一种图像降噪方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种图像降噪方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中图像降噪技术存在降噪效果不理想的问题。在该方法中，获取待降噪图像中每个像素点的像素值；依次将每个像素点作为目标像素点，针对当前的目标像素点，确定包含目标像素点的第一邻域，并根据第一邻域中包含的每个像素点的像素值，采用勒让德算法，确定目标像素点对应的勒让德特征值；根据目标像素点的第一邻域内每个像素点的勒让德特征值，确定第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重；根据第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重以及像素值，对目标像素点进行降噪，改善空间域降噪算法中权重计算不准确导致的降噪效果不理想的问题，提高降噪效果。高降噪效果。高降噪效果。

【技术实现步骤摘要】
一种图像降噪方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像降噪方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]图像的应用领域广泛，涉及到生物医学，军事，交通安防，机器视觉等领域。图像的质量直接影响其在这些领域应用的有效性。然而图像在获取，处理，传输过程中，不可避免的受到噪声的干扰。因此滤除图像中的噪声有着极其重要的意义。
[0003]目前的图像降噪技术包括空间域图像降噪、频域图像降噪、空间域和频域混合的图像降噪以及学习类的图像降噪。
[0004]其中，空间域图像降噪包括简单的均值滤波、高斯滤波、中值滤波等算法，这类算法不进行边界区域和平坦区域的滤波，因此在降噪的同时会丢失很多有用的图像信息，并且对图像的降噪效果较差。空间域图像降噪还包括稍复杂的双边滤波，该双边滤波虽然对边界区域进行了处理，但是对纹理的保护也不是很好。
[0005]频域图像降噪包括小波降噪、离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)降噪算法等。频域图像降噪算法将图像的空间域变换为频域，在频域上进行降噪处理后，再将降噪后的图像从频域变换为空间域。但是由于将降噪后的图像从频域变换为空间域时，不同的转换方式总会出现不同的伪纹理，导致最终得到的降噪后的图像中出现原始图像中不存在的纹理。并且频域图像降噪在对大噪声的降噪效果上不如空间域图像降噪的降噪效果好。
[0006]综上，目前的图像降噪技术存在降噪效果不理想等问题。

技术实现思路

[0007]本申请实施例提供了一种图像降噪方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中图像降噪技术存在降噪效果不理想的问题。
[0008]第一方面，本申请实施例提供了一种图像降噪方法，所述方法包括：
[0009]获取待降噪图像中每个像素点的像素值；
[0010]依次将每个像素点作为目标像素点，进行以下处理：
[0011]针对当前的目标像素点，确定包含目标像素点的第一邻域，并根据第一邻域中包含的每个像素点的像素值，采用勒让德算法，确定目标像素点对应的勒让德特征值；
[0012]针对当前的目标像素点，根据包含目标像素点的第一邻域内每个像素点的勒让德特征值，确定第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重；根据第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重以及每个像素点的像素值，对目标像素点进行降噪。
[0013]第二方面，本申请实施例还提供了一种图像降噪装置，所述装置包括：
[0014]获取模块，用于获取待降噪图像中每个像素点的像素值；
[0015]降噪模块，用于依次将每个像素点作为目标像素点，进行以下处理：针对当前的目标像素点，确定包含目标像素点的第一邻域，并根据第一邻域中包含的每个像素点的像素
值，采用勒让德算法，确定目标像素点对应的勒让德特征值；针对当前的目标像素点，根据包含目标像素点的第一邻域内每个像素点的勒让德特征值，确定第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重；根据第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重以及每个像素点的像素值，对目标像素点进行降噪。
[0016]第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备至少包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任一项所述图像降噪方法的步骤。
[0017]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述图像降噪方法的步骤。
[0018]由于在本申请实施例中，获取待降噪图像中每个像素点的像素值；依次将每个像素点作为目标像素点，进行以下处理：针对当前的目标像素点，确定包含目标像素点的第一邻域，并根据第一邻域中包含的每个像素点的像素值，采用勒让德算法，确定目标像素点对应的勒让德特征值；针对当前的目标像素点，根据包含目标像素点的第一邻域内每个像素点的勒让德特征值，确定第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重；根据第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重以及每个像素点的像素值，对目标像素点进行降噪。由于本申请实施例中采用勒让德算法确定图像中每个像素点的勒让德特征值，并根据勒让德特征值确定在目标像素点的第一邻域中每个像素点对应目标像素点的降噪权重，改善空间域降噪算法中权重计算不准确导致的降噪效果不理想的问题，提高降噪效果。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本申请实施例提供的一种图像降噪过程示意图；
[0021]图2为本申请实施例提供的一种第一邻域中每个像素点的像素值示意图；
[0022]图3为本申请实施例提供的一种预设的亮度值与降噪强度的对应关系示意图；
[0023]图4为本申请实施例提供的一种图像降噪流程示意图；
[0024]图5为本申请实施例提供的一种图像降噪装置结构示意图；
[0025]图6为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
[0026]为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0027]本申请实施例提供了一种图像降噪方法、装置、设备及介质，该方法中获取待降噪图像中每个像素点的像素值；依次将每个像素点作为目标像素点，进行以下处理：针对当前的目标像素点，确定包含目标像素点的第一邻域，并根据第一邻域中包含的每个像素点的
像素值，采用勒让德算法，确定目标像素点对应的勒让德特征值；针对当前的目标像素点，根据包含目标像素点的第一邻域内每个像素点的勒让德特征值，确定第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重；根据第一邻域内每个像素点对应目标像素点的降噪权重以及每个像素点的像素值，对目标像素点进行降噪。由于采用勒让德算法确定图像中每个像素点的勒让德特征值，并根据勒让德特征值确定在目标像素点的第一邻域中每个像素点对应目标像素点的降噪权重，改善空间域降噪算法中权重计算不准确导致的降噪效果不够好的问题，提高降噪效果。
[0028]实施例1：
[0029]图1为本申请实施例提供的一种图像降噪过程示意图，该过程包括：
[0030]S101：获取待降噪图像中每个像素点的像素值。
[0031]本申请实施例提供的图像降噪方法应用于电子设备，该电子设备可以是个人计算机(Personal Computer，PC)、服务器、图像采集设备等。
[0032]示例的，如果电子设备非图像采集设备，则电子设备可本文档来自技高网...

【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：获取待降噪图像中每个像素点的像素值；依次将所述每个像素点作为目标像素点，进行以下处理：针对当前的目标像素点，确定包含所述目标像素点的第一邻域，并根据所述第一邻域中包含的每个像素点的像素值，采用勒让德算法，确定所述目标像素点对应的勒让德特征值；针对当前的目标像素点，根据包含所述目标像素点的第一邻域内每个像素点的勒让德特征值，确定所述第一邻域内每个像素点对应所述目标像素点的降噪权重；根据所述第一邻域内每个像素点对应所述目标像素点的降噪权重以及每个像素点的像素值，对所述目标像素点进行降噪。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一邻域中包含的每个像素点的像素值，采用勒让德算法，确定所述目标像素点对应的勒让德特征值，包括：根据所述第一邻域的长度方向和宽度方向包含的像素点的数量，确定所述目标像素点对应的勒让德特征值中包含的勒让德特征的第一系数和第二系数；其中所述勒让德特征的第一系数和第二系数相等，且勒让德特征的第一系数和第二系数的乘积小于所述长度方向和宽度方向包含的像素点的数量的乘积；根据第一系数、第二系数及所述第一邻域中包含的每个像素点的像素值，确定所述目标像素点的勒让德特征值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据包含所述目标像素点的第一邻域内每个像素点的勒让德特征值，确定所述第一邻域内每个像素点对应所述目标像素点的降噪权重，包括：针对所述第一邻域内每个像素点，确定该像素点的勒让德特征值和所述目标像素点的勒让德特征值的差值；根据该像素点与所述目标像素点之间对应的相对位置信息、所述差值以及所述目标像素点对应的降噪强度，确定该像素点对应所述目标像素点的降噪权重。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据该像素点与所述目标像素值之间对应的相对位置信息、所述差值以及所述目标像素点对应的降噪强度，确定该像素点对应所述目标像素点的降噪权重包括：根据确定该像素点对应所述目标像素点的降噪权重，其中W
q,p
为该像素点对应所述目标像素点的降噪权重，d
p
为所述目标像素点p的位置信息，d
q
为该像素点q的位置信息，C
p
为所述目标像素点的勒让德特征值，C
q
为该像素点的勒让德特征值，Desigma为所述目标像素点对应的降...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞克强，王松，刘硕，董振昊，邵晨，何洪钦，
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：