[发明专利]一种去除图像中黑噪的方法及计算设备

说明书

本发明公开了一种去除图像中黑噪的方法，包括步骤：根据待处理图像的颜色值生成所述待处理图像的暗通道图和亮通道图；将暗通道图和亮通道图进行融合，生成融合后图像；根据融合后图像中每个像素点的梯度方向计算得到新的融合后图像；计算新的融合后图像的梯度图；以及将梯度图作为导向图、对待处理图像进行导向滤波，得到去除黑噪的图像。根据本发明的方案，基于图像的亮暗通道构建导向图，能够在保持图像边缘的同时将黑噪区域滤波干净。本发明还一并公开了用于执行该方法的计算设备。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种去除图像中黑噪的方法及计算设备。

背景技术

在图像处理领域，由于拍摄环境、相机硬件等影响，拍摄图像中常常含有噪声，尤其是在曝光不足的情况下，容易产生黑色噪点，又称黑噪。黑噪是图像中局部区域分散着的黑色噪点，对于一张RGB图像，黑噪部分的R、G、B值会比周边区域更接近于0。随着人像处理的不断发展，对于人像中所含的黑噪的处理也提出了越来越高的要求，黑色噪点往往存在于脸部轮廓、皮肤周围等位置，这就需要在去除黑噪的过程中，保持皮肤应有的纹理信息或者保持图像清晰的边缘轮廓，避免图像过度模糊。

图像去黑噪最常用的方法是：将RGB表示的图像转换为YUV表示的图像，其中Y通道表示亮度，U通道和V通道表示颜色，则黑噪存在于Y通道中，选取具备边缘保持效果的滤波方法对Y通道进行滤波，将滤波后的Y通道和未作任何改变的U通道和V通道转换为RGB表示的图像，即完成去黑噪的过程。其中具备边缘保持效果的滤波方法常采用的滤波方法有导向(Guided)滤波、双边滤波等。相比之下，双边滤波涉及指数运算，计算耗时，而导向滤波计算效率高，在参数选取合理的情况下具备较好的边缘保持效果。但仍然存在以下3个问题：(1)滤波时，为保持图像的边缘清晰，往往借助于具备一阶微分或二阶微分的信息，如梯度信息，来进行边缘保持滤波，如导向滤波中需借助微分信息来构建导向图进行边缘保持的滤波，但微分信息易受到黑噪的影响，无法对黑噪区域滤波干净；(2)导向滤波中由于导向图中局部区域像素值变化差异大，导致滤波后图像存在突兀区域；(3)不能有效区分黑噪和非黑噪区域，导向滤波计算方法中采用固定的系数进行滤波，黑噪和非黑噪区域进行同等效果的滤波处理，易导致非黑噪区域过度模糊或者黑噪区域滤波不干净。

因此，需要一种能够有效去除图像中黑噪的方法，在黑噪尽量去除干净的同时，保持图像的轮廓清晰度。

发明内容

为此，本发明提供了一种去除图像中黑噪的方法及计算设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种去除图像中黑噪的方法，该方法适于在计算设备中执行，包括步骤：根据待处理图像的颜色值生成待处理图像的暗通道图和亮通道图；将暗通道图和亮通道图进行融合，生成融合后图像；根据融合后图像中每个像素点的梯度方向计算得到新的融合后图像；计算新的融合后图像的梯度图；以及将梯度图作为导向图、对待处理图像进行导向滤波，得到去除黑噪的图像。

可选地，在根据本发明的去除图像中黑噪的方法中，根据融合后图像中每个像素点的梯度方向计算得到新的融合后图像的步骤包括：对于融合后图像中的每个像素点，根据像素点的梯度方向计算该像素点新的像素值；重复迭代第一数目次计算新像素值的步骤生成每个像素点的融合像素值；以及根据每个像素点的融合像素值生成新的融合后图像。

可选地，在根据本发明的去除图像中黑噪的方法中，根据像素点的梯度方向计算该像素点新的像素值的步骤包括：计算像素点的梯度方向，并生成垂直于梯度方向的单位向量；根据单位向量计算所述像素点的第一位置和第二位置；分别对第一位置和第二位置进行双线性插值得到第一位置的像素值和第二位置的像素值；以及根据该像素点的像素值和双线性插值后第一位置、第二位置的像素值分别计算该像素点对应的新像素值。