一種Bayer圖像的去噪方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種Bayer圖像的去噪方法，該方法包括：以Bayer圖像中的一像素點作為中心像素點選取5×5的Bayer矩陣；從所述5×5的Bayer矩陣中提取與所述中心像素點相同通道的像素點，構(gòu)成一個以所述中心像素點為中心的3×3矩陣；根據(jù)所述3×3矩陣中所述中心像素點與其相鄰像素的像素值來判斷所述中心像素點所在的圖像區(qū)域；若判定所述中心像素不在圖像的邊緣或細節(jié)區(qū)域，則根據(jù)所述中心像素點與其相鄰像素的像素差值計算對應相鄰像素點的加權(quán)值，再結(jié)合對應像素點的像素值對所述中心像素點進行去噪處理，獲得去噪后的像素值。本發(fā)明公開的方法旨在解決圖像亮度與色度噪聲的問題，尤其是對圖像邊緣與細節(jié)有較好的保護作用，并且占用空間少，成本低。
【專利說明】一種Bayer圖像的去噪方法

【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理【技術(shù)領域】，尤其涉及一種Bayer圖像的去噪方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著半導體芯片技術(shù)的數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，如今人們可以通過數(shù)碼相 機與手機可以很方便地獲得高分辨率的視頻或圖片，然而由于CMOS圖像傳感器的先天硬 件限制，很多場合拍攝的照片會出現(xiàn)比較嚴重的亮度與色度噪聲，如果直接在Bayer圖像 (相機內(nèi)部的原始圖片）上對其抑制，可以得到更好的插值圖像效果，而現(xiàn)今大多數(shù)去噪方 法會使圖像邊緣與細節(jié)部分模糊或丟失，所以如何在去噪時保護圖像邊緣與細節(jié)就顯得尤 為重要。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種Bayer圖像的去噪方法，旨在解決圖像亮度與色度噪聲 的問題，尤其是對圖像邊緣與細節(jié)有較好的保護作用，并且占用空間少，成本低。
[0004] 本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[0005] -種Bayer圖像的去噪方法，該方法包括：
[0006] 以Bayer圖像中的一像素點作為中心像素點選取5X5的Bayer矩陣；
[0007] 從所述5X5的Bayer矩陣中提取與所述中心像素點相同通道的像素點，構(gòu)成一個 以所述中心像素點為中心的3X3矩陣；
[0008] 根據(jù)所述3X3矩陣中所述中心像素點與其相鄰像素的像素值來判斷所述中心像 素點所在的圖像區(qū)域；
[0009] 若判定所述中心像素點不在圖像的邊緣或細節(jié)區(qū)域，則根據(jù)所述中心像素點與其 相鄰像素的像素差值計算對應相鄰像素點的加權(quán)值，再結(jié)合對應像素點的像素值對所述中 心像素點進行去噪處理，獲得去噪后的像素值。
[0010] 進一步的,所述以Bayer圖像中的一像素點作為中心像素點選取5X5的Bayer矩 陣包括：
[0011] 以R分量為中心像素點選取5X5的Bayer矩陣；或者以B分量為中心像素點選取 5X5的Bayer矩陣；或者以Gr分量為中心像素點選取5X5的Bayer矩陣且所述中心像素 點這一行包含R分量；或者以Gb分量為中心像素點選取5X5的Bayer矩陣且所述中心像 素點這一行包含B分量。
[0012] 進一步的，所述從所述5X5的Bayer矩陣中提取與所述中心像素點相同通道的像 素點，構(gòu)成一個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣包括：
[0013]當所述中心像素點為R分量時，從所述5X5的Bayer矩陣中提取所有R分量，構(gòu) 成一個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣；
[0014]當所述中心像素點為B分量時，從所述5X5的Bayer矩陣中提取所有B分量，構(gòu) 成一個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣；
[0015] 當所述中心像素點為Gr分量時，從所述5X5的Bayer矩陣中提取所有Gr分量， 構(gòu)成一個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣；
[0016] 當所述中心像素點為Gb分量時，從所述5X5的Bayer矩陣中提取所有Gb分量， 構(gòu)成一個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣。
[0017] 進一步的，所述根據(jù)所述3X3矩陣中所述中心像素點與其相鄰像素的像素值來 判斷所述中心像素點所在的圖像區(qū)域包括：
[0018]計算所述所述3X3矩陣中所有像素點的均值μ與標準差σ，其公式為：

【權(quán)利要求】
1. 一種Bayer圖像的去噪方法，其特征在于，該方法包括： 以Bayer圖像中的一像素點作為中心像素點選取5X5的Bayer矩陣； 從所述5X 5的Bayer矩陣中提取與所述中心像素點相同通道的像素點，構(gòu)成一個以所 述中心像素點為中心的3X3矩陣； 根據(jù)所述3X3矩陣中所述中心像素點與其相鄰像素的像素值來判斷所述中心像素點 所在的圖像區(qū)域； 若判定所述中心像素點不在圖像的邊緣或細節(jié)區(qū)域，則根據(jù)所述中心像素點與其相鄰 像素的像素差值計算對應相鄰像素點的加權(quán)值，再結(jié)合對應像素點的像素值對所述中心像 素點進行去噪處理，獲得去噪后的像素值。
2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述以Bayer圖像中的一像素點作為中心像 素點選取5 X 5的Bayer矩陣包括： 以R分量為中心像素點選取5 X 5的Bayer矩陣；或者以B分量為中心像素點選取5 X 5 的Bayer矩陣；或者以Gr分量為中心像素點選取5X5的Bayer矩陣且所述中心像素點這 一行包含R分量；或者以Gb分量為中心像素點選取5X5的Bayer矩陣且所述中心像素點 這一行包含B分量。
3. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述從所述5 X 5的Bayer矩陣中提取 與所述中心像素點相同通道的像素點，構(gòu)成一個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣包 括： 當所述中心像素點為R分量時，從所述5X5的Bayer矩陣中提取所有R分量，構(gòu)成一 個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣； 當所述中心像素點為B分量時，從所述5X5的Bayer矩陣中提取所有B分量，構(gòu)成一 個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣； 當所述中心像素點為Gr分量時，從所述5X5的Bayer矩陣中提取所有Gr分量，構(gòu)成 一個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣； 當所述中心像素點為Gb分量時，從所述5X5的Bayer矩陣中提取所有Gb分量，構(gòu)成 一個以所述中心像素點為中心的3X3矩陣。
4. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述3X3矩陣中所述中心像素點 與其相鄰像素的像素值來判斷所述中心像素點所在的圖像區(qū)域包括： 計算所述所述3X3矩陣中所有像素點的均值μ與標準差σ，其公式為：
其中，Yu表示所述3X3矩陣中第i行第j列的像素點的像素值表示計算均值與 標準差時所設定的Yu的權(quán)重。 計算所述中心像素點與其相鄰像素的像素差值DifTij，其公式為： Diffij = Yij-Y22 ； 其中，Y22表示中心像素點； 若該中心像素點與其相鄰像素滿足： Diffij > T and (Yij < μ -2 σ or Yij > μ +2 σ )； 則判定所述中心像素點在圖像的邊緣或細節(jié)區(qū)域；否則，判定所述中心像素點在圖像 的平坦區(qū)域；其中，T為預先設置的閾值。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述中心像素點與其相鄰像 素的像素差值計算對應相鄰像素點的加權(quán)值包括： 利用高斯濾波器計算加權(quán)值，表示為：
其中，Dtl為高斯函數(shù)的標準差； 或者，利用巴特沃斯濾波器計算加權(quán)值，表示為：
其中，Dtl為巴特沃斯濾波器的截止頻率； 或者，利用雙邊濾波器計算加權(quán)值，表示為：
其中，X，y為中心像素點的位置坐標，Dtl為空間亮度標準差，D1為空間距離標準差。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述再結(jié)合對應像素點的像素值對所述 中心像素點進行去噪處理，獲得去噪后的像素值包括：
其中，Y22_new為中心像素點去噪后的像素值。
【文檔編號】G06T5/00GK104376540SQ201410718360
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2014年12月1日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月1日
【發(fā)明者】蘆嘉鵬, 趙建波 申請人:北京思比科微電子技術(shù)股份有限公司