图像中颜色噪声的处理方法、系统、电子设备和存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种图像中颜色噪声的处理方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括获取原始通道数据；获取L个分解层的分解图像数据；计算第L层的待处理数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度，确定每个邻域像素位置的联合权重，并根据UV通道的邻域像素和邻域像素位置上的联合权重对UV通道进行去噪；对第L层的去噪结果上采样并与第L‑1层的拉普拉斯金字塔数据结合得到第L‑1层的数据，对该数据进行同第L层类似的操作，依次循环直至得到第一层的数据并对其进行滤波去噪以最终得到去噪后的图像数据。本发明专利技术能够同时抑制大尺寸颜色噪声和小颗粒噪点，具有很好的颜色边缘保持特性，能够有效地降低颜色溢出现象。

【技术实现步骤摘要】
图像中颜色噪声的处理方法、系统、电子设备和存储介质
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种图像中颜色噪声的处理方法、系统、电子设备和存储介质。
技术介绍
智能终端的图像传感器通常采用CMOS(互补金属氧化物半导体)芯片，由于CMOS芯片具有噪声大的特点或者传感器的制造工艺等问题，ISP(图像信号处理器)获取的图像数据通常会包含颜色噪声，因此图像数据经过ISP的前处理之需要后对颜色噪声进行抑制。颜色去噪是数字图像信号处理器中极其重要的一个环节，颜色去噪的好坏往往直接反映ISP的水平。目前，颜色去噪算法主要有两类：(1)假设图像的颜色主要集中在一条线上，而图像的颜色沿着线呈椭球状分布，采用基于PCA(主分量分析)的方法提取出颜色主要的成分，从而得到颜色本来集中的线以达到去噪的目的。然而，由于图像传感器本身的噪声模型各有差异，同时经过图像信号处理器前处理之后得到的图像通常不再服从高斯分布的基本假设，很难找到合适的统计分布建模噪声，而且噪声的颗粒度也大小不一，因此该通过假设的图像去噪算法的去噪效果很差。(2)将颜色通道作为单一的通道，采用常规的图像去噪方法进行颜色去噪，由于这些方法没有考虑到亮度信息通道的特性，并且滤波核函数存在拖尾现象，导致很容易造成很严重的颜色溢出问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是为了克服现有技术中的图像的颜色噪声抑制方法存在去噪效果差、易造成严重的颜色溢出等缺陷，目的在于提供一种图像中颜色噪声的处理方法、系统、电子设备和存储介质。本专利技术是通过下述技术方案来解决上述技术问题：本专利技术提供一种图像中颜色噪声的处理方法，所述处理方法包括：获取待处理图像数据对应的原始通道数据；其中，所述原始通道数据包括原始Y通道数据、原始U通道数据和原始V通道数据；根据所述原始通道数据获取L个分解层的分解图像数据；其中，YUV三个通道数据中每个分解层的所述分解图像数据包括高斯金字塔数据和拉普拉斯金字塔数据，L≥2且取正整数；从第L层开始，采用块匹配方式计算当前层的待处理数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度，根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重，并根据UV通道的所述邻域像素和所述邻域像素位置上对应的所述联合权重对当前层的UV通道进行去噪以获取中间去噪结果；其中，第L层对应的所述待处理数据为当前层的所述高斯金字塔数据；对当前层的所述中间去噪结果和所述原始Y通道数据进行上采样以获取上采样结果，并将所述上采样结果与前一层的所述拉普拉斯金字塔数据进行相加融合以得到前一层对应的待处理数据，并重复执行所述采用块匹配方式计算当前层的所述待处理数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度、根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重，并根据UV通道的所述邻域像素和所述邻域像素位置上对应的所述联合权重对当前层的UV通道进行去噪以获取中间去噪结果的步骤，直至获取对第一层的UV通道进行去噪得到的目标去噪结果；提取所述目标去噪结果中去噪后的U通道数据和去噪后的V通道数据，并对所述原始Y通道数据、所述去噪后的U通道数据和所述去噪后的V通道数据进行重构处理以获取去噪后的目标图像数据。较佳地，对于第二层至第L层的所述分解图像数据，所述根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重的步骤包括：采用第一滤波核函数根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重；其中，在所述相似度大于设定值时，采用所述第一滤波核函数根据所述相似度索引得到的权重为零。较佳地，所述第一滤波核函数的表达式如下：其中，x表示所述待处理像素与周围邻域像素的相似度，w(x)表示权重，h和k均为预设常量；在所述相似度大于k时，采用所述第一滤波核函数根据所述相似度索引得到的权重为零，h的大小与所述第一滤波核函数的衰减速度相对应；每个所述邻域像素位置的所述联合权重用于表征每个所述邻域像素与所述待处理像素的相似度。较佳地，对于第一层的所述分解图像数据，所述根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重的步骤包括：采用第二滤波核函数根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重；其中，所述第二滤波核函数用于高频噪声的滤波。较佳地，所述第二滤波核函数的表达式如下：其中，x表示所述第一层的所述分解图像数据中所述待处理像素与周围邻域像素的相似度，w(x)表示权重，h和k均为预设常量。较佳地，所述采用块匹配方式计算当前层的所述高斯金字塔数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度的步骤包括：对于当前层的所述高斯金字塔数据中YUV三个通道数据，计算得到每个通道的各个邻域像素结合周围n×n像素数据，与所述待处理像素结合周围n×n像素数据之间的差值，并根据所述差值确定各个通道的所述待处理像素与周围邻域像素的所述相似度；其中，n≥1且取奇数。较佳地，所述采用块匹配方式计算当前层的所述高斯金字塔数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度的步骤包括：以块匹配方式计算得到各个邻域像素位置的像素和所述待处理像素位置的像素在Y通道的第一像素相似度、U通道的第二像素相似度和V通道的第三像素相似度；所述采用第一滤波核函数根据所述相似度确定各个所述邻域像素位置的联合权重的步骤包括：采用所述第一滤波核函数根据所述第一像素相似度、所述第二像素相似度和所述第三像素相似度，分别获取所述各个邻域像素位置在Y通道的第一中间权重、U通道的第二中间权重和V通道的第三中间权重；计算所述第一中间权重、所述第二中间权重和所述第三中间权重的乘积以得到各个邻域像素位置上的所述联合权重。较佳地，所述根据UV通道的所述邻域像素和所述邻域像素位置上对应的所述联合权重对当前层的UV通道进行去噪以获取中间去噪结果的步骤包括：对UV通道的所述待处理像素的各个邻域像素位置的像素值、所述待处理像素位置的像素值、各个邻域像素位置及所述待处理像素位置上的所述联合权重进行加权平均处理，以对每个所述待处理像素进行去噪并获取所述中间去噪结果。较佳地，在对每一层所述分解图像数据进行U通道和V通道进行加权滤波的同时，所述处理方法还包括：计算每层所述待处理像素与当前层的所述分解图像数据对应的中心点的距离；根据所述距离更新每层的YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的所述相似度，根据所述相似度更新每个所述邻域像素位置的联合权重，并根据UV通道的所述邻域像素和所述邻域像素位置上对应的所述联合权重对每层的UV通道进行去噪以获取新的所述中间去噪结果，直至获取对第一层的UV通道进行去噪得到的新的所述目标去噪结果；其中，所述待处理像素点与所述中心点的距离大小与去噪强度呈正相关。较佳地，所述计算所述每层所述待处理像素与当前层的所述分解图像数据对应的中心点的距离的步骤对应的计算公式如下：其中，p1和p2分别为所述每层的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像中颜色噪声的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：/n获取待处理图像数据对应的原始通道数据；/n其中，所述原始通道数据包括原始Y通道数据、原始U通道数据和原始V通道数据；/n根据所述原始通道数据获取L个分解层的分解图像数据；/n其中，YUV三个通道数据中每个分解层的所述分解图像数据包括高斯金字塔数据和拉普拉斯金字塔数据，L≥2且取正整数；/n从第L层开始，采用块匹配方式计算当前层的待处理数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度，根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重，并根据UV通道的所述邻域像素和所述邻域像素位置上对应的所述联合权重对当前层的UV通道进行去噪以获取中间去噪结果；其中，第L层对应的所述待处理数据为当前层的所述高斯金字塔数据；/n对当前层的所述中间去噪结果和所述原始Y通道数据进行上采样以获取上采样结果，并将所述上采样结果与前一层的所述拉普拉斯金字塔数据进行相加融合以得到前一层对应的待处理数据，并重复执行所述采用块匹配方式计算当前层的所述待处理数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度、根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重，并根据UV通道的所述邻域像素和所述邻域像素位置上对应的所述联合权重对当前层的UV通道进行去噪以获取中间去噪结果的步骤，直至获取对第一层的UV通道进行去噪得到的目标去噪结果；/n提取所述目标去噪结果中去噪后的U通道数据和去噪后的V通道数据，并对所述原始Y通道数据、所述去噪后的U通道数据和所述去噪后的V通道数据进行重构处理以获取去噪后的目标图像数据。/n...

【技术特征摘要】
1.一种图像中颜色噪声的处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：
获取待处理图像数据对应的原始通道数据；
其中，所述原始通道数据包括原始Y通道数据、原始U通道数据和原始V通道数据；
根据所述原始通道数据获取L个分解层的分解图像数据；
其中，YUV三个通道数据中每个分解层的所述分解图像数据包括高斯金字塔数据和拉普拉斯金字塔数据，L≥2且取正整数；
从第L层开始，采用块匹配方式计算当前层的待处理数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度，根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重，并根据UV通道的所述邻域像素和所述邻域像素位置上对应的所述联合权重对当前层的UV通道进行去噪以获取中间去噪结果；其中，第L层对应的所述待处理数据为当前层的所述高斯金字塔数据；
对当前层的所述中间去噪结果和所述原始Y通道数据进行上采样以获取上采样结果，并将所述上采样结果与前一层的所述拉普拉斯金字塔数据进行相加融合以得到前一层对应的待处理数据，并重复执行所述采用块匹配方式计算当前层的所述待处理数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度、根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重，并根据UV通道的所述邻域像素和所述邻域像素位置上对应的所述联合权重对当前层的UV通道进行去噪以获取中间去噪结果的步骤，直至获取对第一层的UV通道进行去噪得到的目标去噪结果；
提取所述目标去噪结果中去噪后的U通道数据和去噪后的V通道数据，并对所述原始Y通道数据、所述去噪后的U通道数据和所述去噪后的V通道数据进行重构处理以获取去噪后的目标图像数据。


2.如权利要求1所述的图像中颜色噪声的处理方法，其特征在于，对于第二层至第L层的所述分解图像数据，所述根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重的步骤包括：
采用第一滤波核函数根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重；
其中，在所述相似度大于设定值时，采用所述第一滤波核函数根据所述相似度索引得到的权重为零。


3.如权利要求2所述的图像中颜色噪声的处理方法，其特征在于，所述第一滤波核函数的表达式如下：



其中，x表示所述待处理像素与周围邻域像素的相似度，w(x)表示权重，h和k均为预设常量；
在所述相似度大于k时，采用所述第一滤波核函数根据所述相似度索引得到的权重为零，h的大小与所述第一滤波核函数的衰减速度相对应；
每个所述邻域像素位置的所述联合权重用于表征每个所述邻域像素与所述待处理像素的相似度。


4.如权利要求1或2所述的图像中颜色噪声的处理方法，其特征在于，对于第一层的所述分解图像数据，所述根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重的步骤包括：
采用第二滤波核函数根据所述相似度确定每个所述邻域像素位置的联合权重；
其中，所述第二滤波核函数用于高频噪声的滤波。


5.如权利要求4所述的图像中颜色噪声的处理方法，其特征在于，所述第二滤波核函数的表达式如下：



其中，x表示所述第一层的所述分解图像数据中所述待处理像素与周围邻域像素的相似度，w(x)表示权重，h和k均为预设常量。


6.如权利要求1所述的图像中颜色噪声的处理方法，其特征在于，所述采用块匹配方式计算当前层的所述高斯金字塔数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度的步骤包括：
对于当前层的所述高斯金字塔数据中YUV三个通道数据，计算得到每个通道的各个邻域像素结合周围n×n像素数据，与所述待处理像素结合周围n×n像素数据之间的差值，并根据所述差值确定各个通道的所述待处理像素与周围邻域像素的所述相似度；其中，n≥1且取奇数。


7.如权利要求2所述的图像中颜色噪声的处理方法，其特征在于，所述采用块匹配方式计算当前层的所述高斯金字塔数据中YUV三个通道数据的待处理像素与邻域像素的相似度的步骤包括：
以块匹配方式计算得到各个邻域像素位置的像素和所述待处理像素位置的像素在Y通道的第一像素相似度、U通道的第二像素相似度和V通道的第三像素相似度；
所述采用第一滤波核函数根据所述相似度确定各个所述邻域像素位置的联合权重的步骤包括：
采用所述第一滤波核函数根据所述第一像素相似度、所述第二像素相似度和所述第三像素相似度，分别获取所述各个邻域像素位置在Y通道的第一中间权重、U通道的第二中间权重和V通道的第三中间权重；
计算所述第一中间权重、所述第二中间权重和所述第三中间...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨傲，张鑫，
申请(专利权)人：展讯通信上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31