图像降噪方法、设备及计算机存储介质技术

本申请提供了一种图像降噪方法、设备及计算机存储介质，该图像降噪方法包括：对待降噪图像进行处理，得到子图像组，其中，子图像组中的每一子图像对应待降噪图像的每一通道；对子图像进行特征提取，得到特征子图像组，其中，特征子图像组中的每一特征子图像对应每一子图像；利用特征子图像的分割阈值对子图像组进行滤波处理；将滤波处理后的子图像组进行变换处理，得到目标图像。本申请的图像降噪方法提高了目标图像的清晰度。了目标图像的清晰度。了目标图像的清晰度。

【技术实现步骤摘要】
图像降噪方法、设备及计算机存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种图像降噪方法、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]由于图像传感器仅能获得强度信息，而为了获得颜色信息，目前图像采集大多为CFA模式(Color Filter Array)，采用bayer格式滤光片的设置，即每个像素点只能捕获R、G、B三种颜色中的一个。但是，Bayer格式的Raw图像会经过ISP(Image Signal Processor)各个模块处理，每一步的处理操作都会造成噪声不同的变化，如CFA插值，导致噪声性质变得更加复杂，难以处理。
[0003]现有技术中，通常采用经典的降噪方法，例如，空域降噪和变换域降噪来实现Raw图像的降噪。但是，经典降噪方法计算复杂度高，降噪后的图像模糊，并不能达到良好的降噪效果。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种图像降噪方法、设备及计算机存储介质，主要解决的技术问题是如何提高目标图像的清晰度。
[0005]为解决上述技术问题，本申请提供了一种图像降噪方法，所述方法包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像降噪方法，其特征在于，所述方法包括：对待降噪图像进行处理，得到子图像组，其中，所述子图像组中的每一子图像对应所述待降噪图像的每一通道；对所述子图像进行特征提取，得到特征子图像组，其中，所述特征子图像组中的每一特征子图像对应每一所述子图像；利用所述特征子图像的分割阈值对所述子图像组进行滤波处理；将所述滤波处理后的子图像组进行变换处理，得到目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述特征子图像的分割阈值对所述子图像组进行滤波处理的步骤，包括：计算所述每一特征子图像的分割阈值；计算所述每一特征子图像中目标像素点的降噪强度；利用所述每一特征子图像中目标像素点的特征与所述分割阈值的比值以及所述每一特征子图像中目标像素点的降噪强度对所述每一子图像进行滤波处理。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述每一特征子图像的分割阈值的步骤，包括：获取所述每一特征子图像的最小像素值和最大像素值；在所述最小像素值和所述最大像素值范围内选取一像素值作为预设分割阈值；比较所述每一特征子图像中特征值与所述预设分割阈值的大小，得到第一分类集和第二分类集；计算所述第一分类集和所述第二分类集之间的方差；循环上述过程，直至获取所述最小像素值和所述最大像素值范围内任一像素值对应的方差；比较所述最小像素值和所述最大像素值范围内所有像素值对应的方差，以将最大方差对应的像素值作为最终的分割阈值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述每一特征子图像中目标像素点的降噪强度的步骤，包括：计算所述每一特征子图像中目标像素点所在区域与其他区域之间的区域差异度，所述其他区域与所述目标像素点所在区域大小相同；利用所述区域差异度平方与预设降噪参数平方之间的比值计算所述特征子图像中目标像素点的降噪强度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述子图像进行特征提取，得到特征子图像组的步骤，包括：利用预设窗口对所述子图像进行遍历，依次计算所述窗口中像素点的标准差，将所述标准差作为所述窗口的中心像素点特征；利用所述中心像素特征确定每一特征子图像，得到所述特征子图像组。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述降噪图像包括R通道、G通道和B通道，所述对待降噪图像进行处理，得到子图像组的步骤，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘硕，俞克强，王松，刘晓沐，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：