本技術(shù)涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種降色噪和去偽彩的圖像處理方法、裝置及相關(guān)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、圖像中可能同時(shí)存在色噪、偽彩等情況，偽彩為圖像中的錯(cuò)誤顏色，色噪為圖像中的低頻噪聲。

2、目前通常使用uv?channel(chrominance?channel，色度通道)進(jìn)行降色噪，也即分別根據(jù)yuv(一種顏色編碼方法)圖像中當(dāng)前像素點(diǎn)與鄰域像素點(diǎn)之間uv?channel的相似度計(jì)算相應(yīng)的加權(quán)權(quán)重，再用計(jì)算得到的加權(quán)權(quán)重對(duì)鄰域像素進(jìn)行加權(quán)，得到對(duì)當(dāng)前像素點(diǎn)的降噪結(jié)果。

3、然而，使用uv?channel進(jìn)行降色噪時(shí)，容易出現(xiàn)顏色溢出，從而出現(xiàn)偽彩的情況。其中u和v分別為不同的色度(y可以表示色差藍(lán)色，v可以表示色差紅色)，uv信息僅包含圖像的低頻信息，對(duì)比度較低，這使得鄰域像素點(diǎn)的相似性較高，不易于區(qū)分，也即不易于區(qū)分圖像的邊緣，因此，偽彩常發(fā)生于圖像邊緣、高頻區(qū)域，這使得在使用uv?channel進(jìn)行降色噪時(shí)，在圖像邊緣區(qū)域可能殘留較多的偽彩。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本技術(shù)旨在提供一種降色噪和去偽彩的圖像處理方法、裝置及相關(guān)設(shè)備，以在降色噪的同時(shí)，有效地減少偽彩。

2、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種降色噪和去偽彩的圖像處理方法，包括：獲取同一待處理圖像的第一格式圖像和yuv圖像；所述第一格式圖像和所述yuv圖像分別為兩種不同格式的圖像，且所述第一格式圖像中的像素點(diǎn)和所述yuv圖像中的像素點(diǎn)相互對(duì)應(yīng)；確定所述第一格式圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的邊緣強(qiáng)度；任一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述邊緣強(qiáng)度表征該像素點(diǎn)為圖像區(qū)域邊緣的概率；基于所述第一格式圖像中各像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度確定所述yuv圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度；任一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述置信度表征該像素點(diǎn)參與濾波降噪的強(qiáng)度；基于所述yuv圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度對(duì)所述yuv圖像中各uv通道的像素點(diǎn)進(jìn)行降噪處理。

3、目前降低色噪的方法對(duì)于圖像邊緣處常出現(xiàn)的偽彩色效果不佳，因?yàn)閭尾食３霈F(xiàn)在圖像邊緣處，在本技術(shù)的實(shí)施例中，第一格式圖像和yuv圖像為同一待處理圖像在不同格式下的圖像，二者的各像素點(diǎn)相互對(duì)應(yīng)，通過在第一格式圖像計(jì)算各像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度從而確認(rèn)各像素點(diǎn)處于邊緣上的概率，進(jìn)而可以通過降低邊緣上的像素點(diǎn)參與原本降色噪的濾波權(quán)重來使得降色噪算法能夠去除圖像邊緣上的偽彩。其中，可以通過邊緣強(qiáng)度確定出每個(gè)點(diǎn)參與濾波的置信度，再對(duì)處于圖像邊緣上的像素點(diǎn)使用更低的置信度，使得這些像素點(diǎn)更少的參與濾波，由此降低圖像邊緣上的偽彩點(diǎn)。由此，在保留邊緣區(qū)域的圖像特征的同時(shí)，能夠?qū)吘墔^(qū)域存在的偽彩進(jìn)行有效地降噪，從而實(shí)現(xiàn)在降色噪的同時(shí)，減少圖像邊緣原本就存在的偽彩。

4、一實(shí)施例中，所述第一格式圖像為rgb(red?green?blue，紅綠藍(lán))圖像。

5、本技術(shù)實(shí)施例中，由于yuv圖像中uv信息對(duì)于圖像內(nèi)容的區(qū)分能力不足，相較于yuv圖像，rgb圖像相比yuv圖像對(duì)圖像內(nèi)容的區(qū)分能力更強(qiáng)，因此，使用rgb圖像確定出的邊緣強(qiáng)度更準(zhǔn)確，有助于提高所計(jì)算出的置信度的準(zhǔn)確性，從而提高對(duì)yuv圖像進(jìn)行降噪的效果。此外，該方法由于同時(shí)完成了圖像處理中降色噪和減少偽彩產(chǎn)生，無需在降色噪后再去偽彩，可以有效提高圖像處理的效率。

6、一實(shí)施例中，所述獲取同一待處理圖像的第一格式圖像和yuv圖像，包括：基于預(yù)設(shè)的yuv格式與rgb格式之間的格式轉(zhuǎn)換關(guān)系對(duì)預(yù)先獲取到的yuv圖像或rgb圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以獲取與其相對(duì)應(yīng)的rgb圖像或yuv圖像。

7、yuv圖像和rgb圖像之間可以相互轉(zhuǎn)換，則本技術(shù)實(shí)施例中，在采集到rgb圖像和yuv圖像后，通過rgb圖像和yuv圖像之間的相互轉(zhuǎn)換，可以將任意一種格式圖像轉(zhuǎn)換為另一格式的圖像，由此，無需獲取特定的圖像，降低圖像的獲取與降噪的成本與難度。

8、一實(shí)施例中，所述確定所述第一格式圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的邊緣強(qiáng)度，包括：基于所述rgb圖像中各像素點(diǎn)的不同顏色分量值和預(yù)設(shè)的梯度轉(zhuǎn)換關(guān)系，確定所述rgb圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像梯度強(qiáng)度；所述圖像梯度強(qiáng)度用于表征該像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度；所述梯度轉(zhuǎn)換關(guān)系包括像素點(diǎn)在rgb格式下的不同顏色分量值與圖像梯度強(qiáng)度之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

9、圖像梯度強(qiáng)度廣泛地應(yīng)用在圖像分析中，主要用來幫助檢測(cè)對(duì)象輪廓和分離均勻區(qū)域，因此，在本技術(shù)實(shí)施例中，使用圖像梯度強(qiáng)度表征像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度，具有一定的準(zhǔn)確性，有助于提高所確定的邊緣強(qiáng)度、置信度的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高降色噪和去偽彩效果。

10、一實(shí)施例中，所述梯度轉(zhuǎn)換關(guān)系包括紅色分量值、綠色分量值、藍(lán)色分量值分別與顏色分量梯度強(qiáng)度之間的第一子轉(zhuǎn)換關(guān)系，以及所述圖像梯度強(qiáng)度與所述紅色分量值、所述綠色分量值、所述藍(lán)色分量值各自的顏色分量梯度強(qiáng)度之間的第二子轉(zhuǎn)換關(guān)系；基于所述rgb圖像中各像素點(diǎn)的不同顏色分量值和預(yù)設(shè)的梯度轉(zhuǎn)換關(guān)系，確定所述rgb圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像梯度強(qiáng)度，包括：對(duì)于每一個(gè)像素點(diǎn)，利用所述第一子轉(zhuǎn)換關(guān)系分別計(jì)算該像素點(diǎn)紅色分量值、綠色分量值和藍(lán)色分量值各自對(duì)應(yīng)的顏色分量梯度強(qiáng)度；利用所述第二子轉(zhuǎn)換關(guān)系對(duì)紅色分量值、綠色分量值和藍(lán)色分量值各自對(duì)應(yīng)的顏色分量梯度強(qiáng)度進(jìn)行求和，得到該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像梯度強(qiáng)度。

11、本技術(shù)實(shí)施例中，rgb圖像的像素點(diǎn)包括不同的顏色分量，將像素點(diǎn)的圖像梯度強(qiáng)度的計(jì)算分解為對(duì)不同顏色分量梯度強(qiáng)度的分別計(jì)算與求和，可以簡(jiǎn)化圖像梯度強(qiáng)度的計(jì)算復(fù)雜度，提高計(jì)算效率與降低功耗。

12、一實(shí)施例中，所述第一子轉(zhuǎn)換關(guān)系包括預(yù)設(shè)算子、所述像素點(diǎn)的紅色分量值、綠色分量值和藍(lán)色分量值各自對(duì)應(yīng)的顏色分量梯度強(qiáng)度之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

13、一實(shí)施例中，所述預(yù)設(shè)算子包括kernel算子，所述kernel算子包括kernelhor和所述kernelver，所述梯度轉(zhuǎn)換關(guān)系，包括：

14、

15、grad＝gradr+gradg+gradb

16、其中，所述r為像素點(diǎn)的紅色分量值，所述g為像素點(diǎn)的綠色分量值，所述b為像素點(diǎn)的藍(lán)色分量值，所述grad為像素點(diǎn)的圖像梯度強(qiáng)度，所述gradr為紅色分量值對(duì)應(yīng)的顏色分量梯度強(qiáng)度，所述gradg為綠色分量值對(duì)應(yīng)的顏色分量梯度強(qiáng)度，所述gradb為藍(lán)色分量值對(duì)應(yīng)的顏色分量梯度強(qiáng)度，所述為卷積運(yùn)算的符號(hào)，所述kernelhor和所述kernelver分別為預(yù)設(shè)的不同算子，且以及

17、如上述公式所示，圖像梯度強(qiáng)度的計(jì)算方式較為簡(jiǎn)單，在此基礎(chǔ)上，本技術(shù)實(shí)施例提供一種計(jì)算簡(jiǎn)單的圖像梯度強(qiáng)度的計(jì)算方式，有助于提高邊緣強(qiáng)度的確定效率，降低確定邊緣強(qiáng)度的功耗，從而使得圖像降噪具有一定效果的同時(shí)，降低功耗。

18、一實(shí)施例中，所述基于所述第一格式圖像中各像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度確定所述yuv圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度，包括：對(duì)于所述yuv圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)，基于該像素點(diǎn)的不同色度值、預(yù)設(shè)的飽和度轉(zhuǎn)換關(guān)系確定該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的飽和度；所述飽和度轉(zhuǎn)換關(guān)系包括不同色度值與飽和度之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系；基于該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述飽和度、該像素點(diǎn)在所述rgb圖像中相對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的圖像梯度強(qiáng)度、預(yù)設(shè)的置信度轉(zhuǎn)換關(guān)系確定該像素點(diǎn)的置信度；所述置信度轉(zhuǎn)換關(guān)系包括飽和度、圖像梯度強(qiáng)度、置信度之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

19、飽和度與色彩相關(guān)，在一定程度上可以用于區(qū)分圖像邊緣，本技術(shù)實(shí)施例中，在計(jì)算置信度時(shí)，結(jié)合飽和度、圖像梯度強(qiáng)度共同計(jì)算置信度，可以進(jìn)一步加深置信度與圖像邊緣的關(guān)聯(lián)性，繼而提高基于置信度進(jìn)行降噪的準(zhǔn)確性，提高降噪的效果。

20、一實(shí)施例中，所述飽和度轉(zhuǎn)換關(guān)系包括：sat＝abs(u-0.5)+abs(v-0.5)；其中，所述abs為絕對(duì)值計(jì)算，所述u和所述v分別為yuv格式中的不同色度的值，sat表示置信度。

21、本技術(shù)實(shí)施例中，提供一種計(jì)算簡(jiǎn)單的飽和度計(jì)算方式，可以在使得計(jì)算出的飽和度具有一定準(zhǔn)確性的前提下，降低計(jì)算飽和度所需的功耗，以及提高確定飽和度的效率。

22、一實(shí)施例中，所述置信度轉(zhuǎn)換關(guān)系，包括：其中，所述(x，y)表示像素點(diǎn)的坐標(biāo)，所述score(x，y)表示坐標(biāo)為(x，y)的像素點(diǎn)的置信度，所述exp為指數(shù)運(yùn)算，所述sigma1為預(yù)設(shè)的常數(shù)值，所述grad(x，y)表示坐標(biāo)為(x，y)的像素點(diǎn)的圖像梯度強(qiáng)度，所述sat(x，y)表示坐標(biāo)為(x，y)的像素點(diǎn)的飽和度。

23、像素點(diǎn)若為圖像邊緣，則對(duì)該像素點(diǎn)進(jìn)行濾波產(chǎn)生偽彩的概率則越大，因此，在本技術(shù)實(shí)施例中，需減少圖像邊緣的像素點(diǎn)參與濾波器的置信度，故置信度與圖像梯度強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)。由于圖像梯度強(qiáng)度和飽和度均與圖像邊緣相關(guān)，將圖像梯度強(qiáng)度與飽和度相乘，可以進(jìn)一步使得置信度與圖像梯度強(qiáng)度和飽和度相關(guān)聯(lián)，從而提高利用置信度表征像素點(diǎn)參與濾波降噪的強(qiáng)度的準(zhǔn)確性和可靠性，進(jìn)而提高降噪效果。

24、一實(shí)施例中，所述基于所述yuv圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度對(duì)所述yuv圖像中各uv通道的像素點(diǎn)進(jìn)行降噪處理，包括：對(duì)于所述rgb圖像中的目標(biāo)像素點(diǎn)：計(jì)算該目標(biāo)像素點(diǎn)與其相鄰的鄰域像素點(diǎn)之間的像素差值；獲取所述鄰域像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度；基于所述鄰域像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度、所述目標(biāo)像素點(diǎn)與該鄰域像素點(diǎn)之間的像素差值、預(yù)設(shè)的加權(quán)權(quán)重轉(zhuǎn)換關(guān)系，計(jì)算得到所述鄰域像素點(diǎn)的加權(quán)權(quán)重；基于該目標(biāo)像素點(diǎn)的所有所述鄰域像素點(diǎn)的加權(quán)權(quán)重，分別對(duì)各所述鄰域像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)在所述yuv圖像中的像素點(diǎn)的不同色度值分別進(jìn)行加權(quán)處理，得到對(duì)該目標(biāo)像素點(diǎn)的降色噪結(jié)果；其中，所述目標(biāo)像素點(diǎn)為所述rgb圖像中的任意一個(gè)像素點(diǎn)。

25、目前的降噪色方法可能會(huì)出現(xiàn)顏色溢出，從而對(duì)像素點(diǎn)的鄰域像素點(diǎn)造成影響，使其出現(xiàn)偽彩，本技術(shù)實(shí)施例中，可以基于鄰域像素點(diǎn)對(duì)目標(biāo)像素點(diǎn)進(jìn)行降噪，以提高降噪的效果。其中目標(biāo)像素點(diǎn)和鄰域像素點(diǎn)之間的像素差值可以表征目標(biāo)像素點(diǎn)和鄰域像素點(diǎn)之間的差異性，在計(jì)算加權(quán)權(quán)重時(shí)，相較于僅使用置信度計(jì)算加權(quán)權(quán)重，將像素差值和置信度結(jié)合來計(jì)算加權(quán)權(quán)重，考慮了鄰域像素點(diǎn)對(duì)目標(biāo)像素點(diǎn)的影響，從而可以提高所確定出的加權(quán)權(quán)重的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高降噪效果。

26、本技術(shù)實(shí)施例中，在基于置信度計(jì)算像素點(diǎn)參與降色噪的加權(quán)處理時(shí)，還結(jié)合目標(biāo)像素點(diǎn)附近的鄰域像素點(diǎn)計(jì)算加權(quán)權(quán)重，可以有效提高對(duì)目標(biāo)像素點(diǎn)進(jìn)行降噪的效果。

27、一實(shí)施例中，所述加權(quán)權(quán)重轉(zhuǎn)換關(guān)系，包括：

28、

29、其中，所述(x，y)為目標(biāo)像素點(diǎn)的坐標(biāo)，所述(x+k1，y+k2)表示目標(biāo)像素點(diǎn)(x，y)的鄰域像素點(diǎn)，且k1∈[-r，r]，k2∈[-r1，r2]范圍內(nèi)的鄰域，r，r1，r2為預(yù)設(shè)的常數(shù)；所述score(x+k1，y+k2)表示坐標(biāo)為(x+k1，y+k2)的像素點(diǎn)的置信度；所述diff(x，y，k1，k2)為像素點(diǎn)(x+k1，y+k2)與像素點(diǎn)(x，y)之間的像素差值，所述exp為指數(shù)運(yùn)算，所述w(x，y，k1，k2)表示坐標(biāo)為(x+k1，y+k2)的像素點(diǎn)的加權(quán)權(quán)重，所述sigma為預(yù)設(shè)的常數(shù)經(jīng)驗(yàn)值。

30、本技術(shù)實(shí)施例中，像素點(diǎn)的置信度越大，則該像素點(diǎn)的加權(quán)權(quán)重越大，表征需對(duì)其進(jìn)行降噪的強(qiáng)度越大。鄰域像素點(diǎn)和目標(biāo)像素點(diǎn)之間的像素差值越大，則該鄰域像素點(diǎn)與目標(biāo)像素點(diǎn)的差異越大，則表征鄰域像素點(diǎn)與目標(biāo)像素點(diǎn)之間為圖像邊緣的可能性越大，因此，該鄰域像素點(diǎn)的加權(quán)權(quán)重越小，與目標(biāo)像素點(diǎn)的關(guān)聯(lián)性也越小，則基于該鄰域像素點(diǎn)所確定的對(duì)目標(biāo)像素點(diǎn)的降噪強(qiáng)度越小。上述加權(quán)權(quán)重轉(zhuǎn)換關(guān)系考慮了鄰域像素點(diǎn)對(duì)目標(biāo)像素點(diǎn)的影響，有助于提高所確定出的加權(quán)權(quán)重的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高降噪效果。

31、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種降色噪和去偽彩的圖像處理裝置，包括：獲取模塊，用于獲取同一待處理圖像的第一格式圖像和yuv圖像；所述第一格式圖像和所述yuv圖像分別為兩種不同格式的圖像，且所述第一格式圖像中的像素點(diǎn)和所述yuv圖像中的像素點(diǎn)相互對(duì)應(yīng)；邊緣區(qū)分模塊，用于確定所述第一格式圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的邊緣強(qiáng)度；任一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述邊緣強(qiáng)度表征該像素點(diǎn)為圖像區(qū)域邊緣的概率；置信度確定模塊，用于基于所述第一格式圖像中各像素點(diǎn)的邊緣強(qiáng)度確定所述yuv圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度；任一像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述置信度表征該像素點(diǎn)參與濾波降噪的強(qiáng)度；降噪模塊，用于基于所述yuv圖像中各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的置信度對(duì)所述yuv圖像中各uv通道的像素點(diǎn)進(jìn)行降噪處理。

32、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種處理器，包括：處理單元和存儲(chǔ)單元；所述存儲(chǔ)單元中存儲(chǔ)有程序，所述程序被所述處理單元執(zhí)行時(shí)，使得所述處理單元執(zhí)行如第一方面任一項(xiàng)所述的降色噪和去偽彩的圖像處理方法。

33、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種電子設(shè)備，包括如第三方面所述的處理器。

34、第五方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有程序，當(dāng)所述程序在處理單元上運(yùn)行時(shí)，使得所述處理單元執(zhí)行如第一方面任一項(xiàng)所述的降色噪和去偽彩的圖像處理方法。