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)的圖像被稱為Bayer圖像。在低照度條件下，傳感器成像不可避免地會受到噪聲干擾。噪聲不僅影響視覺效果，而且會降低壓縮比、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Bayer圖像去噪，能夠避免顏色插值、顏色校正、伽馬校正等非線性變換帶來的噪聲模型復(fù)雜化問題，從源頭上抑制噪聲。本文針對Bayer圖像序列噪聲抑制問題展開研究，特別針對具有固定背景特點的圖像序列應(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像序列中檢測運動、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)行時域濾波，前景變化區(qū)域進(jìn)行空域濾波。基于此思路，展開了以下幾個方面的研究：
　?。?）基于亮度分量導(dǎo)向的Bayer圖像噪聲抑制方法。利用導(dǎo)向濾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)向信號的選取上，選擇了具有高信噪比特點的亮度分量信息。為了驗證算法的硬件可實現(xiàn)性與實時性，基于 F

3、PGA平臺進(jìn)行了硬件設(shè)計與實現(xiàn)。對比實驗在仿真噪聲圖像序列與實拍噪聲圖像序列上進(jìn)行。實驗證明，該算法在同樣基于鄰域濾波核的去噪方法中具有領(lǐng)先優(yōu)勢。Bayer圖像噪聲抑制是圖像序列時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時Bayer圖像序列噪聲抑制方法。針對成像設(shè)備的實時采集處理傳輸是去噪在實際生產(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硬件實現(xiàn)。在時域濾波部分，采用過去去噪后的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)域的空域濾波則采用了（1）方法?；诮挡蓸拥膶崟r圖像序列去噪算法同樣也在 FPGA硬件平臺上進(jìn)行了設(shè)計與實現(xiàn)，以驗證算法的實際工作性能。仿真噪聲圖像序列與實拍噪聲圖像序列上的實驗證明，該算法在噪聲程度較小時，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。低照度大噪聲條件下的應(yīng)用，是去噪方法的主要應(yīng)用場合之一。因此，該算法對于數(shù)字成像設(shè)備的實際應(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)備實時應(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表示的變化檢測方法以更進(jìn)一步提高變化檢測的準(zhǔn)確性。背景區(qū)域利用卡爾曼時域濾波，獲得更加優(yōu)秀的去噪效果；變化區(qū)域利用

6、非局部均值濾波對提取的亮度分量作預(yù)處理提高導(dǎo)向信號的信噪比。對比實驗表明，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，特別是在背景靜止區(qū)域。
　?。?）基于小運動矢量特征的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、無運動模糊等特點。但高幀速率也帶來了短曝光時間的大噪聲問題。本文根據(jù)高幀速圖像序列的小運動矢量特征，提出了基于變化區(qū)域包含關(guān)系的變化檢測方法。該方法比基