[发明专利]一种图像降噪方法、系统、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像降噪方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；

通过非局部均值滤波方法对所述待处理图像进行滤波处理，得到滤波图；

将所述待处理图像与所述滤波图的差的绝对值作为残差图；

计算所述待处理图像的梯度值，得到梯度图；

通过所述非局部均值滤波方法计算所述残差图和所述滤波图的权值；

基于所述梯度图计算所述残差图和所述滤波图的权值的权值融合值；

基于所述权值融合值对所述待处理图像进行降噪处理，得到降噪图像；

其中，所述基于所述梯度图计算所述残差图和所述滤波图的权值的权值融合值，包括：获取区分图像平坦与图像有细节的第二临界值；获取融合调节系数；确定第二匹配模板及搜索窗口；基于所述第二临界值、所述第二匹配模板、所述搜索窗口、所述融合调节系数、所述梯度图、所述残差图的权值及所述滤波图的权值计算所述权值融合值；

所述基于所述第二临界值、所述第二匹配模板、所述搜索窗口、所述融合调节系数、所述梯度图、所述残差图的权值及所述滤波图的权值计算所述权值融合值，包括：在所述梯度图中，确定出所述第二匹配模板的中心点的第二梯度值；对于所述第二匹配模板选定的任一待融合梯度值，基于所述待融合梯度值与所述第二梯度值的差值、所述待融合梯度值与所述第二临界值的差值、所述融合调节系数、所述残差图的权值及所述滤波图的权值计算所述待融合梯度值对应的初始融合值；对所述搜索窗口内的所有所述初始融合值求和并进行归一化处理，得到相应的所述权值融合值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述待处理图像的梯度值，得到梯度图，包括：

基于梯度算子模板计算所述待处理图像的梯度值，得到所述梯度图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于梯度算子模板计算所述待处理图像的梯度值，得到所述梯度图，包括：

基于所述梯度算子模板计算所述待处理图像的梯度值；

基于中值滤波方法对所述梯度值进行处理，得到所述梯度图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述中值滤波方法对所述梯度值进行处理，得到所述梯度图，包括：

确定第一匹配模板；

在所述第一匹配模板选定的梯度值中，确定出所述第一匹配模板的中心点的第一梯度值；

基于所述第一匹配模板选定的梯度值，确定出梯度阈值范围；

判断所述第一梯度值是否在所述梯度阈值范围之外，且所述第一梯度值与所述梯度阈值范围的边界值的差值的绝对值均大于第一临界值；

若是，则对所述第一梯度值进行中值滤波；

若否，则保持所述第一梯度值不变；

其中，基于所述第一匹配模板对所有的所述梯度值进行上述处理后，得到所述梯度图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述待融合梯度值与所述第二梯度值的差值、所述待融合梯度值与所述第二临界值的差值、所述融合调节系数、所述残差图的权值及所述滤波图的权值计算所述待融合梯度值对应的初始融合值，包括：

通过权值融合运算公式，基于所述待融合梯度值与所述第二梯度值的差值、所述待融合梯度值与所述第二临界值的差值、所述融合调节系数、所述残差图的权值及所述滤波图的权值计算所述待融合梯度值对应的初始融合值；

所述权值融合运算公式包括：

w1＝1/(1+e^{(c1(|g4|-T2)+c2|g4-g5|)})；

w2＝1-w1；w5＝w1w3+w2w4；

其中，c1、c2表示所述融合调节系数；g4表示所述待融合梯度值；T2表示所述第二临界值；g5表示所述第二梯度值；w3表示所述待融合梯度值的位置在所述滤波图中的对应权重值；w4表示所述待融合梯度值的位置在所述残差图中的对应权重值；w5表示所述初始融合值。