CN114066765A - 图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品 - Google Patents
图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114066765A CN114066765A CN202111394551.7A CN202111394551A CN114066765A CN 114066765 A CN114066765 A CN 114066765A CN 202111394551 A CN202111394551 A CN 202111394551A CN 114066765 A CN114066765 A CN 114066765A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- block
- region block
- region
- denoising
- neighborhood
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 12
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 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
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本公开是关于一种图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品，包括：获取图像中区域块和区域块的每个邻域块，并计算区域块与每个邻域块之间的方差和初始权重；基于第一方向上的邻域块与区域块之间的方差，得到第一方向上的噪声方向差，其中，第一方向上的邻域块以区域块呈中心对称；根据第一方向上的噪声方向差，修正区域块与第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到区域块与第一方向上的邻域块之间的最终权重；基于区域块与每个邻域块之间的最终权重，对区域块中的像素点进行去噪。本申请实现了通过加入方向性噪声判定，来调节降噪权重，提升了去噪算法的效果，使得图像细节保留更加完整。
Description
技术领域
本公开涉及图像去噪技术领域，尤其涉及一种图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品。
背景技术
图像去噪是图像处理领域中最基础最广泛研究的热点问题，其目的在于去除图像获取和传输过程中引入的各类噪声污染。图像去噪算法广泛的应用在手机拍照，图像融合，视频处理等计算上，如手机拍照领域，一般都会设计到降噪技术。在众多图像去噪算法中，Buades等人提出的原始非局部均值算法被证明了其性能优于其他经典的去噪方法。该算法的基本思想是利用图像中大量冗余信息，对图像中每一个像素点所在图像块进行全局范围的搜索找出与之近似的块，通过相似结构块的加权平均以减少随机噪声，达到去噪的效果。而该方法图像的边缘图像被保留住了，而图像中的细节却被抹平掉了。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品。
本申请实施例提供了一种图像的去噪方法，包括：
获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重；
基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称；
根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重；
基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
在一些实施例中，所述根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重，包括：
判断所述第一方向上的噪声方向差是否大于预设阈值；
如果是，则减小所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重，否则，增大所述区域块与第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与第一方向上的邻域块之间的最终权重。
在一些实施例中，还包括：
获得所述第一方向上的噪声方向差与预设阈值之间的差值；
基于所述差值，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重的修正量；
基于所述修正量减小或增大所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重。
在上述实施例中，所述区域块为3*3像素点构成的区域块，所述基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，包括：
获得第一方向上以所述区域块呈中心对称的两个邻域块与所述区域块之间的方差的平均值；
根据所述平均值得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向为以所述区域块为中心的对角线方向、水平方向和/或垂直方向。
在一些实施例中，所述获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重，包括：
基于所述区域块与所述每个邻域块中对应位置的像素点的像素值，得到所述区域块与所述每个邻域块之间的方差；
根据所述方差和预设的滤波系数，得到所述区域块与所述每个邻域块之间的初始权重，其中，所述滤波系数为大于0且小于1常数。
在一些实施例中，所述基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪，包括：
基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点的像素值进行加权求和，得到滤波值；
基于所述滤波值，对所述区域块中的像素点进行去噪。
本申请实施例提供了一种图像的去噪装置，包括：
获取模块，用于获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重；
噪声方向差确定模块，用于基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称；
修正模块，用于根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重；
去噪模块，用于基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现本申请任意实施例所提供的图像的去噪方法。
本申请实施例提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得智能终端能够执行如本申请任意实施例所提供的图像的去噪方法。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品中的指令由移动终端的处理器执行时，使得智能终端能够执行如本申请任意实施例所提供的图像的去噪方法。
本申请实施例所提供的图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品，实现了通过加入方向性噪声判定，来调节降噪权重，提升了去噪算法的效果，使得图像细节保留更加完整。
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，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为一个实施例中示出的一种图像的去噪方法的流程图。
图2为一个实施例中示出的一种图像的去噪装置的框图。
图3为一个实施例中示出的一种区域块和其周围邻域块的像素值分布示意图。
图4为图3中与区域块相邻的左上角邻域块的3*3像素值示意图。
图5为图3计算出的3*3像素值的区域块和其周围邻域块的方差分布图。
图6为与图5方差分布图对应的权重分布图。
图7为一个实施例中示出的电子设备的内部结构图。
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发明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、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像的去噪方法流程图，如图1所示，包括以下步骤：
在步骤S101中，获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重。
具体的，如图3所示，以区域块为3*3像素值的为例，根据区域块和与3*3像素值的邻域块，通过非局部算法获取区域块与每个邻域块之间的方差和初始权重。
进一步的，所述获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重，包括：
基于所述区域块与所述每个邻域块中对应位置的像素点的像素值，得到所述区域块与所述每个邻域块之间的方差；
根据所述方差和预设的滤波系数，得到所述区域块与所述每个邻域块之间的初始权重，其中，所述滤波系数为大于0且小于1常数。
具体的，如图3所示，阴影部分为区域块，以区域块和邻域块为3*3像素值的为例，通过区域块与每个邻域块的中对应位置的像素点的像素值，计算与每个邻域块之间方差。以图3中的左上角的邻域块为例，具体左上角邻域块如图4所示：
d0＝(13-3)^2+(15-6)^2+(100-9)^2+(6-15)^2+(3-18)^2+(6-20)^2+(8-21)^2+(15-35)^2+(18-0)^2
计算出左上角的邻域块与区域块之间的方差d0后，向左平移一个单位计算出d1，然后从左至右从上到下分别计算出与区域块与所有邻域块之间的方差，分别为d0到d8，具体分布如图5所示。
同理，通过方差和预设的滤波系数计算出区域块与所述每个邻域块之间的初始权重。以图4中的左上角的邻域块为例：
w0＝-exp[(13-3)^2+(15-6)^2+(100-9)^2+(6-15)^2+(3-18)^2+(6-20)^2+(8-21)^2+(15-35)^2+(18-0)^2)]./(2*sigma^2)
其中sigma为滤波系数，由用户根据自定义设置，依次计算出w0到w8的权重，具体分布如图6所示，其中w0到w8与d0到d8一一对应。
在步骤S102中，基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称。
具体的，如图5所示，是邻域块与区域块之间的方差分布图，通过邻域块与区域块之间的方差，可以计算得到第一方向上的噪声方向差。
进一步的，所述区域块为3*3像素点构成的区域块，所述基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，包括：
获得第一方向上以所述区域块呈中心对称的两个邻域块与所述区域块之间的方差的平均值；
根据所述平均值得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向为以所述区域块为中心的对角线方向、水平方向和/或垂直方向。
具体的，以图5为例，
S[0]＝(d[0]+d[8])/2，计算出左上角到右下角对角线方向上的噪声方向差；
S[1]＝(d[1]+d[7])/2，计算出由上到下垂直方向上的噪声方向差；
S[2]＝(d[2]+d[6])/2，计算出右上角到左下角对角线方向上的噪声方向差；
S[3]＝(d[3]+d[5])/2，计算出由右到左方向上的噪声方向差；
其中，S[X]为噪声方向差。
当然了，区域块也可以是5*5像素点构成或者7*7的像素点构成，具体限定为大于3的奇数。
在步骤S103中，根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重。
具体的，通过上述步骤可以获取到第一方向上的噪声方向差，通过噪声方向差去调节一方向上的邻域块之间的初始权重，从而获取最终权重。进一步的，所述根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重，包括：
判断所述第一方向上的噪声方向差是否大于预设阈值；
如果是，则减小所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重，否则，增大所述区域块与第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与第一方向上的邻域块之间的最终权重。
具体的，以上述实施例为例，判断S[0]、S[1]、S[2]、S[3]是否大于预设阈值，当S[0]大于预设阈值时，表明左上角到右下角对角线方向上的噪声过大，也就是d0到d8方向上的噪声过大，因此，减小d0到d8方向上的初始权重，也就是减小w0和w8，获取最终w0和w8的。当S[1]小于预设阈值时，表明由上到下垂直方向上的噪声过小，也就是d1到d7方向上的噪声过小，因此，减小d1到d7方向上的初始权重，也就是减小w1和w7，获取最终的w1和w7。
进一步的，在一些实施例中，还包括：
获得所述第一方向上的噪声方向差与预设阈值之间的差值；
基于所述差值，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重的修正量；
基于所述修正量减小或增大所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重。
具体的，通过第一方向上的噪声方向差与预设阈值之间的差值，可以获取权重的修正量，基于修正量来调节区域块与第一方向上的邻域块之间的初始权重。也就是当噪声方向差与预设阈值之间的差值越大，调节的对权重的修正程度也越大。
在步骤S104中，基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
具体的，以图3为例，通过上述方法获取到w0到w8的初始权重和修正量，通过获取的修正量对初始权重进行修正，获取最终权重，通过最终权重对区域块中的像素点进行去噪。进一步的，所述基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪，包括：
基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点的像素值进行加权求和，得到滤波值；
基于所述滤波值，对所述区域块中的像素点进行去噪。
具体的，通过区域块与每个邻域块之间的最终权重对区域块中的像素点的像素值进行加权求和，得到滤波值，基于滤波值对区域块中的像素点进行去噪，最终获取降噪后的区域块。
综上，本申请提供的一种图像的去噪方法，实现了通过加入方向性噪声判定，来调节降噪权重，提升了去噪算法的效果，使得图像细节保留更加完整。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种图像的去噪装置，包括：获取模块201、噪声方向差确定模块202、修正模块203、去噪模块204，其中：
获取模块201，用于获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重；
噪声方向差确定模块202，用于基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称；
修正模块203，用于根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重；
去噪模块204，用于基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
综上，本申请提供的一种图像的去噪装置，通过获取模块、噪声方向差确定模块、修正模块、去噪模块，来加入方向性噪声判定，调节降噪权重，提升了去噪算法的效果，使得图像细节保留更加完整。
关于图像的去噪装置的具体限定可以参见上文中对于图像的去噪方法的限定，在此不再赘述。上述图像的去噪装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种电子设备，该电子设备可以是终端，其内部结构图可以如图7所示。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、近场通信(NFC)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种图像的去噪方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的图像的去噪装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图7所示的电子设备上运行。电子设备的存储器中可存储组成该图像的去噪装置的各个程序模块，比如，图2所示的获取模块201、噪声方向差确定模块202、修正模块203、去噪模块204。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书中描述的本申请各个实施例的图像的去噪方法中的步骤。
例如，图7所示的电子设备可以通过如图2所示的图像的去噪装置中的获取模块201，用于获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重.噪声方向差确定模块202，用于基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称。修正模块203，用于根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重。去噪模块204，用于基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
本申请提供的电子设备通过存储器和处理器可以打开图像的去噪装置各个模块，实现了通过加入方向性噪声判定，来调节降噪权重，提升了去噪算法的效果，使得图像细节保留更加完整。
在一个实施例中，提供了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时实现以下步骤：获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重；基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称；根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重；基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
本申请提供的非临时性计算机可读存储介质通过存储介质中的指令可以执行上述实施例中的图像的去噪方法，实现了通过加入方向性噪声判定，来调节降噪权重，提升了去噪算法的效果，使得图像细节保留更加完整。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行以下步骤：获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重；基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称；根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重；基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
本申请提供的计算机程序产品可以使移动终端执行上述实施例中的图像的去噪方法，实现了通过加入方向性噪声判定，来调节降噪权重，提升了去噪算法的效果，使得图像细节保留更加完整。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)和动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种图像的去噪方法，其特征在于，包括：
获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重；
基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称；
根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重；
基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
2.根据权利要求1所述的图像的去噪方法，其特征在于，所述根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重，包括：
判断所述第一方向上的噪声方向差是否大于预设阈值；
如果是，则减小所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重，否则，增大所述区域块与第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与第一方向上的邻域块之间的最终权重。
3.根据权利要求2所述的图像的去噪方法，其特征在于，还包括：
获得所述第一方向上的噪声方向差与预设阈值之间的差值；
基于所述差值，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重的修正量；
基于所述修正量减小或增大所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重。
4.根据权利要求1-3任一项所述的图像的去噪方法，其特征在于，所述区域块为3*3像素点构成的区域块，所述基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，包括：
获得第一方向上以所述区域块呈中心对称的两个邻域块与所述区域块之间的方差的平均值；
根据所述平均值得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向为以所述区域块为中心的对角线方向、水平方向和/或垂直方向。
5.根据权利要求4所述的图像的去噪方法，其特征在于，所述获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重，包括：
基于所述区域块与所述每个邻域块中对应位置的像素点的像素值，得到所述区域块与所述每个邻域块之间的方差；
根据所述方差和预设的滤波系数，得到所述区域块与所述每个邻域块之间的初始权重，其中，所述滤波系数为大于0且小于1常数。
6.根据权利要求5所述的图像的去噪方法，其特征在于，所述基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪，包括：
基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点的像素值进行加权求和，得到滤波值；
基于所述滤波值，对所述区域块中的像素点进行去噪。
7.一种图像的去噪装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取图像中区域块和所述区域块的每个邻域块，并计算所述区域块与所述每个邻域块之间的方差和初始权重；
噪声方向差确定模块，用于基于第一方向上的邻域块与所述区域块之间的方差，得到所述第一方向上的噪声方向差，其中，所述第一方向上的邻域块以所述区域块呈中心对称；
修正模块，用于根据所述第一方向上的噪声方向差，修正所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的初始权重，得到所述区域块与所述第一方向上的邻域块之间的最终权重；
去噪模块，用于基于所述区域块与每个邻域块之间的最终权重，对所述区域块中的像素点进行去噪。
8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或所述指令集由所述处理器加载并执行以实现根据权利要求1-6任一所述的图像的去噪方法。
9.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行根据权利要求1-6中任一项所述的图像的去噪方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行根据权利要求1-6中任一项所述的图像的去噪方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111394551.7A CN114066765A (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111394551.7A CN114066765A (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114066765A true CN114066765A (zh) | 2022-02-18 |
Family
ID=80279403
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111394551.7A Pending CN114066765A (zh) | 2021-11-23 | 2021-11-23 | 图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114066765A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115984148A (zh) * | 2023-03-21 | 2023-04-18 | 吉林华瑞基因科技有限公司 | 一种高通量基因测序数据的去噪增强方法 |
-
2021
- 2021-11-23 CN CN202111394551.7A patent/CN114066765A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115984148A (zh) * | 2023-03-21 | 2023-04-18 | 吉林华瑞基因科技有限公司 | 一种高通量基因测序数据的去噪增强方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109191395B (zh) | 图像对比度增强方法、装置、设备及存储介质 | |
| US11113795B2 (en) | Image edge processing method, electronic device, and computer readable storage medium | |
| US9824431B2 (en) | Image synthesis apparatus, image synthesis method, and recording medium | |
| CN110933497A (zh) | 视频图像数据插帧处理方法及相关设备 | |
| WO2015106700A1 (en) | Method and apparatus for implementing image denoising | |
| CN110717878A (zh) | 图像融合方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| US20140368549A1 (en) | Adaptive Patch-Based Image Upscaling | |
| CN110288551B (zh) | 视频美化方法、装置及电子设备 | |
| CN112233154A (zh) | 拼接图像的色差消除方法、装置、设备和可读存储介质 | |
| US10375331B2 (en) | Image processing device and noise reduction system having the same | |
| US9984440B2 (en) | Iterative patch-based image upscaling | |
| CN112258418A (zh) | 图像畸变校正方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN113469897A (zh) | 图像增强模型的训练、图像增强方法、装置及电子设备 | |
| CN111681165A (zh) | 图像处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 | |
| CN111709894B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114066765A (zh) | 图像的去噪方法、装置、电子设备、介质及程序产品 | |
| CN116208862A (zh) | 一种自适应图像处理方法、系统、电子装置和存储介质 | |
| CN111539238A (zh) | 二维码图像修复方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN114298935A (zh) | 图像增强方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| US9928577B2 (en) | Image correction apparatus and image correction method | |
| CN117437118A (zh) | 图像处理方法、装置及电子设备 | |
| CN110097525B (zh) | 一种图像渲染方法、装置和计算设备 | |
| CN112435188B (zh) | 基于方向权重的jnd预测方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN114422721A (zh) | 成像方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115147296A (zh) | 高光谱图像矫正方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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 |