一种图像去噪方法、装置、计算设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像去噪方法、装置、计算设备及介质，图像去噪方法包括：将待去噪的图像输入到训练好的卷积神经网络中进行噪声提取，以获取该图像中包含的噪声；确定该图像对应的去噪系数；根据获取到的噪声和去噪系数，对该图像进行噪声去除处理。

An Image Denoising Method, Device, Computing Equipment and Media

【技术实现步骤摘要】
一种图像去噪方法、装置、计算设备及介质
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种图像去噪方法、装置、计算设备及介质。
技术介绍
随着各种数码产品(如数码照相机/摄像机/扫描仪、智能手机等)的普及，图像和视频已经成为人类活动中最常用的信息载体，是人们获取外界原始信息和彼此沟通交流的主要途径。然而，在图像的获取、传输和存储过程中，常常会因为受到各种噪声的干扰而降低图像质量，而图像质量的好坏直接关系到对图像进行其他处理操作(如边缘提取、图像分割、图像分类和目标识别等)的效果。为了获取高质量的图像，需要对图像进行噪声去除处理，以最大程度恢复图像中的有用信息，去除不相干的噪声干扰。目前效果较好的图像去噪方法，是通过训练好的深度神经网络(如卷积神经网络等)对图像进行去噪处理。该深度神经网络的输入是带有噪声的图像，输出是去噪后的图像，所使用的训练样本集是大量有噪声的图像与无噪声的图像形成的图像对。在每一个图像对中，有噪声的图像是预先通过在无噪声的图像上加入相应噪声而得到的。经过在训练样本集上的训练后，该深度神经网络可以学到从有噪声的图像到无噪声的图像的一个映射函数，当有图像需要去噪时，将该图像输入训练好的深度神经网络，其输出即为去噪后的图像。但是，通过上述方式进行图像去噪，所有输入图像的去噪强度都是固定的，可在很多场合下并不希望完全去除噪声，保留一部分噪声可以增强图像的质感，如电影胶片中会保留一些颗粒感的噪声让场景更加真实。而且，完全去除噪声的图像通常会比较模糊，保留一部分噪声会让图像看起来更加锐利。
技术实现思路
为此，本专利技术提供一种图像去噪方案，以力图解决或者至少缓解上面存在的问题。根据本专利技术的一个方面，提供一种图像去噪方法，适于在计算设备中执行，计算设备中存储有用于对图像进行噪声提取的、训练好的卷积神经网络，该方法包括如下步骤：首先，将待去噪的图像输入到训练好的卷积神经网络中进行噪声提取，以获取该图像中包含的噪声；确定该图像对应的去噪系数；根据获取到的噪声和去噪系数，对该图像进行噪声去除处理。可选地，在根据本专利技术的图像去噪方法中，根据获取到的噪声和去噪系数，对该图像进行噪声去除处理，包括：根据获取到的噪声和去噪系数，确定该图像对应的应去除的噪声；从该图像中去除应去除的噪声。可选地，在根据本专利技术的图像去噪方法中，根据获取到的噪声和去噪系数，确定该图像对应的应去除的噪声，包括：计算获取到的噪声与去噪系数的乘积，将该乘积作为该图像对应的应去除的噪声。可选地，在根据本专利技术的图像去噪方法中，去噪系数为不小于0且不大于1的实数。可选地，在根据本专利技术的图像去噪方法中，训练好的卷积神经网络通过以下方式获取：构建卷积块，卷积块包括卷积层；基于预设的连接规则，将多个卷积块依次相连，以构建卷积神经网络；根据预先获取的图像数据集合对卷积神经网络进行训练，以便卷积神经网络中最后一个卷积块的输出指示输入图像中包含的噪声。可选地，在根据本专利技术的图像去噪方法中，构建卷积块，包括：构建激活层；在该卷积层之后添加该激活层，以形成卷积块。可选地，在根据本专利技术的图像去噪方法中，图像数据集合包括多个噪声图像信息，每个噪声图像信息包括带噪图像和带噪图像中包括的噪声信息，根据预先获取的图像数据集合对卷积神经网络进行训练，包括：对每一个提取出的噪声图像信息，以该噪声图像信息包括的带噪图像为卷积神经网络中第一个卷积块的输入，以该噪声图像信息包括的噪声信息为卷积神经网络中最后一个卷积块的输出，对卷积神经网络进行训练。可选地，在根据本专利技术的图像去噪方法中，卷积块的数量为20。可选地，在根据本专利技术的图像去噪方法中，还包括预先获取图像数据集合，预先获取图像数据集合，包括：对每一张待处理的图像，向该待处理的图像添加相应的噪声信息，以形成对应的带噪图像；将该带噪图像与该噪声信息关联，以形成噪声图像信息；汇集各噪声图像信息，以形成图像数据集合。根据本专利技术的又一个方面，提供一种图像去噪装置，适于驻留在计算设备中，计算设备中存储有用于对图像进行噪声提取的、训练好的卷积神经网络，该装置包括提取模块、确定模块和去噪模块。其中，提取模块适于将待去噪的图像输入到训练好的卷积神经网络中进行噪声提取，以获取该图像中包含的噪声；确定模块适于确定该图像对应的去噪系数；去噪模块适于根据获取到的噪声和去噪系数，对该图像进行噪声去除处理。可选地，在根据本专利技术的图像去噪装置中，去噪模块进一步适于根据获取到的噪声和去噪系数，确定该图像对应的应去除的噪声；从该图像中去除应去除的噪声。可选地，在根据本专利技术的图像去噪装置中，去噪模块进一步适于计算获取到的噪声与去噪系数的乘积，将该乘积作为该图像对应的应去除的噪声。可选地，在根据本专利技术的图像去噪装置中，去噪系数为不小于0且不大于1的实数。可选地，在根据本专利技术的图像去噪装置中，还包括构建模块，构建模块适于预先构建用于对图像进行噪声提取的卷积神经网络，进一步适于构建卷积块，卷积块包括卷积层；基于预设的连接规则，将多个卷积块依次相连，以构建卷积神经网络；根据预先获取的图像数据集合对卷积神经网络进行训练，以便卷积神经网络中最后一个卷积块的输出指示输入图像中包含的噪声。可选地，在根据本专利技术的图像去噪装置中，构建模块进一步适于构建激活层；在该卷积层之后添加该激活层，以形成卷积块。可选地，在根据本专利技术的图像去噪装置中，图像数据集合包括多个噪声图像信息，每个噪声图像信息包括带噪图像和带噪图像中包括的噪声信息，构建模块进一步适于对每一个提取出的噪声图像信息，以该噪声图像信息包括的带噪图像为卷积神经网络中第一个卷积块的输入，以该噪声图像信息包括的噪声信息为卷积神经网络中最后一个卷积块的输出，对卷积神经网络进行训练。可选地，在根据本专利技术的图像去噪装置中，卷积块的数量为20。可选地，在根据本专利技术的图像去噪装置中，构建模块还适于预先获取图像数据集合，进一步适于对每一张待处理的图像，向该待处理的图像添加相应的噪声信息，以形成对应的带噪图像；将该带噪图像与该噪声信息关联，以形成噪声图像信息；汇集各噪声图像信息，以形成图像数据集合。根据本专利技术的又一个方面，提供一种计算设备，包括一个或多个处理器、存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序包括用于执行根据本专利技术的图像去噪方法的指令。根据本专利技术的又一个方面，提供一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，一个或多个程序包括指令，指令当由计算设备执行时，使得计算设备执行根据本专利技术的图像去噪方法。根据本专利技术的图像去噪的技术方案，将待去噪的图像输入到训练好的卷积神经网络进行噪声提取，以获取该图像中包含的噪声，再将获取到的噪声和去噪系数的乘积，作为该图像对应的应去除的噪声，最后从该图像中去除应去除的噪声。其中，去噪系数为0～1之间的实数，可以进行调节，当去噪系数为1时，表明完全去除图像中的噪声，当去噪系数为0时，表明不进行去噪处理。基于此，可根据需求来设置去噪系数的大小，以不同程度地去除噪声，从而得到不同去噪强度的图像。此外，通过对卷积神经网络的结构、训练的层数进行调整，还可平衡计算量和去除噪声的效果。附图说明为了实现上述以及相关目的，本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像去噪方法，适于在计算设备中执行，所述计算设备中存储有用于对图像进行噪声提取的、训练好的卷积神经网络，所述方法包括：将待去噪的图像输入到训练好的卷积神经网络中进行噪声提取，以获取所述图像中包含的噪声；确定所述图像对应的去噪系数；根据获取到的噪声和所述去噪系数，对所述图像进行噪声去除处理。

【技术特征摘要】
1.一种图像去噪方法，适于在计算设备中执行，所述计算设备中存储有用于对图像进行噪声提取的、训练好的卷积神经网络，所述方法包括：将待去噪的图像输入到训练好的卷积神经网络中进行噪声提取，以获取所述图像中包含的噪声；确定所述图像对应的去噪系数；根据获取到的噪声和所述去噪系数，对所述图像进行噪声去除处理。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据获取到的噪声和所述去噪系数，对所述图像进行噪声去除处理，包括：根据获取到的噪声和所述去噪系数，确定所述图像对应的应去除的噪声；从所述图像中去除所述应去除的噪声。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述根据获取到的噪声和所述去噪系数，确定所述图像对应的应去除的噪声，包括：计算获取到的噪声与所述去噪系数的乘积，将所述乘积作为所述图像对应的应去除的噪声。4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述去噪系数为不小于0且不大于1的实数。5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述训练好的卷积神经网络通过以下方式获取：构建卷积块，所述卷积块包括卷积层；基于预设的连接规则，将多个卷积块依次相连，以构建卷积神经网络；根据预先获取的图像数据集合对所述卷积神经网络进行训练，以便所述卷积神经网络中最后一个卷积块的输出指示输入图像中包含的噪声。6.如权利要求5所述的方法，其中，所述构建卷积块，包括：构建激活层；在所述卷积层之后添...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑阿敏，曲晓超，程安，周星光，张伟，
申请(专利权)人：厦门美图之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35