基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备技术

一种基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备，方法包括：获取待处理图像，基于待处理图像构建图像金字塔；针对待处理图像中的每个需要滤波的当前像素点：从图像金字塔中查找与当前像素点相关的关联像素点，基于当前像素点和关联像素点计算关联像素点的空域滤波权重，并基于空域滤波权重得到当前像素点的滤波结果；基于每个当前像素点的滤波结果，得到待处理图像的降噪结果。该方法和装置通过构建图像金字塔，将原本的单尺度的像素点匹配通过图像金字塔扩展到多尺度，不仅能够使用到图像的多尺度信息，还能够使得更多点参与到空域滤波当中，从而增强空域滤波的效果，使得能够更好地去除图像噪声，且更好地保留图像细节信息。息。息。

【技术实现步骤摘要】
基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备


[0001]本申请涉及图像降噪
，更具体地涉及一种基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备。

技术介绍

[0002]噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声，这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。常见的基于空间像素相似性的空域滤波算法，在进行相似像素匹配时往往会被噪声影响匹配的正确性，影响空域滤波的效果，从而影响图像降噪的效果。

技术实现思路

[0003]为了解决上述问题而提出了本申请。根据本申请一方面，提供了一种基于图像多尺度信息的图像降噪方法，方法包括：获取待处理图像，基于所述待处理图像构建图像金字塔；针对所述待处理图像中的每个需要滤波的当前像素点：从所述图像金字塔中查找与所述当前像素点相关的关联像素点，基于所述当前像素点和所述关联像素点计算所述关联像素点的空域滤波权重，并基于所述空域滤波权重得到所述当前像素点的滤波结果；基于每个所述当前像素点的滤波结果，得到所述待处理图像的降噪结果。
[0004]在本申请的一个实施例中，所述基于所述待处理图像构建图像金字塔，包括：定义所述图像金字塔的层数，所述图像金字塔包括第一层和其他层；对所述第一层，将所述待处理图像赋给所述第一层；对所述其他层，基于定义的滤波核对所述待处理图像进行卷积并下采样后赋给所述其他层。
[0005]在本申请的一个实施例中，所述方法还包括：初始化一个长度等于所述图像金字塔的层数的向量，用于存储所述图像金字塔的各层。
[0006]在本申请的一个实施例中，所述从所述图像金字塔中查找与所述当前像素点相关的关联像素点，包括：计算所述图像金字塔的每一层中与所述当前像素点对应的像素点作为中心像素点；对于所述图像金字塔的每一层，以该层中的所述中心像素点为中心，将定义的空域降噪半径内的所有像素点作为与所述当前像素点相关的关联像素点。
[0007]在本申请的一个实施例中，所述基于所述当前像素点和所述关联像素点计算所述关联像素点的空域滤波权重，包括：计算每个所述关联像素点与所述当前像素点的像素值差值；基于所述像素值差值的绝对值计算每个所述关联像素点的空域滤波权重。
[0008]在本申请的一个实施例中，所述基于所述空域滤波权重得到所述当前像素点的滤波结果，包括：根据每个所述关联像素点的空域滤波权重计算每个所述关联像素点的加权像素值；将所有所述关联像素点的加权像素值的和与所有所述空域滤波权重的和这两者的比值作为所述当前像素点的滤波结果。
[0009]在本申请的一个实施例中，所述待处理图像为灰度图像或者亮度图像。
[0010]根据本申请另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，
所述存储器上存储有由所述处理器运行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时，使得所述处理器执行上述基于图像多尺度信息的图像降噪方法。
[0011]根据本申请再一方面，提供了一种基于图像多尺度信息的图像降噪装置，所述装置包括金字塔构建模块、权重计算模块和滤波模块，其中，所述金字塔构建模块用于获取待处理图像，基于所述待处理图像构建图像金字塔；所述权重计算模块用于针对所述待处理图像中的每个需要滤波的当前像素点，从所述图像金字塔中查找与所述当前像素点相关的关联像素点，基于所述当前像素点和所述关联像素点计算所述关联像素点的空域滤波权重；所述滤波模块用于基于所述空域滤波权重得到所述当前像素点的滤波结果，并基于每个所述当前像素点的滤波结果，得到所述待处理图像的降噪结果。
[0012]在本申请的一个实施例中，所述金字塔构建模块基于所述待处理图像构建图像金字塔，包括：定义所述图像金字塔的层数，所述图像金字塔包括第一层和其他层；对所述第一层，将所述待处理图像赋给所述第一层；对所述其他层，基于定义的滤波核对所述待处理图像进行卷积并下采样后赋给所述其他层。
[0013]在本申请的一个实施例中，所述金字塔构建模块还用于：初始化一个长度等于所述图像金字塔的层数的向量，用于存储所述图像金字塔的各层。
[0014]在本申请的一个实施例中，所述权重计算模块从所述图像金字塔中查找与所述当前像素点相关的关联像素点，包括：计算所述图像金字塔的每一层中与所述当前像素点对应的像素点作为中心像素点；对于所述图像金字塔的每一层，以该层中的所述中心像素点为中心，将定义的空域降噪半径内的所有像素点作为与所述当前像素点相关的关联像素点。
[0015]在本申请的一个实施例中，所述权重计算模块基于所述当前像素点和所述关联像素点计算所述关联像素点的空域滤波权重，包括：计算每个所述关联像素点与所述当前像素点的像素值差值；基于所述像素值差值的绝对值计算每个所述关联像素点的空域滤波权重。
[0016]在本申请的一个实施例中，所述滤波模块基于所述空域滤波权重得到所述当前像素点的滤波结果，包括：根据每个所述关联像素点的空域滤波权重计算每个所述关联像素点的加权像素值；将所有所述关联像素点的加权像素值的和与所有所述空域滤波权重的和这两者的比值作为所述当前像素点的滤波结果。
[0017]在本申请的一个实施例中，所述待处理图像为灰度图像或者亮度图像。
[0018]根据本申请又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被运行时，使得所述处理器执行上述基于图像多尺度信息的图像降噪方法。
[0019]根据本申请再一方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时，使得所述处理器执行上述基于图像多尺度信息的图像降噪方法。
[0020]本申请的基于图像多尺度信息的图像降噪方法和装置通过构建图像金字塔，将原本的单尺度的像素点匹配通过图像金字塔扩展到多尺度，不仅能够使用到图像的多尺度信息，还能够使得更多点参与到空域滤波当中，从而增强空域滤波的效果，使得能够更好地去除图像噪声，且更好地保留图像细节信息。
附图说明
[0021]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0022]图1示出用于实现根据本专利技术实施例的基于图像多尺度信息的图像降噪方法和装置的示例电子设备的示意性框图。
[0023]图2示出根据本申请实施例的基于图像多尺度信息的图像降噪方法的示意性流程图。
[0024]图3示出根据本申请实施例的基于图像多尺度信息的图像降噪装置的示意性结构框图。
[0025]图4示出根据本申请实施例的电子设备的示意性结构框图。
具体实施方式
[0026]为了使得本申请的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像多尺度信息的图像降噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像，基于所述待处理图像构建图像金字塔；针对所述待处理图像中的每个需要滤波的当前像素点：从所述图像金字塔中查找与所述当前像素点相关的关联像素点，基于所述当前像素点和所述关联像素点计算所述关联像素点的空域滤波权重，并基于所述空域滤波权重得到所述当前像素点的滤波结果；基于每个所述当前像素点的滤波结果，得到所述待处理图像的降噪结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理图像构建图像金字塔，包括：定义所述图像金字塔的层数，所述图像金字塔包括第一层和其他层；对所述第一层，将所述待处理图像赋给所述第一层；对所述其他层，基于定义的滤波核对所述待处理图像进行卷积并下采样后赋给所述其他层。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：初始化一个长度等于所述图像金字塔的层数的向量，用于存储所述图像金字塔的各层。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述图像金字塔中查找与所述当前像素点相关的关联像素点，包括：计算所述图像金字塔的每一层中与所述当前像素点对应的像素点作为中心像素点；对于所述图像金字塔的每一层，以该层中的所述中心像素点为中心，将定义的空域降噪半径内的所有像素点作为与所述当前像素点相关的关联像素点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前像素点和所述关联像素点计算所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄芳，
申请(专利权)人：成都西纬科技有限公司，
类型：发明
国别省市：