[发明专利]图像噪声程度估计方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像噪声程度估计方法，其特征在于，包括：

获取第一图像；

从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的特征信息；

根据所述特征信息，确定与所述第一图像对应的第一估计值和第二估计值；其中，所述第一估计值为所述第一图像属于噪声图像的估计值，所述第二估计值为所述第一图像属于无噪声图像的估计值；

计算所述第一估计值和所述第二估计值之间的差值；

将所述差值映射为预设连续区间范围内的目标值，将所述目标值作为所述第一图像的噪声程度估计值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的特征信息，包括：

将所述第一图像转换为对应的第二图像；其中，所述第二图像为拜耳Bayer图像；

利用噪声程度估计模型中的第一分支网络，从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的第一特征，以及，利用所述噪声程度估计模型中的第二分支网络，从所述第二图像中提取与所述第一图像对应的第二特征；

根据所述第一特征和所述第二特征，生成与所述第一图像对应的特征信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征信息，确定与所述第一图像对应的第一估计值和第二估计值，包括：

将所述特征信息输入至噪声程度估计模型中的二分类网络，利用所述二分类网络对所述第一图像进行分类，输出得到与所述第一图像对应的第一估计值和第二估计值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在利用噪声程度估计模型中的第一分支网络，从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的第一特征，以及，利用所述噪声程度估计模型中的第二分支网络，从所述第二图像中提取与所述第一图像对应的第二特征之前，所述方法还包括：

对所述第一图像进行变换处理，得到与所述第一图像对应的N个第三图像；其中，所述变换处理包括变亮处理和变暗处理中的至少一项，N为正整数；

将所述N个第三图像转换为对应的N个第四图像；其中，所述第四图像为Bayer图像；

所述利用噪声程度估计模型中的第一分支网络，从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的第一特征，以及，利用所述噪声程度估计模型中的第二分支网络，从所述第二图像中提取与所述第一图像对应的第二特征，包括：

将所述第一图像和所述N个第三图像按通道维度堆叠，得到第一堆叠图像，将所述第二图像和所述N个第四图像按通道维度堆叠，得到第二堆叠图像；

利用所述第一分支网络从所述第一堆叠图像中提取颜色信息，得到与所述第一图像对应的第一特征，利用所述第二分支网络从所述第二堆叠图像中提取空间信息，得到与所述第一图像对应的第二特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一分支网络包括第一特征提取子网络和第一交叉注意力子网络，所述第二分支网络包括第二特征提取子网络和第二交叉注意力子网络；

所述利用所述第一分支网络从所述第一堆叠图像中提取颜色信息，得到与所述第一图像对应的第一特征，利用所述第二分支网络从所述第二堆叠图像中提取空间信息，得到与所述第一图像对应的第二特征，包括：

利用所述第一特征提取子网络从所述第一堆叠图像中提取颜色信息，得到与所述第一图像对应的颜色特征，利用所述第二特征提取子网络从所述第二堆叠图像中提取空间信息，得到与所述第一图像对应的空间特征；

利用所述第一交叉注意力子网络，对所述颜色特征进行预处理，得到第一处理结果，利用所述第二交叉注意力子网络，对所述空间特征进行预处理，得到第二处理结果；

将所述第一处理结果与所述空间特征进行融合，得到所述第二特征，将所述第二处理结果与所述颜色特征进行融合，得到所述第一特征。