適用于多種噪聲模型的圖像濾波器

基本原理

圖像受獲取和存儲、處理及各種干擾的影響，顯示時(shí)畫(huà)面上會(huì )出現噪聲。為了減少噪聲帶來(lái)的負面影響，盡可能地還原干凈真實(shí)的畫(huà)面，就需要用到降噪濾波器對圖像數據進(jìn)行處理。

圖像的噪聲有多種類(lèi)型。如加性噪聲、乘性噪聲、椒鹽噪聲、高斯噪聲等。常見(jiàn)的降噪方法有在空間域進(jìn)行的，也有將圖像數據經(jīng)過(guò)傅里葉等變換以后轉到頻域中進(jìn)行的。其中頻域里的濾波需要涉及復雜的域轉換運算，相對而言硬件實(shí)現起來(lái)會(huì )耗費更多的資源和時(shí)間。在空間域進(jìn)行的方法有均值或加權后均值濾波、中值或加權中值濾波、最小均方差值濾波和均值或中值的多次迭代等。

實(shí)踐證明，這些方法雖有一定的降噪效果，但都有其局限性。比如加權均值在細節損失上非常明顯；而中值僅對脈沖干擾有效，對高斯噪聲卻無(wú)能為力。

事實(shí)上，圖像噪聲總是和有效數據交織在一起，若處理不當，就會(huì )使邊界輪廓、線(xiàn)條等變得模糊不清，反而降低了圖像質(zhì)量。此外，由于各類(lèi)噪聲往往不是單一存在而是同時(shí)并存，所以單純采用一種濾波器，往往達不到滿(mǎn)意的效果。

本文所述算法，就是針對這一問(wèn)題，提出了一種新型的可同時(shí)濾除多種噪聲的數字圖像濾波器方法，其濾波效果優(yōu)于單純的某一種濾波器，同時(shí)計算量也不太復雜，硬件上較易實(shí)現。

算法描述

本文所采用的濾波算法包括以下主要步驟。

● 在某鄰域窗口內選擇多個(gè)鄰域像素fi，（i=1,2,…,n）；
● 噪聲檢測：累計中心像素與鄰域內其他像素之間的差值中大于T1的個(gè)數N，T1是一個(gè)與圖像的細節程度有關(guān)的閥值；當 0NT2時(shí)，表示中心像素為信號點(diǎn)，否則為噪聲點(diǎn)。T2是與噪聲污染程度相關(guān)的閾值；
● 計算與所選像素對應的像素數據的加權平均值，這里用“g1”表示；
● 計算所選像素對應的多窗口（包括十字形窗、X形窗和矩形窗等三種窗口類(lèi)型）像素數據排序比較后的中間值，這里用“g2”表示；
● 按照式（1）計算出濾波的最后輸出值，用來(lái)調整中心像素的像素數據。

（1）

上式中，g（x，y）表示濾波器的輸出像素值；a和b分別是針對不同噪聲類(lèi)型選擇的線(xiàn)性和非線(xiàn)性濾波比例系數，其取值與N的大小相關(guān)。

實(shí)驗結果

為了比較本文方法和原有方法的降噪效果，我們以L(fǎng)ena圖為例，對其同時(shí)添加了均值為0.003，差值為0.004的高斯噪聲以及強度為0.01的脈沖噪聲，然后分別用加權均值濾波、加權中值濾波和本文提出的方法對噪聲圖進(jìn)行濾波處理，效果如圖1所示。

圖1（a）Lena原圖

圖1（b）同時(shí)加入高斯和椒鹽噪聲的Lena圖

圖1（c） 加權均值濾波后

圖1（d）加權中值濾波后

圖1（e）本文的方法濾波后

同時(shí)，可采用計算信噪比的方法對各種方法作出量化的比較。式（2）為信噪比的計算公式。

(2)

其中，M、N是圖像的長(cháng)度和寬度，g是濾波以后的數據，s是原圖數據，f是附加了噪聲的圖像數據。計算得出的信噪比R若為負值，則說(shuō)明噪聲被抑制，且R的值越小，說(shuō)明濾波效果越好。表1顯示出了各種方法的信噪比結果。

可以看到，本文所述方法能集合均值濾波對高斯噪聲有效和中值濾波對脈沖噪聲有效的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)又避免了在濾波的同時(shí)使細節模糊的情況發(fā)生。所以，實(shí)驗證明本文所述方法是切實(shí)有效的。

硬件實(shí)現

圖2是硬件系統框圖。大量試驗表明，人眼對亮度信號的敏感度超過(guò)對色度的敏感。專(zhuān)門(mén)針對亮度信號進(jìn)行降噪濾波，符合人眼的觀(guān)看模式。所以，RGB信號流首先經(jīng)過(guò)YUV色空間轉換進(jìn)行亮色分離。RAM塊完成n-1行的亮、色數據存儲，它可實(shí)現一進(jìn)n出的鄰域窗口數據流，輸出給后面的噪聲判斷和濾波處理模塊，最后再還原成RGB輸出給顯示終端。

圖2 硬件系統框圖

關(guān)鍵器件選型時(shí)要綜合考慮系統工作頻率、模塊總規模、調用IP庫、芯片成本、可擴展性和可升級性、廠(chǎng)商支持等多個(gè)方面的因素。由于此平臺僅用于芯片開(kāi)發(fā)階段中的模塊驗證階段，所以不必選擇性能最優(yōu)而價(jià)格昂貴的系列。結合本設計的實(shí)際情況，選擇了Xilinx的Spartan 3E系列XC3S500E （PQ208封裝），該芯片內含20個(gè)RAM塊，滿(mǎn)足系統需14個(gè)RAM用于存儲兩行實(shí)時(shí)像素數據及對應控制信號的需求；10476個(gè)邏輯單元，4656個(gè)Slice，而本系統通過(guò)Synplify綜合后的規模為3158個(gè)Slice，約占70％的內部資源，留有一定余量。圖3是濾波主模塊流程圖。

圖3 濾波主模塊流程圖

電路設計中的注意事項

根據視頻電子標準協(xié)會(huì )（VESA）的規定，對于視頻標清及高清信號的像素時(shí)鐘，至少需要達到135MHz左右的頻率。為了滿(mǎn)足這一頻率要求，需要運用到流水管線(xiàn)設計方法，綜合考慮面積和速度兩方面的因素進(jìn)行設計。

設計的難點(diǎn)有二：一是如何搭建一個(gè)實(shí)時(shí)的像素矩陣數據流，一次同時(shí)輸出nn的矩陣數據；二是如何采用流水管線(xiàn)的方式在延時(shí)若干拍后實(shí)時(shí)地輸出濾波處理后的像素數據。

對于第一個(gè)問(wèn)題，可以調用Xilinx提供的RAM內核，運用Coregen工具在器件內部規劃出一個(gè)n行或n－1行的存儲空間，在第n行的第n個(gè)數據到達以后，就可以同時(shí)輸出nn個(gè)矩陣數據到后面的處理模塊。輸出一個(gè)矩陣后，新的數據又進(jìn)入存儲空間，使數據得到刷新。以33矩陣為例，其存儲模塊的功能仿真波形見(jiàn)圖4所示，可以看到在延遲一行加一個(gè)像素時(shí)鐘后，模塊就開(kāi)始按時(shí)鐘輸出y11到y33共九個(gè)鄰域內數據。

圖4 存儲模塊的功能仿真波形

第二個(gè)問(wèn)題的解決可充分利用能夠有效提高電路運行速度的流水線(xiàn)方法。首先將濾波處理過(guò)程分為若干步驟，每一步驟對應一些狀態(tài)標志寄存器或中間寄存器，由此搭建一個(gè)有著(zhù)若干節拍的流水結構，最后在總的延遲拍數后實(shí)現實(shí)時(shí)的（即按圖像像素時(shí)鐘頻率來(lái)輸出）濾波數據輸出流。不論是33的還是77的矩陣鄰域，或者更大些的鄰域，從輸入矩陣數據到輸出此矩陣的中間值，都是只需最多8拍即可完成。從而有效提高電路工作頻率，本系統經(jīng)過(guò)靜態(tài)時(shí)序分析后的結果為135MHz，滿(mǎn)足高清信號處理所需的像素時(shí)鐘頻率。