 i 按照如下步 骤进行降噪 ： 以像素点 i 为中心划定一个局部区域， 在此局部区域内根据该像素点 i 对应的噪声阀 值进行图像纹理检测， 得到其对应的图像纹理程度值 ； 根据图像纹理程度值设定该像素点 i 的相似性检测阀值， 并根据设定的相似性检测阀 值， 检测该像素点 i 局。
4、部区域内的其他像素点 j 与该像素点 i 的相似性， 并为该像素点 i 局 部区域内的其他像素点 j 设置权重 ； 对像素点 i 按如下公式进行降噪 ： 其中， Pout为该像素点 i 降噪后的像素值， Pin为该像素点 i 像素值， N 为该像素点局部 区域内其他像素点 j 的数量， W(i， j) 为局部区域内其他像素点 j 对应的权重， Diff(i， j) 为局部区域内其他像素点 j 与像素点 i 像素值的差值。 2.根据权利要求1所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述像素点i对应的噪声阀值计 算公式如下 ： 其中， Threshold 为噪声阀值， Slope 为当前增益下对应的斜。
5、率， Intercept 为当前增益 下对应的截距， Pin为当前像素点 i 的像素值。 3. 根据权利要求 2 所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述斜率和截距通过如下噪声 参数估计方法得到 ： 1)、 在当前增益下， 采用标准色卡作为曝光目标， 将标准色卡垂直于水平面平整贴于灯 箱内壁， 打开光源， 调整对焦使显示画面清晰 ； 2)、 调整曝光使显示画面曝光准确 ； 3)、 获取当前增益下的 RAW 数据 ； 4)、 计算 RAW 数据最后一行灰阶每一块的像素值的均值和方差 ； 5)、 对得到的均值和方差进行线性拟合得到当前增益下拟合直线的斜率和截距 ； 6)、 调整当前增益， 重复上述。
6、步骤得到至少两组不同增益下的斜率和截距， 根据获取的 不同增益下的斜率和截距， 拟合出噪声参数曲线 ； 7)、 对于任意当前增益， 根据噪声参数曲线， 获得对应的斜率和截距。 4. 根据权利要求 3 所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述标准色卡占据显示画面的 70 90。 5. 根据权利要求 3 所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述光源为至少一个， 所述光源 的光照变化范围小于 5， 入射角度为 20 45。 6. 根据权利要求 3 所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述调整曝光使显示画面曝光 准确， 是指定标准色卡的一个色块作为曝光目标， 若其像素值满足如下公式则判断曝光准 确 ：。
7、 Target level (2BitwidthDark level)(/White point)+Dark level 权 利 要 求 书 CN 103971343 A 2 2/2 页 3 其中， Targetlevel 为曝光后的像素值， Bitwidth 为 RAW 数据的位宽， Darklevel 为黑 电平， Whitepoint 为对应该指定色块的归一化参数， 为曝光目标色块对应的灰度值。 7. 根据权利要求 2 所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述进行图像纹理检测， 得到其 对应的图像纹理程度值， 包括如下步骤 ： 对于以像素点 i 为中心的局部区域， 统计该局部区域内各像素。
8、点 j 与中心像素点 i 的 差值 Diff(i， j)， 得到差值的最大值 Dmax 和最小值 Dmin ； 通过比较差值的最大值 Dmax 与噪声阀值 Threshold， 得到图像纹理程度值 Td： 8. 根据权利要求 7 所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述根据图像纹理程度值设定 该像素点i的相似性检测阀值， 其中所述相似性检测阀值包括Thlow和Thhign， 计算公式如 下 ： Thlow Td*(Dmax+eps)+(1-Td)*(Dmin+eps) Thhigh Td*(Dmax+eps)+(1-Td)*(Dmin+eps)*(Dmin+3*eps+Dmax)/2) 其中 。
9、eps 为经验参数， 并且 eps 0。 9. 根据权利要求 8 所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述根据设定的相似性检测阀 值， 检测该像素点 i 局部区域内的其他像素点 j 与该像素点 i 的相似性， 包括步骤 ： 当所述像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 小于等于 Thlow 时， 判断该像素点 j 与中心像素点 i 的相似性高 ； 当所述像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 大于等于 Thhigh 时， 判断该像素点 j 与中心像素点 i 的相似性低 ； 当所述像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 大于 Thlow。
10、 但小于 Thhigh 时， 判断 该像素点 j 与中心像素点 i 的相似性中等。 10. 根据权利要求 9 所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述像素点 j 的权重计算公式 如下 ： 其中， W(i， j) 为像素点 j 对应的权重。 权 利 要 求 书 CN 103971343 A 3 1/7 页 4 基于相似像素点检测的图像降噪方法 技术领域 0001 本发明属于图像处理技术领域， 尤其涉及一种基于相似像素点检测的图像降噪方 法。 背景技术 0002 图像在采集、 传输、 存储等过程中常常因为受到各类噪声的干扰而使图像质量有 所下降， 从而对后续的图像处理产生不利影响， 因此在图像处理。
11、领域中图像降噪是一个非 常重要的研究课题。 0003 图像降噪对成像质量有着举足轻重的影响， 在视频监控领域有着重要的作用。在 视频监控中图像传感器的集成电路中的噪声可以分为器件电子噪声和环境噪声， 其中环境 噪声是指电路受到电源、 地线、 衬底等的随机干扰， 或者环境温度变化、 时钟抖动、 电磁干扰 等， 通过外围电路的耦合对图像传感器造成影响， 这些噪声可以通过电路设计很好的压制， 不会直接关系到成像质量的好坏 ； 而电子噪声是器件固有的噪声， 很难被压制， 一般包括热 噪声、 散粒噪声、 闪烁噪声、 暗电流， 对于电子噪声如果不在CFA(Color Filter Array)插值 之前根。
12、据噪声估计的参数进行去噪， 后续的处理就很难去除掉， 最终将会影响成像质量。 0004 目前已经存在很多经典的图像降噪方法， 主要包括数学形态学降噪、 空域滤波降 噪、 频域滤波降噪和小波降噪等。 其中最常见的形态学运算有腐蚀和膨胀， 以及开运算和闭 运算， 可以滤除孤立的噪声点， 但是该方法去除噪声不彻底， 降噪效果不理想， 因此该方法 很少单独使用。无论是空域或者频域滤波降噪， 由于不能有效地判别噪声还是图像的细节 ( 边缘 )， 在降噪的同时， 会导致图像变模糊。而在小波降噪中， 小波阀值直接关系到降噪质 量和图像质量， 阀值太小降噪效果不佳， 阀值太大细节损失太多， 因此选择合理的阀值。
13、非常 关键。虽然小波降噪边缘信息丢失少， 但是其计算比较复杂， 不利于硬件实现。 发明内容 0005 本发明的目的是提供一种基于相似像素点检测的图像降噪方法， 在保持图像细节 的前提下有效滤波电子噪声， 在降噪的同时尽可能保持住图像的细节， 流程简化， 便于硬件 实现。 0006 为了实现上述目的， 本发明技术方案如下 ： 0007 一种基于相似像素点检测的图像降噪方法， 应用于图像采集设备， 所述图像降噪 方法对获取的 RAW 数据进行分离， 分别对分离后分量的每个像素点 i 按照如下步骤进行降 噪 ： 0008 以像素点 i 为中心划定一个局部区域， 在此局部区域内根据该像素点 i 对应的。
14、噪 声阀值进行图像纹理检测， 得到其对应的图像纹理程度值 ； 0009 根据图像纹理程度值设定该像素点 i 的相似性检测阀值， 并根据设定的相似性检 测阀值， 检测该像素点 i 局部区域内的其他像素点 j 与该像素点 i 的相似性， 并为该像素点 i 局部区域内的其他像素点 j 设置权重 ； 说 明 书 CN 103971343 A 4 2/7 页 5 0010 对像素点 i 按如下公式进行降噪 ： 0011 0012 其中， Pout为该像素点 i 降噪后的像素值， Pin为该像素点 i 像素值， N 为该像素点 局部区域内其他像素点 j 的数量， W(i， j) 为局部区域内其他像素点 j。
15、 对应的权重， Diff(i， j) 为局部区域内其他像素点 j 与像素点 i 像素值的差值。 0013 所述像素点 i 对应的噪声阀值计算公式如下 ： 0014 0015 其中， Threshold 为噪声阀值， Slope 为当前增益下对应的斜率， Intercept 为当前 增益下对应的截距， Pin为当前像素点 i 的像素值。对于每一个像素点， 都有其对应的噪声 阀值， 能够更加精确地进行图像纹理检测， 从而能够在尽可能保持图像边缘的情况下， 去除 噪点。 0016 进一步地， 所述斜率和截距通过如下噪声参数估计方法得到 ： 0017 1)、 在当前增益下， 采用标准色卡作为曝光目标，。
16、 将标准色卡垂直于水平面平整贴 于灯箱内壁， 打开光源， 调整对焦使显示画面清晰 ； 0018 2)、 调整曝光使显示画面曝光准确 ； 0019 3)、 获取当前增益下的 RAW 数据 ； 0020 4)、 计算 RAW 数据最后一行灰阶每一块的像素值的均值和方差 ； 0021 5)、 对得到的均值和方差进行线性拟合得到当前增益下拟合直线的斜率和截距 ； 0022 6)、 调整当前增益， 重复上述步骤得到至少两组不同增益下的斜率和截距， 根据获 取的不同增益下的斜率和截距， 拟合出噪声参数曲线 ； 0023 7)、 对于任意当前增益， 根据噪声参数曲线， 获得对应的斜率和截距。 0024 实际。
17、获取的不同增益下的噪声参数越多， 得到的噪声参数曲线越准确， 对于任意 一个增益值， 可以从噪声参数曲线中获得该增益下的噪声参数斜率和截距。 0025 进一步地， 所述标准色卡占据显示画面的 70 90部分。所述光源为至少一个， 所述光源的光照变化范围小于 5， 入射角度为 20 45。 0026 所述调整曝光使显示画面曝光准确， 是指定标准色卡的一个色块作为曝光目标， 若其像素值满足如下公式则判断曝光准确 ： 0027 Target level (2BitwidthDark level)(/White point)+Dark level 0028 其中， Targetlevel为曝光后的像素。
18、值， Bitwidth为RAW数据的位宽， Darklevel为 黑电平， Whitepoint 为对应该指定色块的归一化参数， 为曝光目标色块对应的灰度值。 优选地， 选取标准色卡的第 22 色块， 其对应的 0.18， 选取该色块比较容易进行曝光准 确判断。 0029 本发明所述进行图像纹理检测， 得到其对应的图像纹理程度值， 包括如下步骤 ： 0030 对于以像素点 i 为中心的局部区域， 统计该局部区域内各像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j)， 得到差值的最大值 Dmax 和最小值 Dmin ； 0031 通过比较差值的最大值 Dmax 与噪声阀值 Thresho。
19、ld， 得到图像纹理程度值 Td： 说 明 书 CN 103971343 A 5 3/7 页 6 0032 0033 进一步地， 所述根据图像纹理程度值设定该像素点 i 的相似性检测阀值， 其中所 述相似性检测阀值包括 Thlow 和 Thhign， 计算公式如下 ： 0034 Thlow Td*(Dmax+eps)+(1-Td)*(Dmin+eps) 0035 Thhigh Td*(Dmax+eps)+(1-Td)*(Dmin+eps)*(Dmin+3*eps+Dmax)/2) 0036 其中 eps 为经验参数， 并且 eps 0。 0037 进一步地， 所述根据设定的相似性检测阀值， 检。
20、测该像素点 i 局部区域内的其他 像素点 j 与该像素点 i 的相似性， 包括步骤 ： 0038 当所述像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 小于等于 Thlow 时， 判断该像 素点 j 与中心像素点 i 的相似性高 ； 0039 当所述像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 大于等于 Thhigh 时， 判断该像 素点 j 与中心像素点 i 的相似性低 ； 0040 当所述像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 大于 Thlow 但小于 Thhigh 时， 判断该像素点 j 与中心像素点 i 的相似性中等。 0041 进一步地，。
21、 所述像素点 j 的权重计算公式如下 ： 0042 0043 其中， W(i， j) 为像素点 j 对应的权重。 0044 可见当像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 小于等于 Thlow 时， 认为像素 点j与中心像素点i的相似性极高， 该像素点j参与像素点i的降噪运算， 设置其权重为1 ； 而当像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 大于等于 Thhign 时， 认为像素点 j 与中心 像素点 i 的相似性极低， 该像素点 j 不参与像素点 i 的降噪运算， 设置其权重为 0 ； 对于像 素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 大。
22、于 Thlow 但小于 Thhign 时， 为其设置适中的权 重， 参与降噪。 0045 本发明提出的一种基于相似像素点检测的图像降噪方法， 对于 RAW 数据中各分量 的每一个像素点， 在以该像素点为中心的局部区域进行图像纹理检测， 进而来判断该像素 点附近是否是平坦区域， 然后利用得到的图像纹理程度值以及局部像素点相似性检测的阀 值进行局部区域内相似像素点的判决 ； 最后， 基于相似像素点的检测计算局部区域内各像 素点的权重， 利用这些权重进行降噪处理。 本发明根据噪声参数估计得到的噪声参数曲线， 通过线性插值可得到当前增益下的斜率和截距， 从而通过定义的噪声阀值公式得到任意像 素点的噪声。
23、阀值， 然后通过局部区域图像纹理检测， 判断任意像素点是否为图像边缘， 在进 行降噪的过程中尽可能的保留住细节 ( 即图像边缘 )。本发明的方法能够在尽量保持图像 边缘的同时有效滤除图像的噪点， 并且算法简单， 硬件实现容易。 说 明 书 CN 103971343 A 6 4/7 页 7 附图说明 0046 图 1 为本发明基于相似像素点检测的图像降噪方法流程图 ； 0047 图 2a 为本发明实施例斜率与增益的噪声参数曲线 ； 0048 图 2b 为本发明实施例截距与增益的噪声参数曲线。 具体实施方式 0049 下面结合附图和实施例对本发明技术方案做进一步详细说明， 以下实施例不构成 对本发。
24、明的限定。 0050 图像降噪是从已有的含噪图像中去除噪声成分， 提高图像成像质量， 其本质是利 用图像的空间相关性和噪声的独立性区分图像细节 ( 边缘 ) 和噪声， 得到原始的干净的图 像。针对低亮度且噪点比较多的环境下视频监控问题， 其目标主要就是在尽可能地保持住 图像的细节 ( 边缘 ) 的情况下去除噪点。 0051 图像采集设备如网络摄像机 (IPC)、 数码相机等， 在对目标物体进行拍摄后， 经过 色彩滤镜阵列 (CFA) 被图像传感器捕获的 RAW 数据， 需要进行图像降噪。本实施例首先将 RAW 数据进行分离， 对于拜尔模式 (Bayer CFA) 的色彩滤镜阵列， RAW 数据。
25、分离为 R、 Gr、 B、 Gb 四个色彩分量， 而对于其他模式的色彩滤镜阵列还可能包括亮度分量， 本实施例以拜尔 模式色彩滤镜阵列为例来进行说明， 对分离后的 R、 Gr、 B、 Gb 四个色彩分量中的每一个像素 点， 分别进行降噪处理。 0052 图 1 示出了本发明实施例基于相似像素点检测的图像降噪方法流程， 对于 RAW 数 据分离后的 R、 Gr、 B、 Gb 四个色彩分量中的每一个像素点 i， 分别进行降噪处理， 包括如下步 骤 ： 0053 步骤 101、 以像素点 i 为中心划定一个局部区域， 在此局部区域内根据该像素点 i 对应的噪声阀值进行图像纹理检测， 得到对应的图像纹理。
26、程度值。 0054 图像纹理检测的方法很多， 一般做法是通过设置一定阀值进行检测， 本实施例中 根据像素点 i 对应的噪声阀值来进行检测， 该噪声阀值是局部自适应的， 而不是固定的一 个或综合几个阀值。以下进行详细说明 ： 0055 对于每个色彩分量图像的任意像素点 i， 以该像素点 i 为中心， 选取一定区域进行 局部信息统计， 该区域称为像素点i的局部区域， 统计该局部区域内各像素点j与中心像素 点i的差值Diff(i， j)， 得到差值的最大值Dmax和最小值Dmin。 例如对于R分量， 选取的局 部区域为以该像素点i为中心的33区域(或55， 或77， 这里不做限定)， 则统计该局 部。
27、区域内其他像素点 j 与中心像素点 i 像素值 (R) 的差值 Diff(i， j)， j 属于 (1， 2， ， 8)， 得到差值 Diff(i， j) 共有八个， 分析得到差值的最大值 Dmax 和最小值 Dmin。如果 Dmax 等 于 0， 则表示该局部区域为平坦区域， 如果 Dmax 比较大， 则说明该局部区域可能存在边缘。 0056 通过比较最大值 Dmax 与噪声阀值 Threshold， 得到图像纹理程度值 Td： 0057 说 明 书 CN 103971343 A 7 5/7 页 8 0058 可见， 当图像纹理程度值 Td为 1 时， 即 Dmax 0 时， 该像素点 i 。
28、对应的局部区域 为平坦区， 其周围像素点 j 与中心像素点 i 相比没有变化 ； 当而当 0Td1 时， 表示像素点 i 对应的局部区域是存在一定的纹理 ( 或者边缘的 ) ； 而当 Td 0， 则表示像素点 i 对应的局 部区域是纹理相对复杂的区域(高密度纹理区域)。 可见在局部区域内进行图像纹理检测， 将检测出像素点 i 对应的局部区域的纹理情况。对于平坦区， 可以认为稍有波动都是由于 噪声引起的， 在后续步骤中， 为像素点 i 局部区域内所有其他像素点 j 分配较大的权重， 都 要参与后续步骤的降噪运算 ； 而对于存在一定边缘的区域， 为像素点 i 局部区域内所有其 他像素点 j 分配适。
29、中的权重， 参与后续步骤的降噪运算 ； 对于纹理相对复杂的区域， 为像素 点 i 局部区域内所有其他像素点 j 分配最小的权重， 甚至不参与降噪运算。 0059 其中， 噪声阀值 Threshold 是通过噪声参数估计后， 根据估计出的噪声参数， 结合 像素点 i 的像素值 Pin计算得出。噪声参数估计的具体方法多种多样， 例如基于直方图信息 的噪声特性分析， 以及基于小波变化的噪声特性分析等， 再如申请号为 200810147923.4 的 中国专利也提出了一种图像噪声估计方法等。 本实施例从有效性、 简单化的思路出发， 对图 像采集设备进行噪声参数估计采用常用的 X-Rite 公司的 24。
30、 色标准色卡， 光源采用 D65， 具 体噪声参数估计过程具体如下 ： 0060 1)、 在当前增益下， 采用标准色卡作为曝光目标， 将标准色卡垂直于水平面平整贴 于灯箱内壁， 打开光源， 调整对焦使显示画面清晰 ； 0061 2)、 调整曝光使显示画面曝光准确 ； 0062 3)、 获取当前增益下的 RAW 数据 ； 0063 4)、 计算 RAW 数据最后一行灰阶每一块的像素值的均值和方差 ； 0064 5)、 对得到的均值和方差进行线性拟合得到当前增益下拟合直线的斜率和截距 ； 0065 6)、 调整当前增益， 重复上述步骤得到至少两组不同增益下的斜率和截距， 根据获 取的不同增益下的斜。
31、率和截距， 拟合出噪声参数曲线 ； 0066 7)、 对于任意当前增益， 根据噪声参数曲线， 获得对应的斜率和截距。 0067 其中， 本实施例调整曝光使画面曝光准确， 是采用 24 色标准色卡的第 22 色块 (18 gray) 作为曝光目标， 若其像素值满足如下公式则判断曝光准确 ： 0068 Target level (2BitwidthDark level)(/White point)+Dark level 0069 其中， Targetlevel 为曝光后的像素值， Bitwidth 为 RAW 数据的位宽， Darklevel 为黑电平， Whitepoint 为对应第 22 色块。
32、的归一化参数， 本实施例取值为 1.06， 为曝光目 标色块对应的灰度值。以 Kodak 的 12 位 RAW 数据为例， 其 12db 下 Darklevel 等于 30， 则 Targetlevel 通过计算为 720， 也就是说在增益 12db 下通过调整环境亮度或者快门等方式 使第 22 色块的平均像素值为 720 时， 则认为曝光准确。黑电平 Darklevel 在不同增益下， 数值不同。 0070 可见本实施例进行噪声参数估计是在固定增益的情况下， 通过上述步骤 1) 到 5) 估计出该增益下的斜率和截距。一般每隔 6db 增益来获取一组噪声参数即可， 中间增益的 噪声参数可以通过。
33、插值获得， 本实施例选择12db、 18db、 24db、 30db、 36db来获取5组噪声参 数。根据获得的噪声参数得到的噪声参数曲线如图 2a 和图 2b 所示， 在图 2a 中横轴为增益 (gain)， 纵轴为斜率 (slope)， 而在图 2b 中横轴为增益 (gain)， 纵轴为截距 (intercept)。 0071 可见， 在实际的噪声参数估计中， 间隔的增益(本实施例取6db)越小， 实际获取的 说 明 书 CN 103971343 A 8 6/7 页 9 噪声参数越多， 得到的噪声参数曲线越准确。 对于任意一个增益值， 可以根据噪声参数曲线 获得该增益下的噪声参数斜率和截距。
34、。 0072 对于Bayer格式图像的降噪， 需要分别对R、 Gr、 B、 Gb四个分量进行噪声参数估计， 即在进行噪声参数估计时， 对分离出的 R、 Gr、 B、 Gb 四个分量 RAW 数据分别进行噪声参数估 计， 得到对应的噪声参数。 0073 在通过噪声参数估计获得噪声参数曲线后， 在进行图像纹理检测时， 根据当前图 像采集设备的增益及其对应的曝光参数曲线， 按照如下公式计算出像素点 i 对应的噪声阀 值 ： 0074 0075 其中， Threshold 为噪声阀值， Slope 为当前增益下对应的斜率， Intercept 为当前 增益下对应的截距， Pin为当前像素点 i 的像素。
35、值。通过对图 2a 和图 2b 线性插值可得到当 前增益的斜率和截距， 从而通过定义的噪声阀值公式得到任意像素点的噪声阀值， 对于每 一个像素点， 都有其对应的噪声阀值， 能够更加精确地进行图像纹理检测， 从而能够在尽可 能保持图像边缘的情况下， 去除噪点。 0076 需要说明的是， 在噪声参数估计时， 采用的 24 色标准色卡不需要充满整个显示画 面， 因为那样会受光衰减的干扰导致测试精准度降低， 但要占据显示画面的大部分， 一般 为 70 90。同时尽量保证光照均匀， 光照均匀性可以用照度计测量， 建议变化范围小于 5。入射光角度为 20 45较为理想， 可以用一个以上光源， 一般采用专用。
36、测试灯箱。 0077 步骤 102、 根据图像纹理程度值设定该像素点 i 的相似性检测阀值， 并根据设定的 相似性检测阀值， 检测该像素点 i 局部区域内的其他像素点 j 与该像素点 i 的相似性， 为该 像素点 i 局部区域内的其他像素点 j 设置权重。 0078 在局部区域内降噪的核心思想是如果该局部区域内其他像素点 j 与中心像素点 i 的相似性很高， 则该像素点j参与降噪的程度越大， 反之， 若相似性很小， 则该像素点j参与 降噪的程度比较弱。本实施例引入相似性检测阀值 Thlow 和 Thhign， 计算公式如下 ： 0079 Thlow Td*(Dmax+eps)+(1-Td)*(。
37、Dmin+eps) 0080 Thhigh Td*(Dmax+eps)+(1-Td)*(Dmin+eps)*(Dmin+3*eps+Dmax)/2)。 0081 在当局部区域内像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 小于等于 Thlow 时， 认为该像素点j与中心像素点i的相似性很高， 则该像素点j参与降噪的程度越大 ； 否则认 为该像素点 j 与中心像素点 i 的相似性比较弱较小， 则该像素点 j 参与降噪的程度比较弱。 例如在 Td等于 1 时， Thlow Thhign Dmax+eps， 局部区域内为平坦区域， 可以认为稍有 波动都是由于噪声引起的， 此时局部区域内。
38、所有像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 必然小于 Thlow， 所有像素点 j 参与像素点 i 的降噪运算。 0082 其 中 eps 为 经 验 参 数， 并 且 eps 0， 例 如 设 置 为 1， 设 置 eps 主 要 是 防 止 一 些 奇 异 点， 能 够 确 保 在 0Td1 时， 一 定 会 满 足 Dmin Thlow Thhigh， 以 及 (Dmin+Dmax)/2ThhighDmax+eps， 提高了局部区域像素点相似性检测的准确性。 0083 对于需要参与像素点 i 降噪的局部区域内的其他像素点 j， 根据上述相似性检测 阀值， 为每个像素点。
39、 j 设置权重 W(i， j)， 公式如下 ： 说 明 书 CN 103971343 A 9 7/7 页 10 0084 0085 则当像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 小于等于 Thlow 时， 认为像素点 j 与中心像素点 i 的相似性极高， 该像素点 j 参与像素点 i 的降噪运算， 设置其权重为 1 ； 而 当像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， j) 大于等于 Thhign 时， 认为像素点 j 与中心像 素点i的相似性极低， 该像素点j不参与像素点i的降噪运算， 设置其权重为0 ； 对于像素点 j 与中心像素点 i 的差值 Diff(i， 。
40、j) 大于 Thlow 但小于 Thhign 时， 为其设置适中的权重， 参与降噪。 0086 步骤 103、 对像素点 i 按如下公式进行降噪 ： 0087 0088 其中， Pout为该像素点 i 降噪后的像素值， Pin为该像素点 i 像素值， N 为该像素点 局部区域内其他像素点 j 的数量， W(i， j) 为局部区域内其他像素点 j 对应的权重， Diff(i， j) 为局部区域内其他像素点 j 与像素点 i 像素值的差值。 0089 通过对图像中每个像素点都进行基于相似像素点检测的图像降噪， 可以尽可能的 滤除噪声， 解决了现有技术中噪声滤除不干净的问题。 0090 为了获取更好的降噪效果， 可以将上述过程循环几次， 例如 3 次， 每次降噪都会利 用到上一次的降噪结果， 进一步提高降噪效果。 0091 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制， 在不背离本发明精 神及其实质的情况下， 熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变 形， 但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。 说 明 书 CN 103971343 A 10 1/2 页 11 图 1 图 2a 说 明 书 附 图 CN 103971343 A 11 2/2 页 12 图 2b 说 明 书 附 图 CN 103971343 A 12 。