CN109089046B - 图像降噪方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种图像降噪方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，其中，方法包括：通过获取拍摄得到的多帧原始图像，根据多帧原始图像的清晰度，对多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像，再根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度，最终根据噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。由此，根据多帧原始图像筛选掉的帧数，确定噪声抑制程度，进而根据确定的噪声抑制程度对保留的图像进行合成降噪处理，不仅有效地降低图像的噪声，最大限度的保留图像的信息，而且提高了拍摄图像的质量，改善了用户体验。

Description

图像降噪方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像降噪方法、装置、计算机可读存储介质以及电子设备。

背景技术

随着智能终端技术的发展，移动终端设备(如智能手机、平板电脑等)的使用越来越普及。绝大多数移动终端设备都内置有摄像头，并且随着移动终端处理能力的增强以及摄像头技术的发展，拍摄图像的质量也越来越高。如今，移动终端设备均操作简单又便于携带，在日常生活中越来越多的用户使用智能手机、平板电脑等移动终端设备拍摄图像，并且对拍照质量的要求也越来越高。

然而，由于拍摄场景的限制，尤其是在夜景这种特殊的场景下，由于夜晚的光线比较暗，通常采用提高感光度的方法来获得更多的光线，但是，拍摄得到的图像会引入噪声导致图像不清晰。因此，在最大限度的保留图像细节的情况下，对图像进行降噪处理，是一个亟待解决的问题。

发明内容

本申请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，本申请提出一种图像降噪方法、装置、计算机可读存储介质以及电子设备，以解决相关技术中，在夜景场景拍摄时，拍摄的图像噪声水平高，影响用户体验的技术问题。

本申请一方面实施例提出了一种图像降噪方法，包括：

获取拍摄得到的多帧原始图像；

根据所述多帧原始图像的清晰度，对所述多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像；

根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度；

根据所述噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。

本申请实施例的图像降噪方法，通过获取拍摄得到的多帧原始图像，根据多帧原始图像的清晰度，对多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像，再根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度，最终根据噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。由此，根据多帧原始图像筛选掉的帧数，确定噪声抑制程度，进而根据确定的噪声抑制程度对保留的图像进行合成降噪处理，不仅有效地降低图像的噪声，最大限度的保留图像的信息，而且提高了拍摄图像的质量，改善了用户体验。

本申请又一方面实施例提出了一种图像降噪装置，包括：

获取模块，用于获取拍摄得到的多帧原始图像；

筛选模块，用于根据所述多帧原始图像的清晰度，对所述多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像；

确定模块，用于根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度；

降噪模块，用于根据所述噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。

本申请实施例的图像降噪装置，通过获取拍摄得到的多帧原始图像，根据多帧原始图像的清晰度，对多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像，再根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度，最终根据噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。由此，根据多帧原始图像筛选掉的帧数，确定噪声抑制程度，进而根据确定的噪声抑制程度对保留的图像进行合成降噪处理，不仅有效地降低图像的噪声，最大限度的保留图像的信息，而且提高了拍摄图像的质量，改善了用户体验。

本申请又一方面实施例提出了一个或多个包含计算机可执行指令的非易失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上述实施例中所述的图像降噪方法。

本申请又一方面实施例提出了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如上述实施例中所述的图像降噪方法。

本申请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，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/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为本申请实施例所提供的一种图像降噪方法的流程示意图；

图2为本申请实施例所提供的另一种图像降噪方法的流程示意图；

图3为本申请实施例所提供的一种图像降噪装置的结构示意图；

图4为本申请某些实施方式的电子设备的模块示意图；

图5为本申请某些实施方式的图像处理电路的模块示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，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，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

相关技术中，在夜景场景中拍摄图像时，由于光线比较暗，通常通过提高感光度值来获取图像，但是，在拍摄的过程中使用高感光度会引入噪声，导致图像画面模糊。由此，在夜景场景中拍摄的图像成像质量差，噪声水平高，影响用户体验。

针对上述问题，本申请提出了一种图像降噪方法，通过获取拍摄得到的多帧原始图像，根据多帧原始图像的清晰度，对多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像，再根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度，最终根据噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。

下面参考附图描述本申请实施例的图像降噪方法和装置。

图1为本申请实施例所提供的一种图像降噪方法的流程示意图。

如图1所示，该图像降噪方法包括以下步骤：

步骤101，获取拍摄得到的多帧原始图像。

本申请实施例中，用于拍摄图像的电子设备，可以为智能手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等具有各种操作系统、成像设备的硬件设备。

其中，原始图像，是指通过电子设备拍摄得到的未做任何处理的图像。

由于拍摄场景中光线强度等环境因素的限制，电子设备在拍摄图像时，一般拍摄多帧原始图像，用于选取画面清晰的图像进行合成成像。因此，可以获取电子设备拍摄得到的多帧原始图像。

步骤102，根据多帧原始图像的清晰度，对多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像。

由于电子设备中的图像传感器在拍摄的过程中会受到不同程度的来自周边电路和本身像素间的光电磁干扰，因此拍摄得到的原始图像不可避免的存在噪声，并且，干扰程度的不同，拍摄得到的图像的清晰度也不相同。例如，在夜景拍摄场景中，通常使用较大的光圈和较长的曝光时间拍摄得到图像，此时如果选择较高的感光度来减少了曝光时间，拍摄得到的图像必然会产生噪声和杂色。其中，曝光时间，是指光线通过镜头的时间。

其中，感光度，又称为ISO值，是衡量底片对于光的灵敏程度的指标，用于表示感光元件的感光速度，ISO数值越高就说明该感光元器件的感光能力越强。

可以理解的是，数码相机的感光度是一种类似于胶卷感光度的一种指标，数码相机的ISO值可以通过调整感光器件的灵敏度或者合并感光点来调整，也就是说，可以通过提升感光器件的光线敏感度或者合并几个相邻的感光点来达到提升ISO值的目的。当然，在夜景拍摄时为了减少曝光时间，使用相对较高的感光度，而ISO值越高，光线感应性能越强，也就越能接收更多的光线，产生更多的热量，从而引入较多的噪声，导致拍摄得到的图像质量降低。因此，在夜景场景下，为了得到较佳的噪声抑制效果，希望设置较低的感光度，例如100ISO或200ISO等。

本申请实施例中，根据图像的清晰度阈值判断拍摄得到的多帧原始图像的清晰度，进而对获取的多帧原始图像进行筛选保留清晰的图像作为目标图像。具体地，当原始图像的清晰度大于或等于清晰度阈值时，则说明该原始图像清晰，保留该原始图像，当原始图像的清晰度小于清晰度阈值时，则说明该原始图像模糊，筛选掉该原始图像。

其中，清晰度阈值，是通过人工测试大量图像的清晰度确定的值，当图像的清晰度大于该值时，则说明该图像清晰，当图像清晰度小于该值时，则说明该图像模糊。

步骤103，根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度。

本申请实施例中，通过将多帧原始图像的清晰度与图像的清晰度阈值比较，对多帧原始图像进行筛选后，可以根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度，以实现有效的对保留的目标图像进行合成降噪。

作为一种可能的实现方式，将多帧原始图像的清晰度与图像的清晰度阈值比较，对多帧原始图像进行筛选，如果筛选掉的原始图像的帧数不为零，根据筛选掉的原始图像的帧数，在初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行提高。

可以理解的是，当筛选掉的原始图像的帧数较多时，此时拍摄得到的原始图像中模糊的帧数较多，需要丢掉较模糊的图像，此时进行降噪的图像变少，在初始噪声抑制程度的基础上，提高噪声抑制程度从而使剩余的图像实现有效的降噪。由此，筛选掉的原始图像的帧数越多，在初始噪声抑制程度的基础上，噪声抑制程度提高的越大。但是使用较高的噪声抑制程度对原始图像进行滤波降噪处理后，图像保留的细节较少。

作为另一种可能的实现方式，将多帧原始图像的清晰度与图像的清晰度阈值比较，对多帧原始图像进行筛选，如果筛选掉的原始图像的帧数为零，则说明此次获取拍摄得到的多帧原始图像的清晰度均大于或者等于清晰度阈值。进一步的查询拍摄多帧原始图像时采用的感光度ISO值，进而根据查询的ISO值与标准ISO值进行比较，以初始噪声抑制程度为基础进行噪声抑制程度调整。

需要说明的是，将感光度ISO设置为某一数值时拍摄得到的图像清晰度都很高并且以初始噪声抑制程度进行降噪处理后，能够得到噪点低、成像质量好的图像，则将此时的ISO值定为标准ISO值。其中，初始噪声抑制程度，是指在感光度为标准ISO值时使用该噪声抑制程度对图像进行降噪处理时，得到噪点低、成像质量好的图像。本申请实施例中，标准ISO值可以为ISO200、ISO400等，具体的取值根据实际拍摄场景的环境光亮度而定，在此不做限定。

可选的，可根据查询的拍摄多帧原始图像时采用的感光度ISO值低于标准ISO值的程度，在初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行降低。可以理解的是，查询的拍摄多帧原始图像时采用的感光度ISO值低于标准ISO值较多时，此时拍摄时的曝光时间较长，每帧原始图像产生的噪声较少，不需要太高的噪声抑制程度即可实现对噪声的抑制，从而在初始噪声抑制程度的基础上大幅度的降低噪声抑制程度。使用较低的噪声抑制程度对原始图像进行滤波降噪处理后，图像保留的细节较多。

同理，可根据查询的拍摄多帧原始图像时采用的感光度ISO高于标准ISO值的程度，在初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行提高。例如，在环境光亮度比较暗的拍摄场景中，拍摄时需要较短的曝光时间，从而通过提高感光度ISO值，可以使快门的速度加快，但是高感光度拍摄得到的图像噪声也会相应增加。此时，需要更高的噪声抑制程度才能实现有效的降噪，因此在初始噪声抑制程度的基础上，提高噪声抑制程度，从而使得拍摄得到的图像能够有效的降低噪声。

步骤104，根据噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。

本申请实施例中，根据筛选掉的原始图像的帧数提高或者降低噪声抑制程度，进而根据确定的噪声抑制程度，对保留的目标图像进行加权合成降噪，从而有效地降低图像的噪声，最大限度的保留图像的信息。

本申请实施例的图像降噪方法，通过获取拍摄得到的多帧原始图像，根据多帧原始图像的清晰度，对多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像，再根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度，最终根据噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。由此，根据多帧原始图像筛选掉的帧数，确定噪声抑制程度，进而根据确定的噪声抑制程度对保留的图像进行合成降噪处理，不仅有效地降低图像的噪声，最大限度的保留图像的信息，而且提高了拍摄图像的质量，改善了用户体验。

作为一种可能的实现方式，在图1所述实施例的基础上，参见图2，步骤104还可以包括：

步骤201，根据噪声抑制程度，确定邻域尺寸。

本申请实施例中，邻域，是指远小于图像尺寸、形状规则的像素块。其中，邻域的形状可以是2*2或3*3的正方形，也可以是类似圆、椭圆等形状的多边形。例如，一个像素点的邻域可以为以该像素点为中心的一个圆的内部或者边界的集合。在此不对邻域的具体形状做限定，但是一帧图像中所有邻域的尺寸应相同。

作为一种可能的实现方式，邻域的尺寸与图像平滑的效果直接相关，邻域尺寸越大平滑的效果越好，但邻域尺寸过大，平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的尺寸。

可以理解为，保留的各帧目标图像越平滑说明清晰度越高，噪声越少，此时需要提高噪声抑制程度，并且确定较大的邻域尺寸。因此，可以根据噪声抑制程度来确定邻域的尺寸。

步骤202，对保留的各帧目标图像中，相应邻域内的像素进行空域的平滑滤波。

在拍摄图像的过程中，图像传感器不可避免的会受到光、热等各种干扰，产生噪声从而影响成像效果，因此，需要对拍摄的图像做平滑滤波处理来消除或减少噪声，以改善图像的质量。

其中，平滑滤波，是指通过低通滤波器实现的低频增强的空域滤波技术。它的目的有两类，一类是模糊；另一类是消除噪音。空域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近素点的平均亮度值，在滤波的过程中不能损坏图像的轮廓以及边缘等重要信息，以获得清晰成像效果好的图像。常用的平滑滤波方法有：邻域平均法的滤波方法以及中值滤波。

作为一种可能的实现方式，通过邻域平均法的滤波方法来对保留的各帧目标图像进行滤波处理，具体地，在保留的各帧目标图像中，通过相应邻域内的中心像素点和邻域内像素点求平均来去除噪点，即将中心像素点替换邻域内的各像素点，从而滤掉一定噪声。

作为另一种可能的实现方式，通过中值滤波的滤波方法来对保留的各帧目标图像进行滤波处理，具体地，中值滤波是用一个含有奇数点的滑动窗口，将邻域中的像素按灰度级排序，取其中间值为输出像素。该滤波方法为现有技术，在此不进行详细阐述。

需要说明的是，对保留的各帧目标图像中，相应邻域内的像素进行滤波的方法不止一种，可以采用空域的平滑滤波，也可以使用自适应滤波、高斯滤波等滤波方法，本申请实施例中以平滑滤波为例进行介绍，具体采用何种滤波方式，在此不做具体限定。

步骤203，对各帧目标图像中相应邻域内平滑滤波后的像素进行合成。

本申请实施例中，对保留的各帧目标图像中相应邻域内的像素进行加权合成处理，进而降低了图像的噪声，得到较为清晰的图像。

本申请实施例的图像降噪方法，通过根据噪声抑制程度，确定邻域尺寸，对保留的各帧目标图像中，相应邻域内的像素进行空域的平滑滤波，最终对各帧目标图像中相应邻域内平滑滤波后的像素进行合成。由此，通过对保留的各帧目标图像进行平滑滤波，进一步的对各帧目标图像中滤波后的像素进行合成降噪处理，不仅有效地降低图像的噪声，得到较为清晰的图像，进而提高了拍摄图像的质量，改善了用户体验。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种图像降噪装置。

图3为本申请实施例提供的一种图像降噪装置的结构示意图。

如图3所示，该图像降噪装置100包括：获取模块110、筛选模块120、确定模块130以及降噪模块140。

获取模块110，用于获取拍摄得到的多帧原始图像。

筛选模块120，用于根据多帧原始图像的清晰度，对多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像。

确定模块130，用于根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度。

降噪模块140，用于根据噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。

作为一种可能的实现方式，降噪模块140，具体可以包括：

确定单元，用于根据噪声抑制程度，确定邻域的尺寸。

降噪单元，用于对保留的各帧目标图像中相应邻域内的像素进行合成降噪。

作为另一种可能的实现方式，降噪单元，还可以用于：

对保留的各帧目标图像中，相应邻域内的像素进行空域的平滑滤波；

对各帧目标图像中相应邻域内平滑滤波后的像素进行合成。

作为另一种可能的实现方式，该图像降噪装置100，还可以包括：

查询模块，用于若筛选掉的原始图像的帧数为零，查询多帧原始图像采用的感光度ISO。

调整模块，用于根据ISO，以初始噪声抑制程度为基础进行噪声抑制程度调整。

作为另一种可能的实现方式，调整模块，具体还可以包括：

降低单元，用于根据ISO低于标准ISO值的程度，在初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行降低。

第一提高单元，用于根据ISO高于标准ISO值的程度，在初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行提高。

作为另一种可能的实现方式，确定模块，具体还可以包括：

第二提高单元，若筛选掉的原始图像的帧数不为零，根据筛选掉的原始图像的帧数，在初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行提高。

本申请实施例的图像降噪装置，通过获取拍摄得到的多帧原始图像，根据多帧原始图像的清晰度，对多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像，再根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度，最终根据噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。由此，根据多帧原始图像筛选掉的帧数，确定噪声抑制程度，进而根据确定的噪声抑制程度对保留的图像进行合成降噪处理，不仅有效地降低图像的噪声，最大限度的保留图像的信息，而且提高了拍摄图像的质量，改善了用户体验。

需要说明的是，前述对图像降噪方法实施例的解释说明也适用于该实施例的图像降噪装置，此处不再赘述。

为了实现上述实施例，本申请实施例还提供了一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取拍摄得到的多帧原始图像；

根据所述多帧原始图像的清晰度，对所述多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像；

根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度；

根据所述噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。

为了实现上述实施例，本申请还提出一种电子设备，存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如上述实施例中所述的图像降噪方法。

请参阅图4，本申请还提出另一种电子设备200。电子设备200包括存储器50和处理器60。存储器50中存储有计算机可读指令。计算机可读指令被存储器50执行时，使得处理器60执行上述任一实施方式的图像降噪方法。

图4为一个实施例中电子设备200的内部结构示意图。该电子设备200包括通过系统总线81连接的处理器60、存储器50(例如为非易失性存储介质)、内存储器82、显示屏83和输入装置84。其中，电子设备200的存储器50存储有操作系统和计算机可读指令。该计算机可读指令可被处理器60执行，以实现本申请实施方式的图像降噪方法。该处理器60用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备200的运行。电子设备200的内存储器50为存储器52中的计算机可读指令的运行提供环境。电子设备200的显示屏83可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏等，输入装置84可以是显示屏83上覆盖的触摸层，也可以是电子设备200外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。该电子设备200可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理或穿戴式设备(例如智能手环、智能手表、智能头盔、智能眼镜)等。本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的示意图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备200的限定，具体的电子设备200可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

请参阅图5，本申请实施例的电子设备200中包括图像处理电路90，图像处理电路90可利用硬件和/或软件组件实现，包括定义ISP(Image Signal Processing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图5为一个实施例中图像处理电路90的示意图。如图5所示，为便于说明，仅示出与本申请实施例相关的图像处理技术的各个方面。

如图5所示，图像处理电路90包括ISP处理器91(ISP处理器91可为处理器60)和控制逻辑器92。摄像头93捕捉的图像数据首先由ISP处理器91处理，ISP处理器91对图像数据进行分析以捕捉可用于确定摄像头93的一个或多个控制参数的图像统计信息。摄像头93可包括一个或多个透镜932和图像传感器934。图像传感器934可包括色彩滤镜阵列(如Bayer滤镜)，图像传感器934可获取每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由ISP处理器91处理的一组原始图像数据。传感器94(如陀螺仪)可基于传感器94接口类型把采集的图像处理的参数(如防抖参数)提供给ISP处理器91。传感器94接口可以为SMIA(StandardMobile Imaging Architecture，标准移动成像架构)接口、其它串行或并行照相机接口或上述接口的组合。

此外，图像传感器934也可将原始图像数据发送给传感器94，传感器94可基于传感器94接口类型把原始图像数据提供给ISP处理器91，或者传感器94将原始图像数据存储到图像存储器95中。

ISP处理器91按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，ISP处理器91可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。

ISP处理器91还可从图像存储器95接收图像数据。例如，传感器94接口将原始图像数据发送给图像存储器95，图像存储器95中的原始图像数据再提供给ISP处理器91以供处理。图像存储器95可为存储器50、存储器50的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括DMA(Direct Memory Access，直接直接存储器存取)特征。

当接收到来自图像传感器934接口或来自传感器94接口或来自图像存储器95的原始图像数据时，ISP处理器91可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器95，以便在被显示之前进行另外的处理。ISP处理器91从图像存储器95接收处理数据，并对处理数据进行原始域中以及RGB和YCbCr颜色空间中的图像数据处理。ISP处理器91处理后的图像数据可输出给显示器97(显示器97可包括显示屏83)，以供用户观看和/或由图形引擎或GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)进一步处理。此外，ISP处理器91的输出还可发送给图像存储器95，且显示器97可从图像存储器95读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器95可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，ISP处理器91的输出可发送给编码器/解码器96，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器97设备上之前解压缩。编码器/解码器96可由CPU或GPU或协处理器实现。

ISP处理器91确定的统计数据可发送给控制逻辑器92单元。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、透镜932阴影校正等图像传感器934统计信息。控制逻辑器92可包括执行一个或多个例程(如固件)的处理元件和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定摄像头93的控制参数及ISP处理器91的控制参数。例如，摄像头93的控制参数可包括传感器94控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间、防抖参数等)、照相机闪光控制参数、透镜932控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)、或这些参数的组合。ISP控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在RGB处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及透镜932阴影校正参数。

以下为运用图5中图像处理技术实现图像降噪方法的步骤：

获取拍摄得到的多帧原始图像；

根据所述多帧原始图像的清晰度，对所述多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像；

根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度；

根据所述噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种图像降噪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取拍摄得到的多帧原始图像，所述多帧原始图像由电子设备拍摄获得，所述电子设备包括智能手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备；

根据所述多帧原始图像的清晰度，对所述多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像；当所述原始图像的清晰度大于或等于清晰度阈值时，保留所述原始图像；当所述原始图像的清晰度小于所述清晰度阈值时，筛选掉所述原始图像；

根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度；

根据所述噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪；

所述根据所述多帧原始图像的清晰度，对所述多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像之后，还包括：

若筛选掉的原始图像的帧数为零，查询所述多帧原始图像采用的感光度ISO；

根据所述ISO，以初始噪声抑制程度为基础进行噪声抑制程度调整。

2.根据权利要求1所述的图像降噪方法，其特征在于，所述根据所述噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪，包括：

根据所述噪声抑制程度，确定邻域的尺寸；

对保留的各帧目标图像中相应邻域内的像素进行合成降噪。

3.根据权利要求2所述的图像降噪方法，其特征在于，所述对保留的各帧目标图像中相应邻域内的像素进行合成降噪，包括：

对保留的各帧目标图像中，相应邻域内的像素进行空域的平滑滤波；

对各帧目标图像中相应邻域内平滑滤波后的像素进行合成。

4.根据权利要求1所述的图像降噪方法，其特征在于，所述根据所述ISO，以初始噪声抑制程度为基础进行噪声抑制程度调整，包括：

根据所述ISO低于标准ISO值的程度，在所述初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行降低；

根据所述ISO高于标准ISO值的程度，在所述初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行提高。

5.根据权利要求1所述的图像降噪方法，其特征在于，所述根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度，包括：

若所述筛选掉的原始图像的帧数不为零，根据所述筛选掉的原始图像的帧数，在所述初始噪声抑制程度的基础上，对噪声抑制程度进行提高。

6.一种图像降噪装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取拍摄得到的多帧原始图像，所述多帧原始图像由电子设备拍摄获得，所述电子设备包括智能手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备；

筛选模块，用于根据所述多帧原始图像的清晰度，对所述多帧原始图像进行筛选，保留清晰的目标图像；当所述原始图像的清晰度大于或等于清晰度阈值时，保留所述原始图像；当所述原始图像的清晰度小于所述清晰度阈值时，筛选掉所述原始图像；

查询模块，用于若筛选掉的原始图像的帧数为零，查询所述多帧原始图像采用的感光度ISO；

调整模块，用于根据所述ISO，以初始噪声抑制程度为基础进行噪声抑制程度调整；

确定模块，用于根据筛选掉的原始图像的帧数，确定噪声抑制程度；

降噪模块，用于根据所述噪声抑制程度，对保留的目标图像进行合成降噪。

7.根据权利要求6所述的图像降噪装置，其特征在于，所述降噪模块，包括：

确定单元，用于根据所述噪声抑制程度，确定邻域的尺寸；

降噪单元，用于对保留的各帧目标图像中相应邻域内的像素进行合成降噪。

8.一个或多个包含计算机可执行指令的非易失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1-5中任一所述的图像降噪方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的图像降噪方法。

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