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    重庆时时彩超级计划群: 基于相似像素点检测的图像降噪方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410216587.X

    申请日:

    2014.05.21

    公开号:

    CN103971343A

    公开日:

    2014.08.06

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06T 5/00申请公布日:20140806|||公开
    IPC分类号: G06T5/00 主分类号: G06T5/00
    申请人: 浙江宇视科技有限公司
    发明人: 王智玉; 李婵; 朱旭东
    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
    优先权:
    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
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410216587.X

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2018.01.12|||2014.08.06

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||公开

    摘要

    本发明公开了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,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。

    权利要求书

    权利要求书
    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:
    Pout=Pin+1NΣj=1NW(i,j)Diff(i,j);]]>
    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:
    Threshold=Slope*Pin+Intercept]]>
    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。

    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:
    Target level=(2Bitwidth–Dark level)×(α/White point)+Dark level
    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,α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:
    Td=1,Dmax=01-DmaxThreshold,0<DmaxThreshold.0,Dmax>Threshold]]>

    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:
    W(i,j)=1,Diff(i,j)ThlowThhign-Diff(i,j)Thhign-Thlow,Thlow<Diff(i,j)<Thhign0,Diff(i,j)&GreaterEqual;Thhigh]]>
    其中,W(i,j)为像素点j对应的权重。

    关 键 词:
    基于 相似 像素 检测 图像 方法
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