CN111861938B - 图像去噪方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供了一种图像去噪方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：确定目标图像中当前提取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息；根据各个目标像素的亮度信息，计算以待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差；根据所述方差判断待处理像素是否具有方向性；若具有，则结合待处理像素的方向性的强度计算各个目标像素最终的去噪权重；否则，直接计算各个目标像素的去噪权重；最后根据各个目标像素的去噪权重对待处理像素进行去噪处理。本申请实施例不仅可以有效降低基于像素点方向的图像去噪处理的计算复杂度，还可以有效提升图像的去噪效果。

Description

图像去噪方法、装置、电子设备及可读存储介质
技术领域
本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像去噪方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
目前，移动终端的图像传感器通常采用互补金属氧化物半导体(ComplementaryMetal Oxide Semiconductor，简称CMOS)芯片，由于CMOS芯片具有噪声大的特点，图像信号处理器(Image Single Processor，简称ISP)获取到的图像数据通常会含有噪声，所以需要采用相关的噪声去除方法对获取的图像数据进行去噪。其中，在对图像数据进行去噪的过程中，一般需要结合亮度、细节、方向等相关因素对不同区域设定不同的去噪强度。而结合图像边缘方向对图像去噪，可以实现在保证去除噪声的同时，使得图像边缘平滑且更加连续，对提升去噪效果有很大的帮助。
现有技术中，在结合图像边缘方向对图像去噪时，所采用的边缘方向检测方法有基于小波域边缘方向特征检测方法和边缘方向直方图方法等。但是，基于小波域边缘方向特征检测方法需要利用小波分解方式才仅能对水平和垂直方向进行判断，而对斜45度和斜135度方向需要将原图进行旋转后再进行小波分解才能进行判断。另外，使用边缘方向直方图方法进行方向检测时，是按所划分的区域为单位来判断方向性，无法对图像像素点逐个进行判断，而且需要多次对图像进行区域划分。另外，现有的边缘方向检测方法仅可以对图像的方向进行检测，而无法判断出待处理像素点方向性的强弱，从而无法更好的利用待处理像素点的方向性进行噪声去除。
因此，现有技术中基于图像边缘方向的图像去噪方法存在计算复杂度高以及去噪效果不佳的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种图像去噪方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以解决目前基于图像边缘方向的图像去噪方法存在计算复杂度高、去噪效果不佳的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供一种图像去噪方法，该方法包括：
确定目标图像中当前提取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息，所述待处理像素邻域矩阵包括待处理像素与所述待处理像素的邻域像素，所述各个目标像素中包括所述待处理像素和所述待处理像素邻域矩阵中色彩通道与所述待处理像素的色彩通道相同的像素；
根据所述各个目标像素的亮度信息，计算以所述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差；
根据所述方差判断所述待处理像素是否具有方向性；
当所述待处理像素具有方向性时，结合所述待处理像素的方向性的强度，计算所述各个目标像素的去噪权重，并根据所述各个目标像素的去噪权重对所述目标图像中的所述待处理像素进行去噪处理。
在一种可能的设计方式中，所述确定目标图像中当前提取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息，包括：
遍历以所述各个目标像素为中心的预设大小的邻域像素块，对遍历到的邻域像素块进行高斯滤波，得到所述各个目标像素对应的亮度信息。
在一种可能的设计方式中，所述预设方向至少包括：水平方向、竖直方向、斜45度方向及斜135度方向。
在一种可能的设计方式中，所述根据所述方差判断所述待处理像素是否具有方向性，包括：
确定以所述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差中的最小方差，以及所述最小方差对应的以所述待处理像素为中心的第一预设方向；
当所述最小方差大于或等于预设最小方差阈值时，或者当所述最小方差小于所述预设最小方差阈值，且除所述第一预设方向之外存在N个预设方向，所述N个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差，与所述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值时，确定所述待处理像素无方向性，其中N小于预设数量阈值；
当所述最小方差小于所述预设最小方差阈值，且除所述第一预设方向之外存在M个预设方向，所述M个预设方向上的目标像素对应的亮度信息的方差与所述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值时，确定所述待处理像素具有方向性，且所述待处理像素的方向为所述第一预设方向，其中，M大于或等于所述预设数量阈值。
在一种可能的设计方式中，所述结合所述待处理像素的方向性的强度，计算所述各个目标像素的去噪权重，包括：
计算所述第一预设方向对应的离散系数，所述离散系数用于表征所述待处理像素的方向性的强度；
根据所述第一预设方向对应的离散系数，以及预设的离散系数与加强因子之间的对应关系，确定所述第一预设方向对应的加强因子；
计算所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度；
根据所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，与所述第一预设方向对应的加强因子，计算所述各个目标像素的去噪权重。
在一种可能的设计方式中，上述方法还包括：
当所述待处理像素无方向性时，直接计算所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，并且，根据所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，计算所述各个目标像素的去噪权重；
根据所述各个目标像素的去噪权重对所述目标图像中的所述待处理像素进行去噪处理。
在一种可能的设计方式中，所述根据所述各个目标像素的去噪权重对目标图像中的所述待处理像素进行去噪处理，包括：
根据所述各个目标像素的去噪权重计算所述目标像素的加权均值，并根据所述加权均值调整所述待处理像素的像素值。
第二方面，本申请实施例提供一种图像去噪装置，该装置包括：
亮度信息确定模块，用于确定目标图像中当前提取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息，所述待处理像素邻域矩阵包括待处理像素与所述待处理像素的邻域像素，所述各个目标像素中包括所述待处理像素和所述待处理像素邻域矩阵中色彩通道与所述待处理像素的色彩通道相同的像素；
计算模块，用于根据所述各个目标像素的亮度信息，计算以所述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差；
方向确定模块，用于根据所述方差判断所述待处理像素是否具有方向性；
去噪模块，用于当所述待处理像素具有方向性时，结合所述待处理像素的方向性的强度，计算所述各个目标像素的去噪权重，并根据所述各个目标像素的去噪权重对所述目标图像中的所述待处理像素进行去噪处理。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如第一方面提供的图像去噪方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面提供的图像去噪方法。
本申请实施例所提供的图像去噪方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：将待处理像素邻域矩阵中色彩通道与待处理像素的色彩通道相同的像素作为目标像素，并利用各个目标像素的亮度信息来判断待处理像素是否具有方向性，然后根据待处理像素是否具有方向性的判断结果，对目标图像中的上述待处理像素进行去噪处理。本申请中通过采用与待处理像素具有同一色彩通道的邻域像素的亮度信息，来判断待处理像素是否具有方向性，使用该方法进行方向检测，计算复杂度相对较低，同时，根据待处理像素是否具有方向性及方向性的强弱来对待处理像素进行去噪处理，该方式使得去噪处理过程能够与待处理像素的方向相结合，让去噪后图像边缘更加平滑，可以有效提升图像的去噪效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本申请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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例中提供的一种图像去噪方法的流程示意图一；
图2为本申请实施例中例举的待处理像素邻域矩阵的示意图；
图3a至图3d为本申请实施例中以待处理像素为中心的各个预设方向的示意图；
图4为本申请实施例中离散系数与加强因子之间的对应关系示意图；
图5为本申请实施例中提供的一种图像去噪方法的流程示意图二；
图6为本申请实施例中提供的一种图像去噪装置的程序模块示意图；
图7为本申请实施例中提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例所提供的图像去噪方法，可以应用于各种类型的电子设备，例如智能手机、平板电脑、照相机、监控设备等，本申请实施例中不做限制。
另外，本申请实施例所提供的图像去噪方法，可以应用于任意格式图像，例如可以对医学数字成像和通信(Digital Imaging and Communications in Medicine，简称DICOM)、BMP(Bitmap)、JPEG、标签图像文件格式(Tag Image File Format，简称TIFF)、图像互换格式(Graphics Interchange Format，GIF)、RAW等任意格式的图像进行去噪。
其中，结合方向对图像进行去噪，可以实现在保证去除噪声的同时，使得图像边缘平滑且更加连续，对去噪效果的提升有很大的帮助。然而目前现有的图像去噪过程中常用的边缘方向检测算法计算复杂度较高，且无法判断出待处理像素点是否具有明显的方向性，从而无法更好的利用待处理像素点的方向进行噪声去除，去噪效果不佳。
为了解决上述技术问题，本申请实施例中，先采用与待处理像素具有同一色彩通道的邻域像素的亮度信息，来判断待处理像素是否具有方向性及方向性的强弱，然后根据判断结果对待处理像素进行去噪处理，使得去噪处理能够与待处理像素的方向相适应，不仅方向检测方法的计算复杂度相对较低还可以确定方向性的强弱情况，能够有效提升图像的去噪效果。本申请采用以下实施例进行详细说明。
参照图1，图1为本申请实施例中提供的一种图像去噪方法的流程示意图一，本申请实施例中，上述图像去噪方法包括：
S101、确定目标图像中当前提取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息，待处理像素邻域矩阵包括待处理像素与待处理像素的邻域像素，各个目标像素中包括待处理像素和待处理像素邻域矩阵中色彩通道与待处理像素的色彩通道相同的像素。
本申请实施例中，对待去噪的目标图像中的各个像素点进行遍历，将遍历到的像素点作为当前待处理像素，以当前待处理像素为中心选取n×n大小的邻域像素数据作为待处理像素邻域矩阵。其中，n为奇数，且n＞＝7。可选的，n的具体值可根据待去噪的目标图像的大小和硬件处理能力进行确定。
其中，在确定当前选取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素对应的亮度信息时，仅选择色彩通道与待处理像素的色彩通道相同的像素作为目标像素。
S102、根据各个目标像素的亮度信息，计算以待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差。
本申请实施例中，在确定出各个目标像素对应的亮度信息之后，即可计算以上述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素对应的亮度信息的方差。
其中，上述预设方向至少包括：水平方向、竖直方向、斜45度方向及斜135度方向。
S103、根据所述方差判断所述待处理像素是否具有方向性。
本申请实施例中，若当前待处理像素具有方向性，那么在该方向上的目标像素的亮度信息的方差必定会非常小，并且其余方向上的目标像素的亮度信息的方差和该方向上的目标像素的亮度信息的方差的差别会相对较大。
在满足上述情况时，可以认定当前待处理像素具有方向性，并且待处理像素所属方向为最小的方差对应的方向；在不满足上述情况时，则可以认定当前待处理像素不具有方向性。
S104、当所述待处理像素具有方向性时，结合所述待处理像素的方向性的强度，计算各个目标像素的去噪权重，并根据各个目标像素的去噪权重对目标图像中的待处理像素进行去噪处理。
本申请实施例中，若当前待处理像素不具有方向性，则不需要判断方向性的强弱，直接基于各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度，计算出各个目标像素的去噪权重，并根据计算出的各个目标像素的去噪权重对目标图像中的待处理像素进行去噪处理。
若当前待处理像素具有方向性，则进一步计算离散系数确定方向性的强弱，并根据离散系数确定加强因子，那么在计算出各个目标像素的去噪权重之后，使用加强因子加大在该方向上的各个目标像素的去噪权重，然后再根据各个目标像素最终的去噪权重对目标图像中的待处理像素进行去噪处理，使得去噪处理过程能够与待处理像素的方向相适应，从而能够使去噪后的目标图像的边缘更加平滑。
本申请实施例所提供的图像去噪方法，通过采用与待处理像素具有同一色彩通道的邻域像素的亮度信息，来判断待处理像素是否具有方向性，该方式进行方向检测计算复杂度相对较低；同时，结合待处理像素是否具有方向性及方向性强弱的判断结果对待处理像素进行去噪处理，使得去噪处理过程能够与待处理像素的方向相适应，还可以有效提升图像的去噪效果。
基于上述实施例中所描述的内容，在本申请一种可行的实施方式中，上述步骤S101中确定目标图像中当前选取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素对应的亮度信息，包括：
遍历以各个目标像素为中心的预设大小的邻域像素块，对遍历到的邻域像素块进行高斯滤波，得到各个目标像素对应的亮度信息。
本申请实施例中，以当前待处理像素为中心选取n×n大小的邻域像素数据作为待处理像素邻域矩阵，存入数组in_data[i][j]。其中，i＝0，1，...，n-1；j＝0，1，...，n-1；当前待处理像素为in_data[(n-1)/2][(n-1)/2]。
为了更好的理解本申请，本申请以下实施例中以n＝11为例进行举例说明。参照图2，图2为本申请实施例中例举的待处理像素邻域矩阵的示意图。在图2中，in_data[5][5]为待处理像素，且其色彩通道为“R”。
遍历待处理像素邻域矩阵中彩通道为“R”的目标像素，将遍历到的目标像素为中心，以3×3大小的邻域像素块为单位进行高斯滤波，得到5×5的目标像素对应的亮度信息。
例如，对于位置为in_data[1][1]的目标像素而言，可以通过下面以该目标像素为中心的3×3大小的邻域像素块进行高斯滤波，来得到该目标像素的亮度信息：
Figure BDA0002609267470000081
可选的，高斯滤波所使用核函数为：
Figure BDA0002609267470000082
则上述5×5的目标像素对应的亮度信息与上述邻域像素数据对应计算关系如下：
Figure BDA0002609267470000083
其中，lum_data[n][m]为5×5的目标像素对应的亮度值，n＝0，1，2，3，4；m＝0，1，2，3，4。
进一步的，根据各个目标像素对应的亮度信息，计算以待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素对应的亮度信息的方差时，可以将上述5×5的目标像素的亮度信息看作为一个5×5的像素矩阵。
为了更好的理解本申请，参照图3a至图3d，图3a至图3d为本申请实施例中以待处理像素为中心的各个预设方向的示意图。其中：
图3a中阴影部分表示的像素为以待处理像素为中心的水平方向上的目标像素。
图3b中阴影部分表示的像素为以待处理像素为中心的竖直方向上的目标像素。
图3c中阴影部分表示的像素为以待处理像素为中心的斜45度方向上的目标像素。
图3d中阴影部分表示的像素为以待处理像素为中心的斜135度方向上的目标像素。
本申请实施例中，以待处理像素为中心的水平方向上的各个目标像素的亮度信息的方差var[0]的计算方式为：
var[0]＝((lum_data[2][0]-mean[0])2+(lum_data[2][1]-mean[0])2
+(lum_data[2][2]一mean[0])2+(lum_data[2][3]-mean[0])2
+(lum_data[2][4]一mean[0])2)/5
其中，mean[0]为以待处理像素为中心的水平方向上的各个目标像素的亮度信息的均值，计算方式为：
mean[0]＝(lum_data[2][0]+lum_data[2][1]+lum_data[2][2]
+lum_data[2][3]+lum_data[2][4])/5
以待处理像素为中心的竖直方向上的各个目标像素的亮度信息的方差var[1]的计算方式为：
var[1]＝((lum_data[0][2]-mean[1])2+(lum_data[1][2]-mean[1])2
+(lum_data[2][2]-mean[1])2
+(lum_data[3][2]-mean[1])2
+(lum_data[4][2]-mean[1])2)/5
其中，mean[1]为以待处理像素为中心的竖直方向上的各个目标像素的亮度信息的均值，计算方式为：
mean[1]＝(lum_data[0][2]+lum_data[1][2]+lum_data[2][2]
+lum_data[3][2]+lum_data[4][2])/5
以待处理像素为中心的斜45度方向上的各个目标像素的亮度信息的方差var[2]的计算方式为：
var[2]＝((lum_data[0][4]-mean[2])2+(lum_data[1][3]-mean[2])2
+(lum_data[2][2]-mean[2])2+(lum_data[3][1]-mean[2])2
+(lum_data[4][0]-mean[2])2)/5
其中，mean[2]为以待处理像素为中心的斜45度方向上的各个目标像素的亮度信息的均值，计算方式为：
mean[2]＝(lum_data[0][4]+lum_data[1][3]+lum_data[2][2]
+lum_data[3][1]+lum_data[4][0])/5
以待处理像素为中心的斜135度方向上的目标像素的亮度信息的方差var[2]的计算方式为：
var[3]＝((lum_data[0][0]-mean[3])2+(lum_data[1][1]-mean[3])2
+(lum_data[2][2]-mean[3])2+(lum_data[3][3]-mean[3])2
+(lum_data[4][4]-mean[3])2)/5
其中，mean[3]为以待处理像素为中心的斜135度方向上的目标像素的亮度信息的均值，计算方式为：
mean[3]＝(lum_data[0][0]+lum_data[1][1]+lum_data[2][2]
+lum_data[3][3]+lum_data[4][4])/5
本申请实施例中，在确定出以待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差之后，即可根据确定出的方差判断待处理像素是否具有方向性。具体方式为：
确定以待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差中的最小方差，以及最小方差对应的以待处理像素为中心的第一预设方向。本实施例中，将第一预设方向记为min_var_index。
可以理解的是，若当前待处理像素具有方向性，那么该方向上目标像素的亮度信息的方差必定会非常小，并且其余方向上的目标像素的亮度信息的方差和该方向上目标像素的亮度信息的方差的差别会相对较大。在这种情况下，则认定当前待处理像素是具有方向性的，并且待处理像素所属方向为对应方差最小的方向。
其中，可以设定以下阈值：
a.各个预设方向上的目标像素的亮度信息的最小方差阈值min_var_th；
b.除第一预设方向之外的剩余几个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差与上述最小方差的差异阈值diff_var_th；
c.除第一预设方向之外的剩余几个预设方向中，对应方差与上述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值的方向数量的数量阈值count_th。
当上述最小方差大于或等于预设最小方差阈值时，或者当上述最小方差小于预设最小方差阈值，且除第一预设方向之外存在N个预设方向，这N个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差与最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值时，确定待处理像素无方向性，其中N小于预设数量阈值。
当最小方差小于所述预设最小方差阈值，且除第一预设方向之外存在M个预设方向，这M个预设方向上的目标像素对应的亮度信息的方差与最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值时，确定待处理像素具有方向性，且待处理像素的方向为第一预设方向，其中，M大于或等于预设数量阈值。
示例性的，若上述最小方差大于预设最小方差阈值min_var_th时，则确定待处理像素无方向性；若上述最小方差小于预设最小方差阈值min_var_th时，统计其它几个预设方向的目标像素的亮度信息的方差与上述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值diff_var_th的数量，当该数量小于数量阈值count_th时，则确定待处理像素无方向性；当该数量大于或等于数量阈值count_th时，则认为待处理像素具有方向性，且待处理像素的方向为第一预设方向。
本申请实施例所提供的图像去噪方法，通过采用与待处理像素具有同一色彩通道的邻域像素的亮度信息，计算以待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差，然后根据各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差，来判断待处理像素是否具有方向性，该方式对方向进行检测计算复杂度相对较低。
基于上述实施例中所描述的内容，在本申请实施例中，在判断出待处理像素是否具有方向性之后，即可根据判断结果计算各个目标像素的去噪权重。具体方式为：
当确定待处理像素无方向性时，则计算各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度，并且，根据各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度，计算各个目标像素的去噪权重。
其中，将上述目标像素的亮度信息看作为一个5×5的像素矩阵为例，各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度可以采用以下方式计算：
dist[n][m]＝lum[n][m]-lum[2][2]
其中，lum_data[n][m]为各个目标像素的亮度信息，dist[n][m]为各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度，n＝0，1，...4；m＝0，1，...4。
根据各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度，计算各个目标像素的去噪权重weight[n][m]的方式如下：
Figure BDA0002609267470000111
其中，σ为预先设定的标准方差值，h为去噪进行滤波所使用的参数，其数值依据σ进行设定，具体对应关系为h＝kσ，k为预设系数。
通过上式可以看出，当h越大，则去噪权重越大。
其中，当确定待处理像素无方向性时，则可以直接利用上述方式确定的各个目标像素的去噪权重，对待处理像素进行去噪处理。
当确定所述待处理像素具有方向性时，则通过以下步骤计算各个目标像素的去噪权重：
a、确定第一预设方向对应的离散系数cv：
cv＝var[min_var_index]/mean[min_var_index]
其中，var[min_var_index]表示上述最小方差，mean[min_var_index]表示第一预设方向上的目标像素的亮度信息均值。
可以理解的是，当离散系数cv越小，则表明第一预设方向上的目标像素对应的亮度信息的差异值越小，即该第一预设方向的方向性越强。
b、根据第一预设方向对应的离散系数，以及预设的离散系数与加强因子之间的对应关系，确定所述第一预设方向对应的加强因子。
当待处理像素具有方向性，且方向性越强时，离散系数越小，则对于当前待处理像素所属的方向而言，去噪权重应该越大，即加强因子应该越大。
本申请实施例中，通过已经求取的cv值与预设的离散系数与加强因子之间的对应关系，来确定所述第一预设方向对应的加强因子。
示例性的，参照图4，图4为本申请实施例中离散系数与加强因子之间的对应关系示意图。图4中设定的阈值cv_th1、cv_th2、cv_r1和cv_r2构成离散系数与加强因子之间的曲线函数。横轴是离散系数cv值，纵轴对应的是加强因子，并且曲线中相关数值大小关系为：cv_th1≤cv_th2，cv_r1≥cv_r2≥1。
其中，在上述曲线上索引加强因子Cv_r的方式如下：
Figure BDA0002609267470000121
c、计算各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度。
其中，将上述目标像素的亮度信息看作为一个5×5的像素矩阵为例，各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度可以采用以下方式计算：
dist[n][m]＝lum[n][m]-lum[2][2]
其中，lum_data[n][m]为各个目标像素的亮度信息，dist[n][m]为各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度，n＝0，1，...4；m＝0，1，...4。
d、根据各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度，与第一预设方向对应的加强因子，计算各个目标像素的去噪权重。
本申请实施例中，当第一预设方向为水平方向时，通过下述方式仅对以待处理像素为中心的水平方向上的各个目标像素的去噪权重进行调整：
Figure BDA0002609267470000131
Figure BDA0002609267470000132
Figure BDA0002609267470000133
Figure BDA0002609267470000134
当第一预设方向为竖直方向时，通过下述方式仅对以待处理像素为中心的竖直方向上的各个目标像素的去噪权重进行调整：
Figure BDA0002609267470000135
Figure BDA0002609267470000136
Figure BDA0002609267470000137
Figure BDA0002609267470000138
当第一预设方向为斜45度方向时，通过下述方式仅对以待处理像素为中心的斜45度方向上的各个目标像素的去噪权重进行调整：
Figure BDA0002609267470000139
Figure BDA00026092674700001310
Figure BDA00026092674700001311
Figure BDA0002609267470000141
当第一预设方向为斜135度方向时，通过下述方式仅对以待处理像素为中心的斜135度方向上的各个目标像素的去噪权重进行调整：
Figure BDA0002609267470000142
Figure BDA0002609267470000143
Figure BDA0002609267470000144
Figure BDA0002609267470000145
其中，对于当前待处理像素的权重，即weight[2][2]的值，取其邻域目标像素的去噪权重中的最大值。
本申请实施例中，在确定出各个目标像素的去噪权重之后，即可根据各个目标像素的去噪权重计算目标像素的加权均值，并根据该加权均值调整待处理像素的像素值。
可选的，可以将待处理像素的像素值调整为计算出的加权均值。
另外，还可以根据计算出的加权均值与原始待处理像素值的差值结合预设的调整幅度的乘积结果，作用到待处理像素上，实现去噪操作。
本申请实施例所提供的图像去噪方法，根据待处理像素是否具有方向性的判断结果对待处理像素进行去噪处理，使得去噪处理结果能够与待处理像素的方向相适应，从而可以有效提升图像的去噪效果。
基于上述实施例中所描述的内容，参照图5，图5为本申请实施例中提供的一种图像去噪方法的流程示意图二，本申请另一种可行的实施方式中，上述图像去噪方法包括：
S501、在目标图像中提取出待处理像素的邻域像素矩阵。
S502、确定当前提取的待处理像素邻域像素矩阵内各个目标像素的亮度。
S503、计算以待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差。
S504、确定计算出的方差中的最小方差对应的以待处理像素为中心的第一预设方向。
S505、计算各个目标像素的亮度信息与待处理像素的亮度信息之间的相似度Dist。
S506、判断上述最小方差是否小于预设最小方差阈值。若是，则继续执行S507，否则执行S5014。
S507、确定各个预设方向中，对应方差与上述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值的方向个数。
S508、判断上述方向个数是否大于数量阈值。若是，则继续执行S509，否则执行S5014。
S509、确定待处理像素具有方向性，且方向为第一预设方向。
S5010、计算第一预设方向对应的离散系数。
S5011、根据离散系数，确定第一预设方向对应的加强因子。
S5012、根据上述相似度Dist与上述加强因子，计算各个目标像素的去噪权重。
S5013、根据各个目标像素的去噪权重计算目标像素的加权均值，并根据该加权均值调整待处理像素的像素值。流程结束。
S5014、确定待处理像素无方向性。
S5015、根据上述相似度Dist，计算各个目标像素的去噪权重。继续执行S5013，流程结束。
本申请实施例所提供的图像去噪方法，通过采用与待处理像素具有同一色彩通道的邻域像素的亮度信息，来判断待处理像素是否具有方向性，且可以在检测到待处理像素所属方向的同时，检测到该方向性的强弱，从而结合检测到的方向及方向性强弱调整周围目标像素点的去噪权重，进而进行最后的加权滤波去噪，该方式可以保证在去除噪声的同时，保持图像边缘的平滑性及连续性。本方法能够通过对图像像素点进行遍历来实现，计算复杂度较低。
基于上述实施例中所描述的内容，本申请实施例中还提供一种图像去噪装置。参照图6，图6为本申请实施例中提供的一种图像去噪装置的程序模块示意图，该图像去噪装置60包括：
亮度信息确定模块601，用于确定目标图像中当前选取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息，所述待处理像素邻域矩阵包括待处理像素与所述待处理像素的邻域像素，所述各个目标像素中包括所述待处理像素和所述待处理像素邻域矩阵中色彩通道与所述待处理像素的色彩通道相同的像素。
计算模块602，用于根据所述各个目标像素的亮度信息，计算以所述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差。
方向确定模块603，用于根据所述方差判断所述待处理像素是否具有方向性。
去噪模块604，用于当所述待处理像素具有方向性时，结合所述待处理像素的方向性的强度，计算所述各个目标像素的去噪权重，并根据所述各个目标像素的去噪权重对所述目标图像中的所述待处理像素进行去噪处理。
本申请实施例所提供的图像去噪装置，采用与待处理像素具有同一色彩通道的邻域像素的亮度信息，来判断待处理像素是否具有方向性，该方式进行方向检测计算复杂度相对较低；同时，根据待处理像素是否具有方向性的判断结果对待处理像素进行去噪处理，使得去噪处理结果能够与待处理像素的方向相适应，从而还可以有效提升图像的去噪效果。
在一种可行的实施方式中，亮度信息确定模块601具体用于：
遍历以各个目标像素为中心的预设大小的邻域像素块，对遍历到的邻域像素块进行高斯滤波，得到各个目标像素对应的亮度信息。
在一种可行的实施方式中，上述预设方向至少包括：水平方向、竖直方向、斜45度方向及斜135度方向。
在一种可行的实施方式中，方向确定模块603具体用于：
确定以所述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差中的最小方差，以及所述最小方差对应的以所述待处理像素为中心的第一预设方向；
当所述最小方差大于或等于预设最小方差阈值时，或者当所述最小方差小于所述预设最小方差阈值，且除所述第一预设方向之外存在N个预设方向，所述N个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差，与所述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值时，确定所述待处理像素无方向性，其中N小于预设数量阈值；
当所述最小方差小于所述预设最小方差阈值，且除所述第一预设方向之外存在M个预设方向，所述M个预设方向上的目标像素对应的亮度信息的方差与所述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值时，确定所述待处理像素具有方向性，且所述待处理像素的方向为所述第一预设方向，其中，M大于或等于所述预设数量阈值。
在一种可行的实施方式中，去噪模块604具体用于：
计算所述第一预设方向对应的离散系数，所述离散系数用于表征所述待处理像素的方向性的强度；
根据所述第一预设方向对应的离散系数，以及预设的离散系数与加强因子之间的对应关系，确定所述第一预设方向对应的加强因子；
计算所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度；
根据所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，与所述第一预设方向对应的加强因子，计算所述各个目标像素的去噪权重。
在一种可行的实施方式中，去噪模块604具体用于：
当所述待处理像素无方向性时，计算所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，并且，根据所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，计算所述各个目标像素的去噪权重；
根据所述各个目标像素的去噪权重对所述目标图像中的所述待处理像素进行去噪处理。
在一种可行的实施方式中，去噪模块604具体用于：
根据所述各个目标像素的去噪权重计算所述目标像素的加权均值，并根据所述加权均值调整所述待处理像素的像素值。
需要说明的是，本申请实施例中的亮度信息确定模块601、计算模块602、方向确定模块603及去噪模块604具体执行的内容可以参阅上述方法实施例中的相关内容，此处不做赘述。
进一步的，基于上述实施例中所描述的内容，本申请实施例中还提供了一种电子设备，该电子设备包括至少一个处理器和存储器；其中，存储器存储计算机执行指令；上述至少一个处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述实施例中描述的图像去噪方法中的各个步骤，本实施例此处不再赘述。
为了更好的理解本申请实施例，参照图7，图7为本申请实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
如图7所示，本实施例的电子设备70包括：处理器701以及存储器702；其中：
存储器702，用于存储计算机执行指令；
处理器701，用于执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述实施例中描述的图像去噪方法中的各个步骤，本实施例此处不再赘述。
具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器702既可以是独立的，也可以跟处理器701集成在一起。
当存储器702独立设置时，该设备还包括总线703，用于连接所述存储器702和处理器701。
进一步的，基于上述实施例中所描述的内容，本申请实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，以实现如上述实施例中描述的图像去噪方法中的各个步骤，本实施例此处不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合申请所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述存储介质可以是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。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
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申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：
确定目标图像中当前提取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息，所述待处理像素邻域矩阵包括待处理像素与所述待处理像素的邻域像素，所述各个目标像素中包括所述待处理像素和所述待处理像素邻域矩阵中色彩通道与所述待处理像素的色彩通道相同的像素；
根据所述各个目标像素的亮度信息，计算以所述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差；
根据所述方差判断所述待处理像素是否具有方向性；
当所述待处理像素具有方向性时，结合所述待处理像素的方向性的强度，计算所述各个目标像素的去噪权重，并根据所述各个目标像素的去噪权重对所述待处理像素进行去噪处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标图像中当前提取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息，包括：
遍历以所述各个目标像素为中心的预设大小的邻域像素块，对遍历到的邻域像素块进行高斯滤波，得到所述各个目标像素对应的亮度信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设方向至少包括：水平方向、竖直方向、斜45度方向及斜135度方向。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述方差判断所述待处理像素是否具有方向性，包括：
确定以所述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差中的最小方差，以及所述最小方差对应的以所述待处理像素为中心的第一预设方向；
当所述最小方差大于或等于预设最小方差阈值时，或者当所述最小方差小于所述预设最小方差阈值，且除所述第一预设方向之外存在N个预设方向，所述N个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差与所述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值时，确定所述待处理像素无方向性，其中N小于预设数量阈值；
当所述最小方差小于所述预设最小方差阈值，且除所述第一预设方向之外存在M个预设方向，所述M个预设方向上的目标像素对应的亮度信息的方差与所述最小方差的差值的绝对值大于预设差异阈值时，确定所述待处理像素具有方向性，且所述待处理像素的方向为所述第一预设方向，其中，M大于或等于所述预设数量阈值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述结合所述待处理像素的方向性的强度，计算所述各个目标像素的去噪权重，包括：
计算所述第一预设方向对应的离散系数，所述离散系数用于表征所述待处理像素的方向性的强度；
根据所述第一预设方向对应的离散系数，以及预设的离散系数与加强因子之间的对应关系，确定所述第一预设方向对应的加强因子；
计算所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度；
根据所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，与所述第一预设方向对应的加强因子，计算所述各个目标像素的去噪权重。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述待处理像素无方向性时，计算所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，并且，根据所述各个目标像素的亮度信息与所述待处理像素的亮度信息之间的相似度，计算所述各个目标像素的去噪权重；
根据所述各个目标像素的去噪权重对所述待处理像素进行去噪处理。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述各个目标像素的去噪权重对所述待处理像素进行去噪处理，包括：
根据所述各个目标像素的去噪权重计算所述目标像素的加权均值，并根据所述加权均值调整所述待处理像素的像素值。
8.一种图像去噪装置，其特征在于，所述装置包括：
亮度信息确定模块，用于确定目标图像中当前提取的待处理像素邻域矩阵内各个目标像素的亮度信息，所述待处理像素邻域矩阵包括待处理像素与所述待处理像素的邻域像素，所述各个目标像素中包括所述待处理像素和所述待处理像素邻域矩阵中色彩通道与所述待处理像素的色彩通道相同的像素；
计算模块，用于根据所述各个目标像素的亮度信息，计算以所述待处理像素为中心的各个预设方向上的目标像素的亮度信息的方差；
方向确定模块，用于根据所述方差判断所述待处理像素是否具有方向性；
去噪模块，用于当所述待处理像素具有方向性时，结合所述待处理像素的方向性的强度，计算所述各个目标像素的去噪权重，并根据所述各个目标像素的去噪权重对所述待处理像素进行去噪处理。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至7任一项所述的图像去噪方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至7任一项所述的图像去噪方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112734654B (zh) * 2020-12-23 2024-02-02 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 一种图像处理方法、装置、设备和存储介质
CN113284075B (zh) * 2021-07-19 2021-09-21 贝壳技术有限公司 图像去噪方法、装置以及电子设备、存储介质
CN114360453B (zh) * 2021-12-09 2023-04-07 青岛信芯微电子科技股份有限公司 一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003050560A (ja) * 2001-08-07 2003-02-21 Seiko Epson Corp 画像処理システム、画像表示装置、プログラムおよび情報記憶媒体
CN103973990A (zh) * 2014-05-05 2014-08-06 浙江宇视科技有限公司 宽动态融合方法及装置
CN107563981A (zh) * 2017-09-04 2018-01-09 哈尔滨理工大学 一种图像振铃效应的评价方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003050560A (ja) * 2001-08-07 2003-02-21 Seiko Epson Corp 画像処理システム、画像表示装置、プログラムおよび情報記憶媒体
CN103973990A (zh) * 2014-05-05 2014-08-06 浙江宇视科技有限公司 宽动态融合方法及装置
CN107563981A (zh) * 2017-09-04 2018-01-09 哈尔滨理工大学 一种图像振铃效应的评价方法

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