本发明专利技术涉及图像降噪领域，尤其涉及一种极低照度下图像降噪方法及装置，包括以下步骤：S1：通过发光设备对监测图像环境进行照度增强，对所述监测图像至少四个方位进行拍摄，将所述监测图像中至少四个相重叠的图像块中像素进行加权求和，获得第一目标图像；S2：对所述监测图像使用高斯模糊滤波器去除背景噪声，并进行对比度增强，使用对比均衡法提高所述监测图像的整体对比度，得到第二目标图像；S3：根据所述第一目标图像进行边缘估计，得到边缘估计结果，根据所述边缘估计结果对所述第二目标图像进行滤波处理，得到所述强光降噪图像；S4：采用注意力模块处理所述目标图像的缺失区域，从而实现目标图像的分类。本发明专利技术的优点在于能够使得提高图像分类准确率，减少图像分类的误差率。
【技术实现步骤摘要】
【】本专利技术涉及图像降噪领域，尤其涉及一种极低照度下图像降噪方法及装置。
技术介绍
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技术介绍
1、在光线昏暗的环境下，比如汽车夜间行驶，由于拍摄得到的图像中存在较多的噪声信息，因此，为了提高拍摄的图像的质量，可以对拍摄得到的图像进行降噪处理。
2、在环境光强度较弱的情况下，拍摄的图像中的噪声大、对比度低、模糊区域广，有效信息很可能被淹没，从而导致无法准确进行识别，这对图像分类造成极大影响，加大了图像分类的误差率。
技术实现思路
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技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足而提供一种极低照度下图像降噪方法及装置，能够使得提高图像分类准确率，减少图像分类的误差率。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种极低照度下图像降噪方法，包括以下步骤：
4、s1：通过发光设备对监测图像环境进行照度增强，对监测图像至少四个方位进行拍摄，将监测图像中至少四个相重叠的图像块中像素进行加权求和，获得第一目标图像；
5、s2：对监测图像使用高斯模糊滤波器去除背景噪声，并进行对比度增强，使用对比均衡法提高监测图像的整体对比度，得到第二目标图像；
6、s3：根据第一目标图像进行边缘估计，得到边缘估计结果，根据边缘估计结果对第二目标图像进行滤波处理，得到强光降噪图像；
7、s4：采用注意力模块处理目标图像的缺失区域，从而实现目标图像的分类。</p>8、作为优选，s1具体包括：
9、将监测图像中的图像块逐个进行加权平均，获得包含重叠块的图像包括：获取每个图像块的权重值；根据计算公式计算权重值，计算包含重叠块的图像中图像块
10、其中，ai为包含重叠块的图像中第i个图像块，为监测图像中第i个第一图像块，为第n个监测图像中与相匹配的图像块，为的权重值。
11、作为优选，获取相重叠的监测图像中像素的权重值包括：计算该图像块中像素的权重
12、其中qa(x,y)为相重叠的图像块中像素的权重值，bs为图像块的宽度。
13、作为优选，s2具体包括：
14、使用高斯模糊滤波器去除背景噪声具体为：基于高斯模糊中相邻像素值的加权平均值，将每个像素的值重置为新值，采用的公式为
15、
16、其中，t(x,y)为二维高斯函数，γ是标准偏差，x，y为像素值。
17、作为优选，s3具体包括，
18、确定第一目标图像信号中每个像素点的空域滤波强度；
19、对第一目标图像信号进行局部信息提取，得到第一局部信息，根据空域滤波强度、第一局部信息确定每个像素点对应的联合空域滤波强度；
20、根据边缘估计结果对第二目标图像进行空域滤波，得到强光降噪图像。
21、作为优选，s4具体包括，
22、s41：注意力模块用于自动识别粗略的强光降噪图像的模糊区域，并为模糊区域特征提供指导信息；
23、s42：注意力驱动模块基于指导信息从浅层到高层进一步提取和细化模糊区域特征特征。
24、一种极低照度下图像降噪装置，装置采用上述极低照度下图像降噪方法，装置包括拍摄模块，用于通过发光设备对监测图像环境进行照度增强，对监测图像至少四个方位进行拍摄，将监测图像中至少四个相重叠的图像块中像素进行加权求和，获得第一目标图像；
25、去噪模块，用于对监测图像使用高斯模糊滤波器去除背景噪声，并进行对比度增强，使用对比均衡法提高监测图像的整体对比度，得到第二目标图像；
26、边缘估计模块，用于根据第一目标图像进行边缘估计，得到边缘估计结果，根据边缘估计结果对第二目标图像进行滤波处理，得到强光降噪图像；
27、注意力模块模块，用于处理目标图像的缺失区域，从而实现目标图像的分类。
28、一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述图像降噪方法的步骤。
29、一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述的图像降噪方法。
30、一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述图像降噪方法的步骤。
31、采用本专利技术的有益效果：
32、1.通过发光设备对监测图像环境进行照度增强，对监测图像至少四个方位进行拍摄，将监测图像中至少四个相重叠的图像块中像素进行加权求和，获得第一目标图像；例如，汽车在夜间行驶，迎面驶来一辆轿车，汽车的两个车灯便是发光设备，对轿车进行强光照射，提高照度，现今汽车的摄像装置一般安装在前视镜方位，由于轿车不会正对汽车驶来，一般都会有对于汽车偏左或者偏右进行行驶，故摄像装置对于轿车进行上下左右四个方位照射留底，当然四个方位不是正上方、正下方、正左方、正右方、也可以距离上位线向左或者向右偏移1度至45度。
33、2.对监测图像使用高斯模糊滤波器去除背景噪声，即对于图像中的背景比如树木和道路进行模糊，并对轿车进行对比度增强，使用对比均衡法提高监测图像的整体对比度，得到第二目标图像，对比均衡法为使用高对比度的的互补色，即红色和绿色,黄色和紫色,蓝色和橙色，将轿车整体覆盖红色，树木和道路整体覆盖绿色，使用高对比度能使背景去除效率更加高，减少对于主要物体的错误像素删除。
34、3.根据第一目标图像进行边缘估计，得到边缘估计结果，根据边缘估计结果对第二目标图像进行滤波处理，得到强光降噪图像，对于道路，树木与轿车的相接像素，进行滤波处理，进一步提高边缘像素清晰度，提高识别准确率。
35、4.采用注意力模块处理目标图像的缺失区域，从而实现目标图像的分类，对于轿车主体中的缺失区域进行边缘像素的学习与获取，比如颜色进行特征指导，提高物体的整体完整度，便于进行分类识别。
36、本专利技术的这些特点和优点将会在下面的具体实施方式、附图中详细的揭露。
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【技术保护点】
1.一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
6.如权利要求1所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
7.一种极低照度下图像降噪装置，所述装置采用权利要求1-6之一所述的极低照度下图像降噪方法，其特征在于，所述装置包括
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述图像降噪方法的步骤。
9.一种处理器，其特征在于，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行权利要求1至6中任意一项的图像降噪方法。
10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述图像降噪方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
4.如权利要求1所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
5.如权利要求1所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
6.如权利要求1所述的一种极低照度下图像降噪方法，其特征在于，
7.一种极低照度下图像降噪装置，所述装置采用权利要求1-6之一所述的极低照度下图...
【专利技术属性】
技术研发人员：宁迪浩，乔文征，陈甜甜，黄超，
申请(专利权)人：浙江自行汽车电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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