一种图像去噪的方法、装置及图像处理系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像去噪的方法、装置及图像处理系统。
【背景技术】
[0002] 图像去噪是图像处理中一种应用比较广泛的技术，图像去噪的目的是为了提高图 像的信噪比，突出图像的期望特征。
[0003] 目前典型的图像传感器包括C⑶和CMOS等类型，当基于图像传感器采集图像时， 图像在获取和传输的过程中容易受到各种因素的影响，使得通过图像传感器所采集到的图 像往往是包含有噪声的图像，所述噪声通常可以被简单的分为亮度噪声和颜色噪声，在低 亮度环境下颜色噪声尤为明显，而从频率上来说，亮度噪声是频率比较高的噪声，而颜色噪 声是频率较低的噪声。
[0004] 由于所述含有噪声的图像中噪声信号和图像信号混合在一起，使得图像存在特征 不明显、清晰度不高等问题，所以通常需要对图像传感器所采集到图像进行去噪处理以提 高图像的信噪比，提高图像的显示效果。
[0005] 现有技术中，对图像进行去噪可以通过多种方法实现，例如利用块匹配和三维变 换去除亮度高斯噪声的方法、基于BM3D算法对图像进行去噪、根据区域特征自适应的去除 亮度噪声等。但现有技术中去噪的方法中都存在一些问题。例如，虽然BM3D算法是目前去 噪领域效果较好的算法，但该算法复杂度很高，需要大量的行缓冲，硬件成本较高，且只能 针对亮度通道进行去噪，而且在去噪的过程中，可能会使图像的颜色信息发生变化；在一些 可以去除颜色噪声的方法中，由于获得的亮度信息以及颜色信息不准确，又存在去除颜色 噪声的同时，会导致亮度信息的模糊会比较严重，影像图像质量。
[0006] 相关技术可参考公开号为US2012328193A1美国专利申请。
【发明内容】
[0007] 本发明解决的是在图像去噪过程中存在颜色信息发生变化、亮度信息模糊且去噪 方法复杂度高的问题。
[0008] 为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像去噪的方法，所述方法包括：
[0009] 确定图像中第一图像块的相似块，所述第一图像块的相似块位于所述第一图像块 周边，所述图像以CFA数据格式存储；
[0010] 基于所述第一图像块的相似块确定第二图像块，所述第二图像块中像素点的像素 值为所有相似块中与所述像素点具有相同通道的所有像素点的像素值的均值；
[0011] 基于所述第一图像块与所述第二图像块的差值，确定第三图像块；
[0012] 对所述第三图像块进行小波变换，对所述小波变换所确定的小波系数进行收缩处 理，通过小波逆变换获取处理后的第三图像块；
[0013] 基于处理后的第三图像块和所述第二图像块获得所述第一图像块去噪后的图像 数据；
[0014] 其中，第一图像块、相似块、第二图像块与第三图像块的大小相同。
[0015] 或计算；可选的，所述第一图像块的相似块为所述第一图像块周边与所述第一图 像块的距离小于第一阈值T的图像块。
[0016] 可选的，所述第一图像块周边的图像块互不重叠。
[0017] 可选的，所述第一图像块周边的图像块与第一图像块的距离通过公式：
[0018]
【主权项】
1. 一种图像去噪的方法，其特征在于，包括： 确定图像中第一图像块的相似块，所述第一图像块的相似块位于所述第一图像块周 边，所述图像以CFA数据格式存储； 基于所述第一图像块的相似块确定第二图像块，所述第二图像块中像素点的像素值为 所有相似块中与所述像素点具有相同通道的所有像素点的像素值的均值； 基于所述第一图像块与所述第二图像块的差值，确定第三图像块； 对所述第三图像块进行小波变换，对所述小波变换所确定的小波系数进行收缩处理， 通过小波逆变换获取处理后的第三图像块； 基于处理后的第三图像块和所述第二图像块获得所述第一图像块去噪后的图像数 据； 其中，第一图像块、相似块、第二图像块与第三图像块的大小相同。
2. 如权利要求1所述的图像去噪的方法，其特征在于，所述第一图像块的相似块为所 述第一图像块周边与所述第一图像块的距离小于第一阈值τ的图像块。
3. 如权利要求2所述的图像去噪的方法，其特征在于，所述第一图像块周边的图像块 互不重叠。
4. 如权利要求2所述的图像去噪的方法，其特征在于，所述第一图像块周边的图像块 与第一图像块的距离通过公式：
其中，N为所述第一图像块每一行所包含的像素点的个数，M为所述第一图像块每一列 所包含的像素点的个数，Ps表示所述第一图像块周边的图像块，Pk表示所述第一图像块， d(PK，Ps)为表示第一图像块周边的图像块Ps与第一图像块P k的距离，Pk-Ps表示第一图像 块Pk与第一图像块周边的图像块Ps中对应像素点的像素值差，||PR - PsIIl表示为所有像 素值差的平方和，abs (Pk-Ps)为所有像素值差的绝对值之和。
5. 如权利要求2所述的图像去噪的方法，其特征在于，所述第一阈值τ=Α1Χ。2,为 2. 5彡Al彡3. 2 ;或者，所述第一阈值τ =Α2Χ σ，σ为图像的噪声级别，1. 2彡A2彡1. 8。
6. 如权利要求1所述的图像去噪的方法，其特征在于，所述对所述小波变换所确定的 小波系数进行收缩处理包括： 如果所述小波系数的绝对值小于第二阈值ε，则将该小波系数置为0。
7. 如权利要求6所述的图像去噪的方法，其特征在于，所述第二阈值ε=Α3Χ。〇为 图像的噪声级别，2. 5彡A3彡3. 2。
8. 如权利要求1所述的图像去噪的方法，其特征在于，所述基于处理后的第三图像块 和所述第二图像块获得所述第一图像块去噪后的图像数据包括： 将所