摘  要： 針對(duì)監(jiān)控視頻圖像的特點(diǎn),，提出了一種基于時(shí)空聯(lián)合的實(shí)時(shí)視頻降噪算法,。該算法通過結(jié)合多幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，自適應(yīng)地區(qū)分圖像的運(yùn)動(dòng)區(qū)域和靜止區(qū)域,，對(duì)靜止區(qū)域采用時(shí)域加權(quán)均值濾波,，對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域采用空域ANL濾波。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法由于準(zhǔn)確地區(qū)分了圖像的運(yùn)動(dòng)區(qū)域和靜止區(qū)域,，充分利用了視頻的時(shí)域、空域信息,，在不造成運(yùn)動(dòng)拖影的前提下,，能夠顯著提高視頻的信噪比和圖像的主觀質(zhì)量，同時(shí)滿足實(shí)時(shí)性要求,。
關(guān)鍵詞： 時(shí)空聯(lián)合,；運(yùn)動(dòng)檢測(cè)；視頻降噪,；ANL算法

    視頻監(jiān)控以其直觀,、方便、信息內(nèi)容豐富而廣泛應(yīng)用于安防,、監(jiān)控等場(chǎng)合,，成為金融、商業(yè),、交通乃至住宅,、社區(qū)等領(lǐng)域安全防范的重要手段，為這些行業(yè)的安全防范和環(huán)境監(jiān)控起到了不可忽視的作用,。然而受監(jiān)控環(huán)境,、光照變化等影響，噪聲一直是實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控中不可回避的問題,，也成為影響視頻質(zhì)量的重要因素,。
　目前視頻降噪的方法主要分為空域降噪法和時(shí)域降噪法兩類?？沼蚪翟敕ㄒ话慊诘屯V波的方法,，但在視頻監(jiān)控中，由于空域?yàn)V波沒有充分利用時(shí)域信息,，效果并不理想,。時(shí)域降噪法既可以有效去除噪聲也可以很好地保護(hù)圖像的細(xì)節(jié)，可是單純的時(shí)域?yàn)V波會(huì)引入運(yùn)動(dòng)拖影現(xiàn)象,。參考文獻(xiàn)[1]提出了一種基于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)臅r(shí)域自適應(yīng)視頻降噪算法,，該算法時(shí)間復(fù)雜度相對(duì)較高,，而且為了滿足實(shí)時(shí)性，不能結(jié)合多幀數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波,，只考慮了前一幀數(shù)據(jù),，因而影響了降噪效果。參考文獻(xiàn)[2]提出了結(jié)合運(yùn)動(dòng)檢測(cè)區(qū)分每幀圖像的運(yùn)動(dòng)區(qū)域和非運(yùn)動(dòng)區(qū)域,，再分別對(duì)不同的區(qū)域采用不同的濾波策略,。這種結(jié)合了時(shí)域、空域的視頻濾波降噪算法充分利用了視頻的時(shí)域,、空域信息,能夠避免使用單個(gè)算法的缺點(diǎn),，得到了不錯(cuò)的效果，然而,，這種時(shí)空聯(lián)合去噪方法的效果取決于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的精確度,。
　針對(duì)監(jiān)控視頻圖像的特點(diǎn)，本文提出了一種基于時(shí)空聯(lián)合的實(shí)時(shí)視頻降噪算法,。通過結(jié)合多幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè),，自適應(yīng)地區(qū)分圖像的運(yùn)動(dòng)區(qū)域和靜止區(qū)域，對(duì)靜止區(qū)域采用時(shí)域加權(quán)均值濾波,，對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域采用空域ANL濾波,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠顯著提高視頻的信噪比和圖像的主觀質(zhì)量,，而且沒有運(yùn)動(dòng)拖影和明顯的細(xì)節(jié)信息丟失,，并在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中得到了商業(yè)化的應(yīng)用。
1 基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的時(shí)空聯(lián)合視頻降噪算法
1.1算法流程
　基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的時(shí)空聯(lián)合視頻降噪流程如圖1所示,。

　具體步驟如下：
　(1) 以4像素×4像素大小的宏塊為基本處理單位,，進(jìn)行噪聲方差的估計(jì)；
　(2) 結(jié)合噪聲方差設(shè)置運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的閾值T;
   (3) 利用宏塊的像素值之和進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè);
   (4) 針對(duì)不同的區(qū)域,，對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行ANL濾波,，對(duì)非運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行時(shí)域均值濾波。
1.2 運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法
　運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法是本算法的核心,，它決定整個(gè)算法的性能,。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的方法主要有背景差分法、時(shí)間差分法和光流法,。光流法計(jì)算復(fù)雜而且抗干擾性差,，一般無法做到實(shí)時(shí)處理。幀間差分法只檢測(cè)相對(duì)運(yùn)動(dòng)的物體,，因兩幅圖像之間的時(shí)間間隔較短,，差分圖像受光線變化影響小，檢測(cè)有效而穩(wěn)定,，但該方法存在忽視兩幀間物體重疊部位形成空洞和檢測(cè)出的物體的位置不精確的缺陷,。與幀間差分法相比,，背景差分法一般能夠提供較完全的特征數(shù)據(jù)，得到較精確的目標(biāo)圖像,，但在實(shí)際應(yīng)用中,，由于進(jìn)行比較的兩幅圖像攝自不同的時(shí)刻,，因此容易受光照變化,、風(fēng)等自然因素和其他人為因素的影響，出現(xiàn)許多偽運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn),，影響目標(biāo)檢測(cè)的效果[3],。
　    在視頻監(jiān)控中，時(shí)域降噪的效果遠(yuǎn)比空域降噪要好,，在不造成運(yùn)動(dòng)拖影的前提下應(yīng)以時(shí)域降噪為主,，使降噪的效果最優(yōu)，因此運(yùn)動(dòng)檢測(cè)相當(dāng)關(guān)鍵,。參考文獻(xiàn)[2]采用幀間差分法,，但是參考文獻(xiàn)[2]判斷運(yùn)動(dòng)和靜止塊的準(zhǔn)則是：若當(dāng)前幀的當(dāng)前子塊與前幀對(duì)應(yīng)子塊中超過80%的塊滿足設(shè)定條件，當(dāng)前子塊才被判斷為靜止區(qū)域,。這種方法使得很多靜止的區(qū)域被誤判為運(yùn)動(dòng)的區(qū)域,，從而降低了去噪的效果，同時(shí)帶來過多的使用空域降噪而引起的在視頻序列應(yīng)用上的閃爍問題,。本文提出只要當(dāng)前幀的當(dāng)前子塊與前幀對(duì)應(yīng)子塊中有一個(gè)子塊滿足設(shè)定條件,，當(dāng)前子塊就被判斷為靜止區(qū)域，進(jìn)而采用加權(quán)時(shí)域均值濾波[4],。
　　首先將待處理的視頻幀劃分成4像素×4像素的宏塊,。宏塊的選取不宜過大也不宜過小，宏塊越大檢測(cè)出來的運(yùn)動(dòng)區(qū)域越不精細(xì),，從而導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)的區(qū)域過多,影響降噪的效果,。宏塊選取過小會(huì)造成運(yùn)動(dòng)檢測(cè)不準(zhǔn)確，特別是在高噪聲背景下檢測(cè),。這是因?yàn)楸疚臑榱诉M(jìn)一步減少噪聲的干擾,，采用宏塊的像素值之和作為設(shè)置運(yùn)動(dòng)檢測(cè)閾值的判斷準(zhǔn)則,這相當(dāng)于做了一次簡(jiǎn)單的均值濾波。劃分宏塊后,，計(jì)算宏塊的像素值之和,，然后進(jìn)行比較，若兩對(duì)應(yīng)宏塊像素值和的差值的平方小于閾值T,，則認(rèn)為是靜止?fàn)顟B(tài),。具體的步驟如下(記當(dāng)前幀為k，宏塊的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)分別為i,、j）：

1.4 空域降噪中的ANL算法
　對(duì)于當(dāng)前幀中判定為運(yùn)動(dòng)區(qū)域的塊,采用空域降噪,。傳統(tǒng)的空域降噪方法有均值濾波,、中值濾波、加權(quán)均值濾波等,，這些方法都會(huì)造成明顯的細(xì)節(jié)信息丟失[5],。空域降噪的算法中,，Non_local means是一種性能優(yōu)良的算法,，特別是基于Non_local means的鄰域自適應(yīng)算法(簡(jiǎn)稱ANL算法)降噪效果很好[6]，本文采用ANL作為時(shí)空聯(lián)合降噪算法中的空域降噪方法,。
　    假設(shè)被噪聲污染的圖像為v={v(x)|x∈I},，則濾波之后的圖像表示為NL[v](x)，對(duì)于每一個(gè)像素x,，通過計(jì)算其加權(quán)平均來得到去噪之后的圖像：

    如圖2所示,，圖中粗線區(qū)域中心A表示待處理點(diǎn)，其右上方鄰域的點(diǎn)B為要加權(quán)平均的點(diǎn),，即虛線區(qū)域中心像素點(diǎn),，為了計(jì)算此點(diǎn)的權(quán)值，以待處理點(diǎn)A為中心的3×3的矩形窗口和B點(diǎn)為中心的3×3矩形窗口內(nèi)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)相減的平方和,，即(1-1′)2+(2-2′)2…來度量權(quán)值,。本文采用9×9大小的搜索范圍，相似矩形區(qū)域?yàn)?×3,。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
　為了說明算法的有效性,，本文對(duì)添加了高斯噪聲的bridge-far測(cè)試序列進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示,。
　從圖3(c)和圖3(d)的背景可以發(fā)現(xiàn)圖3(d)的去噪效果比圖3(c)的要好,，說明本文提出的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法對(duì)運(yùn)動(dòng)和靜止區(qū)域的判斷更合理。對(duì)于圖3(e)和圖3(f)兩種空域降噪算法,，ANL算法明顯要比空域自適應(yīng)降噪算法好很多,。從圖3(g)和圖3(h)中可以看出，本文提出的時(shí)空聯(lián)合降噪算法比參考文獻(xiàn)[3]中的算法更好,，而且從快速飛入的小鳥和緩慢前進(jìn)的大船可以看出本算法可

    針對(duì)監(jiān)控視頻圖像的特點(diǎn),，提出了一種基于時(shí)空聯(lián)合的實(shí)時(shí)視頻降噪算法。通過結(jié)合多幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢
測(cè),，分別對(duì)非運(yùn)動(dòng)區(qū)域做時(shí)域均值濾和對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域做空域ANL濾波,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的降噪算法不僅可以實(shí)時(shí)有效地去除噪聲，而且沒有造成運(yùn)動(dòng)拖影和明顯的細(xì)節(jié)信息丟失,。該算法已在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中得到商業(yè)化的應(yīng)用,。
參考文獻(xiàn)
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