CN113810674A - 图像处理方法与装置、终端及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种图像处理方法、装置、终端及可读存储介质。图像处理方法包括：输入初始图像。对初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，待降噪图像中各像素点的参数值较初始图像相应位置的像素点的参数值大，参数值用于反应图像的亮度和/或色彩。对待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图。及根据增益引导图对中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，增益引导图具有能够表征中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。本申请的图像处理方法中，根据增益引导图对进行初步降噪后的中间降噪图进行第二降噪处理，从而更有针对性地压制与纹理细节区域难以区分的区域的噪声，避免其他区域出现纹理弱化或对比度偏低的现象。
Description
技术领域
本申请涉及电子技术领域，更具体而言，涉及一种图像处理方法、图像处理装置、终端及非易失性计算机可读存储介质。
背景技术
在图像信号处理(ImageSignalProcess，ISP)系统中，图像的暗区噪声对整体的画质有非常重要的影响。在图像的暗区，其信噪比相对亮区会更低，此外，有些暗区经过局部色调映射(Local Tone Mapping，LTM)或全局色调映射(Global Tone Mapping，GTM)等模块的作用之后，亮度会被提高，从而导致暗区的噪声会更加显现。在降噪模块中，当前针对暗区噪声的优化方法，一般是先通过像素的灰度值和设定的阈值区分出暗区和非暗区，然后针对暗区进行调整降噪的强度。而通过图像的像素灰度值和设定的阈值来判断暗区和非暗区会存在以下问题：有些暗区的噪声经过LTM或GTM等模块提亮后，其灰度值会有些提高。在灰度上，这些提亮区域和未经过LTM或GTM提亮的其他有纹理细节的区域有可能非常接近，而两者单从亮度上难以区分开来。若增强这些暗区的降噪力度，其他纹理细节区域也会受到影响，从而导致细节模糊或对比度降低的问题。
发明内容
本申请实施方式提供一种图像处理方法、图像处理装置、终端及非易失性计算机可读存储介质。
本申请实施方式的图像处理方法包括：输入初始图像。对所述初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，所述待降噪图像中各像素点的参数值较所述初始图像相应位置的像素点的参数值大，所述参数值用于反应图像的亮度和/或色彩。对所述待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图。及根据增益引导图对所述中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，所述增益引导图具有能够表征所述中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
本申请实施方式的图像处理装置包括输入模块、处理模块及降噪模块。所述输入模块用于：输入初始图像。所述处理模块用于：对所述初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，所述待降噪图像中各像素点的参数值较所述初始图像相应位置的像素点的参数值大，所述参数值用于反应图像的亮度和/或色彩。所述降噪模块用于：对所述待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图。及根据增益引导图对所述中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，所述增益引导图具有能够表征所述中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
本申请实施方式的终端包括一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序。其中，一个或多个所述程序被存储在所述存储器中，并且被一个或多个所述处理器执行，所述程序包括用于执行本申请实施方式所述的图像处理方法的指令。所述图像处理方法包括：输入初始图像。对所述初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，所述待降噪图像中各像素点的参数值较所述初始图像相应位置的像素点的参数值大，所述参数值用于反应图像的亮度和/或色彩。对所述待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图。及根据增益引导图对所述中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，所述增益引导图具有能够表征所述中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
本申请实施方式的非易失性计算机可读存储介质包含有计算机程序，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行如下图像处理方法：输入初始图像。对所述初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，所述待降噪图像中各像素点的参数值较所述初始图像相应位置的像素点的参数值大，所述参数值用于反应图像的亮度和/或色彩。对所述待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图。及根据增益引导图对所述中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，所述增益引导图具有能够表征所述中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
本申请的图像处理方法、图像处理装置、终端及非易失性计算机可读存储介质中，对初始图像执行第一图像处理，使得获取的待降噪图像中像素点的参数值较初始图像相应位置的像素点的参数值大，参数值用于反应图像的亮度和/或色彩，并对该待降噪图像进行第一降噪处理以获取中间降噪图，从而初步降低待降噪图像中全图的噪声，再根据增益引导图对中间降噪图进行第二降噪处理，从而更有针对性地压制与纹理细节区域难以区分的区域的噪声，避免其他区域出现纹理弱化或对比度偏低的现象。
本申请的实施方式的附加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，或通过本申请的实施方式的实践了解到。
附图说明
本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
图2是本申请某些实施方式的图像处理装置的结构示意图；
图3是本申请某些实施方式的终端的结构示意图；
图4是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
图5是本申请某些实施方式的图像处理方法中第一关系函数的示意图；
图6是本申请某些实施方式的图像处理方法对待降噪图像进行第一降噪处理的示意图；
图7是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
图8是本申请某些实施方式的图像处理方法的增益引导图的增益值与降噪强度的映射曲线的示意图；
图9是本申请某些实施方式的图像处理方法对中间降噪图进行第二降噪处理的示意图；
图10和图11是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
图12是本申请某些实施方式的图像处理方法中的第二关系函数的示意图；
图13是本申请某些实施方式的图像处理方法对降噪图像进行第一锐化处理的示意图；
图14是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
图15是本申请某些实施方式的图像处理方法中的增益引导图的增益值与锐化强度的映射曲线的示意图；
图16是本申请某些实施方式的图像处理方法对中间锐化图进行第二锐化处理的示意图；
图17是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
图18是本申请某些实施方式的图像处理方法获取增益引导图的示意图；
图19是本申请某些实施方式的图像处理方法的流程示意图；
图20是本申请某些实施方式的图像处理方法获取增益引导图的示意图；
图21是本申请某些实施方式的非易失性计算机可读存储介质与处理器的连接示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中，相同或类似的标号自始至终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方式是示例性的，仅用于解释本申请的实施方式，而不能理解为对本申请的实施方式的限制。
请参阅图1，本申请实施方式提供一种图像处理方法，该图像处理方法包括：
01：输入初始图像；
02：对初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，待降噪图像中各像素点的参数值较初始图像相应位置的像素点的参数值大，参数值用于反应图像的亮度和/或色彩；
03：对待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图；
04：根据增益引导图对中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，增益引导图具有能够表征中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
请结合图2，本申请还提供一种图像处理装置10，图像处理装置10包括输入模块11、处理模块13、降噪模块15及锐化模块17。输入模块11用于执行01中的方法，即，输入模块11用于输入初始图像。处理模块13用于执行02中的方法，即，处理模块13用于对初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，待降噪图像中各像素点的参数值较初始图像相应位置的像素点的参数值大，参数值用于反应图像的亮度和/或色彩。降噪模块15用于执行03及04中的方法，即，降噪模块15用于对初始待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图；及根据增益引导图对中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，增益引导图具有能够表征中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
请结合图3，本申请还提供一种终端100，终端100包括一个或多个处理器30、存储器50和一个或多个程序。其中，一个或多个程序被存储在存储器50中，并且被一个或多个处理器30执行，程序包括用于执行本申请实施方式的图像处理方法的指令。即，一个或多个处理器30执行程序时，处理器30可以实现01、02、03及04中的方法。即，一个或多个处理器30用于：输入初始图像；对初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，待降噪图像中各像素点的参数值较初始图像相应位置的像素点的参数值大，参数值用于反应图像的亮度和/或色彩；对初始待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图；根据增益引导图对中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，增益引导图具有能够表征中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
具体地，终端100可以包括但不限于手机、笔记本电脑、智能电视机、平板电脑、智能手表、或电脑等终端设备。图像处理装置10可以是集成在终端100中的功能模块的集成。本申请仅以终端100是手机为例进行说明，终端100是其他类型的设备时的情形与手机类似，不详细展开说明。
在图像信号处理(ImageSignalProcess，ISP)系统中，图像的暗区噪声对整体的画质有非常重要的影响。在图像的暗区，其信噪比相对亮区会更低，此外，有些暗区经过局部色调映射(Local Tone Mapping，LTM)或全局色调映射(Global Tone Mapping，GTM)等模块的作用之后，亮度会被提高，从而导致暗区的噪声会更加显现。在降噪模块中，当前针对暗区噪声的优化方法，一般是先通过像素的灰度值和设定的阈值区分出暗区和非暗区，然后针对暗区进行调整降噪的强度。而通过图像的像素灰度值和设定的阈值来判断暗区和非暗区会存在以下问题：有些暗区的噪声经过LTM或GTM等模块提亮后，其灰度值会有些提高。在灰度上，这些提亮区域和未经过LTM或GTM提亮的其他有纹理细节的区域有可能非常接近，而两者单从亮度上难以区分开来。若增强这些暗区的降噪力度，其他纹理细节区域也会受到影响，从而导致细节模糊或对比度降低的问题。
本申请的图像处理方法、图像处理装置10、终端100及非易失性计算机可读存储介质200(图21所示)中，对初始图像执行第一图像处理，使得获取的待降噪图像中像素点的参数值较初始图像相应位置的像素点的参数值大，参数值用于反应图像的亮度和/或色彩，并对该待降噪图像进行第一降噪处理以获取中间降噪图，从而初步降低待降噪图像中全图的噪声，再根据增益引导图对中间降噪图进行第二降噪处理，从而更有针对性地压制与纹理细节区域难以区分的区域的噪声，避免其他区域出现纹理弱化或对比度偏低的现象。
方法01及02中，输入的初始图像可以是图像处理装置10或终端100采集得到的图像的原始数据，也可以是存储在图像处理装置10或终端100中的图像。处理模块13或处理器30对输入的初始图像进行第一图像处理，其中第一图像处理具体为：处理模块13或处理器30通过图像处理引擎中的亮度模块或颜色模块对初始图像进行参数值校正，使得初始图像中的参数值被提高，以输出待降噪图像，从而在对初始图像进行降噪前，提升初始图像的饱和度。
方法03中，降噪模块15或处理器30对待降噪图像进行第一降噪处理，具体可通过待降噪图像中的各像素点的参数值对全图进行降噪处理，以初步消除待降噪图像中的明显噪声，输出中间降噪图。其中，参数值可包括亮度值、各颜色通道的色彩分量值中的一个或多个。例如，当图像格式为YUV格式，参数值可包括亮度通道的亮度值、U通道的色彩分量值及V通道的色彩分量值中的一种；或者，参数值可包括亮度值和U通道的色彩分量值；或者，参数值可包括亮度值和V通道的色彩分量值；或者，参数值可包括U通道的色彩分量值和V通道的色彩分量值；或者，参数值可包括亮度通道的亮度值、U通道的色彩分量值及V通道的色彩分量值。当图像格式为RGB格式时，参数值也同样可以包括亮度值、R通道的色彩分量、G通道的色彩分量及B通道的色彩分量中的至少一个。其中，亮度值可根据R通道的色彩分量、G通道的色彩分量及B通道的色彩分量来计算得到。
方法04中，降噪模块15或处理器30对进行了初步降噪的中间降噪图进行针对性降噪，主要通过增益引导图对中间降噪图进行第二降噪处理，由于增益引导图中能够表征中间降噪图中各像素点的参数值对应的增益值，因此，根据增益引导图中的增益值的大小，可以有效地区分出纹理细节区域和除纹理细节区域外的其他区域，从而利用增益引导图中的增益值对中间降噪图的其他区域进行针对性降噪，并能够保护其他区域的纹理和对比度。
请参阅图4，在某些实施方式中，03：对待降噪图像执行第一降噪处理，以获取中间降噪图，可包括：
031：获取预设的关于像素点的参数值与降噪强度之间的第一关系函数；及
033：根据第一关系函数对待降噪图像进行第一降噪处理，以获得中间降噪图。
请结合图2，降噪模块15还用于执行031及033中的方法。即，降噪模块15还用于：获取预设的关于像素点的参数值与降噪强度之间的第一关系函数；及根据第一关系函数对待降噪图像进行第一降噪处理，以获得中间降噪图。
请结合图3，处理器30还用于执行031及033中的方法。即，处理器30还用于：获取预设的关于像素点的参数值与降噪强度之间的第一关系函数；及根据第一关系函数对待降噪图像进行第一降噪处理，以获得所述中间降噪图。
降噪模块15或处理器30对待降噪图像进行第一降噪处理以获取中间降噪图时，可根据方法031和033来实现。
具体地，在一个实施例中，处理模块13或处理器30获取得到待降噪图像后，可根据待降噪图像中各像素点的参数值均设置一个对应的降噪强度，且像素点的参数值越大，像素点的降噪强度越弱，从而得到关于参数值与降噪强度之间的第一关系函数，其中，第一关系函数可以是与参数值、降噪强度相关的公式，参数值可包括灰度值和色彩分量。或者，如图5所示，第一关系函数是灰度值与降噪强度相关的曲线。当参数值为色彩分量时，可将图5中的横坐标(灰度值)替换为色彩分量，从而得到色彩分量与降噪强度的第一关系函数。降噪模块15或处理器30根据第一关系函数对待降噪图像进行全图降噪处理，消除待降噪图像中的明显噪声，以获取中间降噪图。
在另一个实施例中，第一关系函数为处理模块13或处理器30预先设置好的，例如通过机器学习训练得到不同场景下的第一关系函数，当降噪模块15或处理器30对待降噪图像进行降噪时，降噪模块15或处理器30选择最接近的第一关系函数对待降噪图像进行第一降噪处理，从而得到中间降噪图。
请继续参阅图4，在某些实施方式中，03：对待降噪图像执行第一降噪处理，以获取待降噪图像，还可包括：
035：根据初始图像中各像素点的灰度值和预设的灰度阈值获取初始图像中的暗区和非暗区，暗区中每个像素点均具有预设的第一降噪强度，非暗区中每个像素点均具有预设的第二降噪强度，第一降噪强度大于所述第二降噪强度；及
037：采用第一降噪强度对待降噪图像的暗区中各像素点进行降噪，及采用第二降噪强度对待降噪图像的非暗区中各像素点进行降噪，以获得中间降噪图。
请结合图2，降噪模块15还用于执行035及037中的方法。即，降噪模块15还用于：根据初始图像中各像素点的灰度值和预设的灰度阈值获取初始图像中的暗区和非暗区，暗区中每个像素点均具有预设的第一降噪强度，非暗区中每个像素点均具有预设的第二降噪强度，第一降噪强度大于所述第二降噪强度；及采用第一降噪强度对待降噪图像的暗区中各像素点进行降噪，及采用第二降噪强度对待降噪图像的非暗区中各像素点进行降噪，以获得中间降噪图。
请结合图3，处理器30还用于执行035及037中的方法。即，处理器30还用于：根据初始图像中各像素点的灰度值和预设的灰度阈值获取初始图像中的暗区和非暗区，暗区中每个像素点均具有预设的第一降噪强度，非暗区中每个像素点均具有预设的第二降噪强度，第一降噪强度大于所述第二降噪强度；及采用第一降噪强度对待降噪图像的暗区中各像素点进行降噪，及采用第二降噪强度对待降噪图像的非暗区中各像素点进行降噪，以获得中间降噪图。
降噪模块15或处理器30对待降噪图像进行第一降噪处理以获取中间降噪图时，还可根据方法035和037来实现。具体地，在对初始图像进行第一图像处理前，处理模块13或处理器30根据初始图像中的各像素的灰度值和预设的灰度阈值以获取初始图像的暗区和非暗区，其中，预设阈值可根据实际场景和实际的拍摄条件进行设置。暗区中的各像素均具有一一对应的预设的第一降噪强度，暗区中各像素对应的预设的第一降噪强度可由处理模块13或处理器30通过机器学习大量同一场景下的样本图像计算得到。同样地，非暗区汇总的各像素也均具有一一对应的预设的第二降噪强度，非暗区中各像素对应的预设的第二降噪强度可由处理模块13或处理器30通过机器学习大量同一场景下的样本图像计算得到。
请结合图6，在一个例子中，假设初始图像为P0(大小为3×3)，根据预设的灰度阈值划分得到的暗区为参数值分别为R(0，0)、R(0，1)、R(1，0)、R(1，1)对应的位置组成的区域，则非暗区为参数值分别为R(0，2)、R(1，2)、R(2，0)、R(2，1)、和R(2，2)对应的位置组成的区域。初始图像P0进行第一图像处理后得到的待降噪图像P1中的暗区为参数值分别为B(0，0)、B(0，1)、B(1，0)、B(1，1)对应的位置组成的区域，待降噪图像P1中的非暗区为参数值分别为B(0，2)、B(1，2)、B(2，0)、B(2，1)、和B(2，2)对应的位置组成的区域。同样地，中间降噪图P2中的暗区为参数值分别为C(0，0)、C(0，1)、C(1，0)、C(1，1)对应的位置组成的区域，中间降噪图P2中的非暗区为参数值分别为C(0，2)、C(1，2)、C(2，0)、C(2，1)、和C(2，2)对应的位置组成的区域。若预设的灰度阈值为7.5，第一关系函数为灰度值与降噪强度的曲线，如图5所示，其中，图5中灰度值为7.5时对应的降噪强度为1，则降噪强度小于1的多个降噪强度均为第一降噪强度，降噪强度大于1的多个降噪强度均为第二降噪强度。降噪模块15或处理器30采用与待降噪图像P1的暗区中各像素点的参数值B(0，0)、B(0，1)、B(1，0)和B(1，1)分别对应的第一降噪强度对上述参数值对应的像素进行降噪处理，以得到中间降噪图P2的暗区中对应的参数值C(0，0)、C(0，1)、C(1，0)、C(1，1)；采用与非暗区中的各像素点的参数值B(0，2)、B(1，2)、B(2，0)、B(2，1)、和B(2，2)分别对应的第二降噪强度对上述参数值对应的像素进行降噪处理，以得到中间降噪图P2的非暗区中对应像素的参数值C(0，2)、C(1，2)、C(2，0)、C(2，1)、和C(2，2)。
请参阅图7，在某些实施方式中，04：根据增益引导图对中间降噪图进行第二降噪处理，以获取降噪图像，可包括：
041：根据增益引导图中与暗区对应的各像素点的增益值对中间降噪图中与暗区对应的各像素点的参数值进行第二降噪处理，以获取降噪图像。
请结合图2，降噪模块15还用于执行041中的方法。即，降噪模块15还用于：根据增益引导图中与暗区对应的各像素点的增益值对中间降噪图中与暗区对应的各像素点的参数值进行第二降噪处理，以获取降噪图像。
请结合图3，处理器30还用于执行041中的方法。即，处理器30还用于：根据增益引导图中与暗区对应的各像素点的增益值对中间降噪图中与暗区对应的各像素点的参数值进行第二降噪处理，以获取降噪图像。
具体地，由于增益引导图中以计算得到各个像素点的增益值，而增益值可得知中间降噪图各像素点的参数值对应的增加倍数，对于中间降噪图中的暗区而言，在进行第一图像处理时，暗区中的像素的参数值的增加倍数与非暗区(非暗区可包括纹理细节区域和高亮区域)中的像素的参数值的增加倍数不同，因此，根据增益引导图中的增益值可有效区分出增大倍数大或小的区域(即区分暗区和非暗区)，从而利用增益引导图中与暗区对应的各像素点的增益值对中间降噪图中的暗区中的各像素点进行第二降噪处理，以获取降噪图像。其中，如图8所示，可根据增益引导图中的增益值设置对应的降噪强度并生成映射曲线。像素点对应的增益值越大，该像素点对应的降噪强度越大。
请结合图9，在一个例子中，假设中间降噪图为P2，其中，暗区中的像素点如前述设置，即中间降噪图P2中的暗区的各像素点的参数值分别为C(0，0)、C(0，1)、C(1，0)、C(1，1)，其余像素点为非暗区，则增益引导图P3中与暗区的各像素的参数值C(0，0)、C(0，1)、C(1，0)、C(1，1)分别对应的增益值为D(0，0)、D(0，1)、D(1，0)、D(1，1)，则利用D(0，0)对应的降噪强度对参数值C(0，0)进行降噪处理得到降噪图像P4中(0，0)处的参数值E(0，0)，利用D(0，1)对应的降噪强度对参数值C(0，1)进行降噪处理得到降噪图像P4中(0，1)处的参数值E(0，1)，利用D(1，0)对应的降噪强度对参数值C(1，0)进行降噪处理得到降噪图像P4中(1，0)处的参数值E(1，0)，利用D(1，1)对应的降噪强度对参数值C(1，1)进行降噪处理得到降噪图像P4中(1，1)处的参数值E(1，1)，降噪图像P4中的其余位置的像素点的参数值仍为中间降噪图中其余像素点的参数值，即参数值分别为C(0，2)、C(1，2)、C(2，0)、C(2，1)、和C(2，2)。综上，降噪模块13或处理器30更有针对性地压制增益值偏高的暗区的噪声，且不会导致非暗区出现纹理弱化或对比度偏低的现象。
请参阅图10，在某些实施方式中，图像处理方法还可包括：
05：对降噪图像执行第一锐化处理，以获取中间锐化图；及
06：根据增益引导图对中间锐化图进行第二锐化处理，以获取锐化图像，增益引导图具有能够表征所述中间锐化图中各像素点的参数值的增益值。
请结合图2，图像处理装置10还包括锐化模块17，锐化模块17还用于执行05及06中的方法。即，锐化模块17还用于：对降噪图像执行第一锐化处理，以获取中间锐化图；及根据增益引导图对中间锐化图进行第二锐化处理，以获取锐化图像，增益引导图具有能够表征所述中间锐化图中各像素点的参数值的增益值。
请结合图3，处理器30还用于执行05及06中的方法。即，处理器30还用于：对降噪图像执行第一锐化处理，以获取中间锐化图；及根据增益引导图对中间锐化图进行第二锐化处理，以获取锐化图像，增益引导图具有能够表征所述中间锐化图中各像素点的参数值的增益值。
具体地，降噪模块15或处理器30得到降噪图像后，可对降噪图像进行锐化处理，以提高降噪图像的锐度。锐化模块17或处理器30对降噪图像进行第一锐化处理，对降噪图像进行全图锐化，以初步提高降噪图像中各像素点的锐度，以输出中间锐化图。同时，增益引导图中增益值还可以表示中间锐化图中各像素点的参数值的增大倍数。因此，利用增益引导图对中间锐化图进行针对性的第二锐化处理，以进一步提高中间锐化图的部分区域的锐度，提高图像质量。
请参阅图11，在某些实施方式中，05：对降噪图像执行第一锐化处理，以获取中间锐化图，可包括：
051：获取预设的关于像素点的参数值与锐化强度之间的第二关系函数；及
053：根据第二关系函数对降噪图像进行第一锐化处理，以获得中间锐化图。
请结合图2，锐化模块17还用于执行051及053中的方法。即，锐化模块17还用于：获取预设的关于像素点的参数值与锐化强度之间的第二关系函数；及根据第二关系函数对降噪图像进行第一锐化处理，以获得中间锐化图。
请结合图3，处理器30还用于执行051及053中的方法。即，处理器30还用于：获取预设的关于像素点的参数值与锐化强度之间的第二关系函数；及根据第二关系函数对降噪图像进行第一锐化处理，以获得中间锐化图。
具体地，在一个实施例中，处理模块13后处理器30可接收降噪图像，可根据降噪图像中各像素点的参数值均设置一个对应的锐化强度，且像素点的参数值越大，像素点的锐化强度越弱，从而得到关于参数值与锐化强度之间的第二关系函数，其中，第二关系函数可以是与参数值、锐化强度相关的公式，参数值可包括灰度值和色彩分量。或者，如图12所示，第二关系函数是灰度值与锐化强度相关的曲线。当参数值为色彩分量时，可将图12中的横坐标(灰度值)替换为色彩分量，从而得到色彩分量与锐化强度的第二关系函数。锐化模块17或处理器30根据第二关系函数对降噪图像进行全图第一锐化处理，以初步提高降噪图像中各像素点的锐度，以输出中间锐化图。在另一个实施例中，第二关系函数为处理模块13或处理器30预先设置好的，例如通过机器学习训练得到不同场景下降噪后的图像的第二关系函数，当锐化模块17或处理器30对降噪图像进行锐化时，锐化模块17或处理器30选择最接近的第二关系函数对降噪图像进行第一锐化处理，从而得到中间锐化图。
请再次参阅图11，在某些实施方式中，05：对降噪图像执行第一锐化处理，以获取中间锐化图，可包括：
055：根据初始图像中各像素点的灰度值和预设的灰度阈值获取初始图像中的暗区和非暗区，暗区中每个像素点均具有预设的第一锐化强度，非暗区中每个像素点均具有预设的第二锐化强度，第一锐化强度大于第二锐化强度；及
057：采用第一锐化强度对降噪图像的暗区中各像素点进行锐化，及采用第二锐化强度对降噪图像的非暗区中各像素点进行锐化，以获得中间锐化图。
请结合图2，锐化模块17还用于执行055及057中的方法。即，锐化模块17还用于：根据初始图像中各像素点的灰度值和预设的灰度阈值获取初始图像中的暗区和非暗区，暗区中每个像素点均具有预设的第一锐化强度，非暗区中每个像素点均具有预设的第二锐化强度，第一锐化强度大于第二锐化强度；及采用第一锐化强度对降噪图像的暗区中各像素点进行锐化，及采用第二锐化强度对降噪图像的非暗区中各像素点进行锐化，以获得中间锐化图。
请结合图3，处理器30还用于执行055及057中的方法。即，处理器30还用于：根据初始图像中各像素点的灰度值和预设的灰度阈值获取初始图像中的暗区和非暗区，暗区中每个像素点均具有预设的第一锐化强度，非暗区中每个像素点均具有预设的第二锐化强度，第一锐化强度大于第二锐化强度；及采用第一锐化强度对降噪图像的暗区中各像素点进行锐化，及采用第二锐化强度对降噪图像的非暗区中各像素点进行锐化，以获得中间锐化图。
请结合图12及图13，同样地，若预设的灰度阈值为7.5，第二关系函数为灰度值与锐化强度的曲线，图12中灰度值为7.5时对应的锐化强度为1.09，则降噪强度小于1.09的多个锐化强度均为第一锐化强度，锐化强度大于1.09的多个锐化强度均为第二锐化强度。锐化模块17或处理器30采用与降噪图像P4的暗区中的各参数值为E(0，0)、E(0，1)、E(1，0)和E(1，1)所对应的像素分别对应的第一锐化强度对各像素点进行第一锐化处理，以得到中间锐化图P2的暗区中对应的参数值F(0，0)、F(0，1)、F(1，0)、F(1，1)；采用与非暗区中各参数值为C(0，2)、C(1，2)、C(2，0)、C(2，1)、和C(2，2)所对应的像素分别对应的第二锐化强度对各像素对应的参数值进行锐化处理，以得到中间锐化图P5的非暗区中对应位置的参数值F(0，2)、F(1，2)、F(2，0)、F(2，1)、和F(2，2)。
请参阅图14，在某些实施方式中，06：根据增益引导图对中间锐化图进行第二锐化处理，以获取锐化图像，包括：
061：根据增益引导图中与暗区对应的各像素点的增益值对中间锐化图中与暗区对应的各像素点的参数值进行第二锐化处理，以获取锐化图像。
请结合图2，锐化模块17还用于执行061中的方法。即，锐化模块17还用于：根据增益引导图中与暗区对应的各像素点的增益值对中间锐化图中与暗区对应的各像素点的参数值进行第二锐化处理，以获取锐化图像。
请结合图3，处理器30还用于执行061中的方法。即，处理器30还用于：根据增益引导图中与暗区对应的各像素点的增益值对中间锐化图中与暗区对应的各像素点的参数值进行第二锐化处理，以获取锐化图像。
同样地，如图15所示，可根据增益引导图中的增益值设置对应的锐化强度生成映射曲线。像素点对应的增益值越大，该像素点对应的锐化强度越小。请结合图16，在一个例子中，假设中间锐化图为P5，增益引导图为P3，中间锐化图P5中的暗区的各像素点的参数值分别为F(0，0)、F(0，1)、F(1，0)、F(1，1)，其余像素点为非暗区，则增益引导图P3中与中间锐化图P5的暗区中的各像素分别对应的增益值为D(0，0)、D(0，1)、D(1，0)、D(1，1)，则利用D(0，0)对应的锐化强度对参数值F(0，0)进行锐化处理得到锐化图像P6中(0，0)处的参数值G(0，0)，利用D(0，1)对应的锐化强度对参数值F(0，1)进行锐化处理得到锐化图像P6(0，1)处中的参数值G(0，1)，利用D(1，0)对应的锐化强度对参数值F(1，0)进行锐化处理得到锐化图像P6中(1，0)处的参数值G(1，0)，利用D(1，1)对应的降噪强度对参数值C(1，1)进行锐化处理得到锐化图像P6中(1，1)处的像素点G(1，1)，锐化图像P6中的其余位置的像素点的参数值仍为中间锐化图中其余像素点的参数值，即参数值分别为F(0，2)、F(1，2)、F(2，0)、F(2，1)、和F(2，2)。综上，利用增益引导图对暗区的各像素点的锐度进一步降低，从而对暗区的噪声作进一步弱化。
请参阅图17，在某些实施方式中，图像处理方法还可包括：
07：获取多帧原始图像；
08：从多帧原始图像中选取其中一帧作为原始关键帧；
09：对原始关键帧执行第一图像处理，以获取第一关键帧，第一关键帧中各像素点的参数值较原始关键帧相应位置的像素点的参数值大；
010：对原始关键帧执行第二图像处理，以获取第二关键帧，第二关键帧中各像素点的参数值较原始关键帧相应位置的像素点的参数值小；及
011：根据第一关键帧与第二关键帧获取增益引导图。
请结合图2，图像处理装置10还可包括获取模块19，获取模块19用于执行07及08中的方法，处理模块13还用于执行09、010及011中的方法。即，获取模块19用于：获取多帧原始图像；及从多帧原始图像中选取其中一帧作为原始关键帧。处理模块13还用于：对原始关键帧执行第一图像处理，以获取第一关键帧，第一关键帧中各像素点的参数值较原始关键帧相应位置的像素点的参数值大；对原始关键帧执行第二图像处理，以获取第二关键帧，第二关键帧中各像素点的参数值较原始关键帧相应位置的像素点的参数值小；及根据第一关键帧与第二关键帧获取增益引导图。
请结合图3，处理器30还用于执行07、08、09、010及011中的方法。即，处理器30还用于：获取多帧原始图像；从多帧原始图像中选取其中一帧作为原始关键帧；对原始关键帧执行第一图像处理，以获取第一关键帧，第一关键帧中各像素点的参数值较原始关键帧相应位置的像素点的参数值大；对原始关键帧执行第二图像处理，以获取第二关键帧，第二关键帧中各像素点的参数值较原始关键帧相应位置的像素点的参数值小；及根据第一关键帧与第二关键帧获取增益引导图。
具体地，获取模块19或处理器在获取场景中的原始图像时，可通过设定拍照模式以获取多帧原始图像，其中，多帧原始图像的曝光时间基本上保持一致。获取模块19或处理器30从多帧原始图像中选出亮度和清晰度最佳的一帧，设为原始关键帧。
请结合图18，在本申请的实施例中，以参数值为亮度值为例进行说明，当参数值为色彩分量时，则第一图像处理主要通过颜色模块进行调节。处理模块13或处理器30对原始关键帧P7执行第一图像处理(亮度模块为打开状态)，以得到各像素点的亮度值相较于原始关键帧P7对应位置的亮度值更大的第一关键帧P8，例如，第一关键帧P8中(0，0)处像素点的亮度值Y1(0，0)相较于原始关键帧P7中(0，0)处的像素点的亮度值Y0(0，0)更大，即，Y1(0，0)＞Y0(0，0)。同时，处理模块13或处理器30对原始关键帧P7执行第二图像处理(亮度模块为关闭状态)，以得到各像素点的亮度值相较于原始关键帧P7对应位置的亮度值更小的第二关键帧P9，如第二关键帧P9中(0，0)处的像素点的亮度值Y2(0，0)相较于原始关键帧P7中(0，0)处的像素点的亮度值Y0(0，0)更小，即，Y2(0，0)＜Y0(0，0)。最后，处理模块13或处理器30根据第一关键P8和第二关键帧P9获取增益引导图P3。
请参阅图19，在某些实施方式中，011：根据第一关键帧与第二关键帧获取增益引导图，包括：
0111：对第一关键帧与第二关键帧均进行高斯模糊处理，分别得到第一降噪帧和第二降噪帧；
0113：获取第二降噪帧中各像素点的参数值与第一降噪帧对应位置的像素点的参数值的比值；
0115：根据各个像素点对应的比值生成比值掩膜图；及
0117：对比值掩膜图进行归一化处理，以获取增益引导图。
请结合图2，处理模块13还用于执行0111、0113、0115及0117中的方法。即，处理模块13还用于：对第一关键帧与第二关键帧均进行高斯模糊处理，分别得到第一降噪帧和第二降噪帧；获取第二降噪帧中各像素点的参数值与第一降噪帧对应位置的像素点的参数值的比值；根据各个像素点对应的比值生成比值掩膜图；及对比值掩膜图进行归一化处理，以获取增益引导图。
请结合图3，处理器30还用于执行0111、0113、0115及0117中的方法。即，处理器30还用于：对第一关键帧与第二关键帧均进行高斯模糊处理，分别得到第一降噪帧和第二降噪帧；获取第二降噪帧中各像素点的参数值与第一降噪帧对应位置的像素点的参数值的比值；根据各个像素点对应的比值生成比值掩膜图；及对比值掩膜图进行归一化处理，以获取增益引导图。
具体地，处理模块13对第一关键帧P8和第二关键帧P9均进行高斯模糊处理。以分别得到第一降噪帧P8`和第二降噪帧P9`，从而降低噪声对增益引导图P3中的增益值的影响。处理模块13或处理器30再根据第一降噪帧P8`中的各像素点的参数值逐一除以第二降噪帧中相应位置的像素点的参数值作为比值掩膜图P3`中对应位置的值，如，第一降噪帧P8`在位置(0，0)处的像素点的参数值为Y1`(0，0)，第二降噪帧P9`在位置(0，0)处的像素点的参数值为Y2`(0，0)，则比值掩膜图P3`中的位置(0，0)处的值为D`(0，0)，比值掩膜图P3`中其余位置的像素点的值的计算方式与位置(0，0)处的像素点的值的计算方式相同，在此不再赘述。处理模块13或处理器30得到比值掩膜图P3`后，对比值掩膜图P3`进行归一化处理，以输出增益引导图。其中，对比值掩膜图P3`进行归一化处理具体为：增益引导图P3中某一位置处的像素点的增益值为比值掩膜图P3`中相应位置的值与比值掩膜图P3`中所有值的比值。如，D(0，0)＝D`(0，0)/[D`(0，0)+D`(0，1)+D`(0，2)+D`(1，0)+D`(1，1)+D`(1，2)+D`(2，0)+D`(2，1)+D`(2，2)]。
在某些实施方式中，增益引导图可以是预设的，即，增益引导图由图像处理装置10或终端100中预先训练好的，具体的训练过程可与方法07、08、09、010、011、0111、0113、0115和0117的实现过程相同。
在某些实施方式中，参数值包括亮度通道的亮度值、U通道的色彩分量值、V通道的色彩分量值中的至少一个；当参数值包括亮度通道的亮度值时，增益引导图包括亮度增益引导图；当参数值包括U通道的色彩分量值时，增益引导图包括U通道增益引导图；当参数值包括V通道的色彩分量值时，增益引导图包括V通道增益引导图。
当原始图像的格式为YUV格式时，可以在不同通道上进行计算以获取相应通道的增益引导图，从而可根据从图像的亮度通道进行降噪处理、从图像的U通道进行降噪处理、从V通道对图像进行降噪处理中的一个或多个实现方式进行降噪。降噪模块15或处理器30对中间降噪图进行第二降噪处理时，可根据亮度增益引导图、U通道增益引导图、V通道增益引导图分别对Y、U、V三个通道的参数值分别进行调控，以从不同方面对中间降噪图的暗区中的噪声进行针对性弱化。
在另一些实施方式中，当原始图像的格式为RGB格式时，参数值可以包括亮度值、R通道的色彩分量、G通道的色彩分量及B通道的色彩分量中的至少一个。其中，亮度值可根据R通道的色彩分量、G通道的色彩分量及B通道的色彩分量来计算得到。例如，将RGB颜色空间转为YIQ色彩空间，其中，Y是指亮度值，Y＝0.299R+0.587G+0.144B。
请参阅图21，本申请实施方式还提供一种包含计算机程序201的非易失性计算机可读存储介质200。当计算机程序201被一个或多个处理器30执行时，使得处理器30执行01、02、03、04、05、06、07、08、09、010、011、031、033、035、037、041、051、053、053、055、057、061、0111、0113、0115及0117中的图像处理方法。
在本说明书的描述中，参考术语“某些实施方式”、“一个例子中”、“示例地”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施方式，可以理解的是，上述实施方式是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。
Claims (12)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
输入初始图像；
对所述初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，所待降噪图像中各像素点的参数值较所述初始图像相应位置的像素点的参数值大，所述参数值用于反应图像的亮度和/或色彩；
对所述待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图；及
根据增益引导图对所述中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，所述增益引导图具有能够表征所述中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图，包括：
获取预设的关于像素点的参数值与降噪强度之间的第一关系函数；及
根据所述第一关系函数对所述待降噪图像进行第一降噪处理，以获得所述中间降噪图。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据增益引导图对所述中间降噪图进行第二降噪处理，以获取降噪图像，包括：
根据所述增益引导图中与所述暗区对应的各像素点的增益值对所述中间降噪图中与所述暗区对应的各像素点的参数值进行第二降噪处理，以获取所述降噪图像。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括：
对所述降噪图像执行第一锐化处理，以获取中间锐化图；及
根据所述增益引导图对所述中间锐化图进行第二锐化处理，以获取锐化图像，所述具有能够表征所述中间锐化图中各像素点的参数值的增益值。
5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述降噪图像执行第一锐化处理，以获取中间锐化图，包括：
获取增益引导图关于像素点的参数值与锐化强度之间的第二关系函数；及
根据所述第二关系函数对所述降噪图像进行第一锐化处理，以获得所述中间锐化图。
6.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述增益引导图对所述中间锐化图进行第二锐化处理，以获取锐化图像，包括：
根据所述增益引导图中与所述暗区对应的各像素点的增益值对所述中间锐化图中与所述暗区对应的各像素点的参数值进行第二锐化处理，以获取所述锐化图像。
7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法还包括：
获取多帧原始图像；
从多帧所述原始图像中选取其中一帧作为原始关键帧；
对所述原始关键帧执行第一图像处理，以获取第一关键帧，所述第一关键帧中各像素点的参数值较所述原始关键帧相应位置的像素点的参数值大；
对所述原始关键帧执行第二图像处理，以获取第二关键帧，所述第二关键帧中各像素点的参数值较所述原始关键帧相应位置的像素点的参数值小；及
根据所述第一关键帧与所述第二关键帧获取所述增益引导图。
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述第一关键帧与所述第二关键帧获取所述增益引导图，包括：
对所述第一关键帧与所述第二关键帧均进行高斯模糊处理，分别得到第一降噪帧和第二降噪帧；
获取所述第二降噪帧中各像素点的参数值与所述第一降噪帧对应位置的像素点的参数值的比值；
根据各个像素点对应的所述比值生成比值掩膜图；及
对所述比值掩膜图进行归一化处理，以获取所述增益引导图。
9.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述参数值包括亮度通道的亮度值、U通道的色彩分量值、V通道的色彩分量值中的至少一个；当所述参数值包括亮度通道的亮度值时，所述增益引导图包括亮度增益引导图；当所述参数值包括U通道的色彩分量值时，所述增益引导图包括U通道增益引导图；当所述参数值包括V通道的色彩分量值时，所述增益引导图包括V通道增益引导图。
10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
输入模块，用于输入初始图像；
处理模块，用于对所述初始图像执行第一图像处理，以获取待降噪图像，所述待降噪图像中各像素点的参数值较所述初始图像相应位置的像素点的参数值大，所述参数值用于反应图像的亮度和/或色彩；及
降噪模块，用于对所述待降噪图像执行第一降噪处理，以获得中间降噪图；及根据增益引导图对所述中间降噪图执行第二降噪处理，以获取降噪图像，所述增益引导图能够表征所述中间降噪图中各像素点的参数值的增益值。
11.一种终端，其特征在于，所述终端包括：
一个或多个处理器、存储器；及
一个或多个程序，其中一个或多个所述程序被存储在所述存储器中，并且被一个或多个所述处理器执行，所述程序包括用于执行权利要求1至9任意一项所述的图像处理方法的指令。
12.一种存储有计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现权利要求1至9任意一项所述的图像处理方法。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114302026A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-08 | 维沃移动通信有限公司 | 降噪方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
| CN115713471A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-02-24 | 珠海视熙科技有限公司 | 一种图像降噪方法及装置、存储介质、计算机设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103312942A (zh) * | 2012-03-12 | 2013-09-18 | 华晶科技股份有限公司 | 动态范围图像的噪声处理方法及其图像捕捉装置 |
| WO2014161109A1 (zh) * | 2013-04-02 | 2014-10-09 | 清华大学 | 一种基于综合增益的高动态范围图像视频处理方法 |
| CN108961179A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-12-07 | 上海中和软件有限公司 | 一种医学图像后处理系统及其使用方法 |
| CN112085682A (zh) * | 2020-09-11 | 2020-12-15 | 成都国科微电子有限公司 | 图像降噪方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-09-06 CN CN202111037272.5A patent/CN113810674A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103312942A (zh) * | 2012-03-12 | 2013-09-18 | 华晶科技股份有限公司 | 动态范围图像的噪声处理方法及其图像捕捉装置 |
| WO2014161109A1 (zh) * | 2013-04-02 | 2014-10-09 | 清华大学 | 一种基于综合增益的高动态范围图像视频处理方法 |
| CN108961179A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-12-07 | 上海中和软件有限公司 | 一种医学图像后处理系统及其使用方法 |
| CN112085682A (zh) * | 2020-09-11 | 2020-12-15 | 成都国科微电子有限公司 | 图像降噪方法、装置、电子设备及存储介质 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114302026A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-08 | 维沃移动通信有限公司 | 降噪方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
| CN115713471A (zh) * | 2022-11-23 | 2023-02-24 | 珠海视熙科技有限公司 | 一种图像降噪方法及装置、存储介质、计算机设备 |
| CN115713471B (zh) * | 2022-11-23 | 2023-08-29 | 珠海视熙科技有限公司 | 一种图像降噪方法及装置、存储介质、计算机设备 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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