图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质制造方法及图纸

本公开的实施例公开了图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对与目标图像对应的每个通道图像进行划分，得到与该每个通道图像相对应的子图像集合；基于与该目标图像相关联的曝光值，对每个子图像对应的噪声方差进行调整；对该每个子图像进行频率变换，得到变换后的子频率图；基于调整后的噪声方差，对该子频率图进行处理，得到去噪后的目标图像。该实施方式简便、准确的实现了对目标图像进行去除噪声。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质
本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
随着各种数字仪器和数码产品的普及，图像和视频已成为人类活动中最常用的信息载体，它们包含着物体的大量信息，成为人们获取外界原始信息的主要途径。然而，在图像的获取、传输和存贮过程中常常会受到各种噪声的干扰和影响，进而使图像降质。并且图像预处理算法的好坏又直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等。所以，为了获取高质量数字图像，有必要对图像进行降噪处理，尽可能的在保持原始信息完整性(即主要特征)的同时，又能够去除信号中无用的信息。所以，降噪处理一直是图像处理和计算机视觉研究的热点。
技术实现思路
本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了图像处理方法、装置、设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：对与目标图像对应的每个通道图像进行划分，得到与上述每个通道图像相对应的子图像集合；基于与上述目标图像相关联的曝光值，对每个子图像对应的噪声方差进行调整；对上述每个子图像进行频率变换，得到变换后的子频率图；基于调整后的噪声方差，对上述子频率图进行处理，得到去噪后的目标图像。第二方面，本公开的一些实施例提供了一种图像处理装置，装置包括：划分单元，被配置成对与目标图像对应的每个通道图像进行划分，得到与上述每个通道图像相对应的子图像集合；调整单元，被配置成基于与上述目标图像相关联的曝光值，对每个子图像对应的噪声方差进行调整；变换单元，被配置成对上述每个子图像进行频率变换，得到变换后的子频率图；处理单元，被配置成基于调整后的噪声方差，对上述子频率图进行处理，得到去噪后的目标图像。第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，对与目标图像对应的每个通道图像进行划分，可以得到相对应的子图像集合。这种将每个通道图像进一步划分再来处理噪声的方法有助于提高图像的去噪效果。然后通过与上述目标图像相关联的曝光值，对每个子图像对应的噪声方差进行合理、有效的调整。进而，将每个子图像转换到频域来，从频率分布的角度来观察子图像的特征，得到子频率图。最后，根据调整后的噪声方差，对上述子频率图进行处理，得到去噪后的目标图像。该图像处理方法可以简便、准确的实现对目标图像去除噪声。附图说明结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。图1是本公开的一些实施例的图像处理方法的一个应用场景图的示意图；图2是根据本公开的图像处理方法一些实施例的流程图；图3是根据本公开的图像处理方法的一些实施例的频率变化图；图4是根据本公开的图像处理方法的另一些实施例的流程图；图5是根据本公开的图像处理装置的一些实施例的结构示意图；图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。图1是根据本公开的一些实施例的图像处理方法的一个应用场景的示意图。如图1所示，电子设备101按照一定的规格对与目标图像102对应的每个通道图像103进行划分，得到与上述每个通道图像103相对应的子图像集合组104中的子图像集合。其中，上述通道图像103包括：红色通道图像、绿色通道图像和蓝色通道图像。上述子图像集合组可以包括：第一子图像集合、第二子图像集合、第三子图像集合和第四子图像集合。可选的，上述电子设备101可以对与目标图像102对应的每个通道图像103按照4*4的比例进行划分，得到与上述每个通道图像103相对应的子图像集合组104中的子图像集合。然后，通过与上述目标图像102相关联的曝光值105，对每个子图像对应的噪声方差进行对应调整，得到调整后的噪声方差106。可选的，可以通过与上述目标图像102相关联的曝光值105，对每个子图像对应的噪声方差进行线性调整，得到调整后的噪声方差106。进而，对上述每个子图像进行频率变换，得到变换后的子频率图。作为示例，与上述每个子图像对应的子频率图可以是子图像集合组104中每个子图像集合中的每个子图像进行频率变换得到的，即子频率图集合组107中每个子频率图集合中的每个子频率图。其中，上述子频率图集合组107可以包括：第一子频率图集合、第二子频率图集合、第三子频率图集合和第四子频率图集合。最后，通过调整后的噪声方差106，对上述子频率图进行处理，得到去噪后的目标图像108。可选的，首先可以对调整后的噪声方差106进行归一化。然后，可以将归一化后的结果与上述子频率图中的像素值进行相乘，得到更新后的子频率图。最后，将上述更新后的子频率图进行逆频率变换，可以得到去噪后的目标图像108。需要说明的是，图像处理方法可以是由电子设备101来执行。上述电子设备101可以是硬件，也可以是软件。当电子设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当电子设备101体现为软件时，可以实现成例如用来提供分布式服务的多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，包括：/n对与目标图像对应的每个通道图像进行划分，得到与所述每个通道图像相对应的子图像集合；/n基于与所述目标图像相关联的曝光值，对每个子图像对应的噪声方差进行调整；/n对所述每个子图像进行频率变换，得到变换后的子频率图；/n基于调整后的噪声方差，对所述子频率图进行处理，得到去噪后的目标图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：
对与目标图像对应的每个通道图像进行划分，得到与所述每个通道图像相对应的子图像集合；
基于与所述目标图像相关联的曝光值，对每个子图像对应的噪声方差进行调整；
对所述每个子图像进行频率变换，得到变换后的子频率图；
基于调整后的噪声方差，对所述子频率图进行处理，得到去噪后的目标图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对与目标图像对应的每个通道图像进行划分，得到与所述每个通道图像相对应的子图像集合，包括：
对所述每个通道图像按照预先设定的尺寸进行划分，得到与所述每个通道图像相对应的子图像集合，其中，所述子图像集合中相邻两个子图像之间存在像素重叠。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于与所述目标图像相关联的曝光值，对每个子图像对应的噪声方差进行调整，包括：
确定与所述每个子图像对应的噪声方差；
基于所述曝光值，对所述噪声方差进行调整。


4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述确定与所述每个子图像对应的噪声方差，包括：
确定与所述每个子图像相对应的像素值集合的均方根值作为与所述每个子图像对应的噪声方差。


5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述每个子图像进行频率变换，得到变换后的子频率图，包括：
对所述每个子图像进行傅里叶变换，得到变换后的子频率图。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于调整后的噪声方差，对所述子频率图进行处理，得到去噪后的目标图像，包括：
基于调整后的噪声方差，对所述子频率图进行处理，得到处理后的子图像；...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨松，陈奇，
申请(专利权)人：北京字节跳动网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11