[发明专利]一种自适应图像降噪方法、系统及可读存储介质

权利要求书

1.一种自适应图像降噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据预设的图像分区规则，对原始图像进行均匀划分，得到多个区块；

确定各所述区块分别对应的图像特征，并将各所述图像特征之间进行特性显著性的比较，得到相应的比较结果；所述图像特征包括灰度均值、移动目标亮度、噪声标准差以及背景照度中的至少一种；

根据所述比较结果，从所述多个区块中筛选出图像特征满足预设比较条件的目标区块，并将所述目标区块作为参照区；

将所述参照区的图像特征，映射到所述多个区块中的其余各个区块中，并对映射得到的映射图像进行去噪处理，以将所述原始图像转化为相应的去噪图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的图像分区规则，对原始图像进行均匀划分，得到多个区块，包括：

获取所述原始图像的图像宽度和图像高度；

根据所需分配到各所述区块的像素个数、以及所述原始图像的图像宽度，确定图像列区块的第一数量；

根据所需分配到各所述区块的像素个数、以及所述原始图像的图像高度，确定图像行区块的第二数量；

根据所述第一数量和所述第二数量，对原始图像进行均匀划分，得到多个区块。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定各所述区块分别对应的灰度均值，包括：

获取所述区块的直方图曲线，并从所述直方图曲线中提取出一定比例的部分直方图曲线；

对提取出的部分直方图曲线进行低通滤波处理，并基于低通滤波处理得到的曲线，进行灰度均值的确定。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定各所述区块分别对应的移动目标亮度，包括：

确定各所述区块在时域中分别对应的边界变化状态；

根据所述边界变化状态，从各所述区块中分别进行移动目标的识别，以及针对识别到的移动目标，确定所述移动目标的轮廓闭环；

根据所确定的移动目标的轮廓闭环，确定各所述区块分别对应的移动目标亮度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定各所述区块分别对应的噪声标准差，包括：

针对各所述区块，分别在相应移动目标的轮廓闭环之外，进行噪声分析点的选择，得到多个噪声分析点；

针对各所述区块，基于相应噪声分析点所对应的灰度值、基于各相应噪声分析点的灰度值所确定的算术平均值、以及噪声分析点的总数量，进行噪声标准差的计算。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定各所述区块分别对应的背景照度，包括：

针对每个区块，分别获取预先设定的传感器增益以及背景灰度；

根据所述传感器增益与所述背景灰度之间的比值，确定各所述区块分别对应的背景照度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在执行所述对映射得到的图像进行去噪处理，以将所述原始图像转化为去噪图像步骤之后，所述方法还包括：

基于所述去噪图像进行第一噪声标准差的计算，以及，确定原始图像的第二噪声标准差；

基于所述第一噪声标准差与所述第二噪声标准差之间的偏差，确定有效降噪程度；

在所述有效降噪程度的取值小于预设的程度阈值时，输出降噪失败的第一提示信息到用户终端，并重新确定各所述区块分别对应的图像特征；

基于重新确定的图像特征，返回到所述将各所述图像特征之间进行特性显著性的比较步骤继续执行，直到所得的有效降噪程度的取值大于或等于预设的程度阈值时，输出降噪成功的第二提示信息到用户终端。