【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像降噪处理方法、装置及计算机设备。
技术介绍
1、图像降噪是一种可以减弱图像噪声、改善图像质量的图像处理方法，主要可以包括基于组合滤波器的降噪和基于神经网络的降噪等方式。基于滤波器的降噪方法硬件友好度较高，但降噪频率单一，且堆叠多重滤波器容易造成细节损失丢失；基于神经网络的降噪方法硬件友好度较低，但通过复杂的网络学习可以在保证细节的情况下较好地处理图像噪声。
2、基于滤波器的降噪模型为了保证图像的细节不严重受损，往往使用单一频段的滤波器，对非所属频段的噪声不能很好地去除。而神经网络降噪模型由于其参数量和计算量要求过高，为获得更高的硬件匹配度，在应用时往往需要减少参数量降低算力，导致神经网络降噪模型无法处理全频域内的数值信息，只能将算力偏向性地用于处理频域集中分布的值。这两种方式在某一特定频段具有较强的图像降噪能力，对该特定频段之外的图像数据处理能力较差，导致图像降噪模型的整体可用性不强。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种图像降噪处理方...
【技术保护点】
1.一种图像降噪处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像降噪处理方法，其特征在于，所述根据缩放系数序列缩放原始图像，得到多个缩放图像包括：
3.根据权利要求2所述的图像降噪处理方法，其特征在于，所述目标区间为[0,1]。
4.根据权利要求1所述的图像降噪处理方法，其特征在于，所述将所述缩放图像中目标像素点的亮度值执行量化包括对所述目标像素点的亮度值执行向下取整、向上取整、四舍五入中的一种或多种的组合。
5.根据权利要求1所述的图像降噪处理方法，其特征在于，所述根据所述结果图像的降噪效果，确定每个结果图像
【技术特征摘要】
1.一种图像降噪处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像降噪处理方法，其特征在于，所述根据缩放系数序列缩放原始图像，得到多个缩放图像包括：
3.根据权利要求2所述的图像降噪处理方法，其特征在于，所述目标区间为[0,1]。
4.根据权利要求1所述的图像降噪处理方法，其特征在于，所述将所述缩放图像中目标像素点的亮度值执行量化包括对所述目标像素点的亮度值执行向下取整、向上取整、四舍五入中的一种或多种的组合。
5.根据权利要求1所述的图像降噪处理方法，其特征在于，所述根据所述结果图像的降噪效果，确定每个结果图像的调制系数包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：李海建，
申请(专利权)人：北京爱芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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