Bayer圖像序列噪聲抑制技術(shù)研究.pdf

1、Bayer格式是CMOS或CCD傳感器直接輸出的圖像格式。相應(yīng)的圖像被稱(chēng)為Bayer圖像。在低照度條件下，傳感器成像不可避免地會(huì)受到噪聲干擾。噪聲不僅影響視覺(jué)效果，而且會(huì)降低壓縮比、增加傳輸帶寬、影響后續(xù)智能分析算法的魯棒性和有效性。針對(duì)Bayer圖像去噪，能夠避免顏色插值、顏色校正、伽馬校正等非線(xiàn)性變換帶來(lái)的噪聲模型復(fù)雜化問(wèn)題，從源頭上抑制噪聲。本文針對(duì)Bayer圖像序列噪聲抑制問(wèn)題展開(kāi)研究，特別針對(duì)具有固定背景特點(diǎn)的圖像序列應(yīng)用需求

2、。采用基于變化補(bǔ)償?shù)难芯克悸罚菏紫仍谠肼晥D像序列中檢測(cè)運(yùn)動(dòng)、光照、陰影等引起的變化區(qū)域，然后在背景靜止區(qū)域進(jìn)行時(shí)域?yàn)V波，前景變化區(qū)域進(jìn)行空域?yàn)V波?；诖怂悸罚归_(kāi)了以下幾個(gè)方面的研究：
　?。?）基于亮度分量導(dǎo)向的Bayer圖像噪聲抑制方法。利用導(dǎo)向?yàn)V波方法挖掘各顏色通道間的空間相關(guān)性，使得紅、綠、藍(lán)各顏色分量具有相同的梯度信息。在導(dǎo)向信號(hào)的選取上，選擇了具有高信噪比特點(diǎn)的亮度分量信息。為了驗(yàn)證算法的硬件可實(shí)現(xiàn)性與實(shí)時(shí)性，基于 F

3、PGA平臺(tái)進(jìn)行了硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。對(duì)比實(shí)驗(yàn)在仿真噪聲圖像序列與實(shí)拍噪聲圖像序列上進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)證明，該算法在同樣基于鄰域?yàn)V波核的去噪方法中具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。Bayer圖像噪聲抑制是圖像序列時(shí)空濾波方法的空域部分，它也可以作為單幅圖像去噪方法使用。
　?。?）基于亮度分量降采樣的實(shí)時(shí)Bayer圖像序列噪聲抑制方法。針對(duì)成像設(shè)備的實(shí)時(shí)采集處理傳輸是去噪在實(shí)際生產(chǎn)生活中的重要應(yīng)用之一。本文提出了基于Bayer圖像亮度分量降采樣的去噪方法。降采樣方

4、式的變化檢測(cè)能夠有效抑制低照度條件下的大噪聲干擾，而且還有利于 FPGA硬件實(shí)現(xiàn)。在時(shí)域?yàn)V波部分，采用過(guò)去去噪后的Bayer幀與當(dāng)前幀按幀間變化程度進(jìn)行多幀加權(quán)平均的方法。變化區(qū)域的空域?yàn)V波則采用了（1）方法?；诮挡蓸拥膶?shí)時(shí)圖像序列去噪算法同樣也在 FPGA硬件平臺(tái)上進(jìn)行了設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，以驗(yàn)證算法的實(shí)際工作性能。仿真噪聲圖像序列與實(shí)拍噪聲圖像序列上的實(shí)驗(yàn)證明，該算法在噪聲程度較小時(shí)，雖然不如某些優(yōu)秀的圖像序列去噪算法，但是在大噪聲情況下

5、，則具有明顯優(yōu)勢(shì)。低照度大噪聲條件下的應(yīng)用，是去噪方法的主要應(yīng)用場(chǎng)合之一。因此，該算法對(duì)于數(shù)字成像設(shè)備的實(shí)際應(yīng)用也具有重要意義。
　?。?）基于 shearlet表示的Bayer圖像序列噪聲抑制方法。除了硬件設(shè)備實(shí)時(shí)應(yīng)用外，視頻采集后進(jìn)行高性能的噪聲抑制處理也是去噪的重要應(yīng)用之一。本文提出了基于亮度分量shearlet表示的變化檢測(cè)方法以更進(jìn)一步提高變化檢測(cè)的準(zhǔn)確性。背景區(qū)域利用卡爾曼時(shí)域?yàn)V波，獲得更加優(yōu)秀的去噪效果；變化區(qū)域利用

6、非局部均值濾波對(duì)提取的亮度分量作預(yù)處理提高導(dǎo)向信號(hào)的信噪比。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，在小噪聲情況下，該算法取得了與其他優(yōu)秀算法相媲美的效果；在大噪聲情況下，則具有明顯領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，特別是在背景靜止區(qū)域。
　　（4）基于小運(yùn)動(dòng)矢量特征的Bayer圖像序列噪聲抑制方法。高幀速率圖像序列具有視頻流暢、無(wú)運(yùn)動(dòng)模糊等特點(diǎn)。但高幀速率也帶來(lái)了短曝光時(shí)間的大噪聲問(wèn)題。本文根據(jù)高幀速圖像序列的小運(yùn)動(dòng)矢量特征，提出了基于變化區(qū)域包含關(guān)系的變化檢測(cè)方法。該方法比基