一种图像噪声强度估计方法、存储介质、处理及识别装置制造方法及图纸

本申请公开了一种图像噪声强度估计方法、存储介质、处理及识别装置，该方法包括获取待估计的第一图像；对第一图像进行滤波，以获得第二图像；对第一图像和第二图像进行分块，以分别获得多个第一图像子块和多个第二图像子块；计算第一图像子块与位置对应的第二图像子块之间的误差值；根据计算获得的多个误差值估计第一图像的噪声强度。通过上述方式，本申请能够提高噪声估计的准确度。

An Image Noise Intensity Estimation Method, Storage Media, Processing and Recognition Device

This application discloses an image noise intensity estimation method, storage medium, processing and recognition device, which includes acquiring the first image to be estimated, filtering the first image to obtain the second image, partitioning the first image and the second image to obtain multiple first image sub-blocks and multiple second image sub-blocks respectively, and calculating the first image sub-blocks and position pairs. The noise intensity of the first image is estimated according to the multiple error values obtained from the calculation. In this way, the application can improve the accuracy of noise estimation.

【技术实现步骤摘要】
一种图像噪声强度估计方法、存储介质、处理及识别装置
本申请涉及图像处理
，具体涉及一种图像噪声强度估计方法、存储介质、处理及识别装置。
技术介绍
很多计算机视觉算法根据处理图像的特征来设置参数能够获得更好的处理结果，而图像重要的特征之一就是图像噪声强度。获取图像噪声强度，对于很多图像处理算法都是很重要的一个步骤，比如图像去噪、图像边缘检测、图像分割、特征提取和目标识别等。对于相机捕获的自然图像，受光线强度和捕获设备的影响，图像的噪声往往是未知的，所以需要对图像的噪声强度进行估计。随着图像处理技术的发展，涌现了很多噪声估计的方法。现有的噪声估计方法大致可分为以下三类：基于噪声模型、基于变换域和基于图像子块。基于噪声模型的方法对图像噪声建立概率模型，基于概率分布来估计噪声的程度；基于变换域的方法主要包括奇异值分解和小波变换，通过对图像进行域的变换来估计噪声强度；基于图像子块的方法将整个图像划分为多个子块，然后选取其中平滑的图像子块进行噪声强度估计。本申请的专利技术人在长期研发中发现，现有的图像噪声估计方法存在弊端，在很多复杂的系统中噪声很难理想地符合某种特定的概率分布或事先并不可能获取有关噪声的任何先验知识，因此，基于噪声模型的估计方法有时会和真实值有很大出入；对于基于变换域的方法，当图像包含较多纹理和边缘信息时，噪声特性受纹理和边缘特性影响较大，从而影响该方法的准确性；基于图像子块的噪声估计方法需要从图像子块中选取平滑的子块进行噪声估计。基于图像子块的噪声估计方法可以分为基于前后帧和基于单帧的方法，由于前后帧存在运动的像素区域，基于前后帧的方法会影响噪声强度的估计精确度，选择一个运动检测模块来筛选出图像静止区域是一种可行的解决办法，但是运动检测的准确性很难保证，也会加大后续的计算处理难度。
技术实现思路
本申请主要解决的问题是提供一种图像噪声强度估计方法、存储介质、处理及识别装置，能够提高噪声估计的准确度。为解决上述技术问题，本申请采用的技术方案是提供一种图像噪声强度估计方法，该方法包括：获取待估计的第一图像；对第一图像进行滤波，以获得第二图像；对第一图像和第二图像进行分块，以分别获得多个第一图像子块和多个第二图像子块；计算第一图像子块与位置对应的第二图像子块之间的误差值；根据计算获得的多个误差值估计第一图像的噪声强度。为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是提供一种图像识别方法，该方法包括：获取图像的噪声强度；根据噪声强度调整图像分割算法以及特征检测算法中的参数；其中，噪声强度为采用上述的图像噪声强度估计方法得到的噪声强度。为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是提供一种图像噪声强度估计的装置，该装置包括：获取单元、滤波器和子块划分与计算单元；其中，获取单元与滤波器连接，获取单元用于获取待估计的第一图像，滤波器用于对第一图像进行滤波，以获得第二图像，子块划分与计算单元与滤波器连接，子块划分与计算单元用于对第一图像和第二图像进行分块，以分别获得多个第一图像子块和多个第二图像子块；计算第一图像子块与位置对应的第二图像子块之间的误差值；根据计算获得的多个误差值估计第一图像的噪声强度。为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是提供一种图像处理装置，该装置包括依次连接的输入单元、处理器和输出单元；输入单元用于输入图像以及图像的噪声强度，处理器包括图像去噪单元和/或边缘检测单元，图像去噪单元用于根据噪声强度调整滤波算法中的滤波参数，边缘检测单元用于根据噪声强度调整边缘检测算法中的边缘检测参数，输出单元用于输出滤波后的图像或图像的边缘检测结果；其中，噪声强度为采用上述的图像噪声强度估计的装置得到的噪声强度。为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是提供一种图像识别装置，该装置包括依次连接的输入单元、图像分割单元、特征检测单元和输出单元；输入单元用于输入图像以及图像的噪声强度，图像分割单元用于根据噪声强度调整图像分割算法中的参数，特征检测单元用于根据噪声强度调整特征检测算法中的参数，输出单元用于输出特征检测结果；其中，图像为采用上述的图像处理装置输出的图像，噪声强度为采用上述的图像噪声强度估计的装置得到的噪声强度。为解决上述技术问题，本申请采用的另一技术方案是提供一种存储介质，该存储介质用于存储计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的图像噪声强度估计方法。通过上述方案，本申请的有益效果是：采用单帧图像来估计噪声强度，首先利用滤波方法滤除待估计的第一图像中的噪声，以得到第二图像；并对第一图像和第二图像进行分块，分别得到多个第一图像子块和多个第二图像子块，再获取第一图像子块和第二图像子块之间的误差值，进而根据误差值来估计第一图像的噪声强度；由于采用单帧图像来估计噪声强度，避免利用前后帧估计噪声强度造成的估计精准度受运动因素影响，提高噪声估计的准确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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的附图。其中：图1是本申请提供的图像噪声强度估计方法一实施例的流程示意图；图2是本申请提供的图像噪声强度估计方法一实施例中第一图像和第二图像的分块示意图；图3是本申请提供的图像噪声强度估计方法一实施例中的第一图像；图4是本申请提供的图像噪声强度估计方法一实施例中的直方图；图5是本申请提供的图像噪声强度估计方法另一实施例的流程示意图；图6是本申请提供的图像噪声强度估计的装置一实施例的结构示意图；图7是本申请提供的图像处理装置一实施例的结构示意图；图8是本申请提供的图像识别装置一实施例的结构示意图；图9是本申请提供的存储介质一实施例的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。参阅图1，图1是本申请提供的图像噪声强度估计方法一实施例的流程示意图，该方法包括：步骤11：获取待估计的第一图像。首先获取待估计的第一图像，第一图像可以为彩色图像、灰度图像或深度图像等。步骤12：对第一图像进行滤波，以获得第二图像。在获取第一图像之后，利用滤波方法对第一图像进行去噪处理以得到噪声降低的第二图像；其中，滤波方法可以为中值滤波、均值滤波、小波滤波和双边滤波等。在一具体实施方式中，由于双边滤波从空域和值域对像素进行滤波，能够较好地保留图像的边缘和纹理信息，因此对第一图像进行双边滤波。具体来说，双边滤波能够减轻对边缘和纹理进行空域滤波，从而减轻纹理和边缘对噪声估计的影响。步骤13：对第一图像和第二图像进行分块，以分别获得多个第一图像子块和多个第二图像子块。分别对第一图像和第二图像进行分块，以获得多个第一图像子块和多个第二图像子块；第一图像和第二图像的大小相同，且第一图像子块与位置对应的第二图像子块的大小相等。例如，如图2所示，第一图像和第二图像分别被分成多个第一图像子块和第二图像子块，每本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取待估计的第一图像；对所述第一图像进行滤波，以获得第二图像；对所述第一图像和第二图像进行分块，以分别获得多个第一图像子块和多个第二图像子块；计算所述第一图像子块与位置对应的所述第二图像子块之间的误差值；根据计算获得的多个所述误差值估计所述第一图像的噪声强度。

【技术特征摘要】
1.一种图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取待估计的第一图像；对所述第一图像进行滤波，以获得第二图像；对所述第一图像和第二图像进行分块，以分别获得多个第一图像子块和多个第二图像子块；计算所述第一图像子块与位置对应的所述第二图像子块之间的误差值；根据计算获得的多个所述误差值估计所述第一图像的噪声强度。2.根据权利要求1所述的图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述计算所述第一图像子块与位置对应的所述第二图像子块之间的误差值的步骤包括：计算所述第一图像子块内的第一像素与位置对应的所述第二图像子块中与所述第一像素位置对应的第二像素之间的像素值差值，根据所述像素值差值计算所述误差值。3.根据权利要求1所述的图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述根据计算获得的多个所述误差值估计所述第一图像的噪声强度的步骤包括：对所述多个误差值进行直方图统计，并根据直方图峰值所对应的所述误差值估计所述第一图像的噪声强度。4.根据权利要求3所述的图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述对所述多个误差值进行直方图统计，并根据直方图峰值所对应的所述误差值估计所述第一图像的噪声强度的步骤包括：将所述多个误差值划分成多个区段，分别统计落入各所述区段内的所述误差值的数量，并将所述误差值落入数量最多的所述区段作为所述直方图峰值。5.根据权利要求1所述的图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述方法还包括：利用历史噪声强度对当前计算获得的噪声强度进行平滑滤波。6.根据权利要求5所述的图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述利用历史噪声强度对当前计算获得的噪声强度进行平滑滤波的步骤包括：将历史噪声强度和当前计算获得的噪声强度进行加权求和。7.根据权利要求6所述的图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述历史噪声强度和当前计算获得的噪声强度所对应的加权比例的求和值为1，且当前计算获得的噪声强度所对应的加权比例大于所述历史噪声强度所对应的加权比例。8.根据权利要求7所述的图像噪声强度估计方法，其特征在于，所述方法进一步包括：将平滑滤波后的所述噪声强度存储为所述历史噪声强度。9.一种图像识别方法，其特征在于，获取图像的噪声强度；根据所述噪声强度调整图像分割算法以及特...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓理淙，
申请(专利权)人：上海途擎微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31