本發(fā)明涉及圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其是一種圖像序列的去噪方法及裝置。
背景技術(shù)：
：圖像去噪算法按照所處理圖像的數(shù)量可以分為兩類，一類是基于單幀圖像的去噪算法，另一類是連續(xù)多幀圖像(稱之為“圖像序列”)的去噪算法。具體而言，單幀圖像的去噪算法一般采用一些非線性濾波方法對(duì)圖像幀進(jìn)行去噪，這些非線性濾波方法，對(duì)于強(qiáng)邊緣紋理雖然有一定的保留效果，但是弱邊緣紋理一般很難保留下來；連續(xù)多幀圖像的去噪算法相比于單幀圖像去噪算法，可以利用時(shí)域信息來進(jìn)一步區(qū)分弱邊緣和噪聲，達(dá)到細(xì)節(jié)保留更多的去噪效果。然而，在用戶手持移動(dòng)設(shè)備采集圖像序列的過程中，畫面會(huì)有或多或少的偏移，所以，在對(duì)圖像序列進(jìn)行去噪時(shí)一般會(huì)包含圖像對(duì)齊的預(yù)處理，匹配各圖像幀之間的空域信息，例如光流或者基于特征點(diǎn)匹配的算法。但由于移動(dòng)設(shè)備性能的限制、以及低光環(huán)境下噪點(diǎn)的干擾，這些對(duì)齊算法很難保證有很好的對(duì)齊效果。這樣的話，圖像序列的空域信息還是會(huì)存在或多或少的誤匹配情況，這些誤匹配最終導(dǎo)致圖像濾波后出現(xiàn)重影(稱之為“鬼影”)。因此，需要一種效果優(yōu)化方案，能夠在有效抑制鬼影的同時(shí)，有效地利用時(shí)域信息對(duì)圖像序列進(jìn)行去噪。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：為此，本發(fā)明提供了一種圖像序列的去噪方法及裝置，以力圖解決或者至少緩解上面存在的至少一個(gè)問題。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種圖像序列的去噪方法，包括步驟：對(duì)待處理圖像序列中的每一圖像幀進(jìn)行縮放處理，生成縮略圖序列；對(duì)縮略圖序列進(jìn)行模糊檢測，選取模糊程度最小的縮略圖作為基圖縮略圖，計(jì)算基圖縮略圖的亮度系數(shù)；計(jì)算縮略圖序列中除基圖縮略圖以外其他圖像幀對(duì)應(yīng)的偏移縮略圖，得到偏移縮略圖序列；根據(jù)偏移縮略圖序列生成待處理圖像序列的對(duì)齊圖像序列；根據(jù)對(duì)齊圖像序列計(jì)算每一圖像幀相對(duì)于基圖縮略圖的對(duì)齊誤差系數(shù)；計(jì)算對(duì)齊圖像序列的灰度模板；根據(jù)亮度系數(shù)、對(duì)齊誤差系數(shù)和灰度模板生成融合權(quán)重；以及將融合權(quán)重與所述對(duì)齊圖像序列通過金字塔融合，濾波得到去噪后的圖像序列?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，得到偏移縮略圖序列的步驟包括：以基圖縮略圖為參考，將縮略圖序列中除基圖縮略圖以外的其它縮略圖通過光流算法對(duì)齊到基圖縮略圖，得到多幀對(duì)齊到基圖縮略圖的偏移縮略圖序列?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，生成對(duì)齊圖像序列的步驟包括：根據(jù)待處理圖像序列和縮略圖序列計(jì)算插值坐標(biāo)；根據(jù)插值坐標(biāo)對(duì)偏移縮略圖序列進(jìn)行插值處理，得到每一圖像幀的偏移量；根據(jù)所計(jì)算得的偏移量處理對(duì)應(yīng)待處理圖像序列中的圖像幀，生成對(duì)齊圖像序列，其中，在對(duì)齊圖像序列中，基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的待處理圖像就是基圖?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，對(duì)待處理圖像序列中的每一圖像幀進(jìn)行縮放處理生成縮略圖序列的步驟還包括：計(jì)算縮小比例。可選地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，計(jì)算對(duì)齊誤差系數(shù)的步驟包括：按照所計(jì)算出的縮小比例對(duì)對(duì)齊圖像序列進(jìn)行縮放處理，生成對(duì)齊縮略圖序列；以及分別對(duì)對(duì)齊縮略圖序列中的圖像幀與基圖縮略圖做圖像差分處理，根據(jù)差分結(jié)果計(jì)算對(duì)齊誤差系數(shù)。可選地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，對(duì)齊誤差系數(shù)為：κmov=ad_sumpixel_nums]]>其中，ad_sum是差分結(jié)果的累計(jì)和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，計(jì)算基圖縮略圖亮度系數(shù)的步驟包括：計(jì)算基圖縮略圖中每個(gè)像素的灰度值；統(tǒng)計(jì)出灰度值大于128的像素值，并累加得到灰度值總和；以及根據(jù)灰度值總和和縮略圖的像素?cái)?shù)得出亮度系數(shù)為：κlight=gray_sumpixel_nums]]>其中，gray_sum是灰度值總和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，計(jì)算對(duì)齊圖像序列的灰度模板的步驟包括：根據(jù)對(duì)齊圖像序列的時(shí)域特征計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的中值模板；根據(jù)基圖的灰度值計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的相似模板；以及根據(jù)中值模板和相似模板生成灰度模板。可選地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，計(jì)算中值模板的步驟包括：對(duì)對(duì)齊圖像序列中的每個(gè)像素，取其時(shí)域方向上的中值作為基準(zhǔn)值；根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相應(yīng)的中值模板。可選地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，計(jì)算相似模板的步驟包括：以基圖的灰度值作為基準(zhǔn)值；根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相似模板?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列去噪方法中，融合權(quán)重maskweight通過如下方式計(jì)算得出：maskweight[i](x,y)＝w*maskblend[i](x,y)，其中，w=0.8,Klight<0.3∩Kmov<5∩i≠bI1,i=bI0.3,other]]>其中，i表示某一圖像幀，bI表示基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的圖像幀下標(biāo)，(x,y)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，w表示每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)值，maskblend表示灰度模板，Klight表示亮度系數(shù)，Kmov表示對(duì)齊誤差系數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種圖像序列的去噪裝置，所述裝置包括：縮放單元，適于對(duì)待處理圖像序列中的每一圖像幀進(jìn)行縮放處理，生成縮略圖序列；第一計(jì)算單元，適于對(duì)縮略圖序列進(jìn)行模糊檢測，選取模糊程度最小的縮略圖作為基圖縮略圖，計(jì)算基圖縮略圖的亮度系數(shù)；圖像對(duì)齊單元，適于計(jì)算縮略圖序列中除基圖縮略圖以外其他圖像幀對(duì)應(yīng)的偏移縮略圖，得到偏移縮略圖序列、還適于根據(jù)偏移縮略圖序列生成待處理圖像序列的對(duì)齊圖像序列；第二計(jì)算單元，適于根據(jù)對(duì)齊圖像序列計(jì)算每一圖像幀相對(duì)于基圖縮略圖的對(duì)齊誤差系數(shù)；第三計(jì)算單元，適于計(jì)算對(duì)齊圖像序列的灰度模板；以及融合單元，適于根據(jù)亮度系數(shù)、對(duì)齊誤差系數(shù)和灰度模板生成融合權(quán)重、還適于將融合權(quán)重與對(duì)齊圖像序列通過金字塔融合，濾波得到去噪后的圖像序列?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，圖像對(duì)齊單元還適于以基圖縮略圖為參考，將縮略圖序列中除基圖縮略圖以外的其它縮略圖通過光流算法對(duì)齊到基圖縮略圖，得到多幀對(duì)齊到基圖縮略圖的偏移縮略圖序列?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，圖像對(duì)齊單元還包括：計(jì)算子單元，適于根據(jù)待處理圖像序列和縮略圖序列計(jì)算插值坐標(biāo)；插值子單元，適于根據(jù)插值坐標(biāo)對(duì)偏移縮略圖序列進(jìn)行插值處理，得到每一圖像幀的偏移量，以及根據(jù)所計(jì)算得的偏移量處理對(duì)應(yīng)待處理圖像序列中的圖像幀，生成對(duì)齊圖像序列，其中，在對(duì)齊圖像序列中，基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的待處理圖像就是基圖。可選地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，第一計(jì)算單元還適于根據(jù)縮略圖序列和待處理圖像序列的尺寸計(jì)算縮小比例?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，第二計(jì)算單元包括：縮小子單元，適于按照所計(jì)算出的縮小比例對(duì)對(duì)齊圖像序列進(jìn)行縮放處理，生成對(duì)齊縮略圖序列；以及差分子單元，適于分別對(duì)對(duì)齊縮略圖序列中的圖像幀與基圖縮略圖做圖像差分處理，根據(jù)差分結(jié)果計(jì)算對(duì)齊誤差系數(shù)?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，對(duì)齊誤差系數(shù)為：κmov=ad_sumpixel_nums]]>其中，ad_sum是差分結(jié)果的累計(jì)和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，第一計(jì)算單元還包括：灰度計(jì)算子單元，適于計(jì)算基圖縮略圖中每個(gè)像素的灰度值、并統(tǒng)計(jì)出灰度值大于128的像素值，并累加得到灰度值總和；第一計(jì)算單元還適于根據(jù)灰度值總和和縮略圖的像素?cái)?shù)得出亮度系數(shù)為：κlight=gray_sumpixel_nums]]>其中，gray_sum是灰度值總和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)。可選地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，第三計(jì)算單元還適于：根據(jù)對(duì)齊圖像序列的時(shí)域特征計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的中值模板；根據(jù)基圖的灰度值計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的相似模板；以及根據(jù)中值模板和相似模板生成灰度模板。可選地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，第三計(jì)算單元還適于對(duì)對(duì)齊圖像序列中的每個(gè)像素，取其時(shí)域方向上的中值作為基準(zhǔn)值、并根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相應(yīng)的中值模板?？蛇x地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，第三計(jì)算單元還適于以基圖的灰度值作為基準(zhǔn)值、并根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相似模板。可選地，在根據(jù)本發(fā)明的圖像序列的去噪裝置中，融合權(quán)重maskweight通過如下方式計(jì)算得出：maskweight[i](x,y)＝w*maskblend[i](x,y)，其中，w=0.8,Klight<0.3∩Kmov<5∩i≠bI1,i=bI0.3,other]]>其中，i表示某一圖像幀，bI表示基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的圖像幀下標(biāo)，(x,y)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，w表示每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)值，maskblend表示灰度模板，Klight表示亮度系數(shù)，Kmov表示對(duì)齊誤差系數(shù)。根據(jù)本發(fā)明的圖像去噪方案，利用時(shí)域信息對(duì)多幀連續(xù)的圖像序列進(jìn)行去噪，能夠在保留圖像細(xì)節(jié)的情況下，有效抑制鬼影，尤其是對(duì)于低光場景下的拍攝圖像，去噪效果理想。附圖說明為了實(shí)現(xiàn)上述以及相關(guān)目的，本文結(jié)合下面的描述和附圖來描述某些說明性方面，這些方面指示了可以實(shí)踐本文所公開的原理的各種方式，并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保護(hù)的主題的范圍內(nèi)。通過結(jié)合附圖閱讀下面的詳細(xì)描述，本公開的上述以及其它目的、特征和優(yōu)勢將變得更加明顯。遍及本公開，相同的附圖標(biāo)記通常指代相同的部件或元素。圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的圖像序列的去噪方法100的流程圖；圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的圖像序列的去噪裝置200的示意圖；以及圖3示出了根據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例的圖像序列的去噪裝置200的示意圖。具體實(shí)施方式下面將參照附圖更詳細(xì)地描述本公開的示例性實(shí)施例。雖然附圖中顯示了本公開的示例性實(shí)施例，然而應(yīng)當(dāng)理解，可以以各種形式實(shí)現(xiàn)本公開而不應(yīng)被這里闡述的實(shí)施例所限制。相反，提供這些實(shí)施例是為了能夠更透徹地理解本公開，并且能夠?qū)⒈竟_的范圍完整的傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的圖像序列的去噪方法100的流程圖。如圖1所示，該方法始于步驟S110，對(duì)待處理圖像序列中的每一圖像幀進(jìn)行縮放處理，生成縮略圖序列。設(shè)待處理圖像序列是連續(xù)N幀圖像imges[i]，i∈{1,2,3,……,N}，將imges[i]按比例進(jìn)行放縮，生成一組縮略圖組，作為縮略圖序列thumbs[i]。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，縮略圖序列像素總數(shù)不大于30W。另外，imges[i]的原始寬高分別為width和height，經(jīng)縮放處理后縮略圖thumbs[i]的寬高分別為thumb_width和thumb_height，那么，對(duì)應(yīng)地可以計(jì)算出縮小比例為：隨后在步驟S120中，對(duì)縮略圖序列thumbs[i]進(jìn)行模糊檢測，選取模糊程度最小的縮略圖作為基圖縮略圖，記作bT1＝thumbs[bI]，計(jì)算基圖縮略圖的亮度系數(shù)。可選地，模糊算法基于圖像中連續(xù)邊緣數(shù)量來確定。對(duì)基圖縮略圖進(jìn)行亮度統(tǒng)計(jì)，計(jì)算亮度系數(shù)的步驟具體包括：先計(jì)算基圖縮略圖中每個(gè)像素的灰度值，設(shè)每個(gè)像素由R、G、B三通道顏色值表示，那么，像素灰度值的計(jì)算方式為：gray=R+G+B3.]]>然后統(tǒng)計(jì)出灰度值大于128的像素值，并累加得到灰度值總和gray_sum。那么，根據(jù)灰度值總和gray_sum和縮略圖的像素?cái)?shù)pixel_nums就得出亮度系數(shù)為：κlight=gray_sumpixel_nums.]]>根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例，pixel_nums＝thumb_width×thumb_height。隨后在步驟S130中，計(jì)算縮略圖序列thumbs[i]中除基圖縮略圖thumbs[bI]以外其他圖像幀對(duì)應(yīng)的偏移縮略圖，得到偏移縮略圖序列。以基圖縮略圖thumbs[bI]作為參考圖像，將縮略圖序列thumbs[i]中除基圖縮略圖以外的其它縮略圖通過光流算法對(duì)齊到基圖縮略圖，得到多幀對(duì)齊到基圖縮略圖的偏移縮略圖序列maps[i]，偏移縮略圖序列中每一圖像幀就可以表示為：maps[i]{i∈1,2...N|i≠bI}。隨后在步驟S140中，根據(jù)偏移縮略圖序列maps[i]生成待處理圖像序列的對(duì)齊圖像序列。根據(jù)一種實(shí)施方式，根據(jù)待處理圖像序列imges[i]和縮略圖序列thumbs[i]的尺寸大小，計(jì)算出插值坐標(biāo)(x，y)，這里可以選出某一幀圖像imges[m],m∈N，通過處理imges[m]和thmubs[m]可以計(jì)算出插值坐標(biāo)，而整個(gè)圖像序列中的插值坐標(biāo)都是相對(duì)應(yīng)的；根據(jù)插值坐標(biāo)、通過立方插值的方式，再結(jié)合對(duì)應(yīng)的偏移縮略圖序列maps[i]，就可以算出偏移量(offset_x，offset_y)；根據(jù)算得的偏移量處理對(duì)應(yīng)待處理圖像imges[i]中的圖像幀，生成對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]。其中，基圖縮略圖thumbs[bI]在對(duì)齊圖像序列中對(duì)應(yīng)的圖像幀稱為基圖bT2＝aligned_images[bI]。隨后在步驟S150中，根據(jù)對(duì)齊圖像序列計(jì)算每一圖像幀相對(duì)于基圖縮略圖的對(duì)齊誤差系數(shù)。關(guān)于對(duì)齊誤差系數(shù)的計(jì)算，同亮度系數(shù)一樣，均采用縮略圖進(jìn)行計(jì)算，主要是考慮到縮略圖運(yùn)算量少、且不會(huì)影響計(jì)算性能。故，此處先對(duì)對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]進(jìn)行縮放處理，按照步驟S110中計(jì)算的縮小比例scale縮小對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]，得到相應(yīng)的對(duì)齊縮略圖序列aligned_thumbs[i]。再將對(duì)齊縮略圖序列aligned_thumbs[i]中的圖像幀與基圖縮略圖thumbs[bI]一一作圖像差分，即，計(jì)算對(duì)齊縮略圖與基圖縮略圖的對(duì)齊誤差，再累計(jì)差分結(jié)果，其和為ad_sum，計(jì)算對(duì)齊誤差系數(shù)：κmov=ad_sumpixel_nums,]]>其中，pixel_nums也是基圖縮略圖的像素?cái)?shù)。隨后在步驟S160中，計(jì)算對(duì)齊圖像序列的灰度模板，具體包括以下3步：第一步，根據(jù)對(duì)齊圖像序列的時(shí)域特征計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的中值模板。對(duì)對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]中的每個(gè)像素，將其在時(shí)域方向上按像素灰度值的大小進(jìn)行排列后，取中值作為基準(zhǔn)值。以第一幀圖像中第一個(gè)像素點(diǎn)為例，取這N幀圖像在相同位置坐標(biāo)處的像素點(diǎn)(即每一幀的第一個(gè)像素點(diǎn))，按像素灰度值排序，取最中間的灰度值作為該坐標(biāo)處像素點(diǎn)的基準(zhǔn)值。然后根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相應(yīng)的中值模板。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，若像素點(diǎn)的灰度值與對(duì)應(yīng)坐標(biāo)處的基準(zhǔn)值足夠相似，則設(shè)置該像素點(diǎn)的灰度值為255，否則為0。一般地，當(dāng)像素點(diǎn)的灰度值與對(duì)應(yīng)坐標(biāo)處的基準(zhǔn)值的差值絕對(duì)值在10以內(nèi)，就認(rèn)為其足夠相似。按上述方式處理完一幀圖像后，就得到該圖像幀的中值模板，處理完對(duì)齊圖像序列中所有的圖像幀，就得到一組中值模板。第二步，根據(jù)基圖的灰度值計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的相似模板。以基圖aligned_images[bI]的灰度值作為基準(zhǔn)值，根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，若像素點(diǎn)的灰度值與基圖中對(duì)應(yīng)坐標(biāo)的灰度值足夠相似，則設(shè)置該像素點(diǎn)的灰度值為255，否則為0，按上述方式處理完一幀圖像后，就得到該圖像幀的相似模板，處理完對(duì)齊圖像序列中所有的圖像幀，就得到一組相似模板。第三步，根據(jù)中值模板和相似模板生成灰度模板。設(shè)中值模板為maskbase，相似模板為maskmed，則灰度模板maskblend表示如下：masksblend(x,y)=masksmed(x,y),masksmed[bI](x,y)=255masksbase(x,y),other]]>換言之，步驟S160通過設(shè)置基準(zhǔn)值計(jì)算每幀對(duì)齊圖像中像素點(diǎn)與基準(zhǔn)值的相似度，再根據(jù)相似度對(duì)該幀對(duì)齊圖像二值化，生成灰度模板，以消除融合過程中經(jīng)濾波后圖像出現(xiàn)“鬼影”。隨后在步驟S170中，根據(jù)亮度系數(shù)Klight、對(duì)齊誤差系數(shù)Kmov和灰度模板maskblend生成融合權(quán)重：maskweight[i](x,y)＝w*maskblend[i](x,y)，其中，w=0.8,Klight<0.3∩Kmov<5∩i≠bI1,i=bI0.3,other]]>其中，i表示某一圖像幀，bI表示基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的圖像幀下標(biāo)(也就是，基圖對(duì)應(yīng)的圖像幀下標(biāo))，(x,y)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，w表示每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)值，并且，w的取值滿足如下條件：若Klight<0.3且Kmov<5且當(dāng)前的灰度模板不是基圖的灰度模板，則w取0.8；若當(dāng)前灰度模板是基圖的灰度模板，則w取1；其他情況下，w取0.3。每一圖像幀對(duì)應(yīng)的灰度模板中的值都要與權(quán)值w相乘，得到maskweight。隨后在步驟S180中，將計(jì)算出的融合權(quán)重maskweight與對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]通過金字塔融合，濾波得到去噪后的圖像序列。根據(jù)本發(fā)明的圖像去噪方案，利用時(shí)域信息對(duì)多幀連續(xù)的圖像序列進(jìn)行去噪，能夠在保留圖像細(xì)節(jié)的情況下，有效抑制鬼影，尤其是對(duì)于低光場景下的拍攝圖像，去噪效果理想。圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的圖像序列的去噪裝置200的示意圖。該裝置200包括：縮放單元210、第一計(jì)算單元220、圖像對(duì)齊單元230、第二計(jì)算單元240、第三計(jì)算單元250和融合單元260?？s放單元210適于對(duì)待處理圖像序列中的每一圖像幀進(jìn)行縮放處理，生成縮略圖序列。設(shè)待處理圖像序列是連續(xù)N幀圖像imges[i]，i∈{1,2,3,……,N}，將imges[i]按比例進(jìn)行放縮，生成一組縮略圖組，作為縮略圖序列thumbs[i]。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，縮略圖序列像素總數(shù)不大于30W。第一計(jì)算單元220適于根據(jù)縮略圖序列和待處理圖像序列中圖像幀的尺寸計(jì)算縮小比例，設(shè)imges[i]的原始寬高分別為width和height，經(jīng)縮放處理后縮略圖thumbs[i]的寬高分別為thumb_width和thumb_height，那么，對(duì)應(yīng)地可以計(jì)算出縮小比例為：同時(shí)，第一計(jì)算單元220適于對(duì)縮略圖序列thumbs[i]進(jìn)行模糊檢測，選取模糊程度最小的縮略圖作為基圖縮略圖thumbs[bI]，計(jì)算基圖縮略圖的亮度系數(shù)。如圖3所示，第一計(jì)算單元220還包括灰度計(jì)算子單元222，適于計(jì)算基圖縮略圖中每個(gè)像素的灰度值、并統(tǒng)計(jì)出灰度值大于128的像素值，將其累加得到灰度值總和。例如，像素點(diǎn)的顏色值表示為(R,G,B)，那么其灰度值是：gray=R+G+B3.]]>第一計(jì)算單元220還適于根據(jù)灰度值總和和縮略圖的像素?cái)?shù)得出亮度系數(shù)：κlight=gray_sumpixel_nums,]]>其中，gray_sum是灰度值總和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)。圖像對(duì)齊單元230適于計(jì)算縮略圖序列中除基圖縮略圖以外其他圖像幀對(duì)應(yīng)的偏移縮略圖，得到偏移縮略圖序列maps[i]。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，圖像對(duì)齊單元230被進(jìn)一步配置為，以基圖縮略圖為參考，將縮略圖序列中除基圖縮略圖以外的其它縮略圖通過光流算法對(duì)齊到基圖縮略圖，得到多幀對(duì)齊到基圖縮略圖的偏移縮略圖序列。應(yīng)當(dāng)注意的是，偏移縮略圖序列中一共有N-1幀圖像，基圖縮略圖沒有對(duì)應(yīng)的偏移圖像幀。圖像對(duì)齊單元230還適于根據(jù)偏移縮略圖序列maps[i]生成待處理圖像序列的對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，圖像對(duì)齊單元230還包括：計(jì)算子單元232和插值子單元234，如圖3所示。計(jì)算子單元232適于根據(jù)待處理圖像序列和縮略圖序列計(jì)算插值坐標(biāo)?？蛇x地，任取某一幀圖像imges[m],m∈N，將imges[m]縮小到thmubs[m]，記錄下插值坐標(biāo)，整個(gè)圖像序列中的插值坐標(biāo)都是相對(duì)應(yīng)的。插值子單元234適于根據(jù)插值坐標(biāo)對(duì)偏移縮略圖序列maps[i]進(jìn)行插值處理，得到每一圖像幀的偏移量，以及根據(jù)所計(jì)算得的偏移量處理對(duì)應(yīng)待處理圖像序列中的圖像幀，生成對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]，其中，在對(duì)齊圖像序列中，將基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的待處理圖像作為基圖。第二計(jì)算單元240適于根據(jù)對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]計(jì)算每一圖像幀相對(duì)于基圖縮略圖thumbs[bI]的對(duì)齊誤差系數(shù)。根據(jù)一種實(shí)現(xiàn)方式，在不影響計(jì)算效果的前提下，為減少計(jì)算量，采用縮略圖計(jì)算對(duì)齊誤差系數(shù)，故，第二計(jì)算單元240包括：縮小子單元242和差分子單元244?？s小子單元242適于按照所計(jì)算出的縮小比例對(duì)對(duì)齊圖像序列進(jìn)行縮放處理，生成對(duì)齊縮略圖序列aligned_thumbs[i]。具體地，按照第一計(jì)算單元220計(jì)算的縮小比例scale縮小對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]，得到相應(yīng)的對(duì)齊縮略圖序列aligned_thumbs[i]。差分子單元244適于分別對(duì)對(duì)齊縮略圖序列中的圖像幀與基圖縮略圖做圖像差分處理，再累計(jì)差分結(jié)果，根據(jù)累計(jì)的差分結(jié)果計(jì)算對(duì)齊誤差系數(shù)：κmov=ad_sumpixel_nums]]>其中，ad_sum是差分結(jié)果的累計(jì)和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)。第三計(jì)算單元250適于計(jì)算對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]的灰度模板。第三計(jì)算單元250被進(jìn)一步配置為，根據(jù)對(duì)齊圖像序列的時(shí)域特征計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的中值模板；根據(jù)基圖的灰度值計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的相似模板；以及根據(jù)中值模板和相似模板生成灰度模板。具體地，第三計(jì)算單元250適于對(duì)對(duì)齊圖像序列aligned_images[i]中的每個(gè)像素，將其在時(shí)域方向上按像素灰度值的大小進(jìn)行排列后，取中值作為基準(zhǔn)值。以第一幀圖像中第一個(gè)像素點(diǎn)為例，取這N幀圖像在相同位置坐標(biāo)處的像素點(diǎn)(即每一幀的第一個(gè)像素點(diǎn))，按像素灰度值排序，取最中間的灰度值作為該坐標(biāo)處像素點(diǎn)的基準(zhǔn)值。再根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相應(yīng)的中值模板。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，若像素點(diǎn)的灰度值與對(duì)應(yīng)坐標(biāo)處的基準(zhǔn)值足夠相似，則設(shè)置該像素點(diǎn)的灰度值為255，否則為0。一般地，當(dāng)像素點(diǎn)的灰度值與對(duì)應(yīng)坐標(biāo)處的基準(zhǔn)值的差值絕對(duì)值在10以內(nèi)，就認(rèn)為其足夠相似。按上述方式處理完一幀圖像后，就得到該圖像幀的中值模板，處理完對(duì)齊圖像序列中所有的圖像幀，就得到一組中值模板。第三計(jì)算單元250還適于以基圖的灰度值作為基準(zhǔn)值，并根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相似模板。二值化處理的過程同生成中值模板，此處不再贅述。設(shè)中值模板為maskmed，相似模板為maskbase，則第三計(jì)算單元250最終生成的灰度模板maskblend為：masksblend(x,y)=masksmed(x,y),masksmed[bI](x,y)=255masksbase(x,y),other]]>第三計(jì)算單元250通過設(shè)置基準(zhǔn)值計(jì)算每幀對(duì)齊圖像中像素點(diǎn)與基準(zhǔn)值的相似度，再根據(jù)相似度對(duì)該幀對(duì)齊圖像二值化，生成灰度模板，以消除融合過程中經(jīng)濾波后圖像出現(xiàn)“鬼影”。最后，交由融合單元260，融合單元260適于根據(jù)亮度系數(shù)Klight、對(duì)齊誤差系數(shù)Kmov和灰度模板maskblend生成融合權(quán)重：maskweight[i](x,y)＝w*maskblend[i](x,y)，其中，w=0.8,Klight<0.3∩Kmov<5∩i≠bI1,i=bI0.3,other]]>其中，i表示某一圖像幀，bI表示基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的圖像幀下標(biāo)，(x,y)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，w表示每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)值，并且，w的取值滿足如下條件：若Klight<0.3且Kmov<5且當(dāng)前的灰度模板不是基圖的灰度模板，則w取0.8；若當(dāng)前灰度模板是基圖的灰度模板，則w取1；其他情況下，w取0.3。每一圖像幀對(duì)應(yīng)的灰度模板中的值都要與權(quán)值w相乘，得到maskweight。融合單元260還適于將算出的融合權(quán)重與對(duì)齊圖像序列通過金字塔融合，濾波得到去噪后的圖像序列。應(yīng)當(dāng)理解，為了精簡本公開并幫助理解各個(gè)發(fā)明方面中的一個(gè)或多個(gè)，在上面對(duì)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的描述中，本發(fā)明的各個(gè)特征有時(shí)被一起分組到單個(gè)實(shí)施例、圖、或者對(duì)其的描述中。然而，并不應(yīng)將該公開的方法解釋成反映如下意圖：即所要求保護(hù)的本發(fā)明要求比在每個(gè)權(quán)利要求中所明確記載的特征更多特征。更確切地說，如下面的權(quán)利要求書所反映的那樣，發(fā)明方面在于少于前面公開的單個(gè)實(shí)施例的所有特征。因此，遵循具體實(shí)施方式的權(quán)利要求書由此明確地并入該具體實(shí)施方式，其中每個(gè)權(quán)利要求本身都作為本發(fā)明的單獨(dú)實(shí)施例。本領(lǐng)域那些技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解在本文所公開的示例中的設(shè)備的模塊或單元或組件可以布置在如該實(shí)施例中所描述的設(shè)備中，或者可替換地可以定位在與該示例中的設(shè)備不同的一個(gè)或多個(gè)設(shè)備中。前述示例中的模塊可以組合為一個(gè)模塊或者此外可以分成多個(gè)子模塊。本領(lǐng)域那些技術(shù)人員可以理解，可以對(duì)實(shí)施例中的設(shè)備中的模塊進(jìn)行自適應(yīng)性地改變并且把它們設(shè)置在與該實(shí)施例不同的一個(gè)或多個(gè)設(shè)備中?？梢园褜?shí)施例中的模塊或單元或組件組合成一個(gè)模塊或單元或組件，以及此外可以把它們分成多個(gè)子模塊或子單元或子組件。除了這樣的特征和/或過程或者單元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何組合對(duì)本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的所有特征以及如此公開的任何方法或者設(shè)備的所有過程或單元進(jìn)行組合。除非另外明確陳述，本說明書(包括伴隨的權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的每個(gè)特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征來代替。本發(fā)明還公開了：A6、如A5所述的方法，其中，對(duì)齊誤差系數(shù)為：κmov=ad_sumpixel_nums]]>其中，ad_sum是差分結(jié)果的累計(jì)和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)。A7、如A1-6中任一項(xiàng)所述的方法，其中計(jì)算基圖縮略圖亮度系數(shù)的步驟包括：計(jì)算基圖縮略圖中每個(gè)像素的灰度值；統(tǒng)計(jì)出灰度值大于128的像素值，并累加得到灰度值總和；以及根據(jù)灰度值總和和縮略圖的像素?cái)?shù)得出亮度系數(shù)為：κlight=gray_sumpixel_nums]]>其中，gray_sum是灰度值總和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)。A8、如A3-7中任一項(xiàng)所述的方法，其中計(jì)算對(duì)齊圖像序列的灰度模板的步驟包括：根據(jù)對(duì)齊圖像序列的時(shí)域特征計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的中值模板；根據(jù)基圖的灰度值計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的相似模板；以及根據(jù)中值模板和相似模板生成灰度模板。A9、如A8所述的方法，其中，計(jì)算中值模板的步驟包括：對(duì)對(duì)齊圖像序列中的每個(gè)像素，取其時(shí)域方向上的中值作為基準(zhǔn)值；根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相應(yīng)的中值模板。A10、如A8或9所述的方法，其中計(jì)算相似模板的步驟包括：以基圖的灰度值作為基準(zhǔn)值；根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相似模板。A11、如A1-10中任一項(xiàng)所述的方法，其中融合權(quán)重maskweight通過如下方式計(jì)算得出：maskweight[i](x,y)＝w*maskblend[i](x,y)，其中，w=0.8,Klight<0.3∩Kmov<5∩i≠bI1,i=bI0.3,other]]>其中，i表示某一圖像幀，bI表示基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的圖像幀下標(biāo)，(x,y)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，w表示每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)值，maskblend表示灰度模板，Klight表示亮度系數(shù)，Kmov表示對(duì)齊誤差系數(shù)。B17、如B16所述的裝置，其中，對(duì)齊誤差系數(shù)為：κmov=ad_sumpixel_nums]]>其中，ad_sum是差分結(jié)果的累計(jì)和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)。B18、如B12-17中任一項(xiàng)所述的裝置，其中第一計(jì)算單元還包括：灰度計(jì)算子單元，適于計(jì)算基圖縮略圖中每個(gè)像素的灰度值、并統(tǒng)計(jì)出灰度值大于128的像素值，并累加得到灰度值總和；第一計(jì)算單元還適于根據(jù)灰度值總和和縮略圖的像素?cái)?shù)得出亮度系數(shù)為：κlight=gray_sumpixel_nums]]>其中，gray_sum是灰度值總和，pixel_nums是一幀縮略圖的像素?cái)?shù)。B19、如B14-18中任一項(xiàng)所述的裝置，其中，第三計(jì)算單元還適于：根據(jù)對(duì)齊圖像序列的時(shí)域特征計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的中值模板；根據(jù)基圖的灰度值計(jì)算對(duì)齊圖像序列中每一圖像幀的相似模板；以及根據(jù)中值模板和相似模板生成灰度模板。B20、如B19所述的裝置，其中，第三計(jì)算單元還適于對(duì)對(duì)齊圖像序列中的每個(gè)像素，取其時(shí)域方向上的中值作為基準(zhǔn)值、并根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相應(yīng)的中值模板。B21、如B19或20所述的裝置，其中，第三計(jì)算單元還適于以基圖的灰度值作為基準(zhǔn)值、并根據(jù)該基準(zhǔn)值對(duì)每一圖像幀進(jìn)行二值化處理，生成相似模板。B22、如B12-21中任一項(xiàng)所述的裝置，其中融合權(quán)重maskweight通過如下方式計(jì)算得出：maskweight[i](x,y)＝w*maskblend[i](x,y)，其中，w=0.8,Klight<0.3∩Kmov<5∩i≠bI1,i=bI0.3,other]]>其中，i表示某一圖像幀，bI表示基圖縮略圖對(duì)應(yīng)的圖像幀下標(biāo)，(x,y)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，w表示每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的權(quán)值，maskblend表示灰度模板，Klight表示亮度系數(shù)，Kmov表示對(duì)齊誤差系數(shù)。此外，本領(lǐng)域的技術(shù)人員能夠理解，盡管在此所述的一些實(shí)施例包括其它實(shí)施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同實(shí)施例的特征的組合意味著處于本發(fā)明的范圍之內(nèi)并且形成不同的實(shí)施例。例如，在下面的權(quán)利要求書中，所要求保護(hù)的實(shí)施例的任意之一都可以以任意的組合方式來使用。此外，所述實(shí)施例中的一些在此被描述成可以由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的處理器或者由執(zhí)行所述功能的其它裝置實(shí)施的方法或方法元素的組合。因此，具有用于實(shí)施所述方法或方法元素的必要指令的處理器形成用于實(shí)施該方法或方法元素的裝置。此外，裝置實(shí)施例的在此所述的元素是如下裝置的例子：該裝置用于實(shí)施由為了實(shí)施該發(fā)明的目的的元素所執(zhí)行的功能。如在此所使用的那樣，除非另行規(guī)定，使用序數(shù)詞“第一”、“第二”、“第三”等等來描述普通對(duì)象僅僅表示涉及類似對(duì)象的不同實(shí)例，并且并不意圖暗示這樣被描述的對(duì)象必須具有時(shí)間上、空間上、排序方面或者以任意其它方式的給定順序。盡管根據(jù)有限數(shù)量的實(shí)施例描述了本發(fā)明，但是受益于上面的描述，本
技術(shù)領(lǐng)域：
內(nèi)的技術(shù)人員明白，在由此描述的本發(fā)明的范圍內(nèi)，可以設(shè)想其它實(shí)施例。此外，應(yīng)當(dāng)注意，本說明書中使用的語言主要是為了可讀性和教導(dǎo)的目的而選擇的，而不是為了解釋或者限定本發(fā)明的主題而選擇的。因此，在不偏離所附權(quán)利要求書的范圍和精神的情況下，對(duì)于本
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員來說許多修改和變更都是顯而易見的。對(duì)于本發(fā)明的范圍，對(duì)本發(fā)明所做的公開是說明性的，而非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求書限定。當(dāng)前第1頁1 2 3