基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116012244A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211711024.9(22)申请日2022.12.29(71)申请人成都西纬科技有限公司地址610000四川省成都市高新区天华二路219号C区12号楼6层(72)发明人黄芳(74)专利代理机构北京磐华捷成知识产权代理有限公司11851专利代理师卜璐璐(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06N3/08(2023.01)G06N3/0464(2023.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备(57)摘要一种基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备，方法包括：获取待处理图像，基于待处理图像构建图像金字塔；针对待处理图像中的每个需要滤波的当前像素点：从图像金字塔中查找与当前像素点相关的关联像素点，基于当前像素点和关联像素点计算关联像素点的空域滤波权重，并基于空域滤波权重得到当前像素点的滤波结果；基于每个当前像素点的滤波结果，得到待处理图像的降噪结果。该方法和装置通过构建图像金字塔，将原本的单尺度的像素点匹配通过图像金字塔扩展到多尺度，不仅能够使用到图像的多尺度信息，还能够使得更多点参与到空域滤波当中，从而增强空域滤波的效果，使得能够更好地去除图像噪声，且更好地保留图像细节信息。CN116012244ACN116012244A权利要求书1/2页1.一种基于图像多尺度信息的图像降噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像，基于所述待处理图像构建图像金字塔；针对所述待处理图像中的每个需要滤波的当前像素点：从所述图像金字塔中查找与所述当前像素点相关的关联像素点，基于所述当前像素点和所述关联像素点计算所述关联像素点的空域滤波权重，并基于所述空域滤波权重得到所述当前像素点的滤波结果；基于每个所述当前像素点的滤波结果，得到所述待处理图像的降噪结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理图像构建图像金字塔，包括：定义所述图像金字塔的层数，所述图像金字塔包括第一层和其他层；对所述第一层，将所述待处理图像赋给所述第一层；对所述其他层，基于定义的滤波核对所述待处理图像进行卷积并下采样后赋给所述其他层。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：初始化一个长度等于所述图像金字塔的层数的向量，用于存储所述图像金字塔的各层。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述图像金字塔中查找与所述当前像素点相关的关联像素点，包括：计算所述图像金字塔的每一层中与所述当前像素点对应的像素点作为中心像素点；对于所述图像金字塔的每一层，以该层中的所述中心像素点为中心，将定义的空域降噪半径内的所有像素点作为与所述当前像素点相关的关联像素点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前像素点和所述关联像素点计算所述关联像素点的空域滤波权重，包括：计算每个所述关联像素点与所述当前像素点的像素值差值；基于所述像素值差值的绝对值计算每个所述关联像素点的空域滤波权重。6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述空域滤波权重得到所述当前像素点的滤波结果，包括：计算每个所述关联像素点的空域滤波权重计算每个所述关联像素点的加权像素值；将所有所述关联像素点的加权像素值的和与所有所述空域滤波权重的和这两者的比值作为所述当前像素点的滤波结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像为灰度图像或者亮度图像。8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有由所述处理器运行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时，使得所述处理器执行如权利要求1‑7中的任一项所述的基于图像多尺度信息的图像降噪方法。9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被运行时，使得所述处理器执行如权利要求1‑7中的任一项所述的基于图像多尺度信息的图像降噪方法。10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时，使得所述处理器执行如权利要求1‑7中的任一项所述的基于2CN116012244A权利要求书2/2页图像多尺度信息的图像降噪方法。3CN116012244A说明书1/9页基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备技术领域[0001]本申请涉及图像降噪技术领域，更具体地涉及一种基于图像多尺度信息的图像降噪方法和电子设备。背景技术[0002]噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声，这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。常见的基于空间像素相似性的空域滤波算法