图像去噪方法、装置、电子设备与存储介质与流程

技术特征：
1.一种图像去噪方法，其特征在于，包括：获取输入图像；确定所述输入图像中像素点的噪声强度；基于所述噪声强度，对所述输入图像进行双边滤波，得到基础层信息；并基于所述基础层信息与所述输入图像，确定细节层信息，所述细节层信息中记录了每个像素点对应的差异值，所述差异值表征了所述输入图像中像素点的取值相对于所述基础层信息的差异；将所述差异值转换至频率域，并进行去噪，得到频率域处理后信息；合并所述频率域处理后信息与所述基础层信息，得到合并图像；对所述合并图像与所述输入图像进行联合双边滤波，得到滤波后图像；基于所述滤波后图像，确定最终的目标图像。2.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述确定所述输入图像中像素点的噪声强度，包括：对所述输入图像进行预滤波，得到预滤波后图像；估计所述预滤波后图像中每个像素区域中每个像素点的噪声强度。3.根据权利要求2所述的图像去噪方法，其特征在于，所述对所述输入图像进行预滤波，得到预滤波后图像，包括：对所述输入图像进行扩边后，基于预滤波配置系数，对扩边后的输入图像进行卷积运算，得到所述预滤波后图像。4.根据权利要求2所述的图像去噪方法，其特征在于，所述估计所述预滤波后图像中每个像素区域中每个像素点的噪声强度，包括：对所述预滤波后图像进行扩边后，在扩边后的预滤波后图像中，以所述预滤波后图像的每个像素点为中心像素点取噪声估计像素块，计算每个噪声估计像素块内像素点的亮度均值作为对应中心像素点的亮度表征值；基于所述亮度表征值，确定对应像素点的噪声强度。5.根据权利要求4所述的图像去噪方法，其特征在于，所述基于所述亮度表征值，确定对应像素点的噪声强度，包括：基于预设的线性关系信息，以及所述亮度表征值，确定每个像素点的噪声强度；其中，所述线性关系信息表征了亮度表征值与噪声强度之间的线性关系，且处于不同区间范围的亮度表征值所对应的线性关系是不同的。6.根据权利要求1所述的图像去噪方法，其特征在于，所述基于所述噪声强度，对所述输入图像进行双边滤波，得到基础层信息，包括：对所述输入图像进行扩边后，在扩边后输入图像中，以所述输入图像的每个像素点为中心像素点取第一像素块；基于每个像素点的噪声强度，以及每个第一像素块中像素点与中心像素点间的欧式距离，计算每个像素点的空域核函数取值；其中，所述空域核函数取值与所述欧式距离正相关，所述空域核函数取值与所述噪声强度负相关；基于每个像素点的噪声强度，以及每个第一像素块中像素点与中心像素点的残差，计算每个像素点的值域核函数取值；所述值域核函数取值与所述残差正相关，所述值域核函数取值与所述噪声强度负相关；
针对每个像素点，计算所述空域核函数取值与所述值域核函数取值的乘积，得到每个像素点的双边滤波系数；基于各像素点的双边滤波系数，对扩边后输入图像进行卷积，得到所述基础层信息。7.根据权利要求6所述的图像去噪方法，其特征在于，所述基于每个像素点的噪声强度，以及每个第一像素块中像素点与中心像素点间的欧式距离，计算对应像素点的空域核函数取值，包括：基于以下公式计算所述空域核函数取值：dist
(i,j)2
＝(x
(i,j)-x
center
)2 (y
(i,j)-y
center
)2其中：x
(i,j)
表征了对应像素点(i,j)在笛卡尔坐标系中的横坐标；y
(i,j)
表征了对应像素点(i,j)在笛卡尔坐标系中的纵坐标；x
center
表征了对应像素点所属双向滤波时像素块的中心像素点在笛卡尔坐标系中的横坐标；y
center
表征了对应像素点所属双向滤波时像素块的中心像素点在笛卡尔坐标系中的纵坐标；dist
(i,j)
表征了对应像素点(i,j)至所属第一像素块的中心像素点的欧式距离；sigma
(i,j)
表征了对应像素点(i,j)的噪声强度；gaind0为配置参数，用于描述噪声强度固定增益；gaussiankernel
(i,j)
表征了所述空域核函数取值。8.根据权利要求6所述的图像去噪方法，其特征在于，所述基于每个像素点的噪声强度，以及每个第一像素块中像素点与中心像素点的残差，计算对应像素点的值域核函数取值，包括：基于以下公式计算所述值域核函数取值：residual
(i,j)2
＝(preinput
(i,j)-preinput
center
)2其中：preinput
(i,j)
表征了对应像素点(i,j)的亮度值；preinput
center
表征了对应像素点所属第一像素块的中心像素点的亮度值；residual
(i,j)
表征了对应像素区域内像素点(i,j)相对于所属第一像素块的中心像素点的残差；sigma
(i,j)
表征了对应像素点的噪声强度；gainr0为配置参数，用于描述噪声强度固定增益；valuekernel
(i,j)
表征了所述值域核函数取值。9.根据权利要求1至8任一项所述的图像去噪方法，其特征在于，所述基于所述基础层信息与所述输入图像，确定细节层信息，包括：
对所述输入图像进行扩边后，在所述基础层信息与扩边后的输入图像中，分别以其中的像素点为中心点取相同尺寸的像素块，计算所述扩边后的输入图像中每个像素块的每个像素点的亮度值与所述基础层信息中同样位置的像素块的中心像素点的取值之差作为所述差异值，得到所述细节层信息。10.根据权利要求1至7任一项所述的图像去噪方法，其特征在于，所述将所述差异值转换至频率域，并进行去噪，得到频率域处理后信息，包括：以所述细节层信息中的位置点为中心点取频率域窗口，基于余弦函数，以及双边滤波时对应像素点的双边滤波系数，对各频率域窗口进行变换，得到每个频率域窗口的频率域信息；为每个位置点确定一个收缩权重；基于所述收缩权重，对每个频率域窗口内的位置点进行频率域信息的加权求和再算平均值，并利用所述平均值作为对应频率域窗口中心点的频率域处理后取值；所述频率域处理后信息包括所有频率域处理后取值。11.根据权利要求10所述的图像去噪方法，其特征在于，所述基于余弦函数，以及双边滤波时对应像素点的双边滤波系数，对各频率域窗口进行变换，得到每个频率域窗口的频率域信息，包括：基于以下公式进行变换：其中：bfdiff
n
×
n
(i,j)表征了所述细节层信息中对应频率域窗口内位置点(i,j)的差异值；bilateralkernel(i,j)表征了：针对于对应频率域窗口内的位置点(i,j)，在双边滤波时对应像素点的双边滤波系数；gabor
l
×
l
表征了l
×
l的频率域窗口的频率域信息。12.根据权利要求10所述的图像去噪方法，其特征在于，所述为每个位置点确定一个收缩权重，包括：基于双边滤波时每个像素点的双边滤波系数，以及所述频率域信息，确定每个位置点的收缩权重。13.根据权利要求12所述的图像去噪方法，其特征在于，所述基于双边滤波时每个像素点的双边滤波系数，以及所述频率域信息，确定每个位置点的收缩权重，包括：基于以下公式，确定所述收缩权重：
其中：sigmagain为配置参数，表征了高频分量去除强度增益；gabor
l
×
l
表征了l
×
l的频率域窗口的频率域信息；weightf
l
×
l
表征了所述收缩权重。14.根据权利要求1至7任一项所述的图像去噪方法，其特征在于，所述合并所述频率域处理后信息与所述基础层信息，得到合并图像，包括：将所述频率域处理后信息中各位置点的取值与所述基础层信息中对应像素点的取值加权求和，得到所述合并图像。15.根据权利要求1至7任一项所述的图像去噪方法，其特征在于，所述对所述合并图像与所述输入图像进行联合双边滤波，得到滤波后图像，包括：对所述合并图像进行扩边，在扩边后合并图像中，以所述合并图像的像素点为中心像素点取第二像素块，计算各像素点的再次双边滤波系数，并基于各像素点的再次双边滤波系数，对所述输入图像进行卷积，得到所述滤波后图像。16.根据权利要求15所述的图像去噪方法，其特征在于，所述第二像素块大于所述双边滤波所采用的第一像素块。17.根据权利要求1至7任一项所述的图像去噪方法，其特征在于，所述基于所述滤波后图像，确定最终的目标图像，包括；对所述输入图像与所述滤波后图像进行加权求和，得到所述最终的目标图像。18.一种图像去噪装置，其特征在于，包括：输入单元，用于获取输入图像；噪声确定单元，用于确定所述输入图像中像素点的噪声强度；分层单元，用于基于所述噪声强度，对所述输入图像进行双边滤波，得到基础层信息；并基于所述基础层信息与所述输入图像，确定细节层信息，所述细节层信息中记录了每个像素点对应的差异值，所述差异值表征了所述输入图像中像素点的取值相对于所述基础层信息的差异；频率域处理单元，用于将所述差异值转换至频率域，并进行去噪，得到频率域处理后信息；合并单元，用于合并所述频率域处理后信息与所述基础层信息，得到合并图像；联合双边滤波单元，用于对所述合并图像与所述输入图像进行联合双边滤波，得到滤波后图像；目标图像确定单元，用于基于所述去噪后图像，确定最终的目标图像。19.一种电子设备，其特征在于，包括处理器与存储器，所述存储器，用于存储代码；所述处理器，用于执行所述存储器中的代码用以实现权利要求1至17任一项所述的图像去噪方法。20.一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1至17任一项所述的图像去噪方法。

技术总结
本发明提供了一种图像去噪方法、装置、电子设备与存储介质，图像去噪方法，包括：获取输入图像；确定所述输入图像中像素点的噪声强度；基于所述噪声强度，对所述输入图像进行双边滤波，得到基础层信息；并基于所述基础层信息与所述输入图像，确定细节层信息，所述细节层信息中记录了每个像素点对应的差异值，所述差异值表征了所述输入图像中像素点的取值相对于所述基础层信息的差异；将所述差异值转换至频率域，并进行去噪，得到频率域处理后信息；合并所述频率域处理后信息与所述基础层信息，得到合并图像；对所述合并图像与所述输入图像进行联合双边滤波，得到滤波后图像；基于所述滤波后图像，确定最终的目标图像。确定最终的目标图像。确定最终的目标图像。


技术研发人员：李许强
受保护的技术使用者：富瀚微电子（成都）有限公司
技术研发日：2021.11.01
技术公布日：2022/3/7