Image noise reduction system using a wiener variant filter...

G - Physics – 06 – T

Patent

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Details

G06T 5/00 (2006.01) H04N 7/26 (2006.01) H04N 9/04 (2006.01)

Patent

CA 2221276

The invention relates to a novel process and system for removing noise from an image by first noise modeling an image signal source to generate noise masks and LUT values characteristic of noise at different frequency levels for each channel, and then applying the stored noise masks and LUT values to an image signal for noise removal. The image is first captured as an electronic image signal by the image signal source, then represented by a pyramid structure whereby each successive level of the pyramid is constructed from DC values of the previous level, and each level of the pyramid corresponds to a different frequency band of the image signal. A Wiener variant filter using DCT transforms is used to filter DCT coefficients at each level. The image is restored with reduced noise by replacing DC values with next level IDCT coefficients then performing an IDCT on the results.

L'invention se rapporte à un procédé et à un système nouveaux qui permettent d'éliminer le bruit dans une image en modélisant d'abord le bruit d'une source de signaux vidéo afin d'obtenir des masques de bruit et des valeurs de table de consultation representatives du bruit à différents niveaux de fréquence pour chaque canal, puis à appliquer les masques de bruit et les valeurs de consultation mises en mémoire à un signal vidéo afin d'éliminer le bruit d'image. On extrait d'abord l'image sous forme de signal vidéo électronique fournit par une source de signaux vidéo, puis on le représente sous la forme d'une structure en pyramide: chaque niveau successif de la pyramide est obtenu à partir des valeurs en courant continu du niveau précédent, et il correspond à une bande de fréquences différente du signal vidéo. Une variante du filtrage de Wiener reposant sur l'utilisation des transformées en cosinus discrets permet de filtrer les coefficients de ces transformées à chaque niveau. On rétablit l'image avec un bruit réduit en remplaçant les valeurs en courant continu par les coefficients de transformation en cosinus discrets inverses du niveau suivant, puis en appliquant encore une transformation en cosinus discrets inverse aux résultats.

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