本发明提供一种消除噪声的方法，包括以下步骤：比较中心像素点与邻域中像素点，根据比较的结果判断中心像素点是否为噪点；如果中心像素点为噪点，则中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点像素值的加权平均；否则，中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均。通过上述的方法有效的消除了噪声，同时很好地保持了图像边缘信息。
1.一种消除噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取中心像素点的像素值与邻域中像素点的像素值的差值，将差值的绝对值与预设阈值比较，如果比较结果为都大于，则中心像素点为噪点；否则，中心像素点为非噪点；
如果中心像素点为噪点，则中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点像素值的加权平均；具体为：其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域且i，j≠(0，0)，即属于邻域中的像素点，且不包含中心像素点；
wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数；
否则，中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均，具体为：其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域且i，j＝(0，0)，即属于邻域中的像素点，且包含中心像素点；
wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数。
2.根据权利要求1所述的消除噪声的方法，其特征在于，邻域中每个像素点的权重与该像素点与中心像素点的空间距离及该像素点与中心像素点的像素距离有关，且所述空间距离与像素距离越大，邻域中像素点的权重越小。
3.根据权利要求1所述的消除噪声的方法，其特征在于，
其中，sigmad是阈值参数，dd为中心像素点与邻域中像素点的空间距离。
4.根据权利要求1所述的消除噪声的方法，其特征在于，
其中，sigmac是阈值参数，dc为中心像素点与邻域中像素点的像素距离。
5.根据权利要求4所述的消除噪声的方法，其特征在于，dc可以通过中心像素点与邻域中像素点的颜色分量获取，或，通过中心像素点与邻域中像素点的亮度分量和色度分量获取。
比较模块，用于获取中心像素点的像素值与邻域中像素点的像素值的差值，将差值的绝对值与预设阈值比较；
判断模块，用于根据比较的结果判断中心像素点是否为噪点，如果比较结果为都大于，则中心像素点为噪点；否则，中心像素点为非噪点；
替换模块，根据判断模块的判断结果替换中心像素点的像素值，如果中心像素点为噪点，则中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点像素值的加权平均；具体为：其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域且i，j≠(0，0)，即属于邻域中的像素点，且不包含中心像素点；
wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数；
否则，中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均，具体为：其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域且i，j＝(0，0)，即属于邻域中的像素点，且包含中心像素点；
wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数。
7.根据权利要求6所述的消除噪声的装置，其特征在于，所述替换模块进一步包括：加权平均获取单元，用于获取邻域中像素点像素值的加权平均，或用于获取邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均；
权重函数获取单元，用于获取中心像素点与邻域中像素点的空间距离或像素距离。
8.根据权利要求7所述的消除噪声的装置，其特征在于，权重函数获取单元可以通过中心像素点与邻域中像素点的颜色分量获取像素距离；或，权重函数获取单元可以通过中心像素点与邻域中像素点的亮度分量和色度分量获取像素距离。
一种消除噪声的方法和装置
技术领域
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种消除噪声的方法和装置。 [0002] 技术背景
[0003] 现有一种简单、具有大的降低噪声作用的方法是采用低通滤波器的方法，当从不同的点观测时，低通滤波器采用观测像素和其周围的相邻像素的平均值，作为观测像素的新值。就这种方法来说，观测像素的值没有大的变化，但是具有非相关性的随机噪声成分与包含在周围像素中的噪声成分进行平均值，该成分的值近似于“0”。
[0004] 因此，当采用上面的方法时，噪声的抑制作用随着周围像素的搜索面积扩展而增强，可是，用周围像素作平均运算来说，图像边缘的信息也类似于噪声一样减少了，其结果，虽然噪声降低了，但整个图像变得模糊了，即图像的质量变坏了。
[0005] 发明内容
[0006] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种消除噪声的方法及其装置，在有效地消除噪声的基础上，同时很好地保持了图像的边缘。
[0007] 为了达到上述目的，本发明提供一种消除噪声的方法，包括以下步骤： [0008] 获取中心像素点的像素值与邻域中像素点的像素值的差值，将差值的绝对值与预设阈值比较，如果比较结果为都大于，则中心像素点为噪点；否则，中心像素点为非噪点； [0009] 如果中心像素点为噪点，则中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点像素值的加权平均；具体为：
[0010]
[0011] 其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
[0012] in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点 坐标，i，j∈邻域且i，j≠(0，0)，即属于邻域中的像素点，且不包含中心像素点； [0013] wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数；
[0014] 否则，中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均，具体为：
[0015]
[0016] 其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
[0017] in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域且i，j＝(0，0)，即属于邻域中的像素点，且包含中心像素点； [0018] wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数。
[0019] 作为本发明的一个实施例，邻域中每个像素点的权重与该像素点与中心像素点的空间距离及该像素点与中心像素点的像素距离有关，且所述空间距离与像素距离越大，邻域中像素点的权重越小。
[0020] 在上述实施例中，
[0021]
[0022] 其中，sigmad是阈值参数，dd为中心像素点与邻域中像素点的空间距离。 [0023] 在上述实施例中，
[0024]
[0025] 其中，sigmac是阈值参数，dc为中心像素点与邻域中像素点的像素距离。 [0026] 作为本发明的一个实施例，dc可以通过中心像素点与邻域中像素点的颜色分量获取，
[0027] 或，通过中心像素点与邻域中像素点的亮度分量和色度分量获取。 [0028] 本发明还提供一种消除噪声的装置，该装置包括：
[0029] 比较模块，用于获取中心像素点的像素值与邻域中像素点的像素值的差值，将差值的绝对值与预设阈值比较；
[0030] 判断模块，用于根据比较的结果判断中心像素点是否为噪点，如果比较结果为都大于，则中心像素点为噪点；否则，中心像素点为非噪点；
[0031] 替换模块，根据判断模块的判断结果替换中心像素点的像素值，如果中心像素点为噪点，则中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点像素值的加权平均；具体为： [0032]
[0033] 其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
[0034] in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域且i，j≠(0，0)，即属于邻域中的像素点，且不包含中心像素点； [0035] wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数；
[0036] 否则，中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均，具体为：
[0037]
[0038] 其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
[0039] in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域且i，j＝(0，0)，即属于邻域中的像素点，且包含中心像素点； [0040] wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数。
[0041] 作为本发明的一个实施例，所述替换模块进一步包括：
[0042] 加权平均获取单元，用于获取邻域中像素点像素值的加权平均，或用于获取邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均；
[0043] 权重函数获取单元，用于获取中心像素点与邻域中像素点的空间距离或像素距离。
[0044] 在上述实施例中，权重函数获取单元可以通过中心像素点与邻域中像素点的颜色分量获取像素距离；或，
[0045] 权重函数获取单元可以通过中心像素点与邻域中像素点的亮度分量和色度分量获取像素距离。
[0046] 本发明通过中心像素点与邻域像素点的比较，进而判断中心像素点是否为噪点，根据判断结果替换中心像素点像素值的方法及装置，有效的消除了噪声，同时很好地保持了图像边缘信息。
[0047] 附图说明
[0048] 图1是本发明消除噪声方法的流程图；
[0049] 图2是本发明消除噪声装置的结构框图；
[0050] 图3是本发明消除噪声装置中替换模块的结构框图。
具体实施方式
[0051] 为使本发明的目的更加清楚，现在结合附图及具体实施例进行描述。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。 [0052] 图1是本发明消除噪声方法的流程图。
[0053] 如图1所示，噪声消除的过程通过如下步骤实现：
[0054] S101，比较中心像素点与邻域中像素点；
[0055] 中心像素点的坐标值可以表示为(x，y)，邻域中每个像素点的坐标值对应表示为(x+i，y+j)，j表示距离中心像素点上、下行的行数，i表示距离中心像素点左、右行的行数；其中，邻域包括距离中心像素点上、下、左、右行位置都相等的像素点；或者，所述的邻域包括距离中心像素点上、下行位置相等的像素点和左、右行位置相等的像素点。比如，中心像素点的坐标值(0，0)-7≤i≤7，-7≤j≤7，则邻域中像素点为距离中心像素点上1-7行，下1-7行，左1-7行及右1-7行中所有的像素点。
[0056] 中心像素点与邻域中每个像素点的像素值可以有多种表达方式，既可以通过RGB空间的3颜色分量表示，也可以通过色度及亮度空间中的变形实现。因此，基于和不脱离本发明思想的变化均应为本发明保护范围所涵盖。
[0057] S102，根据比较的结果判断中心像素点是否为噪点；如果中心像素点为噪点，则执行步骤S103，否则，执行步骤S104；
[0058] 比较中心像素点与邻域中像素点，根据比较的结果判断中心像素点是否为噪点为：获取中心像素点的像素值与邻域中像素点的像素值的差值，将差值的绝对值与预设阈值比较，如果比较结果为都大于，则中心像素点为噪点；否则，中心像素点为非噪点。也可以根据现有技术中检测噪点的方法进行。
[0059] S103，中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点像素值的加权平均； [0060] 邻域中每个像素点的权重与该像素点与中心像素点的空间距离及该像素点 与中心像素点的像素距离有关，且所述空间距离与像素距离越大，邻域中像素点的权重越小。 [0061] 其中，替换的过程可以用下列公式表示：
[0062]
[0063] 其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标，color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
[0064] in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域且i，j≠(0，0)，即属于邻域中像素点，且不包含中心像素点； [0065] wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数。
[0066]
[0067] 其中，sigmad是阈值参数，dd为中心像素点与邻域中像素点的空间距离。 [0068]
[0069] 其中，sigmac是阈值参数，dc为中心像素点与邻域中像素点的像素距离。 [0070] dc可以通过中心像素点与邻域中像素点的颜色分量获取，或，通过中心像素点与邻域中像素点的亮度分量和色度分量获取。
[0071] 以下详细描述中心像素点被替换的过程：
[0072] 根据S101中所描述的中心像素点与邻域中每个像素点的坐标值，则中心像素点与邻域中像素点的空间距离的平方为：
[0073] dd2＝i2+j2，进一步可以计算得到wdd的值。
[0074] 如果color为像素点RGB空间中的颜色分量，则中心像素点与邻域中像素点的像素距离的平方为：
[0075] dc2＝(R(x+i，y+j)-R(x，y))2+(G(x+i，y+j)-G(x，y))2+(B(x+i，y+j)-B(x，y))2[0076] 当然，可以更进一步将其转化为人眼较易感知的Lab空间，表达式如下： [0077] dc2＝(L(x+i，y+j)-L(x，y))2+(a(x+i，y+j)-a(x，y))2+(b(x+i，y+j)-b(x，y))2[0078] 为了减少RGB空间到Lab空间转换的计算量，可以通过以下表达式进行： [0079] L＝(R+2G+B)/4；a＝G-R；b＝G-B；
[0080] 同理，也可以在其他颜色分量、亮度分量或色度分量间相互转化，比如， [0081] Y＝c11*R+c12*G+c13*B+c14；
[0082] Cr＝c21*R+c22*G+c23*B+c24；
[0083] Cb＝c31*R+c32*G+c33*B+c34；
[0084] 因此，基于和不脱离本发明思想的变化均应为本发明保护范围所涵盖。 [0085] 并且，对上述人眼较易感知的Lab空间的dc值赋予权重，表达式如下：dc2＝2 2 2
p1*(L(x+i，y+j)-L(x，y))+p2*(a(x+i，y+j)-a(x，y))+p3*(b(x+i，y+j)-b(x，y)) 其中，P1是对亮度距离的权重，p2，p3是对色度距离的权重；一般p2＝p3，且p1＞p2，p1＞p3；
比如，p1＝0.5，p2＝0.25，p3＝0.25；因为人眼对亮度更敏感。
[0086] 同样，其他颜色空间可以进行相应的权重变形转换。
[0087] 根据dc，进一步可以获取 这样在Lab空间中，中心像素点的像素值被替换为：
[0088]
[0089]
[0090]
[0091] S104，中心像素点的像素值被替换为邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均。
[0092] 邻域中每个像素点的权重与该像素点与中心像素点的空间距离及该像素点与中心像素点的像素距离有关，且所述空间距离与像素距离越大，邻域中像素点的权重越小。 [0093]
[0094] 其中，out(x，y，color)为中心像素点替换后的像素值，(x，y)为中心像素点坐标， color为像素点的颜色分量、色度分量或亮度分量；
[0095] in(x+i，y+j，color)为邻域中像素点的像素值，其中，(x+i，y+j)为邻域中像素点坐标，i，j∈邻域，且i，j＝(0，0)，即属于邻域中的像素点，且包含中心像素点； [0096] wdd为邻域中像素点与中心像素点空间距离的权重函数，wdc为邻域中像素点与中心像素点像素距离的权重函数。
[0097] 同样在Lab空间中，中心像素点的像素值被替换为：
[0098]
[0099]
[0100]
[0101] 通过上述计算中心像素点像素值被替换为邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均，且中心像素点及邻域中每个像素点的权重与该像素点与中心像素点的空间距离及该像素点与中心像素点的像素距离有关，且所述空间距离与像素距离越大，邻域中像素点的权重越小。
[0102] 以上S103或S104中对邻域中像素点的加权平均既可以是对邻域中所有像素点的加权平均，也可以是对通过中心像素点的领域中某一方向上的像素点进行加权平均。 [0103] 图2是本发明消除噪声装置的结构框图。
[0104] 如图2所示，消除噪声装置200包括比较模块210、判断模块220和替换模块230。 [0105] 其中，比较模块210，用于比较中心像素点与邻域中像素点；判断模块220，用于根据比较的结果判断中心像素点是否为噪点；替换模块230，根据判断模块的判断结果替换中心像素点的像素值。
[0106] 图3是本发明消除噪声装置中替换模块230的结构框图。
[0107] 如图3所示，替换模块230进一步包括加权平均获取单元231和权重函数获取单元232，其中：
[0108] 加权平均获取单元231，用于获取邻域中像素点像素值的加权平均，或用于获取邻域中像素点与中心像素点像素值的加权平均；
[0109] 权重函数获取单元232，用于获取中心像素点与邻域中像素点的空间距离或像素距离。
[0110] 其中，权重函数获取单元232可以通过中心像素点与邻域中像素点的颜色分量获取像素距离；或，
[0111] 权重函数获取单元232可以通过中心像素点与邻域中像素点的亮度分量和色度分量获取像素距离。
[0112] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。
