一種自適應(yīng)的幀間濾波降噪方法

一種自適應(yīng)的幀間濾波降噪方法張文潔【摘要】經(jīng)典的圖像去噪方法如均值濾波和中值濾波，以及現(xiàn)在效果顯著的小波去噪，在實(shí)際應(yīng)用中都取得了令人滿(mǎn)意的圖像處理效果.但在視頻應(yīng)用中,這些算法只使用了空域信息，沒(méi)有充分利用時(shí)域的信息，所以不能取得最佳效果.自適應(yīng)的幀間濾波降噪方法，充分利用了視頻的時(shí)域的信息，取得了比空域?yàn)V波器更好的效果.同時(shí)算法簡(jiǎn)單，圖像處理的時(shí)間大為節(jié)省，便于在工程中應(yīng)用.【期刊名稱(chēng)】《現(xiàn)代電子技術(shù)》【年(卷)，期】2007(030)022【總頁(yè)數(shù)】3頁(yè)(P130-131,134)【關(guān)鍵詞】視頻應(yīng)用;圖像去噪;時(shí)域?yàn)V波;自適應(yīng)濾波【作者】張文潔【作者單位】江陰職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇，江陰,214405【正文語(yǔ)種】中文【中圖分類(lèi)】TN911.731引言在圖像去噪領(lǐng)域，傳統(tǒng)的非線(xiàn)性空域?yàn)V波技術(shù)如鄰域平均法、空間域低通濾波法、中值濾波及由其改進(jìn)得到的加權(quán)中值濾波算法，呈百花齊放之態(tài)，但是這些方法并非十全十美，在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中還是存在一定的缺陷，例如對(duì)圖像的邊緣、細(xì)節(jié)特征保護(hù)效果并不是很好。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，目前在視頻濾波降噪應(yīng)用中，傳統(tǒng)的算法只使用了空域信息，沒(méi)有充分利用時(shí)域的信息，所以不能取得最佳效果。本文提出的自適應(yīng)的幀間濾波降噪方法，充分利用了視頻的時(shí)域信息，對(duì)視頻序列中的靜止區(qū)域取得了令人滿(mǎn)意的效果。2算法原理本算法采用的是加性白噪聲(additivewhitenoise)模型，這是最經(jīng)典、最常用的噪聲降質(zhì)模型，該模型如式(1)所示：g(i,j,k)=f(i,j,k)+v(i,j,k)(1)在式(1)中f(i,j,k)表示原始圖像信號(hào);v(i,j,k)是白噪聲;g(i,j,k)是實(shí)際觀測(cè)到的含噪圖像信號(hào);(i,j)代表象素位置，代表幀數(shù)。據(jù)此式可知，實(shí)際觀測(cè)到的含噪圖像信號(hào)g(i,j)是由f(i,j)疊加上噪聲信號(hào)v(i,j)得到的，本文描述的降噪濾波方法都基于此降質(zhì)模型。視頻濾波的目的即采用各種濾波器獲取盡可能接近f(i,j,k)的估計(jì)視頻信號(hào)也即：(2)在確定濾波器w(?)后，估計(jì)值可由觀測(cè)信號(hào)g(i,j,k)和濾波器的卷積得到，其過(guò)程如式(3)所示：w(-)⑶令幀fhk)的靜止區(qū)域中位置(i,j)處象素值為c，即f(i,j,k)=c，由于單純的時(shí)域?yàn)V波只涉及不同幀中相同位置的象素，為表達(dá)方便，以下討論去掉f(i,j,k)的空間坐標(biāo)(i,j),將其簡(jiǎn)寫(xiě)為f(k)。故有原始信號(hào)f(k)=c,相應(yīng)的觀測(cè)值g(k)=c+v(k)。通過(guò)對(duì)已有觀測(cè)值g(0),...,g(k-1)濾波來(lái)估計(jì)當(dāng)前真實(shí)信號(hào)f(k)時(shí)，有估計(jì)信號(hào)其中w(i)(0<i<I)^濾波器系數(shù)。在采用最小均方誤差準(zhǔn)則時(shí)候，估計(jì)誤差為：⑷代g(k)=c+v(k)和式(3)入式(4),得到：⑸由于v(k)是零均值的白噪聲，有和E[(v(i)]=0，故式(5)可簡(jiǎn)化為：(6)為使均方誤差最小，令得到：□□⑺分析式(7)可發(fā)現(xiàn)最后的等式右邊是一個(gè)固定值。也即要求所有權(quán)值w(i)都相等。這說(shuō)明對(duì)于真實(shí)值為常數(shù)c的信號(hào)f(認(rèn)k)為來(lái)說(shuō)，最小均方誤差估計(jì)要求使用均值濾波。因視頻圖像中的靜止區(qū)域中相同空間位置處沿時(shí)間軸的所有象素組成了一個(gè)真實(shí)值為常數(shù)的信號(hào)，根據(jù)上述結(jié)論，采用權(quán)值相同的均值濾波即能得到最小均方誤差。3自適應(yīng)的幀間濾波算法如前所述，對(duì)于視頻序列中靜止區(qū)域的象素，簡(jiǎn)單的時(shí)域均值濾波能得到原始信號(hào)的最優(yōu)估計(jì)，因而本算法中采用如式(3)所示的濾波器。w(-)⑶其中：而為歸一化系數(shù)，閾值Th_t與噪聲的方差成比例，用于判斷在時(shí)域上兩個(gè)象素之間的差別是由運(yùn)動(dòng)造成的還是由噪聲造成的。如果兩幀的均方差大于Th_t,說(shuō)明當(dāng)前象素是是運(yùn)動(dòng)的，則不參與時(shí)域?yàn)V波，否則是噪聲的,參與時(shí)域?yàn)V波，這樣的時(shí)域?yàn)V波具有自適應(yīng)性。時(shí)域自適應(yīng)濾波的步驟可總結(jié)如下：在輸入當(dāng)前象素g(i,j,k)時(shí)：完成初始設(shè)置，即k=0和Sum=0;對(duì)前第l幀中與當(dāng)前象素空間位置相同的象素g(i,j,k-l),若g(i,j,k-l)和g(i,j,k)差別小于閾值Th_t，則象素g(i,j,k-l)參與濾波，否則不參與濾波；⑶若所有幀已經(jīng)計(jì)算完，則至步驟(4),否則至步驟(2);⑷輸出當(dāng)前象素的濾波結(jié)果，即4實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析本文對(duì)加了高斯噪聲的“grandma”和“Irene”測(cè)試序列進(jìn)行了處理。處理結(jié)果如圖1所示：圖1本算法對(duì)“grandma”序列的測(cè)試結(jié)果使用中值濾波和時(shí)域?yàn)V波處理后的圖像的信噪比見(jiàn)表1。表1中值濾波與時(shí)域?yàn)V波后的圖像的信噪比視頻序列中值濾波自適應(yīng)濾波器Grandma第48幀27.328.9Grandma第96幀26.728.0Irene第48幀27.929.6Irene第98幀27.028.8經(jīng)過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的中值濾波在處理高斯型噪聲時(shí)效果是比較差的，而用本文處理時(shí)，其信噪比有很大的提高，同時(shí)主觀上可以看出明顯的區(qū)別，已經(jīng)沒(méi)有了中值濾波的模糊現(xiàn)象。5結(jié)語(yǔ)本文提出的針對(duì)視頻圖像中靜止區(qū)域的自適應(yīng)降噪濾波方法十分簡(jiǎn)單易算，直接在時(shí)域上進(jìn)行處理，并且效果明顯優(yōu)越于中值濾波，原因就在于視頻序列中大部分的區(qū)域是靜止圖像或準(zhǔn)靜止圖像，使用本文的濾波器能夠有效利用這些信息去除噪聲，同時(shí)有效地保留圖像的細(xì)節(jié)，從而達(dá)到非常好的效果。參考文獻(xiàn)覃景繁，歐陽(yáng)景正.一種新的變步長(zhǎng)自適應(yīng)濾波算法[J].數(shù)據(jù)采集與處理,1997,12(3)171-194.邢藏菊，王守覺(jué),鄧浩江，等.一種基于極值中值的新型濾波算法[J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào),2001,6(6):533-536.LiXiangji,DingRu