图像去噪方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种图像去噪方法、装置、电子设备及存储介质，该方案首先利用两类滤波方法获得两类图像，由于两类图像的对比度存在差异，因此可以获得对比度高、但噪声形态较差的第一图像，以及对比度较低、但噪声形态较好的第二图像，然后分别将两类图像进行分解，分别获得两类图像的高频部分和低频部分。结合上述四个部分的优缺点，可以通过设定各部分的权重值，继而对四个部分进行合成重构，从而可以得到对比度良好且颗粒噪声良好的去噪图像。

Image denoising methods, devices, electronic devices and storage media

This application provides an image denoising method, device, electronic equipment and storage medium. Firstly, the scheme obtains two kinds of images by two kinds of filtering methods. Because of the difference of contrast between the two kinds of images, the first image with high contrast but poor noise form can be obtained, and the first image with low contrast but noise form can be obtained. The better second image is decomposed into two kinds of images, and the high frequency part and the low frequency part of the two kinds of images are obtained respectively. Combining the advantages and disadvantages of the above four parts, the denoising image with good contrast and particle noise can be obtained by setting the weight values of each part and then reconstructing the four parts.

【技术实现步骤摘要】
图像去噪方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，尤其涉及图像去噪方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
CT是采用X射线束对被扫描对象的一定部位进行扫描，通过对扫描结果进行一系列处理以得到由像素组成的CT图像的一种技术。通常，CT图像的方向性条状噪声和颗粒噪声是影响图像质量的主要因素，而传统的图像处理方法如滤波法在对CT图像进行处理时，多考虑图像本身的自相似性对像素点进行加权处理来达到去除噪声(简称：去噪)的效果，因此对CT图像的噪声削弱作用较小。具体地，传统方法(如：中值滤波、高斯滤波、非局部均值滤波等)多通过考虑一定范围或区域内图像的自相似性来实现去噪，在图像对比度和噪声形态上很难同时取得较优的效果。以非局部均值滤波方法为例，该方案的整体构思为：在一定的区域范围内考虑图像像素点的相似性，像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。对于该方法，若选取的区域范围较小，则不能很好地衡量像素点的相似性，造成图像噪声形态分布较差；若选取的区域范围较大，则可能带来图像对比度下降及孤立点突出等问题。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本申请提供了一种图像去噪方法、装置、电子设备及存储介质。根据本申请实施例的第一方面，提供一种图像去噪方法，所述方法包括：获取待去噪的原始图像，对所述原始图像分别采用两类不同滤波算法进行处理，获得第一图像和第二图像；其中，所述第一图像的对比度大于所述第二图像的对比度，所述第一图像中噪声像素点的数量和/或噪声像素点所构成区域的面积大于所述第二图像；分别对所述第一图像和所述第二图像进行分解，获得所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分；获取所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分的权重值，根据各所述权重值将所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分进行合成，获得消除噪声的图像。可选的，所述原始图像包括：具有条状噪声的图像，和/或具有颗粒噪声的图像。可选的，所述第二图像的低频部分指示所述第二图像的图像轮廓信息；所述第一图像的高频部分在进行所述合成前，利用如下方式进行噪声削弱：通过所述第二图像的低频部分所指示的图像轮廓信息对所述第一图像的高频部分的噪声进行削弱。可选的，所述通过所述第二图像的低频部分所指示的图像轮廓信息对所述第一图像的高频部分的噪声进行削弱，包括：获取所述第二图像的低频部分各像素点的梯度值，根据所述梯度值确定所述第二图像的低频部分中各像素点的权重值，利用所述权重值计算所述第一图像的高频部分中各像素点像素值的加权值，以对第一图像的高频部分进行噪声削弱。可选的，所述第一图像的低频部分在进行所述合成前利用如下方式进行噪声削弱：通过所述第二图像的低频部分所指示的图像轮廓信息对所述第一图像的低频部分进行噪声削弱。根据本申请实施例的第二方面，提供一种图像去噪装置，所述装置包括：滤波模块，用于：获取待去噪的原始图像，对所述原始图像分别采用两类不同滤波算法进行处理，获得第一图像和第二图像；其中，所述第一图像的对比度大于所述第二图像的对比度，所述第一图像中噪声像素点的数量和/或噪声像素点所构成区域的面积大于所述第二图像；分解模块，用于：分别对所述第一图像和所述第二图像进行分解，获得所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分；合成模块，用于：获取所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分在去噪图像中所占的权重值后，根据各所述权重值将所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分进行合成，获得消除噪声的图像。可选的，所述第二图像的低频部分指示所述第二图像的图像轮廓信息；所述合成模块，还用于：在所述第一图像的高频部分在进行所述合成前，利用如下方式进行噪声削弱：通过所述第二图像的低频部分所指示的图像轮廓信息对所述第一图像的高频部分的噪声进行削弱。可选的，所述合成模块，具体用于：获取所述第二图像的低频部分各像素点的梯度值，根据所述梯度值确定所述第二图像的低频部分中各像素点的权重值，利用所述权重值计算所述第一图像的高频部分中各像素点像素值的加权值，以对第一图像的高频部分进行噪声削弱。根据本申请实施例的第三方面，提供一种装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：获取待去噪的原始图像，对所述原始图像分别采用两类不同滤波算法进行处理，获得第一图像和第二图像；其中，所述第一图像的对比度大于所述第二图像的对比度，所述第一图像中噪声像素点的数量和/或噪声像素点所构成区域的面积大于所述第二图像；分别对所述第一图像和所述第二图像进行分解，获得所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分；获取所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分的权重值，根据各所述权重值将所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分进行合成，获得消除噪声的图像。根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述图像去噪方法的步骤。本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本申请中，首先利用两类滤波方法获得两类图像，由于两类图像的对比度存在差异，因此可以获得对比度高、但噪声形态较差的第一图像，以及对比度较低、但噪声形态较好的第二图像，然后分别将两类图像进行分解，分别获得两类图像的高频部分和低频部分。高频部分即图像中灰度变化较快的部分，通常包括图像中的边缘信息和噪声；低频部分即图像中灰度缓慢变化的部分，也就是连续渐变的一块区域，通常代表图像中的图像轮廓信息。通过上述处理，可以获得第一图像的高频部分，该部分的边缘清晰、但颗粒噪声较大；第一图像的低频部分，该部分包含图像轮廓信息，可能还包含有少量的大颗粒噪声；第二图像的高频部分包含边缘信息，可能还含有少量噪声，第二图像的低频部分包含图像轮廓信息，颗粒噪声可忽略不计。因此，本申请结合上述四个部分的优缺点，可以通过设定各部分的权重值，继而对四个部分进行合成重构，从而可以得到对比度良好且颗粒噪声良好的去噪图像。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。图1是本申请根据一示例性实施例示出的一种图像去噪方法的流程图。图2A是本申请根据一示例性实施例示出的另一种图像去噪方法的流程图。图2B是本申请根据一示例性实施例示出的对CT图像进行去噪处理后的效果示意图。图3是本申请图像去噪装置所在计算机设备的一种硬件结构图。图4是本申请根据一示例性实施例示出的一种图像去噪装置的框图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取待去噪的原始图像，对所述原始图像分别采用两类不同滤波算法进行处理，获得第一图像和第二图像；其中，所述第一图像的对比度大于所述第二图像的对比度，所述第一图像中噪声像素点的数量和/或噪声像素点所构成区域的面积大于所述第二图像；分别对所述第一图像和所述第二图像进行分解，获得所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分；获取所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分的权重值，根据各所述权重值将所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分进行合成，获得消除噪声的图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取待去噪的原始图像，对所述原始图像分别采用两类不同滤波算法进行处理，获得第一图像和第二图像；其中，所述第一图像的对比度大于所述第二图像的对比度，所述第一图像中噪声像素点的数量和/或噪声像素点所构成区域的面积大于所述第二图像；分别对所述第一图像和所述第二图像进行分解，获得所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分；获取所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分的权重值，根据各所述权重值将所述第一图像的高频部分、所述第一图像的低频部分、所述第二图像的高频部分和所述第二图像的低频部分进行合成，获得消除噪声的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始图像包括：具有条状噪声的图像，和/或具有颗粒噪声的图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二图像的低频部分指示所述第二图像的图像轮廓信息；所述第一图像的高频部分在进行所述合成前，利用如下方式进行噪声削弱：通过所述第二图像的低频部分所指示的图像轮廓信息对所述第一图像的高频部分的噪声进行削弱。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二图像的低频部分所指示的图像轮廓信息对所述第一图像的高频部分的噪声进行削弱，包括：获取所述第二图像的低频部分各像素点的梯度值，根据所述梯度值确定所述第二图像的低频部分中各像素点的权重值，利用所述权重值计算所述第一图像的高频部分中各像素点像素值的加权值，以对第一图像的高频部分进行噪声削弱。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图像的低频部分在进行所述合成前利用如下方式进行噪声削弱：通过所述第二图像的低频部分所指示的图像轮廓信息对所述第一图像的低频部分进行噪声削弱。6.一种图像去噪装置，其特征在于，所述装置包括：滤波模块，用于：获取待去噪的原始图像，对所述原始图像分别采用两类不同滤波算法进行处理，获得第一图像和第二图像；其中，所述第一图像的对比度大于所述第二图像的对比度，所述第一图像中噪声像素点的数量和/或噪声像素点所构成区域的面积大于所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：楼珊珊，闫孟雨，逄岭，
申请(专利权)人：沈阳东软医疗系统有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21