CN113554573A - 去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113554573A CN113554573A CN202111095754.6A CN202111095754A CN113554573A CN 113554573 A CN113554573 A CN 113554573A CN 202111095754 A CN202111095754 A CN 202111095754A CN 113554573 A CN113554573 A CN 113554573A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- brightness
- frequency
- pixel point
- denoised
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 91
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 37
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000003705 background correction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 11
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
- G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
- G06T7/42—Analysis of texture based on statistical description of texture using transform domain methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Controls And Circuits For Display Device (AREA)
Abstract
本申请提供一种去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，从而生成待去噪图像的可视图，其中，可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征可视图中各像素点的频率亮度类型，该频率亮度类型可以用于去噪参数调试的初始化。本申请的方法，基于待去噪图像中各像素点的频率类型和亮度类型生成待去噪图像的可视图，以使画质调试人员根据可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态，方便快捷地确定噪声区域的频率和亮度情况，从而快速确定相应的去噪参数进行调试，进而有效提升了去噪参数调试的效率。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技的发展，手机相机在日常生活中的应用越来越广泛。手机相机利用图像传感器生成并传输图像，但在图像生成和传输的过程中常常会受到各种噪声的干扰和影响，从而导致图像质量下降。因此，为了改善图像质量，需要对图像进行去噪处理。目前，手机相机在输出图像之前，会自动对图像进行去噪处理，不同平台采用不同的去噪方法，在一种方案中，采用的去噪方法为：根据频率和亮度对图像进行区域划分，针对图像中噪声区域的频率和亮度，采用相应的去噪参数进行去噪。
为了保证在降低图像噪声的同时尽可能地保证图像细节信息不受损失，在确定不同频率和亮度对应的去噪参数的过程中，需要进行去噪参数调试。也即画质调试人员确定大量噪声区域，并针对每个噪声区域基于该噪声区域的频率和亮度，进行去噪参数调试，直到确定出合适的去噪参数。在一种调试方案中，噪声区域的频率和亮度基于噪声区域所在图像的频率分布图和亮度分布图观察得到，具体的，先生成噪声区域所在图像的频率分布图和亮度分布图，然后画质调试人员综合查看频率分布图和亮度分布图中噪声区域对应区域的频率和亮度，进行对该噪声区域的去噪参数调试。
但是，综合查看频率分布图和亮度分布图的过程费时费力，尤其当待去噪图像中存在大量去噪区域的场景，导致去噪参数调试的效率不高。
发明内容
本申请提供一种去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以提高去噪参数调试的效率。
第一方面，本申请实施例提供一种去噪参数调试方法，包括：
获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型；
生成所述待去噪图像的可视图；其中，可视图的像素点与所述待去噪图像中的像素点一一对应，且所述可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定；其中，所述显示参数包括颜色参数；频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值；其中，所述可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征所述可视图中各像素点的频率亮度类型，所述频率亮度类型用于去噪参数调试的初始化。
进一步地，如上所述的方法，所述获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，包括：
获取待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，其中，所述频率分布图和所述亮度分布图的尺寸一致；
对所述频率分布图和亮度分布图进行解析处理，得到所述频率分布图中每个像素点的频率灰度值和所述亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值；
根据所述频率分布图中每个像素点的频率灰度值，确定所述待去噪图像中对应像素点的频率类型；其中，不同的频率类型对应不同的频率灰度值；
根据所述亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值，确定所述待去噪图像中对应像素点的亮度类型；其中，不同的亮度类型对应不同的亮度灰度值。
进一步地，如上所述的方法，所述生成所述待去噪图像的可视图，包括：
针对可视图中每个像素点，根据所述像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型，确定所述像素点所属的组合；其中，不同的组合由频率类型和亮度类型的不同组合定义；
根据所述可视图中各像素点所属的组合，确定所述可视图中各像素点的显示参数的参数值；其中，不同的组合对应不同的参数值；
根据所述可视图中各像素点的显示参数的参数值，生成所述可视图。
进一步地，如上所述的方法，所述方法还包括：
获取所述频率分布图或所述亮度分布图的尺寸信息，根据所述尺寸信息，生成初始的可视图；所述初始的可视图中每个像素点的显示参数均赋值为默认的初始值；且所述初始的可视图中像素点与所述频率分布图或亮度分布图的像素点一一对应；
所述根据所述可视图中各像素点的显示参数的参数值，生成所述可视图，包括：
针对所述初始的可视图中每个像素点，将所述像素点的显示参数赋值为所述像素点对应的参数值，以获得可视图。
进一步地，如上所述的方法，所述获取待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，包括：
获取采集的原始图像；
对所述原始图像依次进行黑电平校正，自动白平衡以及镜头阴影校正处理，并将经过处理的图像作为所述待去噪图像；
对所述待去噪图像进行图像信号处理，获得所述待去噪图像的频率分布图和亮度分布图。
进一步地，如上所述的方法，所述频率类型包括强纹理、纹理、次平坦以及平坦；所述亮度类型包括低亮、中亮以及高亮。
进一步地，如上所述的方法，所述显示状态包括颜色，所述显示参数包括颜色值。
第二方面，本申请实施例提供一种去噪参数调试装置，包括：
获取模块，用于获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型；
生成模块，用于生成所述待去噪图像的可视图；其中，可视图的像素点与所述待去噪图像中的像素点一一对应，且所述可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定；其中，所述显示参数包括颜色参数；频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值；其中，所述可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征所述可视图中各像素点的频率亮度类型，所述频率亮度类型用于去噪参数调试的初始化。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：存储器，处理器；
存储器：用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行如第一方面所述的去噪参数调试方法。
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，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的去噪参数调试方法。
本申请提供一种去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质，获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，从而生成待去噪图像的可视图，其中，可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定的，频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值。此外，可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征可视图中各像素点的频率亮度类型，该频率亮度类型可以用于去噪参数调试的初始化。也就是说，本申请基于待去噪图像中各像素点的频率类型和亮度类型生成待去噪图像的可视图，以使画质调试人员根据可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态，方便快捷地确定噪声区域的频率和亮度情况，从而快速确定相应的去噪参数进行调试，进而有效提升了去噪参数调试的效率。
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，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1为本申请实施例提供的去噪参数调试方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的频率分布图的示意图；
图3为本申请实施例提供的亮度分布图的示意图；
图4为本申请实施例提供的去噪参数调试方法的流程图；
图5为本申请实施例提供的可视图的示意图；
图6为本申请实施例提供的去噪参数调试装置的结构示意图；
图7为本申请的电子设备的结构示意图。
通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请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、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
目前，现有的手机相机在生成图像前，会自动进行去噪处理，不同平台采用不同的去噪方法，在一种方案中，采用的去噪方法为：根据频率和亮度对图像进行区域划分，针对图像中噪声区域的频率和亮度，采用相应的去噪参数进行去噪。然而，如果去噪参数确定的不合适，会导致在降低图像噪声的同时对图像的细节信息造成损失，因此，为了避免发生该情况，在确定不同频率和亮度对应的去噪参数的过程中，需要进行去噪参数调试。也即画质调试人员确定大量噪声区域，并针对每个噪声区域基于该噪声区域的频率和亮度，进行去噪参数调试，直到确定出合适的去噪参数。
在一种调试方案中，先生成噪声区域所在图像的频率分布图和亮度分布图，频率分布图中的各区域可分为不同频率，例如平坦，次平坦，纹理以及强纹理，亮度分布图中的各区域可分为不同亮度，例如低亮，中亮以及高亮，以使画质调试人员综合查看频率分布图和亮度分布图中噪声区域对应区域的频率和亮度，例如在频率分布图中对应区域的频率为平坦，且在亮度分布图中对应区域的亮度为低亮，从而可以对该噪声区域，基于平坦且低亮，进行去噪参数调试。
但是，综合查看频率分布图和亮度分布图的过程费时费力，尤其当待去噪图像中存在大量去噪区域的场景，导致去噪参数调试的效率不高。
本申请提供的去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术的如上技术问题。
下面以具体地实施例对本申请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，对本申请的实施例进行描述。
实施例一
图1为本申请实施例提供的去噪参数调试方法的流程图，如图1所示，本实施例提供的去噪参数调试方法包括以下步骤：
步骤101、获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型。
步骤102、生成所述待去噪图像的可视图；其中，可视图的像素点与所述待去噪图像中的像素点一一对应，且所述可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定；其中，频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值；其中，所述可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征所述可视图中各像素点的频率亮度类型，所述频率亮度类型用于去噪参数调试的初始化。
需要说明的是，本实施例提供的去噪参数调试方法的执行主体可以为去噪参数调试装置。在实际应用中，该去噪参数调试装置可以通过计算机程序实现，例如应用软件，计算机程序等，也可以通过存储有相关计算机程序的介质，例如，U盘、光盘等实现；或者，还可以通过集成或安装有相关计算机程序的实体装置实现，例如，芯片等。
在本实施例中，为了提升去噪参数调试的效率，需要使画质调试人员能够方便快捷地确定噪声区域的频率和亮度情况，因此，可以基于待去噪图像中各像素点的频率类型和亮度类型，生成待去噪图像的可视图。具体地，去噪参数调试装置首先可以获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，再基于此生成待去噪图像的可视图。待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型的具体获取方式将在本申请实施例二中进行说明，在此不做赘述。
其中，可视图的像素点与待去噪图像中的像素点一一对应，且可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定的。在一种可能的实施方式中，频率类型可以包括强纹理、纹理、次平坦以及平坦，亮度类型可以包括低亮、中亮以及高亮。
相应地，频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值。在一个示例中，频率类型为平坦，亮度类型为高亮，则其组成的组合对应的参数值为A。在另一个示例中，频率类型为纹理，亮度类型为中亮，则其组成的组合对应的参数值为B。在又一个示例中，频率类型为平坦，亮度类型为低亮，则其组成的组合对应的参数值为C。
此外，可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征可视图中各像素点的频率亮度类型，该频率亮度类型用于去噪参数调试的初始化。其中，显示状态可以为颜色、透明度等，相应地，显示参数可以为颜色值、透明度值等，本实施例对此不做限定。
在一种可能的实施方式中，显示状态为颜色，相应地，显示参数为颜色值，具体可以为RGB颜色值。在一个示例中，表一为频率类型和亮度类型组成的不同组合与颜色值以及呈现的颜色的对应表，由表一中序号01所对应的数据可知，当频率类型和亮度类型组成的组合为平坦低亮时，其对应的颜色值为0,0,0，则可视图中基于该颜色值呈现的黑色，表征可视图中该像素点的频率亮度类型为平坦低亮。也就是说，若噪声区域在可视图中的黑色区域，则画质调试人员可以方便快捷地确定噪声区域的频率类型和亮度类型为平坦低亮，从而可以快速确定相应的去噪参数，以进行去噪参数调试。
相应地，表一中序号02所对应的数据表示的是，当频率类型和亮度类型组成的组合为平坦中亮时，其对应的颜色值为150,150,150，则可视图中基于该颜色值呈现的灰色，表征可视图中该像素点的频率亮度类型为平坦中亮。也即，若噪声区域在可视图中的灰色区域，则画质调试人员可以方便快捷地确定噪声区域的频率类型和亮度类型为平坦中亮，从而确定相应的去噪参数，以进行去噪参数调试。
以此类推，表一中其他任一序号所对应的数据均与序号01或序号02对应的数据所表示的内容相似，在此不做赘述。
表一
本实施例提供的去噪参数调试方法，获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，从而生成待去噪图像的可视图，其中，可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定的，频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值。此外，可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征可视图中各像素点的频率亮度类型，该频率亮度类型可以用于去噪参数调试的初始化。也就是说，在本申请实施例中，基于待去噪图像中各像素点的频率类型和亮度类型生成待去噪图像的可视图，以使画质调试人员根据可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态，方便快捷地确定噪声区域的频率和亮度情况，从而快速确定相应的去噪参数进行调试，进而有效提升了去噪参数调试的效率。
实施例二
为了进一步说明本申请的去噪参数调试方法，本申请实施例二提供一种去噪参数调试方法，该实施例用以对获取频率类型和亮度类型的具体方法进行示例，相应的，在上述实施例一的基础上，步骤101，具体包括：
获取待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，其中，所述频率分布图和所述亮度分布图的尺寸一致。对所述频率分布图和亮度分布图进行解析处理，得到所述频率分布图中每个像素点的频率灰度值和所述亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值。根据所述频率分布图中每个像素点的频率灰度值，确定所述待去噪图像中对应像素点的频率类型；其中，不同的频率类型对应不同的频率灰度值。根据所述亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值，确定所述待去噪图像中对应像素点的亮度类型；其中，不同的亮度类型对应不同的亮度灰度值。
在本实施例中，为了获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，去噪参数调试装置首先可以获取待去噪图像的频率分布图和亮度分布图。其中，频率分布图和亮度分布图的尺寸一致，且频率分布图和亮度分布图中的像素点一一对应。
在一种可能的实施方式中，为了获取待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，去噪参数调试装置可以获取手机相机采集的原始图像，该原始图像可以为Raw图，接下来对原始图像依次进行黑电平校正（Black Level Correction，简称BLC），自动白平衡（AutomaticWhite Balance，简称AWB）以及镜头阴影校正（Lens Shading Correction，简称LSC）处理，并将经过处理的图像作为待去噪图像，再对待去噪图像进行图像信号处理（Image SignalProcessing，简称ISP），即可获得待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，如图2和图3所示，其中，图2为本申请实施例提供的频率分布图的示意图，图3为本申请实施例提供的亮度分布图的示意图。
接下来，去噪参数调试装置可以对频率分布图和亮度分布图进行解析处理，得到频率分布图中每个像素点的频率灰度值和亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值。在一个示例中，去噪参数调试装置可以从OpenCV软件库中，读取频率分布图中每个像素点的频率灰度值和亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值。
需要说明的是，频率灰度值指的是频率分布图中每个像素点的灰度值，亮度灰度值指的是亮度分布图中每个像素点的灰度值。
在一个示例中，频率灰度值可以包括0、155、205和255，亮度灰度值可以包括0、150和255。
接下来，去噪参数调试装置可以根据频率分布图中每个像素点的频率灰度值，确定待去噪图像中对应像素点的频率类型。其中，不同的频率类型对应不同的频率灰度值。
在一个示例中，频率灰度值为0，对应的频率类型为强纹理；频率灰度值为155，对应的频率类型为纹理；频率灰度值为205，对应的频率类型为次平坦；频率灰度值为255，对应的频率类型为平坦。
此外，去噪参数调试装置还可以根据亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值，确定待去噪图像中对应像素点的亮度类型。其中，不同的亮度类型对应不同的亮度灰度值。
在一个示例中，亮度灰度值为0，对应的亮度类型为低亮；亮度灰度值为150，对应的亮度类型为中亮；亮度灰度值为255，对应的亮度类型为高亮。
通过上述方式，可以获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，为生成待去噪图像的可视图奠定基础。
图4为本申请实施例提供的去噪参数调试方法的流程图，如图4所示，在上述实施例二的基础上，为了进一步说明本申请的去噪参数调试方法，步骤102，具体地包括以下步骤：
步骤201、针对可视图中每个像素点，根据所述像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型，确定所述像素点所属的组合；其中，不同的组合由频率类型和亮度类型的不同组合定义。
步骤202、根据所述可视图中各像素点所属的组合，确定所述可视图中各像素点的显示参数的参数值；其中，不同的组合对应不同的参数值。
步骤203、根据所述可视图中各像素点的显示参数的参数值，生成所述可视图。
在本实施例中，为了生成待去噪图像的可视图，去噪参数调试装置可以针对可视图中每个像素点，根据像素点在待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型，确定像素点所属的组合。其中，不同的组合由频率类型和亮度类型的不同组合定义。具体的组合方式已在本申请实施例一中进行说明，在此不做赘述。
接下来，去噪参数调试装置可以根据可视图中各像素点所属的组合，确定可视图中各像素点的显示参数的参数值，从而可以根据该参数值生成可视图。其中，不同的组合对应不同的参数值。在一个示例中，若可视图中某像素点所属的组合为平坦高亮，则可确定可视图中该像素点的显示参数的参数值为A，具体地，若显示参数为颜色值，则可确定可视图中该像素点的颜色值为250,250,250，或是其他合适的颜色值，本实施例对此不做限定。
在一种可能的实施方式中，在上述实施例二的基础上，为了生成待去噪图像的可视图，去噪参数调试装置还可以获取频率分布图或亮度分布图的尺寸信息，并根据尺寸信息，生成像素点与频率分布图或亮度分布图的像素点一一对应初始的可视图。该初始的可视图中每个像素点的显示参数均赋值为默认的初始值。
相应地，去噪参数调试装置可以针对初始的可视图中每个像素点，将像素点的显示参数赋值为像素点对应的参数值，从而获得可视图，如图5所示。图5为本申请实施例提供的可视图的示意图，在实际中，图5为呈现出多种颜色的可视图。
本实施例提供的去噪参数调试方法，通过待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，从而确定可视图中每个像素点所属的组合，进而确定可视图中各像素点的显示参数的参数值，生成画质调试人员可以直观查看的可视图，提升去噪参数调试的效率。
实施例三
图6为本申请实施例提供的去噪参数调试装置的结构示意图，如图6所示，本实施例提供的去噪参数调试装置包括：获取模块31以及生成模块32。其中，获取模块31，用于获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型。生成模块32，用于生成所述待去噪图像的可视图；其中，可视图的像素点与所述待去噪图像中的像素点一一对应，且所述可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定；其中，频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值；其中，所述可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征所述可视图中各像素点的频率亮度类型，所述频率亮度类型用于去噪参数调试的初始化。
本实施例提供的去噪参数调试装置，获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，从而生成待去噪图像的可视图，其中，可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定的，频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值。此外，可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征可视图中各像素点的频率亮度类型，该频率亮度类型可以用于去噪参数调试的初始化。也就是说，在本申请实施例中，基于待去噪图像中各像素点的频率类型和亮度类型生成待去噪图像的可视图，以使画质调试人员根据可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态，方便快捷地确定噪声区域的频率和亮度情况，从而快速确定相应的去噪参数进行调试，进而有效提升了去噪参数调试的效率。
可选实施方式中，所述获取模块31，还用于获取待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，其中，所述频率分布图和所述亮度分布图的尺寸一致；对所述频率分布图和亮度分布图进行解析处理，得到所述频率分布图中每个像素点的频率灰度值和所述亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值；根据所述频率分布图中每个像素点的频率灰度值，确定所述待去噪图像中对应像素点的频率类型；其中，不同的频率类型对应不同的频率灰度值；根据所述亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值，确定所述待去噪图像中对应像素点的亮度类型；其中，不同的亮度类型对应不同的亮度灰度值。
可选实施方式中，所述生成模块32，还用于针对可视图中每个像素点，根据所述像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型，确定所述像素点所属的组合；其中，不同的组合由频率类型和亮度类型的不同组合定义；根据所述可视图中各像素点所属的组合，确定所述可视图中各像素点的显示参数的参数值；其中，不同的组合对应不同的参数值；根据所述可视图中各像素点的显示参数的参数值，生成所述可视图。
可选实施方式中，所述生成模块32，还用于获取所述频率分布图或所述亮度分布图的尺寸信息，根据所述尺寸信息，生成初始的可视图；所述初始的可视图中每个像素点的显示参数均赋值为默认的初始值；且所述初始的可视图中像素点与所述频率分布图或亮度分布图的像素点一一对应。所述生成模块32，还用于针对所述初始的可视图中每个像素点，将所述像素点的显示参数赋值为所述像素点对应的参数值，以获得可视图。
可选实施方式中，所述获取模块31，还用于获取采集的原始图像；对所述原始图像依次进行黑电平校正，自动白平衡以及镜头阴影校正处理，并将经过处理的图像作为所述待去噪图像；对所述待去噪图像进行图像信号处理，获得所述待去噪图像的频率分布图和亮度分布图。
可选实施方式中，所述频率类型包括强纹理、纹理、次平坦以及平坦；所述亮度类型包括低亮、中亮以及高亮。
可选实施方式中，所述显示状态包括颜色，所述显示参数包括颜色值。
需要说明的是，本实施例提供的去噪参数调试装置执行的技术方案和效果可以参见前述方法实施例的相关内容，在此不再赘述。
实施例四
图7为本申请的电子设备的结构示意图，如图7所示，本申请还提供了一种电子设备400，包括：存储器401和处理器402。
存储器401，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机执行指令。存储器401可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。
处理器402，用于执行存储器401存放的程序。
其中，计算机程序存储在存储器401中，并被配置为由处理器402执行以实现本申请任意一个实施例提供的去噪参数调试方法。相关说明可以对应参见附图中的步骤所对应的相关描述和效果进行理解，此处不做过多赘述。
其中，本实施例中，存储器401和处理器402通过总线连接。所述总线可以是工业标准体系结构（Industry Standard Architecture，简称为ISA）总线、外部设备互连（Peripheral Component，简称为PCI）总线或扩展工业标准体系结构（Extended IndustryStandard Architecture，简称为EISA）总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
实施例五
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现本申请任意一个实施例提供的去噪参数调试方法。
实施例六
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请任意一个实施例提供去噪参数调试方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，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，例如多个模块或组件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。
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模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。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模块中，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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程去噪参数调试装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本申请的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本申请的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、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申请的一般性原理并包括本申请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，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是，本申请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。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。
Claims (10)
1.一种去噪参数调试方法，其特征在于，包括：
获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型；
生成所述待去噪图像的可视图；其中，可视图的像素点与所述待去噪图像中的像素点一一对应，且所述可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定；其中，所述显示参数包括颜色参数；频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值；其中，所述可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征所述可视图中各像素点的频率亮度类型，所述频率亮度类型用于去噪参数调试的初始化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型，包括：
获取待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，其中，所述频率分布图和所述亮度分布图的尺寸一致；
对所述频率分布图和亮度分布图进行解析处理，得到所述频率分布图中每个像素点的频率灰度值和所述亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值；
根据所述频率分布图中每个像素点的频率灰度值，确定所述待去噪图像中对应像素点的频率类型；其中，不同的频率类型对应不同的频率灰度值；
根据所述亮度分布图中每个像素点的亮度灰度值，确定所述待去噪图像中对应像素点的亮度类型；其中，不同的亮度类型对应不同的亮度灰度值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成所述待去噪图像的可视图，包括：
针对可视图中每个像素点，根据所述像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型，确定所述像素点所属的组合；其中，不同的组合由频率类型和亮度类型的不同组合定义；
根据所述可视图中各像素点所属的组合，确定所述可视图中各像素点的显示参数的参数值；其中，不同的组合对应不同的参数值；
根据所述可视图中各像素点的显示参数的参数值，生成所述可视图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述频率分布图或所述亮度分布图的尺寸信息，根据所述尺寸信息，生成初始的可视图；所述初始的可视图中每个像素点的显示参数均赋值为默认的初始值；且所述初始的可视图中像素点与所述频率分布图或亮度分布图的像素点一一对应；
所述根据所述可视图中各像素点的显示参数的参数值，生成所述可视图，包括：
针对所述初始的可视图中每个像素点，将所述像素点的显示参数赋值为所述像素点对应的参数值，以获得可视图。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取待去噪图像的频率分布图和亮度分布图，包括：
获取采集的原始图像；
对所述原始图像依次进行黑电平校正，自动白平衡以及镜头阴影校正处理，并将经过处理的图像作为所述待去噪图像；
对所述待去噪图像进行图像信号处理，获得所述待去噪图像的频率分布图和亮度分布图。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述频率类型包括强纹理、纹理、次平坦以及平坦；所述亮度类型包括低亮、中亮以及高亮。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显示状态包括颜色，所述显示参数包括颜色值。
8.一种去噪参数调试装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待去噪图像中每个像素点的频率类型和亮度类型；
生成模块，用于生成所述待去噪图像的可视图；其中，可视图的像素点与所述待去噪图像中的像素点一一对应，且所述可视图中每个像素点的显示参数的参数值，是基于该像素点在所述待去噪图像中对应像素点的频率类型和亮度类型确定；其中，所述显示参数包括颜色参数；频率类型和亮度类型组成的不同组合对应不同的参数值；其中，所述可视图中基于显示参数呈现的不同显示状态表征所述可视图中各像素点的频率亮度类型，所述频率亮度类型用于去噪参数调试的初始化。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，处理器；
存储器：用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行如权利要求1-7任一项所述的去噪参数调试方法。
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，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7任一项所述的去噪参数调试方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111095754.6A CN113554573B (zh) | 2021-09-18 | 2021-09-18 | 去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111095754.6A CN113554573B (zh) | 2021-09-18 | 2021-09-18 | 去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113554573A true CN113554573A (zh) | 2021-10-26 |
| CN113554573B CN113554573B (zh) | 2021-12-14 |
Family
ID=78134449
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111095754.6A Active CN113554573B (zh) | 2021-09-18 | 2021-09-18 | 去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113554573B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116228589A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-06-06 | 新创碳谷集团有限公司 | 一种视觉检测相机噪声点消除方法、设备及存储介质 |
| CN117901814A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-19 | 山西承信新能源科技装备有限公司 | 一种基于噪声控制的无轨胶轮车 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5412765A (en) * | 1992-12-21 | 1995-05-02 | General Electric Company | Method for vector field visualization using time varying texture maps |
| US20100040263A1 (en) * | 2008-08-15 | 2010-02-18 | Sti Medical Systems Llc | Methods for enhancing vascular patterns in cervical imagery |
| CN103577575A (zh) * | 2013-11-05 | 2014-02-12 | 浙江工业大学 | 基于自然纹理的二维多元数据可视化方法 |
| CN112184837A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-05 | 百度(中国)有限公司 | 一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-09-18 CN CN202111095754.6A patent/CN113554573B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5412765A (en) * | 1992-12-21 | 1995-05-02 | General Electric Company | Method for vector field visualization using time varying texture maps |
| US20100040263A1 (en) * | 2008-08-15 | 2010-02-18 | Sti Medical Systems Llc | Methods for enhancing vascular patterns in cervical imagery |
| CN103577575A (zh) * | 2013-11-05 | 2014-02-12 | 浙江工业大学 | 基于自然纹理的二维多元数据可视化方法 |
| CN112184837A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-05 | 百度(中国)有限公司 | 一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116228589A (zh) * | 2023-03-22 | 2023-06-06 | 新创碳谷集团有限公司 | 一种视觉检测相机噪声点消除方法、设备及存储介质 |
| CN116228589B (zh) * | 2023-03-22 | 2023-08-29 | 新创碳谷集团有限公司 | 一种视觉检测相机噪声点消除方法、设备及存储介质 |
| CN117901814A (zh) * | 2024-03-15 | 2024-04-19 | 山西承信新能源科技装备有限公司 | 一种基于噪声控制的无轨胶轮车 |
| CN117901814B (zh) * | 2024-03-15 | 2024-05-24 | 山西承信新能源科技装备有限公司 | 一种基于噪声控制的无轨胶轮车 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113554573B (zh) | 2021-12-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113554573B (zh) | 去噪参数调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| US9710894B2 (en) | System and method for enhanced multi-sample anti-aliasing | |
| CN109076139B (zh) | 用于捕获彩色图像数据的方法和装置 | |
| US11151700B2 (en) | Image processing method, terminal, and non-transitory computer-readable storage medium | |
| US10805508B2 (en) | Image processing method, and device | |
| CN109600605B (zh) | 4k超高清视频的检测方法、电子设备及计算机程序产品 | |
| CN111760277B (zh) | 光照渲染的方法及装置 | |
| EP3561777A1 (en) | Method and apparatus for processing a 3d scene | |
| CN111866501B (zh) | 一种摄像模组检测方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN109801342B (zh) | 动态标识移动设备上运行时贴图合适度的方法及装置 | |
| CN110969046A (zh) | 人脸识别方法、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN112559341A (zh) | 一种画面测试方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110636217A (zh) | 自动化现场数据处理系统 | |
| CN113920057A (zh) | 一种产品指示灯颜色的识别方法、装置及系统 | |
| CN113132639A (zh) | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114626118A (zh) | 建筑物室内模型生成方法及装置 | |
| CN114445318A (zh) | 一种缺陷检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN112419465A (zh) | 虚拟模型的渲染方法和装置 | |
| CN108805883B (zh) | 一种图像分割方法、图像分割装置及电子设备 | |
| CN112950509B (zh) | 一种图像处理方法、装置及电子设备 | |
| CN116993654A (zh) | 摄像头模组缺陷检测方法、装置、设备、存储介质及产品 | |
| CN112770111B (zh) | 一种鉴定镜头光轴与图像传感器中心重合的装置及方法 | |
| TWI760934B (zh) | 顯示面板Mura補償方法、系統、電子裝置及存儲介質 | |
| CN110310235B (zh) | 眼底图像处理方法、装置及设备和存储介质 | |
| CN116962890B (zh) | 点云图像的处理方法、装置、设备和存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |