[发明专利]一种图像降噪方法及装置

说明书

本发明公开了一种图像降噪方法及装置，所述方法包括：针对目标像素点，确定设定邻域内的每个像素点；针对每个像素点，根据该像素点的灰度值与该目标像素点的灰度值的第一差值，确定该像素点的第一权重值，第一差值的绝对值越大第一权重值越小；根据该像素点的坐标信息，确定该像素点的第二权重值，进而确定该像素点的目标权重值；根据每个像素点的灰度值和目标权重值，确定该目标像素点降噪后的目标灰度值。由于在发明实施例中，根据像素点的灰度值与该目标像素点的灰度值的第一差值，确定该像素点的第一权重值，并且第一差值的绝对值越大第一权重值越小，因此可以降低在降噪的过程中对图像清晰度的影响。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像降噪方法及装置。

背景技术

图像采集设备在进行图像采集时，有可能出现电流不稳定或高温等异常情况，这些异常情况会导致出现传感器噪声，使图像质量下降，从而影响后续的图像处理。因此，在进行后续的图像处理前需要对图像进行降噪处理。由于图像采集设备需要对图像进行实时处理，因此需要进行空间域降噪，即针对每帧图像，进行降噪处理。常见的空间域降噪算法包括：均值滤波算法、中值滤波算法和高斯滤波算法。

均值滤波算法简单，计算速度快，降低噪声效果取决于图像本身的信噪比，但是会使图像产生模糊，尤其是图像的边缘和细节部分清晰度低。中值滤波算法降噪效果较好，但对随机噪声或高斯噪声的降噪效果差。常见的空间域降噪算法中，高斯滤波算法降噪效果相对较好，但高斯滤波会使得边缘模糊，降低图像清晰度。图1为待降噪的图像示意图，图2为经过高斯滤波后的示意图，可以看出，现有技术中对降噪之后，清晰度大大降低。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像降噪方法，用以解决现有技术中在图像降噪的过程中，降低了图像清晰度的问题。

本发明实施例提供了一种图像降噪方法，所述方法包括：

针对图像中待降噪的目标像素点，确定包含该目标像素点在内的设定邻域内的每个像素点；

针对所述每个像素点，根据该像素点的灰度值与该目标像素点的灰度值的第一差值，和预设的第一函数，确定该像素点的第一权重值，其中，第一差值的绝对值越大第一权重值越小；并根据该像素点的横坐标与该目标像素点的横坐标的第二差值、该像素点的纵坐标与该目标像素点的纵坐标的第三差值，和预设的第二函数，确定该像素点的第二权重值；根据该像素点的第一权重值和第二权重值，确定该像素点的目标权重值；

根据所述每个像素点的灰度值和目标权重值，确定该目标像素点降噪后的目标灰度值。

进一步地，所述预设的第一函数包括：

式中，σ为预设的第一参数值，x为第一差值，F(x)为第一权重值。

进一步地，所述预设的第二函数包括：

g(x，y)＝exp{-(x²+y²)/2ω²}

式中，ω为预设的第二参数值，x为第二差值，y为第三差值，exp为以e为底的指数函数，g(x，y)为第二权重值。

进一步地，所述根据该像素点的第一权重值和第二权重值，确定该像素点的目标权重值包括：

将该像素点的第一权重值和第二权重值的乘积，作为该像素点的目标权重值。

进一步地，所述确定该像素点的目标权重值之后，根据所述每个像素点的灰度值和目标权重值，确定该目标像素点降噪后的目标灰度值之前，所述方法还包括：

对所述目标权重值进行归一化处理，采用归一化处理后的权重值对目标权重值进行更新。

另一方面，本发明实施例提供了一种图像降噪装置，所述装置包括：