图像的处理方法、装置、图像采集装置及存储介质制造方法及图纸

技术编号：41294346 阅读：7 留言：0更新日期：2024-05-13 14:44

本公开是关于一种图像的处理方法、装置、图像采集装置及存储介质。图像的处理方法包括：在图像采集装置的预设增益下，获取待处理图像；确定待处理图像的灰度图；根据预设增益下的灰度值与噪声参数的关系曲线，确定灰度图中每个像素对应的噪声参数；根据噪声参数，确定灰度图的滤波系数；基于滤波系数，确定滤波后的待处理图像；根据滤波后的待处理图像，得到目标图像。本公开中图像的处理方法在算法复杂度较低的情况下实现了更好的降噪效果，计算量小的降噪方法，能够减少图像处理的功耗，以提升图像采集装置的续航能力，同时所得到的目标图像在图像细节上更加清晰，提升用户体验。

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【技术实现步骤摘要】

本公开涉及图像处理，尤其涉及一种图像的处理方法、装置、图像采集装置及存储介质。

技术介绍

1、相机、监控设备等图像采集装置在拍摄获取图像时，通常会受到外界环境或者内部硬件的影响，使得所获取的图像中存在较多噪声信息。为了提升所拍摄图像的质量，提升图像的视觉观感，需要对所拍摄的图像进行降噪处理。相关技术中，相机图像传感器拍摄生成初始图像，初始图像经过一系列后处理模块后生成用户所看到的rgb色彩图像。初始图像为图像传感器将光源信号转换为数字信号的原始数据，通常采用bayer阵列方式，其存储的信息经过最少的人为处理，噪声信息形态保持良好，有利于进行降噪处理。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像的处理方法、装置、图像采集装置及存储介质。

2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像的处理方法，应用于图像采集装置，所述处理方法包括：

3、在所述图像采集装置的预设增益下，获取待处理图像；

4、确定所述待处理图像的灰度图；

5、根据所述预设增益下的灰度值与噪声参数的关系曲线，确定所述灰度图中每个像素对应的噪声参数；

6、根据所述噪声参数，确定所述灰度图的滤波系数；

7、基于所述滤波系数，确定滤波后的所述待处理图像；

8、根据滤波后的所述待处理图像，得到目标图像。

9、在一示例性实施例中，所述方法还包括：

10、在预设光照度下，获取预设增益下的预设图像的灰度图；</p>

11、确定所述预设图像的灰度图中每个像素对应的噪声参数；

12、根据所述预设图像的灰度图中每个像素的灰度值和对应的噪声参数，确定高斯-泊松噪声分布模型；

13、基于高斯-泊松噪声分布模型，确定所述预设增益下所述灰度值与噪声参数的关系曲线。

14、在一示例性实施例中，所述根据所述噪声参数，确定所述灰度图的滤波系数，包括：

15、以目标像素为中心，确定所述灰度图中的预设区域；

16、根据所述预设区域中所有像素的灰度值和所述目标像素的噪声参数，确定所述目标像素的滤波系数。

17、在一示例性实施例中，所述根据所述预设区域中所有像素的灰度值和所述目标像素的噪声参数，确定所述目标像素的滤波系数，包括：

18、根据所述预设区域中其他像素的灰度值与所述目标像素的灰度值的差值以及所述目标像素的噪声参数，确定所述预设区域的滤波系数。

19、在一示例性实施例中，所述基于所述滤波系数，确定滤波后的所述待处理图像，包括：

20、基于所述滤波系数，确定滤波后的所述目标像素；

21、根据所述目标像素和所述滤波后的所述目标像素，确定所述待处理图像的预设通道的滤波系数；

22、根据所述预设通道的滤波系数对所述待处理图像的预设通道进行滤波，得到滤波后的所述待处理图像。

23、在一示例性实施例中，所述根据滤波后的所述待处理图像，得到目标图像，包括：

24、确定滤波后的所述待处理图像中每个像素和所述待处理图像中每个像素之间的像素差值；

25、根据所述像素差值与预设阈值之间的大小关系，调整所述像素差值，得到调整后的所述像素差值；

26、将调整后的所述像素差值与所述待处理图像中对应的每个像素的像素值相加，得到所述目标图像。

27、在一示例性实施例中，所述图像的处理方法还包括：

28、根据第一预设权重、所述目标图像中每个像素的像素值和所述灰度图中每个像素的灰度值，得到第一图像；

29、将所述第一图像作为所述目标图像。

30、在一示例性实施例中，通过以下公式确定所述第一图像中每个像素的像素值：

31、dst1＝(1-weight1)*src1+weight1*src2

32、其中，dst1表示第一图像中每个像素的像素值，src1表示所述灰度图中每个像素的灰度值，src2表示所述目标图像中与所述灰度图对应的每个像素的像素值，weight1表示所述第一预设权重。

33、在一示例性实施例中，所述图像的处理方法还包括：

34、确定所述灰度图中每个像素的灰度值的表征值；

35、根据第二预设权重、所述目标图像中每个像素的像素值以及所述表征值，得到第二图像；

36、将所述第二图像作为所述目标图像。

37、在一示例性实施例中，通过以下公式确定所述第二图像中每个像素的像素值：

38、dst2＝(1-weight2)*src3+weight2*src2

39、其中，dst2表示第二图像中每个像素的像素值，src3表示所述灰度图中每个像素的灰度值的表征值，src2表示所述目标图像中与所述灰度图对应的每个像素的像素值，weight2表示所述第二预设权重。

40、在一示例性实施例中，所述基于所述滤波系数，确定滤波后的所述目标像素，包括：

41、通过以下公式确定滤波后的所述目标像素的灰度值：

42、其中，

43、其中，p表示目标像素，s表示所述预设区域，表示滤波后的所述目标像素的灰度值，表示滤波系数，ip表示所述目标像素的灰度值，iq表示所述预设区域中任一像素q的灰度值，δ表示像素q的灰度值对应的噪声参数，gδ表示以δ为衰减系数的衰减函数。

44、在一示例性实施例中，所述根据所述像素差值与预设阈值之间的大小关系，调整所述像素差值，包括：

45、通过以下公式调整所述像素差值：

46、

47、其中，soft(x，a)表示调整后的所述像素差值，x表示所述像素差值，a表示所述预设阈值。

48、根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像的处理装置，应用于图像采集装置，所述处理装置包括：

49、获取模块，被配置为在所述图像采集装置的预设增益下，获取待处理图像；

50、第一确定模块，被配置为确定所述待处理图像的灰度图；

51、第二确定模块，被配置为根据所述预设增益下的灰度值与噪声参数的关系曲线，确定所述灰度图中每个像素对应的噪声参数；

52、第三确定模块，被配置为根据所述噪声参数，确定所述灰度图的滤波系数；

53、第四确定模块，被配置为基于所述滤波系数，确定滤波后的所述待处理图像；

54、第五确定模块，被配置为根据滤波后的所述待处理图像，得到目标图像。

55、在一示例性实施例中，所述装置还包括生成模块，被配置为：

56、在预设光照度下，获取预设增益下的预设图像的灰度图；

57、确定所述预设图像的灰度图中每个像素对应的噪声参数；

58、根据所述预设图像的灰度图中每个像素的灰度值和对应的噪声参数，确定高斯-泊松噪声分布模型；

59、基于高斯-泊松噪声本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种图像的处理方法，应用于图像采集装置，其特征在于，所述处理方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的图像的处理方法，其特征在于，所述根据所述噪声参数，确定所述灰度图的滤波系数，包括：

4.根据权利要求3所述的图像的处理方法，其特征在于，所述根据所述预设区域中所有像素的灰度值和所述目标像素的噪声参数，确定所述目标像素的滤波系数，包括：

5.根据权利要求3所述的图像的处理方法，其特征在于，所述基于所述滤波系数，确定滤波后的所述待处理图像，包括：

6.根据权利要求5所述的图像的处理方法，其特征在于，所述根据滤波后的所述待处理图像，得到目标图像，包括：

7.根据权利要求1所述的图像的处理方法，其特征在于，所述图像的处理方法还包括：

8.根据权利要求7所述的图像的处理方法，其特征在于，

9.根据权利要求1所述的图像的处理方法，其特征在于，所述图像的处理方法还包括：

10.根据权利要求9所述的图像的处理方法，其特征在于，

11.根据权利要求5所述的图像的处理方法，其特征在于，所述基于所述滤波系数，确定滤波后的所述目标像素，包括：

12.根据权利要求6所述的图像的处理方法，其特征在于，所述根据所述像素差值与预设阈值之间的大小关系，调整所述像素差值，包括：

13.一种图像的处理装置，应用于图像采集装置，其特征在于，所述处理装置包括：

14.根据权利要求13所述的图像的处理装置，其特征在于，所述图像的处理装置还包括生成模块，被配置为：

15.根据权利要求13所述的图像的处理装置，其特征在于，所述图像的处理装置还包括第一调节模块，被配置为：

16.根据权利要求13所述的图像的处理装置，其特征在于，所述图像的处理装置还包括第二调节模块，被配置为：

17.一种图像采集装置，其特征在于，包括：

18.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由装置的处理器执行时，使得装置能够执行如权利要求1-12中任一项所述的方法。

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【技术特征摘要】