[发明专利]图像降噪方法及其介质和电子设备

说明书

本申请涉及图像处理领域，公开了一种图像降噪方法及其介质和设备。本申请的图像降噪方法包括：获取待降噪的图像数据；对所述图像数据进行小波变换，得到低频小波系数和高频小波系数；采用基于图像块的降噪算法，对所述低频小波系数中的至少一个进行降噪处理；在降噪后的低频小波系数中加入图像细节信息，其中，所述图像细节信息是基于降噪后所述低频小波系数的边缘信息得到的；对加入了所述图像细节信息的降噪后的低频小波系数进行小波逆变换，得到降噪后的低频子图像数据；基于所述降噪后的低频子图像数据生成降噪后的图像数据。本申请的图像降噪方法能有效降低基于图像块的降噪算法的内存占用量，提升算法计算性能，更加适合被低端的终端设备使用。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别涉及一种图像降噪方法及其介质和电子设备。

背景技术

当今时代信息飞速发展，手机已经成为了人类生活中不可或缺的一部分，特别是手机拍照。手机拍照时图像采集容易受环境和采集仪器内部电路的影响，往往拍摄的图像中除了人们想要的图像信息，还有大量的噪声信息。特别是对于中低端手机来说，由于采用的感光器件等较为便宜，极大影响成像性能。因此，采用软件降噪方法，对于提升手机拍照效果具有重要应用价值。目前业内采用的降噪算法主要分为两类：空域降噪算法和时域降噪算法。其中空域降噪算法目前效果较好的是基于块匹配的三维滤波算法(BM3D)，时域降噪算法应用最广泛的是多帧降噪算法(MFNR)。

发明内容

本申请实施例提供了一种图像降噪方法及其介质和电子设备，能有效降低基于图像块的降噪算法的内存占用量，提升算法计算性能，更加适合被低端的终端设备使用。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像降噪方法，包括：

获取待降噪的图像数据；对所述图像数据进行小波变换，得到低频小波系数和高频小波系数；采用基于图像块的降噪算法，对所述低频小波系数中的至少一个进行降噪处理；在降噪后的低频小波系数中加入图像细节信息，其中，所述图像细节信息是基于降噪后的所述低频小波系数的边缘信息得到的；对加入了所述图像细节信息的降噪后的低频小波系数进行小波逆变换，得到降噪后的低频子图像数据；基于所述降噪后的低频子图像数据生成降噪后的图像数据。

由于采用BM3D对图像进行降噪处理时内存占用率高，对设备计算性能的要求高，故通过小波变换后只对低频小波系数进行BM3D(或者基于图像块的其他降噪算法)降噪处理，而其他高频小波系数采用计算量明显小于BM3D的保边降噪算法，极大地减小了采用BM3D算法降噪的计算量，有效降低了BM3D降噪的内存占用量，提升了对BM3D算法的计算性能，更加适用于低端终端设备进行图像降噪处理。此外，通过在BM3D降噪后的低频小波系数中加入细节信息，能有效提升降噪图像的信息，与对整个图像进行BM3D降噪处理相比，有效保持了边缘信息，提升了降噪后的图像的清晰度。

在上述第一方面的一种实现中，通过以下方式获取所述图像细节信息：

计算降噪前的低频小波系数和降噪后的低频小波系数之间的残差，并获取降噪后的低频小波系数中的边缘信息；将所述残差和所述边缘信息中共有的图像信息作为所述图像细节信息。

在上述第一方面的一种实现中，所述对所述图像数据进行小波变换，得到低频小波系数和高频小波系数包括：

对所述图像数据进行n阶小波变换，得到第n阶低频小波系数，其中，n为大于1的整数；并且所述采用基于图像块的降噪算法，对所述低频小波系数中的至少一个进行降噪处理包括：采用基于图像块的降噪算法，对第n阶低频小波系数进行降噪处理。

在上述第一方面的一种实现中，在基于所述降噪后的低频子图像数据生成降噪后的图像数据之前，所述方法还包括：

通过保边降噪算法对所述高频小波系数进行降噪处理。

在上述第一方面的一种实现中，所述基于所述降噪后的低频子图像数据生成降噪后的图像数据包括：