【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像降噪，尤其涉及一种基于分布标准化对齐的图像降噪方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、现代医学中，医学图像在现代临床诊疗中扮演着至关重要的角色，它们为医生提供了直观、可视化的体内组织信息，是疾病诊断、临床治疗和教学科研的重要依据，其中，医学图像降噪处理是保证诊断准确性和图像质量的重要步骤。
2、然而，由于医学图像通常伴有不同来源的噪声(如设备噪声、运动伪影等)，这些噪声强度不均且分布复杂，现有图像降噪方法在处理包含有不同强度和类型的噪声的图像时去噪效果无法达到预期。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于分布标准化对齐的图像降噪方法、系统、设备及介质，其主要目的在于通过标准化对齐图像中的噪声与纹理，解决现有图像降噪方法在处理包含有不同强度和类型的噪声的图像时去噪效果无法达到预期的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于分布标准化对齐的图像降噪方法，包括：
3、计算待处理图像的像素总数；
4、将预先获取的标准正态分布与所述像素总数进行线性变换，得到正态灰度分布；
5、计算所述待处理图像的初始灰度分布，根据所述初始灰度分布以及所述正态灰度分布构建每个像素值域内的查找表及映射表；
6、利用所述查找表对所述待处理图像的像素值进行标准化调整，得到标准化图像；
7、利用预先训练的降噪模型对所述标准化图像进行降噪处理，得到降噪图像；
8、对所述降噪图像进行灰度分布逆映射
9、可选地，所述计算待处理图像的像素总数，包括：
10、将所述待处理图像转化为浮点数据格式，得到浮点格式图像；
11、获取所述浮点格式图像的尺寸数据；
12、根据所述尺寸数据计算所述浮点图像的像素点总数。
13、可选地，所述计算所述待处理图像的初始灰度分布，包括：
14、对所述浮点格式图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；
15、计算所述灰度化图像直方图；
16、对所述直方图进行归一化处理得到初始灰度分布。
17、可选地，所述根据所述初始灰度分布以及所述正态灰度分布构建每个像素值域内的查找表及映射表，包括：
18、构建一个预设大小的矩阵，得到映射矩阵；
19、将所述正态灰度分布以及所述初始灰度分布映射到所述映射矩阵中，得到映射表；
20、将所述正态灰度分布作为输入值所述初始灰度分布作为输出值填充到所述映射矩阵中，得到查找表。
21、可选地，所述利用所述查找表对所述待处理图像的像素值进行标准化调整，得到标准化图像，包括：
22、依次读取所述待处理图像的每个像素点的像素值，得到像素值集合；
23、获取所述像素值集合中每个像素值在所述映射表中对应的输入值，得到输入值集合；
24、利用所述输入值集合中每个输入值替换所述待处理图像中的像素点，得到标准化图像。
25、可选地，所述利用预先训练的降噪模型对所述标准化图像进行降噪处理，得到降噪图像之前，所述方法还包括：
26、将预先获取的训练样本图片转化为浮点数据格式，得到浮点训练样本；
27、为所述浮点训练样本添加随机噪声，得到浮点噪声样本；
28、利用预先构建的模型对所述浮点噪声样本进行去噪处理，得到样本去噪图片；
29、计算所述样本去噪图片与所述训练样本图像之间的梯度值；
30、若所述梯度值大于预设的梯度阈值，则利用反向传播算法根据所述梯度值优化模型的超参数后，返回利用预先构建的模型对所述浮点噪声样本进行去噪处理，得到样本去噪图片的步骤；
31、若所述梯度值小于预设的梯度阈值，则确认模型训练完成，得到去噪模型。
32、可选地，所述对所述降噪图像进行灰度分布逆映射，得到最终输出图像，包括：
33、依次读取所述去噪图像每个像素点的像素值，得到去噪像素值集合；
34、查找所述去噪像素值集合中每个像素值在所述查找表中对应的输出值，得到输出值集合；
35、利用所述输出值集合中每个输出值替换所述去噪图像中的每个像素点，得到最终输出图像。
36、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种基于分布标准化对齐的图像降噪系统，所述系统包括：
37、数据计算模块，用于计算待处理图像的像素总数，将预先获取的标准正态分布与所述像素总数进行线性变换，得到正态灰度分布；
38、双表构建模块，用于将预先获取的标准正态分布与所述像素总数进行线性变换，得到正态灰度分布；
39、数据调整模块，用于计算所述待处理图像的初始灰度分布，根据所述初始灰度分布以及所述正态灰度分布构建每个像素值域内的查找表及映射表；
40、图像降噪模块，用于利用预先训练的降噪模型对所述标准化图像进行降噪处理，得到降噪图像，对所述降噪图像进行灰度分布逆映射，得到最终输出图像。
41、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
42、至少一个处理器；
43、以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
44、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法。
45、为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法。
46、本专利技术实施例通过计算待处理图像的像素总数，将预先获取的标准正态分布与所述像素总数进行线性变换，得到正态灰度分布，计算所述待处理图像的初始灰度分布，根据所述初始灰度分布以及所述正态灰度分布构建每个像素值域内的查找表及映射表，利用所述查找表对所述待处理图像的像素值进行标准化调整，得到标准化图像，利用预先训练的降噪模型对所述标准化图像进行降噪处理，得到降噪图像，对所述降噪图像进行灰度分布逆映射，得到最终输出图像。因此本专利技术提出的基于分布标准化对齐的图像降噪方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质，通过标准化对齐图像中的噪声与纹理，可以解决现有图像降噪方法在处理包含有不同强度和类型的噪声的图像时去噪效果无法达到预期的问题。
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1.一种基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述计算待处理图像的像素总数，包括：
3.如权利要求2所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述计算所述待处理图像的初始灰度分布，包括：
4.如权利要求1所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述根据所述初始灰度分布以及所述正态灰度分布构建每个像素值域内的查找表及映射表，包括：
5.如权利要求1所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述利用所述查找表对所述待处理图像的像素值进行标准化调整，得到标准化图像，包括：
6.如权利要求1所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述利用预先训练的降噪模型对所述标准化图像进行降噪处理，得到降噪图像之前，所述方法还包括：
7.如权利要求1所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述对所述降噪图像进行灰度分布逆映射，得到最终输出图像，包括：
8.一种基于分布标准化
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种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7中任意一项所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述计算待处理图像的像素总数，包括：
3.如权利要求2所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述计算所述待处理图像的初始灰度分布，包括：
4.如权利要求1所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述根据所述初始灰度分布以及所述正态灰度分布构建每个像素值域内的查找表及映射表，包括：
5.如权利要求1所述的基于分布标准化对齐的图像降噪方法，其特征在于，所述利用所述查找表对所述待处理图像的像素值进行标准化调整，得到标准化图像，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：李俊霖，柯王林，范毅，李训青，
申请(专利权)人：深圳市菲森科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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