CN112887513B - 图像降噪方法及摄像机 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种图像降噪方法及摄像机，该方法包括：获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数；获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，所述可见光图像和所述红外光图像对应于相同的监控场景；针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述可见光像素点的所述第一值域权重系数、所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。本发明实施例提供的图像降噪方法及摄像机，能够解决现有技术通过单通道降噪时受噪声影响大或通过红外图像作引导时降噪效果较差的问题。

Description

图像降噪方法及摄像机

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像降噪方法及摄像机。

背景技术

图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像的过程。其中，可见路和红外图像融合是一个重要的组成部分。在进行图像融合之前，需要对可见路进行降噪处理。

现有的方案主要有两种，第一种是针对单通道进行降噪，即直接对可见路图像进行降噪。由于可见路图像的信噪比较差，尤其在极低照度下，可见路信噪比极差时，受噪声影响很大，难以将噪声和信号区分开，降噪的效果不佳。另一种方式会利用其中一幅信噪比较高的图像，例如红外图像作引导，对可见路进行导向滤波，该技术在红外图信噪比及信息量均优于可见路时效果较好，但当红外图像出现过曝、过暗等丢失细节或对比度较差的情况下，对可见路图像进行滤波时，会导致可见路图像上丢失部分细节信息，效果较差。

因此，现在亟需一种降噪方案，以解决现有技术通过单通道降噪时受噪声影响大或通过红外图像作引导时容易因为红外图像在过曝、过暗的情况下导致可见路的丢失细节，从而导致降噪效果较差的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种图像降噪方法及摄像机，以解决现有技术通过单通道降噪时受噪声影响大或通过红外图像作引导时容易因为红外图像在过曝、过暗的情况下导致可见路的丢失细节，从而导致降噪效果较差的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种图像降噪方法，包括：

获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，所述第一值域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，所述空域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点与所述邻域可见光像素点之间的距离；

获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数用于指示所述红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度，所述可见光图像和所述红外光图像对应于相同的监控场景；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述可见光像素点的所述第一值域权重系数、所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。

在一种可能的实现方式中，依据所述可见光像素点的所述第一值域权重系数、所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像，包括：

对所述可见光像素点的所述第一值域权重系数和所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的值域权重系数；

将所述可见光像素点的值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的第一权重；

依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到所述降噪后图像。

在一种可能的实现方式中，获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，包括：

针对所述可见光图像中的任一可见光像素点，根据所述可见光像素点确定第一邻域，其中，所述第一邻域中包括所述可见光像素点和多个第一邻域像素点，所述可见光像素点处于所述第一邻域的中心；

根据所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数，其中，所述第一值域权重系数与所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值的差值呈正相关；

根据所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数，其中，所述空域权重系数与所述可见光像素点和所述第一邻域像素点之间的距离呈正相关。

在一种可能的实现方式中，获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，包括：

针对所述可见光图像中任一可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点，确定与所述第一邻域对应的第二邻域，其中，所述第二邻域中包括所述红外光像素点和多个第二邻域像素点，所述红外光像素点处于所述第二邻域的中心；

根据所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值，获取所述红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数与所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值的差值呈正相关。

在一种可能的实现方式中，根据所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数，包括：

获取所述可见光图像的值域高斯标准差；

根据所述可见光图像的值域高斯标准差、所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数；

根据所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数，包括：

获取所述可见光图像的空域高斯标准差；

根据所述可见光图像的空域高斯标准差、所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数。

在一种可能的实现方式中，所述第一值域权重系数具体为：

所述空域权重系数具体为：

其中，w_r1为所述第一值域权重系数，k为所述可见光像素点，i为所述第一邻域中的任一第一邻域像素点，P_k为所述可见光像素点k的像素值，P_i为所述第一邻域像素点i的像素值，σ_r1为所述可见光图像的值域高斯标准差，w_S为所述空域权重系数，(x_k,y_k)为所述可见光像素点k的第一位置信息，(x_i,y_i) 为所述第一邻域像素点i的第二位置信息，σ_S为所述可见光图像的空域高斯标准差。

在一种可能的实现方式中，依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到所述降噪后图像，包括：

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到处理后的所述可见光像素点的像素值，并根据每个处理后的所述可见光像素点的像素值，得到所述降噪后图像，其中，处理后的所述可见光像素点的像素值具体为：

其中，k为所述可见光像素点，i为所述第一邻域S中的任一第一邻域像素点，P_i为所述第一邻域像素点i的像素值，w_i为所述第一权重，W_k＝∑_i∈Sw_i为权重归一化系数，EJBF[P]_k为所述降噪后图像上的处理后的所述可见光像素点的像素值。

第二方面，本发明实施例提供一种摄像机，包括摄像头和处理器，所述摄像头和所述处理器连接，其中：

所述摄像头用于获取可见光图像和红外光图像，并向所述处理器发送所述可见光图像和所述红外光图像，所述可见光图像和所述红外光图像对应于相同的监控场景；

所述处理器用于：

获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，所述第一值域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，所述空域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点与所述邻域可见光像素点之间的距离；

获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数用于指示所述红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述可见光像素点的所述第一值域权重系数、所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。

在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：

获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数；

获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，对所述可见光像素点的所述第一值域权重系数和所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的值域权重系数；

将所述可见光像素点的值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的第一权重；

依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到所述降噪后图像。

在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：

针对所述可见光图像中的任一可见光像素点，根据所述可见光像素点确定第一邻域，其中，所述第一邻域中包括所述可见光像素点和多个第一邻域像素点，所述可见光像素点处于所述第一邻域的中心；

根据所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数，其中，所述第一值域权重系数与所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值的差值呈正相关；

根据所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数，其中，所述空域权重系数与所述可见光像素点和所述第一邻域像素点之间的距离呈正相关；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点，确定与所述第一邻域对应的第二邻域，其中，所述第二邻域中包括所述红外光像素点和多个第二邻域像素点，所述红外光像素点处于所述第二邻域的中心；

根据所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值，获取所述红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数与所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值的差值呈正相关。

在一种可能的实现方式中，所述第一值域权重系数具体为：

所述空域权重系数具体为：

其中，w_r1为所述第一值域权重系数，k为所述可见光像素点，i为所述第一邻域中的任一第一邻域像素点，P_k为所述可见光像素点k的像素值，P_i为所述第一邻域像素点i的像素值，σ_r1为所述可见光图像的值域高斯标准差，w_S为所述空域权重系数，(x_k,y_k)为所述可见光像素点k的第一位置信息，(x_i,y_i) 为所述第一邻域像素点i的第二位置信息，σ_S为所述可见光图像的空域高斯标准差。

在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：

对所述可见光像素点的所述第一值域权重系数和所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的值域权重系数；

将所述可见光像素点的值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的第一权重；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到处理后的所述可见光像素点的像素值，并根据每个处理后的所述可见光像素点的像素值，得到所述降噪后图像，其中，处理后的所述可见光像素点的像素值具体为：

其中，k为所述可见光像素点，i为所述第一邻域中的任一第一邻域像素点，P_i为像素点i的像素值，w_i为所述第一权重，W_k＝∑_i∈Sw_i为权重归一化系数，EJBF[P]_k为所述降噪后图像上的处理后的所述可见光像素点的像素值。

本发明实施例提供的图像降噪方法及摄像机，首先获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，第一值域权重系数用于指示可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，空域权重系数用于指示可见光图像中任一像素点与邻域可见光像素点之间的距离；获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，第二值域权重系数用于指示红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度，可见光图像和红外光图像对应于相同的监控场景；针对可见光图像中任一可见光像素点，依据可见光像素点的第一值域权重系数、可见光像素点在红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和可见光像素点的空域权重系数，对可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。本发明实施例提供的图像降噪方法，将可见路和红外路两个通道的信息用于滤波中，针对每一个可见光像素点，根据其第一值域权重系数、空域权重系数以及与该可见光像素点对应的红外光像素点的第二值域权重系数，对该可见光像素点进行处理，从而得到降噪后图像，本发明实施例提供的方案，通过红外路的联合引导尽可能的保留可见光图像被噪声覆盖的细节。与单通道降噪方法相比，本发明实施例的方法加入了红外路通道的相关信息，红外光图像的高信噪比能够有效地将可见光图像中的噪声与信号区分开，提高降噪效果。与红外图引导降噪方法相比，本发明实施例的方法保留了可见光图像中的细节信息，从而避免了红外光图像在过曝、过暗等丢失细节或对比度较差的情况下导致降噪过程丢失部分细节信息的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对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发明的一些实施例，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他的附图。

图1为本发明实施例提供的图像降噪的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的图像降噪方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的获取第一值域权重系数和空域权重系数的流程示意图；

图4A为本发明实施例提供的确定第一邻域的示意图一；

图4B为本发明实施例提供的确定第一邻域的示意图二；

图5为本发明实施例提供的获取可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数的示意图；

图6为本发明实施例提供的滤波降噪的流程示意图；

图7为本发明实施例提供的可见光图像；

图8为本发明实施例提供的红外光图像；

图9为本发明实施例提供的单通道降噪方法得到的降噪图像；

图10为本发明实施例提供的红外图引导降噪方法得到的降噪图像；

图11为本发明实施例提供的图像降噪方法示意图；

图12为本发明实施例提供的图像降噪方法得到的降噪后图像；

图13为本发明实施例提供的摄像机的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的图像降噪的应用场景示意图，如图1所示，包括服务器11和信号采集设备12，服务器11和信号采集设备12之间通过有线或无线连接。信号采集设备12用于向服务器11发送可见光信号和对应的红外光信号，服务器11在接收到可见光信号和红外光信号后，根据可见光信号生成对应的可见光图像，根据红外光信号生成对应的红外光图像，并根据可见光图像和红外光图像，对可见光图像进行滤波降噪处理，得到降噪图像。

服务器11是一个具备运算和处理能力的设备，信号采集设备12是一个采集光信号的设备，具体的，信号采集设备可以是摄像机、监控设备或光线传感器等。服务器11和信号采集设备12可以是独立的两个设备，也可以是一个设备里面的两个部分，具体的形式此处不作限定。

在对本发明实施例的方案进行描述之前，首先对部分专有名词进行解释。

细节区和平坦区：一张图像根据边缘和纹理特征可以分割为平坦区、纹理区和清晰边缘，平坦区至不包含明显边缘、像素值变化相对较平缓的区域，纹理区是指检测出的边缘相对密集，并存在一些伪边缘的区域，清晰边缘指边缘特征较明显，可被边缘检测算子检测出的图像边缘。纹理区和清晰边缘均为细节区，在图像的细节区，图像的像素值变化相对较大，细节区与平坦区对应。

各向同性滤波：指图像滤波处理时，对细节区和平坦区滤波强度均相同。

各向异性滤波：特指图像滤波时，滤波强度会根据图像信息(是否为边缘区域)调整滤波强度，对细节区和平坦区进行区分滤波处理。

保边降噪：即保边去噪，指的是在图像滤波过程中能够有效的保留图像中的边缘信息的一种降噪方式，常见的保边降噪方法包括双边滤波、导向滤波等。

双边滤波：根据图像的空间邻近度和像素值相似度来控制对图像的滤波强度，空间上，越靠近中心点的像素权重越大，反之越小；值域相似度上，像素值越接近中心点像素的权重越大，反之越小，从而达到保边降噪效果，可以理解为一种各向异性滤波器。

双通道协同降噪：利用红外路和可见路两个通道的信息，对可见路进行保边降噪，从而有效提升极低照度下的可见路保边降噪效果。

下面以具体的实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。

图2为本发明实施例提供的图像降噪方法的流程示意图，如图2所示，包括：

步骤21，获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，所述第一值域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，所述空域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点与所述邻域可见光像素点之间的距离。

可见光是指人眼可以感知到的光线，可见光传感器能够对可见光进行捕捉，并将捕捉到的可见光转换为输出信号，即对应的可见光信号。根据可见光传感器采集到的可见光信号，可生成对应的可见光图像。

可见光图像上包括多个可见光像素点，在获取到可见光图像后，针对可见光图像中任一可见光像素点，可获取该可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，第一值域权重系数用于指示该可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度。当邻域可见光像素点的像素值与该可见光像素点的像素值越接近时，得到的第一值域权重系数越大，反之，当邻域可见光像素点的像素值与该可见光像素点的像素值差别越大时，得到的第一值域权重系数越小。空域权重系数用于指示该可见光像素点与其邻域可见光像素点之间的距离，当邻域可见光像素点与该可见光像素点的距离越近时，得到的空域权重系数越大，当邻域可见光像素点与该可见光像素点的距离越远时，得到的空域权重系数越小。

步骤22，获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数用于指示所述红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度，所述可见光图像和所述红外光图像对应于相同的监控场景。

红外光具有明显的热效应，通过红外光传感器对红外光进行捕捉，并将捕捉到的红外光转换为输出信号，即对应的红外光信号。根据红外光传感器采集到的红外光信号，可生成对应的红外光图像。在本发明实施例中，红外光信号与可见光信号是对应于相同的监控场景的，因此相应的，红外光图像与可见光图像也是对应于相同的监控场景的，即，红外光图像与可见光图像是针对同一景物在同一时间和同一成像模式下得到的。实际操作中，可以采用同一摄像头来对光信号进行采集，然后将光信号分为可见光信号和红外光信号，此时可见光信号和红外光信号是由同一光信号得来的，能够保证得到的可见光图像和红外光图像对应与相同的监控场景，可见光图像上的任一可见光像素点都能够在红外光图像上找到对应的红外光像素点。若可见光信号与红外光信号不对应，则此时需要对可见光图像和红外光图像进行图像配准操作。

红外光图像上包括多个红外光像素点，在获取到红外光图像后，获取红外光图像上任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，第二值域权重系数用于指示红外光像素点的邻域红外光像素点的像素值与该红外光像素点的像素值的相似程度。当其邻域红外光像素点的像素值与该红外光像素点的像素值越接近时，得到的第二值域权重系数越大，反之，当其邻域红外光像素点的像素值与该红外光像素点的像素值差别越大时，得到的第二值域权重系数越小。

步骤23，针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述可见光像素点的所述第一值域权重系数、所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。

本发明实施例采用的滤波降噪是一种各向异性滤波方法，对于图像的滤波，其滤波强度会对细节区和平坦区进行区分滤波处理。各向异性滤波是相对于各向同性滤波而言的。各向同性滤波是指对细节区和平坦区的滤波强度均相同。以高斯滤波为例，高斯滤波是一种典型的各向同性滤波，对一幅 图像滤波时，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。在一些边缘区域，图像像素点的值变化较大，此时通过高斯滤波，每个像素点的像素值受其邻域的像素值的影响，会使得图像的一些边缘或纹理变得不清晰，使得图像丧失一些细节。在各向异性滤波中，以双边滤波为例，图像的空间邻近度和像素值相似度来共同控制对图像的滤波强度。对于图像的平坦区，其像素值变化相对较平缓，因此此时像素值相似度相对较高，值域权重系数对平坦区的作用相对较小。而对于细节区，像素值相似度相对较低，值域权重系数对细节区的作用相对较大。因此，双边滤波在空间上，越靠近中心点的像素权重越大，值域相似度上，像素值越接近中心点像素的权重越大，以此来达到保边降噪的效果。

由于可见光图像上的信号被噪声覆盖较严重，很难将噪声区分开，而采用红外光图像作为引导图去噪时，红外光图像又会因为过曝或过暗丢失一些信息，因此，为了进行保边降噪，本发明实施例考虑到可见路通道和红外路通道的信息，通过可见光图像和红外光图像的信息共同确定值域权重系数。值域权重系数反映了周围像素点的像素值对中心像素点的像素值的影响大小。值域权重系数越大，表明影响越大，反之则影响越小。

在得到第一值域权重系数、第二值域权重系数和空域权重系数后，针对任一可见光像素点，根据该可见光像素点的第一值域权重系数、空域权重系数以及在红外光图像中与该可见光像素点对应的红外光像素点的第二值域权重系数，对该可见光像素点进行滤波降噪处理，滤波降噪的过程即为根据可见光像素点的邻域可见光像素点的像素值来确定该可见光像素点的像素值。由于该可见光像素点周围有多个邻域可见光像素点，当根据多个邻域可见光像素点的像素值来确定该可见光像素点的像素值时，每个邻域可见光像素点的像素值的权重可能各不相同，而每个邻域可见光像素点的像素值的权重则是由该可见光像素点的第一值域权重系数、空域权重系数以及在红外光图像中与该可见光像素点对应的红外光像素点的第二值域权重系数共同确定的。

本发明实施例提供的图像降噪方法，首先获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，第一值域权重系数用于指示可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，空域权重系数用于指示可见光图像中任一像素点与邻域可见光像素点之间的距离；获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，第二值域权重系数用于指示红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度，可见光图像和红外光图像对应于相同的监控场景；针对可见光图像中任一可见光像素点，依据可见光像素点的第一值域权重系数、可见光像素点在红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和可见光像素点的空域权重系数，对可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。本发明实施例提供的图像降噪方法，将可见路和红外路两个通道的信息用于滤波中，针对每一个可见光像素点，根据其第一值域权重系数、空域权重系数以及与该可见光像素点对应的红外光像素点的第二值域权重系数，对该可见光像素点进行处理，从而得到降噪后图像，本发明实施例提供的方案，通过红外路的联合引导尽可能的保留可见光图像被噪声覆盖的细节。与单通道降噪方法相比，本发明实施例的方法加入了红外路通道的相关信息，红外光图像的高信噪比能够有效地将可见光图像中的噪声与信号区分开，提高降噪效果。与红外图引导降噪方法相比，本发明实施例的方法保留了可见光图像中的细节信息，从而避免了红外光图像在过曝、过暗等丢失细节或对比度较差的情况下导致降噪过程丢失部分细节信息的问题。

下面结合图3，并采用具体的实施例，对图2实施例中值域权重系数和空域权重系数的获取过程进行详细说明。图3为本发明实施例提供的获取第一值域权重系数和空域权重系数的流程示意图，如图3所示，包括：

步骤31，针对所述可见光图像中的任一可见光像素点，根据所述可见光像素点确定第一邻域，其中，所述第一邻域中包括所述可见光像素点和多个第一邻域像素点，所述可见光像素点处于所述第一邻域的中心。

本发明实施例的滤波降噪是针对可见光图像的，对可见光图像中的每个可见光像素点进行滤波降噪处理，其中，针对每个可见光像素点的处理过程类似，本发明实施例中仅以一个可见光像素点的处理过程为例进行说明。

图4A为本发明实施例提供的确定第一邻域的示意图一，如图4A所示，包括一个可见光图像41，在图4示例的可见光图像41中，每个方格代表可见光图像上的一个可见光像素点。

现需要对可见光像素点O进行处理，首先，需要根据可见光像素点O确定第一邻域，确定的原则是，待处理的可见光像素点O位于第一邻域的中心。第一邻域的形状没有特殊要求，例如可以为方形、圆形等等。本发明实施例中所指的待处理的可见光像素点O位于第一邻域的中心指的是可见光像素点 O位于第一邻域的中间的位置，并不限定为第一邻域的正中心的位置。

以第一邻域为方形为例，如图4A所示，当取3*3大小的第一邻域时，此时第一邻域有正中心，则此时可见光像素点O位于第一邻域的正中心。图 4B为本发明实施例提供的确定第一邻域的示意图二，如图4B所示，当取4*4 大小的第一邻域时，此时第一邻域没有正中心，则此时可见光像素点O可以位于第一邻域的二行二列的位置、二行三列的位置三行二列的位置或三行三列的位置中的任一种。

步骤32，根据所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数，其中，所述第一值域权重系数与所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值的差值呈正相关。

在确定了第一邻域后，获取第一邻域中的每个可见光像素点的像素值和待处理的可见光像素点的像素值。图5为本发明实施例提供的获取可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数的示意图，如图5所示，假设需要处理的可见光像素点为点O，图5中每个像素点以一个方格来表示，确定的第一邻域，其中第一邻域为一个3*3的邻域，可见光像素点O处于第一邻域的中心，第一邻域内的其他第一邻域像素点分别为A、B、C、D、E、F、G 和H，共8个第一邻域像素点的像素值如图5中所示，其中可见光像素点O 的像素值为150。

可见光像素点O的第一值域权重系数共8个，分别为可见光像素点O与第一邻域像素点A的第一值域权重系数wA，可见光像素点O与第一邻域像素点B的第一值域权重系数wB，可见光像素点O与第一邻域像素点C的第一值域权重系数wC，可见光像素点O与第一邻域像素点D的第一值域权重系数wD，可见光像素点O与第一邻域像素点E的第一值域权重系数wE，可见光像素点O与第一邻域像素点F的第一值域权重系数wF，可见光像素点O 与第一邻域像素点G的第一值域权重系数wG，可见光像素点O与第一邻域像素点H的第一值域权重系数wH。

其中，各个第一邻域像素点与可见光像素点O的像素值的差值如下：

|ΔP_AO|＝|P_A-P_O|＝|180-150|＝30，

|ΔP_BO|＝|P_B-P_O|＝|200-150|＝50，

|ΔP_CO|＝|P_C-P_O|＝|30-150|＝120，

|ΔP_DO|＝|P_D-P_O|＝|60-150|＝90，

|ΔP_EO|＝|P_E-P_O|＝|230-150|＝80，

|ΔP_FO|＝|P_F-P_O|＝|250-150|＝100，

|ΔP_GO|＝|P_G-P_O|＝|110-150|＝40，

|ΔP_HO|＝|P_H-P_O|＝|160-150|＝10，

其中，第一邻域像素点H与可见光像素点O的像素值的差值最小，为10，即第一邻域像素点H与可见光像素点O的像素值最接近，则可见光像素点O 与第一邻域像素点H的第一值域权重系数wH最大。各个第一邻域像素点与可见光像素点O的像素值的差值由小到大排列依次为：

ΔP_HO<ΔP_AO<ΔP_GO<ΔP_BO<ΔP_EO<ΔP_DO<ΔP_FO<ΔP_CO，

相应的，各个第一邻域像素点与可见光像素点O的第一值域权重系数由小到大排列依次为：

wH<wA<wG<wB<wE<wD<wF<wC。

上述排列顺序为各个第一邻域像素点与可见光像素点O的第一值域权重系数需要满足的条件，即第一值域权重系数与第一邻域像素点和可见光像素点O的像素值的差值呈正相关，其中，第一值域权重系数可以与像素值的差值呈正比的线性关系，也可以呈正相关的非线性关系，本发明实施例对此不作特别限定。

可选的，第一值域权重的系数的获取方式可以通过如下步骤得到：

获取可见光图像的值域高斯标准差；

根据可见光图像的值域高斯标准差、可见光像素点的像素值和第一邻域像素点的像素值，获取可见光像素点的第一值域权重系数w_r1。

其中，w_r1为第一值域权重系数，k为可见光像素点，i为第一邻域中的任一第一邻域像素点，P_k为可见光像素点k的像素值，P_i为第一邻域像素点i 的像素值，σ_r1为可见光图像的值域高斯标准差。

步骤33，根据所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数，其中，所述空域权重系数与所述可见光像素点和所述第一邻域像素点之间的距离呈正相关。

根据第一邻域中的各第一邻域像素点获取到相应的第一值域权重系数后，还需要获取相应的空域权重系数，其中，空域权重系数与可见光像素点和邻域可见光像素点之间的距离呈正相关。

各可见光像素点之间的距离可以用可见光像素点的坐标值来表征。例如，在图5中，可见光像素点O的坐标为(x,y)，第一邻域像素点A的坐标为(xA,yA)，则第一邻域像素点A与可见光像素点O的距离为：

其他可见光像素点之间的距离的获取方式与此类似，此处不再赘述。

在得到各个第一邻域像素点与可见光像素点O之间的距离后，根据距离得到各第一邻域像素点与可见光像素点O的空域权重系数，其中，空域权重系数与可见光像素点和邻域可见光像素点之间的距离呈正相关，可以为正比，也可以为非线性的正相关，本发明实施例对此不作特别限定。

可选的，空域权重的系数的获取方式可以通过步骤得到：

获取可见光图像的空域高斯标准差；

根据可见光图像的空域高斯标准差、可见光像素点的第一位置信息和第一邻域像素点的第二位置信息，获取可见光像素点的空域权重系数。

空域权重系数具体为：

其中，k为需要处理的可见光像素点，i为第一邻域中的任一第一邻域像素点，w_S为空域权重系数，(x_k,y_k)为可见光像素点k的第一位置信息，(x_i,y_i) 为第一邻域像素点i的第二位置信息，σ_S为可见光图像的空域高斯标准差。

例如，对于待处理的可见光像素点k，可以以(x_k,y_k)来表示可见光像素点k在可见光图像P中的位置，即第一位置信息。实际中，可见光图像P一般为矩形，一种可能的位置信息表示方式是，以某一点为原点建立坐标系，若干个像素点的长度作为坐标系里的一个单位，因此，对于任一像素点，在该坐标系内，都有对应的坐标，此时可以用可见光像素点k在该坐标系的坐标来作为可见光像素点k在可见光图像中的第一位置信息。同样的，对于第一邻域S中的各个第一邻域像素点，在该坐标系内都会有对应的坐标，将第一邻域S中各个第一邻域像素点在该坐标系内的坐标，作为各像素点在可见光图像中对应的第二位置信息。

在获取到可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数后，还需要获取到可见光像素点在红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数，其中获取对应的红外光像素点的第二值域权重系数的方式与获取可见光像素点的第一值域权重系数的方式类似。需要说明的是，在红外光图像中，第二邻域的获取需要根据第一邻域的确定而确定。

例如，在可见光图像中针对可见光像素点k，确定了第一邻域后，找到可见光像素点k在红外光图像中对应的红外光像素点k’，k和k’对应与相同的监控区域。然后根据红外光像素点k’和第一邻域，确定第二邻域，其中，第一邻域和第二邻域的大小、形状以及包括的像素点数目相同，且可见光像素点k在第一邻域中的相对位置与红外光像素点k’在第二邻域中的相对位置相同。

例如，第一邻域为3*3的区域，可见光像素点k位于第一邻域的中心，则第二邻域也需要为3*3的区域，且红外光像素点k’位于第二邻域的中心。若第一邻域为4*4的区域，可见光像素点k位于第一邻域的二行二列的位置，则第二邻域也需要为4*4的区域，且红外光像素点k’位于第二邻域的二行二列的位置，等等。只有上述信息相同，后续第一值域权重系数和第二值域权重系数才能进行加权融合操作。

图6为本发明实施例提供的滤波降噪的流程示意图，如图6所示，包括：

步骤61，对所述可见光像素点的所述第一值域权重系数和所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的值域权重系数；

步骤62，将所述可见光像素点的值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的第一权重；

步骤63，依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到所述降噪后图像。

下面以高斯函数方法计算第一值域权重系数和第二值域权重系数为例进行说明。

首先，获取可见光图像的值域高斯标准差和红外光图像的值域高斯标准差。可见光图像的值域高斯标准差σ_r1和红外光图像的值域高斯标准差σ_r2可以根据实际情况设定，调整σ_r1实际是在调整第一邻域S内的其他像素点对当前待处理的可见光像素点k的影响程度，调大σ_r1即提高了远处像素对中心像素，即待处理的可见光像素点k的影响程度，滤波结果也就越平滑。类似的，调整σ_r2实际是在调整第二邻域S’内的其他像素点对当前待处理的可见光像素点对应的红外光像素点k’的影响程度，调大σ_r1即提高了远处像素对中心像素，即当前待处理的可见光像素点对应的红外光像素点k’的影响程度。

然后，根据第一邻域、第二邻域、可见光图像的值域高斯标准差和红外光图像的值域高斯标准差得到第一值域权重系数和第二值域权重系数，获取方式如上述实施例中示意。

具体的，根据待处理的可见光像素点的像素值、第一邻域内各第一邻域像素点的像素值和可见光图像的值域高斯标准差，得到第一值域权重系数。

对于可见光图像P中，若以P_k表示待处理的可见光像素点k的像素值，则第一值域权重系数为：

其中，w_r1为第一值域权重系数，P_i表示第一邻域S内任一第一邻域像素点i的像素值，σ_r1表示可见光图像的值域高斯标准差。

根据当前待处理的可见光像素点对应的红外光像素点的像素值、第二邻域内各第二邻域像素点的像素值和红外光图像的值域高斯标准差，得到第二值域权重系数。

对于红外光图像I中，若以I_k表示当前待处理的可见光像素点对应的红外光像素点k’的像素值，则第二值域权重系数为：

其中，w_r2为第二值域权重系数，I_i表示第二邻域S’内任一像素点i的像素值，σ_r2表示红外光图像的值域高斯标准差。

然后，根据预设融合方法，将第一值域权重系数和第二值域权重系数进行加权处理，得到待处理的可见光像素点的值域权重系数。

在对第一值域权重系数和第二值域权重系数进行加权处理时，采取的处理方法有多种，例如可以进行阈值选择融合、最大值融合、相乘融合等等。

阈值选择融合方法为，将第一值域权重系数与预设值比较，根据比较结果确定值域权重系数。

具体的，

其中，t∈[0,1]。

最大值融合方法为，将第一值域权重系数和第二值域权重系数中的较大值确定为值域权重系数。

具体的，w_r＝max(w_r1,w_r2)。

相乘融合方法为，将第一值域权重系数和第二值域权重系数进行乘法处理，得到值域权重系数。

具体的，w_r＝w_r1×w_r2。

上述三种加权处理方法仅仅是对值域权重系数处理的几种举例，实际的加权处理方法也可以有其他的方式，此处不作特别限定。

进一步的，在对值域权重系数进行融合时，可以根据需要调整第一值域权重系数和第二值域权重系数的各自权重。例如，增大第一值域权重系数所占的权重，则图像降噪方法的滤波结果更接近单通道滤波降噪的结果，若增大第二值域权重系数所占的权重，则图像降噪方法的滤波结果更接近红外图引导滤波降噪的结果。

可见光图像的空域高斯标准差σ_S可以根据实际情况设定，调整σ_S实际是在调整第一邻域S内的与待处理的可见光像素点k距离不同的其他像素点对当前待处理的可见光像素点k的影响程度，调大σ_S即提高了远处像素对中心像素，即待处理的可见光像素点k的影响程度，滤波结果也就越平滑。

得到第一位置信息、第二位置信息以及可见光图像的空域高斯标准差后，可以得到可见光图像上第一像素点的空域权重系数如下：

w_S为可见光像素点的空域权重系数，(x_k,y_k)为可见光像素点的第一位置信息，(x_i,y_i)为第一邻域S内任一像素点i的第二位置信息，σ_S为空域高斯标准差。

需要说明的是，上述获取空域权重系数的方式仅仅为通过高斯函数获取空域权重系数的一种示例，实际获取空域权重系数的方式有多种，例如分段方法、线性方法，等等，此处不作特别限定。

得到值域权重系数和空域权重系数后，可根据值域权重系数和空域权重系数对可见光图像进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。

具体的，将可见光像素点的值域权重系数和可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到第一权重。以w_i表示第一权重，则：

w_i＝w_r×w_S。

然后根据第一权重对可见光图像进行滤波降噪处理，得到降噪后图像：

其中，W_k＝∑_i∈Sw_i为权重归一化系数，EJBF[P]_k为降噪后图像上对应可见光像素点k的像素值。

本发明实施例提供的图像降噪方法，首先获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，第一值域权重系数用于指示可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，空域权重系数用于指示可见光图像中任一像素点与邻域可见光像素点之间的距离；获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，第二值域权重系数用于指示红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度，可见光图像和红外光图像对应于相同的监控场景；针对可见光图像中任一可见光像素点，依据可见光像素点的第一值域权重系数、可见光像素点在红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和可见光像素点的空域权重系数，对可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。本发明实施例提供的图像降噪方法，将可见路和红外路两个通道的信息用于滤波中，在保证可见光图像的已有信息量不损失的同时，加强平坦区的降噪力度，通过红外路的联合引导尽可能的保留可见光图像被噪声覆盖的细节。与单通道降噪方法相比，本发明实施例的方法加入了红外路通道的相关信息，红外光图像的高信噪比能够有效地将可见光图像中的噪声与信号区分开，提高降噪效果。与红外图引导降噪方法相比，本发明实施例的方法保留了可见光图像中的细节信息，从而避免了红外光图像在过曝、过暗等丢失细节或对比度较差的情况下导致降噪过程丢失部分细节信息的问题。在可见光图像极低照度且有出色的保边降噪效果时，对于与红外光图像进行融合时选取可见光图像来保留色彩，能有效的保留更多有用的细节信息，具有更高的信噪比，提高后续图像融合的质量。

下面以一个具体的例子对本发明实施例的方案进行说明。

图7为本发明实施例提供的可见光图像，如图7所示，该可见光图像是在极低照度的条件下拍摄的，亮度较暗，噪声较大，信噪比较低，信号基本被噪声覆盖。图8为本发明实施例提供的红外光图像，如图8所示，该红外光图像与图7中的可见光图像是对应的，其信噪比相对较高。

图9为本发明实施例提供的单通道降噪方法得到的降噪图像，如图9所示，由于可见光图像中噪声比较大，因此直接对可见光图像进行降噪，很难分辨噪声和信号，容易导致信号被滤除掉，而噪声却仍然保留在图像中。单通道降噪方法得到的降噪图像，对于可见光图像的大边，即较为明显的边缘和纹理部分，能够得到一定程度的保留，车牌部分，保留的效果较好，但是对于背景架上的装饰物等细节部分的信号基本丢失。

图10为本发明实施例提供的红外图引导降噪方法得到的降噪图像，以红外光图像作为引导对可见光图像进行滤波和降噪处理，由于红外光图像的信噪比较高，因此通过红外光图像的引导，能够帮助可见光判断哪些是信号，哪些是噪声，从而能够将信号与噪声较好的区分开。这种降噪方法相对于单通道降噪来说，效果会好一些，但是也会有一定的缺陷。

由于红外光图像的成像原理是通过物体的热效应，因此能够在极低照度下捕捉图像信息，但是红外光图像相对于可见光图像的对比度要差一些。并且，对于一些特殊材料的物体，其拍摄的效果较差。例如，对车牌进行红外光成像时，车牌的材料成像的效果较差，成像得到的车牌部分属于平坦区，容易导致丢失车牌信息。

此时，通过红外光图像作为引导，对可见光图像进行滤波降噪时，如图 10所示，降噪效果很明显，背景架上的物体等细节信息保留的较好，但是由于红外光图像上关于车牌部分的信息已丢失，因此通过红外光图像作为导向图得到的降噪图像，也丢失了车牌信息。

融合图引导降噪方法的原理是首先将可见光图像和红外光图像进行融合，得到融合图像，然后以融合图像作为导向图，对可见光图像进行滤波降噪。以融合图像作为导向图对可见光图像进行滤波降噪的过程，与以红外光图像作为导向图对可见光图像进行滤波降噪的过程类似，此处不再赘述。

以融合图像作为导向图对可见光图像进行滤波降噪，融合图像是由可见光图像和红外光图像得来的，保留了可见光图像的信息和红外光图像的信息，因此即使红外光图像丢失了车牌信息等细节，但是在可见光图像上保留有该部分细节，因此，通过融合图像作为引导图对可见光图像进行滤波降噪时，能够解决上述车牌信息丢失的问题。

但是，由于可见光图像是还没有进行降噪就与红外光图像融合，得到的融合图像，可见光中的噪声会不可避免的大量保留到融合图像中，因此融合图像中会存在大量噪声，其信噪比远低于红外光图像。以融合图像作为引导图，对可见光图像进行滤波降噪处理，难以将可见光图像中的噪声较好的去除掉。

图11为本发明实施例提供的图像降噪方法示意图，充分将红外路和可见路两个通道的细节信息考虑到滤波中。本发明实施例中的图像降噪方法，在进行滤波降噪时的值域权重，是通过红外光图像的值域权重系数和可见光图像的值域权重系数进行融合得到的。其中，红外光图像的值域权重系数和可见光图像的值域权重系数在进行融合时是可以对两个值域权重系数的权重进行调节的。当可见光图像的值域权重系数在融合时所占的权重较大时，图像降噪的效果更接近单通道降噪方法；当红外光图像的值域权重系数在融合时所占的权重较大时，图像降噪的效果更接近红外图引导降噪方法。因此，可以通过调整红外光图像的值域权重系数和可见光图像的值域权重系数在进行融合时各自所占的权重，来调整滤波结果是更靠近单通道滤波降噪结果，还是更靠近红外图引导滤波降噪结果，还是以单通道和红外图引导两者之间的中和结果。

图12为本发明实施例提供的图像降噪方法得到的降噪后图像，如图12 所示，首先获取可见光图像数据和红外光图像数据，然后根据可见光图像数据计算可见光图像的第一值域权重系数，根据红外光图像数据计算红外光图像的第二值域权重系数。

对可见光图像的第一值域权重系数和红外光图像的第二值域权重系数进行第一次加权处理，得到值域权重系数，然后计算可见光图像的空域权重系数。

得到值域权重系数和空域权重系数后，进行第二次加权处理，得到第一权重。最后根据第一权重对可见光图像进行加权滤波，得到降噪后图像。

通过本发明实施例的图像降噪方法，与单通道降噪方法相比，加入了红外路通道的相关信息，而通过红外光图像的高信噪比，能够有效的将可见光图像中的噪声与信号进行区分，达到较好的降噪效果。与红外图引导降噪方法相比，保留了可见光图像中的细节信息，对于一些在红外光图像中属于平坦区的部分，在可见光图像中保留了对应的细节信息，因此能够保证可见光图像的已有信息不损失。如图12所示，本发明实施例提供的图像降噪方法，相比于现有的单通道降噪方法和红外图引导降噪方法，多了一个维度的边缘信息作为参考，更有利于边缘信息的保留以及噪声的去除，在极低照度时，能够取得良好的效果，得到的降噪后图像，在图12中的背景板上的细节以及车牌细节均得到了较好的权衡，噪声去除效果也较好。

图13为本发明实施例提供的摄像机的结构示意图，如图13所示，包括摄像头和处理器，所述摄像头和所述处理器连接，其中：

所述摄像头用于获取可见光图像和红外光图像，并向所述处理器发送所述可见光图像和所述红外光图像，所述可见光图像和所述红外光图像对应于相同的监控场景；

所述处理器用于：

获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，所述第一值域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，所述空域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点与所述邻域可见光像素点之间的距离；

获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数用于指示所述红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述可见光像素点的所述第一值域权重系数、所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。

在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：

获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数；

获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，对所述可见光像素点的所述第一值域权重系数和所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的值域权重系数；

将所述可见光像素点的值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的第一权重；

依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到所述降噪后图像。

在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：

针对所述可见光图像中的任一可见光像素点，根据所述可见光像素点确定第一邻域，其中，所述第一邻域中包括所述可见光像素点和多个第一邻域像素点，所述可见光像素点处于所述第一邻域的中心；

根据所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数，其中，所述第一值域权重系数与所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值的差值呈正相关；

根据所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数，其中，所述空域权重系数与所述可见光像素点和所述第一邻域像素点之间的距离呈正相关；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点，确定与所述第一邻域对应的第二邻域，其中，所述第二邻域中包括所述红外光像素点和多个第二邻域像素点，所述红外光像素点处于所述第二邻域的中心；

根据所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值，获取所述红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数与所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值的差值呈正相关。

在一种可能的实现方式中，所述第一值域权重系数具体为：

所述空域权重系数具体为：

其中，w_r1为所述第一值域权重系数，k为所述可见光像素点，i为所述第一邻域中的任一第一邻域像素点，P_k为所述可见光像素点k的像素值，P_i为所述第一邻域像素点i的像素值，σ_r1为所述可见光图像的值域高斯标准差，w_S为所述空域权重系数，(x_k,y_k)为所述可见光像素点k的第一位置信息，(x_i,y_i) 为所述第一邻域像素点i的第二位置信息，σ_S为所述可见光图像的空域高斯标准差。

在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：

对所述可见光像素点的所述第一值域权重系数和所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的值域权重系数；

将所述可见光像素点的值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的第一权重；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到处理后的所述可见光像素点的像素值，并根据每个处理后的所述可见光像素点的像素值，得到所述降噪后图像，其中，处理后的所述可见光像素点的像素值具体为：

其中，k为所述可见光像素点，i为所述第一邻域中的任一第一邻域像素点，P_i为像素点i的像素值，w_i为所述第一权重，W_k＝∑_i∈Sw_i为权重归一化系数，EJBF[P]_k为所述降噪后图像上的处理后的所述可见光像素点的像素值。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种图像降噪方法，其特征在于，包括：

获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，所述第一值域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，所述空域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点与所述邻域可见光像素点之间的距离；

获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数用于指示所述红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度，所述可见光图像和所述红外光图像对应于相同的监控场景；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，对所述可见光像素点的所述第一值域权重系数和所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的值域权重系数；

将所述可见光像素点的值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的第一权重；

依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，包括：

针对所述可见光图像中的任一可见光像素点，根据所述可见光像素点确定第一邻域，其中，所述第一邻域中包括所述可见光像素点和多个第一邻域像素点，所述可见光像素点处于所述第一邻域的中心；

根据所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数，其中，所述第一值域权重系数与所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值的差值呈正相关；

根据所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数，其中，所述空域权重系数与所述可见光像素点和所述第一邻域像素点之间的距离呈正相关。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，包括：

针对所述可见光图像中任一可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点，确定与所述第一邻域对应的第二邻域，其中，所述第二邻域中包括所述红外光像素点和多个第二邻域像素点，所述红外光像素点处于所述第二邻域的中心；

根据所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值，获取所述红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数与所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值的差值呈正相关。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数，包括：

获取所述可见光图像的值域高斯标准差；

根据所述可见光图像的值域高斯标准差、所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数；

根据所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数，包括：

获取所述可见光图像的空域高斯标准差；

根据所述可见光图像的空域高斯标准差、所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一值域权重系数具体为：

所述空域权重系数具体为：

其中，w_r1为所述第一值域权重系数，k为所述可见光像素点，i为所述第一邻域中的任一第一邻域像素点，P_k为所述可见光像素点k的像素值，P_i为所述第一邻域像素点i的像素值，σ_r1为所述可见光图像的值域高斯标准差，w_S为所述空域权重系数，(x_k,y_k)为所述可见光像素点k的第一位置信息，(x_i,y_i)为所述第一邻域像素点i的第二位置信息，σ_S为所述可见光图像的空域高斯标准差。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到所述降噪后图像，包括：

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到处理后的所述可见光像素点的像素值，并根据每个处理后的所述可见光像素点的像素值，得到所述降噪后图像，其中，处理后的所述可见光像素点的像素值具体为：

其中，k为所述可见光像素点，i为所述第一邻域S中的任一第一邻域像素点，P_i为所述第一邻域像素点i的像素值，w_i为所述第一权重，W_k＝∑_i∈Sw_i为权重归一化系数，EJBF[P]_k为所述降噪后图像上的处理后的所述可见光像素点的像素值。

7.一种摄像机，其特征在于，包括摄像头和处理器，所述摄像头和所述处理器连接，其中：

所述摄像头用于获取可见光图像和红外光图像，并向所述处理器发送所述可见光图像和所述红外光图像，所述可见光图像和所述红外光图像对应于相同的监控场景；

所述处理器用于：

获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数，其中，所述第一值域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点的像素值与其邻域可见光像素点的像素值的相近程度，所述空域权重系数用于指示所述可见光图像中任一可见光像素点与所述邻域可见光像素点之间的距离；

获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数用于指示所述红外光图像中任一红外光像素点的像素值与其邻域红外光像素点的像素值的相近程度；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，依据所述可见光像素点的所述第一值域权重系数、所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到降噪后图像；

所述处理器具体用于：

获取可见光图像中任一可见光像素点的第一值域权重系数和空域权重系数；

获取红外光图像中任一红外光像素点的第二值域权重系数；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点，对所述可见光像素点的所述第一值域权重系数和所述可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点的第二值域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的值域权重系数；

将所述可见光像素点的值域权重系数和所述可见光像素点的空域权重系数进行加权处理，得到所述可见光像素点的第一权重；

依据所述第一权重，对所述可见光像素点进行滤波降噪处理，得到所述降噪后图像。

8.根据权利要求7所述的摄像机，其特征在于，所述处理器具体用于：

针对所述可见光图像中的任一可见光像素点，根据所述可见光像素点确定第一邻域，其中，所述第一邻域中包括所述可见光像素点和多个第一邻域像素点，所述可见光像素点处于所述第一邻域的中心；

根据所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值，获取所述可见光像素点的第一值域权重系数，其中，所述第一值域权重系数与所述可见光像素点的像素值和所述第一邻域像素点的像素值的差值呈正相关；

根据所述可见光像素点的第一位置信息和所述第一邻域像素点的第二位置信息，获取所述可见光像素点的空域权重系数，其中，所述空域权重系数与所述可见光像素点和所述第一邻域像素点之间的距离呈正相关；

针对所述可见光图像中任一可见光像素点在所述红外光图像中对应的红外光像素点，确定与所述第一邻域对应的第二邻域，其中，所述第二邻域中包括所述红外光像素点和多个第二邻域像素点，所述红外光像素点处于所述第二邻域的中心；

根据所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值，获取所述红外光像素点的第二值域权重系数，其中，所述第二值域权重系数与所述红外光像素点的像素值和所述第二邻域像素点的像素值的差值呈正相关。

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