[發(fā)明專利]一種圖像混合去噪方法、裝置、電子設備和介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111423340.1 | 申請日: | 2021-11-26 |
| 公開(公告)號: | CN114037635A | 公開(公告)日: | 2022-02-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 帥珂;宋博;王勇;溫建新 | 申請(專利權(quán))人: | 成都微光集電科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00;G06T5/20;G06T7/11 |
| 代理公司: | 上海恒銳佳知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 31286 | 代理人: | 黃海霞 |
| 地址: | 610399 四川省成都市高新區(qū)和樂二*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 圖像 混合 方法 裝置 電子設備 介質(zhì) | ||
本發(fā)明提供了一種圖像混合去噪方法,包括:在待去噪圖像中選取以待處理像素點為中心的子區(qū)域,所述子區(qū)域包括N個鄰域像素點和一個所述待處理像素點;計算所述待處理像素點的像素值與每個鄰域像素點的像素值的差值;根據(jù)所述差值取絕對值排序后部分求和的結(jié)果,計算待處理像素點的椒鹽噪聲權(quán)重和高斯噪聲權(quán)重;根據(jù)待處理像素點的椒鹽噪聲權(quán)重和高斯噪聲權(quán)重,對所述待處理像素點按照椒鹽噪聲權(quán)重和高斯噪聲權(quán)重的比例進行中值濾波和雙邊濾波;逐行逐列依次選擇待處理像素點,并重復上述步驟,對待去噪圖像中的所有像素點均進行中值濾波和雙邊濾波。該方法用于判斷待去噪圖像的像素點的噪聲類型并采用相應的濾波方法對待去噪圖像做濾波處理。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種圖像混合去噪方法、裝置、電子設備和介質(zhì)。
背景技術(shù)
圖像在采集和傳輸過程中都會不可避免地引入噪聲,所以我們需要在圖像處理中去掉噪聲,并盡量不損害原來圖像的畫質(zhì)細節(jié)。圖像噪聲有很多種類,但是加性高斯噪聲和椒鹽噪聲可以代表圖像噪聲中的絕大部分。
椒鹽噪聲的特點是圖像中一定比例的像素點的值被接近純黑色或者純白色像素值替代,絕大部分被椒鹽噪聲污染的像素點的值變得和周圍像素顯著不同,椒鹽噪聲主要是在圖像傳輸過程中產(chǎn)生。加性高斯噪聲表現(xiàn)為向每個像素點加上一個滿足均值為零的高斯分布的噪聲。高斯噪聲通常是采用局部求均值的思路來去除,但這種方法會明顯地讓圖像變得更平滑,包括圖像畫面輪廓部分,出現(xiàn)涂抹痕跡。
目前的計算相對簡單的去噪技術(shù)中,中值濾波可以很好的去除椒鹽噪聲,雙邊濾波可以把像素值差異和距離遠近同時考慮進去,較好地去除高斯噪聲。但是現(xiàn)有技術(shù)不能夠自適應的判斷待處理像素點主要的噪聲類型并采用相應的濾波方法,如果對噪聲的主要類型判斷不準確則會相應的引起該噪聲類型的去噪強度偏高或偏低,去噪強度偏高則有可能將無噪聲點誤判為噪聲處理,無噪聲點本身的像素值被嚴重扭曲,使得圖像失真,去噪強度過低會導致去噪不徹底;對于待去噪圖像進行反復多次的濾波處理會導致輸出圖像出現(xiàn)涂抹痕跡,使輸出圖像細膩程度變差。因此,亟需一種圖像混合去噪方法、裝置、電子設備和介質(zhì)以改善上述問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種圖像混合去噪方法、裝置、電子設備和介質(zhì),該方法用于判斷待去噪圖像的像素點的噪聲類型并采用相應的濾波方法對待去噪圖像做濾波處理。
第一方面,本發(fā)明提供一種圖像混合去噪方法,所述方法包括:在待去噪圖像中選取以待處理像素點為中心的子區(qū)域,所述子區(qū)域包括N個鄰域像素點和一個所述待處理像素點,N取奇數(shù)的平方減一,N不為零;計算所述待處理像素點的像素值與每個鄰域像素點的像素值的差值;根據(jù)所述差值取絕對值排序后部分求和的結(jié)果,計算待處理像素點的椒鹽噪聲權(quán)重和高斯噪聲權(quán)重;根據(jù)待處理像素點的椒鹽噪聲權(quán)重和高斯噪聲權(quán)重,對所述待處理像素點按照椒鹽噪聲權(quán)重和高斯噪聲權(quán)重的比例進行中值濾波和雙邊濾波;按照逐行逐列的方式依次選擇待處理像素點,并重復上述步驟,對待去噪圖像中的所有像素點均進行中值濾波和雙邊濾波,并輸出濾波之后的去噪圖像。
本發(fā)明的圖像混合去噪方法的有益效果為:能夠自動計算待去噪圖像中每個像素點的高斯噪聲權(quán)重和椒鹽噪聲權(quán)重,便于判斷各個像素點的主要噪聲類型,還能夠根據(jù)不同噪聲之間的權(quán)重,對待去噪圖像進行不同比例的中值濾波和雙邊濾波的去噪處理,實現(xiàn)了對待處理圖片中的混合噪聲的同時去除,有利于更高效地提升圖像質(zhì)量。
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