[发明专利]图像自适应降噪方法和装置

权利要求书

1.一种图像自适应降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)将含噪声的原始RGB图像分成多个子块；

(2)对所有所述子块进行从RGB空间转换到YCbCr空间的图像空间转换；

(3)对转换后的每一所述子块进行显著性分析，分别获取显著特性图；

(4)通过一显著标准值对所有所述显著特性图进行显著阈值分割，获取显著特性区域及非显著特性区域；

(5)对所述显著特性区域的各子块的像素值进行局部熵计算，得到细节映射图；对所有所述显著特性区域的子块的Y通道进行双边滤波，并基于所述细节映射图对所述显著特性区域的各子块中少细节区域的Y通道的通道滤波结果进行自适应降噪，输出第一降噪图像；基于所述细节映射图对所述显著特性区域的各子块中多细节区域的Y通道的通道值进行自适应降噪，输出第二降噪图像；融合所述第一降噪图像与所述第二降噪图像，获得并输出第一图像，所述非显著特性区域的各子块以原像素值输出第二图像，并将所有所述第一图像与所述第二图像进行融合，获得融合图像；

(6)对所述融合图像进行从YCbCr空间转换到RGB空间的图像空间反转换，并输出最终图像。

2.如权利要求1所述的图像自适应降噪方法，其特征在于，所述步骤(3)进一步包括：

(31)分别获得每一所述子块的Y，Cb，Cr三个通道的通道值，记为Y(x)，Cb(x)，Cr(x)，其中，x为所述子块的中心坐标；

(32)根据步骤(31)所获取的通道值，通过公式(1)-公式(3)分别计算Y，Cb，Cr三个通道的通道均值，记为Y_ave，Cb_ave，Cr_ave，计算公式为：

其中，N为子块总数；

(33)通过公式(4)分别计算每一所述子块的Y，Cb，Cr的通道值与相应通道均值的欧式距离，记为显著权重w：

w(x)＝||(Y(x)，Cb(x)，Cr(x))-(Y_ave，Cb_ave，Cr_ave)||₂    (4)；

(34)对每一所述显著权重通过公式(5)进行归一化，得到相应的权重归一化值，进而得到所述显著特性图：

其中，w_Max表示所有所述显著权重中的最大值。

3.如权利要求1所述的图像自适应降噪方法，其特征在于，所述步骤(4)进一步包括：

(41)判断当前操作子块的显著特性图的权重阈值是否大于所述显著标准值，若大于所述显著标准值，则归入显著特性区域，否则归入非显著特性区域，生成并记录所述子块的显著值；

(42)遍历所有显著特性图，获取所述显著特性区域及所述非显著特性区域。

4.如权利要求1所述的图像自适应降噪方法，其特征在于，所述步骤(5)中，通过公式(6)计算局部熵：

其中，x为所述子块的中心坐标；P_i是局部窗口Ω当前像素灰度个数占局部像素总个数的概率；i是当前像素灰度值；j是其他灰度值；Hist[i]为i灰度值的直方图。

5.如权利要求4所述的图像自适应降噪方法，其特征在于，所述步骤(5)中，通过公式(7)计算双边滤波：

其中，x为所述子块的中心坐标，y为模板窗口的其他系数坐标；I(x)和I(y)表示坐标对应的像素值；N(x)为像素(x)的邻域；C为归一化常数；σ_d为几何距离的标准差，σ_r为灰度距离的标准差。

6.如权利要求1所述的图像自适应降噪方法，其特征在于，所述步骤(5)通过公式(8)计算滤波输出结果：

其中，x为所述子块的中心坐标，R(x)为相应子块的显著值，E(x)为相应子块的局部熵，为双边滤波的运算结果，Y_in(x)为输入的Y通道的通道值。