一种图像噪声的去除方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本公开涉及图像处理，具体而言，涉及一种图像噪声的去除方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，均值滤波是一种常见的图像平滑处理方法，用于去除图像中的噪声。其基本原理是用一个局部区域内像素值的平均值来替代每个像素的原始值。在均值滤波中，图像中的每个像素都被替换为其周围邻域内像素值的平均值。对于高斯白噪声，均值滤波的作用在于通过平均化邻域内的像素值来消除噪声的影响。高斯白噪声是一种具有高斯分布的随机噪声，其特点是在图像中引入了随机的明暗变化。

2、但是，均值滤波对于较大的窗口，可能导致图像细节的丢失，特别是在存在边缘或纹理的地方。此外，均值滤波对噪声的去除效果有限，尤其是对于高斯分布的噪声。

技术实现思路

1、本公开实施例至少提供一种图像噪声的去除方法、装置、电子设备及存储介质，可以在保证图像细节的完整性的同时，提升噪声的去除效果。

2、本公开实施例提供了一种图像噪声的去除方法，包括：

3、获取目标图像，根据预设多尺度处理矩阵针对所述目标图像进行多尺度处理，确定所述目标图像中每个像素对应周围像素的局部特征；

4、根据所述局部特征选取对应的滤波窗口尺寸，并采用该滤波窗口尺寸的均值滤波器进行均值滤波处理；

5、针对均值滤波处理后的所述目标图像，采用非线性滤波算法进行中值滤波处理；

6、为均值滤波处理与中值滤波处理后的所述目标图像中的每个像素分配对应的权重，并将全部像素进行加权平均，输出除噪后的图像。

7、一种可选的实施方式中，为均值滤波处理与中值滤波处理后的所述目标图像中的每个像素分配对应的权重，具体包括：

8、确定均值滤波处理与中值滤波处理后，所述目标图像对应中心点像素；

9、针对除所述中心点像素之外的每个像素，确定该像素与所述中心点像素之间的像素距离；

10、将所述像素距离作为该像素对应的权重，其中，所述像素距离越小，所述权重越大。

11、一种可选的实施方式中，根据所述局部特征选取对应的滤波窗口尺寸，具体包括：

12、设定所述均值滤波器对应的初始窗口尺寸；

13、将所述滤波窗口尺寸设置为与所述局部特征相关联的窗口尺寸函数；

14、在所述窗口尺寸函数中，所述滤波窗口尺寸跟随所述局部特征在预设单位面积上的密度增大而减小；

15、根据所述局部特征以及所述窗口尺寸函数确定目标滤波窗口尺寸，并将所述初始窗口尺寸更新为所述目标滤波窗口尺寸。

16、一种可选的实施方式中，所述局部特征至少包括梯度特征、方向特征以及纹理特征。

17、一种可选的实施方式中，根据预设多尺度处理矩阵针对所述目标图像进行多尺度处理，具体包括：

18、所述预设多尺度处理矩阵中包括多种不同尺度的滤波器；

19、将所述目标图像输入至每个所述滤波器，在该滤波器对应尺度下提取所述局部特征。

20、本公开实施例还提供一种图像噪声的去除装置，包括：

21、局部特征提取模块，用于获取目标图像，根据预设多尺度处理矩阵针对所述目标图像进行多尺度处理，确定所述目标图像中每个像素对应周围像素的局部特征；

22、均值滤波模块，用于根据所述局部特征选取对应的滤波窗口尺寸，并采用该滤波窗口尺寸的均值滤波器进行均值滤波处理；

23、中值滤波模块，用于针对均值滤波处理后的所述目标图像，采用非线性滤波算法进行中值滤波处理；

24、权重平均模块，用于为均值滤波处理与中值滤波处理后的所述目标图像中的每个像素分配对应的权重，并将全部像素进行加权平均，输出除噪后的图像。

25、一种可选的实施方式中，所述权重平均模块具体用于：

26、确定均值滤波处理与中值滤波处理后，所述目标图像对应中心点像素；

27、针对除所述中心点像素之外的每个像素，确定该像素与所述中心点像素之间的像素距离；

28、将所述像素距离作为该像素对应的权重，其中，所述像素距离越小，所述权重越大。

29、一种可选的实施方式中，所述局部特征提取模块具体用于：

30、设定所述均值滤波器对应的初始窗口尺寸；

31、将所述滤波窗口尺寸设置为与所述局部特征相关联的窗口尺寸函数；

32、在所述窗口尺寸函数中，所述滤波窗口尺寸跟随所述局部特征在预设单位面积上的密度增大而减小；

33、根据所述局部特征以及所述窗口尺寸函数确定目标滤波窗口尺寸，并将所述初始窗口尺寸更新为所述目标滤波窗口尺寸。

34、本公开实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述图像噪声的去除方法，或上述图像噪声的去除方法中任一种可能的实施方式中的步骤。

35、本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述图像噪声的去除方法，或上述图像噪声的去除方法中任一种可能的实施方式中的步骤。

36、本公开实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序、指令被处理器执行时实现上述图像噪声的去除方法，或上述图像噪声的去除方法中任一种可能的实施方式中的步骤。

37、本公开实施例提供的一种图像噪声的去除方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标图像，根据预设多尺度处理矩阵针对所述目标图像进行多尺度处理，确定所述目标图像中每个像素对应周围像素的局部特征；根据所述局部特征选取对应的滤波窗口尺寸，并采用该滤波窗口尺寸的均值滤波器进行均值滤波处理；针对均值滤波处理后的所述目标图像，采用非线性滤波算法进行中值滤波处理；为均值滤波处理与中值滤波处理后的所述目标图像中的每个像素分配对应的权重，并将全部像素进行加权平均，输出除噪后的图像。可以在保证图像细节的完整性的同时，提升噪声的去除效果。

38、为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种图像噪声的去除方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为均值滤波处理与中值滤波处理后的所述目标图像中的每个像素分配对应的权重，具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述局部特征选取对应的滤波窗口尺寸，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设多尺度处理矩阵针对所述目标图像进行多尺度处理，具体包括：

6.一种图像噪声的去除装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述权重平均模块具体用于：

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述局部特征提取模块具体用于：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至5中任一项所述的图像噪声的去除方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至5中任一项所述的图像噪声的去除方法的步骤。

技术总结本公开提供了一种图像噪声的去除方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标图像，根据预设多尺度处理矩阵针对所述目标图像进行多尺度处理，确定所述目标图像中每个像素对应周围像素的局部特征；根据所述局部特征选取对应的滤波窗口尺寸，并采用该滤波窗口尺寸的均值滤波器进行均值滤波处理；针对均值滤波处理后的所述目标图像，采用非线性滤波算法进行中值滤波处理；为均值滤波处理与中值滤波处理后的所述目标图像中的每个像素分配对应的权重，并将全部像素进行加权平均，输出除噪后的图像。可以在保证图像细节的完整性的同时，提升噪声的去除效果。技术研发人员：雷路阳,严辉,李欣哲受保护的技术使用者：蓝马舱行智能科技（上海）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/5