[发明专利]改进的图像去噪处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种改进的图像去噪处理方法及装置，通过对原彩色图像进行三通道分离以得到R通道图像、G通道图像以及B通道图像；在对R通道图像、G通道图像以及B通道图像分别进行卷积滤波处理前，先判断对应卷积核计算部分的图像块的中心像素点是否为噪声，若为噪声则对该图像块的中心像素点进行卷积滤波处理。由此，通过对RGB三个通道图像进行单独的卷积滤波处理，针对各个通道图像的各个像素点进行滤波，从而避免将其他通道正常的像素点平滑掉，从而导致图像失真的问题；且，在对通道图像各图像块进行卷积滤波处理前，对对应卷积核计算部分的图像块的中心像素点进行鉴别，进一步避免在去噪的同时将有用的信号平滑掉。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，特别涉及一种改进的图像去噪处理方法及装置，可以应用在灰度图像及彩色图像的去噪应用上。

背景技术

随着科学技术的发展，图像处理技术在相关的工程应用，以及科学研究中发挥着越来越重要的作用。对于观察者来说，噪声的大小直接影响着图片的质量，对图片内容信息的提取。图像去除噪声，增强信噪比是图像处理技术中的基础和难点。

目前的去噪方法有很多，主要分为频率域法和空间域法两大类。传统的空间域滤波算法，是通过运用不同的卷积核（如中值滤波，均值滤波），对噪声图像做卷积处理，对正常信号的像素点和噪声的像素点都进行了卷积滤波操作，虽然降低了噪声，但同时有用信号的像素点也被平滑掉了，存在图像失真的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明的主要目的是提供一种改进的图像去噪处理方法，旨在避免对图像去噪时将有用信号平滑掉，避免图像失真。

为实现上述目的，本发明提出的改进的图像去噪处理方法，包括如下步骤：

获取原图像后，对原图像进行三通道分离以得到R通道图像、G通道图像以及B通道图像；

对R通道图像、G通道图像以及B通道图像分别进行卷积滤波处理，卷积滤波处理前，先判断对应卷积的图像块的中心像素点是否为噪声，若为噪声则对该图像块的中心像素点进行卷积滤波处理；

将卷积滤波处理后的R通道图像、G通道图像以及B通道图像合并以生成去噪图像。

可选地，所述判断对应卷积的图像块的中心像素点是否为噪声，包括：

获取对应卷积的图像块中全部像素点的信号值I(x)，计算这些像素点的均值E(x)以及方差D(x)；

判断所述图像块的中心像素点与均值E(x)的差值的绝对值是否大于方差D(x)，若中心像素点与均值E(x)的差值的绝对值大于D(x)，则认为该图像块的中心像素点为噪声。

可选地，所述卷积滤波处理具体为：采用奇数维度大小的卷积核，遍历通道图像中每一个图像块，对中心像素点判断为噪声的图像块做卷积；

其中，所述通道图像指R通道图像、G通道图像以及B通道图像。

可选地，所述卷积滤波处理所采用的滤波算法为中值滤波算法、均值滤波算法或者高斯滤波算法中的任意一种。

本发明还提供了一种图像去噪处理装置，其包括：

通道分离模块，用于获取原图像，并对原图像进行三通道分离以得到R通道图像、G通道图像以及B通道图像；

卷积滤波模块，用于对R通道图像、G通道图像以及B通道图像分别进行卷积滤波处理；

噪声鉴别模块，用于判断对应卷积的图像块的中心像素点是否为噪声；

通道合并模块，用于将卷积滤波处理后的R通道图像、G通道图像以及B通道图像合并以生成去噪图像。

本发明还提供了一种计算设备，包括至少一个处理器、以及至少一个存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述计算设备执行上述图像去噪处理方法的步骤。