图像去噪的方法、装置、终端及计算机可读存储介质制造方法及图纸

技术编号:19428002 阅读:26 留言:0更新日期:2018-11-14 11:06
本申请属于图像处理技术领域,尤其涉及一种图像去噪的方法、装置、终端及计算机可读存储介质,其中,所述方法包括:将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块;利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块;将所有所述第二图像块进行拼接,得到去除噪声的第一高分辨率图像,有效地减少了图像去噪处理带来的图像失真,提高了图像质量,同时提高了图像去噪处理速度。

【技术实现步骤摘要】
图像去噪的方法、装置、终端及计算机可读存储介质
本申请属于图像处理
,尤其涉及一种图像去噪的方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
图像在获取和传输的过程中,会叠加各种各样的噪声,例如,椒盐噪声和高斯噪声等等,严重影响了图像质量。目前,去除噪声的方法有双线性滤波、中值滤波和小波变换等方法,但是,这些图像去噪方法在去除图像噪声的同时,还可能导致图像发生失真,无法有效提高图像质量。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像去噪的方法、装置、终端及计算机可读存储介质,可以解决去除图像噪声的同时导致图像发生失真的技术问题。本申请实施例第一方面提供一种图像去噪的方法,包括:将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块,其中,所述高分辨率图像为图像分辨率大于设定阈值的图像;利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块;将所有所述第二图像块进行拼接,得到去除噪声的第一高分辨率图像。本申请实施例第二方面提供一种图像去噪的装置,包括:分割单元,用于将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块,其中,所述高分辨率图像为图像分辨率大于设定阈值的图像;去噪单元,用于利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块;拼接单元,用于将所有所述第二图像块进行拼接,得到去除噪声的第一高分辨率图像。本申请实施例第三方面提供一种终端,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。本申请实施例中,通过先将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块,以便利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,得到去除噪声的第一高分辨率图像,有效地减少了图像去噪处理带来的图像失真,提高了图像质量,同时提高了图像去噪处理速度。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1是本申请实施例提供的一种图像去噪的方法的实现流程示意图;图2是本申请实施例提供的一种图像去噪的方法步骤102的实现流程示意图;图3是本申请实施例提供的同时获得多个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块的示意图;图4是本申请实施例提供的训练生成对抗网络的方法的实现流程示意图;图5是本申请实施例提供的图像去噪的装置的结构示意图;图6是本申请实施例提供的终端的结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。数字图像在获取、传输的过程中都可能会受到噪声的污染,常见的噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声。其中,高斯噪声主要是由摄像机传感器元器件内部产生的,椒盐噪声主要是由图像切割所产生的黑白相间的亮暗点噪声,“椒”表示黑色噪声,“盐”表示白色噪声。图像去噪的过程就是从噪声图像中复原原始图像,以提高图像的质量。目前,常见的图像去噪方法有双线性滤波、中值滤波、小波变换和快速傅里叶变换等方法,这些图像去噪方法具有去噪速度快的特点,但是,这些图像去噪方法在去除图像噪声的同时,也有可能导致图像发生失真。例如,利用小波变换对待处理图像进行去噪处理时,图像噪声处在高频带(小波变换系数较小);而图像信息主要处在低频带(小波变换系数较大)。但是,由于图像的边缘等高频信息同样会产生与噪声相似的小的小波系数,因此,在滤除较小的小波系数现实图像噪声的抑制时,图像中高频信息的变换系数也已经丢失,不可避免的模糊了图像特征,即,导致图像发生失真。本申请实施例中,通过先将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块,再利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,得到去除噪声的第一高分辨率图像,有效地减少了图像去噪处理带来的图像失真,提高了图像质量。如图1示出了本申请实施例提供的一种图像去噪的方法实现流程示意图,该方法应用于终端,可以由终端上配置的图像去噪的装置执行,适用于需提高图像清晰度,减少图像去噪带来图像失真的情形,包括步骤101至步骤104。步骤101中,将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块,其中,所述高分辨率图像为图像分辨率大于设定阈值的图像。图像分辨率用于指示图像中存储的信息量的多少,单位为像素每英寸(PixelsPerInch,PPI),表示每英寸图像内有多少个像素点。本申请实施例中,将图像分辨率大于设定阈值的图像定义为高分辨率图像,将图像分辨率小于或等于设定阈值的图像定义为低分辨率图像,以便在判断待处理图像为高分辨率图像时,对其分割成多个第一图像块。需要说明的是,上述设定阈值可以根据用户实际需求进行设定,也可以根据所述终端的数据处理能力进行设定,例如,终端的数据处理能力强,表示一次性可以处理的数据量比较多,此时,上述设定阈值可以适当的设置得比较大一些,例如,设置上述设定阈值为800PPI;对于数据处理能力较弱的终端,则可以将上述设定阈值适当的设置得比较小一些,例如,设置上述设定阈值为400PPI或600PPI。本申请实施例中,对待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块是为了在进行图像去噪处理时,一个训练好的生成对抗网络一次可以只对一个第一图像块进行去噪处理,而不需要对整个待处理的高分辨率图像进行图像去噪处理,提高了利用训练好的生成对抗网络对图像进行去噪处理的处理速度。本申请的一些实施方式中,将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块包括:将上述待处理的高分辨率图像分割成与训练好的生成对抗网络被训练时输入的图像的像素个数相同的多个第一图像块,以便利用训练好的生成对抗网络对上述待处理的高分辨率图像对应的第一图像块进行去噪处理。其中,上述生成对抗网络被训练时输入的图像大小可以为11个像素点乘以11个像素点或者13个像素点乘以13个像素点的图像大小。需要说明的是,这仅仅是对上述第一图像块的分割大小进行举例说明,不表示为对本申请保护范围的限制,在本申请的其他实施方式中,上述第一图像块的分割大小还可以根据实际应用进行设定,例如,上述第一图像块的分割大小为2i×2i,i为大于1的整数。在将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块的过程中,可以通过矩形窗口的移动进行图像分割,该矩形窗口在高分辨率图像上进行移动,每移动一次,确定一个新的第一图像块,移动的步长可以等于第一图像块的尺寸也可以小于第一图像块的尺寸,例如,移动的步长可以为第一图像块的尺寸的三分之一。步骤102中,利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块。也就是说,在对待处理高分辨图像进行去噪处理的过程中,是利用训练好的生成对抗网络对每个第一图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像去噪的方法,其特征在于,包括:将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块,其中,所述高分辨率图像为图像分辨率大于设定阈值的图像;利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块;将所有所述第二图像块进行拼接,得到去除噪声的第一高分辨率图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像去噪的方法,其特征在于,包括:将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块,其中,所述高分辨率图像为图像分辨率大于设定阈值的图像;利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块;将所有所述第二图像块进行拼接,得到去除噪声的第一高分辨率图像。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块,包括:计算第一图像块中基准图像块以及与所述基准图像块相邻的多个相邻图像块的相似度;若存在相邻图像块与所述基准图像块的相似度大于预设阈值,则利用训练好的生成对抗网络对所述基准图像块或者与所述基准图像块相邻且与所述基准图像块的相似度大于预设阈值的相邻图像块进行去噪处理,生成去除噪声的第三图像块,所述第三图像块为所述基准图像块以及与所述基准图像块相邻且与所述基准图像块的相似度大于预设阈值的相邻图像块对应的第二图像块。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所有所述第二图像块进行拼接,得到去除噪声的第一高分辨率图像之后,包括:计算所述第一高分辨率图像与所述待处理的高分辨率图像之间的第一峰值信噪比PSNR1和第一结构相似性SSIM1;若PSNR1大于或等于第一阈值,或者SSIM1大于或等于第二阈值,则利用所述第一高分辨率图像和所述待处理的高分辨率图像对所述训练好的生成对抗网络进行优化,得到优化后的生成对抗网络;相应的,所述利用训练好的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块,包括:利用优化后的生成对抗网络对每个第一图像块进行去噪处理,生成每个第一图像块对应的去除噪声的第二图像块。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块,包括:利用至少一种滤波器对待处理的高分辨率图像进行去噪处理,生成去除噪声的至少一个第二高分辨率图像;计算每个第二高分辨率图像与所述待处理的高分辨率图像之间的第二峰值信噪比PSNR2和第二结构相似性SSIM2;若PSNR2均小于第一阈值且SSIM2均小于第二阈值,则将待处理的高分辨率图像分割成多个第一图像块。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,若存在PSNR2大于或等于第一阈值,或者存在SSIM2大于或等于第二阈值,则将PS...

【专利技术属性】
技术研发人员:张弓
申请(专利权)人:OPPO重庆智能科技有限公司
类型:发明
国别省市:重庆,50

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1