[发明专利]图像噪声估计方法及装置

权利要求书

1.一种图像噪声估计方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图像，所述目标图像是第一图像和第二图像融合得到，所述第一图像基于低转换增益得到，所述第二图像基于高转换增益得到；

确定所述目标图像中的第一类型像素和第二类型像素，所述第一类型像素的像素值基于所述第一图像中像素的像素值得到，所述第二类型像素的像素值基于所述第二图像中像素的像素值得到；

调用所述低转换增益噪声模型，估计所述第一类型像素的噪声水平；

调用所述高转换增益噪声模型，估计所述第二类型像素的噪声水平。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述低转换增益噪声模型和所述高转换增益噪声模型的获得过程包括：

获得多帧第一灰阶图像和多帧第二灰阶图像，所述第一灰阶图像基于所述低转换增益得到，所述第二灰阶图像基于所述高转换增益得到；

根据所述多帧第一灰阶图像的图像数据，得到所述低转换增益噪声模型的斜率和截距，根据所述低转换增益噪声模型的斜率和截距，获得所述低转换增益噪声模型；

根据所述多帧第二灰阶图像的图像数据，得到所述高转换增益噪声模型的斜率和截距，根据所述高转换增益噪声模型的斜率和截距，获得所述高转换增益噪声模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多帧第一灰阶图像的图像数据，得到所述低转换增益噪声模型的斜率和截距包括：

根据所述多帧第一灰阶图像的图像数据，得到每个像素在所述多帧第一灰阶图像中的均值和方差；根据每个像素在所述多帧第一灰阶图像中的均值和方差，拟合第一灰阶图像的线性关系图；根据所述第一灰阶图像的线性关系图，得到所述低转换增益噪声模型的斜率和截距；

根据所述多帧第二灰阶图像的图像数据，得到所述高转换增益噪声模型的斜率和截距包括：

根据所述多帧第二灰阶图像的图像数据，得到每个像素在所述多帧第二灰阶图像中的均值和方差；根据每个像素在所述多帧第二灰阶图像中的均值和方差，拟合第二灰阶图像的线性关系图；根据所述第二灰阶图像的线性关系图，得到所述高转换增益噪声模型的斜率和截距。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多帧第一灰阶图像的图像数据，得到每个像素在所述多帧第一灰阶图像中的均值和方差包括：

根据预设增益比值，对每帧第一灰阶图像中每个像素的像素值进行处理，所述预设增益比值为所述低转换增益和所述高转换增益之间的比值；

根据处理后的每个像素的像素值，得到每个像素在所述多帧第一灰阶图像中的均值和方差。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标图像中的第一类型像素和第二类型像素包括：

在所述第一图像和所述第二图像融合结束得到所述目标图像后，获得所述目标图像的融合掩膜矩阵，所述融合掩膜矩阵指示所述目标图像包括第一区域和第二区域，所述第一区域中的像素为所述第一类型像素，所述第二区域中的像素为所述第二类型像素。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于，在所述确定目标图像中的第一类型像素和第二类型像素之前，所述方法还包括：

调用所述低转换增益噪声模型，估计所述第一图像的噪声水平；

调用所述高转换增益噪声模型，估计所述第二图像的噪声水平。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述调用所述低转换增益噪声模型，估计所述第一类型像素的噪声水平，以及所述调用所述高转换增益噪声模型，估计所述第二类型像素的噪声水平包括：

根据所述融合掩膜矩阵，从所述第一图像中查找与所述第一类型像素匹配的第一像素，从所述第二图像中查找与所述第二类型像素匹配的第二像素；

将所述第一像素的噪声水平确定为匹配的所述第一类型像素的噪声水平，将所述第二像素的噪声水平确定为匹配的所述第二类型像素的噪声水平。