【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种基于直方图的图像噪声估计方法和系统。
技术介绍
1、在图像获取过程中，cmos传感器(sensor)在采集图像的过程中，由于受光电二极管、光子特性和电路结构等影响，会引入各种噪声。传感器端采集到的raw格式的照片数据会经过插值、伽马校正、颜色色彩校正、白平衡、局部色调映射、锐化等诸多模块的处理，在yuv域往往噪声较大。
2、这时就需要图像去噪，然而图像去噪的难点是如何区分原始图像信号和噪声。为了更好的区分信号与噪声，首先需要估算出当前图像的噪声水平，使得去噪强度就有了一个基准。现有的针对图像噪声估计的技术方案，计算量大。且计算过程较为复杂。
3、申请内容
4、为了解决上述技术问题，本申请提供一种基于直方图的图像噪声估计方法和系统，基于直方图进行局部特征统计，实现在yuv域的噪声估计。
5、具体的，本申请的技术方案如下：
6、第一方面，本申请公开一种基于直方图的图像噪声估计方法，包括如下步骤：
7、基于待处理的原图像，获取所述原图像的y通道图像、u通道图像和v通道图像；
8、对目标通道图像中每个像素点依次进行处理，以目标像素点为中心进行两次窗口划分，得到第一窗口与第二窗口；
9、分别对所述第一窗口与所述第二窗口内的局部特征进行计算，得到第一特征值与第二特征值；
10、计算所述第一特征值与所述第二特征值之间的差值；若所述差值小于目标阈值，则判定当前窗口的局部特征与噪声相关，并对所述局部
11、对所述直方图进行平滑滤波，选取所述直方图中的最大数据值，作为所述目标通道图像的噪声估计值。
12、在一些实施方式中，所述第一窗口与所述第二窗口的窗口大小不同。
13、在一些实施方式中，所述的对所述局部特征进行统计，具体包括如下步骤：
14、将以所述目标像素点为中心的所述第一窗口的所述第一特征值进行统计；
15、或，将以所述目标像素点为中心的所述第二窗口的所述第二特征值进行统计。
16、在一些实施方式中，所述局部特征为所述当前窗口内，所有像素值的标准差；或方差；或差的绝对值之和。
17、在一些实施方式中，通过以下公式计算所述当前窗口的所述局部特征：
18、所述方差计算公式如下：
19、其中，x为当前窗口内的图像，m和n分别为窗口的长和宽；η为当前窗口内所有像素值的均值；
20、所述标准差计算公式如下：
21、其中，x为当前窗口内的图像，m和n分别为窗口的长和宽；η为当前窗口内所有像素值的均值；
22、所述差的绝对值之和计算公式如下：
23、其中，x为当前窗口内的图像，m和n分别为窗口的长和宽；η为当前窗口内所有像素值的均值；
24、所述均值的计算公式如下：
25、其中，x为当前窗口内的图像，m和n分别为窗口的长和宽。
26、在一些实施方式中，若第一特征值与所述第二特征值之间的差值大于目标阈值，则判定当前窗口的局部特征与噪声无关，不对所述当前窗口的所述局部特征进行统计。
27、第二方面，本申请还公开一种基于直方图的图像噪声估计系统，用于执行上述任一项实施方式中所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，包括：
28、预处理模块，用于基于待处理的原图像，获取所述原图像的y通道图像、u通道图像和v通道图像；
29、窗口划分模块，用于对目标通道图像的每个像素点依次进行处理，以目标像素点为中心进行两次窗口划分，得到第一窗口与第二窗口；
30、计算模块，用于分别对所述第一窗口与所述第二窗口内的局部特征进行计算，得到第一特征值与第二特征值；
31、所述计算模块，还用于计算所述第一特征值与所述第二特征值之间的差值；
32、统计模块，用于若所述差值小于目标阈值，则判定当前窗口的局部特征与噪声相关，并对所述局部特征进行统计；将所述目标通道图像中，所述每个像素点依次进行处理后，统计得到局部特征的直方图；
33、滤波模块，用于对所述直方图进行平滑滤波，选取所述直方图中的最大数据值，作为所述目标通道图像的噪声估计值。
34、在一些实施方式中，所述第一窗口与所述第二窗口的窗口大小不同。
35、在一些实施方式中，所述统计模块，用于将以所述目标像素点为中心的所述第一窗口的所述第一特征值进行统计；
36、或，所述统计模块，还用于将以所述目标像素点为中心的所述第二窗口的所述第二特征值进行统计。
37、在一些实施方式中，所述局部特征为所述当前窗口内，所有像素值的标准差；或方差；或差的绝对值之和。
38、与现有技术相比，本申请至少具有以下一项有益效果：
39、1、本申请提出对噪声的局部特征值进行直方图统计。对图像做逐点运算，通过考虑了噪声的局部特性，计算两次不同大小窗的差异值，然后再判断是否满足条件，本申请充分考虑了噪声的分布特性，根据大数定律，样本的平均值会趋向于真实噪声水平的期望值，进而估算出噪声的水平。本申请的方法通过局部特征差值判断可以有效的区分噪声与边缘纹理。可以实现准确的噪声估计。
40、2、本申请使用对应窗口内的像素值的标准差、方差、差的绝对值之和或标准差、方差、差的绝对值之和的倍数，其中之一作为局部特征的基础数据。本申请还包括对统计得到的直方图进行平滑滤波，选取所述直方图中的最大数据值，作为所述目标通道图像的噪声估计值。计算量少，且计算过程简单，
技术实现思路
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1.一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于，所述第一窗口与所述第二窗口的窗口大小不同。
3.如权利要求1或2所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于，所述的对所述局部特征进行统计，具体包括如下步骤：
4.如权利要求1所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于：所述局部特征为所述当前窗口内，所有像素值的标准差；或方差；或差的绝对值之和。
5.如权利要求4所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于，通过以下公式计算所述当前窗口的所述局部特征：
6.如权利要求1所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于：若第一特征值与所述第二特征值之间的差值大于目标阈值，则判定当前窗口的局部特征与噪声无关，不对所述当前窗口的所述局部特征进行统计。
7.一种基于直方图的图像噪声估计系统，其特征在于，用于执行如权利要求1-6任一项所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，包括：
8.如权利要求7所述的一
9.如权利要求8所述的一种基于直方图的图像噪声估计系统，其特征在于，所述统计模块，用于将以所述目标像素点为中心的所述第一窗口的所述第一特征值进行统计；
10.如权利要求7所述的一种基于直方图的图像噪声估计系统，其特征在于，所述局部特征为所述当前窗口内，所有像素值的标准差；或方差；或差的绝对值之和。
...【技术特征摘要】
1.一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于，所述第一窗口与所述第二窗口的窗口大小不同。
3.如权利要求1或2所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于，所述的对所述局部特征进行统计，具体包括如下步骤：
4.如权利要求1所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于：所述局部特征为所述当前窗口内，所有像素值的标准差；或方差；或差的绝对值之和。
5.如权利要求4所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于，通过以下公式计算所述当前窗口的所述局部特征：
6.如权利要求1所述的一种基于直方图的图像噪声估计方法，其特征在于：若第一特征值与...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊满，李珂，
申请(专利权)人：上海为旌科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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