CN105335938B - 图像噪声的抑制方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种图像噪声的抑制方法及装置，所述图像为单色图像或多通道图像的单个通道；所述方法包括：基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中；若检测区域为平坦区域，则基于所述检测区域中的第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值；否则：在集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于个数阈值时，基于所述集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值；所述集合为所述第一集合或第二集合。该方法计算量小，可以方便、有效的确定图像中像素点的像素值，有效检测并消除图像上突兀的亮点和暗点，图像去噪处理后可以保留更多的细节纹理，且易于集成电路的硬件实现。

Description

图像噪声的抑制方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像噪声的抑制方法及装置。

背景技术

图像去噪是图像处理中一种应用比较广泛的技术，图像去噪的目的是为了提高图像的信噪比，突出图像的期望特征。

在数码影像的拍摄过程中，噪声存在于拍摄过程中的各个环节中，例如图像在获取和传输的过程中容易受到各种因素的影响，使得通过图像传感器所采集到的图像往往是包含有噪声的图像，噪声的存在使得图像的成像质量会有所下降。

由于含有噪声的图像中噪声信号和图像信号混合在一起，使得图像存在特征不明显、清晰度低等问题，所以通常需要对图像传感器所采集到图像进行去噪处理以提高图像的信噪比，提高图像的显示效果。

因此图像噪声滤除已经成为图像处理分析中的重要组成部分，根据图像中噪声的概率密度函数对其分类，可以分为高斯噪声和椒盐噪声两大类，其对应的去噪方法分别为线性法和非线性法，随着现代数字信号处理技术的不断发展和对实际问题的不断逼近，非线性数字信号处理方法在信号处理领域中的地位和作用显得越来越重要，因此中值滤波方法在滤除椒盐噪声方面的应用越来越广泛。所述中值滤波方法可以检测和去除图像上突兀的亮点和暗点，也可以有效对椒盐噪声进行去除。

中值滤波方法是基于图像的这样的特性：噪声通常是以孤立的点的形式出现，这些点对应的像素很少，而图像则是由像素较多、面积较大的小块构成。其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换。

但由于中值滤波为非线性运算，因此对于随机性质的噪声输入，数学分析是非常复杂的，且常用的中值滤波方法可能会使得大量的图像细节损失，硬件实现成本较高，且图像处理系统的功耗较大。

发明内容

本发明解决的问题是图像去噪方法复杂，存在图像细节流失，且硬件实现成本较高的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像噪声的抑制方法，所述图像为单色图像或多通道图像的单个通道；所述方法包括：

基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中；所述第一像素为检测区域的中心位置处的像素点，所述第二像素为检测区域中位于所述第一像素周边的像素点；

若检测区域为平坦区域，则基于所述检测区域中的第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值；

否则：在集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于个数阈值时，基于所述集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值；所述集合为所述第一集合或第二集合。

可选的，所述基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中包括：

若所述第一像素与第二像素之间的像素值的差值大于或等于第一差值阈值，则将所述第二像素的像素值添加到所述第一集合中，否则在所述第一集合中添加数值0；

若所述第一像素与第二像素之间的像素值的差值小于或等于所述第一差值阈值，则将所述第二像素的像素值添加到所述第二集合中，否则在所述第二集合中添加数值255。

可选的，所述检测区域是否为平坦区域是基于相邻第二像素之间的像素值的差值确定的。

可选的，通过如下方式确定所述检测区域是否为平坦区域：

若任意相邻的第二像素之间的像素值的差值的绝对值均小于第二差值阈值，则确定所述检测区域为平坦区域。

可选的，在所述检测区域为平坦区域且所述第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第一阈值或所述第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第二阈值时，通过如下公式确定所述第一像素的像素值：

其中，PC′为所述第一像素的像素值，N为所述检测区域中所含有的第二像素的个数，i为第二像素的索引值，Pi′为索引值为i的第二像素的像素值。

可选的，在所述检测区域为非平坦区域时，过如下方式确定所述第一像素的像素值：

在第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第一集合中的最大值；

在第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第二集合中的最小值。

可选的，所述检测图像为3×3格式的图像。

可选的，所述个数阈值大于或等于所述检测图像中所含有的第二像素的总数的二分之一。

为解决上述问题，本发明技术方案还提供一种种图像噪声的抑制装置，所述图像为单色图像或多通道图像的单个通道；包括：

划分单元，用于基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中；所述第一像素为检测区域的中心位置处的像素点，所述第二像素为检测区域中位于所述第一像素周边的像素点；

判断单元，用于判断所述检测区域是否为平坦区域；

抑制单元，用于在所述检测区域为平坦区域，基于所述第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值；否则在集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于个数阈值时，基于所述集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值；所述集合为所述第一集合或第二集合。

与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：

基于第一像素与其周围的各第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中，进而对由第一像素和其周边的第二像素所确定的检测区域的平坦性进行检测，在检测区域为平坦区域时，基于所述检测区域中的第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值，在所述检测区域为非平坦区域时，基于所述集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值。该方法计算量小，可以方便、有效的确定图像中像素点的像素值，有效检测并消除图像上突兀的亮点和暗点，图像去噪处理后可以保留更多的细节纹理，且易于集成电路的硬件实现。

进一步，在确定所述第一像素的像素值的过程中，可以通过对第一阈值、第二阈值和个数阈值的调节，可以简单、有效地实现对图像的去噪力度的调节。

附图说明

图1是本发明计算方案提供的图像噪声的抑制方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的图像噪声的抑制方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的第一像素和第二像素的位置示意图；

图4是本发明实施例提供的图像噪声的抑制装置的结构示意图。

具体实施方式

现有技术中常用的去噪方法复杂，且容易导致大量的图像细节损失，且硬件实现成本较高，功耗较大。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像噪声的抑制方法。图1是本发明技术方案提供的图像噪声的抑制方法的流程示意图。

首先执行步骤S1，基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中。

在本申请文件中，将待去噪的像素点称为第一像素，将检测区域中位于所述第一像素的周边的像素点称为第二像素，所述第一像素为检测区域的中心位置处的像素点。

为了实现对第一像素的噪声抑制处理，可以根据所述第一像素与其周边的各第二像素之间的像素值差值的大小，将所述各第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中。

执行步骤S2，判断检测区域是否为平坦区域。

由于所述检测区域的整体平坦程度不同，位于所述第一像素的周边的各第二像素在对所述第一像素去噪过程中的影响力度是不同。所以在本步骤中，首先判断所述检测区域是否为平坦区域。可以通过任意相邻的第二像素之间的像素值的差值之间的变化关系确定所述检测区域是否平坦区域。

本领域技术人员也可以采用现有技术中的多种平坦区域检测方法对所述检测区域进行检测，以确定所述检测区域是否为平坦区域。

若步骤S2的判断结果为“是”，则执行步骤S3；否则执行步骤S4。

步骤S3，基于所述检测区域中的第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值。

在所述检测区域为平坦区域时，可以在第一集合或第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数超过预先设定的阈值时，将所述检测区域中的第二像素的像素值的均值确定为所述第一像素的像素值。

所述第一集合或第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数是指：在向第一集合或第二集合中添加一个第二像素的像素值时，则将所述第一集合或第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数累加1。

步骤S4，在集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于个数阈值时，基于所述集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值；所述集合为所述第一集合或第二集合。

可以预先设定个数阈值，在所述第一集合中所含有的像素点的像素值的个数大于所述个数阈值时，基于所述第一集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值；在所述第二集合中所含有的像素点的像素值的个数大于所述个数阈值时，基于所述第二集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值。

本方法计算量小，可以方便、有效的确定图像中像素点的像素值，有效检测并消除图像上突兀的亮点和暗点，图像去噪处理后可以保留更多的细节纹理，且易于集成电路的硬件实现。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

图2是本发明实施例提供的图像噪声的抑制方法。在本实施例中，以所述图像为单色图像或多通道图像的单个通道为例进行说明。

如图2所示，首先执行步骤S201，获取第一像素和第二像素之间的像素值的差值。

为了可以更好的理解第一像素和第二像素之间的空间上的位置关系，请结合参考图3，如图3所示，PC为所述第一像素，位于像素点PC的周边的P0～P7共8个像素点可以称为第二像素，由PC和P1～P7所组成的像素块称为以所述像素点PC为中心的检测区域。

在本实施例中，结合图3中所示出的第一像素PC、各第二像素P0～P7，以及由所述PC和P1～P7所确定的3×3大小的检测区域为例进行说明。

在步骤S201中，可以计算第一像素PC和各P0～P7第二像素之间的像素值的差值。

执行步骤S202，判断第一像素和第二像素之间的像素值的差值是否等于第一差值阈值。

可以预先设置第一差值阈值，用于对第一像素和第二像素之间的像素值的差值进行判定，进而根据各第二像素与第一像素的像素值的差值与所述第一差值阈值的关系，可以将所述各第二像素划分到第一集合和第二集合中的至少一个集合中。所述第一差值阈值可以结合实际的去噪情况以及相关的实验数据等进行相应的设定。在本实施例中，以所述第一差值阈值为0为例进行说明。

在步骤S202判断结果为“是”时，执行步骤S203；否则执行步骤S204。

步骤S203，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中。

步骤S204，判断第一像素和第二像素之间的像素值的差值是否大于第一差值阈值。

步骤S204判断结果为是时，执行步骤S205，否则执行步骤S206。

步骤S205，将所述第二像素的像素值添加到第一集合中。

若第一像素和第二像素之间的像素值的差值大于如上所述的第一差值阈值0，则将该第二像素的像素值添加到第一集合中。

以图3中所示出的第一像素PC和第二像素P0为例，若第一像素PC的像素值减去第二像素P0的像素值的差值大于0，则可以将所述第二像素P0的像素值添加到第一集合中，此时第一集合中含有一个第二像素点P0的像素值。依次类推，若第一像素PC和第二像素P1的差值也大于0，则可以将第二像素P1的像素值也添加到第一集合中，此时第一集合中含有第二像素点P0和P1的像素值。

每次向第一集合中添加一个第二像素的像素值时，将所述第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数加1。

步骤S206，将所述第二像素的像素值添加到第二集合中。

若第一像素和第二像素之间的像素值的差值小于如上所述的第一差值阈值0，则将该第二像素的像素值添加到第二集合中。

以图3中所示出的第一像素PC和第二像素P2为例，若第一像素PC的像素值减去第二像素P2的像素值的差值小于0，则可以将所述第二像素P2的像素值添加到第二集合中，此时第二集合中含有一个第二像素点P2的像素值。依次类推，若第一像素PC和第二像素P3的差值也小于0，则可以将第二像素P3的像素值也添加到第一集合中，此时第一集合中含有第二像素点P2和P3的像素值。

每次向第二集合中添加一个第二像素的像素值时，将所述第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数加1。

对于位于第一像素PC周边的P0～P7共8个第二像素，可以计算所述第一像素PC与各第二像素P0～P7之间的差值，进而将所述第二像素P0～P7的像素值划分到第一集合和第二集合中的至少一个集合中。

在通过如上步骤S202至步骤S206对第二像素划分的过程中，在第一像素和第二像素之间的像素值的差值等于第一差值阈值时，根据如上判断过程，会将该第二像素同时添加到所第一集合和第二集合中；在第一像素和第二像素之间的像素值的差值大于第一差值阈值时，会将所述第二像素添加到所述第一集合中；在第一像素和第二像素之间的像素值的差值小于第一差值阈值时，会将所述第二像素添加到所述第二集合中。即通过如上操作会将所述第二像素P0～P7的像素值划分到第一集合和第二集合中的至少一个集合中。

需要说明的是，在第一像素和第二像素之间的像素值的差值不等于第一差值阈值时，在将一个第二像素的像素值划分到第一集合时，说明该第二像素的像素值属于第一集合而不属于第二集合，为了可以让第一集合和第二集合中的像素值的个数相同(均含有8个像素值)，在硬件处理的时候更简单、方便，可以在将第二像素的像素值划分到第一集合中时，同时在第二集合中添加一个数值255；同理，在第一像素和第二像素之间的像素值的差值不等于第一差值阈值时，在将一个第二像素的像素值添加到第二集合中时，也说明该第二像素的像素值属于第二集合而不属于第一集合，可以在第一集合中添加一个数值0。

在向第二集合中添加数值255时，由于此数值并不是第二像素的像素值，所以此时所述第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数不进行加1，保持不变；同理在向第一集合中添加数值0时，由于此数值也并不是第二像素的像素值，所以第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数也应该保持不变。

需要说明的是，在本实施例中，当第二像素的像素值不属于第二集合时，在第二集合中添加数值255，不属于第一集合时，在第一集合中添加数值0。在其他实施例中，当第二像素的像素值不属于第一集合或第二集合时，也可以在第一集合或第二集合中添加其他数值和标志为进行标识，具体添加内容不做限定。在其他实施例中，当第二像素的像素值不属于第一集合或第二集合时，也可以不在所述第一集合或第二集合中添加任何内容，所述第一集合和第二集合中所包含的数值全部为第二像素的像素值。

执行步骤S207，判断是否对各第二像素的像素值均已进行划分。

若步骤S207的判断结果为“否”，则说明还有第二像素的像素值没有被划分到第一集合和第二集合中的至少一个集合中，此时需执行步骤S208，获取下一个未被划分的第二像素，再返回执行步骤S201，根据第一像素与该第二像素的像素值的差值，将该第二像素划分到第一集合和第二集合中的至少一个集合中。

依次类推，直到将每一个第二像素的像素值均划分到第一集合和第二集合中的至少一个集合中。

若位于所述第一像素PC的周边的各第二像素均已划分到所述第一集合和第二集合中的至少一个集合中后，可以对所述检测区域的平坦性进行检测，进而实现对第一像素的噪声抑制处理。在步骤S207的判断结果为“是”时，执行步骤S209。

步骤S209，判断所述检测区域是否为平坦区域。

可以预先设定第二差值阈值，用于对任意两个第二像素之间的像素值的差值的大小进行判定。所述第二差值阈值可以结合实际的去噪情况以及相关的实验数据等进行相应的设定。

若任意相邻的第二像素之间的像素值的差值的绝对值均小于第二差值阈值，则确定所述检测区域为平坦区域。

具体地，可以通关公式(1)确定任意两个相邻第二像素的像素值的差值。

d(i)＝abs(Pi–P((i+1)MOD(8))) (1)

其中，d(i)相邻第二像素的像素值的差值的绝对值，i[0,7]，且为整数。

若步骤S209的判断结果为“是”，则执行步骤S210；否则执行步骤S211。

步骤S210，基于所述检测区域中的第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值。

若所述检测区域为平坦区域，可以预先设定第一阈值和第二阈值，所述第一阈值可以用于对所述第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数进行比较判断，所述第二阈值可以用于对所述第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数进行比较判断。所述第一阈值和第一阈值的取值结合实际图像去噪效果和需求等进行相应的设定。

在所述检测区域为平坦区域且所述第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第一阈值或所述第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第二阈值时，可以通过公式(2)确定所述第一像素的像素值PC′。

其中，PC′为所述第一像素的像素值，N为所述检测区域中所含有的第二像素的个数，i为第二像素的索引值，Pi′为索引值为i的第二像素的像素值。

请结合参考图3，在本实施例中，PC′为所述第一像素PC的像素值，N的取值为8，i的取值为[0,7]。

步骤S211，若第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第一集合中的最大值；若第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第二集合中的最小值。

若所述检测区域为非平坦区域时，也可以设定个数阈值，用于对在非平坦区域时，所述第一集合和第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数进行比较、判断；为了可以保证位于所述第一像素的周边的一定量的第二像素的像素值参与到对所述第一像素的像素值的确定过程中，所述个数阈值大于或等于所述检测图像中所含有的第二像素的总数的二分之一。在本实施例中，所述个数阈值应该大于或等于5。

考虑到，如果对所述检测区域中的9个像素点的像素值进行排序，其中，第5个像素值即为中值，假设第一像素PC的像素值在排序后的序列中的位置为j，若所述第一像素PC的像素值不是排序后序列的端点，则所述第一像素PC的像素值有两个相邻的像素值，即位于排序后j–1位置处的像素值和j+1位置处的像素值，若所述第一像素PC的像素值是排序后序列的端点，则所述第一像素PC的像素值只有一个相邻的像素值。为了实现对所述第一像素PC的噪声抑制处理，应该选取与第一像素的像素值最靠近的第二像素的像素值作为其噪声抑制处理后的像素点。

在本实施例中，并没有对所述检测区域中的9个像素点的像素值进行排序，而是通过简单的像素值之间的差值计算，将第一像素周边的各第二像素划分到第一集合或者第二集合中。

在第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，通过比较运算将所述第一集合中的最大值确定为所述第一像素的像素值，所述第一集合中的最大值也即是第一集合中与所述第一像素的像素值最为接近的第二像素的像素值。

同理，在第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，将所述第二集合中的最小值确定为所述第一像素的像素值，所述第二集合中的最小值也即是第二集合中与所述第一像素的像素值最为接近的第二像素的像素值。

在步骤S211中，通过简单的运算，就可以获取到第一集合中的最大值或者第二集合中的最小值，进而实现对所述第一像素的像素值的确定，而无需通过排序等对于硬件来说相对复杂的操作便可以实现对所述第一像素的噪声抑制处理。

本实施例所提供的图像噪声的抑制方法，计算量非常小，可以方便、有效的确定图像中第一像素的像素值，有效对图像上突兀的亮点和暗点进行处理，图像去噪处理后可以保留更多的细节纹理；由于无需进行排序等较为复杂的运算操作，易于集成电路的硬件实现，硬件成本低。

进一步，在确定所述第一像素的像素值的过程中，可以根据实际的图像去噪效果和需求，对所述第一阈值、第二阈值和个数阈值等进行调节，可以简单、有效地实现对图像的去噪力度的条件。

需要说明的是，在本实施例中，所述图像是单色图像或多通道图像的单个通道，在其他实施例中，也可以结合本实施例所提供的噪声抑制的方法，实现对RGB、YUV等多种格式的图像的噪声抑制，任何基于本发明所公开的噪声抑制类似手段实现对图像的噪声抑制处理的方法，均落入本发明所要求保护的范围之内。

需要说明的是，在本实施例中，所述检测区域的大小为3×3，由此导致图像去噪的过程中计算量非常小，功耗较低；在其他实施例中，所述检测区域也可以采用其他大小的像素块，具体检测区域的大小在此不作限定。

对应上述图像噪声的抑制方法，本发明实施例还提供一种图像噪声的抑制方法，图4是本实施例提供的图像噪声的抑制装置的结构示意图。所述装置包括划分单元U11、判断单元U12和抑制单元U13。

所述划分单元U11，用于基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中；所述第一像素为检测区域的中心位置处的像素点，所述第二像素为检测区域中位于所述第一像素周边的像素点；

所述判断单元U12，用于判断所述检测区域是否为平坦区域。

所述抑制单元U13，用于在所述检测区域为平坦区域，基于所述第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值；否则在集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于个数阈值时，基于所述集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值；所述集合为所述第一集合或第二集合。

所述划分单元包括差值单元U111和分配单元U112。

所述差值单元U111，用于计算所述第一像素和第二像素的像素值的差值。

所述分配单元U112，用于在所述第一像素与第二像素之间的像素值的差值大于或等于第一差值阈值，将所述第二像素的像素值添加到所述第一集合中，否则在所述第一集合中添加数值0；在所述第一像素与第二像素之间的像素值的差值小于或等于所述第一差值阈值，则将所述第二像素的像素值添加到所述第二集合中，否则在所述第二集合中添加数值255。

所述判断单元U12包括绝对值获取单元U121和确定单元U122。

所述绝对值获取单元U121，用于获取任意相邻的两个第二像素之间的像素值的差值的绝对值。

所述确定单元U122，用于在任意相邻的第二像素之间的像素值的差值的绝对值均小于第二差值阈值时，确定所述检测区域为平坦区域。

所述抑制单元U13包括第一抑制单元U131。

第一抑制单元，用于在在所述检测区域为平坦区域且所述第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第一阈值或所述第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第二阈值时，通过如下公式确定所述第一像素的像素值：

其中，PC′为所述第一像素的像素值，N为所述检测区域中所含有的第二像素的个数，i为第二像素的索引值，Pi′为索引值为i的第二像素的像素值。

所述抑制单元U13还包括第二抑制单元U132。

所述第二抑制单元U132，在所述检测区域为非平坦区域时，过如下方式确定所述第一像素的像素值：在第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第一集合中的最大值；在第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第二集合中的最小值。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种图像噪声的抑制方法，所述图像为单色图像或多通道图像的单个通道；其特征在于，包括：

基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中；所述第一像素为检测区域的中心位置处的像素点，所述第二像素为检测区域中位于所述第一像素周边的像素点；

若检测区域为平坦区域，则基于所述检测区域中的第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值；

否则：在集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于个数阈值时，基于所述集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值；所述集合为所述第一集合或第二集合；

在所述检测区域为非平坦区域时，通过如下方式确定所述第一像素的像素值：

在第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第一集合中的最大值；

在第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第二集合中的最小值；

所述个数阈值大于或等于所述检测图像中所含有的第二像素的总数的二分之一。

2.如权利要求1所述的图像噪声的抑制方法，其特征在于，所述基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中包括：

若所述第一像素与第二像素之间的像素值的差值大于或等于第一差值阈值，则将所述第二像素的像素值添加到所述第一集合中，否则在所述第一集合中添加数值0；

若所述第一像素与第二像素之间的像素值的差值小于或等于所述第一差值阈值，则将所述第二像素的像素值添加到所述第二集合中，否则在所述第二集合中添加数值255。

3.如权利要求1所述的图像噪声的抑制方法，其特征在于，所述检测区域是否为平坦区域是基于相邻第二像素之间的像素值的差值确定的。

4.如权利要求1所述的图像噪声的抑制方法，其特征在于，通过如下方式确定所述检测区域是否为平坦区域：

若任意相邻的第二像素之间的像素值的差值的绝对值均小于第二差值阈值，则确定所述检测区域为平坦区域。

5.如权利要求1所述的图像噪声的抑制方法，其特征在于，在所述检测区域为平坦区域且所述第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第一阈值或所述第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第二阈值时，通过如下公式确定所述第一像素的像素值：

其中，PC′为所述第一像素的像素值，N为所述检测区域中所含有的第二像素的个数，i为第二像素的索引值，Pi′为索引值为i的第二像素的像素值。

6.如权利要求1所述的图像噪声的抑制方法，其特征在于，所述检测图像为3×3格式的图像。

7.一种图像噪声的抑制装置，所述图像为单色图像或多通道图像的单个通道；其特征在于，包括：

划分单元，用于基于第一像素与第二像素之间的像素值的差值，将所述第二像素的像素值添加到第一集合和第二集合中的至少一个集合中；所述第一像素为检测区域的中心位置处的像素点，所述第二像素为检测区域中位于所述第一像素周边的像素点；

判断单元，用于判断所述检测区域是否为平坦区域；

抑制单元，用于在所述检测区域为平坦区域，基于所述第二像素的像素值的均值确定所述第一像素的像素值；否则在集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于个数阈值时，基于所述集合中的第二像素的像素值确定所述第一像素的像素值；所述集合为所述第一集合或第二集合；

所述抑制单元还包括：

第二抑制单元，在所述检测区域为非平坦区域时，通过如下方式确定所述第一像素的像素值：

在第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第一集合中的最大值；

在第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于所述个数阈值时，确定所述第一像素的像素值为所述第二集合中的最小值；

所述个数阈值大于或等于所述检测图像中所含有的第二像素的总数的二分之一。

8.如权利要求7所述的图像噪声的抑制装置，其特征在于，所述划分单元包括：

差值单元，用于计算所述第一像素和第二像素的像素值的差值；

分配单元，用于在所述第一像素与第二像素之间的像素值的差值大于或等于第一差值阈值，将所述第二像素的像素值添加到所述第一集合中，否则在所述第一集合中添加数值0；在所述第一像素与第二像素之间的像素值的差值小于或等于所述第一差值阈值，则将所述第二像素的像素值添加到所述第二集合中，否则在所述第二集合中添加数值255。

9.如权利要求7所述的图像噪声的抑制装置，其特征在于，所述判断单元包括：

绝对值获取单元，用于获取任意相邻的两个第二像素之间的像素值的差值的绝对值；

确定单元，用于在任意相邻的第二像素之间的像素值的差值的绝对值均小于第二差值阈值时，确定所述检测区域为平坦区域。

10.如权利要求7所述的图像噪声的抑制装置，其特征在于，所述抑制单元包括：

第一抑制单元，用于在所述检测区域为平坦区域且所述第一集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第一阈值或所述第二集合中所含有的第二像素的像素值的个数大于第二阈值时，通过如下公式确定所述第一像素的像素值：

其中，PC′为所述第一像素的像素值，N为所述检测区域中所含有的第二像素的个数，i为第二像素的索引值，Pi′为索引值为i的第二像素的像素值。