[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(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110109399.7
• 申請(qǐng)日: 2021-01-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112862708A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-05-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蘇學(xué)征
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 牛津儀器科技（上海）有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): 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

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像噪聲的自適應(yīng)識(shí)別方法、傳感器芯片以及電子設(shè)備，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。圖像噪聲的自適應(yīng)識(shí)別方法包括：獲取采集的原始圖像的圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)圖像數(shù)據(jù)，得到原始圖像的邊緣特征信息；基于原始圖像的邊緣特征信息與圖像數(shù)據(jù)，確定出原始圖像中的噪聲區(qū)域。本發(fā)明中，能夠在保證噪聲識(shí)別的高準(zhǔn)確率的同時(shí)，平衡識(shí)別的復(fù)雜度與處理速度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種圖像噪聲的自適應(yīng)識(shí)別方法、傳感器芯片以及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

宇宙射線是來(lái)自宇宙空間的各種高能粒子，主要包括質(zhì)子和各種粒子。宇宙射線在電荷耦合(Charge Coupled Devices，簡(jiǎn)稱CCD)等陣列探測(cè)器上被接收探測(cè)到后，會(huì)使得CCD陣列探測(cè)器所得圖像上的相應(yīng)像素位置的灰度值明顯高于周圍的像素點(diǎn)的灰度值，并且是在時(shí)間和空間上的分布均為無(wú)規(guī)律的隨機(jī)事件。陣列探測(cè)器(例如為相機(jī))的曝光/積分時(shí)間越長(zhǎng)，相機(jī)的傳感器芯片面積尺寸越大，所采得的圖像數(shù)據(jù)上出現(xiàn)宇宙射線干擾的概率以及數(shù)目就越高。

在對(duì)相機(jī)拍攝的觀測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，宇宙射線噪聲會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的干擾作用，例如降低天文、生物醫(yī)學(xué)等圖像的壓縮效率，干擾圖像顯示的對(duì)比度自動(dòng)拉伸以及圖像的自動(dòng)識(shí)別處理等。

目前，常用的宇宙射線噪聲的識(shí)別處理方法有多幀圖像對(duì)比、中值濾波、強(qiáng)度閾值識(shí)別、邊緣銳度閾值識(shí)別、Laplacian邊緣檢測(cè)算子處理等。

然而，多幀圖像對(duì)比時(shí)，需要有對(duì)同一目標(biāo)信號(hào)相同條件下所采得的多幅圖像，對(duì)于常見(jiàn)的單幅圖像數(shù)據(jù)的情形則完全無(wú)法使用；中值濾波的處理速度較慢、誤判概率較大，且無(wú)法應(yīng)對(duì)高能宇宙射線產(chǎn)生的多像素噪聲；強(qiáng)度閾值識(shí)別與邊緣銳度閾值識(shí)別都存在無(wú)法確定合適閾值的問(wèn)題；Laplacian邊緣檢測(cè)算法則過(guò)于復(fù)雜，處理時(shí)間太長(zhǎng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種圖像噪聲的自適應(yīng)識(shí)別方法、傳感器芯片以及電子設(shè)備，能夠在保證噪聲識(shí)別的高準(zhǔn)確率的同時(shí)，平衡識(shí)別的復(fù)雜度與處理速度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種圖像噪聲的自適應(yīng)識(shí)別方法，包括：獲取采集的原始圖像的圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)圖像數(shù)據(jù)，得到原始圖像的邊緣特征信息；基于原始圖像的邊緣特征信息與圖像數(shù)據(jù)，確定出原始圖像中的噪聲區(qū)域。

本發(fā)明還提供了一種傳感器芯片，用于執(zhí)行上述的圖像噪聲的自適應(yīng)識(shí)別方法。

本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括上述的傳感器芯片。

本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)而言，在采集原始圖像后，先獲取該原始圖像的圖像數(shù)據(jù)，然后根據(jù)圖像數(shù)據(jù)，得到原始圖像的邊緣特征信息，繼而能夠基于原始圖像的邊緣特征信息與圖像數(shù)據(jù)，確定出原始圖像中的噪聲區(qū)域；即能夠基于單幅原始圖像實(shí)現(xiàn)噪聲識(shí)別，無(wú)需多幅原始圖像的對(duì)比，實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)態(tài)變化的圖像數(shù)據(jù)的處理，從而能夠在保證噪聲識(shí)別的準(zhǔn)確率的同時(shí)，平衡識(shí)別的復(fù)雜度與處理速度。并且，邊緣特征信息來(lái)源于原始圖像本身，使得噪聲識(shí)別的判斷標(biāo)準(zhǔn)更加客觀，無(wú)需人工介入，減少了人為因素對(duì)噪聲識(shí)別的干擾，提升了噪聲識(shí)別的自動(dòng)化程度。

在一實(shí)施例中，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)，得到原始圖像的邊緣特征信息，包括：對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二維差分，得到原始圖像的二維差分?jǐn)?shù)據(jù)；生成二維差分?jǐn)?shù)據(jù)的灰度直方圖，并根據(jù)二維差分?jǐn)?shù)據(jù)的灰度直方圖，確定原始圖像的邊緣特征信息。本實(shí)施例提供了根據(jù)圖像數(shù)據(jù)，得到原始圖像的邊緣特征信息的一種具體實(shí)現(xiàn)方式。

在一實(shí)施例中，根據(jù)二維差分?jǐn)?shù)據(jù)的灰度直方圖，確定原始圖像的邊緣特征信息，包括：從灰度直方圖中選取像素個(gè)數(shù)最多的第一灰度值，并從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)算第一灰度值與各第二灰度值的差值的絕對(duì)值，并將數(shù)值最大的絕對(duì)值乘與預(yù)設(shè)系數(shù)的乘積作為原始圖像的邊緣差分閾值；邊緣特征信息為邊緣差分閾值。本實(shí)施例提供了根據(jù)二維差分?jǐn)?shù)據(jù)的灰度直方圖，確定原始圖像的邊緣特征信息的一種具體實(shí)現(xiàn)方式。