基于运动检测的自适应降噪算法及实现.pdf

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1、第29卷第2期上海工程技术大学学报Vo1．29NO．22015年6月JouRNALOFSHANGHAIUNIVERSITYOFENGINEERINGSCIENCEjun．2叭5文章编号：1009—444X(2015)02一O134一O4基于运动检测的自适应降噪算法及实现陈刚，李鸿燕，庄旭，林志雄(上海工程技术大学基础教学学院，上海201620)摘要：提出了基于运动检测的自适应降噪算法．通过计算相邻图像的相同背景区域噪声方差得到噪声强度，根据噪声强度大小设置运动阈值；通过计算图像局部相似度自适应地区分图像运动区域和静止区域，对静止区域采用时域加权均值滤波，对运动区域采用均值空域滤波．M

2、atlah仿真实验结果表明：采用该降噪算法在去除视频序列噪声的同时，也很好地保护了图像的细节．关键词：高斯噪声；噪声方差；局部相似；时域；空域中图分类号：TN911．73文献标志码：AAuto-AdapterNoiseReductionAlgorithmandImplementationBasedonMotionDetectionCHENGang，LIHongyan，ZHUANGXu，LINZhixiong(CollegeofFundamentalStudies，ShanghaiUniversityofEngineeringScience，Shanghai201620，China)A

3、bstract：Anauto—adapternoisereductionalgorithmbasedonmotiondetectionwasproposed．Thenoiseintensitywasobtainedbycalculatingnoisevarianceofsamebackgroundregionsforadjacentimagesandmotionthresholdwassetaccordingtonoiseintensity．Thestillregionsweredistinguishedfrommotionregionsofvideoimagebylocalimag

4、esimilaritycomputation．Thetemporalweightedfiltertothestillregionsandspatialaveragefiltertothemotionwereadapted．TheexperimentalresultinMatlabsimulationenvironmentshowsthatthenoisereductionalgorithmcaneffectivelyreducethenoiseinvideosignalsandprotectimagedetails．Keywords：Gaussnoise；noisevariance；

5、localsimilarity；temporal；spatial在视频监控领域中，视频去噪技术作为一种进行降噪，时域降噪利用多帧图像的时间相关性有效去除视频图像中噪声信号的多媒体信息处进行降噪．理技术，是增强视频质量的一种非常重要的手在视频降噪应用中，由于空域滤波没有充分利段．目前，降噪方法主要分为空域降噪和时域降用时域的信息，导致了降噪和保护图像细节的矛噪两种，其中空域降噪利用图像内的空间相关性盾．视频监控图像序列具备相邻帧之间背景相同，收稿日期：2015—03—17基金项目：上海市大学生创新训练计划资助项目(csl421003)作者简介：陈刚(1994一)，男，在读本科生，研究方

6、向为材料科学．E—mail：1123714920@qq．corn通信作者：李鸿燕(1971～)，女，副教授，硕士，研究方向为奇异积分方程、应用数学．E—mail：wxsh2001@163．corn第2期陈刚，等：基于运动检测的自适应降噪算法及实现图像细节具有较强的相关性，同时相邻帧之间同一E(AFk)=E(一一1)=1位置的噪声存在随机性，具备不连续的特点．基于E(vk)一E(女一一0l(4)帧间时域相关性的滤波方法比空域滤波具有更好D(AF)=D(73一一1)=l的降噪效果，而单纯的时域滤波对于运动场景往往D()+D(73一1)：2a2J存在较大的匹配失败和误差，从而产生运动物体式

7、中：E(AF)为△的数学期望值；D(AF)为“拖尾”现象．文献[5]提出了一种基于运动检测的△的方差．时域视频降噪算法，该算法基于运动检测进行时域通过计算相邻帧差图像的相同背景宏块方差滤波，但是帧差的大小并不能完全正确地反映场景D(AF)得到噪声方差2，D(AF)计算公式为运动的情况，例如静止场景的噪声很大，则可能被D(AF∑×判断为运动；而某些特殊的运动场景，如大面积的j=0皮肤运动，其噪声很小，则可能会被判断为静止，由[△(，J)一AF(，)](5)此