一种图像降噪方法及系统技术方案

本发明专利技术的一种图像降噪方法及系统，包括：客户端将待处理的图像转换为至少一个图像子层，将图像子层发送给云计算系统；云计算系统在接收到图像子层后，对图像子层进行降噪处理，并将降噪处理后的图像子层返回给客户端；客户端接收到降噪处理后的图像子层后，将降噪处理后的图像子层重构为图像，得到降噪处理后的图像。本发明专利技术通过将图像进行分层，将复杂的图像降噪分解为多个图像子层的降噪处理，利用云计算对各个图像子层并行进行降噪处理，从而可以在客户端资源有限的情况下，进行高复杂的运算得到高质量的降噪图像，满足了当前图像分辨率增加和图像数量增多的情况下的图像快速而高效的降噪处理的需要。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像降噪方法及系统。
技术介绍
近年来，云计算已成为IT(信息技术)领域最受人关注的技术之一，也是当前大型企业、互联网IT建设正在考虑和投入的重要领域。云计算的提出引发了新的技术变革和新的IT服务模式。云计算是通过标准化的IT技术和产品，利用最前沿的技术和服务，将软件、应用平台和基础设施整合的一个综合系统，使用者通过互联网技术，可以方便快捷的按需索取相关服务。云服务主要的形式可以归纳为SaaS (软件即服务)、PaaS (平台即服务)和IaaS (基础设施即服务)三种服务模式。通过云计算，网络服务提供者可以在数秒内，处理数以千万计甚至亿计的信息，提供与“超级计算机”效能同样强大的网络服务。最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如，搜寻引擎和网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。在未来，如手机、GPS (全球定位系统)、便携式终端甚至个人电脑等处理能力和存储资源增加有限的客户终端都可以借助云计算技术和云计算服务，发展出更多、更强大的应用服务。图像作为多媒体时代主要的信息载体之一，在采集、转换和传输过程中，易受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响导致质量下降，因此，图像降噪是图像工程中一个基础和必要的预处理步骤，是图像感知、分类与识别的关键技术之一。图像降噪的本质是模式分类，即从有规律的“图像模式”中将具有点奇异的不规则“噪声模式”分离出来。 目前，图像降噪方法主要分为空域滤波、变换域滤波以及变换域统计建模分析等三大类。传统的大部分滤波方法属于空域滤波，如均值滤波、中值滤波等。实际上采用各种平滑函数对图像进行卷积处理，在便于硬件实现，削弱噪声的同时对图像的有用信息也进行了平滑。变换域统计建模分析方法对变换域系数进行统计建模，能够取得较好的降噪效果，但是需要较多的先验信息，建立适合的模型进行训练，而且计算复杂度很高。在变换域滤波方法中，基于小波变换的收缩阈值降噪方法最具代表性，但是变换域收缩阈值容易产生失真，称为伪吉布斯现象。随着多媒体数字技术的发展，图像分辨率大大提高，图像的数量也越来越多，在硬件条件基本保持不变的前提下，硬件的处理能力与图像降噪的巨大处理量之间的矛盾日益凸显。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种图像降噪方法及系统，可以在客户端处理能力有限的情况下快速高效地实现对图像的降噪处理。为解决上述技术问题，本专利技术的一种图像降噪方法，包括客户端将待处理的图像转换为至少一个图像子层，将图像子层发送给云计算系统；云计算系统在接收到图像子层后，对图像子层进行降噪处理，并将降噪处理后的图像子层返回给客户端；客户端接收到降噪处理后的图像子层后，将降噪处理后的图像子层重构为图像，得到降噪处理后的图像。进一步地，客户端若将待处理的图像转换为多个图像子层，则云计算系统在接收到图像子层后，并行地对多个图像子层进行降噪处理。 进一步地,还包括客户端将待处理的图像分解为至少一个图像子层后，还为图像子层选择图像降噪算法，将所选择的图像降噪算法通知到云计算系统或将所选择的图像降噪算法的可执行文件上传到云计算系统；云计算系统在接收到图像子层后，采用图像子层对应的图像降噪算法对图像子层进行降噪处理。进一步地，客户端采用非下采样变换将待处理的图像分解为至少一个图像子层；采用非下采样逆变换将降噪处理后的图像子层重构为图像。进一步地，还包括客户端在将待处理的图像转换为至少一个图像子层前，接收用户输入的将待处理的图像转换为图像子层的层数，按照用户输入的层数将待处理的图像转换为至少一个图像子层，其中，用户输入的层数与图像降噪的精度成正比。进一步地，一种图像降噪系统，包括客户端、接入网络和云计算系统，其中客户端，用于将待处理的图像转换为至少一个图像子层，通过接入网络将图像子层发送给云计算系统；并在接收到云计算系统返回的降噪处理后的图像子层后，将降噪处理后的图像子层重构为图像，得到降噪处理后的图像；云计算系统，用于在接收到图像子层后，对图像子层进行降噪处理，并将降噪处理后的图像子层通过接入网络返回给客户端。进一步地，云计算系统包括云管理服务器和云计算服务器，其中云管理服务器，用于为客户端分配云计算服务器，接收客户端发送的图像子层，向一个云计算服务器发送一个图像子层；并在接收到云计算服务器返回的降噪处理后的图像子层后，通过接入网络将降噪处理后的图像子层返回给客户端；云计算服务器，用于在接收到图像子层后，对图像子层进行降噪处理，并将降噪处理后的图像子层返回给云管理服务器。进一步地，客户端，还用于在将待处理的图像分解为至少一个图像子层后，为图像子层选择图像降噪算法，将所选择的图像降噪算法通知到云管理服务器或将所选择的图像降噪算法的可执行文件上传到云管理服务器；云管理服务器，还用于将图像子层对应的图像降噪算法通知到云计算服务器或将图像子层对应的图像降噪算法的可执行文件发送给云计算服务器；云计算服务器，在接收到图像子层后，采用图像子层对应的图像降噪算法对图像子层进行降噪处理。进一步地，客户端是采用非下采样变换将待处理的图像分解为至少一个图像子层；是采用非下采样逆变换将降噪处理后的图像子层重构为图像。进一步地，客户端，还用于在将待处理的图像转换为至少一个图像子层前，接收用户输入的将待处理的图像转换为图像子层的层数，按照用户输入的层数执行将待处理的图像转换为至少一个图像子层，其中，用户输入的层数与图像降噪的精度成正比。综上所述，本专利技术通过将图像进行分层，将复杂的图像降噪分解为多个图像子层的降噪处理，利用云计算对各个图像子层并行进行降噪处理，从而可以在客户端资源有限的情况下，进行高复杂的运算得到高质量的降噪图像，克服了只能在客户端上进行简单的空域滤波和变换域滤波得到简单且效果一般的图像降噪的限制，满足了当前图像分辨率增加和图像数量增多的情况下的图像快速而高效的降噪处理的需要。附图说明图I为本实施方式的图像降噪方法的流程图；图2为本实施方式的图像降噪方法的数据交互图； 图3为本实施方式的图像降噪系统的架构图；图4为本实施方式的图像降噪方法的示例的数据交互图。具体实施例方式本实施方式针对客户端处理能力有限与高质量图像降噪处理需要耗费大量运算资源的矛盾，借助云计算提供的强大处理能力和近似无限的存储资源，采用多尺度几何变换图像分层策略将图像分解成可以并行处理的多个含噪图像子层进行降噪处理。客户端负责将图像分解成多个图像子层，每个图像子层的具体降噪处理过程交给云端完成，从而在客户端利用云计算就可以快速而又高效地完成含噪图像的降噪处理。图I所示为本实施方式的图像降噪方法，包括步骤101 :客户端(个人电脑、移动电脑或手持终端等)提示用户根据对图像降噪的精度要求输入将含噪声图像分解为图像子层的层数n(n> I)；对图像降噪的精度要求越高，输入的层数需要越多；相反，如果对图像降噪的精度要求较低，则输入相对较少的层数；可以设置I 10层供用户选择。步骤102 :客户端采用非下采样Contourlet变换将含噪声图像分解成不同方向、不同频率的n个图像子层；步骤103 :客户端根据各个图像子层的几何特征选择图像降噪算法，将所选算法通知到云计算系统或将所选算法的可执行文件上传到云计算系统；目前本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像降噪方法，包括：客户端将待处理的图像转换为至少一个图像子层，将所述图像子层发送给云计算系统；所述云计算系统在接收到所述图像子层后，对所述图像子层进行降噪处理，并将降噪处理后的图像子层返回给所述客户端；所述客户端接收到所述降噪处理后的图像子层后，将所述降噪处理后的图像子层重构为图像，得到降噪处理后的图像。

【技术特征摘要】
1.ー种图像降噪方法，包括 客户端将待处理的图像转换为至少ー个图像子层，将所述图像子层发送给云计算系统； 所述云计算系统在接收到所述图像子层后，对所述图像子层进行降噪处理，并将降噪处理后的图像子层返回给所述客户端； 所述客户端接收到所述降噪处理后的图像子层后，将所述降噪处理后的图像子层重构为图像，得到降噪处理后的图像。2.如权利要求I所述的方法，其特征在干 所述客户端若将所述待处理的图像转换为多个图像子层，则所述云计算系统在接收到所述图像子层后，并行地对所述多个图像子层进行降噪处理。3.如权利要求I或2所述的方法，其特征在于，还包括 所述客户端将所述待处理的图像分解为至少ー个图像子层后，还为图像子层选择图像降噪算法，将所选择的图像降噪算法通知到所述云计算系统或将所选择的图像降噪算法的可执行文件上传到所述云计算系统； 所述云计算系统在接收到所述图像子层后，采用图像子层对应的图像降噪算法对所述图像子层进行降噪处理。4.如权利要求I所述的方法，其特征在干 所述客户端采用非下采样变换将所述待处理的图像分解为至少ー个图像子层；采用非下采样逆变换将所述降噪处理后的图像子层重构为图像。5.如权利要求I所述的方法，其特征在于，还包括 所述客户端在将所述待处理的图像转换为至少ー个图像子层前，接收用户输入的将所述待处理的图像转换为图像子层的层数，按照用户输入的层数将所述待处理的图像转换为至少ー个图像子层，其中，所述用户输入的层数与图像降噪的精度成正比。6.一种图像降噪系统，包括客户端、接入网络和云计算系统，其中 所述客户端，用于将待处理的图像转换为至少ー个图像子层，通过所述接入网络将所述图像子层发送给所述云计算系统；并在接收到所述云计算系统返回的降噪处理后的图像子层后，将所述降噪处理后的图像子层重构为图像，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭冠军，徐金龙，李普光，王嘉伟，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：