图像降噪方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110290289A(43)申请公布日2019.09.27(21)申请号201910509714.8(22)申请日2019.06.13(71)申请人OPPO广东移动通信有限公司地址523860广东省东莞市长安镇乌沙海滨路18号(72)发明人晏秀梅(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人张润(51)Int.Cl.H04N5/217(2011.01)H04N5/232(2006.01)权利要求书2页说明书13页附图3页(54)发明名称图像降噪方法、装置、电子设备以及存储介质(57)摘要本申请提出一种图像降噪方法、装置、电子设备以及存储介质，其中，方法包括：根据拍摄场景，确定曝光参数，采用曝光参数拍摄得到拍摄图像，根据用于拍摄的成像设备的设备属性，确定匹配的降噪模型，将曝光参数和拍摄图像输入降噪模型，以对拍摄图像进行降噪；其中，降噪模型，已学习得到曝光参数与噪声特性之间的映射关系。该方法根据用于拍摄的成像设备的设备属性，确定匹配的降噪模型后，对当前拍摄场景下拍摄得到的拍摄图像进行降噪处理，在保证图像纯净度的同时保留了更多的图像细节。另外，通过与设备属性匹配的降噪模型对拍摄图像进行降噪，能够更好的识别噪声特性，达到降噪的目的，提高了图像的降噪效果，能够得到更加清晰的图像。CN110290289ACN110290289A权利要求书1/2页1.一种图像降噪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据拍摄场景，确定曝光参数；采用所述曝光参数拍摄得到拍摄图像；根据用于拍摄的成像设备的设备属性，确定匹配的降噪模型；将所述曝光参数和所述拍摄图像输入所述降噪模型，以对所述拍摄图像进行降噪；其中，所述降噪模型，已学习得到所述曝光参数与噪声特性之间的映射关系。2.根据权利要求1所述的图像降噪方法，其特征在于，所述降噪模型，是通过获取训练样本集，所述训练样本集中包括具有不同设备属性的成像设备拍摄的样本图；从所述训练样本集中，选取相同设备属性的成像设备拍摄的目标样本图；将所述目标样本图根据拍摄时采用的感光度划分为多组，训练各组对应的降噪模型；根据降噪模型的准确度和训练采用的目标样本图的感光度，从各组对应的降噪模型中，选定的与相应设备属性匹配的降噪模型。3.根据权利要求2所述的图像降噪方法，其特征在于，所述根据降噪模型的准确度和训练采用的目标样本图的感光度，从各组对应的降噪模型中，选定与相应设备属性匹配的降噪模型，包括：从各组对应的降噪模型中，确定准确度大于阈值的候选降噪模型；将训练采用的目标样本图感光度最大的候选降噪模型作为所述与相应设备属性匹配的降噪模型。4.根据权利要求2所述的图像降噪方法，其特征在于，所述训练各组对应的降噪模型，包括：采用各组目标样本图训练降噪模型，直至经过训练的降噪模型识别出的噪声特性与相应样本图中标注的噪声特性匹配时，训练完成。5.根据权利要求1-4任一项所述的图像降噪方法，其特征在于，所述设备属性包括摄像头个数和/或焦距信息。6.根据权利要求5所述的图像降噪方法，其特征在于，所述焦距信息包括：长焦或混合变焦。7.根据权利要求1-4任一项所述的图像降噪方法，其特征在于，所述采用所述曝光参数拍摄得到拍摄图像，包括：根据所述曝光参数，采集多帧原始图像；所述多帧原始图像具有至少两种曝光度；将所述多帧原始图像合成得到高动态范围的所述拍摄图像。8.根据权利要求7所述的图像降噪方法，其特征在于，所述根据拍摄场景，确定曝光参数包括：根据拍摄场景的抖动情况和/或所述拍摄场景中是否包含人脸，确定曝光补偿模式；其中，所述曝光补偿模式，用于指示原始图像的帧数和各帧原始图像对应的曝光补偿等级；根据拍摄场景的亮度信息和设定的基准感光度，确定基准曝光时长；根据所述曝光补偿模式，对所述基准曝光时长进行补偿，确定各帧原始图像对应的补偿曝光时长。9.根据权利要求8所述的图像降噪方法，其特征在于，所述根据所述曝光参数，采集多帧原始图像，包括：2CN110290289A权利要求书2/2页根据所述基准感光度和各帧原始图像对应的补偿曝光时长采集相应原始图像。10.一种图像降噪装置，其特征在于，所述装置包括：确定模块，用于根据拍摄场景，确定曝光参数；拍摄模块，用于采用所述曝光参数拍摄得到拍摄图像；匹配模块，用于根据用于拍摄的成像设备的设备属性，确定匹配的降噪模型；降噪模块，用于将所述曝光参数和所述拍摄图像的特征输入所述降噪模型，以对所述拍摄图像进行降噪。11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-9中任一所述的图像降噪方法。12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计