[發明專利]一種低照度圖像降噪方法及裝置在審
| 申請號: | 201611075591.4 | 申請日: | 2016-11-29 |
| 公開(公告)號: | CN108122206A | 公開(公告)日: | 2018-06-05 |
| 發明(設計)人: | 劉浩 | 申請(專利權)人: | 深圳市中興微電子技術有限公司 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00 |
| 代理公司: | 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270 | 代理人: | 張穎玲;蔣雅潔 |
| 地址: | 518055 廣東省深*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 低照度圖像 背景圖像區域 前景圖像 紋理區域 降噪 圖像紋理信息 處理策略 降噪處理 降噪圖像 降噪裝置 合成 分割 | ||
1.一種低照度圖像降噪方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取低照度圖像;
根據圖像紋理信息的不同,將所述低照度圖像分割成不同的紋理區域,并將所述紋理區域劃分為前景圖像區域和背景圖像區域;
對所述前景圖像區域和所述背景圖像區域采用不同的處理策略分別進行降噪處理,獲得處理后的前景圖像區域和背景圖像區域;
將所述處理后的前景圖像區域和背景圖像區域進行合成,得到降噪圖像。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述前景圖像區域和所述背景圖像區域均包括分量信號;所述分量信號包括:亮度分量信號和色度分量信號。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在所述獲取低照度圖像之前,所述方法還包括:訓練學習正常光照強度的參考背景圖像。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在所述將所述低照度圖像分割成不同的紋理區域之后,所述方法還包括:計算各紋理區域內像素點灰度的標準差;
所述對所述前景圖像區域進行降噪處理,包括:
根據各紋理區域內像素點灰度的標準差,確定與所述前景圖像區域的各紋理區域對應的濾波系數;分別采用各自對應的濾波系數對各紋理區域的亮度分量信號進行濾波,得到第一降噪分量圖像;根據所述前景圖像的不同紋理分區提取紋理結構,得到紋理銳化圖像;將所述第一降噪分量圖像與所述紋理銳化圖像相疊加,得到第二降噪分量圖像;
根據不同的紋理區域,對所述前景圖像區域的色度分量信號采用不同的濾波系數進行分區域濾波。
5.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述對所述背景圖像區域進行降噪處理,包括:
對所述背景圖像區域的亮度分量信號進行時域濾波;
基于所述正常光照強度的參考背景圖像,對所述背景圖像區域的色度分量信號進行時域濾波。
6.一種低照度圖像降噪裝置,其特征在于,所述裝置包括:圖像獲取模塊區域劃分模塊、降噪處理模塊;其中,
所述圖像獲取模塊,用于獲取低照度圖像;
所述區域劃分模塊,用于根據圖像紋理信息的不同,將所述低照度圖像分割成不同的紋理區域,并將所述紋理區域劃分為前景圖像區域和背景圖像區域;
所述降噪處理模塊,用于對所述前景圖像區域和所述背景圖像區域采用不同的處理策略分別進行降噪處理,獲得處理后的前景圖像區域和背景圖像區域,并將所述處理后的前景圖像區域和背景圖像區域進行合成,得到降噪圖像。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述前景圖像區域和所述背景圖像區域均包括分量信號;所述分量信號包括:亮度分量信號和色度分量信號。
8.根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括:訓練學習模塊,用于在所述圖像獲取模塊獲取低照度圖像之前,訓練學習正常光照強度的參考背景圖像。
9.根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括:計算模塊,用于在所述區域劃分模塊將所述低照度圖像分割成不同的紋理區域之后,計算各紋理區域內像素點灰度的標準差;
所述降噪處理模塊包括:前景亮度分量信號處理模塊、前景色度分量信號處理模塊;其中,
所述前景亮度分量信號處理模塊,用于根據各紋理區域內像素點灰度的標準差,確定與所述前景圖像區域的各紋理區域對應的濾波系數;分別采用各自對應的濾波系數對各紋理區域的亮度分量信號進行濾波,得到第一降噪分量圖像;根據所述前景圖像的不同紋理分區提取紋理結構,得到紋理銳化圖像;將所述第一降噪分量圖像與所述紋理銳化圖像相疊加,得到第二降噪分量圖像;
所述前景色度分量信號處理模塊,用于根據不同的紋理區域,對所述前景圖像區域的色度分量信號采用不同的濾波系數進行分區域濾波。
10.根據權利要求8所述的裝置,其特征在于,所述降噪處理模塊還包括:背景亮度分量信號處理模塊、背景色度分量信號處理模塊;其中,
所述背景亮度分量信號處理模塊,用于對所述背景圖像區域的亮度分量信號進行時域濾波;
所述背景色度分量信號處理模塊,用于基于所述正常光照強度的參考背景圖像,對所述背景圖像區域的色度分量信號進行時域濾波。
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