基金项目:中国科学院青年创新基金项目.

光电技术应用

基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法研究

李 岩1,2,乔彦峰1,高 岩1,2,孙志远1,2,高丰端1,2

(1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光电测控部,吉林长春130033;

2.中国科学院研究生院,北京100039)

摘 要: 视频信号内的噪声是信号中不希望出现的干扰部分,如果不加以有效的去除,会严重影响视频图像的质量。提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法。该方法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取噪声。滤波的强度是根据物体运动轨迹上的运动强度自适应变化的。利用该算法,有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节。实验结果表明,采用该降噪算法处理后的视频图像质量明显优于采用空域的降噪方法的结果。

关键词: 运动补偿;自适应时域滤波;运动强度检测

中图分类号:TN911.73 文献标识码:A 文章编号:1001-5868(2007)05-0747-04

An Adaptive Temporal Filter Based on Motion C ompensation for Video Noise Reduction

LI Yan

1,2

,QIAO Yan feng 1,GAO Yan

1,2

,SU N Zhi yuan

1,2

,GA O Feng duan

1,2

(1.Photoelectricity Measurem ent and C ontrol Department,C hangchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,C HN;2.Graduate School of the Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039,CHN)

Abstract: Noise in v ideo signals w ill deg rades the im ag e quality.A n adaptiv e temporal filter based on mo tion com pensatio n is proposed for noise reduction.T he noise in video sequence is tracked by m otio n co mpensation in tem po ral domain.T he filtering strength can be adaptive chang ed on object motion situation.The ex periment results show that the pro posed filter is better than the filter in spatial domain.T he noise in video signals can be effectiv ely reduced and the im age w ill not be blurry as the r esult of spatial filter.

Key words: mo tion com pensation;adaptive temporal filter;m otio n strength detection

1 引言

在视频处理领域中,降噪技术是增强视频图像质量的一种非常重要的手段。通常我们在获取视频图像,存储视频图像以及视频压缩的过程中,都会引入噪声。如果对这些噪声不加以有效的去除,那么会严重影响视频图像的主观质量。目前的降噪方法有很多,但大多数都是在空域内基于低通滤波的方法。这样做确实去除了主要集中在信号高频内的噪声,可是也造成了集中在信号高频内的图像细节的损害,因此引入了降噪和保护细节的矛盾[1]。由于

视频处理不同于通常的图像处理,它含有时间坐标轴上图像帧间的信息。因此文献[2~4]中提出了时域滤波的方法,时域滤波利用了噪声在帧间的特点有效地去除了噪声,同时保护了图像的细节。可是对于运动比较剧烈的物体,单纯的时域滤波会引入运动物体 拖尾 现象的产生。

本文提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法。该算法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取视频信号内的噪声,按照 沿着物体的运动轨迹进行滤波 的原理进行视频降噪

[5]

。滤波器

的强度可以根据物体运动轨迹上的运动强度进行自适应的调整,这样可以有效地避免运动物体 拖尾 现象的产生。采用本文提出的算法有效地去除了视

747

频序列内的噪声,同时很好地保护了视频图像的细节信息。

2 噪声帧间特点分析

在由CCD 和CMOS 传感器采样的视频序列中,噪声主要出现在信号的高频内,而图像的细节也出现在每一帧信号的高频内。如果采用帧内的低通滤波技术必然会造成降噪和保护图像细节的矛盾。由于视频信号还具有时间轴上的信息,所以我们可以通过噪声的帧间特点将它们提取出来。图像传感器的噪声通常可以被仿真为白色的高斯分布及与信号无关的噪声。这些噪声在帧间不具有相关性,在每一帧内总是随机出现的,在时域上不具有连续性,每帧都在变化。而视频序列每一帧的图像内容是具有高度相关性的,在时域上沿着物体运动轨迹的方向是保持一致的,每帧之间不发生变化。所以,如果我们能够在时域上很好地获得物体的运动轨迹,那么我们就能够沿着物体的运动轨迹对噪声进行有效的滤波,同时这种帧间的滤波技术不会损害图像在帧内的细节内容。因此有效地解决了帧内滤波不能很好解决的降噪和保护图像细节的矛盾。在通常的视频编码系统中,人们经常采用运动补偿技术来确定物体的运动轨迹。因此在这里,我们也采用运动补偿技术来跟踪物体,并获得运动轨迹。

3 运动补偿自适应时域降噪算法

3.1 算法流程图及步骤

本文提出的基于运动补偿的自适应时域降噪算法的流程图如图1

所示。

图1 运动补偿自适应时域降噪算法流程图

按照图1,本文提出的算法按以下步骤进行:(1)每一帧图像以16 16像素大小的宏块为基

本处理单位,用当前帧内的当前宏块在前一帧内进行搜索,利用运动补偿技术在前一帧内找到与当前宏块最匹配的参考宏块,从而确定当前宏块在时域上的运动轨迹;

(2)在运动轨迹上,根据当前宏块和参考宏块的信息检测当前宏块的运动强度;

(3)根据运动强度设置当前宏块的滤波强度,从而确定当前块和参考块滤波的权重;

(4)按照当前块和参考块的权重,进行加权平均滤波,完成沿着运动估计的自适应加权平均滤波。3.2 运动补偿技术

在本文提出的算法中,采用16 16像素大小的宏块进行运动补偿。在当前帧中的每个宏块采用最小SAD 准则,在前一帧中进行搜索,找到对应当前宏块SAD 值最小的宏块,这个宏块是前一帧内对应于当前块最匹配的宏块,我们称它为参考宏块。SAD 定义如公式(1)所示:

SAD =

16i =1

16

j =1

|c ij -p ij |(1)

式中,c ij 代表当前宏块内每一个像素点的灰度值,p ij 代表参考宏块内每一个像素点的灰度值。通过以最小SAD 为准则的运动补偿技术,在前一帧的固定的搜索范围内,我们可以找到对应于当前宏块最匹配的参考宏块。当前宏块和参考宏块构成了当前宏块在时域上的运动轨迹,我们可以沿着这个运动轨迹对当前宏块进行时域滤波。

3.3 运动强度检测

为了克服由于单纯的时域滤波易造成快速运动物体 拖尾 的现象,我们采用了运动强度检测技术。对具有不同运动强度的物体,滤波器采用不同的滤波强度,这样有效地避免了快速运动物体 拖尾 现象的产生。由于算法处理时是以宏块为最小单位,所以我们利用运动强度检测算子K ,来检测当前宏块在运动轨迹上的运动强度。K 的定义如公式(2)所示:

K =

116

16i =1 16

j =1

c

ij

-

16i =1 16

j =1

p

ij

(2)

式中,c ij 和p ij 的定义同式(1)中的定义。通过检测算子K 和由试验确定的两个高低门限值T h 和T l ,

就可以确定当前宏块在运动轨迹上的运动强度。每个宏块的运动强度被定义成三种情况,如果当前宏块的检测算子K 值小于低门限值T l ,则表明当前宏块在运动轨迹上是平稳缓慢的运动,具有低

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W=0.45,K T l

W=0.6,T lW=0.85,T h K

(3) 3.4 滤波器结构

本文提出的算法的滤波器按照加权平均滤波器设计,滤波器结构如式(4)所示:

f out=Wf t+(1-W)f t-1(4)式中,f out代表经滤波以后输出的宏块像素值,f t代表当前宏块的各点像素值,f t-1代表参考宏块的各点像素值。W是由公式(3)计算得到的权重。权重W会根据当前块的运动状态自适应地进行调整,从而调整滤波器的滤波强度。经过自适应的加权平均滤波,视频信号内的噪声被有效的去除,同时很好地保护了图像的细节。

4 实验结果

为了证明本文提出的算法的有效性,我们采用经CCD摄像机实际采样的含有噪声的视频序列进行测试,序列的信噪比为30dB。双边滤波器是帧内较优的滤波器,它可以有效地去除噪声,同时可以较好地保护图像的细节[6]。为了证明本文提出的算法优于空域内的帧内滤波算法,我们采用本文提出的算法和双边滤波器进行比较。我们采用这两种算法同时处理实际采样的噪声序列。试验结果如图2和图3所示。

我们给出了经两种算法处理以后测试序列的第7帧和第27帧的实验结果,由于测试序列是经CCD 摄像机实际采样的,所以序列内的噪声是真实的传感器的噪声。图2给出了序列第7帧的处理情况,图3给出了序列第27帧的处理情况。其中,图2 (a)表示含有采样噪声的第7帧原始图像,图2(b)表示经双边滤波算法降噪以后的第7帧图像,图

2 (c)表示经

本文提出的算法降噪以后的第7帧图

像。很明显,经双边滤波处理以后的图2(b)虽然去除了噪声,可是整幅图像也变得模糊。由于帧内降噪算法低通滤波的性质,图2(b)的图像细节不可避免地受到损害。而经本文的算法处理以后的(c)图图像,不仅有效地去除了噪声,同时图像的细节也被很好地保护。(c)图的整幅图像看起来边缘很清晰,没有模糊的感觉。

(a)

(b)

(c)

图2 视频序列第7帧原始图像及降噪后图像

可见,经本文算法降噪的(c)图图像质量明显优于经双边滤波器降噪的图2(b)图像。在图3中,图3(a)表示含有采样噪声的第27帧原始图像,图3 (b)表示经双边滤波算法降噪以后的第27帧图像,图3(c)表示经本文提出的算法降噪以后的第27帧图像。同图2的效果一样,经本文提出的算法降噪的(c)图图像质量明显优于经双边滤波器降噪的(b)图图像质量。因此,本文提出的基于运动补偿的自适应时域降噪算法明显优于空域内的图像帧内降噪算法。经本文算法处理以后的视频序列,不仅有效

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地去除了噪声,

而且很好地保护了图像的细节内容。(a)

(b)

(c)

图3 视频序列第27帧原始图像及降噪后图像

5 结论

本文提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法,它采用运动补偿技术在时域上跟踪并提取视频序列中的噪声。在沿着物体的运动轨迹进行滤波的同时,该算法对物体的运动强度进行检测,根据不同的运动强度自适应的调整滤波的强度,这样有效避免了快速运动的物体 拖尾 现象的产生。实验结果表明:本文的算法有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节。采用本文提出的算法处理后的视频图像质量明显优于采用

空域的降噪方法的结果。参考文献:

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[6] 靳 明,宋建中.一种自适应的图像双边滤波方法

[J].光电工程,2004,31(7):65 69.

作者简介:

李 岩(1979-),男,吉林春市人,博士生,主要从事光电精密跟踪测量技术、数字视频处理技术和视频编码技术的研究。E mail:doctor li1979@163.co m

(上接第1页)

6 结论

本文利用广角BPM 法和有效折射率法(EIM )对有机聚合物S 形脊波导进行了模拟仿真,研究了S 形光波导圆弧曲率半径与弯曲损耗的关系,得出了如下结论:当圆弧曲率半径大于5000 m 后,随着波导曲率半径的增大,波导的弯曲辐射损耗已不会再明显减小,光能量已可以在S 形波导中稳定地传播,形成导模。该结论为我们制作复杂的器件提供了有效的依据。参考文献:

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作者简介:

陆荣国(1982-),男,广西河池人,博士生,主要研究方向为集成光学器件理论与技术。E mail:zidanezidane1982@126.com

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