[發(fā)明專利]圖像噪聲的自適應(yīng)識(shí)別方法、傳感器芯片以及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110109399.7
• 申請日: 2021-01-27
• 公開（公告）號: CN112862708A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蘇學(xué)征
• 申請（專利權(quán)）人: 牛津儀器科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 上海上谷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31342
• 代理人: 蔡繼清

1.一種圖像噪聲的自適應(yīng)識(shí)別方法，其特征在于，包括：

獲取采集的原始圖像的圖像數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)，得到所述原始圖像的邊緣特征信息；

基于所述原始圖像的邊緣特征信息與所述圖像數(shù)據(jù)，確定出所述原始圖像中的噪聲區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)識(shí)別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述圖像數(shù)據(jù)，得到所述原始圖像的邊緣特征信息，包括：

對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二維差分，得到所述原始圖像的二維差分?jǐn)?shù)據(jù)；

生成所述二維差分?jǐn)?shù)據(jù)的灰度直方圖，并根據(jù)所述二維差分?jǐn)?shù)據(jù)的灰度直方圖，確定所述原始圖像的邊緣特征信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自適應(yīng)識(shí)別方法，其特征在于，所述根據(jù)所述二維差分?jǐn)?shù)據(jù)的灰度直方圖，確定所述原始圖像的邊緣特征信息，包括：

從所述灰度直方圖中選取像素個(gè)數(shù)最多的第一灰度值，并從所述灰度直方圖中選取像素個(gè)數(shù)為0的至少一個(gè)第二灰度值；

分別計(jì)算所述第一灰度值與各所述第二灰度值的差值的絕對值，并將數(shù)值最大的所述絕對值乘與預(yù)設(shè)系數(shù)的乘積作為所述原始圖像的邊緣差分閾值；所述邊緣特征信息為所述邊緣差分閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的自適應(yīng)識(shí)別方法，其特征在于，所述從所述灰度直方圖中選取像素個(gè)數(shù)為0的至少一個(gè)第二灰度值，包括：

在所述灰度直方圖中，以所述第一灰度值為起點(diǎn)在所述第一灰度值兩側(cè)搜索像素個(gè)數(shù)為0的目標(biāo)灰度值作為所述第二灰度值，所述目標(biāo)灰度值為搜索到的第一個(gè)像素個(gè)數(shù)為0的灰度值。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的自適應(yīng)識(shí)別方法，其特征在于，所述基于所述原始圖像的邊緣特征信息與所述圖像數(shù)據(jù)，確定出所述原始圖像中的噪聲區(qū)域，包括：

在所述原始圖像的每個(gè)掃描方向上對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行一維差分，得到所述原始圖像在各所述掃描方向上多個(gè)一維差分?jǐn)?shù)據(jù)；所述掃描方向包括所述原始圖像的橫向與縱向；

基于所述邊緣差分閾值，對各所述掃描方向上的所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行掃描，得到各所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)中所包含的噪聲區(qū)域。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的自適應(yīng)識(shí)別方法，其特征在于，所述基于所述邊緣差分閾值，對各所述掃描方向上的所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行掃描，得到各所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)中所包含的噪聲區(qū)域，包括：

對于每個(gè)所述掃描方向上的所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)，沿所述掃描方向遍歷所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)中的每個(gè)像素；

判斷當(dāng)前像素的像素值是否大于所述邊緣差分閾值或者小于所述邊緣差分閾值的相反數(shù)；若當(dāng)前像素的像素值大于所述邊緣差分閾值，則將當(dāng)前像素的坐標(biāo)值作為起始坐標(biāo)；若當(dāng)前像素的像素值小于所述邊緣差分閾值的相反數(shù)，則將當(dāng)前像素的坐標(biāo)值作為終點(diǎn)坐標(biāo)；

對于各所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)中的每個(gè)所述起始坐標(biāo)，將所述起始坐標(biāo)與位于所述起始坐標(biāo)右側(cè)且與所述起始坐標(biāo)相鄰的所述終點(diǎn)坐標(biāo)之間所形成的區(qū)域作為一個(gè)所述噪聲區(qū)域。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的自適應(yīng)識(shí)別方法，其特征在于，在所述對于各所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)中的每個(gè)所述起始坐標(biāo)，將所述起始坐標(biāo)與位于所述起始坐標(biāo)右側(cè)且與所述起始坐標(biāo)相鄰的所述終點(diǎn)坐標(biāo)之間所形成的區(qū)域作為一個(gè)所述噪聲區(qū)域之后，還包括：

對于每個(gè)所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)，若任一所述起始坐標(biāo)右側(cè)不存在所述終點(diǎn)坐標(biāo)，則將所述任一起始坐標(biāo)與所述任一起始坐標(biāo)所屬的所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)的最后一個(gè)像素的坐標(biāo)之間的區(qū)域作為一個(gè)所述噪聲區(qū)域。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的自適應(yīng)識(shí)別方法，其特征在于，在所述對于各所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)中的每個(gè)所述起始坐標(biāo)，將所述起始坐標(biāo)與位于所述起始坐標(biāo)右側(cè)且與所述起始坐標(biāo)相鄰的所述終點(diǎn)坐標(biāo)之間所形成的區(qū)域作為一個(gè)所述噪聲區(qū)域之后，還包括：

對于每個(gè)所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)，若任一所述終點(diǎn)坐標(biāo)左側(cè)不存在所述起始坐標(biāo)，則將所述任一終點(diǎn)坐標(biāo)與所述任一終點(diǎn)坐標(biāo)所屬的所述一維差分?jǐn)?shù)據(jù)的第一個(gè)像素的坐標(biāo)之間的區(qū)域作為一個(gè)所述噪聲區(qū)域。