一種應用于相機中適于fpga實現的聯合濾波降噪方法
【專利摘要】本發明公開了一種應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法,包括：根據均值濾波窗口和引導濾波窗口，確定聯合濾波窗口大小；逐幀獲取含噪圖像原數據，判斷FPGA是否接收到降噪使能命令，如果是，則開始對當前幀含噪圖像原數據聯合濾波降噪；先使用均值濾波窗口對當前幀含噪圖像原數據降噪，確定待濾波數據，再確定當前幀含噪圖像原數據的引導數據，使用引導數據對待濾波數據降噪，得到聯合濾波降噪數據。上述聯合濾波降噪算法，利用均值濾波的平滑優點與引導濾波的保邊優點相結合，根據含噪圖像的信噪比確定聯合濾波窗口的大小，獲得較佳整體降噪效果。均值濾波和引導濾波的主要運算核心都是簡單均值運算，適于在FPGA上實現。
【專利說明】
一種應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法
技術領域
[0001]本發明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種應用于相機中適于FPGA實現的聯合 濾波降噪方法。
【背景技術】
[0002] 圖像是人們獲取信息的重要途徑之一，圖像需要經過采集和處理過程才能被呈 現，但在采集圖像過程中，圖像常常會因為受到不希望出現的信號的干擾，導致呈現的圖像 不清晰從而影響圖像質量，這些干擾圖像質量的信號叫做圖像噪聲。例如在低照度下通過 相機攝取圖像時，由于光照太暗，造成攝取的圖像往往不會太清晰。若想獲得較清晰的圖 像，可以通過提高曝光時間和增益實現，但是這樣做又會導致圖像中出現大量的隨機噪聲。 所述隨機噪聲會降低圖像的質量和精度。
[0003] 為了實現對含噪圖像進行降噪，現有技術中對圖像降噪的方法統稱降噪算法，目 前的降噪算法常見的有均值濾波算法，是一種逐像素點運算的方法，均值濾波對含噪圖像 的平坦區域降噪效果顯著(平滑效果好），但同時也令圖像的邊緣嚴重模糊，整體降噪效果 不佳。降噪算法可以通過軟件或硬件來實現，一般情況下，基于PC軟件的降噪算法可以做的 復雜一些，但基于硬件平臺，如FPGA(Field Programmable Gate Array，現場可編程邏輯門 陣列），考慮到其硬件特點和資源消耗等問題，實現的算法較為簡單。上述均值濾波算法較 為簡單，便于在FPGA實現，但是降噪效果不佳。比均值降噪算法整體降噪效果好的有小波降 噪算法，但代價是運算復雜，對運行該算法的硬件資源的要求較高，導致上述小波降噪算法 在FPGA上實現比較困難。
[0004] 對于相機中的降噪算法的而言，因為降噪算法的實現硬件平臺主要是FPGA，所以 如何兼顧降噪效果和便于FPGA實現是需要解決的問題。

【發明內容】

[0005] 本發明實施例中提供了一種應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，以 提供一種在相機中，既能兼顧降噪效果又能便于在FPGA上實現的降噪算法。
[0006] 為了解決上述技術問題，本發明實施例公開了如下技術方案：
[0007] -種應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，包括以下步驟：
[0008] 確定適于FPGA降噪所用的均值濾波窗口和引導濾波窗口的大小，所述均值濾波窗 口為ω m，所述引導濾波窗口為ω g，其中ω m的大小為m X m，ω g的大小為g X g;
[0009] 根據所述均值濾波窗口和引導濾波窗口，確定適于所述FPGA降噪所用的聯合濾波 窗口，所述聯合濾波窗口為ω，其中ω的大小為(m+g-1) X (m+g-1);
[0010]逐幀獲取含噪圖像原數據，所述當前幀含噪圖像的大小為row X col;
[0011] 判斷FPGA是否接收到降噪使能命令，如果是，則開始對當前幀含噪圖像原數據聯 合濾波降噪;其中，
[0012] 所述聯合濾波降噪包括:先使用所述均值濾波窗口對所述當前幀含噪圖像原數據 降噪，確定待濾波數據，再確定所述當前幀含噪圖像原數據的引導數據，使用所述引導數據 在所述引導濾波窗口內對所述待濾波數據降噪，得到聯合濾波降噪數據。
[0013]優選的，在上述應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法中，所述均值濾 波窗口 ^^的半徑小于所述引導濾波窗口 〇^的半徑。
[0014] 優選的，在上述應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法中，所述均值濾 波窗口 ^^的半徑為3-7個像素，所述引導濾波窗口 〇^的半徑為5-30個像素。
[0015] 優選的，在上述應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法中，所述確定當 前幀含噪圖像原數據的引導數據包括：
[0016] 在所述當前幀含噪圖像數據的所有像素點中，逐像素點移動所述聯合濾波窗口， 判斷當前像素點是否位于所述當前聯合濾波窗口的中心，如果是，則將所述當前濾波窗口 的中心像素點數據作為所述當前聯合濾波窗口的第一引導數據；
[0017] 逐像素點確定所述當前幀含噪圖像的所有聯合濾波窗口的第一引導數據，將所述 所有聯合濾波窗口的第一引導數據的集合，作為所述當前幀含噪圖像原數據的第一引導數 據。
[0018] 優選的，在上述應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法中，所述確定當 前幀含噪圖像原數據的引導數據還包括：
[0019] 確定前一幀含噪圖像數據的聯合濾波降噪數據，作為所述當前幀含噪圖像的第二 引導數據。
[0020] 優選的，在上述應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法中，所述先使用 所述均值濾波窗口對所述當前幀含噪圖像原數據降噪，確定待濾波數據包括，
[0021] 使用所述均值濾波窗口，對所述聯合濾波窗口內的像素點數據做均值濾波降噪， 得到所述待濾波數據。
[0022] 優選的，在上述應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法中，在所述確定 所述待濾波數據之后，還包括：
[0023]使用所述第一引導數據或第二引導數據，對所述待濾波數據做引導濾波降噪，得 到聯合濾波降噪數據。
[0024]優選的，在上述應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法中，所述待濾波 數據為Im(m，n)，
[0026]其中，（m，η)表示所述聯合濾波窗口的中心，ω m表示所述均值濾波窗口，i、j表示 像素索引，I(i，j)表示當前幀含噪圖像在均值濾波窗口內第i行第j列的原數據。
[0027]優選的，在上述應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法中，所述聯合降 噪數據為Q(m，n)，
[0028] Q(m,n) = a(m,n)I(m,n)+b(m,n)
[0030] b(m,n) = J'" [in, n) - a [m.n) μ (m, n)
[0031] 其中，a(m，n)、b(m，n)為引導濾波數據的系數，μ(ηι，η)表示I(i, j)在窗口 c〇m+cog-l 中的平均值，〇2(m,n)表不I (i , j)在窗口 ω m+ ω g_l中的方差，I ωm+ ω g_l I表不窗口 ωm+ ω g-1中像素的數目，(m,·")是待濾波數據Im(m，η)在窗口 ω m+ ω g-1中的均值。
[0032] 本發明提出一種應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪算法，對于含躁圖像 數據的噪聲過濾過程，是基于FPGA硬件實現的，采用聯合了均值濾波和引導濾波這兩種降 噪算法實現。降噪過程是先對這一幀含噪數據做均值濾波，得到待濾波數據，再做引導濾 波，得到聯合降噪數據。引導濾波是用引導數據對上述待濾波數據進行濾波處理的過程，其 中，均值濾波令含噪圖像的平坦區域平滑，同時也令邊緣嚴重模糊，引導濾波降噪的效果會 受含噪圖像的信噪比影響，因其"保邊"特點使得低信噪比圖像中的噪點也被部分保留，令 降噪效果大打折扣。同一幀含噪圖像數據的均值濾波窗口大小和引導濾波窗口大小不同的 話，得到的聯合降噪數據是不同的。
[0033] 本發明提供的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪算法，能夠利用均值濾 波的平滑優點與引導濾波的保邊優點相結合，根據含噪圖像的信噪比合理確定聯合濾波窗 口的大小，使得對于同一幀含噪數據而言，相比起現有的降噪方法在降噪效果和邊緣保持 兩個矛盾點上得到這一幀含噪圖像的較佳整體降噪效果。另外，均值濾波和引導濾波的主 要運算核心都是簡單的均值運算，適宜在FPGA上實現。
【附圖說明】
[0034] 為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，對于本領域普通技術人員而 言，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0035] 圖1為本發明實施例一提供的一種應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方 法的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0036] 為了使本技術領域的人員更好地理解本發明中的技術方案，下面將結合本發明實 施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施 例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通 技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本發明保護 的范圍。
[0037] 實施例一
[0038]參見圖1，為本發明實施例提供的一種應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降 噪方法的流程示意圖。如圖1所示，包括以下步驟：
[0039]在步驟S01中，確定適于FPGA降噪所用的均值濾波窗口和引導濾波窗口的大小，均 值濾波窗口為《m，引導濾波窗口為wg，其中(^的大小為mXm，的大小為gXg。確定上述 兩個窗口大小的原則是，依據含噪圖像的信噪比大小。信噪比是描述信號中有效成分與噪 聲成分的比例關系的參數，信噪比高的含噪圖像噪聲小，信噪比低的含噪圖像噪聲大。對信 噪比高的含噪圖像，使用較小的均值濾波和引導濾波窗口。為了清楚簡單的說明本方案，現 具體舉例說明。例如，均值濾波窗口的大小為3 X 3,即該窗口為3行3列，引導濾波窗口的大 小為5 X 5，即5彳丁5列。
[0040] 在步驟S02中，根據均值濾波窗口和引導濾波窗口，確定基于FPGA降噪所用的聯合 濾波窗口，聯合濾波窗口為ω，其中ω的大小為(m+g-1) X (m+g-1);即確定出一個7X7列的 聯合濾波窗口，下述步驟中聯合濾波算法是針對這樣大小的窗口內的去噪過程而言，具體 操作中，是在相機的硬件FPGA上對采集的圖像數據做降噪處理，使用7X7的聯合降噪窗口， 是指實時緩存7行當前圖像數據，并逐次取7列得到7X7窗口的圖像數據，然后進入下個步 驟 S03。
[0041] 在步驟S03中，逐幀獲取含噪圖像原數據，當前幀含噪圖像的大小為row X col，例 如是10X10,10行10列。當前幀含噪圖像原數據為以一個像素大小為單位的各行各列數據 的集合，聯合降噪窗口的子窗口對此幀含噪圖像原數據進行降噪處理時，每個子窗口均緩 存有一個7X7像素大小的當前幀含噪圖像原數據。其中，含噪圖像數據可以是噪聲圖像數 據或噪聲視頻數據。
[0042]上述三個步驟，是開始聯合濾波算法前的前序步驟，此后進入以下步驟，開始在 FPGA上運行聯合降噪的數據處理步驟。
[0043] 在步驟S04中，判斷FPGA是否接收到降噪使能命令，如果是，則進入步驟S05,開始 對當前幀含噪圖像原數據聯合濾波降噪；步驟S04也可以在本實施例提供的步驟S01-S03中 的任一步驟前執行。
[0044] 然后進入步驟S06,使用均值濾波窗口對當前幀含噪圖像原數據降噪，確定待濾波 數據。
[0045] 最后進入步驟S07,確定當前幀含噪圖像原數據的引導數據，再使用引導數據在引 導濾波窗口內對待濾波數據降噪，得到聯合濾波降噪數據。按照上述步驟S06和S07降噪，完 成當前幀的聯合濾波降噪后，重復上述步驟S04-S07開始下一幀含噪圖像數據的降噪處理。
[0046] 由本實施例提供的上述步驟可知，引導濾波是用引導數據對上述待濾波數據進行 濾波的過程，其中，引導數據可以根據含噪圖像的信噪比進行選擇，若信噪比較高，則可以 選含噪圖像原數據作為引導數據，若信噪比較低，則可以選前一幀圖像的聯合降噪數據作 為引導數據。本實施例提供的聯合降噪方法，對含噪圖像原數據做了兩次降噪處理。均值濾 波降低含噪圖像的噪聲的同時，也令圖像邊緣模糊。相反的，引導濾波卻因其"保邊"特點， 使得圖像邊緣處的噪點也被部分保留，令整體降噪效果大打折扣。故將均值濾波的平滑優 點與引導濾波的保邊優點相結合，再加之合理確定聯合濾波窗口的大小，原含噪圖像的信 噪比無論高還是低，得到的降噪圖像在平滑圖像的基礎上均能較好的保留圖像的細節信 息，相比起現有的降噪方法得到較佳整體降噪效果。另外，均值濾波和引導濾波的主要運算 都是簡單的均值運算，算法復雜度低，適宜在FPGA上實現。
[0047] 實施例二
[0048]均值濾波的核心就是均值運算，過程是指求取均值濾波窗口內所有像素值的總和 除以窗口內的像素點數目。均值濾波窗口越大，對圖像的平滑效果越強，即降噪后的圖像越 模糊。不過，這種降噪結果是針對只用單一的均值濾波算法而言是準確的，對于實施例一種 使用的聯合降噪方法而言，確實不一定準確的。這是因為聯合降噪方法，降噪結果是受均值 濾波窗口大小和引導濾波窗口大小共同決定的。例如，對于含噪圖像A和含噪圖像B，前者的 信噪比小于后者的信噪比，即前者噪音大。對含噪圖像A先使用4X4的均值濾波窗口，再使 用5 X 5的引導濾波，對含噪圖像B先使用3 X 3的均值濾波窗口，再使用5 X 5或4 X 4的引導濾 波窗口，兩個含噪圖像得到的降噪結果均是較好的。如果反過來的話，就會造成含噪圖像A 降噪后不夠平滑，而含噪圖像B降噪后過于模糊。尤其是含噪圖像的信噪比較高的情況下， 本發明提供的聯合濾波降噪方法的優勢更為明顯，即降噪效果越好。
[0049] 但是，考慮到均值濾波和引導濾波均有平滑作用，但在同等大小的濾波窗口內，均 值濾波的平滑程度要大于引導濾波的保邊效果，為了平衡圖像平滑和邊緣保持兩者的關 系，保證每個含噪圖像的最終降噪結果，優選均值濾波窗口的半徑小于引導濾波窗口的半 徑。在相機的FPGA上實現的聯合濾波降噪方法，對于含噪圖像的降噪是逐幀進行的，如果對 于當前幀的最終降噪結果不滿意，則可以適當選取更大的均值濾波窗口和相應的更大的引 導濾波窗口，同時還應該滿足均值濾波窗口的半徑小于引導濾波窗口的半徑。例如，對于上 述含噪圖像A，如果對最終降噪結果不滿意，可以選取5X5的均值濾波窗口，7X7的引導濾 波窗口。此時，在FPGA上實時緩存的含噪圖像A的大小就從8 X 8變成了 11 X 11，實時處理的 數據量變多，對于同樣大小的含噪圖像，逐像素點降噪的次數減少，變化前后在FPGA實時降 噪的運行速率也不相同。根據實際運行經驗，均值濾波窗口的半徑可以為3-7個像素，相應 的，引導濾波窗口的半徑可以為5-30個像素，在這些范圍內的濾波半徑，能夠兼顧降噪效果 和聯合降噪方法的運行效率。
[0050] 本發明提供的聯合降噪方法的第一次降噪過程是對含噪圖像做均值濾波得到待 濾波圖像的降噪過程，第二次降噪過程，是使用引導數據對待濾波數據做引導濾波，得到聯 合濾波降噪數據的降噪過程。在均值濾波窗口大小和引導濾波窗口大小相同的情況下，可 見不同的引導數據得到的聯合濾波降噪數據一定不同，引導數據的確定過程如上所述。
[0051] 但是在實際實施中，根據引導圖像的不同，可以分成2D聯合濾波降噪和3D聯合濾 波降噪方法，區別在于前者的引導圖像為含噪圖像本身，后者的引導圖像為前一幀含噪圖 像的第二次降噪數據組成的圖像。若噪聲輕微選擇2D降噪，可以直接將原圖作為引導圖像， 這樣既可以去除輕微噪聲，又不會令圖像發生較大變化;若噪聲嚴重選擇3D降噪，則將前一 幀圖像的聯合降噪結果作為引導圖像，因為前一幀圖像的聯合降噪結果比含噪圖像自身的 信噪比高，也可以選擇與含噪圖像大小一致、信噪比高的其他圖像做引導圖像。3D降噪算法 體現在FPGA實現中，需要存儲前一幀降噪處理后的圖像，可以將其存儲在DDR(Double Data Rate，雙倍速率同步動態隨機存儲器）中。
[0052]在2D降噪時，若含噪圖像為黑白圖像，則直接進行處理即可，若含噪圖像為彩色圖 像，為了保持圖像色彩的恒常性，首先將RGB圖像轉為YUV圖像，聯合降噪算法只對圖像的Y 分量做處理，U分量和V分量不做處理，然后將處理完的Y分量和原始的U、V分量轉成RGB圖像 即可。
[0053]在確定了引導數據或引導圖像之后，進入上述步驟S06中，使用與聯合濾波窗口相 對應的均值濾波窗口，對聯合濾波窗口內的像素點數據做均值濾波降噪，得到待濾波數據。 具體降噪運算過程為：
[0055] 其中，Γ(πι，η)為待濾波數據，（m，n)表示聯合濾波窗口的中心，〇^表示均值濾波窗 口，i，j表示像素索引，I(i，j)表示當前幀含噪圖像在均值濾波窗口內第i行第j列的原數 據。可見，主要運算是求均值，即主要做加法，可以說對FPGA的邏輯資源消耗比較小，便于在 FPGA上運行。另外，算法的復雜度低，運算時間短，可以做到實時處理。
[0056] 在確定了待濾波數據之后和引導數據后，進入步驟S07,使用第一引導數據或第二 引導數據，對待濾波數據做引導濾波降噪，得到聯合濾波降噪數據。具體是指得到下述聯合 降噪數據為Q(m，n)，
[0060] 其中，a(m，n)、b(m，n)為引導濾波數據的系數，μ(ηι，η)表示I(i, j)在窗口 c〇m+cog-l 中的平均值，〇2(m,n)表不I (i , j)在窗口 ω m+ ω g_l中的方差，I ωm+ ω g_l I表不窗口 ωm+ ω g-1中像素的數目，是待濾波數據Γ(ηι，η)在窗口 com+cog-l中的均值。
[0061] 上述計算聯合降噪數據的計算是簡化版，主要是使用的系數a、b均為簡化后的系 數，簡化前的系數應該是系數a、b均取均值，再使用這兩個均值計算得到Q(m，n)，這里簡化 的根據是:假定窗口 ω的中心位置k(i，j)處的像素點被其他中心位置的子窗口包圍計算得 到的系數權重為〇,只有在以該像素點為中心位置的窗口計算得到的系數權重為1。而且，通 過實驗驗證，簡化算法的降噪效果與原算法的降噪效果相差不大，為了減小FPGA運算量，故 采用簡化版算法。通過對算法變形、簡化，使其更適宜FPGA實現，實現在FPGA上實現對含噪 圖像實時降噪處理。
[0062] 通過以上的方法實施例的描述，所屬領域的技術人員可以清楚地了解到本發明可 借助軟件或者通用硬件平臺的方式來實現，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基于這 樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品的 形式體現出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質中，包括若干指令用以使得一臺計 算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網絡設備等)執行本發明各個實施例所述方法 的全部或部分步驟。而前述的存儲介質包括：只讀存儲器(R0M)、隨機存取存儲器(RAM)、磁 碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。
[0063] 本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部 分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于裝置或 系統實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述得比較簡單，相關之處參見方法 實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置及系統實施例僅僅是示意性的，其中所述作為 分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或 者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網絡單元上。可以根 據實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現本實施例方案的目的。本領域普通技術 人員在不付出創造性勞動的情況下，即可以理解并實施。
[0064] 以上所述僅是本發明的【具體實施方式】，應當指出，對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應 視為本發明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征在于，包括以下步驟： 確定適于FPGA降噪所用的均值濾波窗口和引導濾波窗口的大小，所述均值濾波窗口為 ?m，所述引導濾波窗口為wg，其中(^的大小為mXm，COg的大小為gXg; 根據所述均值濾波窗口和引導濾波窗口，確定適于所述FPGA降噪所用的聯合濾波窗 口，所述聯合濾波窗口為ω，其中ω的大小為(m+g-1) X (m+g-1); 逐幀獲取含噪圖像原數據，所述當前幀含噪圖像的大小為row X coI; 判斷FPGA是否接收到降噪使能命令，如果是，則開始對當前幀含噪圖像原數據進行聯 合濾波降噪;其中， 所述聯合濾波降噪包括：先使用所述均值濾波窗口對所述當前幀含噪圖像原數據降 噪，確定待濾波數據，再確定所述當前幀含噪圖像原數據的引導數據，使用所述引導數據在 所述引導濾波窗口內對所述待濾波數據降噪，得到聯合濾波降噪數據。2. 根據權利要求1所述的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征在 于，所述均值濾波窗口半徑小于所述引導濾波窗口 〇^的半徑。3. 根據權利要求1所述的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征在 于，所述均值濾波窗口半徑為3-7個像素，所述引導濾波窗口 〇^的半徑為5-30個像素。4. 根據權利要求1所述的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征在 于，所述確定當前幀含噪圖像原數據的引導數據包括： 在所述當前幀含噪圖像數據的所有像素點中，逐像素點移動所述聯合濾波窗口，判斷 當前像素點是否位于所述當前聯合濾波窗口的中心，如果是，則將所述當前濾波窗口的中 心像素點數據作為所述當前聯合濾波窗口的第一引導數據； 逐像素點確定所述當前幀含噪圖像的所有聯合濾波窗口的第一引導數據，將所述所有 聯合濾波窗口的第一引導數據的集合，作為所述當前幀含噪圖像原數據的第一引導數據。5. 根據權利要求4所述的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征在 于，所述確定當前幀含噪圖像原數據的引導數據還包括： 確定前一幀含噪圖像數據的聯合濾波降噪數據，作為所述當前幀含噪圖像的第二引導 數據。6. 根據權利要求4或5所述的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征 在于，所述先使用所述均值濾波窗口對所述當前幀含噪圖像原數據降噪，確定待濾波數據 包括， 使用所述均值濾波窗口，對所述聯合濾波窗口內的像素點數據做均值濾波降噪，得到 所述待濾波數據。7. 根據權利要求6所述的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征在 于，在所述確定所述待濾波數據之后，還包括： 使用所述第一引導數據或第二引導數據，對所述待濾波數據做引導濾波降噪，得到聯 合濾波降噪數據。8. 根據權利要求6所述的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征在 于，所述待濾波數據為Im(m，η)，其中，(m，η)表示所述聯合濾波窗口的中心，ω m表示所述均值濾波窗口，i、j表示像素索 弓l，I(i，j)表示當前幀含噪圖像在均值濾波窗口內第i行第j列的原數據。9.根據權利要求8所述的應用于相機中適于FPGA實現的聯合濾波降噪方法，其特征在 于，所述聯合降噪數據為Q(m，n)，其中，3(111，11)、13(111，11)為引導濾波數據的系數4(111，11)表示1(；[，」)在窗口〇111+0^-1中的 平均值，〇2(m，n)表不I (i，j)在窗口 ω m+ ω g_l中的方差，I ω m+ ω g_l I表不窗口 ωm+ ω g_l中 像素的數目，是待濾波數據Γ(πι，η)在窗口 com+cog-l中的均值。
【文檔編號】H04N5/217GK106027854SQ201610457475
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年6月22日
【發明人】楊藝, 郭慧, 謝森
【申請人】凌云光技術集團有限責任公司