一种基于区域指导的图像降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于区域指导的图像降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质，该方法包括获取初始图像并构建图像金字塔；对每一层图像的低频信息进行非局部均值滤波，并利用非局部均值滤波过程中相似块搜索结果获取该层图像的邻域相似图；应用各层图像的邻域相似图以及高层图像的高频信息检测图像中的边缘区域、纹理区域以及平坦区域，针对边缘区域、纹理区域及平坦区域应用至少一层图像的低频信息与至少一层图像的高频信息以相应的融合方法对各像素的灰度值进行融合计算，并输出降噪后的图像。本发明专利技术还提供实现上述方法的计算机装置及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以降低图像降噪的计算量，并且提高降噪的自适应性，降噪效果更佳。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区域指导的图像降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及图像处理的
，具体地，是一种基于区域指导的图像降噪方法以及实现这种方法的计算机装置、计算机可读存储介质。
技术介绍
现有很多智能电子设备具有图像拍摄的功能，例如智能手机、平板电脑、行车记录仪等均设置有摄像装置，摄像装置通常设置有CMOS或者CCD图像传感器来获取图像。通常，一张图像包括大量的像素，每一个像素的色彩信息可以通过RGB数值或者YUV数值表示。例如，目前普遍使用的CMOS、CCD图像传感器一般采用BAYER排列格式，每个像素的色彩信息通常为RGB的数值，但RGB的数值并非三原色的信息，图像会出现色彩失真的情况，因此需要对每一个像素进行“去马赛克”(demosaic)的处理而得到RGB三原色信息，以还原图像原本的色彩。随着图像分辨率的增大、单个像素的感光量的降低、低照度场景应用越来越广泛，图像传感器输出的图像噪声大为增加。由于RAW图像转换到RGB图像的过程中，去马赛克的操作需要参考一定区域内的所有图像像素得到一个像素的RGB三原色，各颜色分量的噪声大范围相互扩散，导致最终图像出现大块(从几个像素到上百像素)彩色色斑，严重影响人眼观感。因此，通常需要对图像传感器输出的图像进行降噪处理。当前，最具代表性的图像降噪方法为非局部滤波器实现的降噪方法，如非局部均值滤波(Non-LocalMeans,NLM)和三维块匹配(BlockMatching3D，BM3D)等方法，这些方法都是利用了图像的自相似性，通过加权平均相似像素块从而获取降噪后结果。随着人们对降噪方法的不断研究，结合区域检测与非局部滤波器的降噪方法，即对图像进行区域划分并依据区域信息设定对应的降噪参数或策略这一思路得到广泛的认可。实际上，该类降噪方法不仅可以获取更优的降噪效果，而且对后续的图像分析也有着极大的益处。非局部均值滤波方法是一种基于图像局部相似性的降噪方法，在邻域平均降噪方法的基础上，非局部均值滤波方法的相似权重系数由当前待降噪像素与其邻域内其他像素为中心的图像片之间的相似性所决定，其权重的计算与两个像素的空间位置没有实质性关系，只与两个图像片的相似性有关，因此它能够较好地避免引入虚假信息。由于图像的噪声可等效为加性高斯白噪声，加权平均相似像素能够较好的去除图像的噪声。由于NLM方法具有算法简洁、性能优越、易于改进与扩展的特性，成为当前图像降噪的主流方法之一。NLM方法的基本原理如下：以待降噪像素为中心取邻域窗口，窗口大小为N×N(N一般为3、5、7、9等)，将周围一定大小的图像区域作为搜索区域，记为M×M(可选整幅图像，但计算量过大，一般M小于41)，在搜索区域内寻找相似图像块，通常的方法是计算图像块之间的高斯加权欧式距离，使用下面的公式计算：其中，Ga为标准差为a的高斯核，u(Ni)和u(Nj)分别为中心窗口的图像块和搜素区域图像块内的对应像素。然后，计算降噪后的像素估计值，使用下面的公式计算：其中，w(i,j)＝exp(-d(i,j)/h2)为权重系数，为归一化因子，Ω(i)表示中心像素i的搜素区域，h是相似权重参数，它决定着图像降噪后的平衡程度。现有的基于区域信息和非局部滤波器的降噪方法可以分为两大类：第一类是利用梯度信息对图像进行边缘检测，将图像划分为细节区域和平坦区域，然后依据细节信息选用不同滤波参数；第二类是利用结构统计信息将图像划分为多种区域，对不同区域选择不同的滤波器，包括中值滤波、双边滤波、非局部均值滤波和BM3D等。但是，由于真实场景下的含有噪声的图像中不仅场景信息复杂且噪声类型与强度变化较大，现有的基于区域检测的降噪方法都存在适应性不够的情况，即这些降噪方法无法有效地平衡降噪效果与降噪成本的关系，具体的，一方面，现有的降噪方法中，区域检测模块仅依赖于图像单一尺寸的分析结果，其检测精度较差且其中部分参数的选取存在较多人为因素的干扰，导致最终检测结果自适应性不足，影响到后续的降噪效果，另一方面，现有的降噪方法中，区域检测模块应用复杂的计算方法实现，计算量较大，导致图像降噪处理时间过长，如果应用硬件电路实现降噪计算，在硬件电路面积过大，开发难度大。
技术实现思路
本专利技术的主要目的是提供一种降噪效果好且计算量少的基于区域指导的图像降噪方法。本专利技术的另一目的是提供一种实现上述基于区域指导的图像降噪方法的计算机装置。本专利技术的再一目的是提供一种实现上述基于区域指导的图像降噪方法的计算机可读存储介质。为实现本专利技术的主要目的，本专利技术提供的基于区域指导的图像降噪方法包括获取初始图像，应用初始图像构建图像金字塔，图像金字塔的每一层图像包括该层图像的低频信息以及高频信息；对每一层图像的低频信息进行非局部均值滤波，并利用非局部均值滤波过程中相似块搜索结果获取该层图像的邻域相似图；应用各层图像的邻域相似图以及高层图像的高频信息检测图像中的边缘区域、纹理区域以及平坦区域，针对边缘区域、纹理区域及平坦区域应用至少一层图像的低频信息与至少一层图像的高频信息以相应的融合方法对各像素的灰度值进行融合计算，并输出降噪后的图像。由上述方案可见，本专利技术通过构建图像金字塔并且应用非局部均值滤波的方法，能够根据不同层的图像的低频信息、高频信息深入挖掘不同层的图像在非局部均值滤波的相似性搜索的结果所体现的纹理信息，从而对不同区域进行精确判断，以获取更优且更有效率的区域检测结果。并且，依据上述结果指定不同区域的像素降噪算法，即针对不同的区域使用不同的降噪方法计算降噪后的像素的灰度值，使图像的降噪效果更加理性。并且，由于区域检测的操作是在非局部均值滤波过程中直接应用搜索结果实现，并没有显著增加降噪的计算量，因此图像的降噪计算量少，提升图像降噪计算的效率。一个优选的方案是，应用各层图像的邻域相似图以及高层图像的高频信息检测图像中的边缘区域、纹理区域以及平坦区域包括：根据低层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值确定边缘区域的像素；根据高层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值以及高层图像的高频信息确定纹理区域的像素。由此可见，由于边缘区域的像素与周边像素的灰度值差异较大，因此通过低层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值可以准确的检测出图像中的边缘区域，并且对纹理区域的检测也综合考虑了高层图像的邻域相似图以及高层图像的高频信息，使得纹理区域的检测更加准确。进一步的方案是，根据低层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值确定边缘区域的像素包括：对两层以上的低层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值进行阈值分割，并对阈值分割结果进行合并，以合并后的结果确定边缘区域的像素。这样，在确定边缘区域的像素时，依据两层图像的阈值分割结果实现，这样可以确保边缘区域检测更加准确。更进一步的方案是，根据高层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值以及高层图像的高频信息确定纹理区域的像素包括：将边缘区域的检测结果进行掩膜操作后，将高层图像的邻域相似图中邻域相似值不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于区域指导的图像降噪方法，包括：/n获取初始图像；/n其特征在于：/n应用所述初始图像构建图像金字塔，所述图像金字塔的每一层图像包括该层图像的低频信息以及高频信息；/n对每一层图像的低频信息进行非局部均值滤波，并利用非局部均值滤波过程中相似块搜索结果获取该层图像的邻域相似图；/n应用各层图像的邻域相似图以及高层图像的高频信息检测图像中的边缘区域、纹理区域以及平坦区域，针对所述边缘区域、所述纹理区域及所述平坦区域应用至少一层图像的低频信息与至少一层图像的高频信息以相应的融合方法对各像素的灰度值进行融合计算，并输出降噪后的图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于区域指导的图像降噪方法，包括：
获取初始图像；
其特征在于：
应用所述初始图像构建图像金字塔，所述图像金字塔的每一层图像包括该层图像的低频信息以及高频信息；
对每一层图像的低频信息进行非局部均值滤波，并利用非局部均值滤波过程中相似块搜索结果获取该层图像的邻域相似图；
应用各层图像的邻域相似图以及高层图像的高频信息检测图像中的边缘区域、纹理区域以及平坦区域，针对所述边缘区域、所述纹理区域及所述平坦区域应用至少一层图像的低频信息与至少一层图像的高频信息以相应的融合方法对各像素的灰度值进行融合计算，并输出降噪后的图像。


2.根据权利要求1所述的基于区域指导的图像降噪方法，其特征在于：
应用各层图像的邻域相似图以及高层图像的高频信息检测图像中的边缘区域、纹理区域以及平坦区域包括：
根据低层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值确定所述边缘区域的像素；
根据高层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值以及高层图像的高频信息确定所述纹理区域的像素。


3.根据权利要求2所述的基于区域指导的图像降噪方法，其特征在于：
根据低层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值确定所述边缘区域的像素包括：
对两层以上的低层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值进行阈值分割，并对阈值分割结果进行合并，以合并后的结果确定所述边缘区域的像素。


4.根据权利要求2所述的基于区域指导的图像降噪方法，其特征在于：
根据高层图像的邻域相似图中各个像素的邻域相似值以及高层图像的高频信息确定所述纹理区域的像素包括：
将所述边缘区域的检测结果进行掩膜操作后，将高层图像的邻域相似图中邻域相似值不为零且在高层图像的高频信息也不为零的像素确定为所述纹理区域的像素。


5.根据权利要求1至4任一项所述的基于区域指导的图像降噪方法，其特征在于：
利用非局部均值...

【专利技术属性】
技术研发人员：易翔，潘文培，钟午，
申请(专利权)人：珠海全志科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44