数字视频降噪算法的研究与硬件实现

2018-05-30福州瑞芯微电子股份有限公司郑天翼

电子世界 2018年9期

福州瑞芯微电子股份有限公司郑天翼

数字视频图像处理系统中，数字视频采集、传输、解码等过程，发生不同噪声的可能性较大。而出现噪声会对视频质量、数字视频处理，构成直接的影响。针对于此，应合理的运用数字视频降噪技术，将视频造成消除，从而对视频进行压缩、识别处理，进而切实提高视频的质量。

一、数字视频降噪算法的主要原理

噪声方差估计，即为通过噪声方差对模块估计的方法，主要通过求块方差加权平均方法处理。由于噪声估计方法，需遵循一定的规则，所以应尽可能防止噪声方差在估计期间，被视频图像信息所影响，明确视频图像空白块。所选择的宏块大小为8×8，实行方差计算时应选择最小数值，这时就会对图像信息构成不良影响，无法达到估算的最佳效果[1]。为此，这时应在原有算法之上进行改善，对不同的块实行方差计算，将有利的图像信息予以滤除处理。再应将8×8大小的宏块，平均分成4个子块，对子块方差进行计算，以此获得加权平均数值。最后，将宏块的方差数值，作为估算图像方差的数值。

当前，我国和国外一些国家对视频降噪技术进行了深入研究，时域滤波可构成相对完善的理论机制。时域滤波，可很好的结合运动估计模块、运动强度，明确现阶段块、匹配块的时域滤波强度，与加权平均滤波相互适应[2]。所使用的滤波器、时域加权平均系数，均为提前设定好且不能更改。这时，为实现时域滤波的效果，应合理的调整算法，将时域加权滤波系数控制正常的范围中。在视频图像滤波期间，参照运动强度、噪声方差情况，合理选择滤波的系数，以此合理调节滤波系数阈值，获得最理想的降噪效果。

（一）运动估计原理

块匹配运动估计，通过M×N大小宏块作为单位，选择块的大小。因为块过小，易于发生电路运算量增加情况，使得实际运行的时间延长，无法充分发挥资源的最大作用。反之，容易产生匹配块搜索问题，并且无法保证运动估算结果的可信度[3]。针对于此，需结合电路具体需求选择块的大小。算法的主要原理，将帧图像划分成定量、不重叠的宏块，以各个子块作为运动的质点，以便为参考帧、匹配、搜索等提供有利的参照。最后，需做好最适宜的匹配块，以及匹配块位移记录方面的工作，明确块及匹配块相对运动位移情况、块运动矢量。块匹配的标准：视频图像运动估计的期间，会对匹配块选取情况构成直接影响，如：匹配、搜索、块大小、视频图像携带噪声等。所以，需考虑到电路设计的特点，在运动估计时，保证硬件的实时性，旨在实现节约FPGA硬件资源的效果。

（二）运动估计搜索方法

结合参考帧匹配块算法准则，使用全搜索算法处理，全搜索算法具有计算简便、搜索效率高的特点，然而计算量较大。如果选择8×8大小的搜索窗口，就需对64个像素点实行SAD计算。这时应完善SAD值比较工作，选择出最匹配的块。相关研究人员表示，搜索算法主要经三步搜索、四步搜索、菱形搜索、二维对数搜索等方法构成。为充分发挥硬件资源的作用，可经三步搜索法处理，这一方法存在简单、高效搜索的优势。初始像素以0开始，选取4作为搜索步长，对四周点SAD值实行块匹配计算，比较各点SAD值的差异性，将最小SAD值作为匹配点[4]。若上一步明确了最小SAD值，处于0的位置，可完成搜索。第二步最小SAD值，处于1的位置，即可结束搜索的任务。

（三）运动强度检测方法

按照以上匹配准则、搜索方法可明确块，但是时间轴会出现一定的移动变化，和静止图像比较，需实行时域滤波。因为受到运动估计、搜索算法的影响，使得部分块在参考帧中，可获得匹配块。若前一帧、后一帧，均没有找到帧匹配块，应继续实行时域平均滤波，防止持续视频图像质量下降情况。

（四）噪声方差估计单元算法

造成强度估计，会对视频影像处理情况，构成直接的影响。通过对噪声方差估计电路进行设计，做好视频图像噪声强度检测工作。运动强度检测模块，需参照噪声方差估计单元，对噪声方差估计值实行计算，合理调整运动强度检测阈值，明确块的实际运动强度。视频噪声估计方法，主要包括：基于平滑法、基于小波变换法、基于块法。

（五）时域滤波算法

数字视频处理，能保留视频图像文理，将图像中的噪声消除。时域滤波，可建立在多幅视频图像加权平均基础之上，对视频图像静止位置通过连续图像信号的作用，促使时域信息噪声保持独立状态。然后，通过视频图像加权平均技术，保证视频图像的信噪比、图像质量。

（六）空域滤波算法

如果经运动估计获得当前块、匹配块运动强度估计值＞估计阈值，此时应调整为空域滤波方式处理。视频图像空域滤波，即为对单幅图像信息处理的算法，借助视频图像明确空间区域的额相关性[5]。当前，空域滤波算法比较多元化，快速中值滤波，属于新型非线性去噪的方法，可保证图像的清晰度。这一滤波工作的原理：将图像中的所有像素点，通过一个滤波创口像素点取代，进而达到降噪的效果。传统的空域降噪有中值滤波，高斯滤波，双边滤波，复杂点的有小波域与DCT域滤波，其核心思想是变换到其它域分多频段来进行精细的滤波，在不同ISO下配合噪声估计曲线进行阈值控制，会得到较好的滤波效果。

二、数字视频降噪算法硬件实现研究

（一）Verilog HDL的基本概述

Verilog HDL，属于比较复杂的数字电路设计、仿真开发硬件描述语言。在数字电路系统中，应用分层时序建模期间，可达到较好的应用效果。合理运用Verilog HDL描述语言，结合电路功能具体要求、需求，获得数字逻辑电路设计。为此，应对电路提出具体设计要求，使其能分成小模块，做好配置工程师的工作。然后，细分模块，直至模块大小完成周期设计工作，有效减少开发的时间。

（二）硬件结构设计要点

数字视频降噪电路硬件实现组织结构，主要由AXI总线、帧数据缓存、噪声方差估计、运动估计等模块构成。

1、AXI总线模块设计要点

AXI，属于高级扩展的接口，有五个独立通道(读命令，读数据，读响应，写命令，写数据)，可实现高效数据传输。实行AXI架构，应基于burst传输，对读地址通道、读数据通道，以及写地址通道、写数据通道、相应通道等，提出明确的要求。其中，地址通道锁携带控制信息，多在描述中被传输数据属性，数据传输使用的写通道，可达到主——从传输的效果，进而一次性完成传输工作。

2、帧数据缓存模块降噪要点

通过数字视频降噪算法，对帧图像实行有效处理，并做好数据的处理工作。如此一来，大容量存储结构能通过色彩空间转换模块，获得亮度信号方面的数据。针对大容量存储结构来讲，可通过ARAM作为存储器，读写控制比较简单，且可保证数据传输的连续性、数据效果清晰。

3、噪声方差估计模块降噪要点

运动估计，对于图像噪声比较敏感，若噪声较大，在实行运动检测的过程中，相对运动较小块，会受到噪声影响容易被误认为空域滤波。此时会对降噪效果构成不良影响，并且增加运动估计的差错率。为此，可使用基于块方差加权平均方法，对数据大小如4×4的块进行处理，合理计算控制单元数据时序，可通过经插入寄存器方法，控制时延，对各个像素数据达到输入口噪声方差加以有效计算。

4、运动估计模块降噪要点

运动估计，即为电路模块需实现的功能，对视频图像运动情况进行评判。视频图像运动检测方法较多，为满足功能设计的要求、需求，应基于匹配运动进行估计。基于块匹配运动估计算法，则需合理运用邻近的参考帧，因为这硬件的资源较大、操作简单。因此，能够保证运动检测的效果，按照既定的目标进行计算。

图1 硬件框图

5、运动强度检测、时域滤波、空域滤波降噪要点

运动强度检测模块，主要对搜索获得的匹配块、当前块相对运动状况进行评判。空域滤波降噪，可在较短的时间获得中值滤波，明确FPGA硬件资源、开发成本的因素。这一模块在硬件实现过程，应选择大尺寸的滤波窗口实行空域滤波降噪。时域滤波降噪，主要应用于运动强度较小/相对静止的视频图像中，降噪效果会受到时域滤波模块所影响。