一種新的低照度彩色圖像降噪算法*

鄒建華，李小霞

（西南科技大學(xué) 信息工程學(xué)院，四川 綿陽 621010）

1 引言

在圖像的采集過程中，總會(huì)伴隨著隨機(jī)的噪聲干擾，使得圖像質(zhì)量變差。在低照度的環(huán)境下，監(jiān)控設(shè)備采集的圖像噪聲隨著光照的變?nèi)?，噪聲也?huì)變大。為了對圖像進(jìn)行識(shí)別或其他更高層次的處理和應(yīng)用，改善圖像質(zhì)量，在圖像的預(yù)處理階段對低照度圖像進(jìn)行降噪就變得尤為重要[1]。

彩色圖像降噪的常見方法有：1）分別對RGB 3個(gè)分量進(jìn)行處理的標(biāo)量濾波法，這種方法沒有利用彩色圖像3個(gè)分量間的有機(jī)聯(lián)系，導(dǎo)致產(chǎn)生原圖像所沒有的顏色[2]；2）彩色矢量濾波法[3]，這種方法是將每個(gè)像素點(diǎn)的RGB 3個(gè)分量作為1個(gè)矢量，然后進(jìn)行處理，但處理效果在邊緣的保持上不盡如人意；3）為保持原始圖像的色彩信息在降噪的過程中不受影響，即保持色度信息不變，有學(xué)者提出了基于顏色空間轉(zhuǎn)換的降噪算法，然后分別對轉(zhuǎn)換后的分量進(jìn)行處理，較為常用的有小波降噪法[4]，但由于針對不同的圖像特征，對小波基的選擇和小波分解層數(shù)的選擇需要通過大量的實(shí)驗(yàn)來進(jìn)行確定?，F(xiàn)在新興的方法有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[5]和偏微分方法[6-7]，但算法比較復(fù)雜，計(jì)算量大。

基于變換色彩空間的彩色圖像降噪算法，解決了在RGB空間處理產(chǎn)生顏色失真或偏移的問題。從心理學(xué)的角度來看，顏色有3個(gè)要素：色調(diào)、飽和度和亮度。HSV顏色空間就是基于人眼對顏色的心理感受這一因素而轉(zhuǎn)換成的，因此比較符合人的視覺感受。由于HSV顏色空間的3個(gè)分量相關(guān)性很小，改變?nèi)我环至繉ζ溆喾至坑绊懞苄。虼丝梢詫，S，V各個(gè)分量采用獨(dú)立的方法進(jìn)行處理。本文在保持色調(diào)分量H不變的前提下，提出了對飽和度分量S和亮度分量V采用中值濾波和基于邊緣提取的降噪算法。

2 算法設(shè)計(jì)思想及實(shí)現(xiàn)

在針對低照度彩色圖像進(jìn)行降噪算法的設(shè)計(jì)時(shí)，主要考慮以下3個(gè)因素：1）避免彩色圖像的色彩偏移，保持彩色圖像的色調(diào)信息不變；2）圖像降噪平滑效果，降噪以后的圖像的信噪比；3）圖像的邊緣保持能力，避免圖像在被平滑后邊緣也被模糊。

在低照度環(huán)境下采集到圖像，如圖1a所示。低照度彩色圖像降噪過程主要分為3步：1）將低照度圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間，轉(zhuǎn)換后飽和度分量S與亮度分量V的效果圖如圖1b和圖1c所示；2）保持色調(diào)H分量不變，根據(jù)飽和度分量和亮度分量的具體特征采用不同的降噪方法；3）將圖像由HSV顏色空間轉(zhuǎn)換為RGB空間。

圖1 原圖、飽和度分量及亮度分量圖

將低照度圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間后，從圖1可觀察到飽和度分量S的噪聲較亮度分量V的細(xì)節(jié)信息少，圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息大都集中在亮度分量V中，所以對S分量與V分量采用不同的降噪方法。算法流程圖如圖2所示。

圖2 低照度圖像降噪流程圖

中值濾波提供了一種優(yōu)秀的降噪能力，比小尺寸的線性平滑濾波器的模糊程度明顯要低，但它對一些細(xì)節(jié)多，特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不適用，由于飽和度分量S的噪聲大，但邊緣不明顯，所以采用中值濾波就可以濾除大部分的噪聲。

亮度分量V是原圖特征的一個(gè)最接近的反映，它包含了原圖的大部分的邊緣細(xì)節(jié)信息和大部分的噪聲，所以對亮度分量的降噪的過程中要注意圖像的邊緣信息的保留問題。

首先，對V分量進(jìn)行邊緣提取，通過實(shí)驗(yàn)比較，選用效果較好的Canny算子進(jìn)行邊緣提取，對于不是邊緣的像素賦值為零，邊緣像素則保留其原值，這樣就得到了邊緣圖像A，如圖3a所示。然后，把邊緣圖像從原始的亮度V圖像中減去，被減去的邊緣的像素值則賦值為它的3×3鄰域平均值，這樣就得到了非邊緣的均勻圖像B，如圖3b所示，對圖像B進(jìn)行反復(fù)中值濾波，濾除均勻部分的大量噪聲，這樣得到光滑的圖像C，如圖3c所示。最后，恢復(fù)圖像邊緣，即用邊緣圖像A中的像素值代替圖像C中的對應(yīng)位置的像素值。這樣就完成了對含噪聲最多的亮度分量V的降噪過程，降噪效果如圖3d所示。

圖3 亮度分量V處理效果圖

分別對S和V分量進(jìn)行處理后，將HSV顏色空間轉(zhuǎn)換到RGB顏色空間。

下面運(yùn)用4個(gè)圖像質(zhì)量指標(biāo)[8]從客觀上分析各算法的降噪效果。最常用的客觀評價(jià)方法有峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）和均方誤差（Mean square error，MSE）。PSNR用來評價(jià)噪聲的抑制能力。以原始圖像為信息，處理后的圖像與原始圖像的差異就是噪聲，均方誤差和峰值信噪比定義分別為

式（1）中：P為濾波圖像的像素點(diǎn)，O為原始圖像的像素點(diǎn)，M和N代表圖像的長與寬。

由于PSNR值不能反映濾波器保護(hù)高頻細(xì)節(jié)及平滑低頻平坦區(qū)域的能力，所以采用平滑指數(shù)（Flatness Index，F(xiàn)I）和邊緣保持指數(shù)（Edge Save index，ESI）來考察圖像被平滑和邊緣保持的程度。FI是表征濾波器對圖像的平滑能力，F(xiàn)I值越高，表示平滑作用越強(qiáng)，如下計(jì)算

式中：M是濾波處理后圖像中所有像素的均值，SD是標(biāo)準(zhǔn)差。ESI表示了濾波處理后濾波器對圖像邊緣梯度沿水平和垂直方法的保持能力，ESI值越接近1，意味著濾波后圖像的邊緣的越接近原始圖像的邊緣，邊緣保持能力越強(qiáng)，如下計(jì)算

式中：DNR1-DNR2和分別代表原始圖像和濾波后圖像邊緣交接處相鄰元的灰度值之差。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為驗(yàn)證本算法在低照度彩色圖像降噪的性能，對低照度環(huán)境下采集的圖像（如圖4a）進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換以后，對S和V分量分別使用小波降噪、中值降噪、基于邊緣提取降噪和筆者提出的結(jié)合中值與邊緣提取降噪算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比，比較結(jié)果如圖4所示?？梢悦黠@看出，這4種方法都在一定程度上降低了圖像噪聲，圖4e降噪的效果比其他3種方法的效果都要好。

圖4 4種不同降噪算法對低照度圖像降噪結(jié)果比較

表1是4種降噪算法的指標(biāo)測試對比。由表1可見，方法4的均方誤差最小，而峰值信噪比最大，說明方法4的降噪效果優(yōu)于方法1～3。方法4的平滑指數(shù)最大，并且平滑指數(shù)大于原圖平滑指數(shù)，說明圖像平坦區(qū)域的平滑效果得到提高。方法4的邊緣保持指數(shù)也明顯大于方法1～3，數(shù)值接近于1，說明在降噪過程中保留了圖像的邊緣，沒有在平滑的同時(shí)變模糊。

表1 指標(biāo)測試對比

4 小結(jié)

本文提出的在HSV顏色空間結(jié)合中值濾波與邊緣提取降噪方法的低照度彩色圖像降噪算法，符合人類心理和視覺感官，兼顧了圖像色彩不變性、平滑效果、邊緣的保持能力，這種結(jié)合優(yōu)于單獨(dú)使用小波、中值或邊緣提取降噪的方法，改進(jìn)了圖像質(zhì)量，提高了降噪的效果。通過對其他不同的實(shí)際拍攝的低照度圖像采用不同降噪方法的對比試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了本算法的有效性，為進(jìn)一步處理圖像做好了準(zhǔn)備。

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