【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像降噪领域，特别是涉及一种基于像素差值的图像降噪方法、装置及设备。
技术介绍
1、像素差值降噪方法被广泛运用于各种图像降噪技术中，如双边滤波算法中，双边滤波在图像降噪、边缘保留、纹理增强等领域有广泛的应用，它能够有效地平滑图像，同时保持图像的细节信息，使得图像看起来更加自然和清晰。具体而言，双边滤波使用一个滤波器，该滤波器由两个部分组成：一个空间权重函数和一个像素值差值权重函数，在本专利技术中，重点考虑对像素值差值权重函数的不足进行改进，像素差值权重函数思想是，先根据像素值对要用来进行滤波的邻域做一个分割或分类，再给该点所属的类别相对较高的权重，差值较高的像素具有较低的权重，差值较低的像素具有较高的权重，采用高斯核函数，两个核函数的标准差σ有区别。最终，滤波器将根据两个权重之积作为总的权重，得到双边滤波后的像素值。
2、硬件实现方面，实现指数函数的电路需要用到数学运算电路和逻辑电路。verilog中可以用浮点数逻辑来实现指数函数，但是这会占用大量的芯片资源。因此，为了有效的实现指数函数同时电路资源占用不太大，可以使用数值近似技术，如泰勒级数或多项式逼近方法。根据实际效果，现有技术的像素值差值权重滤波算法选择了分段线性函数拟合指数函数，具体根据中心像素和窗口内周围点的差值，通过对差值的移位和相加，进而凑出指数函数对应点的值。这样做，每个差值情况需要对应复数个大位宽的加法器，而且，如果需要精确度加强，则差值范围需要增大，所用的加法器也随之成倍增加，具体的示意图如图1所示。
3、可以看出，现有技
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于像素差值的图像降噪方法、装置及设备，以解决现有技术中像素差降噪占用算力大，硬件要求高的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于像素差值的图像降噪方法，包括：
3、获取目标高斯函数；
4、根据所述目标高斯函数确定对应的自变量最大值，及对应的目标拟合函数；所述目标拟合函数为逐渐缩小的以2为底的幂函数；
5、根据所述自变量最大值确定自变量中值；
6、计算所述目标拟合函数在所述自变量中值处对应的中值对应点；
7、以所述中值对应点为中心，对所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分作中心对称，得到修正函数段；
8、将所述修正函数段与所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分组合，得到目标计算函数；
9、在二进制计算中，利用移位法，通过所述目标计算函数，计算待处理像素的像素差值权重；
10、根据所述像素差值权重，得到所述待处理像素滤波后的像素值。
11、可选地，在所述的基于像素差值的图像降噪方法中，所述根据所述目标高斯函数确定对应的自变量最大值，及对应的目标拟合函数包括：
12、根据所述目标高斯函数确定复数个自变量最大值；
13、根据复数个自变量最大值确定对应的目标拟合函数；
14、相应地，所述根据所述自变量最大值确定自变量中值包括：
15、根据复数个所述自变量最大值分别确定对应的自变量中值；
16、相应地，所述计算所述目标拟合函数在所述自变量中值处对应的中值对应点包括：
17、计算复数个所述目标拟合函数在各个自变量中值处对应的中值对应点；
18、相应地，以所述中值对应点为中心，对所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分作中心对称，得到修正函数段包括：
19、以所述中值对应点为中心，对复数个所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分作中心对称，得到与各个所述目标拟合函数对应的修正函数段；
20、相应地，所述将所述修正函数段与所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分组合，得到目标计算函数包括：
21、将所述修正函数段与对应的目标拟合函数大于对应的自变量中值的部分组合，得到与所述目标拟合函数对应的备选计算函数；
22、根据所述目标高斯函数，在复数个所述备选计算函数中选择确定目标计算函数。
23、可选地，在所述的基于像素差值的图像降噪方法中，根据所述目标高斯函数确定对应的目标拟合函数包括：
24、根据所述目标高斯函数确定如下式的目标拟合函数：
25、y＝2k+m-n；
26、其中，k为所述目标拟合函数的系数，m为所述自变量最大值，n为自变量。
27、可选地，在所述的基于像素差值的图像降噪方法中，所述将所述修正函数段与所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分组合，得到目标计算函数包括：
28、将所述修正函数段与所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分组合，得到如下式的目标计算函数：
29、y＝2j-2k+n n≤m/2；
30、y＝2k+m-n n>m/2；
31、其中，k为所述目标计算函数的系数，m为所述自变量最大值，n为自变量，j为归一化系数的指数。
32、可选地，在所述的基于像素差值的图像降噪方法中，所述归一化系数的指数不小于4。
33、可选地，在所述的基于像素差值的图像降噪方法中，所述在二进制计算中，利用移位法，通过所述目标计算函数，计算待处理像素的像素差值权重包括：
34、获取待处理像素的像素值与对应的中心像素的像素值的像素差值；
35、将所述像素差值代入对应的目标计算函数中，通过下式确定像素差值权重：
36、weight＝2j-2k<<diff diff≤m/2；
37、weight＝2k<<(m-diff) diff>m/2；
38、其中，所述k为所述目标计算函数的系数，j为归一化系数的指数，diff为所述像素差值，weight为所述像素差值权重，<<为向左移位符号。
39、一种基于像素差值的图像降噪装置，包括：
40、获取模块，用于获取目标高斯函数；
41、高斯分析模块，用于根据所述目标高斯函数确定对应的自变量最大值，及对应的目标拟合函数；所述目标拟合函数为逐渐缩小的以2为底的幂函数；
42、自变量中值模块，用于根据所述自变量最大值确定自变量中值；
43、中值对应点模块，用于计算所述目标拟合函数在所述自变量中值处对应的中值对应点；
44、对称模块，用于以所述中值对应点为中心，对所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，所述根据所述目标高斯函数确定对应的自变量最大值，及对应的目标拟合函数包括：
3.如权利要求1所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，根据所述目标高斯函数确定对应的目标拟合函数包括：
4.如权利要求1所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，所述将所述修正函数段与所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分组合，得到目标计算函数包括：
5.如权利要求4所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，所述归一化系数的指数不小于4。
6.如权利要求4所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，所述在二进制计算中，利用移位法，通过所述目标计算函数，计算待处理像素的像素差值权重包括：
7.一种基于像素差值的图像降噪装置，其特征在于，包括：
8.一种基于像素差值的图像降噪设备，其特征在于，包括处理器及计算电路；
9.如权利要求8所述的基于像素差值的图像降噪设备，其特征在于，每
10.如权利要求8所述的基于像素差值的图像降噪设备，其特征在于，所述自变量最大值为2p；其中，p为大于2的整数；
11.如权利要求10所述的基于像素差值的图像降噪设备，其特征在于，所述自变量最大值为8。
...【技术特征摘要】
1.一种基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，所述根据所述目标高斯函数确定对应的自变量最大值，及对应的目标拟合函数包括：
3.如权利要求1所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，根据所述目标高斯函数确定对应的目标拟合函数包括：
4.如权利要求1所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，所述将所述修正函数段与所述目标拟合函数大于所述自变量中值的部分组合，得到目标计算函数包括：
5.如权利要求4所述的基于像素差值的图像降噪方法，其特征在于，所述归一化系数的指数不小于4。
6.如权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨佳佳，谢礼丞，陆哲敏，李林，
申请(专利权)人：上海集成电路研发中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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