[发明专利]一种图像噪声水平估计、抑制方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种图像噪声水平估计方法，其特征在于，包括：

获取不同场景下同一目标物的多张图像；

计算所述图像中RGB通道噪声的均值及方差的范围，作为噪声水平估计结果。

2.根据权利要求1所述的图像噪声水平估计方法，其特征在于，所述计算所述图像中RGB通道噪声的均值及方差的范围，包括：

对单个场景下获得的图像进行逐帧相减，得到噪声图像；

对每张所述噪声图像分别求出其RGB通道上的均值及方差，统计出分布直方图，剔除异常值后得到每个场景下的各个通道的均值及方差的范围；

对所有场景下的图像进行上述处理，最终得到整体噪声在RGB通道上均值及方差的范围。

3.根据权利要求1或2所述的图像噪声水平估计方法，其特征在于，所述获取不同场景下同一目标物的多张图像，包括：

根据项目要求确定场景，拍摄不同场景下的噪声图像；

在每个场景下对目标物进行连续拍摄，拍摄时需确保相机和物体位置的稳定和无任何外界干扰，确保图像中噪声来源的一致性。

4.一种图像噪声抑制方法，其特征在于，包括：

采用权利要求1～3任一所述方法对所述图像进行噪声水平估计；

使用高斯分布模拟噪声的分布，将所述噪声水平估计所得的结果作为超参设计数据增强；

将所述数据增强加入深度学习网络中，并对所述深度学习网络进行训练，提升对噪声的鲁棒性。

5.根据权利要求4所述的图像噪声抑制方法，其特征在于，使用高斯分布模拟噪声的分布，将所述噪声水平估计所得的结论作为超参设计数据增强，包括：

对于图像的RGB每个通道，在其所对应的均值及方差范围内，每次各随机选择一个值，产生对应的高斯分布作为图像噪声分别加到通道上；

设置数据增强概率，用来平衡训练时原图和加噪声图像出现的概率。

6.一种图像噪声抑制装置，其特征在于，包括：

图像收集模块，在每个场景下对目标物进行连续拍摄，得到不同场景下的图像；

噪声水平评估模块，对所述图像收集模块得到的图像进行噪声水平估计；

数据增强模块，使用高斯分布模拟噪声的分布，使用所述噪声水平评估模块所得的结论作为超参设计数据增强；

网络训练模块，将所述数据增强模块所得的数据增强加入深度学习网络中，并对所述深度学习网络进行训练。

7.根据权利要求6所述的图像噪声抑制装置，其特征在于，所述噪声水平评估模块包括：计算图像中RGB各个通道噪声的均值及方差的范围。

8.根据权利要求7所述的图像噪声抑制装置，其特征在于，所述噪声水平评估模块包括：

对单个场景下拍摄所得的噪声图像进行逐帧相减，得到噪声图像；

对每张所述噪声图像分别求出其RGB通道上的均值及方差，统计出分布直方图，剔除异常值后得到每个场景下的各个通道的均值及方差的范围；

对所有场景下的图像进行上述处理，最终得到整体噪声在RGB通道上均值及方差的范围。

9.根据权利要求8所述的图像噪声抑制装置，其特征在于，所述数据增强模块，包括：

对于图像的RGB每个通道，在其所对应的均值及方差范围内，每次各随机选择一个值，产生对应的高斯分布作为图像噪声分别加到通道上；

设置数据增强概率，用来平衡训练时原图和加噪声图像出现的概率。

10.一种电子设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-3任一所述的图像噪声水平估计方法或权利要求4-5任一所述的图像噪声抑制方法。