數字視頻降噪算法的研究與硬件實現

福州瑞芯微電子股份有限公司 鄭天翼

數字視頻圖像處理系統中，數字視頻采集、傳輸、解碼等過程，發生不同噪聲的可能性較大。而出現噪聲會對視頻質量、數字視頻處理，構成直接的影響。針對于此，應合理的運用數字視頻降噪技術，將視頻造成消除，從而對視頻進行壓縮、識別處理，進而切實提高視頻的質量。

一、數字視頻降噪算法的主要原理

噪聲方差估計，即為通過噪聲方差對模塊估計的方法，主要通過求塊方差加權平均方法處理。由于噪聲估計方法，需遵循一定的規則，所以應盡可能防止噪聲方差在估計期間，被視頻圖像信息所影響，明確視頻圖像空白塊。所選擇的宏塊大小為8×8，實行方差計算時應選擇最小數值，這時就會對圖像信息構成不良影響，無法達到估算的最佳效果[1]。為此，這時應在原有算法之上進行改善，對不同的塊實行方差計算，將有利的圖像信息予以濾除處理。再應將8×8大小的宏塊，平均分成4個子塊，對子塊方差進行計算，以此獲得加權平均數值。最后，將宏塊的方差數值，作為估算圖像方差的數值。

當前，我國和國外一些國家對視頻降噪技術進行了深入研究，時域濾波可構成相對完善的理論機制。時域濾波，可很好的結合運動估計模塊、運動強度，明確現階段塊、匹配塊的時域濾波強度，與加權平均濾波相互適應[2]。所使用的濾波器、時域加權平均系數，均為提前設定好且不能更改。這時，為實現時域濾波的效果，應合理的調整算法，將時域加權濾波系數控制正常的范圍中。在視頻圖像濾波期間，參照運動強度、噪聲方差情況，合理選擇濾波的系數，以此合理調節濾波系數閾值，獲得最理想的降噪效果。

（一）運動估計原理

塊匹配運動估計，通過M×N大小宏塊作為單位，選擇塊的大小。因為塊過小，易于發生電路運算量增加情況，使得實際運行的時間延長，無法充分發揮資源的最大作用。反之，容易產生匹配塊搜索問題，并且無法保證運動估算結果的可信度[3]。針對于此，需結合電路具體需求選擇塊的大小。算法的主要原理，將幀圖像劃分成定量、不重疊的宏塊，以各個子塊作為運動的質點，以便為參考幀、匹配、搜索等提供有利的參照。最后，需做好最適宜的匹配塊，以及匹配塊位移記錄方面的工作，明確塊及匹配塊相對運動位移情況、塊運動矢量。塊匹配的標準：視頻圖像運動估計的期間，會對匹配塊選取情況構成直接影響，如：匹配、搜索、塊大小、視頻圖像攜帶噪聲等。所以，需考慮到電路設計的特點，在運動估計時，保證硬件的實時性，旨在實現節約FPGA硬件資源的效果。

（二）運動估計搜索方法

結合參考幀匹配塊算法準則，使用全搜索算法處理，全搜索算法具有計算簡便、搜索效率高的特點，然而計算量較大。如果選擇8×8大小的搜索窗口，就需對64個像素點實行SAD計算。這時應完善SAD值比較工作，選擇出最匹配的塊。相關研究人員表示，搜索算法主要經三步搜索、四步搜索、菱形搜索、二維對數搜索等方法構成。為充分發揮硬件資源的作用，可經三步搜索法處理，這一方法存在簡單、高效搜索的優勢。初始像素以0開始，選取4作為搜索步長，對四周點SAD值實行塊匹配計算，比較各點SAD值的差異性，將最小SAD值作為匹配點[4]。若上一步明確了最小SAD值，處于0的位置，可完成搜索。第二步最小SAD值，處于1的位置，即可結束搜索的任務。

（三）運動強度檢測方法

按照以上匹配準則、搜索方法可明確塊，但是時間軸會出現一定的移動變化，和靜止圖像比較，需實行時域濾波。因為受到運動估計、搜索算法的影響，使得部分塊在參考幀中，可獲得匹配塊。若前一幀、后一幀，均沒有找到幀匹配塊，應繼續實行時域平均濾波，防止持續視頻圖像質量下降情況。

（四）噪聲方差估計單元算法

造成強度估計，會對視頻影像處理情況，構成直接的影響。通過對噪聲方差估計電路進行設計，做好視頻圖像噪聲強度檢測工作。運動強度檢測模塊，需參照噪聲方差估計單元，對噪聲方差估計值實行計算，合理調整運動強度檢測閾值，明確塊的實際運動強度。視頻噪聲估計方法，主要包括：基于平滑法、基于小波變換法、基于塊法。

（五）時域濾波算法

數字視頻處理，能保留視頻圖像文理，將圖像中的噪聲消除。時域濾波，可建立在多幅視頻圖像加權平均基礎之上，對視頻圖像靜止位置通過連續圖像信號的作用，促使時域信息噪聲保持獨立狀態。然后，通過視頻圖像加權平均技術，保證視頻圖像的信噪比、圖像質量。

（六）空域濾波算法

如果經運動估計獲得當前塊、匹配塊運動強度估計值＞估計閾值，此時應調整為空域濾波方式處理。視頻圖像空域濾波，即為對單幅圖像信息處理的算法，借助視頻圖像明確空間區域的額相關性[5]。當前，空域濾波算法比較多元化，快速中值濾波，屬于新型非線性去噪的方法，可保證圖像的清晰度。這一濾波工作的原理：將圖像中的所有像素點，通過一個濾波創口像素點取代，進而達到降噪的效果。傳統的空域降噪有中值濾波，高斯濾波，雙邊濾波，復雜點的有小波域與DCT域濾波，其核心思想是變換到其它域分多頻段來進行精細的濾波，在不同ISO下配合噪聲估計曲線進行閾值控制，會得到較好的濾波效果。

二、數字視頻降噪算法硬件實現研究

（一）Verilog HDL的基本概述

Verilog HDL，屬于比較復雜的數字電路設計、仿真開發硬件描述語言。在數字電路系統中，應用分層時序建模期間，可達到較好的應用效果。合理運用Verilog HDL描述語言，結合電路功能具體要求、需求，獲得數字邏輯電路設計。為此，應對電路提出具體設計要求，使其能分成小模塊，做好配置工程師的工作。然后，細分模塊，直至模塊大小完成周期設計工作，有效減少開發的時間。

（二）硬件結構設計要點

數字視頻降噪電路硬件實現組織結構，主要由AXI總線、幀數據緩存、噪聲方差估計、運動估計等模塊構成。

1、AXI總線模塊設計要點

AXI，屬于高級擴展的接口，有五個獨立通道(讀命令，讀數據，讀響應，寫命令，寫數據)，可實現高效數據傳輸。實行AXI架構，應基于burst傳輸，對讀地址通道、讀數據通道，以及寫地址通道、寫數據通道、相應通道等，提出明確的要求。其中，地址通道鎖攜帶控制信息，多在描述中被傳輸數據屬性，數據傳輸使用的寫通道，可達到主——從傳輸的效果，進而一次性完成傳輸工作。

2、幀數據緩存模塊降噪要點

通過數字視頻降噪算法，對幀圖像實行有效處理，并做好數據的處理工作。如此一來，大容量存儲結構能通過色彩空間轉換模塊，獲得亮度信號方面的數據。針對大容量存儲結構來講，可通過ARAM作為存儲器，讀寫控制比較簡單，且可保證數據傳輸的連續性、數據效果清晰。

3、噪聲方差估計模塊降噪要點

運動估計，對于圖像噪聲比較敏感，若噪聲較大，在實行運動檢測的過程中，相對運動較小塊，會受到噪聲影響容易被誤認為空域濾波。此時會對降噪效果構成不良影響，并且增加運動估計的差錯率。為此，可使用基于塊方差加權平均方法，對數據大小如4×4的塊進行處理，合理計算控制單元數據時序，可通過經插入寄存器方法，控制時延，對各個像素數據達到輸入口噪聲方差加以有效計算。

4、運動估計模塊降噪要點

運動估計，即為電路模塊需實現的功能，對視頻圖像運動情況進行評判。視頻圖像運動檢測方法較多，為滿足功能設計的要求、需求，應基于匹配運動進行估計。基于塊匹配運動估計算法，則需合理運用鄰近的參考幀，因為這硬件的資源較大、操作簡單。因此，能夠保證運動檢測的效果，按照既定的目標進行計算。

圖1 硬件框圖

5、運動強度檢測、時域濾波、空域濾波降噪要點

運動強度檢測模塊，主要對搜索獲得的匹配塊、當前塊相對運動狀況進行評判。空域濾波降噪，可在較短的時間獲得中值濾波，明確FPGA硬件資源、開發成本的因素。這一模塊在硬件實現過程，應選擇大尺寸的濾波窗口實行空域濾波降噪。 時域濾波降噪，主要應用于運動強度較小/相對靜止的視頻圖像中，降噪效果會受到時域濾波模塊所影響。

三、結語

數字視頻圖像降噪問題，為當前首要解決的問題。當前，我國科學技術的良好發展，使得越來越多數字視頻降噪算法出現。為充分利用數字視頻降噪算法，與硬件實現，應考慮到視頻圖像邊緣信息，在滿足硬件條件基礎上，有效運用不同的模塊實行計算，保證視頻圖像的清晰性。

[1]孫俊靈,孫光民,馬鵬閣等.基于對稱小波降噪及非對稱高斯擬合的激光目標定位[J].中國激光,2017(6)：172-179.

[2]謝偎凡,朱宗玖.基于仿生原理的數字圖像降噪方法[J].科學技術創新,2017(3)：179-180.

[3]張士磊,呂鯤.MEMS陀螺儀中一種新的小波變換降噪算法[J].湘潭大學自然科學學報,2017(4)：123-126.

[4]汪冬冬,李岳楠.基于時空深度神經網絡的視頻指紋算法[J].激光與光電子學進展,2018(1)：230-236.

[5]馬曉婷,尚宇.ECG去噪算法的設計與實現[J].國外電子測量技術,2017,36(7)：18-22.