基于时域和空域混合的低信噪比视频降噪算法及其分析

论述了几种基于时域和空域混合的对低信噪比视频图像进行降噪处理的算法。考虑单独使用时域或空域降噪算法对视频图像进行处理的缺点和不足。在时域上,由于视频图像帧与帧之间有较强的相关性,采用递归加权算法;在空域上,分别采用第二代Curvelet变换理论的Wrap算法(Wrapping-Based Transform)、全变差(TV)算法、Lee降噪算法、基于偏微分方程各向同性非线性扩散去噪算法(PM-AOS算法)以及中值滤波等降噪算法。实验结果表明时域和空域混合的降噪算法可提供较好的视觉效果,较好地保留视频图像的边缘、纹理等细节信息,超过单独使用时域或空域对视频图像降噪的算法,且部分算法处理时间相对较短,具有在硬件平台上移植的可行性。

一种基于运动估计的3D视频降噪算法

在视频图像降噪中,时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节,提高PSNR方面更具有优势。根据此原理,提出了一种基于运动估计的3D降噪算法。该3D降噪算法结合了时域滤波和空域滤波。在时域上,基于运动估计在当前帧的前一帧和后一帧中同时搜索匹配块。对搜索到的匹配块进行运动强度检测,如果运动强度较小,就进行时域滤波,如果运动强度过大,就为对当前块进行空域滤波。另外,设计了噪声标准差估计单元,能够根据噪声标准差自动调整运动强度检测阈值,准确判断块的运动强度。同时,估计出的噪声标准差也用作空域滤波器的参数。