图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取待降噪图像及所述待降噪图像对应的降噪力度图，所述降噪力度图用于标识所述待降噪图像中包含的像素点对应的降噪力度；根据所述降噪力度图对所述待降噪图像进行降噪处理，得到降噪图像，其中，所述降噪图像中包含的噪声少于所述待降噪图像中包含的噪声。本公开实施例可实现提高降噪的精度。

【技术实现步骤摘要】
图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质
本公开涉及计算机
，尤其涉及一种图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
由于光源照射和终端设备的硬件限制，导致拍摄的照片会存在较多噪声，造成图像模糊，不清晰等问题，故对图像降噪是数码相机和手机拍照中重要的环节。
技术实现思路
本公开提出了一种提高降噪效果的图像降噪技术方案。根据本公开的一方面，提供了一种图像降噪方法，包括：获取待降噪图像及所述待降噪图像对应的降噪力度图，所述降噪力度图用于标识所述待降噪图像中包含的像素点对应的降噪力度；根据所述降噪力度图对所述待降噪图像进行降噪处理，得到降噪图像，其中，所述降噪图像中包含的噪声少于所述待降噪图像中包含的噪声。在一种可能的实现方式中，所述获取待降噪图像及所述待降噪图像对应的降噪力度图，包括以下任一项：根据针对降噪力度的设置操作，确定所述待降噪图像对应的降噪力度图；根据采集所述待降噪图像的终端设备的设备参数，确定所述待降噪图像对应的降噪力度图；对所述待降噪图像进行预处理，得到所述待降噪图像对应的降噪力度图。在一种可能的实现方式中，所述对所述待降噪图像进行预处理，得到所述待降噪图像对应的降噪力度图，包括：对所述待降噪图像进行语义分割，得到所述待降噪图像对应的降噪力度图。在一种可能的实现方式中，所述待降噪图像为第一格式的图像，所述方法还包括：对所述第一格式的降噪图像进行图像格式转换，得到第二格式的降噪图像，其中，所述第一格式的图像的噪声分布还原度高于所述第二格式的图像的噪声分布还原度。在一种可能的实现方式中，通过降噪网络实现所述根据所述降噪力度图对所述待降噪图像进行降噪处理，得到降噪图像，所述方法还包括：通过预设的训练集训练所述降噪网络，所述训练集包括无噪样本图像，所述无噪样本图像由多张原始格式的图像叠加得到。在一种可能的实现方式中，所述通过预设的训练集训练所述降噪网络，包括：根据所述无噪样本图像及所述无噪样本图像对应的曝光增益值，得到所述无噪样本图像对应的有噪样本图像及所述有噪样本图像对应的降噪力度图；将所述有噪样本图像及所述有噪样本图像对应的降噪力度图输入所述降噪网络进行降噪处理，得到降噪后的有噪样本图像；根据所述降噪后的有噪样本图像及所述无噪样本图像，训练所述降噪网络。在一种可能的实现方式中，所述根据所述无噪样本图像及所述无噪样本图像对应的曝光增益值，得到所述无噪样本图像对应的有噪样本图像及所述有噪样本图像对应的降噪力度图，包括：确定所述无噪样本图像对应的曝光增益值；根据所述曝光增益值确定所述无噪样本图像对应的第一噪声及第二噪声；根据所述第一噪声、所述第二噪声及所述无噪样本图像，得到所述无噪样本图像对应的有噪样本图像。在一种可能的实现方式中，所述根据所述无噪样本图像及所述无噪样本图像对应的曝光增益值，得到所述无噪样本图像对应的有噪样本图像及所述有噪样本图像对应的降噪力度图，还包括：根据所述曝光增益值确定所述无噪样本图像对应的降噪力度；根据所述降噪力度构造所述降噪力度图，所述降噪力度图与所述有噪样本图像大小一致。根据本公开的一方面，提供了一种图像降噪装置，包括：获取模块，用于获取待降噪图像及所述待降噪图像对应的降噪力度图，所述降噪力度图用于标识所述待降噪图像中包含的像素点对应的降噪力度；处理模块，用于根据所述降噪力度图对所述待降噪图像进行降噪处理，得到降噪图像，其中，所述降噪图像中包含的噪声少于所述待降噪图像中包含的噪声。在一种可能的实现方式中，所述获取模块，还用于以下任一项：根据针对降噪力度的设置操作，确定所述待降噪图像对应的降噪力度图；根据采集所述待降噪图像的终端设备的设备参数，确定所述待降噪图像对应的降噪力度图；对所述待降噪图像进行预处理，得到所述待降噪图像对应的降噪力度图。在一种可能的实现方式中，所述获取模块，还用于：对所述待降噪图像进行语义分割，得到所述待降噪图像对应的降噪力度图。在一种可能的实现方式中，所述待降噪图像为第一格式的图像，所述装置还包括：转换模块，用于对所述第一格式的降噪图像进行图像格式转换，得到第二格式的降噪图像，其中，所述第一格式的图像的噪声分布还原度高于所述第二格式的图像的噪声分布还原度。在一种可能的实现方式中，所述装置通过降噪网络实现，所述装置还包括：训练模块，用于通过预设的训练集训练所述降噪网络，所述训练集包括无噪样本图像，所述无噪样本图像由多张原始格式的图像叠加得到。在一种可能的实现方式中，所述训练模块，还用于：根据所述无噪样本图像及所述无噪样本图像对应的曝光增益值，得到所述无噪样本图像对应的有噪样本图像及所述有噪样本图像对应的降噪力度图；将所述有噪样本图像及所述有噪样本图像对应的降噪力度图输入所述降噪网络进行降噪处理，得到降噪后的有噪样本图像；根据所述降噪后的有噪样本图像及所述无噪样本图像，训练所述降噪网络。在一种可能的实现方式中，所述训练模块，还用于：确定所述无噪样本图像对应的曝光增益值；根据所述曝光增益值确定所述无噪样本图像对应的第一噪声及第二噪声；根据所述第一噪声、所述第二噪声及所述无噪样本图像，得到所述无噪样本图像对应的有噪样本图像。在一种可能的实现方式中，所述训练模块，还用于：根据所述曝光增益值确定所述无噪样本图像对应的降噪力度；根据所述降噪力度构造所述降噪力度图，所述降噪力度图与所述有噪样本图像大小一致。根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，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调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。这样一来，可以获取待降噪图像及所述待降噪图像对应的降噪力度图，该降噪力度图用于标识所述待降噪图像中包含的各像素点对应的降噪力度。进而根据所述降噪力度图对所述待降噪图像进行降噪处理，可以得到降噪图像，其中，所述降噪图像中包含的噪声少于所述待降噪图像中包含的噪声。根据本公开实施例提供的图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质，由于降噪力度图用于标识待降噪图像中包含的各像素点对应的降噪力度，进而根据降噪力度图可以对待降噪图像中不同区域的不同噪声粒度进行降噪处理，可以解决待降噪图像中全局噪声粒度不一致、及局部噪声粒度不一致的问题，可以提高降噪的精度。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，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。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，这些附图示出了符合本公开的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像降噪方法，其特征在于，包括：/n获取待降噪图像及所述待降噪图像对应的降噪力度图，所述降噪力度图用于标识所述待降噪图像中包含的像素点对应的降噪力度；/n根据所述降噪力度图对所述待降噪图像进行降噪处理，得到降噪图像，其中，所述降噪图像中包含的噪声少于所述待降噪图像中包含的噪声。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像降噪方法，其特征在于，包括：
获取待降噪图像及所述待降噪图像对应的降噪力度图，所述降噪力度图用于标识所述待降噪图像中包含的像素点对应的降噪力度；
根据所述降噪力度图对所述待降噪图像进行降噪处理，得到降噪图像，其中，所述降噪图像中包含的噪声少于所述待降噪图像中包含的噪声。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待降噪图像及所述待降噪图像对应的降噪力度图，包括以下任一项：
根据针对降噪力度的设置操作，确定所述待降噪图像对应的降噪力度图；
根据采集所述待降噪图像的终端设备的设备参数，确定所述待降噪图像对应的降噪力度图；
对所述待降噪图像进行预处理，得到所述待降噪图像对应的降噪力度图。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待降噪图像进行预处理，得到所述待降噪图像对应的降噪力度图，包括：
对所述待降噪图像进行语义分割，得到所述待降噪图像对应的降噪力度图。


4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述待降噪图像为第一格式的图像，所述方法还包括：
对所述第一格式的降噪图像进行图像格式转换，得到第二格式的降噪图像，其中，所述第一格式的图像的噪声分布还原度高于所述第二格式的图像的噪声分布还原度。


5.根据权利要求1至4种任一项所述的方法，其特征在于，通过降噪网络实现所述根据所述降噪力度图对所述待降噪图像进行降噪处理，得到降噪图像，所述方法还包括：
通过预设的训练集训练所述降噪网络，所述训练集包括无噪样本图像，所述无噪样本图像由多张原始格式的图像叠加得到。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过预设的训练集训练所述降噪网络，包括：
根据所述无噪样本图像及所述无噪样本图像对应的曝光增益值，得到所述无噪样本图像对应的有噪样本图像及所述有噪样本图像对应的降噪力度图；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：王州霞，张佳维，任思捷，张帆，
申请(专利权)人：深圳市商汤智能传感科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44