图像噪声检测方法及装置与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种图像噪声检测方法及装置。

背景技术：

1、随着大数据技术的日益发展，在金融领域较多场景均需要获取图像以及对图像进行处理。对于获取的图像中的噪声是影响图像质量的关键因素之一。

2、现有的直接对图像进行图像噪声检测时，由于模型输入需要降低图像质量往往会造成图像部分重要信息的丢失，降低图像像素同时也减小了对图像噪声检测的准确率。

技术实现思路

1、本发明提供一种图像噪声检测方法及装置，用以解决现有技术针对模型进行图像噪声检测时，模型输入需要降低图像质量往往会造成图像部分重要信息的丢失，降低图像像素同时也减小了对图像噪声检测的准确率的技术问题。

2、本发明提供一种图像噪声检测方法，包括：

3、对目标图像进行二维离散线性傅里叶变换，得到所述目标图像的频谱图像；

4、将所述频谱图像输入目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的所述目标图像的噪声检测结果，所述目标检测模型是基于频谱图像样本及其对应的噪声类别标签训练得到的。

5、根据本发明提供的一种图像噪声检测方法，目标检测模型的训练方法，包括：

6、从图像样本集中划分训练样本集以及验证样本集，所述图像样本集中包含多种噪声类型的图像；

7、基于所述训练样本集对初始目标检测模型进行训练，得到所述目标检测模型；

8、基于所述验证样本集，对所述目标检测模型进行验证，确定所述目标检测模型的检测准确率大于预设准确率阈值。

9、根据本发明提供的一种图像噪声检测方法，基于所述训练样本集对初始目标检测模型进行训练，得到所述目标检测模型，包括：

10、对所述训练样本集中各图像进行灰度处理，得到灰度处理后的训练样本集；

11、对所述灰度处理后的训练样本集中各图像进行二维离散线性傅里叶变换，得到频谱图像样本集；

12、标注所述频谱图像样本集中各图像的噪声类别，并基于标注了噪声类别的频谱图像样本集对初始目标检测模型进行训练，得到所述目标检测模型。

13、根据本发明提供的一种图像噪声检测方法，基于所述验证样本集，对所述目标检测模型进行验证，进一步包括：

14、在确定所述目标检测模型的检测准确率小于等于所述预设准确率阈值的情况下，扩充所述训练样本集中的样本；

15、基于扩充样本后的训练样本集，对所述初始目标检测模型进行训练，直到基于所述验证样本集，对所述目标检测模型进行验证，确定所述目标检测模型的检测准确率大于预设准确率阈值。

16、根据本发明提供的一种图像噪声检测方法，得到所述目标检测模型输出的所述目标图像的噪声检测结果之后，还包括：

17、基于所述噪声检测结果，确定所述目标图像中的噪声类别；

18、基于所述噪声类别对应的图像去噪方法，对所述目标图像进行去噪处理。

19、根据本发明提供的一种图像噪声检测方法，将所述频谱图像输入目标检测模型之前，还包括：

20、对所述频谱图像进行归一化处理，得到归一化后的频谱图像。

21、本发明还提供一种图像噪声检测装置，包括：

22、图像处理模块，用于对目标图像进行二维离散线性傅里叶变换，得到所述目标图像的频谱图像；

23、检测模块，用于将所述频谱图像输入目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的所述目标图像的噪声检测结果，所述目标检测模型是基于频谱图像样本及其对应的噪声类别标签训练得到的。

24、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述图像噪声检测方法。

25、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述图像噪声检测方法。

26、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述图像噪声检测方法。

27、本发明提供的图像噪声检测方法及装置，通过获取目标图像，对目标图像进行二维离散线性傅里叶变换，得到目标图像的频谱图像，经过二维离散线性傅里叶变换得到的频谱图像的能量绝大多数集中于低频部分，在图像质量降低时较少影响到目标检测过程中对特征的提取。同时，各类噪声的概率分布函数的特性也更加体现在频谱领域。所以，在后续将频谱图像输入目标检测模型进行目标检测，可以提升图像噪声类型检测的准确率。

技术特征：

1.一种图像噪声检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的图像噪声检测方法，其特征在于，所述目标检测模型的训练方法，包括：

3.根据权利要求2所述的图像噪声检测方法，其特征在于，所述基于所述训练样本集对初始目标检测模型进行训练，得到所述目标检测模型，包括：

4.根据权利要求2所述的图像噪声检测方法，其特征在于，所述基于所述验证样本集，对所述目标检测模型进行验证，进一步包括：

5.根据权利要求1所述的图像噪声检测方法，其特征在于，所述得到所述目标检测模型输出的所述目标图像的噪声检测结果之后，还包括：

6.根据权利要求1所述的图像噪声检测方法，其特征在于，所述将所述频谱图像输入目标检测模型之前，还包括：

7.一种图像噪声检测装置，其特征在于，包括：

8.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述图像噪声检测方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述图像噪声检测方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述图像噪声检测方法。

技术总结
本发明提供一种图像噪声检测方法及装置，其中方法包括：对目标图像进行二维离散线性傅里叶变换，得到目标图像的频谱图像；将频谱图像输入目标检测模型，得到目标检测模型输出的所述目标图像的噪声检测结果。本发明提供的图像噪声检测方法及装置，通过获取目标图像，对目标图像进行二维离散线性傅里叶变换，得到目标图像的频谱图像，经过二维离散线性傅里叶变换得到的频谱图像的能量绝大多数集中于低频部分，在图像质量降低时较少影响到目标检测过程中对特征的提取。同时，各类噪声的概率分布函数的特性也更加体现在频谱领域。所以，在后续将频谱图像输入目标检测模型进行目标检测，可以提升图像噪声类型检测的准确率。

技术研发人员：陈卓华
受保护的技术使用者：中银金融科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16