CN110599410A

CN110599410A - 图像处理的方法、装置、终端及存储介质

Info

Publication number: CN110599410A
Application number: CN201910727381.6A
Authority: CN
Inventors: 李雅子
Original assignee: Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Dajia Internet Information Technology Co Ltd
Priority date: 2019-08-07
Filing date: 2019-08-07
Publication date: 2019-12-20
Anticipated expiration: 2039-08-07
Also published as: CN110599410B

Abstract

本公开提供了一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质，旨在提高对图像噪声的处理效果。所述方法包括：对原始图像进行抑制噪声处理，获得所述原始图像对应的降噪图像；根据所述原始图像和所述降噪图像，确定所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度；根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，得到携带噪声抑制强度的掩码图；对所述原始图像、所述携带噪声抑制强度的掩码图以及所述原始图像对应的低频图像进行融合，得到处理后图像。采用所述方法对原始图像进行处理，可以有效抑制原始图像中高频区域的图像噪声，提高对图像噪声的处理效果。

Description

图像处理的方法、装置、终端及存储介质

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

随着计算机技术领域中图像处理技术的发展，以及智能终端设备的普及，越来越多的专业用户或业余用户可以投身至图像处理领域。用户借助专业性的、娱乐性的、复杂的或简单的各种图像处理软件，对各种主题的原始图像进行处理，旨在对原始图像进行降噪、修饰、合成、美化等等。

以主题为人脸的原始图像为例，相关技术中，为了美化用户的面部，图像处理软件或拍照软件会自动地，或者在接收到用户的指令后，对原始图像进行低通滤波，获得低频图像，然后将低频图像与原始图像进行融合，得到一张美化后的人脸图像。美化后的人脸图像虽然有助于削弱一些影响画质美观程度的因素，但是图像中仍然会存在不少的图像噪声，这些图像噪声由其集中于睫毛、头发等高频区域，影响图像质量。

发明内容

本公开提供一种图像处理的方法、装置、终端及存储介质，旨在提高对图像噪声的处理效果。

根据本公开实施例的第一方面，提供了图像处理的方法，所述方法包括：

对原始图像进行抑制噪声处理，获得所述原始图像对应的降噪图像；

根据所述原始图像和所述降噪图像，确定所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度；

根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，得到携带噪声抑制强度的掩码图；

对所述原始图像、所述携带噪声抑制强度的掩码图以及所述原始图像对应的低频图像进行融合，得到处理后图像。

可选地，根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，得到携带噪声抑制强度的掩码图，包括：

根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例；

根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度和高低频信息比例，得到所述携带噪声抑制强度的掩码图；

对所述原始图像、所述携带噪声抑制强度的掩码图以及所述原始图像对应的低频图像进行融合，得到处理后图像，包括：

根据所述携带噪声抑制强度的掩码图，对所述原始图像上的每个像素点进行相应强度的噪声抑制处理；

对所述原始图像上的噪声抑制处理后的每个像素点，将该像素点的高频信息和低频信息按照相应的高低频信息比例进行融合，得到处理后图像。

可选地，在根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例之前，所述方法还包括：

获得所述原始图像对应的高频图像；

对所述高频图像进行羽化处理，得到所述原始图像对应的羽化后的高频图像；

根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例，包括：

根据所述原始图像对应的羽化后的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例。

可选地，根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例，包括：

针对所述原始图像中的每个像素点，根据所述高频图像中与该像素点对应的目标像素点的透明度，确定该像素点的高低频信息比例。

可选地，根据所述原始图像和所述降噪图像，确定所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，包括：

针对所述原始图像中的每个像素点，执行以下步骤：

根据该像素点与所述降噪图像中对应目标像素点之间的颜色差异，确定针对该像素点的局部噪声抑制分量；

在所述局部噪声抑制分量的基础上，增加针对所述原始图像的全局噪声抑制分量，得到该像素点的噪声抑制强度。

可选地，对原始图像进行抑制噪声处理，获得所述原始图像对应的降噪图像，包括：

对所述原始图像进行中值滤波处理，获得所述原始图像对应的降噪图像。

可选地，在对原始图像进行抑制噪声处理之前，所述方法还包括：

对所述原始图像进行人脸识别；

在所述原始图像包括人脸的情况下，对所述原始图像中的人脸区域执行所述图像处理的方法，得到处理后的人脸区域；

所述方法还包括：

对所述原始图像中的非人脸区域进行降噪处理，得到处理后的非人脸区域；

拼接所述处理后的人脸区域和所述处理后的非人脸区域，得到最终图像。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理的装置，所述装置包括：

抑制噪声模块，用于对原始图像进行抑制噪声处理，获得所述原始图像对应的降噪图像；

强度确定模块，用于根据所述原始图像和所述降噪图像，确定所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度；

掩码图获得模块，用于根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，得到携带噪声抑制强度的掩码图；

融合模块，对所述原始图像、所述携带噪声抑制强度的掩码图以及所述原始图像对应的低频图像进行融合，得到处理后图像。

可选地，所述掩码图获得模块包括：

比例确定子模块，用于根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例；

掩码图获得子模块，用于根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度和高低频信息比例，得到所述携带噪声抑制强度的掩码图；

所述融合模块包括：

噪声抑制子模块，用于根据所述携带噪声抑制强度的掩码图，对所述原始图像上的每个像素点进行相应强度的噪声抑制处理；

融合子模块，用于对所述原始图像上的噪声抑制处理后的每个像素点，将该像素点的高频信息和低频信息按照相应的高低频信息比例进行融合，得到处理后图像。

可选地，所述装置还包括：

高频图像获得模块，用于在根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例之前，获得所述原始图像对应的高频图像；

羽化处理模块，用于对所述高频图像进行羽化处理，得到所述原始图像对应的羽化后的高频图像；

所述比例确定子模块包括：

第一比例确定子单元，用于根据所述原始图像对应的羽化后的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例。

可选地，所述比例确定子模块包括：

第二比例确定子单元，用于针对所述原始图像中的每个像素点，根据所述高频图像中与该像素点对应的目标像素点的透明度，确定该像素点的高低频信息比例。

可选地，所述强度确定模块包括：

第一强度确定子模块，用于针对所述原始图像中的每个像素点，根据该像素点与所述降噪图像中对应目标像素点之间的颜色差异，确定针对该像素点的局部噪声抑制分量；

第二强度确定子模块，用于针对所述原始图像中的每个像素点，在所述局部噪声抑制分量的基础上，增加针对所述原始图像的全局噪声抑制分量，得到该像素点的噪声抑制强度。

可选地，所述抑制噪声模块包括：

中值滤波子模块，用于对所述原始图像进行中值滤波处理，获得所述原始图像对应的降噪图像。

可选地，所述装置还包括：

人脸识别模块，用于在对原始图像进行抑制噪声处理之前，对所述原始图像进行人脸识别；

人脸区域处理模块，用于在所述原始图像包括人脸的情况下，对所述原始图像中的人脸区域执行所述图像处理的方法，得到处理后的人脸区域；

所述装置还包括：

非人脸区域处理模块，用于对所述原始图像中的非人脸区域进行降噪处理，得到处理后的非人脸区域；

拼接模块，用于拼接所述处理后的人脸区域和所述处理后的非人脸区域，得到最终图像。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端，该终端包括：

处理器；

用于存储该处理器可执行指令的存储器；

其中，该处理器被配置为执行以实现如本公开提供的图像处理的方法所执行的操作。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种以实现如本公开提供的图像处理的方法所执行的操作。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过原始图像和该原始图像的降噪图像，确定出每个像素点的噪声抑制强度，并以此得到携带有噪声抑制强度的掩码图。在后续对该原始图像进行美化时，将该原始图像、该原始图像的低频图像、以及该携带有噪声抑制强度的掩码图等至少三者进行融合，从而在对原始图像进行美化的同时，又针对原始图像中各像素点进行对应强度的噪声抑制，从而削弱原始图像的高频区域的图像噪声，提高对图像噪声的处理效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开实施例提出的图像处理的方法的流程图；

图2是本公开实施例提出的图像处理的方法的示意图；

图3是本公开另一实施例提出的图像处理的方法的流程图；

图4是本公开实施例提出的图像处理的装置的示意图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种终端的结构框图。

具体实施方式

为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

相关技术中，为了美化原始图像，图像处理软件或拍照软件会自动地，或者在接收到用户的指令后，对原始图像进行低通滤波，获得低频图像，然后将低频图像与原始图像进行融合，得到一张美化后的图像。本公开发明人发现，美化后的图像虽然有助于削弱一些影响画质美观程度的因素，但是图像中仍然会存在不少的图像噪声，这些图像噪声由其集中于高频区域，影响图像质量。

以主题为人脸的原始图像为例，在对该原始图像进行美化后，面部的睫毛、眼角等区域，通常存在较严重的图像噪声，而脸颊、太阳穴、额头等区域，通常存在较轻微的图像噪声。

有鉴于此，本公开发明人提出，在对原始图像进行美化时，引入掩码图，该掩码图携带有每个像素点的噪声抑制强度。通过对原始图像、掩码图以及低频图像进行融合，使得在对原始图像进行美化的同时，针对原始图像中各像素点进行对应强度的噪声抑制，从而削弱原始图像的高频区域的图像噪声，提高对图像噪声的处理效果。

参考图1和图2，图1是本公开实施例提出的图像处理的方法的流程图，图2是本公开实施例提出的图像处理的方法的示意图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S11：对原始图像进行抑制噪声处理，获得所述原始图像对应的降噪图像。

本实施例中，原始图像在经过抑制噪声处理后，可以消除或削弱原始图像中的噪声，如椒盐噪声。或者还可以使得原始图像中的一些影响图像美观程度的因素被模糊或者被削弱。以主题为人脸的原始图像为例，在经过抑制噪声处理后，原始图像中的噪声被抑制。或者还可以使得原始图像中的脸部细纹、粉刺等被模糊或削弱。

如图2所示，本实施例中，在对原始图像进行抑制噪声处理时，具体可通过对所述原始图像进行中值滤波处理，从而获得所述原始图像对应的降噪图像。

但不局限于此，在机器的运算能力较弱的情况下，还可以具体采用对称临近均值滤波的方式对原始图像进行抑制噪声处理，从而获得原始图像对应的降噪图像。

步骤S12：根据所述原始图像和所述降噪图像，确定所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度。

本实施例中，降噪图像是经过噪声抑制处理后所获得的图像，原始图像和降噪图像之间的差异，表征了噪声抑制强度。如此，可具体根据原始图像和降噪图像各像素点的差异，确定原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度。其中，原始图像高频区域像素点的噪声抑制强度通常大于低频区域像素点的噪声抑制强度。

示例地，在确定原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度时，针对原始图像中的每个像素点，可执行以下步骤：

步骤S12-1：根据该像素点与所述降噪图像中对应目标像素点之间的颜色差异，确定针对该像素点的局部噪声抑制分量；

步骤S12-2：在所述局部噪声抑制分量的基础上，增加针对所述原始图像的全局噪声抑制分量，得到该像素点的噪声抑制强度。

示例地，在步骤S12-1中，在原始图像和降噪图像均为彩色图像的情况下，颜色差异可以是：该像素点的Red颜色分量与目标像素点的Red颜色分量的差值、该像素点的Green颜色分量与目标像素点的Green颜色分量的差值、以及该像素点的Blue颜色分量与目标像素点的Blue颜色分量的差值。三个差值组成一个三维向量，可以将该三维向量确定为局部噪声抑制分量。

或者在原始图像和降噪图像均为灰度图像的情况下，颜色差异可以是：该像素点的灰度值与目标像素点的灰度值的差值。可以将该差值确定为局部噪声抑制分量。

通常，原始图像中图像细节越多的区域，图像的频率越高。以主题为人脸的原始图像为例，图像中睫毛、眼角等区域的频率通常高于脸颊、额头等区域的频率。在原始图像经过抑制噪声处理后，高频区域对应的原始图像像素点和降噪图像像素点之间的颜色差异较大。如此，在经过步骤S12-1后，原始图像高频区域像素点的局部噪声抑制分量较大，原始图像低频区域像素点的局部噪声抑制分量较小，局部噪声抑制分量体现了原始图像各像素点噪声抑制强度的差异化。

而全局噪声抑制分量体现了原始图像各像素点噪声抑制强度的整体化。具体地，对于原始图像的各个像素点，其全局噪声抑制分量可以是统一的。全局噪声抑制分量可以是人为设定的经验值，例如0.5、0.6或0.8等等，或者还可以为0或负数。

用户可根据自身对原始图像整体的噪声抑制强度需求，确定全局噪声抑制分量的大小。假设用户欲加强对整个原始图像的降噪强度，用户可以将全局噪声抑制分量设定为正数，或者进一步提高已经是正数的全局噪声抑制分量。或者，全局噪声抑制分量也可以是机器或软件的固定量，例如经过软件开发人员的多次试验确定，当全局噪声抑制分量等于0.5的时候，对原始图像的降噪效果最好，于是可以将全局噪声抑制分量固定地设置为0.5。

沿用上述示例，在步骤S12-2中，在原始图像和降噪图像均为彩色图像的情况下，可以为表征局部噪声抑制分量的三维向量中的每个颜色差值，加上全局噪声抑制分量。或者在原始图像和降噪图像均为灰度图像的情况下，可以为灰度值的差值加上全局噪声抑制分量。

通过执行步骤S12-1和步骤S12-2，使得原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度中，既包含体现像素点差异化的局部噪声抑制分量，又包含体现原始图像整体化的全局噪声抑制分量。

在后续进行图像融合时(如下述步骤S14)，局部噪声抑制分量发挥的作用在于：在对原始图像进行美化的同时，对相对容易出现图像噪声的高频区域，以更大的噪声抑制强度进行降噪处理，对相对不易出现图像噪声的低频区域，以稍小的噪声抑制强度进行降噪处理。使得高频区域的图像噪声得到有效抑制，同时低频区域的图像不会因噪声抑制强度过大而引入其他干扰画质的因素，进而从微观角度提高了对图像噪声的处理效果。

全局噪声抑制分量发挥的作用在于：整体上调节整个原始图像的噪声抑制强度，进而从宏观角度提高了对图像噪声的处理效果。

步骤S13：根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，得到携带噪声抑制强度的掩码图。

本实施例中，掩码图包括多个像素点，掩码图中各像素点与原始图像中各像素点一一对应。掩码图中每个像素点携带有原始图像中对应像素点的噪声抑制强度信息。

步骤S14：对所述原始图像、所述携带噪声抑制强度的掩码图以及所述原始图像对应的低频图像进行融合，得到处理后图像。

本实施例中，在原始图像和低频图像融合时，掩码图中每个像素点的噪声抑制分量使得在融合期间，对每个像素点按照对应强度进行降噪，最终得到的处理后图像。

通过执行上述包括步骤S11至步骤S14的图像处理的方法，在对原始图像进行美化的同时，又针对原始图像中各像素点进行对应强度的噪声抑制，从而削弱原始图像的高频区域的图像噪声，提高对图像噪声的处理效果。

为了进一步提高对图像的处理效果，参考图2和图3，图3是本公开另一实施例提出的图像处理的方法的流程图。如图3所示，该方法在包括步骤S11和步骤S12的基础上，还包括以下步骤：

步骤S13-1：根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例；

步骤S13-2：根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度和高低频信息比例，得到所述携带噪声抑制强度的掩码图。

在步骤S13-1中，高低频信息比例反映的是：在后续进行融合时，每个像素点期望的高频信息分量和低频信息分量的比值。或者可以是：每个像素点最终融合得到的颜色分值中，来自原始图像的分量与来自低频图像的分量的比值。

示例地，在步骤S13-1中，高频图像的参数值可具体是高频图像各像素点的透明度。换言之，可以针对所述原始图像中的每个像素点，根据所述高频图像中与该像素点对应的目标像素点的透明度，确定该像素点的高低频信息比例。

例如，可以将高频图像中目标像素点的透明度，确定为原始图像中像素点的高低频信息比例。或者在透明度区间是[0,255]时，将透明度除以255后的介于0到1之间的结果，确定为高低频信息比例。

在实施本公开时，通常情况下，原始图像高频区域像素点的高低频信息比例较大，在后续进行融合时，该区域像素点的高频信息分量较大，低频信息分量较小；原始图像低频区域像素点的高低频信息比例较小，在后续进行融合时，该区域像素点的高频信息分量较小，低频信息分量较大。以主题为人脸的原始图像为例，在进行融合时，对于睫毛、眼角等区域，低频信息叠加得较少；对于脸颊、额头等区域，低频信息叠加得较多。

此外，如图2所示，在执行步骤S13-1之前，还可以首先获得所述原始图像对应的高频图像；并对所述高频图像进行羽化处理，得到所述原始图像对应的羽化后的高频图像。然后在执行步骤S13-1时，根据所述原始图像对应的羽化后的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例。

示例地，如图2所示，可以首先对原始图像进行低通滤波，获得低频图像，然后根据该原始图像和该低频图像，进行高反差运算，获得该原始图像的高频图像。或者可以直接对原始图像进行高通滤波，从而获得该原始图像的高频图像。应当理解的，本公开对获得高频图像的方式不作限定。

通过对高频图像进行羽化处理，然后根据羽化后的高频图像的参数值，确定原始图像上的每个像素点的高低频信息比例，可以使得各区域的边界更加连续、圆润，避免区域边界离散、畸变、或产生折线等等。以主题为人脸的原始图像为例，对高频图像进行羽化处理，可以使得眼睛、脸颊、额头等区域的边界更加连续、圆润，有利于在后续融合时，避免在区域边界处引入折线、畸变等干扰画质的因素。

如图2所示，在步骤S13-2中，通过原始图像、降噪图像、以及羽化后的高频图像，融合得到该原始图像对应的掩码图。具体地，根据原始图像和降噪图像，确定每个像素点的噪声抑制强度；再根据羽化后的高频图像，确定每个像素点的高低频信息比例；最后根据每个像素点的噪声抑制强度和高低频信息比例，得到所述携带噪声抑制强度的掩码图。

该掩码图中，包括多个像素点，各像素点与原始图像中各像素点一一对应。掩码图中每个像素点不仅携带有原始图像中对应像素点的噪声抑制强度信息，还携带有原始图像中对应像素点的高低频信息比例。

沿用上述举例，在原始图像和降噪图像均为彩色图像的情况下，像素点的局部噪声抑制分量通过一个三维向量表示。在步骤S13-2中，可以将像素点的高低频信息比例添入该像素点的三维向量中，从而得到一个四维向量，例如[R’，G’，B’，Alpha]，其中，R’是指：原始图像像素点的Red颜色分量与降噪图像目标像素点的Red颜色分量的差值。G’是指：原始图像像素点的Green颜色分量与降噪图像目标像素点的Green颜色分量的差值。 B’是指：原始图像像素点的Blue颜色分量与降噪图像目标像素点的Blue颜色分量的差值。 Alpha是指：原始图像对应的高频图像中像素点的透明度。

通过执行上述步骤S13-1和步骤S13-2，得到了掩码图，该掩码图中每个像素点携带了原始图像中对应像素点的噪声抑制强度和高低频信息比例。

如图3所示，该方法还包括以下步骤：

步骤S14-1：根据所述携带噪声抑制强度的掩码图，对所述原始图像上的每个像素点进行相应强度的噪声抑制处理；

步骤S14-2：对所述原始图像上的噪声抑制处理后的每个像素点，将该像素点的高频信息和低频信息按照相应的高低频信息比例进行融合，得到处理后图像。

以主题为人脸的原始图像为例，假设该原始图像的掩码图中，对应眼睛区域的像素点携带的噪声抑制强度较高，对应脸颊区域的像素点携带的噪声抑制强度较低。于是在融合期间，对原始图像上眼睛区域的像素点进行噪声抑制时，噪声抑制强度较高；在对原始图像上脸颊区域的像素点进行噪声抑制时，噪声抑制强度较低。

以主题为人脸的原始图像为例，假设该原始图像的掩码图中，对应眼睛区域的像素点携带的高低频信息比例较高，对应脸颊区域的像素点携带的高低频信息比例较低。于是在融合期间，对于眼睛区域的像素点，其来自于低频图像中的低频信息较少；对于脸颊区域的像素点，其来自于低频图像中的低频信息较多。

例如，对于眼睛区域的某一像素点，假设其对应的高低频信息比例3/1，假设原始图像中该像素点的Red颜色分量是124，低频图像中对应像素点的Red颜色分量是106，则在融合后，该像素点的Red颜色分量是124*3/4+106*1/4,近似取为120。应该理解的，该示例仅为本公开多种可实施方式中的一种示例，不应理解为对本公开的限定。

通过执行上述包括步骤S14-1和步骤S14-2，实现了对原始图像的美化处理和降噪处理，得到了处理后的图像。并且，对于原本位于原始图像高频区域的一些像素点，其融合时融入的低频信息更少，高频信息更多。因此在处理后的图像中，由这些像素点组成的图像依然保持较高的清晰度，从而进一步提高对图像的处理效果。

此外，为了节省计算资源，或者为了进一步提高对图像的处理效果，可以在步骤S11：对原始图像进行抑制噪声处理之前，首先对所述原始图像进行人脸识别。在所述原始图像包括人脸的情况下，对所述原始图像中的人脸区域执行以上任一实施例所述的图像处理的方法，得到处理后的人脸区域。

同时，还可以对所述原始图像中的非人脸区域进行降噪处理，得到处理后的非人脸区域；最后拼接所述处理后的人脸区域和所述处理后的非人脸区域，得到最终图像。

其中，人脸区域可以是以人脸轮廓为边界的较精确的不规则区域，也可以是刚好框选出人脸的矩形区域，本公开对人脸区域的具体形式不做限定。

在针对非人脸区域进行降噪处理时，可以选择对算力要求较低的简单算法，从而节省计算资源。或者在对非人脸区域进行降噪处理时，可以选用适用于背景的降噪方法，对非人脸区域进行降噪处理，使得拼接完成后，非人脸区域作为背景，更好地突出人脸区域的特点，从而进一步提高对图像的处理效果。

基于同一发明构思，本公开一实施例提供一种图像处理的装置。参考图4，图4是本公开实施例提出的图像处理的装置的示意图。如图4所示，该装置包括：

抑制噪声模块41，用于对原始图像进行抑制噪声处理，获得所述原始图像对应的降噪图像；

强度确定模块42，用于根据所述原始图像和所述降噪图像，确定所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度；

掩码图获得模块43，用于根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，得到携带噪声抑制强度的掩码图；

融合模块44，对所述原始图像、所述携带噪声抑制强度的掩码图以及所述原始图像对应的低频图像进行融合，得到处理后图像。

可选地，所述掩码图获得模块包括：

所述融合模块包括：

可选地，所述装置还包括：

所述比例确定子模块包括：

可选地，所述比例确定子模块包括：

可选地，所述强度确定模块包括：

可选地，所述抑制噪声模块包括：

可选地，所述装置还包括：

所述装置还包括：

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

参照图5所示，图5示出了一示例性实施例示出的一种终端的结构框图，例如，终端500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电力组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件 516。存储器504中存储有非临时性计算机可读存储介质540，可选地，可读存储介质540 可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质540可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

处理组件502通常控制终端500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件502可以包括一个或多个处理器520来执行可读存储介质540的指令，以使终端500能完成上述图像处理的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理组件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1006和处理组件502之间的交互。

多媒体组件508被配置为存储各种类型的数据以支持在终端500的操作。这些数据的示例包括用于在终端500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。多媒体组件508可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件506为终端500的各种组件提供电力。电力组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端500生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件508包括在所述终端500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当终端500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当终端500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在多媒体组件508 或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为终端500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到终端500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为终端500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测终端500或终端500 一个组件的位置改变，用户与终端500接触的存在或不存在，终端500方位或加速/减速和终端500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD 图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件516被配置为便于终端500和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，运营商网络(如2G、3G、4G或5G)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，终端500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述图像处理的方法。

基于同一发明构思，本公开另一实施例提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种以实现本公开上述任一实施例所述的图像处理的方法所执行的操作。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims

1.一种图像处理的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，得到携带所述噪声抑制强度的掩码图；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，得到携带噪声抑制强度的掩码图，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例之前，所述方法还包括：

获得所述原始图像对应的高频图像；

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述原始图像对应的高频图像的参数值，确定所述原始图像上的每个像素点的高低频信息比例，包括：

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，根据所述原始图像和所述降噪图像，确定所述原始图像上的每个像素点的噪声抑制强度，包括：

针对所述原始图像中的每个像素点，执行以下步骤：

6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，对原始图像进行抑制噪声处理，获得所述原始图像对应的降噪图像，包括：

7.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，在对原始图像进行抑制噪声处理之前，所述方法还包括：

对所述原始图像进行人脸识别；

所述方法还包括：

8.一种图像处理的装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种终端，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的图像处理的方法所执行的操作。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行一种以实现如权利要求1至7中任一项所述的图像处理的方法所执行的操作。