CN108694707A - 图像去噪方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提出一种图像去噪方法、装置及设备，其中，方法包括：获取目标图像，并生成滑动窗；控制滑动窗依次扫描目标图像，并通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点；根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正。由此，通过使用滑动窗识别目标图像中的噪声像素点，并根据相邻非噪声像素点的像素值对噪声像素点进行校正，实现了噪声像素点的识别和去除，并且可以恢复被破坏的像素数据，提高目标图像的可观性。

Description

图像去噪方法、装置及设备

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去噪方法、装置及设备。

背景技术

随着电子技术的发展，各种各样的图像和视频开始成为人们生活中必不可少的一部分。然而图像或视频在传输过程中很容易受到干扰，比如，模拟的视频或图像信号在进行信号处理或传输过程中，会受到设备本身或外部环境的噪声干扰。受到干扰的图像会出现明显的噪声像素点，即平时我们所说的雪花，这种情况会严重的降低图像质量，影响观看效果。

可见，如何去除显示图像上的噪声像素点是亟待解决的问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种图像去噪方法，通过使用滑动窗识别图像中的噪声像素点，并根据相邻非噪声像素点的像素值对噪声像素点进行校正，实现了噪声像素点的识别和去除，并且可以恢复被破坏的像素数据，提高图像的可观性。

本发明的第二个目的在于提出一种图像去噪装置。

本发明的第三个目的在于提出一种电子设备。

本发明的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种图像去噪方法，包括：

获取目标图像，并生成滑动窗；

控制所述滑动窗依次扫描所述目标图像，并通过所述滑动窗识别所述目标图像中的噪声像素点；

根据所述噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对所述目标图像中噪声像素点进行校正。

本发明实施例的图像去噪方法，通过获取目标图像，并生成滑动窗。进而控制滑动窗依次扫描目标图像，并通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点。进一步根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正。本实施例中，利用非噪声像素点的连续性和噪声像素点的突变性，通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点，进而基于非噪声像素点的连续性，根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值，生成替换像素点对噪声像素点进行校正。由此，实现了噪声像素点的识别和去除，并且可以恢复被破坏的像素数据，提高目标图像的质量和可观性。

另外，根据本发明上述实施例的图像去噪方法还可以具有如下附加技术特征：

可选地，所述通过所述滑动窗识别所述目标图像中的噪声像素点，包括：获取所述滑动窗的中心像素点；获取所述中心像素点在第一方向上的相邻像素点，并根据所述在第一方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第一方向上是否为噪声像素点；如果判断在所述第一方向上为噪声像素点，则进一步获取所述中心像素点在第二方向上的相邻像素点；根据所述在第二方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第二方向上是否为噪声像素点。

可选地，所述的方法还包括：如果判断在所述第二方向上为噪声像素点，则进一步获取所述中心像素点在第三方向上的相邻像素点；根据所述在第三方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第三方向上是否为噪声像素点。

可选地，如果所述中心像素点在所述第一方向、所述第二方向和所述第三方向上均为噪声像素点，则判断所述中心像素点为噪声像素点；如果所述中心像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向上任意一个不为噪声像素点，则判断所述中心像素点为非噪声像素点。

可选地，所述第一方向、第二方向和第三方向为水平方向、垂直方向和斜向。

可选地，所述根据所述噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对所述目标图像中噪声像素点进行校正，包括：获取所述噪声像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点；判断所述噪声像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点是否均为非噪声像素点；如果在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点均为非噪声像素点，则根据所述相邻像素点的像素值计算所述噪声像素点的替换像素值；根据所述噪声像素点的替换像素值对所述噪声像素点进行替换。

可选地，所述根据所述相邻像素点的像素值计算所述噪声像素点的替换像素值，包括：计算所述相邻像素点的像素值的平均值；根据所述平均值确定所述噪声像素点的替换像素值。

为达上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种图像去噪装置，包括：

生成模块，用于获取目标图像，并生成滑动窗；

识别模块，用于控制所述滑动窗依次扫描所述目标图像，并通过所述滑动窗识别所述目标图像中的噪声像素点；

校正模块，用于根据所述噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对所述目标图像中噪声像素点进行校正。

本发明实施例的图像去噪装置，通过获取目标图像，并生成滑动窗。进而控制滑动窗依次扫描目标图像，并通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点。进一步根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正。由此，实现了噪声像素点的识别和去除，并且可以恢复被破坏的像素数据，提高目标图像的可观性。

另外，根据本发明上述实施例的图像去噪装置还可以具有如下附加技术特征：

可选地，所述识别模块具体用于：获取所述滑动窗的中心像素点；获取所述中心像素点在第一方向上的相邻像素点，并根据所述在第一方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第一方向上是否为噪声像素点；如果判断在所述第一方向上为噪声像素点，则进一步获取所述中心像素点在第二方向上的相邻像素点；根据所述在第二方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第二方向上是否为噪声像素点。

可选地，所述识别模块具体用于：如果判断在所述第二方向上为噪声像素点，则进一步获取所述中心像素点在第三方向上的相邻像素点；根据所述在第三方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第三方向上是否为噪声像素点。

可选地，如果所述中心像素点在所述第一方向、所述第二方向和所述第三方向上均为噪声像素点，则判断所述中心像素点为噪声像素点；如果所述中心像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向上任意一个不为噪声像素点，则判断所述中心像素点为非噪声像素点。

可选地，所述第一方向、第二方向和第三方向为水平方向、垂直方向和斜向。

可选地，所述校正模块具体用于：获取所述噪声像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点；判断所述噪声像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点是否均为非噪声像素点；如果在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点均为非噪声像素点，则根据所述相邻像素点的像素值计算所述噪声像素点的替换像素值；根据所述噪声像素点的替换像素值对所述噪声像素点进行替换。

可选地，所述校正模块具体用于：计算所述相邻像素点的像素值的平均值；根据所述平均值确定所述噪声像素点的替换像素值。

为达上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种电子设备，包括处理器和存储器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如第一方面实施例所述的图像去噪方法。

为达上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的图像去噪方法。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本发明实施例所提供的一种图像去噪方法的流程示意图；

图2为本发明实施例所提供的一种识别噪声像素点的示意图；

图3为本发明实施例所提供的一种噪声像素点替换的示意图；

图4为本发明实施例所提供的另一种图像去噪方法的流程示意图；

图5为本发明实施例所提供的另一种识别噪声像素点的示意图；

图6为本发明实施例所提供的另一种识别噪声像素点的示意图；

图7为本发明实施例所提供的另一种识别噪声像素点的示意图；

图8为本发明实施例所提供的另一种图像去噪方法的流程示意图；

图9为本发明实施例所提供的另一种噪声像素点替换的示意图；

图10为本发明实施例所提供的另一种噪声像素点替换的示意图；

图11为本发明实施例所提供的一种图像去噪装置的结构示意图；

图12为本发明实施例所提供的另一种图像去噪装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的图像去噪方法、装置及设备、存储介质。

图1为本发明实施例所提供的一种图像去噪方法的流程示意图，如图1所示，该图像去噪方法包括：

步骤101，获取目标图像，并生成滑动窗。

本发明实施例中，为了去除图像中的噪声像素点，可以先获取目标图像。

例如，可以在传输图像的过程中获取模拟图像信号，并将模拟图像信号进行数模转换，从而获取目标图像。再例如，可以从视频中获取一帧图像作为目标图像。

本发明实施例中，还可以生成滑动窗，以通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点。

其中，滑动窗的大小可以由本领域技术人员根据需要自行设置，例如可以为1×3像素点的滑动窗，再例如可以为3×1像素点的滑动窗等，此处不作限制。

步骤102，控制滑动窗依次扫描目标图像，并通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点。

在本发明的一个实施例中，可以获取滑动窗中的待识别像素点以及相邻像素点，进而根据相邻像素点判断滑动窗中的待识别像素点是否为噪声像素点。

例如，以1×3的滑动窗为例，参照图2，滑动窗中的待识别像素点为b，左右两侧相邻像素点分别为a和c，分别获取a、b、c三点的RGB(红绿蓝色彩模式)值(Ra，Ga，Ba)、(Rb，Gb，Bb)、(Rc，Gc，Bc)，并判断Rb是否在Ra和Rc之间(包括等于Ra或Rc)，判断Gb是否在Ga和Gc之间(包括等于Ga或Gc)，判断Bb是否在Ba和Bc之间(包括等于Ba或Bc)。当以上三个条件均满足时，比如Ra≤Rb≤Rc且Ga≤Gb≤Gc且Ba≤Bb≤Bc时，说明b点为a和c的梯度点，则b点不是噪声像素点；否则，b点为噪声像素点。

再例如，可以获取滑动窗中待识别像素点和相邻像素点的RGB值，进而计算待识别像素点的RGB值和相邻像素点的RGB值之间的差值，当待识别像素点的RGB值与相邻像素点的RGB值之间的差值均小于等于预设阈值时，说明该待识别像素点不是噪声像素点；否则，该待识别像素点为噪声像素点。

需要说明的是，上述识别噪声像素点的实现方式仅仅是示例性的，例如可以根据像素点的颜色值识别噪声像素点，再例如可以根据像素点的亮度值识别噪声像素点，此处不作限制。

本实施例中，可以控制滑动窗依次移动并扫描目标图像，在每次移动时都识别滑动窗中的待识别像素点是否为噪声像素点，从而实现通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点。

作为一种示例，滑动窗从目标图像左上角开始识别噪声像素点，当进行一次识别之后，滑动窗向右移动1个像素点的距离，继续按照上述方式识别滑动窗中的噪声像素点。当滑动窗移动到图像右边缘后，滑动窗重新回到图像的左边缘，此时滑动窗比之前下移1个像素点，按照上述方式计算此行像素是否为噪声像素点。重复上述步骤，直到滑动窗移动到图像的最下边缘和最右边缘时，结束对目标图像的噪声像素点识别过程。

需要说明的是，可以控制滑动窗从左到右逐行扫描目标图像，也可以控制滑动窗从上到下逐列扫描目标图像，此处不做限制。

步骤103，根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正。

本实施例中，由于已经识别出目标图像中的噪声像素点和非噪声像素点，因此可以根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正。

在本发明的一个实施例中，可以根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的RGB值，生成替换像素点的RGB值，进而根据替换像素点的RGB值对噪声像素点进行替换。

作为一种示例，可以采用加权平均的方式获取替换像素点的RGB值。如图3所示，点1为噪声像素点，x、y均为非噪声像素点。其中，1、x、y三点的RGB值分别为(R1，G1，B1)、(Rx，Gx，Bx)、(Ry，Gy，By)，则替换像素点1’的RGB值(R1’，G1’，B1’)＝(Rx/2+Ry/2,Gx/2+Gy/2,Bx/2+By/2)。进而，将点1(R1，G1，B1)替换为点1’(R1’，G1’，B1’)。由于采用加权平均方式获取的点1’为x和y的梯度点，因此替换后的点1’、x和y满足非噪声像素点的连续性，由此可以实现噪声像素点的去除，并且可以恢复被破坏的像素数据，提高目标图像的可观性。

可以理解，图像上的非噪声像素点和其周围的非噪声像素点在数值上都具有一定的连续性，即使在视觉上有明显区别的边界处，像素点的值也是逐渐变化的。比如照片上黑白的分界处，通过人眼观看会感觉有一个明显的界限，但在界限处的像素应该先是黑色，然后变为灰色，而后才变为白色，有一个过度的过程。而噪声像素点是由突变产生的，当噪声像素点突变到能够影响观看效果时，噪声像素点的值与周围像素点的值会产生很大的差别。

本实施例中，可以利用非噪声像素点的连续性和噪声像素点的突变性来识别噪声像素点。进而，在识别出目标图像的噪声像素点之后，还可以基于非噪声像素点的连续性，根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值，生成替换像素点对噪声像素点进行校正，从而实现噪声像素点的去除，提高目标图像的可观性。

综上所述，本发明实施例的图像去噪方法，通过获取目标图像，并生成滑动窗。进而控制滑动窗依次扫描目标图像，并通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点。进一步根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正。由此，实现了噪声像素点的识别和去除，并且可以恢复被破坏的像素数据，提高目标图像的可观性。

基于上述实施例，进一步地，由于图像是按照一定的扫描方式传输的，一般是从左上方向右下方扫描，即先按照从左到右的顺序传输第一行的像素点数据，然后依次传输第2行、第3行的像素点数据，直到图像的最后一行。而图像干扰一般是发生在某一时间点上，即会对图像中某行数据的一个或连续几个像素点造成影响，使其变为噪声像素点，而垂直方向连续像素点或斜向的连续像素点同时为噪声像素点的可能性较低。因此本发明实施例的图像去噪方法，可以从水平、垂直、斜向方向上分别进行噪声像素点识别。

图4为本发明实施例所提供的另一种图像去噪方法的流程示意图，如图4所示，该图像去噪方法包括：

步骤201，获取滑动窗的中心像素点。

步骤202，获取中心像素点在第一方向上的相邻像素点，并根据在第一方向上的相邻像素点判断中心像素点在第一方向上是否为噪声像素点。

本实施例中，以3×3像素点的滑动窗为例，结合图5进行解释说明。

如图5所示，点1为滑动窗的中心像素点。首先，获取第一方向上的相邻像素点x、y，进而获取1、x、y三点的RGB值，并根据三点的RGB值判断点1是否为噪声像素点。

其中，第一方向可以为水平方向，例如图5中xy连线所在方向为水平方向。

需要说明的是，前述实施例对于判断噪声像素点的解释说明同样适用于本实施例，此处不再赘述。

步骤203，如果判断在第一方向上为噪声像素点，则进一步获取中心像素点在第二方向上的相邻像素点。

步骤204，根据在第二方向上的相邻像素点判断中心像素点在第二方向上是否为噪声像素点。

作为一种示例，参照图5，当点1在第一方向上判断为噪声像素点时，进一步获取第二方向上的相邻像素点a、b，进而获取1、a、b三点的RGB值，并根据三点的RGB值判断点1是否为噪声像素点。

其中，第二方向可以为垂直方向，例如图5中ab连线所在方向为垂直方向。

作为另一种示例，当点1在第一方向上判断不为噪声像素点时，确定点1为非噪声像素点。

步骤205，如果判断在第二方向上为噪声像素点，则进一步获取中心像素点在第三方向上的相邻像素点。

步骤206，根据在第三方向上的相邻像素点判断中心像素点在第三方向上是否为噪声像素点。

作为一种示例，参照图5，当点1在第二方向上判断为噪声像素点时，进一步获取第三方向上的相邻像素点p、q，进而获取1、p、q三点的RGB值，并根据三点的RGB值判断点1是否为噪声像素点。

其中，第三方向可以为斜向，例如图5中pq连线所在方向为斜向。

需要说明的是，上述判断中心像素点在第三方向上是否为噪声像素点仅仅是一种可能的实现方式，也可以将点uv连线所在方向作为斜向，并根据点1、u、v三点的RGB值判断点1是否为噪声像素点。

作为另一种示例，当点1在第二方向上判断不为噪声像素点时，确定点1为非噪声像素点。

步骤207，判断中心像素点是否为噪声像素点。

作为一种示例，当点1在第三方向上判断不为噪声像素点时，确定点1为非噪声像素点。

作为另一种示例，当点1在第三方向上也判断为噪声像素点时，确定点1为噪声像素点。

也就是说，本实施例中如果中心像素点在第一方向、第二方向和第三方向上均为非噪声像素点，则判断中心像素点为非噪声像素点；如果中心像素点在第一方向、第二方向或第三方向上任意一个不为噪声像素点，则判断中心像素点为非噪声像素点。

可以理解，在图像传输过程中，往往是水平方向的一个或连续几个像素点变为噪声像素点，而垂直方向连续像素点或斜向的连续像素点同时为噪声像素点的可能性较低。因此，可以在水平方向判断为噪声像素点时，进一步判断垂直方向或斜向是否为噪声像素点，从而提高图像噪声像素点识别的准确性。比如，图6中点2为噪声像素点，水平方向判断点1为噪声像素点，进而判断垂直方向上点1不为噪声像素点，则点1为非噪声像素点；再比如，图7中点1和点2均为噪声像素点，水平方向判断点1为噪声像素点，进而判断垂直方向上点1为噪声像素点，进一步判断斜向上点1也为噪声像素点，则点1为噪声像素点。

本发明实施例的图像去噪方法，可以水平、垂直以及斜向方向上分别进行噪声像素点的判定，当所有方向上都不能满足是正常像素点的判断时，判定此像素点为噪声像素点，实现了噪声像素点的识别，提高了识别噪声像素点的准确性，从而提高了图像去噪的效果。

为了更加清楚的解释本发明，下面针对噪声像素点校正进行说明。

图8为本发明实施例所提供的另一种图像去噪方法的流程示意图，如图8所示，该图像去噪方法包括：

步骤301，获取噪声像素点在第一方向、第二方向或第三方向的相邻像素点。

步骤302，判断噪声像素点在第一方向、第二方向或第三方向的相邻像素点是否均为非噪声像素点。

在本发明的一个实施例中，可以建立平面直角坐标系，并生成图像中每个像素点对应的位置坐标，进而，在识别噪声像素点时，将噪声像素点的位置坐标存储在预先设置的数据库中。进一步，获取噪声像素点在第一方向、第二方向或第三方向的相邻像素点的位置坐标，并将获取的位置坐标与数据库中存储的位置坐标进行匹配，匹配成功的相邻像素点为噪声像素点，未匹配成功的相邻像素点为非噪声像素点。

步骤303，如果在第一方向、第二方向或第三方向的相邻像素点均为非噪声像素点，则根据相邻像素点的像素值计算噪声像素点的替换像素值。

作为一种示例，可以先获取第一方向的相邻像素点，在第一方向的相邻像素点均为非噪声像素点时，根据相邻像素点的像素值计算噪声像素点的替换像素值。

进一步地，在第一方向的相邻像素点中存在噪声像素点时，获取第二方向的相邻像素点，并判断第二方向的相邻像素点是否均为非噪声像素点。在第二方向的相邻像素点均为非噪声像素点时，根据相邻像素点的像素值计算噪声像素点的替换像素值。

进一步地，在第二方向的相邻像素点中存在噪声像素点时，获取第三方向的相邻像素点，并判断第三方向的相邻像素点是否均为非噪声像素点。在第三方向的相邻像素点均为非噪声像素点时，根据相邻像素点的像素值计算噪声像素点的替换像素值。

其中，第一方向、第二方向和第三方向分别为水平方向、垂直方向和斜向。

其中，根据相邻像素点的像素值计算噪声像素点的替换像素值的方式有多种，作为一种可能的实现方式，可以计算某一方向上相邻非噪声像素点的像素值的平均值作为噪声像素点的替换像素值。

步骤304，根据噪声像素点的替换像素值对噪声像素点进行替换。

作为一种示例，如图9所示，噪声像素点为1、2、3三点，可以根据点x和y的像素值计算替换像素值，对点1进行替换；根据点x和z的像素值计算替换像素值，对点2进行替换；根据点y和z的像素值计算替换像素值，对点3进行替换。

作为另一种示例，如图10所示，点1、2、3、4、5均为噪声像素点，可以根据点x和y的像素值计算替换像素值，对点2进行替换。进而，根据替换后的点2的像素值和点z的像素值计算替换像素值，对点1进行替换。

需要说明的是，前述实施例中对噪声像素点进行校正的解释说明同样适用于本实施例，此处不再赘述。

本发明实施例的图像去噪方法，可以在噪声像素点在第一方向、第二方向或第三方向的相邻像素点均为非噪声像素点时，根据相邻像素点的像素值计算噪声像素点的替换像素值，并对噪声像素点进行替换。由此，实现了噪声像素点的去除，提高图像可观度。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种图像去噪装置。

图11为本发明实施例所提供的一种图像去噪装置的结构示意图，如图11所示，该图像去噪装置包括：生成模块100，识别模块200，校正模块300。

其中，生成模块100，用于获取目标图像，并生成滑动窗。

识别模块200，用于控制滑动窗依次扫描目标图像，并通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点。

校正模块300，用于根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正。

进一步地，识别模块200具体用于：获取滑动窗的中心像素点；获取中心像素点在第一方向上的相邻像素点，并根据在第一方向上的相邻像素点判断中心像素点在第一方向上是否为噪声像素点；如果判断在第一方向上为噪声像素点，则进一步获取中心像素点在第二方向上的相邻像素点；根据在第二方向上的相邻像素点判断中心像素点在第二方向上是否为噪声像素点。

进一步地，识别模块200具体用于：如果判断在第二方向上为噪声像素点，则进一步获取中心像素点在第三方向上的相邻像素点；根据在第三方向上的相邻像素点判断中心像素点在第三方向上是否为噪声像素点。

进一步地，如果中心像素点在所述第一方向、第二方向和第三方向上均为噪声像素点，则判断中心像素点为噪声像素点；如果中心像素点在所述第一方向、第二方向或第三方向上任意一个不为噪声像素点，则判断中心像素点为非噪声像素点。

进一步地，第一方向、第二方向和第三方向为水平方向、垂直方向和斜向。

进一步地，校正模块300具体用于：获取噪声像素点在所述第一方向、第二方向或第三方向的相邻像素点；判断噪声像素点在所述第一方向、第二方向或第三方向的相邻像素点是否均为非噪声像素点；如果在第一方向、第二方向或第三方向的相邻像素点均为非噪声像素点，则根据相邻像素点的像素值计算噪声像素点的替换像素值；根据噪声像素点的替换像素值对噪声像素点进行替换。

进一步地，校正模块300具体用于：计算相邻像素点的像素值的平均值；根据平均值确定噪声像素点的替换像素值。

需要说明的是，前述实施例对图像去噪方法的解释说明同样适用于本实施例的图像去噪装置，此处不再赘述。

本发明实施例的图像去噪装置，通过获取目标图像，并生成滑动窗。进而控制滑动窗依次扫描目标图像，并通过滑动窗识别目标图像中的噪声像素点。进一步根据噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对目标图像中噪声像素点进行校正。由此，实现了噪声像素点的识别和去除，并且可以恢复被破坏的像素数据，提高目标图像的可观性。

为了更加清楚的解释本发明，下面结合应用场景进行解释说明。

图12为本发明实施例所提供的另一种图像去噪装置的结构示意图。

其中，图像输入模块负责接收外部设备发送的视频数据，可以支持同轴、AV、DVI、HDMI、SDI、LVDS、DP等多种视频输入接口，把符合各种视频传输协议的视频数据统一为内部可以处理的格式。

图像噪声像素点识别模块，用于识别图像中的噪声像素点。

图像噪声像素点去除模块，用于去除图像中的噪声像素点。

需要说明的是，前述实施例所述的图像去噪方法的解释说明同样适用于本实施例，此处不再赘述。

图像输出模块，可以将重新合成后的3D视频发送给显示设备，此模块支持DVI、HDMI、SDI、LVDS、DP、VbyOne等多种视频接口，可以将视频数据转换为符合以上接口协议的数据发送出去。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种电子设备，包括处理器和存储器；其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如前述任一实施例所述的图像去噪方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令被处理器执行时实现如前述任一实施例所述的图像去噪方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述任一实施例所述的图像去噪方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (16)

1.一种图像去噪方法，其特征在于，包括：

获取目标图像，并生成滑动窗；

控制所述滑动窗依次扫描所述目标图像，并通过所述滑动窗识别所述目标图像中的噪声像素点；

根据所述噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对所述目标图像中噪声像素点进行校正。

2.如权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述通过所述滑动窗识别所述目标图像中的噪声像素点，包括：

获取所述滑动窗的中心像素点；

获取所述中心像素点在第一方向上的相邻像素点，并根据所述在第一方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第一方向上是否为噪声像素点；

如果判断在所述第一方向上为噪声像素点，则进一步获取所述中心像素点在第二方向上的相邻像素点；

根据所述在第二方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第二方向上是否为噪声像素点。

3.如权利要求2所述的图像去噪方法，其特征在于，还包括：

如果判断在所述第二方向上为噪声像素点，则进一步获取所述中心像素点在第三方向上的相邻像素点；

根据所述在第三方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第三方向上是否为噪声像素点。

4.如权利要求3所述的图像去噪方法，其特征在于，

如果所述中心像素点在所述第一方向、所述第二方向和所述第三方向上均为噪声像素点，则判断所述中心像素点为噪声像素点；

如果所述中心像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向上任意一个不为噪声像素点，则判断所述中心像素点为非噪声像素点。

5.如权利要求3所述的图像去噪方法，其特征在于，其中，所述第一方向、第二方向和第三方向为水平方向、垂直方向和斜向。

6.如权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述根据所述噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对所述目标图像中噪声像素点进行校正，包括：

获取所述噪声像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点；

判断所述噪声像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点是否均为非噪声像素点；

如果在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点均为非噪声像素点，则根据所述相邻像素点的像素值计算所述噪声像素点的替换像素值；

根据所述噪声像素点的替换像素值对所述噪声像素点进行替换。

7.如权利要求6所述的图像去噪方法，其特征在于，所述根据所述相邻像素点的像素值计算所述噪声像素点的替换像素值，包括：

计算所述相邻像素点的像素值的平均值；

根据所述平均值确定所述噪声像素点的替换像素值。

8.一种图像去噪装置，其特征在于，包括：

生成模块，用于获取目标图像，并生成滑动窗；

识别模块，用于控制所述滑动窗依次扫描所述目标图像，并通过所述滑动窗识别所述目标图像中的噪声像素点；

校正模块，用于根据所述噪声像素点相邻的非噪声像素点的像素值对所述目标图像中噪声像素点进行校正。

9.如权利要求8所述的图像去噪装置，其特征在于，所述识别模块具体用于：

获取所述滑动窗的中心像素点；

获取所述中心像素点在第一方向上的相邻像素点，并根据所述在第一方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第一方向上是否为噪声像素点；

如果判断在所述第一方向上为噪声像素点，则进一步获取所述中心像素点在第二方向上的相邻像素点；

根据所述在第二方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第二方向上是否为噪声像素点。

10.如权利要求9所述的图像去噪装置，其特征在于，所述识别模块具体用于：

如果判断在所述第二方向上为噪声像素点，则进一步获取所述中心像素点在第三方向上的相邻像素点；

根据所述在第三方向上的相邻像素点判断所述中心像素点在所述第三方向上是否为噪声像素点。

11.如权利要求10所述的图像去噪装置，其特征在于，

如果所述中心像素点在所述第一方向、所述第二方向和所述第三方向上均为噪声像素点，则判断所述中心像素点为噪声像素点；

如果所述中心像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向上任意一个不为噪声像素点，则判断所述中心像素点为非噪声像素点。

12.如权利要求10所述的图像去噪装置，其特征在于，其中，所述第一方向、第二方向和第三方向为水平方向、垂直方向和斜向。

13.如权利要求8所述的图像去噪装置，其特征在于，所述校正模块具体用于：

获取所述噪声像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点；

判断所述噪声像素点在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点是否均为非噪声像素点；

如果在所述第一方向、所述第二方向或所述第三方向的相邻像素点均为非噪声像素点，则根据所述相邻像素点的像素值计算所述噪声像素点的替换像素值；

根据所述噪声像素点的替换像素值对所述噪声像素点进行替换。

14.如权利要求13所述的图像去噪装置，其特征在于，所述校正模块具体用于：

计算所述相邻像素点的像素值的平均值；

根据所述平均值确定所述噪声像素点的替换像素值。

15.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-7中任一项所述的图像去噪方法。

16.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的图像去噪方法。