CN103345726B - 图像去噪处理方法、装置和终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种图像去噪处理方法、装置和终端，该方法包括：获取待处理的图像信号；对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号；对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号；对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号；根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号，从而实现了对待处理的图像信号的去噪处理，由于本实施例是将待处理的图像信号分为低频图像信号和高频图像信号，然后再分别进行去噪处理，从而使得去噪处理过程简单，有利于硬件的实现。

Description

图像去噪处理方法、装置和终端

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像去噪处理方法、装置和终端。

背景技术

拍摄终端中集成有电荷耦合元件（Charge-coupled Device，简称为CCD）图像传感器或互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor，简称为CMOS）图像传感器，用于采集图像信号；但是在图像采集过程中图像传感器内部由于电路等原因使得图像中存在噪声干扰，因此为了获取良好的图像质量，需要对图像进行去噪处理。

图1为通常的图像去噪处理方法的示意图，如图1所示，具体过程为：主要通过将输入图像g0通过缩小滤波器滤波并下采样得到第一参考图像g1，将g0减去g1通过扩展滤波器滤波并上采样后的图像从而得到高频频率图像L0；将g1进行缩小滤波器滤波并下采样得到第二参考图像g2，将g1减去g2通过扩展滤波器滤波并上采样后的图像从而得到中频频率图像L1；将g2进行缩小滤波器滤波并下采样得到第三参考图像g3，将g1减去g3通过扩展滤波器滤波并上采样后的图像从而得到低频频率图像L2；然后对g3采用经典的非局部均值法（Non-local means）进行去噪滤波，对L0、L1和L2分别采用修改后的Non-local means进行去噪滤波，即对于L0采用g0作为参考图像计算得到的权重进行去噪滤波，对L1采用g1作为参考图像计算得到的权重进行去噪滤波，对L2采用g2作为参考图像计算得到的权重进行去噪滤波，最后将去噪的L2加上去噪的g3通过扩展滤波器滤波并上采样后的图像从而得到去噪的g2，将去噪的L1加上去噪的g2通过扩展滤波器并上采样后的图像从而得到去噪的g1，将去噪的L0加上去噪的g1通过扩展滤波器并上采样后的图像从而得到去噪的g0，从而完成图像的去噪处理过程。

但是，现有技术中对图像的去噪过程复杂，不利于硬件实现。

发明内容

本发明实施例提供一种图像去噪处理方法、装置和终端，用于使得去噪处理过程简单，有利于硬件的实现。

第一方面，本发明实施例提供一种图像去噪处理方法，包括：获取待处理的图像信号；对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号；对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号；对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号；根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号。

在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号，包括：对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述低频图像信号做差值，获得所述高频图像信号；或者，对所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述高频图像信号做差值，获得所述低频图像信号；或者，对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，还包括：对所述待处理的图像信号进行第三去噪处理，获得第三去噪图像信号；将所述待处理的图像信号与所述第三去噪图像信号做差值，获得所述第三增强图像信号；所述根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号，包括：根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述对所述待处理的图像信号进行第三去噪滤波处理，获得第三去噪图像信号，包括：对所述待处理的图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第三去噪图像信号。

结合第一方面的第二种可能的实现方式或第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号，包括：将所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号做和值，获得第一去噪图像信号；将所述第一去噪图像信号与预设系数K做乘积，获得K倍第一去噪图像信号，所述K为0到1的数值；将所述第三增强图像信号与（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪图像信号与（1-K）倍第三增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号；或者，将所述第一去噪低频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第一去噪低频图像信号；将所述第二去噪高频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第二去噪高频图像信号；将所述第三增强图像信号与所述（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪低频图像信号与K倍第二去噪高频图像信号以及（1-K）倍第三去噪增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式或第一方面的第二种可能的实现方式或第一方面的第三种可能的实现方式或第一方面的第四种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号，包括：对所述低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第一去噪低频图像信号。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式或第一方面的第二种可能的实现方式或第一方面的第三种可能的实现方式或第一方面的第四种可能的实现方式或第一方面的第五种可能的实现方式，在第一方面的第六种可能的实现方式中，所述对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号，包括：获取高频图像信号的去噪参考图像信号；根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重；采用公式（1）对所述高频图像信号进行第二去噪处理，得到所述第二去噪高频图像信号：

${d^{*}}_{p,q}=\underset{(m,n)\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_{m,n}{d}_{m,n}---\left(1\right)$

其中，所述d^* _p,q为所述第二去噪高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的强度值，Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域，ω_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点对应的去噪滤波权重，d_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第一方面的第七种可能的实现方式中，所述获取高频图像信号的去噪参考图像信号，包括：将所述高频图像信号与所述第一去噪低频图像信号做和值，获得所述高频图像信号的去噪参考图像信号。

结合第一方面的第六种可能的实现方式或第一方面的第七种可能的实现方式，在第一方面的第八种可能的实现方式中，所述根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重包括：采用公式（2）计算获取高频图像信号的图像块之间的相似距离；根据所述高频图像信号的图像块之间的相似距离，获取高频图像信号的去噪滤波权重；

$D=\sqrt{\frac{{(Y_{i,j}-Y_{m,n})}^2+{(R_{i,j}-R_{m,n})}^2+{(G_{i,j}-G_{m,n})}^2+{(B_{i,j}-B_{m,n})}^2+2\×{(d_{i,j}-d_{m,n})}^2}{6}}---\left(2\right)$

其中，D为高频图像信号的中心像素坐标为(i,j)的图像块与中心像素坐标为(m,n)的图像块之间的相似距离，Y_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均亮度值，Y_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均亮度值，R_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均红色分量值，R_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均红色分量值，G_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均绿色分量值，G_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均绿色分量值，B_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均蓝色分量值，B_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均蓝色分量值，d_i,j为高频图像信号像素坐标为(i,j)的像素点的强度值，d_m,n为高频图像信号像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

结合第一方面的第六种可能的实现方式或第一方面的第七种可能的实现方式或第一方面的第八种可能的实现方式，在第一方面的第九种可能的实现方式中，所述采用公式（1）对所述高频图像信号进行第二去噪处理包括：根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域；若所述像素点位于图像细节区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值；若所述像素点位于图像平坦区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值。

结合第一方面的第九种可能的实现方式，在第一方面的第十种可能的实现方式中，所述根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域，包括：根据预设像素点窗口，获取所述高频图像信号的像素点的局部方差；判断所述像素点的局部方差是否小于第一预设值和第二预设值；若是，则标识所述像素点位于图像细节区域；若否，则标识所述像素点位于图像平坦区域。

第二方面，本发明实施例提供一种图像去噪处理装置，包括：第一获取模块，用于获取待处理的图像信号；滤波处理模块，用于对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号；第一去噪处理模块，用于对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号；第二去噪处理模块，用于对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号；第二获取模块，用于根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号。

在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述滤波处理模块具体用于对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述低频图像信号做差值，获得所述高频图像信号；或者，对所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述高频图像信号做差值，获得所述低频图像信号；或者，对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号。

结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，还包括：第三去噪处理模块，用于对所述待处理的图像信号进行第三去噪处理，获得第三去噪图像信号；第三获取模块，用于将所述待处理的图像信号与所述第三去噪图像信号做差值，获得所述第三增强图像信号；所述第二获取模块具体用于根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号。

结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述第三去噪处理模块具体用于对所述待处理的图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第三去噪图像信号。

结合第二方面的第二种可能的实现方式或第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述第二获取模块具体用于将所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号做和值，获得第一去噪图像信号；将所述第一去噪图像信号与预设系数K做乘积，获得K倍第一去噪图像信号，所述K为0到1的数值；将所述第三去噪增强图像信号与（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪图像信号与（1-K）倍第三增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号；或者，将所述第一去噪低频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第一去噪低频图像信号；将所述第二去噪高频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第二去噪高频图像信号；将所述第三增强图像信号与所述（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪低频图像信号与K倍第二去噪高频图像信号以及（1-K）倍第三去噪增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号。

结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式或第二方面的第二种可能的实现方式或第二方面的第三种可能的实现方式或第二方面的第四种可能的实现方式，在第二方面的第五种可能的实现方式中，所述第一去噪处理模块具体用于对所述低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第一去噪低频图像信号。

结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式或第二方面的第二种可能的实现方式或第二方面的第三种可能的实现方式或第二方面的第四种可能的实现方式或第二方面的第五种可能的实现方式，在第二方面的第六种可能的实现方式中，所述第二去噪处理模块包括：获取单元，用于获取高频图像信号的去噪参考图像信号；确定单元，用于根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重；去噪处理单元，用于采用公式（1）对所述高频图像信号进行第二去噪处理，得到第二去噪高频图像信号：

${d^{*}}_{p,q}=\underset{(m,n)\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_{m,n}{d}_{m,n}---\left(1\right)$

其中，所述d^* _p,q为所述第二去噪高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的强度值，Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域，ω_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点对应的去噪滤波权重，d_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

结合第二方面的第六种可能的实现方式，在第二方面的第七种可能的实现方式中，所述获取单元具体用于将所述高频图像信号与所述第一去噪低频图像信号做和值，获得所述高频图像信号的去噪参考图像信号。

结合第二方面的第六种可能的实现方式或第二方面的第七种可能的实现方式，在第二方面的第八种可能的实现方式中，所述确定单元具体用于采用公式（2）计算获取高频图像信号的图像块之间的相似距离；以及根据所述高频图像信号的图像块之间的相似距离，获取高频图像信号的去噪滤波权重；

$D=\sqrt{\frac{{(Y_{i,j}-Y_{m,n})}^2+{(R_{i,j}-R_{m,n})}^2+{(G_{i,j}-G_{m,n})}^2+{(B_{i,j}-B_{m,n})}^2+2\×{(d_{i,j}-d_{m,n})}^2}{6}}---\left(2\right)$

其中，D为高频图像信号的中心像素坐标为(i,j)的图像块与中心像素坐标为(m,n)的图像块之间的相似距离，Y_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均亮度值，Y_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均亮度值，R_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均红色分量值，R_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均红色分量值，G_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均绿色分量值，G_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均绿色分量值，B_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均蓝色分量值，B_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均蓝色分量值，d_i,j为高频图像信号像素坐标为(i,j)的像素点的强度值，d_m,n为高频图像信号像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

结合第二方面的第六种可能的实现方式或第二方面的第七种可能的实现方式或第二方面的第八种可能的实现方式，在第二方面的第九种可能的实现方式中，所述去噪处理单元具体用于根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域；若所述像素点位于图像细节区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值；若所述像素点位于图像平坦区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值。

结合第二方面的第九种可能的实现方式，在第二方面的第十种可能的实现方式中，所述去噪处理单元具体用于根据预设像素点窗口，获取所述高频图像信号的像素点的局部方差；判断所述像素点的局部方差是否小于第一预设值和第二预设值；若是，则标识所述像素点位于图像细节区域，并根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值；若否，则标识所述像素点位于图像平坦区域，并根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值。

第三方面，本发明实施例还提供一种终端，包括：图像摄像装置和如上所述的图像去噪处理装置。

在第三方面的第一种可能的实现方式中，所述终端包括：手机或平板电脑。

本发明实施例提供的图像去噪处理方法、装置和终端，通过将待处理的图像信号滤波处理分为低频图像信号和高频图像信号，然后对低频图像信号和高频图像信号分别进行去噪处理，从而去除低频噪声信号和高频噪声信号，得到第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号，然后根据第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号，从而实现了对待处理的图像信号的去噪处理，由于本实施例是将待处理的图像信号分为低频图像信号和高频图像信号，然后再分别进行去噪处理，从而使得去噪处理过程简单，有利于硬件的实现。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为通常的图像去噪处理方法的示意图；

图2为本发明图像去噪处理方法实施例一的流程示意图；

图3为本发明图像去噪处理方法实施例三的流程示意图；

图4为本发明图像去噪处理方法实施例四的流程示意图；

图5为图4中步骤305的一种实现方式的流程示意图；

图6为本发明图像去噪处理方法实施例五的流程示意图；

图7为图6中步骤501的一种实现方式的流程示意图；

图8为本发明图像去噪处理装置实施例一的结构示意图；

图9为本发明图像去噪处理装置实施例三的结构示意图；

图10为本发明图像去噪处理装置实施例四的结构示意图；

图11为本发明图像去噪处理装置实施例六的结构示意图；

图12为本发明终端实施例一的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图2为本发明图像去噪处理方法实施例一的流程示意图，如图2所示，本实施例能够采用图像去噪处理装置来实现，并且这个装置可以集成在终端来实现本实施例的方法，本实施例的方法可以包括：

步骤101、获取待处理的图像信号。

本实施例中，获取待处理的图像信号，该待处理的图像信号可以为未经图像处理算法处理的图像信号，例如可以为终端中的图像摄像装置所拍摄的图像信号，该终端可以为手机、平板电脑（PAD）、笔记本电脑或者多功能播放器等具有拍摄镜头的设备，由于这些终端的硬件条件限制，所拍摄的图像信号质量较差，因此，需要对该图像信号进行处理。

步骤102、对待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号。

本实施例中，对待处理的图像信号进行滤波处理，可以将待处理的图像信号分为低频图像信号和高频图像信号，其中，得到的低频图像信号包括低频噪声信号和图像的低频信号，得到的高频图像信号包括高频噪声信号和图像的高频信号。

步骤103、对低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号。

本实施例中，在对待处理的图像信号进行滤波处理获得低频图像信号之后，由于低频图像信号包括低频噪声信号和图像的低频信号，所以要获得质量较好的图像信号，需要对该低频图像信号进行第一去噪处理，举例来说，采用去噪滤波器一对低频图像信号进行第一去噪滤波处理，以去除低频噪声信号，从而获得去噪处理后的第一去噪低频图像信号，该第一去噪低频图像信号为去除低频噪声后的低频图像信号。

步骤104、对高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号。

本实施例中，在对待处理的图像信号进行滤波处理获得高频图像信号之后，由于高频图像信号包括高频噪声信号和图像的高频信号，即高频图像信号包括正值和负值，所以要获得质量较好的图像信号，需要对该高频图像信号进行第二去噪处理，举例来说，采用去噪滤波器二对高频图像信号进行第二去噪滤波处理，以去除高频噪声，从而获得去噪处理后的第二去噪高频图像信号，该第二去噪高频图像信号为去除高频噪声后的高频图像信号。

值得注意的是，去噪滤波器一和去噪滤波器二为不同的滤波器，去噪滤波器一是滤除低频噪声信号，而去噪滤波器二是滤除高频噪声信号。

需要说明的是，步骤104也可以在步骤103之前执行，或者步骤103与步骤104也可以同时执行，本实施例在此不做限制。

步骤105、根据第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号。

本实施例中，将待处理的图像信号分为低频图像信号和高频图像信号后，并且分别对低频图像信号和高频图像信号进行去噪处理，得到去噪处理后的第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号，然后根据去噪处理后的第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号，该去噪的图像信号即为对待处理的图像信号进行去噪滤波处理后得到的图像信号，从而完成对待处理的图像信号进行去噪处理。

在具体实现时，根据第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号可以为：将第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号做和值，可以合成得到去噪的图像信号，从而完成对待处理的图像信号进行去噪处理。

本发明实施例一提供的图像去噪处理方法，通过将待处理的图像信号滤波处理分为低频图像信号和高频图像信号，然后对低频图像信号和高频图像信号分别进行去噪处理，从而去除低频噪声信号和高频噪声信号，得到第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号，然后根据第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号，从而实现了对待处理的图像信号的去噪处理，由于本实施例是将待处理的图像信号分为低频图像信号和高频图像信号，然后再分别进行去噪处理，从而使得去噪处理过程简单，有利于硬件的实现。

进一步的，在本发明图像去噪处理方法实施例二中，在上述图2所示图像去噪处理方法实施例的基础上，步骤102中的对待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号的具体实现方式可以如下三种：

第一种实现方式为：对待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得低频图像信号；将待处理的图像信号与低频图像信号做差值，获得高频图像信号。具体地，将待处理的图像信号进行低通滤波处理，例如可以采用低通滤波器，例如平滑滤波器，对待处理的图像信号进行低通滤波处理，从而得到的是低频图像信号，而滤除掉的为高频图像信号，所以为了再得到高频图像信号，可以将待处理的图像信号减去低通滤波处理后得到的低频图像信号，从而得到高频图像信号，也可称为差分图像信号，本实施例中的平滑滤波器可以为二维高斯低通滤波器{W_a,b}，其中，W_a,b为该二维高斯低通滤波器系数，W_a,b的取值可以如表一所示。

表一

第二种实现方式为：对待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得高频图像信号；将待处理的图像信号与高频图像信号做差值，获得低频图像信号。具体地，采用高通滤波器将待处理的图像信号进行高通滤波处理，从而得到的是高频图像信号，去滤除掉的为低频图像信号，所以为了再得到高频图像信号，可以将待处理的图像信号减去高通滤波处理后得到的高频图像信号，从而得到低频图像信号。

第三种实现方式为：对待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得低频图像信号；将待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得高频图像信号。具体地，采用低通滤波器将待处理的图像信号进行低通滤波处理，从而得到的是低频图像信号，去滤除掉的为高频图像信号，同时采用高通滤波器将待处理的图像信号进行高通滤波处理，从而得到的是高频图像信号，去滤除掉的为低频图像信号，需要说明的是，得到的高频图像信号与低频图像信号做和值可以获得待处理的图像信号。

图3为本发明图像去噪处理方法实施例三的流程示意图，如图3所示，本实施例能够采用图像去噪处理装置来实现，并且这个装置可以集成在终端来实现本实施例的方法，本实施例的方法可以包括：

步骤201、获取待处理的图像信号。

步骤202、对待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号。

步骤203、对低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号。

步骤204、对高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号。

本实施例中，步骤201～204的具体实现过程与图2所示图像去噪处理方法实施例中步骤101～104的具体实现过程类似，详细过程可以参照步骤101～104中的记载，本实施例在此不再赘述。

步骤205、对待处理的图像信号进行第三去噪处理，获得第三去噪图像信号。

本实施例中，对待处理的图像信号进行第三去噪处理，举例来说，采用去噪滤波器三对待处理的图像信号进行第三去噪滤波处理，以去除高频细碎噪声信号和局部细节信号，从而获得去噪处理后的第三去噪图像信号，该第三去噪图像信号为滤除掉高频细碎噪声信号和局部细节信号的图像信号。

步骤206、将待处理的图像信号与第三去噪图像信号做差值，获得第三增强图像信号。

本实施例中，为了增加去噪的图像信号中的细节部分，需要为去噪的图像信号叠加细节信号，因此可以将第三去噪处理过程中所滤除的高频细碎噪声信号和局部细节信号叠加至去噪的图像信号中，为了获得该高频细碎噪声信号和局部细节信号，可以将待处理的图像信号与去噪处理后得到的第三去噪图像信号做差值，可以获得第三增强图像信号，该第三增强图像信号包括被滤除的高频细碎噪声信号和局部细节信号。

需要说明的是，步骤205和206的也可以在步骤201～204之前执行，或者步骤205和206与步骤201～204也可以同时执行，本实施例在此不做限制。

步骤207、根据第一去噪低频图像信号、第二去噪高频图像信号和第三增强图像信号，获得去噪的图像信号。

本实施例中，在得到去噪处理后的第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号，以及得到第三增强图像信号之后，根据去噪处理后的第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号以及第三增强图像信号，可以获得去噪的图像信号，该去噪的图像信号为对待处理的图像信号进行去噪滤波处理后得到的图像信号，从而完成对待处理的图像信号进行去噪处理，由于本实施例中得到的去噪的图像信号还包括第三增强图像信号，该第三增强图像信号包括高频细碎噪声信号和局部细节信号，从而可以增强去噪的图像信号中的图像细节。

进一步地，步骤207中的根据第一去噪低频图像信号、第二去噪高频图像信号和第三增强图像信号，获得去噪的图像信号的具体实现方式可以如下两种：

第一种实现方式为：将第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号做和值，获得第一去噪图像信号；将第一去噪图像信号与预设系数K做乘积，获得K倍第一去噪图像信号，K为0到1的数值；将第三去噪增强图像信号与（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将K倍第一去噪图像信号与（1-K）倍第三增强图像信号做和值，获得去噪的图像信号。

第二种实现方式为：将第一去噪低频图像信号与K做乘积，获得K倍第一去噪低频图像信号；将第二去噪高频图像信号与K做乘积，获得K倍第二去噪高频图像信号；将第三增强图像信号与（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将K倍第一去噪低频图像信号与K倍第二去噪高频图像信号以及（1-K）倍第三增强图像信号做和值，获得去噪的图像信号。

本实施例中，上述的两种具体实现方式所获得的去噪的图像信号均包括：K倍第一去噪低频图像信号、K倍第二去噪高频图像信号和（1-K）倍第三去噪增强图像信号，由于将第三去噪增强图像信号叠加至去噪的图像信号中时，在增加图像细节信号的同时也将噪声信号叠加至去噪的图像信号中，所以可以通过配置第三增强图像信号叠加在去噪的图像信号中的比例来进行调整噪声信号在去噪的图像信号中的比例，即可以调整（1-K），优选地，（1-K）的取值与K的取值相比不宜过大。

进一步地，步骤203中对低频图像信号进行第一去噪处理可以包括：对低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理。

步骤204中对高频图像信号进行第二去噪处理可以包括：对高频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理。

步骤205中对待处理的图像信号进行第三去噪处理可以包括：对待处理的图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，值得注意的是，去噪滤波窗口在允许的范围内应尽可能地小一些，例如该窗口为5×5。

本发明实施例三提供的图像去噪处理方法，通过将待处理的图像信号滤波处理分为低频图像信号和高频图像信号，然后对低频图像信号和高频图像信号分别进行去噪处理，从而去除低频噪声信号和高频噪声信号，得到第一去噪低频图像信号和第二去噪高频图像信号，同时还对待处理的图像信号进行第三去噪处理，获取第三增强图像信号，然后根据第一去噪低频图像信号、第二去噪高频图像信号和第三增强图像信号获得去噪的图像信号，从而实现了对待处理的图像信号的去噪处理，由于本实施例是将待处理的图像信号分为低频图像信号和高频图像信号，然后再分别进行去噪处理，从而使得去噪处理过程简单，有利于硬件的实现，同时还增加了去噪的图像信号中的细节信号。

图4为本发明图像去噪处理方法实施例四的流程示意图，如图4所示，本实施例能够采用图像去噪处理装置来实现，并且这个装置可以集成在终端来实现本实施例的方法，本实施例的方法可以包括：

步骤301、获取待处理的图像信号。

步骤302、对待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号。

步骤303、对低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得第一去噪低频图像信号。

本实施例中，步骤301～303的具体实现过程与图2所示图像去噪处理方法实施例中步骤101～103的具体实现过程或者与图3所示图像去噪处理方法实施例中步骤201～203的具体实现过程类似，详细过程可以参照步骤101～104中或者步骤201～203的记载，本实施例在此不再赘述。

进一步地，图2所示图像去噪处理方法实施例中步骤104或者图3所示图像去噪处理方法实施例中步骤204在具体实现时可以包括步骤304～步骤306。

步骤304、获取高频图像信号的去噪参考图像信号。

本实施例中，在对高频图像信号进行去噪处理的过程中，采用改进的非局部均值法对高频图像信号进行去噪滤波处理，因为高频图像信号中不仅存在高频的图像噪声信号，同时也存在高频的图像细节信号。在现有技术中，采用经典的非局部均值法时，去噪参考图像信号为待去噪处理的图像信号，而本实施例中的去噪参考图信号并不是待去噪处理的高频图像信号，所以在对高频图像信号进行去噪处理时，需要获取该高频图像信号的去噪参考图像信号。

进一步地，步骤304包括：将所述高频图像信号与所述第一去噪低频图像信号做和值，获得所述高频图像信号的去噪参考图像信号。具体地，在执行步骤303对低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得第一去噪低频图像信号之后，将该第一去噪低频图像信号与执行步骤302所得到的高频图像信号做和值，合成得到的图像信号即可称为高频图像信号的去噪参考图像信号。这是因为第一去噪低频图像信号已去噪滤除了绝大部分的低频噪声信号，所得到的该去噪参考图像信号更能够反映各图像块之间的相似性。

步骤305、根据去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重。

本实施例中，在执行步骤304后获得高频图像信号的去噪参考图像信号之后，根据去噪参考图像信号可以确定高频图像信号的去噪滤波权重，根据去噪参考图像信号如何确定高频图像信号的去噪滤波权重的过程例如可以与现有技术中一致，本实施例在此不做限制。

步骤306、采用公式（1）对高频图像信号进行第二去噪处理，得到第二去噪高频图像信号。

本实施例中，在根据去噪参考图像信号获得高频图像信号的去噪滤波权重之后，采用公式（1）对高频图像信号进行第二去噪处理，得到第二去噪高频图像信号：

${d^{*}}_{p,q}=\underset{(m,n)\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_{m,n}{d}_{m,n}---\left(1\right)$

其中，所述d^* _p,q为所述第二去噪高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的强度值，Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域，ω_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点对应的去噪滤波权重，d_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

需要说明的是，采用公式（1）对高频图像信号进行去噪处理如何得到第二去噪高频图像信号的具体实现过程例如可以与现有技术中一致，本实施例在此不做限制。

步骤307、对待处理的图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得第三去噪图像信号。

步骤308、将待处理的图像信号与第三去噪图像信号做差值，获得第三增强图像信号。

步骤309、根据第一去噪低频图像信号、第二去噪高频图像信号和第三增强图像信号，获得去噪的图像信号。

本实施例中，步骤307～309的具体实现过程与图3所示图像去噪处理方法实施例中步骤205～207的具体实现过程类似，详细过程可以参照步骤205～207的记载，本实施例在此不再赘述。

进一步地，下面对如何根据去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重的一种具体实现方式进行详细介绍。图5为图4中步骤305的一种实现方式的流程示意图，如图5所示，步骤305可以包括：

步骤401、采用公式（2）计算获取高频图像信号的图像块之间的相似距离。

本实施例中，由于现有技术中在对图像信号进行去噪处理的时候只考虑了参考图像信号的特性，而有没有考虑图像信号本身的相似性，从而造成在某些颜色块的边缘存在错色线的缺陷，因此本实施例在获取去噪滤波权重的时候，还可以同时考虑被去噪的高频图像信号，从而在获得高频图像信号的去噪参考图像信号之后，通过获取高频图像信号的相似距离来获取去噪滤波权重，即采用公式（2）计算获取高频图像信号的图像块之间的相似距离：

$D=\sqrt{\frac{{(Y_{i,j}-Y_{m,n})}^2+{(R_{i,j}-R_{m,n})}^2+{(G_{i,j}-G_{m,n})}^2+{(B_{i,j}-B_{m,n})}^2+2\×{(d_{i,j}-d_{m,n})}^2}{6}}---\left(2\right)$

其中，D为高频图像信号的中心像素坐标为(i,j)的图像块与中心像素坐标为(m,n)的图像块之间的相似距离，Y_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均亮度值，Y_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均亮度值，R_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均红色分量值，R_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均红色分量值，G_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均绿色分量值，G_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均绿色分量值，B_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均蓝色分量值，B_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均蓝色分量值，d_i,j为高频图像信号像素坐标为(i,j)的像素点的强度值，d_m,n为高频图像信号像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

其中，R_i,j的计算过程为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块中红色分量像素值的和除以红色分量像素的个数，R_m,n的计算过程为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)中红色分量像素值的和除以红色分量像素的个数。

G_i,j的计算过程为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块中绿色分量像素值的和除以绿色分量像素的个数，G_m,n的计算过程为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块中绿色分量像素值的和除以绿色分量像素的个数。

B_i,j的计算过程为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块中蓝色分量像素值的和除以蓝色分量像素的个数，B_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块中蓝色分量像素值的和除以蓝色分量像素的个数。

Y_i,j为采用下述公式计算得到的：Y_i,j=0.299R_i,j+0.587G_i,j+0.114B_i,j；Y_m,n为采用下述公式计算得到的：Y_m,n=0.299R_m,n+0.587G_m,n+0.114B_m,n。

步骤402、根据高频图像信号的图像块之间的相似距离，获取高频图像信号的去噪滤波权重。

本实施例中，在计算得到高频图像信号的图像块之间的相似距离之后，可以根据该高频图像信号的图像块之间的相似距离，获取高频图像信号的去噪滤波权重。

由于现有技术中在计算高频图像信号的图像块之间的相似距离时不考虑高频图像信号会带来很大的误差，无法反应图像的真实情况，所以本实施例中在计算高频图像信号的图像块之间的相似距离时考虑了高频图像信号，从而可以避免误差，并可以提升图像细节去噪后的效果。

本发明实施例四提供的图像去噪处理方法，通过将待去噪的图像信号分为低频图像信号和高频图像信号，并且分别针对低频图像信号和高频图像信号采用不同的去噪处理方法进行去噪处理，实现了有效地滤除高频噪声信号和低频噪声信号，而且使得去噪处理过程简单，有利于硬件的实现，同时为了保证细节信号不受损失，还叠加了细节信号。进一步地，对高频图像信号进行去噪处理的算法所使用的图像块的比较方法，不仅考虑了去噪参考图像信号中的图像块的相似性还要考虑了高频图像信号的相似性，进而消除了去噪处理后的图像中某些颜色块的边缘存在错色线的缺陷。

图6为本发明图像去噪处理方法实施例五的流程示意图，如图6所示，进一步地，本实施例在图4所示图像去噪处理方法实施例的基础上，图4中的步骤306可以包括：

步骤501、根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域。

本实施例中，由于高频图像信号中包括处图像平坦区域的图像信号和处于图像细节区域的图像信号，并且处于图像平域区域的图像信号之间相似的可能性较大，处于图像细节区域的图像信号之间的相似的可能性较大，因此可以将处于是图像平坦区域的图像信号与处于图像细节区域的图像信号分别进行去噪处理，从而可以获得更好的去噪效果。其中，处于图像平坦区域的图像信号的图像值之间差异不大，而处于图像细节区域的图像信号随像素点位置的不同图像值变化显著。因此，可以根据高频图像信号的像素点的局部方差来判断像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域，若判断出高频图像信号中的像素点位于图像细节区域，则执行步骤502；若判断出低频图像信号中的像素点位于图像平坦区域，则执行步骤503。

步骤502、若像素点位于图像细节区域，则根据像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用公式（1）计算像素点的强度值。

本实施例中，通过上述方法确定像素点位于图像细节区域时，则选取出该像素点的邻域中位于图像细节区域的各个像素点，然后根据选取出的各个像素点，采用上述的公式（1）计算该像素点的强度值。需要说明的是，高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域中包括位于图像平坦区域的像素点和位于图像细节区域的像素点，由于像素点位于图像细节区域，因此，在计算过程中公式（1）中Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点的集合。

步骤503、若像素点位于图像平坦区域，则根据像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用公式（1）计算像素点的强度值。

本实施例中，通过上述方法确定像素点位于图像平坦区域时，则选取出该像素点的邻域中属于图像平坦区域的像素点，然后根据选取出的各个像素点，采用上述的公式（1）计算该像素点的强度值。需要说明的是，高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域中包括位于图像平坦区域的像素点和位于图像细节区域的像素点，由于像素点位于图像平坦区域，因此，在计算过程中公式（1）中Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点的集合。

进一步地，下面对如何根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域的一种具体实现方式进行详细介绍。图7为图6中步骤501的一种实现方式的流程示意图，如图7所示，步骤501可以包括：

步骤601、根据预设像素点窗口，获取高频图像信号的像素点的局部方差。

本实施例中，对于高频图像信号中的每个像素点均设定一个相同大小的预设像素点窗口，对每个像素点，在预设像素点窗口内统计获取该像素点的局部方差。

需要注意的是，在统计局部方差的过程中，要使用相同的颜色分量。

步骤602、判断像素点的局部方差是否小于第一预设值和第二预设值。

本实施例中，对于每个像素点来说，在获取到该像素点的局部方差之后，判断该像素点的局部方差是否小于预设的第一预设值和第二预设值，若判断出该像素点的局部方差小于预设的第一预设值和第二预设值，则执行步骤603；若判断出该像素点的局部方差不小于预设的第一预设值和第二预设值，则执行步骤604。

本实施例中，第一预设值可以为threshold（门限值）*t₁，第二预设值可以为t₂，其中，threshold可以根据拍摄获取该待处理的图像的当前图像传输感的曝光情况来确定，t₁是可配置的参数，即可以根据实际的应用情况来确定，例如t₁=2.5。当图像传感器的曝光增益较小时，threshold的值也通常较小，存在threshold*t₁小于t₂的情况时，则判断像素点的局部方差是否小于第一预设值；当图像传感器的曝光增益较大时，threshol d的值也通常较大，此时可以对t₂进行限制，以使得threshold*t₁小于t₂，例如在发明的实施例中，取t₂可以为200，从而判断像素点的局部方差是否小于第二预设值；因此，无论在什么情况下，可以判断像素点的局部方差是否同时小于第一预设值和第二预设值。

步骤603、若是，则标识像素点位于图像细节区域。

本实施例中，在判断出像素点的局部方差小于预设的第一预设值和第二预设值时，则可以确定像素点位于图像细节区域，标识该像素点位于图像细节区域，假设Nosie_map是一个标识，则该像素点的标识可以为1，即Nosie_map=1用于表示该像素点位于图像细节区域。

步骤604、若否，则标识像素点位于图像平坦区域。

本实施例中，在判断出像素点的局部方差不小于预设的第一预设值和第二预设值时，则可以确定像素点位于图像平坦区域，标识该像素点位于图像平坦区域，假设Nosie_map是一个标识，则该像素点的标识可以为0，即Nosie_map=0用于表示该像素点位于图像平坦区域。

本实施例在本发明上述实施例的基础上，进一步地，在对高频图像信号进行去噪处理时，位于图像平坦区域的像素点只采用图像平坦区域上的像素点参与去噪，位于图像细节区域的像素点只采用图像细节区域的像素点参与去噪，从而可以获得更好的去噪效果。

图8为本发明图像去噪处理装置实施例一的结构示意图，如图8所示，本实施例的装置可以包括：第一获取模块11、滤波处理模块12、第一去噪处理模块13、第二去噪处理模块14和第二获取模块15，其中，第一获取模块11用于获取待处理的图像信号；滤波处理模块12用于对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号；第一去噪处理模块13用于对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号；第二去噪处理模块14用于对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号；第二获取模块15用于根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号。

本实施例的装置，可以用于执行本发明图像去噪处理方法的上述实施例中所示的技术方案，其实现原理和技术效果类似，详细可以参见上述实施例中的相关记载，此处不再赘述。

在本发明图像处理装置实施例二中，本实施例的装置在图8所示的图像去噪处理装置结构的基础上，进一步地，滤波处理模块12具体用于对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述低频图像信号做差值，获得所述高频图像信号；或者，

对所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述高频图像信号做差值，获得所述低频图像信号；或者，

对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号。

本实施例的装置，可以用于执行本发明图像去噪处理方法的上述实施例中所示的技术方案，其实现原理和技术效果类似，详细可以参见上述实施例中的相关记载，此处不再赘述。

图9为本发明图像去噪处理装置实施例三的结构示意图，如图9所示，本实施例的图像去噪处理装置在图8所示图像去噪处理装置结构的基础上，进一步地，还可以包括：第三去噪处理模块16和第三获取模块17，其中，第三去噪处理模块16用于对所述待处理的图像信号进行第三去噪处理，获得第三去噪图像信号；第三获取模块17用于将所述待处理的图像信号与所述第三去噪图像信号做差值，获得所述第三增强图像信号；第二获取模块15具体用于根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号。

进一步地，第三去噪处理模块16具体用于对所述待处理的图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第三去噪图像信号。第一去噪处理模块13具体用于对所述低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第一去噪低频图像信号。

更进一步地，第二获取模块15具体用于将所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号做和值，获得第一去噪图像信号；将所述第一去噪图像信号与预设系数K做乘积，获得K倍第一去噪图像信号，所述K为0到1的数值；将所述第三增强图像信号与（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪图像信号与（1-K）倍第三增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号；或者，

将所述第一去噪低频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第一去噪低频图像信号；将所述第二去噪高频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第二去噪高频图像信号；将所述第三增强图像信号与所述（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪低频图像信号与K倍第二去噪高频图像信号以及（1-K）倍第三去噪增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号。

本实施例的装置，可以用于执行本发明图像去噪处理方法的上述实施例中所示的技术方案，其实现原理和技术效果类似，详细可以参见上述实施例中的相关记载，此处不再赘述。

图10为本发明图像去噪处理装置实施例四的结构示意图，如图10所示，本实施例的图像去噪处理装置在图9所示图像去噪处理装置结构的基础上，进一步地，第二去噪处理模块14可以包括：获取单元141、确定单元142和去噪处理单元143，其中，获取单元141用于获取高频图像信号的去噪参考图像信号；确定单元142用于根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重；去噪处理单元143用于采用公式（1）对所述高频图像信号进行第二去噪处理，得到第二去噪高频图像信号：

${d^{*}}_{p,q}=\underset{(m,n)\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_{m,n}{d}_{m,n}---\left(1\right)$

其中，所述d^* _p,q为所述第二去噪高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的强度值，Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域，ω_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点对应的去噪滤波权重，d_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

进一步地，获取单元141具体用于将所述高频图像信号与所述第一去噪低频图像信号做和值，获得所述高频图像信号的去噪参考图像信号。

更进一步地，确定单元142具体用于采用公式（2）计算获取高频图像信号的图像块之间的相似距离；以及根据所述高频图像信号的图像块之间的相似距离，获取高频图像信号的去噪滤波权重；

$D=\sqrt{\frac{{(Y_{i,j}-Y_{m,n})}^2+{(R_{i,j}-R_{m,n})}^2+{(G_{i,j}-G_{m,n})}^2+{(B_{i,j}-B_{m,n})}^2+2\×{(d_{i,j}-d_{m,n})}^2}{6}}---\left(2\right)$

其中，D为高频图像信号的中心像素坐标为(i,j)的图像块与中心像素坐标为(m,n)的图像块之间的相似距离，Y_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均亮度值，Y_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均亮度值，R_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均红色分量值，R_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均红色分量值，G_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均绿色分量值，G_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均绿色分量值，B_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均蓝色分量值，B_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均蓝色分量值，d_i,j为高频图像信号像素坐标为(i,j)的像素点的强度值，d_m,n为高频图像信号像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

本实施例的装置，可以用于执行本发明图像去噪处理方法的上述实施例中所示的技术方案，其实现原理和技术效果类似，详细可以参见上述实施例中的相关记载，此处不再赘述。

在本发明图像处理装置实施例五中，本实施例的装置在图10所示的图像去噪处理装置结构的基础上，进一步地，去噪处理单元143具体用于根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域；若所述像素点位于图像细节区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值；若所述像素点位于图像平坦区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值。

更进一步地，去噪处理单元143具体用于根据预设像素点窗口，获取所述高频图像信号的像素点的局部方差；判断所述像素点的局部方差是否小于第一预设值和第二预设值；若是，则标识所述像素点位于图像细节区域，并根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值；若否，则标识所述像素点位于图像平坦区域，并根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值。

本实施例的装置，可以用于执行本发明图像去噪处理方法的上述实施例中所示的技术方案，其实现原理和技术效果类似，详细可以参见上述实施例中的相关记载，此处不再赘述。

图11为本发明图像去噪处理装置实施例六的结构示意图，如图11所示，本实施例的装置包括存储器21和与存储器21连接的处理器22，其中，存储器21中存储一组程序代码，存储器21可以包括非易失性存储器（Non-volatile Memory）。处理器22可以是一个中央处理器（Central Processing Unit，简称为CPU），或者是特定集成电路（ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称为ASIC），或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。处理器22用于调用存储器21中存储的程序代码，用于执行如下操作：

获取待处理的图像信号；

对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号；

对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号；

对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号；

根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号。

进一步地，所述对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号，包括：

对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述低频图像信号做差值，获得所述高频图像信号；或者，

对所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述高频图像信号做差值，获得所述低频图像信号；或者，

对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号。

优选地，还包括：

对所述待处理的图像信号进行第三去噪处理，获得第三去噪图像信号；

将所述待处理的图像信号与所述第三去噪图像信号做差值，获得所述第三增强图像信号；

所述根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号，包括：

根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号。

可选地，所述对所述待处理的图像信号进行第三去噪滤波处理，获得第三去噪图像信号，包括：

对所述待处理的图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第三去噪图像信号。

进一步地，所述根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号，包括：

将所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号做和值，获得第一去噪图像信号；将所述第一去噪图像信号与预设系数K做乘积，获得K倍第一去噪图像信号，所述K为0到1的数值；将所述第三去噪增强图像信号与（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪图像信号与（1-K）倍第三增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号；或者，

将所述第一去噪低频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第一去噪低频图像信号；将所述第二去噪高频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第二去噪高频图像信号；将所述第三增强图像信号与所述（1-K）做乘积，获得（1-K）倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪低频图像信号与K倍第二去噪高频图像信号以及（1-K）倍第三去噪增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号。

可选地，所述对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号，包括：

对所述低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第一去噪低频图像信号。

优选地，所述对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号，包括：

获取高频图像信号的去噪参考图像信号；

根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重；

采用公式（1）对所述高频图像信号进行第二去噪处理，得到所述第二去噪高频图像信号：

${d^{*}}_{p,q}=\underset{(m,n)\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_{m,n}{d}_{m,n}---\left(1\right)$

其中，所述d^* _p,q为所述第二去噪高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的强度值，Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域，ω_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点对应的去噪滤波权重，d_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

进一步地，所述获取高频图像信号的去噪参考图像信号，包括：

将所述高频图像信号与所述第一去噪低频图像信号做和值，获得所述高频图像信号的去噪参考图像信号。

进一步地，所述根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重包括：

采用公式（2）计算获取高频图像信号的图像块之间的相似距离：

$D=\sqrt{\frac{{(Y_{i,j}-Y_{m,n})}^2+{(R_{i,j}-R_{m,n})}^2+{(G_{i,j}-G_{m,n})}^2+{(B_{i,j}-B_{m,n})}^2+2\×{(d_{i,j}-d_{m,n})}^2}{6}}---\left(2\right)$

其中，D为高频图像信号的中心像素坐标为(i,j)的图像块与中心像素坐标为(m,n)的图像块之间的相似距离，Y_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均亮度值，Y_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均亮度值，R_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均红色分量值，R_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均红色分量值，G_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均绿色分量值，G_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均绿色分量值，B_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均蓝色分量值，B_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均蓝色分量值，d_i,j为高频图像信号像素坐标为(i,j)的像素点的强度值，d_m,n为高频图像信号像素坐标为(m,n)的像素点的强度值；

根据所述高频图像信号的图像块之间的相似距离，获取高频图像信号的去噪滤波权重。

优选地，所述采用公式（1）对所述高频图像信号进行第二去噪处理包括：

根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域；

若所述像素点位于图像细节区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值；

若所述像素点位于图像平坦区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式（1）计算所述像素点的强度值。

更进一步地，所述根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域，包括：

根据预设像素点窗口，获取所述高频图像信号的像素点的局部方差；

判断所述像素点的局部方差是否小于第一预设值和第二预设值；

若是，则标识所述像素点位于图像细节区域；

若否，则标识所述像素点位于图像平坦区域。

需要说明的是，处理器22通过调用存储器21中存储的程序代码具体实现的技术方案可以参见本发明图像锐化处理方法的上述实施例，其实现原理和技术效果类似，详细可以参见上述实施例中的相关记载，在此不再赘述。

图12为本发明终端实施例一的结构示意图，如图12所示，本实施例的终端30可以包括图像摄像装置31和图像去噪处理装置32，其中，图像摄像装置31用于拍摄获取待处理的图像信号，图像去噪处理装置32可以采用本发明图像去噪处理装置实施例一至实施例六任意实施例的结构，其对应地，可以执行本发明图像去噪处理方法实施例一至实施例五的技术方案，其实现原理和技术效果类似，详细可以参见上述实施例中的相关记载，此处不再赘述，

其中，终端30可以为手机或者平板电脑，也可以为笔记本电脑或者多功能播放器等具有拍摄镜头的设备。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (22)

1.一种图像去噪处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理的图像信号；

对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号；

对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号；

对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号；

根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号；

其中，所述方法还包括：

对所述待处理的图像信号进行第三去噪处理，获得第三去噪图像信号；

将所述待处理的图像信号与所述第三去噪图像信号做差值，获得第三增强图像信号；

所述根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号，包括：

根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号，包括：

对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述低频图像信号做差值，获得所述高频图像信号；或者，

对所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述高频图像信号做差值，获得所述低频图像信号；或者，

对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理的图像信号进行第三去噪处理，获得第三去噪图像信号，包括：

对所述待处理的图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第三去噪图像信号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号，包括：

将所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号做和值，获得第一去噪图像信号；将所述第一去噪图像信号与预设系数K做乘积，获得K倍第一去噪图像信号，所述K为0到1的数值；将所述第三增强图像信号与(1-K)做乘积，获得(1-K)倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪图像信号与(1-K)倍第三增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号；或者，

将所述第一去噪低频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第一去噪低频图像信号；将所述第二去噪高频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第二去噪高频图像信号；将所述第三增强图像信号与所述(1-K)做乘积，获得(1-K)倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪低频图像信号与K倍第二去噪高频图像信号以及(1-K)倍第三增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号。

5.根据权利要求1～4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号，包括：

对所述低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第一去噪低频图像信号。

6.根据权利要求1～4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号，包括：

获取高频图像信号的去噪参考图像信号；

根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重；

采用公式(1)对所述高频图像信号进行第二去噪处理，得到所述第二去噪高频图像信号：

${d^{*}}_{p,q}=\underset{(m,n)\∈\mathrm{\Ω}}{\Σ}{\mathrm{\ω}}_{m,n}{d}_{m,n}---\left(1\right)$

其中，所述d^* _p,q为所述第二去噪高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的强度值，Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域，ω_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点对应的去噪滤波权重，d_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取高频图像信号的去噪参考图像信号，包括：

将所述高频图像信号与所述第一去噪低频图像信号做和值，获得所述高频图像信号的去噪参考图像信号。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重包括：

采用公式(2)计算获取高频图像信号的图像块之间的相似距离：

$D=\sqrt{\frac{{(Y_{i,j}-Y_{m,n})}^2+{(R_{i,j}-R_{m,n})}^2+{(G_{i,j}-G_{m,n})}^2+{(B_{i,j}-B_{m,n})}^2+2\×{(d_{i,j}-d_{m,n})}^2}{6}}---\left(2\right)$

其中，D为高频图像信号的中心像素坐标为(i,j)的图像块与中心像素坐标为(m,n)的图像块之间的相似距离，Y_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均亮度值，Y_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均亮度值，R_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均红色分量值，R_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均红色分量值，G_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均绿色分量值，G_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均绿色分量值，B_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均蓝色分量值，B_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均蓝色分量值，d_i,j为高频图像信号像素坐标为(i,j)的像素点的强度值，d_m,n为高频图像信号像素坐标为(m,n)的像素点的强度值；

根据所述高频图像信号的图像块之间的相似距离，获取高频图像信号的去噪滤波权重。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用公式(1)对所述高频图像信号进行第二去噪处理包括：

根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域；

若所述像素点位于图像细节区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式(1)计算所述像素点的强度值；

若所述像素点位于图像平坦区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式(1)计算所述像素点的强度值。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域，包括：

根据预设像素点窗口，获取所述高频图像信号的像素点的局部方差；

判断所述像素点的局部方差是否小于第一预设值和第二预设值；

若是，则标识所述像素点位于图像细节区域；

若否，则标识所述像素点位于图像平坦区域。

11.一种图像去噪处理装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待处理的图像信号；

滤波处理模块，用于对所述待处理的图像信号进行滤波处理，获得低频图像信号和高频图像信号；

第一去噪处理模块，用于对所述低频图像信号进行第一去噪处理，获得第一去噪低频图像信号；

第二去噪处理模块，用于对所述高频图像信号进行第二去噪处理，获得第二去噪高频图像信号；

第二获取模块，用于根据所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号获得去噪的图像信号；

其中，所述装置还包括：

第三去噪处理模块，用于对所述待处理的图像信号进行第三去噪处理，获得第三去噪图像信号；

第三获取模块，用于将所述待处理的图像信号与所述第三去噪图像信号做差值，获得第三增强图像信号；

所述第二获取模块具体用于根据所述第一去噪低频图像信号、所述第二去噪高频图像信号和所述第三增强图像信号，获得所述去噪的图像信号。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述滤波处理模块具体用于对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述低频图像信号做差值，获得所述高频图像信号；或者，

对所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号；将所述待处理的图像信号与所述高频图像信号做差值，获得所述低频图像信号；或者，

对所述待处理的图像信号进行低通滤波处理，获得所述低频图像信号；将所述待处理的图像信号进行高通滤波处理，获得所述高频图像信号。

13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第三去噪处理模块具体用于对所述待处理的图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第三去噪图像信号。

14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块具体用于将所述第一去噪低频图像信号和所述第二去噪高频图像信号做和值，获得第一去噪图像信号；将所述第一去噪图像信号与预设系数K做乘积，获得K倍第一去噪图像信号，所述K为0到1的数值；将所述第三增强图像信号与(1-K)做乘积，获得(1-K)倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪图像信号与(1-K)倍第三增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号；或者，

将所述第一去噪低频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第一去噪低频图像信号；将所述第二去噪高频图像信号与所述K做乘积，获得K倍第二去噪高频图像信号；将所述第三增强图像信号与所述(1-K)做乘积，获得(1-K)倍第三增强图像信号；将所述K倍第一去噪低频图像信号与K倍第二去噪高频图像信号以及(1-K)倍第三增强图像信号做和值，获得所述去噪的图像信号。

15.根据权利要求11～14任意一项所述的装置，其特征在于，所述第一去噪处理模块具体用于对所述低频图像信号采用经典的非局部均值法进行去噪滤波处理，获得所述第一去噪低频图像信号。

16.根据权利要求11～14任意一项所述的装置，其特征在于，所述第二去噪处理模块包括：

获取单元，用于获取高频图像信号的去噪参考图像信号；

确定单元，用于根据所述去噪参考图像信号，确定高频图像信号的去噪滤波权重；

去噪处理单元，用于采用公式(1)对所述高频图像信号进行第二去噪处理，得到所述第二去噪高频图像信号：

${d^{*}}_{p,q}=\underset{(m,n)\∈\mathrm{\Ω}}{\Σ}{\mathrm{\ω}}_{m,n}{d}_{m,n}---\left(1\right)$

其中，所述d^* _p,q为所述第二去噪高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的强度值，Ω为高频图像信号中像素坐标为(p,q)的像素点的邻域，ω_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点对应的去噪滤波权重，d_m,n为高频图像信号中像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述获取单元具体用于将所述高频图像信号与所述第一去噪低频图像信号做和值，获得所述高频图像信号的去噪参考图像信号。

18.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于采用公式(2)计算获取高频图像信号的图像块之间的相似距离；以及根据所述高频图像信号的图像块之间的相似距离，获取高频图像信号的去噪滤波权重；

$D=\sqrt{\frac{{(Y_{i,j}-Y_{m,n})}^2+{(R_{i,j}-R_{m,n})}^2+{(G_{i,j}-G_{m,n})}^2+{(B_{i,j}-B_{m,n})}^2+2\×{(d_{i,j}-d_{m,n})}^2}{6}}---\left(2\right)$

其中，D为高频图像信号的中心像素坐标为(i,j)的图像块与中心像素坐标为(m,n)的图像块之间的相似距离，Y_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均亮度值，Y_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均亮度值，R_i,j为去噪参考图像中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均红色分量值，R_m,n为去噪参考图像中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均红色分量值，G_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均绿色分量值，G_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均绿色分量值，B_i,j为去噪参考图像信号中心像素坐标为(i,j)的图像块的平均蓝色分量值，B_m,n为去噪参考图像信号中心像素坐标为(m,n)的图像块的平均蓝色分量值，d_i,j为高频图像信号像素坐标为(i,j)的像素点的强度值，d_m,n为高频图像信号像素坐标为(m,n)的像素点的强度值。

19.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述去噪处理单元具体用于根据高频图像信号的像素点的局部方差，判断所述像素点位于图像细节区域还是图像平坦区域；若所述像素点位于图像细节区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式(1)计算所述像素点的强度值；若所述像素点位于图像平坦区域，则根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式(1)计算所述像素点的强度值。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述去噪处理单元具体用于根据预设像素点窗口，获取所述高频图像信号的像素点的局部方差；判断所述像素点的局部方差是否小于第一预设值和第二预设值；若是，则标识所述像素点位于图像细节区域，并根据所述像素点的邻域中位于图像细节区域的像素点，采用所述公式(1)计算所述像素点的强度值；若否，则标识所述像素点位于图像平坦区域，并根据所述像素点的邻域中位于图像平坦区域的像素点，采用所述公式(1)计算所述像素点的强度值。

21.一种终端，其特征在于，包括：图像摄像装置和如权利要求11～20任一项所述的图像去噪处理装置。

22.根据权利要求21所述的终端，其特征在于，所述终端包括：手机或平板电脑。