一种图像去噪方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像去噪方法、装置、计算机设备和存储介质，包括以下步骤：获取图像的像素强度值；根据所述像素强度值确定预设的滤波窗口内的像素值均值、像素值方差、噪声变化系数以及噪声滤波参数；对图像进行一次滤波处理；根据图像像素间的水平梯度和垂直梯度确定图像的结构相似度；根据所述结构相似度确定当前像素所在图像块与其对比图像块的加权欧式距离；根据预设参数及所述加权欧式距离确定当前像素所在图像块与其对比图像块之间的权值系数，根据所述权值系数以及一次滤波后的像素强度值对图像进行二次滤波。本发明专利技术实施例提供的图像去噪方法适用于高密度噪声去除，具有较好的数值结果和视觉效果。和视觉效果。和视觉效果。

【技术实现步骤摘要】
一种图像去噪方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种图像去噪方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]图像去噪方法主要分为空间域与频率域两类方法。空间域法是对图像像素进行处理，如均值滤波、中值滤波等，这些方法在去噪的同时也屏蔽了图像的边缘信息，使得图像变得平滑模糊。频率域去噪法是将原始图像通过一些积分变换方法，将其变换到频率域，接着在频率域对其进行去噪操作，常用的有傅里叶变换、小波变换等，这些方法对特定纹理噪声滤除效果较好，但是自适应性比较一般。
[0003]现有技术提供了在上方像素校正参数的基础上，迭代计算出预校正像素点的实时校正参数，从而实现单帧红外图像中的条纹噪声的去除。该方法无需计算图像统计特性，适合流水式的红外图像数据流的噪声去除。但是该方法过于简单，当红外图像中出现高密度噪声等复杂场景时，去除效果不佳。
[0004]可见，现有技术在图像去噪时对于高密度噪声去除效果并不理想，需要进行改进。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述的问题，提供一种图像去噪方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]本专利技术实施例是这样实现的，一种图像去噪方法，所述图像去噪方法包括以下步骤：
[0007]获取图像的像素强度值；
[0008]根据所述像素强度值确定预设的滤波窗口内的像素值均值、像素值方差、噪声变化系数以及噪声滤波参数；
[0009]根据预设的噪声滤波系数阈值以及所述像素值均值、所述像素值方差、所述噪声变化系数、所述噪声滤波参数对图像进行一次滤波处理，得到一次滤波后的像素强度值；
[0010]根据图像像素间的水平梯度和垂直梯度确定图像的结构相似度；
[0011]根据所述结构相似度确定当前像素所在图像块与其对比图像块的加权欧式距离；
[0012]根据预设参数及所述加权欧式距离确定当前像素所在图像块与其对比图像块之间的权值系数，根据所述权值系数以及一次滤波后的像素强度值对图像进行二次滤波，得到二次滤波后的像素强度值。
[0013]在其中一个实施例中，还提供了一种图像去噪装置，所述图像去噪装置包括：
[0014]获取模块，用于获取图像的像素强度值；
[0015]预处理模块，用于根据所述像素强度值确定预设的滤波窗口内的像素值均值、像素值方差、噪声变化系数以及噪声滤波参数；
[0016]一次滤波模块，用于根据预设的噪声滤波系数阈值以及所述像素值均值、所述像
素值方差、所述噪声变化系数、所述噪声滤波参数对图像进行一次滤波处理，得到一次滤波后的像素强度值；
[0017]相似度模块，用于根据图像像素间的水平梯度和垂直梯度确定图像的结构相似度；
[0018]加权欧式距离模块，用于根据所述结构相似度确定当前像素所在图像块与其对比图像块的加权欧式距离；
[0019]二次滤波模块，用于根据预设参数及所述加权欧式距离确定当前像素所在图像块与其对比图像块之间的权值系数，根据所述权值系数以及一次滤波后的像素强度值对图像进行二次滤波，得到二次滤波后的像素强度值。
[0020]本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行本专利技术实施例提供的图像去噪方法的步骤。
[0021]本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行本专利技术实施例提供的图像去噪方法的步骤。
[0022]本专利技术实施例提供的图像去噪方法根据图像的像素强度值，利用像素值均值、像素值方差、噪声变化系数以及噪声滤波参数对图像进行一次去噪，之后再根据当前像素所在图像块与其对比图像块的加权欧式距离确定权值系数从而对图像进行二次去噪。本专利技术提供的图像去噪方法适用红外图像的高密度噪声，能够最大程度地保留红外图像中的细节信息，并且，本专利技术的方法运算简单，适应流水线式的处理方式，易于实现嵌入式，能够满足红外系统对于图像实时处理的需求。
附图说明
[0023]图1为一个实施例中提供的图像去噪方法的流程图；
[0024]图2为图1中根据所述像素强度值确定预设的滤波窗口内的像素值均值、像素值方差、噪声变化系数以及噪声滤波参数的具体流程图；
[0025]图3为图1中根据图像像素间的水平梯度和垂直梯度确定图像的结构相似度的具体流程图；
[0026]图4为本专利技术实施例提供的图像去噪方法的去噪效果图；
[0027]图5为一个实施例中提供的图像去噪装置的结构框图；
[0028]图6为一个实施例中计算机设备的内部结构框图。
具体实施方式
[0029]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0030]可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，
且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。
[0031]如图1所示，在一个实施例中，提出了一种图像去噪方法，具体可以包括步骤S102～S112：
[0032]步骤S102，获取图像的像素强度值。
[0033]在本专利技术实施例中，对于图像的像素强度值的获取方法本专利技术实施例不作具体限定，此可以参考现有技术实现。需要说明的是，本专利技术主要适用于红外图像，主要在于红外图像可以通过像素强度值描述图像内容，由此，一切通过像素强度值描述图像内容的图像，均可以采用本专利技术实施例提供的方案进行噪声去除。
[0034]步骤S104，根据所述像素强度值确定预设的滤波窗口内的像素值均值、像素值方差、噪声变化系数以及噪声滤波参数。
[0035]在本专利技术实施例中，在本专利技术实施例中，滤波窗口的大小可以自行设定，例如可以采用n*n个像素的大小，此为可选的具体实现方式，本专利技术实施例对此不作具体限定。
[0036]步骤S106，根据预设的噪声滤波系数阈值以及所述像素值均值、所述像素值方差、所述噪声变化系数、所述噪声滤波参数对图像进行一次滤波处理，得到一次滤波后的像素强度值。
[0037]步骤S108，根据图像像素间的水平梯度和垂直梯度确定图像的结构相似度。
[0038]在本专利技术实施例中，需要理解的是，这里的水平与垂直仅仅用于描述两个相互垂直的方向，并不限于图像的水平方向或者垂直方向。
[0039]步骤S110，根据所述结构相似度确定当前像素所在图像块与其对比图像块的加权欧式距离。
[0040]步骤S112，根据预设参数及所述加权欧式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像去噪方法，其特征在于，所述图像去噪方法包括以下步骤：获取图像的像素强度值；根据所述像素强度值确定预设的滤波窗口内的像素值均值、像素值方差、噪声变化系数以及噪声滤波参数；根据预设的噪声滤波系数阈值以及所述像素值均值、所述像素值方差、所述噪声变化系数、所述噪声滤波参数对图像进行一次滤波处理，得到一次滤波后的像素强度值；根据图像像素间的水平梯度和垂直梯度确定图像的结构相似度；根据所述结构相似度确定当前像素所在图像块与其对比图像块的加权欧式距离；根据预设参数及所述加权欧式距离确定当前像素所在图像块与其对比图像块之间的权值系数，根据所述权值系数以及一次滤波后的像素强度值对图像进行二次滤波，得到二次滤波后的像素强度值。2.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述根据所述像素强度值确定预设的滤波窗口内的像素值均值、像素值方差、噪声变化系数以及噪声滤波参数，包括以下步骤：根据所述像素强度值和预设的滤波窗口，分别确定所述像素值均值以及所述像素值方差；根据所述像素值均值以及所述像素值方差确定所述噪声变化系数；根据预设的噪声系数滤波模块以及所述像素强度值确定所述噪声滤波参数。3.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述根据预设的噪声滤波系数阈值以及所述像素值均值、所述像素值方差、所述噪声变化系数、所述噪声滤波参数对图像进行一次滤波处理，得到一次滤波后的像素强度值，通过以下公式确定：其中：II为一次滤波后的像素强度值；I为初始图像的像素强度值；p为噪声滤波参数；T为预设的噪声滤波系数阈值；I
avg
为像素值均值；I
var
为像素值方差；b为噪声变化系数。4.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述根据图像像素间的水平梯度和垂直梯度确定图像的结构相似度，之前还包括以下步骤：根据一次滤波后的像素强度值及预设的边缘检测算子分别确定图像的水平梯度以及垂直梯度。5.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述根据图像像素间的水平梯度和垂直梯度确定图像的结构相似度，包括以下步骤：根据所述水平梯度和垂直梯度确定梯度幅值；确定所述梯度幅值水平方向的均值及方差、垂直方向的均值和方差、协方差；根据所述梯度幅值水平方向的均值及方差、垂直方向的均值和方差、协方...

【专利技术属性】
技术研发人员：范大勇，刘奇，
申请(专利权)人：中航航空电子有限公司，
类型：发明
国别省市：