图像降噪方法、电子设备及存储介质技术

本申请实施例公开一种图像降噪方法、电子设备及存储介质，该方法包括：根据待处理的第一图像中各像素点的至少一个颜色通道的像素值，确定所述第一图像中的平坦区域和非平坦区域；按照第一降噪强度，对所述平坦区域进行降色噪处理得到第一降噪结果；以及按照第二降噪强度，对所述非平坦区域进行降色噪处理得到第二降噪结果，其中，所述第一降噪强度大于所述第二降噪强度；获取所述第一图像的边缘信息；基于所述边缘信息，对所述第一图像、所述第一降噪结果和所述第二降噪结果进行融合，得到目标图像。标图像。标图像。

【技术实现步骤摘要】
图像降噪方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种图像降噪方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]分布在图像当中较低频带的噪声一般称为色噪，其噪声幅度低且尺度大，而一般的降噪算法通常针对频率较高的噪声设计的，很难做到较好地去除图像当中的低频色噪。相关技术中，针对图像中的色噪，将该图像转换到YUV颜色空间当中，以Y通道为导向图，分别对U通道和V通道做导向滤波，以去除该图像中的色噪，这种做法在同亮度不同颜色的区域很容易出现颜色溢出的问题，导致图像降噪效果较差。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种图像降噪方法、电子设备及存储介质，以解决相关技术中存在的图像降噪效果差的技术问题。
[0004]根据本申请的第一方面，公开了一种图像降噪方法，所述方法包括：
[0005]根据待处理的第一图像中各像素点的至少一个颜色通道的像素值，确定所述第一图像中的平坦区域和非平坦区域；
[0006]按照第一降噪强度，对所述平坦区域进行降色噪处理得到第一降噪结果；以及按照第二降噪强度，对所述非平坦区域进行降色噪处理得到第二降噪结果，其中，所述第一降噪强度大于所述第二降噪强度；
[0007]获取所述第一图像的边缘信息；
[0008]基于所述边缘信息，对所述第一图像、所述第一降噪结果和所述第二降噪结果进行融合，得到目标图像。
[0009]根据本申请的第二方面，公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如第一方面中的图像降噪方法。
[0010]根据本申请的第三方面，公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面中的图像降噪方法。
[0011]根据本申请的第四方面，公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面中的图像降噪方法。
[0012]本申请实施例中，根据待处理的第一图像中各像素点的至少一个颜色通道的像素值，确定第一图像中的平坦区域和非平坦区域；按照第一降噪强度，对平坦区域进行降色噪处理得到第一降噪结果；以及按照第二降噪强度，对非平坦区域进行降色噪处理得到第二降噪结果，其中，第一降噪强度大于第二降噪强度；获取第一图像的边缘信息；基于边缘信息，对第一图像、第一降噪结果和第二降噪结果进行融合，得到目标图像。
[0013]可见，本申请实施例中，由于图像中的平坦区域，其像素变化主要是由噪声引起
的，因此在对平坦区域进行降噪时可以加大降噪强度，从而较干净地去除平坦区域中的色噪；而图像中的非平坦区域，其像素变化主要是由纹理或边缘引起的，噪声只占较小部分，因此在对非平坦区域进行降噪时可以降低降噪强度，从而在较干净地去除非平坦区域中色噪的同时保持图像的纹理和边缘特征，避免图像的纹理和边缘消失或者失真；又由于颜色溢出通常出现在同亮度不同颜色区域的交界位置处，而图像的边缘信息可以反映前述交界位置，因此基于图像的边缘信息对原始图像及其降噪结果进行融合，可以实现在较干净地去除图像中色噪的同时避免出现明显的颜色溢出问题，提高了图像降噪效果。
附图说明
[0014]图1是本申请实施例提供的像素点的邻域的示例图；
[0015]图2是本申请实施例提供的一种图像降噪方法的流程图；
[0016]图3是本申请实施例提供的步骤201的一种实施方式的流程图；
[0017]图4是本申请实施例提供的步骤202的一种实施方式的流程图；
[0018]图5是本申请实施例提供的步骤204的一种实施方式的流程图；
[0019]图6是本申请实施例提供的一种图像降噪装置的结构示意图；
[0020]图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0021]为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
[0022]需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。
[0023]近年来，基于人工智能的计算机视觉、深度学习、机器学习、图像处理、图像识别等技术研究取得了重要进展。人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴科学技术。人工智能学科是一门综合性学科，涉及芯片、大数据、云计算、物联网、分布式存储、深度学习、机器学习、神经网络等诸多技术种类。计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，具体是让机器识别世界，计算机视觉技术通常包括人脸识别、活体检测、指纹识别与防伪验证、生物特征识别、人脸检测、行人检测、目标检测、行人识别、图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、文字识别、视频处理、视频内容识别、行为识别、三维重建、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建、计算摄影、机器人导航与定位等技术。随着人工智能技术的研究和进步，该项技术在众多领域展开了应用，例如安防、城市管理、交通管理、楼宇管理、园区管理、人脸通行、人脸考勤、物流管理、仓储管理、机器人、智能营销、计算摄影、手机影像、云服务、智能家居、穿戴设备、无人驾驶、自动驾驶、智能医疗、人脸支付、人脸解锁、指纹解锁、人证核验、智慧屏、智能电视、摄像机、移动互联网、网络直播、美颜、美妆、医疗美容、智能测温等领域。
[0024]本申请实施例提供了一种图像降噪方法、电子设备及存储介质。为了便于理解，下
面首先对本申请实施例的应用场景和涉及到的一些概念进行介绍。
[0025]色噪：分布在图像中较低频带的噪声，其噪声幅度较低且尺度较大。
[0026]像素点的邻域：以该像素点为中心的一定像素范围，通常为一个矩形区域，例如，图1所示，图像10的尺寸为8
×
8，对于像素点A35，若邻域的半径为3，则以像素点A35为中心的邻域为图像区域12，该图像区域12为一个5
×
5的矩形区域。
[0027]需要说明的是，对于像素点A11这类邻域中实际像素个数小于5
×
5的边界像素点，可以将其邻域内缺少的像素通过补齐的方式进行填充，或者不作处理。
[0028]接下来对本申请实施例提供的一种图像降噪方法进行介绍。
[0029]图2是本申请实施例提供的一种图像降噪方法的流程图，如图2所示，该方法可以包括以下步骤：步骤201、步骤202、步骤203和步骤204；
[0030]在步骤201中，根据待处理的第一图像中各像素点的至少一个颜色通道的像素值，确定第一图像中的平坦区域和非平坦区本文档来自技高网...

【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：根据待处理的第一图像中各像素点的至少一个颜色通道的像素值，确定所述第一图像中的平坦区域和非平坦区域；按照第一降噪强度，对所述平坦区域进行降色噪处理得到第一降噪结果；以及按照第二降噪强度，对所述非平坦区域进行降色噪处理得到第二降噪结果，其中，所述第一降噪强度大于所述第二降噪强度；获取所述第一图像的边缘信息；基于所述边缘信息，对所述第一图像、所述第一降噪结果和所述第二降噪结果进行融合，得到目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待处理的第一图像中各像素点的至少一个颜色通道的像素值，确定所述第一图像中的平坦区域和非平坦区域，包括：对于待处理的第一图像中的各像素点，计算以所述像素点为中心的第一邻域在各颜色通道的方差值，其中，所述第一邻域的半径大于1；从所述各颜色通道的方差值中选择最大的方差值，若所述最大的方差值大于第一阈值，则确定所述像素点所在的区域为非平坦区域；若所述最大的方差值小于或等于所述第一阈值，则确定所述像素点所在的区域为平坦区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照第一降噪强度，对所述平坦区域进行降色噪处理得到第一降噪结果；以及按照第二降噪强度，对所述非平坦区域进行降色噪处理得到第二降噪结果，包括：将所述第一图像转换到YUV颜色空间，得到所述第一图像的各像素点对应的原始U通道值和原始V通道值；对于所述平坦区域的各像素点，根据以所述像素点为中心的第二邻域的原始U通道值，计算所述像素点对应的降噪U通道值；根据以所述像素点为中心的第二邻域的原始V通道值，计算所述像素点对应的降噪V通道值；对于所述非平坦区域的各像素点，根据以所述像素点为中心的第三邻域的原始U通道值，计算所述像素点对应的降噪U通道值；根据以所述像素点为中心的第三邻域的原始V通道值，计算所述像素点对应的降噪V通道值；其中，所述第二邻域的半径和所述第三邻域的半径均大于1、且所述第二邻域的半径大于所述第三邻域的半径。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于所述平坦区域的各像素点，根据以所述像素点为中心的第二邻域的原始U通道值，计算所述像素点对应的降噪U通道值；根据以所述像素点为中心的第二邻域的原始V通道值，计算所述像素点对应的降噪V通道值，包括：对于所述平坦区域的各像素点，计算以所述像素点为中心的第二邻域的原始U通道值的中值或者均值，并将计算结果确定为所述像素点对应的降噪U通道值；计算以所述像素点为中心的第二邻域的原始V通道值的中值或者均值，并将计算结果确定为所述像素点对应的降噪V通道值。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于所述非平坦区域的各像素点，根据以所述像素点为中心的第三邻域的原始U通道值，计算所述像素点对应的降噪U通道值；
根据以所述像素点为中心的第...

【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：