【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、图像边缘检测技术是计算机视觉领域的一项基础技术，通过检测图像中像素强度的变化，来识别图像中物体的边界和轮廓，在图像分析、物体分割和定位等方面具有广泛的应用价值。
2、在实际应用中，目前通常是使用sobel算子（一种基于一阶导数的边缘检测算子），通过计算图像的水平和垂直方向上的梯度值来检测图像中的边缘。然而，对于低照度场景下的图像，sobel算子很难准确区分噪声和边缘纹理，导致边缘检测结果的准确性很差，难以满足后续图像处理任务需求。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提供了以下方案：
2、本申请第一方面提供一种图像处理方法，所述方法包括：
3、获取待处理图像的yuv图像；
4、依据第一边缘检测算子对所述yuv图像进行边缘检测，得到第一边缘特征图，并依据第二边缘检测算子对所述yuv图像进行边缘检测，得到第二边缘特征图；
5、对所述第一边缘特征图和所述第二边缘特征图进行处理，得到针对所述待处理图像的目标边缘特征图，用以对所述待处理图像执行图像处理任务；
6、其中，所述第一边缘特征图的信噪比大于所述第二边缘特征图的信噪比，所述第一边缘特征图包含的所述yuv图像的边缘纹理特征数量小于所述第二边缘特征图包含的所述yuv图像的边缘纹理特征数量。
7、可选的，所述依据第一边缘检测算子对所述yuv图像进行边缘检测，得到第一边缘特征
8、利用检测窗口对所述yuv图像进行逐行边缘检测，包括：
9、利用检测区域在各个检测窗口内进行逐行像素特征提取，由各个所述检测区域内各像素点的像素特征偏差总和的绝对值，得到相应所述检测窗口中心像素点的第一边缘纹理特征值，由各个所述检测区域内各像素点的像素特征偏差绝对值的总和，得到相应所述检测窗口中心像素点的第二边缘纹理特征值；
10、由所述yuv图像中各个像素点的所述第一边缘纹理特征值，得到所述第一边缘特征图，由所述yuv图像中各个像素点的所述第二边缘纹理特征值，得到所述第二边缘特征图；
11、其中，所述检测窗口的第一尺寸小于所述检测区域的第二尺寸。
12、可选的，所述由各个所述检测区域内各像素点的像素特征偏差总和的绝对值，得到相应所述检测窗口中心像素点的第一边缘纹理特征值，由各个所述检测区域内各像素点的像素特征偏差绝对值的总和，得到相应所述检测窗口中心像素点的第二边缘纹理特征值，包括：
13、获取当前所述检测窗口内各个像素点的像素特征均值；
14、依据所述像素特征均值以及各个所述检测区域内像素点的像素特征值，得到相应所述检测区域内各像素点的像素特征偏差；
15、由同一所述检测区域内各像素点的像素特征偏差总和的绝对值，得到相应所述检测区域中心像素点的第一特征差异程度，由同一所述检测区域内各像素点的像素特征偏差绝对值的总和，得到相应所述检测区域中心像素点的第二特征差异程度；
16、由当前所述检测窗口内各像素点对应的所述第一特征差异程度，得到该检测窗口中心像素点的第一边缘纹理特征值，由当前所述检测窗口内各像素点对应的所述第二特征差异程度，得到该检测窗口中心像素点的第二边缘纹理特征值。
17、可选的，所述对所述第一边缘特征图和所述第二边缘特征图进行处理，得到针对所述待处理图像的目标边缘特征图，包括：
18、将所述第二边缘特征图与所述第一边缘特征图进行对比，由所述yuv图像中同一像素点的边缘纹理特征差的绝对值，得到相应像素点的目标边缘纹理特征值；
19、由所述yuv图像的各个像素点对应的所述目标边缘纹理特征值，得到针对所述待处理图像的目标边缘特征图。
20、可选的，所述对所述待处理图像执行图像处理任务，包括：
21、基于所述目标边缘特征图中各个像素点的不同所述目标边缘纹理特征值，按照预先匹配的不同降噪参数，对所述待处理图像进行降噪处理，得到降噪后的目标图像。
22、可选的，所述基于所述目标边缘特征图中各个像素点的不同所述目标边缘纹理特征值，按照预先匹配的不同降噪参数，对所述待处理图像进行降噪处理，得到降噪后的目标图像，包括以下任一种：
23、基于所述目标边缘特征图中各个像素点的不同所述目标边缘纹理特征值，利用具有相应不同降噪强度的不同第一降噪算子，对所述待处理图像中相应像素点进行处理，得到降噪后的目标图像；
24、基于所述目标边缘特征图中各个像素点的不同所述目标边缘纹理特征值，将同一第二降噪算子调整到不同降噪强度，对所述待处理图像中相应像素点进行处理，得到降噪后的目标图像；
25、其中，所述目标边缘纹理特征值越大的像素点对应的所述降噪强度越小。
26、可选的，所述基于所述目标边缘特征图中各个像素点的不同所述目标边缘纹理特征值，按照预先匹配的不同降噪参数，对所述待处理图像进行降噪处理，得到降噪后的目标图像，包括：
27、获取预设的不同噪声参数与像素点的不同边缘纹理特征值之间的对应关系；
28、基于所述对应关系以及所述目标边缘特征图中各个像素点的不同所述目标边缘纹理特征值，确定所述待处理图像中相应像素点的目标降噪参数；
29、利用具有所述目标降噪参数的第三降噪算子，对所述待处理图像中相应像素点进行降噪处理，得到降噪后的目标图像。
30、可选的，所述不同噪声参数与像素点的不同边缘纹理特征值之间的对应关系，包括：
31、第一边缘纹理特征范围内的各个边缘纹理特征值对应的第一降噪参数相同；
32、第二边缘纹理特征范围内的各个边缘纹理特征值对应的第二降噪参数随着该边缘纹理特征值的变化呈线性关系；
33、第三边缘纹理特征范围内的各个边缘纹理特征值对应的第三降噪参数相同；
34、其中，所述第二边缘纹理特征范围大于所述第一边缘纹理特征范围且小于所述第三边缘纹理特征范围；
35、如果降噪参数为降噪强度，所述第二降噪参数小于所述第一降噪参数且大于所述第三降噪参数；
36、如果降噪参数为增益，所述第二降噪参数大于所述第一降噪参数且小于所述第三降噪参数。
37、本申请第二方面提供了一种图像处理装置，所述装置包括：
38、获取模块，用于获取待处理图像的yuv图像；
39、边缘检测模块，用于依据第一边缘检测算子对所述yuv图像进行边缘检测，得到第一边缘特征图，并依据第二边缘检测算子对所述yuv图像进行边缘检测，得到第二边缘特征图；
40、处理模块，用于对所述第一边缘特征图和所述第二边缘特征图进行处理，得到针对所述待处理图像的目标边缘特征图，用以对所述待处理图像执行图像处理任务；
41、其中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述依据第一边缘检测算子对所述YUV图像进行边缘检测，得到第一边缘特征图，并依据第二边缘检测算子对所述YUV图像进行边缘检测，得到第二边缘特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述由各个所述检测区域内各像素点的像素特征偏差总和的绝对值，得到相应所述检测窗口中心像素点的第一边缘纹理特征值，由各个所述检测区域内各像素点的像素特征偏差绝对值的总和，得到相应所述检测窗口中心像素点的第二边缘纹理特征值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述对所述第一边缘特征图和所述第二边缘特征图进行处理，得到针对所述待处理图像的目标边缘特征图，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述对所述待处理图像执行图像处理任务，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，所述基于所述目标边缘特征图中各个像素点的不同所述目标边缘纹理特征值，按照预先匹配的不同降噪参数，对所述待处理图像进行降噪处理，得到降噪后的目标图像，包括以下任一种：
7.根据权利要求5所述的方法
8.根据权利要求7所述的方法，所述不同噪声参数与像素点的不同边缘纹理特征值之间的对应关系，包括：
9.一种图像处理装置，所述装置包括：
10.一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个通信元件、至少一个存储器和至少一个处理器，其中：
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述依据第一边缘检测算子对所述yuv图像进行边缘检测，得到第一边缘特征图，并依据第二边缘检测算子对所述yuv图像进行边缘检测，得到第二边缘特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，所述由各个所述检测区域内各像素点的像素特征偏差总和的绝对值，得到相应所述检测窗口中心像素点的第一边缘纹理特征值，由各个所述检测区域内各像素点的像素特征偏差绝对值的总和，得到相应所述检测窗口中心像素点的第二边缘纹理特征值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述对所述第一边缘特征图和所述第二边缘特征图进行处理，得到针对所述待处理图像的目标边缘特征图，包括：
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述对所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭攀，
申请(专利权)人：鼎道智芯上海半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
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