[发明专利]图像噪声的自适应识别方法、传感器芯片以及电子设备

权利要求书

1.一种图像噪声的自适应识别方法，其特征在于，包括：

获取采集的原始图像的图像数据；

根据所述图像数据，得到所述原始图像的边缘特征信息；

基于所述原始图像的边缘特征信息与所述图像数据，确定出所述原始图像中的噪声区域。

2.根据权利要求1所述的自适应识别方法，其特征在于，所述根据所述图像数据，得到所述原始图像的边缘特征信息，包括：

对所述图像数据进行二维差分，得到所述原始图像的二维差分数据；

生成所述二维差分数据的灰度直方图，并根据所述二维差分数据的灰度直方图，确定所述原始图像的边缘特征信息。

3.根据权利要求2所述的自适应识别方法，其特征在于，所述根据所述二维差分数据的灰度直方图，确定所述原始图像的边缘特征信息，包括：

从所述灰度直方图中选取像素个数最多的第一灰度值，并从所述灰度直方图中选取像素个数为0的至少一个第二灰度值；

分别计算所述第一灰度值与各所述第二灰度值的差值的绝对值，并将数值最大的所述绝对值乘与预设系数的乘积作为所述原始图像的边缘差分阈值；所述边缘特征信息为所述边缘差分阈值。

4.根据权利要求3所述的自适应识别方法，其特征在于，所述从所述灰度直方图中选取像素个数为0的至少一个第二灰度值，包括：

在所述灰度直方图中，以所述第一灰度值为起点在所述第一灰度值两侧搜索像素个数为0的目标灰度值作为所述第二灰度值，所述目标灰度值为搜索到的第一个像素个数为0的灰度值。

5.根据权利要求3所述的自适应识别方法，其特征在于，所述基于所述原始图像的边缘特征信息与所述图像数据，确定出所述原始图像中的噪声区域，包括：

在所述原始图像的每个扫描方向上对所述图像数据进行一维差分，得到所述原始图像在各所述扫描方向上多个一维差分数据；所述扫描方向包括所述原始图像的横向与纵向；

基于所述边缘差分阈值，对各所述扫描方向上的所述一维差分数据进行扫描，得到各所述一维差分数据中所包含的噪声区域。

6.根据权利要求5所述的自适应识别方法，其特征在于，所述基于所述边缘差分阈值，对各所述扫描方向上的所述一维差分数据进行扫描，得到各所述一维差分数据中所包含的噪声区域，包括：

对于每个所述扫描方向上的所述一维差分数据，沿所述扫描方向遍历所述一维差分数据中的每个像素；

判断当前像素的像素值是否大于所述边缘差分阈值或者小于所述边缘差分阈值的相反数；若当前像素的像素值大于所述边缘差分阈值，则将当前像素的坐标值作为起始坐标；若当前像素的像素值小于所述边缘差分阈值的相反数，则将当前像素的坐标值作为终点坐标；

对于各所述一维差分数据中的每个所述起始坐标，将所述起始坐标与位于所述起始坐标右侧且与所述起始坐标相邻的所述终点坐标之间所形成的区域作为一个所述噪声区域。

7.根据权利要求6所述的自适应识别方法，其特征在于，在所述对于各所述一维差分数据中的每个所述起始坐标，将所述起始坐标与位于所述起始坐标右侧且与所述起始坐标相邻的所述终点坐标之间所形成的区域作为一个所述噪声区域之后，还包括：

对于每个所述一维差分数据，若任一所述起始坐标右侧不存在所述终点坐标，则将所述任一起始坐标与所述任一起始坐标所属的所述一维差分数据的最后一个像素的坐标之间的区域作为一个所述噪声区域。

8.根据权利要求6所述的自适应识别方法，其特征在于，在所述对于各所述一维差分数据中的每个所述起始坐标，将所述起始坐标与位于所述起始坐标右侧且与所述起始坐标相邻的所述终点坐标之间所形成的区域作为一个所述噪声区域之后，还包括：

对于每个所述一维差分数据，若任一所述终点坐标左侧不存在所述起始坐标，则将所述任一终点坐标与所述任一终点坐标所属的所述一维差分数据的第一个像素的坐标之间的区域作为一个所述噪声区域。