图像处理方法及装置与流程

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术：

图像经过图像信号处理器(imagesingnalprocessor,isp)的前处理后往往含有不同频率的噪声信号，为了降低图像中的噪声水平，得到更高质量的图像，通常会对图像进行降噪处理。然而，相关技术通常采用同样的方法对含有不同频率噪声信号的图像进行滤波，这样的降噪处理方式效率低下，并且难以达到理想的去噪效果。

因此，为了提高降噪处理的效率，并提高去噪效果，有必要提出一种新的技术方案。

技术实现要素：

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

对输入图像进行小波分解，以将所述输入图像转换为多个小波系数层，其中，所述小波系数层包括低频子带及高频子带；

确定所述高频子带中小波系数所属的区域，并根据所述区域的类型对所述小波系数进行降噪处理，得到处理后的小波系数；

利用所述处理后的小波系数进行小波逆变换，得到经降噪处理的图像。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述区域的类型对所述小波系数进行降噪处理，得到处理后的小波系数，包括：

获取所述区域的收缩比例；

利用所述收缩比例对所述小波系数进行降噪处理，得到所述处理后的小波系数。

在一种可能的实施方式中，所述高频子带包括水平高频子带、垂直高频子带、对角高频子带。

在一种可能的实施方式中，所述区域包括平坦区域、边缘区域、纹理区域的至少一种。

在一种可能的实施方式中，所述对角高频子带包括第一对角高频子带及第二对角高频子带，所述确定所述高频子带中小波系数所属的区域，包括：

获取所述高频子带的第一预设区域中的预设数目个小波系数；

对所述预设数目个小波系数进行处理，获得判断参数；

根据所述判断参数确定所述预设数目个小波系数的区域类型。

在一种可能的实施方式中，所述判断参数包括分别与所述水平高频子带、所述垂直高频子带、所述第一对角高频子带及所述第二对角高频子带一一对应的第一判断参数、第二判断参数、第三判断参数及第四判断参数，所述根据所述判断参数确定所述预设数目个小波系数的区域类型，包括：

在所述第一判断参数、所述第二判断参数、所述第三判断参数及所述第四判断参数都小于平坦区域判断阈值时，将所述预设数目个小波系数确定为平坦区域；

在所述第一判断参数大于所述第二判断参数与第一阈值的乘积，或所述第二判断参数大于所述第一判断参数与第一阈值的乘积，或所述第三判断参数大于所述第四判断参数与第二阈值的乘积，或所述第四判断参数大于所述第三判断参数与第二阈值的乘积时，将所述预设数目个小波系数确定为边缘区域；

在其他情况下，将所述预设数目个小波系数确定为纹理区域。

在一种可能的实施方式中，所述边缘区域包括水平边缘区域、垂直边缘区域、45度边缘区域及135度边缘区域，其中，

在所述第一判断参数大于所述第二判断参数与第一阈值的乘积时，所述边缘区域为所述水平边缘区域；

在所述第二判断参数大于所述第一判断参数与第一阈值的乘积时，所述边缘区域为所述垂直边缘区域；

在所述第三判断参数大于所述第四判断参数与第二阈值的乘积时，所述边缘区域为45度边缘区域；

在所述第四判断参数大于所述第三判断参数与第二阈值的乘积时，所述边缘区域为135度边缘区域。

在一种可能的实施方式中，所述第一预设区域为6*6矩阵区域，

在所述水平高频子带及所述垂直高频子带中，所述预设数目个小波系数为所述第一预设区域的中间的2*2小波系数；

在所述第一对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为45度对角线上的中间4个小波系数；

在所述第二对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为135度对角线上的中间4个小波系数。

在一种可能的实施方式中，所述对所述预设数目个小波系数进行处理，获得判断参数，包括：

将所述预设数目个小波系数分别求取绝对值；

对求取绝对值后的小波系数进行算术平均运算，得到对应的判断参数。

在一种可能的实施方式中，所述获取所述多个区域中择一区域的收缩比例，包括：

获取所述高频子带中的第二预设区域中小波系数的绝对值；

对所述第二预设区域的小波系数的绝对值进行算数平均运算，得到算术平均值；

利用所述算术平均值获取所述收缩比例。

在一种可能的实施方式中，所述利用所述算术平均值获取所述收缩比例，包括：

利用如下公式确定所述收缩比例：

其中，ratio为所述收缩比例，pvalue为所述算术平均值，thresh1和thresh2分别为第一门限值及第二门限值，k为收缩比例系数；

其中，在平坦区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例，ratio2的值为第二基础收缩比例；

在边缘区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例与第一偏置的和，ratio2的值为第二基础收缩比例与第一偏置的和；

在纹理区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例与第二偏置的和，ratio2的值为第二基础收缩比例与第二偏置的和。

在一种可能的实施方式中，所述利用所述收缩比例对所述小波系数进行降噪处理，得到所述处理后的小波系数，包括：

对所述收缩比例与所述小波系数进行乘法运算处理，得到运算结果；

将所述运算结果作为处理后的小波系数。

在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

对输入图像进行格式转换，以将输入图像转化为yuv格式，其中，转化后的输入图像包括y通道图像，

其中，所述对输入图像进行小波分解，包括：

利用预设小波对y通道图像进行小波变换。

根据本公开的另一方面，提出了一种图像处理装置，所述装置包括：

分解模块，用于对输入图像进行小波分解，以将所述输入图像转换为多个小波系数层，其中，所述小波系数层包括低频子带及高频子带；

处理模块，连接于所述分解模块，用于将所述高频子带划分为多个区域，并根据所述区域的类型对所述多个区域分别进行降噪处理，得到处理后的小波系数；

逆变换模块，连接于所述处理模块，用于利用所述处理后的小波系数进行小波逆变换，得到经降噪处理的图像。

在一种可能的实施方式中，所述处理模块包括：

获取子模块，用于获取所述多个区域中择一区域的收缩比例；

处理子模块，连接于所述获取子模块，用于利用所述收缩比例对该区域中的小波系数进行降噪处理，得到所述处理后的小波系数。

在一种可能的实施方式中，所述高频子带包括水平高频子带、垂直高频子带、对角高频子带。

在一种可能的实施方式中，所述多个区域包括平坦区域、边缘区域、纹理区域的至少一种。

在一种可能的实施方式中，所述对角高频子带包括第一对角高频子带及第二对角高频子带，所述将所述高频子带划分为多个区域，包括：

获取所述高频子带的第一预设区域中的预设数目个小波系数；

对所述预设数目个小波系数进行处理，获得判断参数；

根据所述判断参数确定第一预设区域的区域类型。

在一种可能的实施方式中，所述判断参数包括分别与所述水平高频子带、所述垂直高频子带、所述第一对角高频子带及所述第二对角高频子带一一对应的第一判断参数、第二判断参数、第三判断参数及第四判断参数，所述根据所述判断参数确定第一预设区域的区域类型，包括：

在所述第一判断参数、所述第二判断参数、所述第三判断参数及所述第四判断参数都小于平坦区域判断阈值时，将所述预设数目个小波系数确定为平坦区域；

在所述第一判断参数大于所述第二判断参数与第一阈值的乘积，或所述第二判断参数大于所述第一判断参数与第一阈值的乘积，或所述第三判断参数大于所述第四判断参数与第二阈值的乘积，或所述第四判断参数大于所述第三判断参数与第二阈值的乘积时，将所述预设数目个小波系数确定为边缘区域；

在其他情况下，将所述预设数目个小波系数确定为纹理区域。

在一种可能的实施方式中，所述边缘区域包括水平边缘区域、垂直边缘区域、45度边缘区域及135度边缘区域，其中，

在所述第一判断参数大于所述第二判断参数与第一阈值的乘积时，所述边缘区域为所述水平边缘区域；

在所述第二判断参数大于所述第一判断参数与第一阈值的乘积时，所述边缘区域为所述垂直边缘区域；

在所述第三判断参数大于所述第四判断参数与第二阈值的乘积时，所述边缘区域为45度边缘区域；

在所述第四判断参数大于所述第三判断参数与第二阈值的乘积时，所述边缘区域为135度边缘区域。

在一种可能的实施方式中，所述第一预设区域为6*6矩阵区域，

在所述水平高频子带及所述垂直高频子带中，所述预设数目个小波系数为所述第一预设区域的中间的2*2小波系数；

在所述第一对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为45度对角线上的中间4个小波系数；

在所述第二对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为135度对角线上的中间4个小波系数。

在一种可能的实施方式中，所述对所述预设数目个小波系数进行处理，获得判断参数，包括：

将所述预设数目个小波系数分别求取绝对值；

对求取绝对值后的小波系数进行算术平均运算，得到对应的判断参数。

在一种可能的实施方式中，所述获取所述多个区域中择一区域的收缩比例，包括：

获取所述高频子带中的第二预设区域中小波系数的绝对值；

对所述第二预设区域的小波系数的绝对值进行算数平均运算，得到算术平均值；

利用所述算术平均值获取所述收缩比例。

在一种可能的实施方式中，所述利用所述算术平均值获取所述收缩比例，包括：

利用如下公式确定所述收缩比例：

其中，ratio为所述收缩比例，pvalue为所述算术平均值，thresh1和thresh2分别为第一门限值及第二门限值，k为收缩比例系数；

其中，在平坦区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例，ratio2的值为第二基础收缩比例；

在边缘区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例与第一偏置的和，ratio2的值为第二基础收缩比例与第一偏置的和；

在纹理区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例与第二偏置的和，ratio2的值为第二基础收缩比例与第二偏置的和。

在一种可能的实施方式中，所述利用所述收缩比例对所述小波系数进行降噪处理，得到所述处理后的小波系数，包括：

对所述收缩比例与所述小波系数进行乘法运算处理，得到运算结果；

将所述运算结果作为处理后的小波系数。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

对输入图像进行格式转换，以将输入图像转化为yuv格式，其中，转化后的输入图像包括y通道图像，

其中，所述对输入图像进行小波分解，包括：

利用预设小波对y通道图像进行小波变换。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行上述方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。

通过以上方法，本公开可以在对输入图像进行小波分解后，将分解得到的高频子带进行区域划分，以确定高频子带的小波系数的区域类型，针对不同的区域类型对高频子带的小波系数分别进行降噪处理，采用这种具有针对性的降噪处理方式，可以对不同区域的小波系数采用不同的降噪处理方式，从而提高降噪处理的效率及效果，最后，利用降噪处理得到的小波系数，对其进行小波逆变换，就可以得到经降噪处理的图像。采用本公开所述的图像处理方法对输入图像进行处理后得到的图像，由于对不同尺度的不同区域分别进行降噪处理，因此，处理后得到的图片具有高信噪比、图像均匀的特点。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1示出了根据本公开一实施方式的图像处理方法的流程图。

图2示出了根据本公开一实施方式的图像处理方法的流程图。

图3a-图3c示出了根据本公开一实施方式的区域划分的示意图。

图4a-图4c示出了根据本公开一实施方式的第二预设区域的示意图。

图5示出了根据本公开一实施方式的图像处理装置的框图。

图6示出了根据本公开一实施方式的图像处理装置的框图。

图7示出了根据本公开一实施方式的图像处理装置的的框图。

图8示出了根据本公开一实施方式的图像处理装置的框图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

光信号经过镜头、传感器和isp的前处理等非线性系统的处理之后，得到的图像信号噪声往往不是通常图像降噪算法所假设的高斯白噪声信号，这样的图像信号中往往高低频噪声同时存在，由于不同频率噪声的存在，对图像信号在多尺度上分别对高频子带不同区域进行滤波十分有必要，针对图像的不同区域，采用不同的滤波策略，在去噪的同时能够有效保留图像的细节内容。

请参阅图1，图1示出了根据本公开一实施方式的图像处理方法的流程图。

所述方法可以应用于服务器或终端中，所述终端例如可以包括计算机、移动终端等，如图1所示，所述方法包括：

步骤s110，对输入图像进行小波分解，以将所述输入图像转换为多个小波系数层，其中，所述小波系数层包括低频子带及高频子带；

步骤s120，确定所述高频子带中小波系数所属的区域，并根据所述区域的类型对所述小波系数进行降噪处理，得到处理后的小波系数；

步骤s130，利用所述处理后的小波系数进行小波逆变换，得到经降噪处理的图像。

通过以上方法，本公开可以在对输入图像进行小波分解后，将分解得到的高频子带进行区域划分，以确定高频子带的小波系数的区域类型，针对不同区域类型对高频子带的小波系数分别进行降噪处理，采用这种具有针对性的降噪处理方式，可以对不同区域采用不同的降噪处理方式，从而提高降噪处理的效率及效果，最后，利用降噪处理得到的小波系数，对其进行小波逆变换，就可以得到经降噪处理的图像。采用本公开所述的图像处理方法对输入图像进行处理后得到的图像，由于对不同尺度的不同区域分别进行降噪处理，因此，处理后得到的图片具有高信噪比、图像均匀的特点。

在一种可能的实施方式中，可以利用haar小波对所述输入图像进行小波分解，在其他的实施方式中，也可以利用其他小波对所述输入图像进行小波分解，本公开不做限制。

在一种可能的实施方式中，所述多个小波系数层例如可以为4层，在其他实施方式中，可以将输入图像分解为3层、2层或其他数目层，本公开不做限定。

在一种可能的实施方式中，输入图像可以为二维图像(包括水平方向x、垂直方向y)，在对二维图像进行分解后，所述层都包括低频子带及高频子带，低频子带在x、y两个方向上都为低频，例如，可以记为低频子带ll。所述高频子带可以包括水平高频子带hl、垂直高频子带lh、对角高频子带hh，在高频子带中，至少一个方向为高频，例如，水平高频子带hl可以为在水平方向x为高频，而在垂直方向y为低频；垂直高频子带lh可以为在水平方向x为低频，在垂直方向y为高频；对角高频子带hh可以为在水平方向x及垂直方向y上都为高频。

在其他实施方式中，输入图像也可以是三维图像(包括x、y、z方向)，本公开对输入图像的具体形式不做限定。

在一种可能的实施方式中，所述区域包括平坦区域、边缘区域、纹理区域的至少一种。在其他实施方式中，所述区域还可以包括其他区域，例如，可以对边缘区域进行细分，从而将边缘区域划分为多个不同类型的边缘区域。

在本实施方式中，所述边缘区域包括水平边缘区域、垂直边缘区域、45度边缘区域及135度边缘区域。

由于平坦区域、边缘区域、纹理区域等区域特征不同，因此在对不同区域进行降噪处理时，为了保留更多的细节信息，需要对属于不同区域的小波系数采用不同的去噪强度进行降噪处理。例如，边缘区域与平坦区域相比，通常需要更小的去噪强度，从而在滤波处理后，使得边缘区域相较于相关技术保留更多的细节信息。

在一种可能的实施方式中，在步骤s130中，可以选择与小波分解对应的逆小波变换方法对处理后的小波系数进行逆变换，从得到经降噪处理后的图像。本公开对逆小波变换的具体方法不做限定。

请参阅图2，图2示出了根据本公开一实施方式的图像处理方法的流程图。

如图2所示，在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

步骤s200，对输入图像进行格式转换，以将输入图像转化为yuv格式，其中，转化后的输入图像包括y通道图像，

其中，所述对输入图像进行小波分解，包括：

利用预设小波对y通道图像进行小波变换。

在一种可能的实施方式中，输入图像可以是rgb图像或其他格式的图像，所述yuv格式是指以亮度和颜色色差表示的图像，其中，y代表亮度，u、v代表颜色色差的两个分量。

本公开对将输入图像转换为yuv格式的图像的方法不做限定。

在一种可能的实施方式中，如图2所示，步骤s120中，所述根据所述区域的类型对所述小波系数进行降噪处理，得到处理后的小波系数，可以包括：

步骤s121，获取所述区域的收缩比例；

步骤s122，利用所述收缩比例对所述小波系数进行降噪处理，得到所述处理后的小波系数。

根据本公开的图像处理方法，高频子带的不同区域可以具有不同大小的收缩比例，根据该不同大小的收缩比例，可以确定各个区域的去燥强度，从而对各个区域利用对应的去噪强度进行去噪。

在一种可能的实施方式中，所述对角高频子带包括第一对角高频子带及第二对角高频子带。

在一种可能的实施方式中，所述确定所述高频子带中小波系数所属的区域，可以包括：

获取所述高频子带的第一预设区域中的预设数目个小波系数；

对所述预设数目个小波系数进行处理，获得判断参数；

根据所述判断参数确定所述预设数目个小波系数的区域类型。

在一种可能的实施方式中，所述第一预设区域可以为6*6矩阵区域，所述预设数目可以为4，当然，在其他的实施方式中，所述第一预设区域也可以是高频子带中其他大小的矩阵区域或非矩阵区域，所述预设数目也可以是其他大小的数目，本公开不做限定。

在一种可能的实施方式中，所述对所述预设数目个小波系数进行处理，获得判断参数，可以包括：

将所述预设数目个小波系数分别求取绝对值；

对求取绝对值后的小波系数进行算术平均运算，得到对应的判断参数。

在一种可能的实施方式中，所述判断参数包括分别与所述水平高频子带、所述垂直高频子带、所述第一对角高频子带及所述第二对角高频子带一一对应的第一判断参数、第二判断参数、第三判断参数及第四判断参数，所述根据所述判断参数确定第一预设区域的区域类型，包括：

在所述第一判断参数、所述第二判断参数、所述第三判断参数及所述第四判断参数都小于平坦区域判断阈值时，将所述预设数目个小波系数确定为平坦区域；

在所述第一判断参数大于所述第二判断参数与第一阈值的乘积，或所述第二判断参数大于所述第一判断参数与第一阈值的乘积，或所述第三判断参数大于所述第四判断参数与第二阈值的乘积，或所述第四判断参数大于所述第三判断参数与第二阈值的乘积时，将所述预设数目个小波系数确定为边缘区域；

在其他情况下，将所述预设数目个小波系数确定为纹理区域。

在一种可能的实施方式中，所述边缘区域包括水平边缘区域、垂直边缘区域、45度边缘区域及135度边缘区域，其中，

在所述第一判断参数大于所述第二判断参数与第一阈值的乘积时，所述边缘区域为所述水平边缘区域；

在所述第二判断参数大于所述第一判断参数与第一阈值的乘积时，所述边缘区域为所述垂直边缘区域；

在所述第三判断参数大于所述第四判断参数与第二阈值的乘积时，所述边缘区域为45度边缘区域；

在所述第四判断参数大于所述第三判断参数与第二阈值的乘积时，所述边缘区域为135度边缘区域。

在一种可能的实施方式中，在所述水平高频子带及所述垂直高频子带中，所述预设数目个小波系数为所述第一预设区域的中间的2*2小波系数；

在所述第一对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为45度对角线上的中间4个小波系数；

在所述第二对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为135度对角线上的中间4个小波系数。

请参阅图3a-图3c，图3a-图3c示出了根据本公开一实施方式的区域划分的示意图。

如图图3a-图3c所示，在高频子带中，所述第一预设区域可以为所示的6*6矩阵。

如图3a所示，在水平高频子带和/或垂直高频子带中，根据所述“在所述水平高频子带及所述垂直高频子带中，所述预设数目个小波系数为所述第一预设区域的中间的2*2小波系数”，所述预设数目个小波系数可以是a33、a34、a43、a44代表的4个小波系数，当然，在其他实施方式中，水平高频子带或垂直高频子带可以选择其他的预设数目的小波系数，本公开不做限定。

如图3b所示，根据所述“在所述第一对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为45度对角线上的中间4个小波系数”，所述预设数目个小波系数可以为d25、d34、d43及d52代表的4个小波系数，在这种情况下，本公开是以水平方向x及垂直方向y为横轴和纵轴为例选择45度对角线上的小波系数，在其他的实施方式中，也可以选择其他的横轴、纵轴，本公开不做限定。

如图3c所示，根据所述“在所述第二对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为135度对角线上的中间4个小波系数”，所述预设数目个小波系数可以为d22、d33、d44、d55。

应该明白的是，以上描述是示例性的，对于不同的高频子带，可以用不同的标记进行区分，对于不同的高频子带，也可以选择不同的第一预设区域。以上示例中，本公开以各个高频子带的第一预设区域相同为例进行了说明，在其他实施方式中，本领域技术人员可以根据需要设置，本公开不做限定。

在一种可能的实施方式中，所述获取所述区域的收缩比例，可以包括：

获取所述高频子带中的第二预设区域中小波系数的绝对值；

对所述第二预设区域的小波系数的绝对值进行算数平均运算，得到算术平均值；

利用所述算术平均值获取所述收缩比例。

在一种可能的实施方式中，所述第二预设区域可以根据实际需要设置。

例如，请参阅图4a-图4c，图4a-图4c示出了根据本公开一实施方式的第二预设区域的示意图。

仍然以6*6矩阵为例进行说明，如图4a所示，对于平坦区域、水平区域、垂直区域、纹理区域，所述水平高频子带的第二预设区域可以包括h31、h32、h33、h34、h35、h36、h41、h42、h43、h44、h45、h46所示的小波系数，当然，在其他实施方式中，也可以选择其他的小波系数，例如，可以选择h32、h33、h34、h35、h36、h42、h43、h44、h45、h46等。

如图4b所示，对于平坦区域、水平区域、垂直区域、纹理区域，所述垂直高频子带的第二预设区域可以v13、v23、v33、v43、v53、v63、v14、v24、v34、v44、v54、v64所示的小波系数，当然，在其他实施方式中，也可以选择其他的小波系数，例如，可以选择v23、v33、v43、v53、v63、v14、v24、v34、v44、v54等。

如图4c所示，对于平坦区域、水平区域、垂直区域、纹理区域，所述对角高频子带的第二预设区域可以c22、c23、c24、c25、c32、c33、c34、c35、c42、c43、c44、c45、c52、c53、c54、c55所示的小波系数，当然，在其他实施方式中，也可以选择其他的小波系数，例如，可以选择c33、c34、c43、c44等。

对于45度边缘区域及135度边缘区域，如图4a、如4b所示，所述水平高频子带的第二预设区域可以包括h31、h32、h33、h34、h35、h36、h41、h42、h43、h44、h45、h46所示的小波系数，所述垂直高频子带的第二预设区域可以v13、v23、v33、v43、v53、v63、v14、v24、v34、v44、v54、v64所示的小波系数，如图3b所示，所述第一对角高频子带的第二预设区域可以包括d25、d35、d43、d52所示的小波系数，如图3c所示，所第二对角高频子带的第二预设区域可以包括d22、d33、d44、d55所示的小波系数。

应该明白的是，以上对不同高频子带、不同区域中第二预设区域的说明是示例性的，本领域技术人员可以根据需要选择，并且，图3a-图3c，图4a-图4c任意一个图中所选择的区域都是示例性的，可以相同，也可以不相同，本公开不做限定。

在一种可能的实施方式中，所述利用所述算术平均值获取所述收缩比例，包括：

利用如下公式确定所述收缩比例：

其中，ratio为所述收缩比例，pvalue为所述算术平均值，thresh1和thresh2分别为第一门限值及第二门限值，k为收缩比例系数；

其中，在平坦区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例，ratio2的值为第二基础收缩比例；

在边缘区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例与第一偏置的和，ratio2的值为第二基础收缩比例与第一偏置的和；

在纹理区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例与第二偏置的和，ratio2的值为第二基础收缩比例与第二偏置的和。

在一种可能的实施方式中，所述第一偏置与所述第二偏置的值可以根据需要设置，本公开不做限定。

在一个示例中，所述第一偏置可以大于所述第二偏置。

上述公式对应于阈值收缩曲线，通过第一偏置、第二偏置可以调整阈值收缩曲线，从而获得调整后的收缩比例。不同区域对应不同的阈值收缩曲线，利用以上方法，可以对不同区域进行适应性的噪声滤波处理。

在一种可能的实施方式中，k的值可以通过如下公式获得：

k＝(ratio2-ratio1)/(thresh2-thresh1)。

在一种可能的实施方式中，所述利用所述收缩比例对所述小波系数进行降噪处理，得到所述处理后的小波系数，包括：

对所述收缩比例与所述小波系数进行乘法运算处理，得到运算结果；

将所述运算结果作为处理后的小波系数。

通过以上方法，本公开可以针对不同的区域调整阈值收缩曲线，从而方便调整高频噪声的去噪强度，以及去噪之后的噪声形态，使得去噪之后的图像噪声更加自然，通过对不同的区域进行不同去噪强度的控制，从而在去噪的同时有效保留边缘区域、纹理区域等的细节。

请参阅图5，图5示出了根据本公开一实施方式的图像处理装置的框图。

如图5所示，所述装置包括：

分解模块10，用于对输入图像进行小波分解，以将所述输入图像转换为多个小波系数层，其中，所述小波系数层包括低频子带及高频子带；

处理模块20，连接于所述分解模块10，用于确定所述高频子带中小波系数所属的区域，并根据所述区域的类型对所述小波系数进行降噪处理，得到处理后的小波系数；

逆变换模块30，连接于所述处理模块20，用于利用所述处理后的小波系数进行小波逆变换，得到经降噪处理的图像。

通过以上装置，本公开可以在对输入图像进行小波分解后，将分解得到的高频子带进行区域划分，以确定高频子带中小波系数的区域类型，针对不同的区域类型，对高频子带的小波系数进行降噪处理，采用这种具有针对性的降噪处理方式，可以对不同区域采用不同的降噪处理方式，从而提高降噪处理的效率及效果，最后，利用降噪处理得到的小波系数，对其进行小波逆变换，就可以得到经降噪处理的图像。采用本公开所述的图像处理方法对输入图像进行处理后得到的图像，由于对不同尺度的不同区域分别进行降噪处理，因此，处理后得到的图片具有高信噪比、图像均匀的特点。

请参阅图6，图6示出了根据本公开一实施方式的图像处理装置的框图。

在一种可能的实施方式中，如图6所示，所述装置还包括：

格式转换模块40，用于对输入图像进行格式转换，以将输入图像转化为yuv格式，其中，转化后的输入图像包括y通道图像，

其中，所述对输入图像进行小波分解，包括：

利用预设小波对y通道图像进行小波变换。

在一种可能的实施方式中，如图6所示，所述处理模块20包括：

获取子模块210，用于获取所述区域的收缩比例；

处理子模块220，连接于所述获取子模块210，用于利用所述收缩比例对所述小波系数进行降噪处理，得到所述处理后的小波系数。

在一种可能的实施方式中，所述高频子带包括水平高频子带、垂直高频子带、对角高频子带。

在一种可能的实施方式中，所述区域包括平坦区域、边缘区域、纹理区域的至少一种。

在一种可能的实施方式中，所述对角高频子带包括第一对角高频子带及第二对角高频子带，所述确定所述高频子带中小波系数所属的区域，包括：

获取所述高频子带的第一预设区域中的预设数目个小波系数；

对所述预设数目个小波系数进行处理，获得判断参数；

根据所述判断参数确定所述预设数目个小波系数的区域类型。

在一种可能的实施方式中，所述判断参数包括分别与所述水平高频子带、所述垂直高频子带、所述第一对角高频子带及所述第二对角高频子带一一对应的第一判断参数、第二判断参数、第三判断参数及第四判断参数，所述根据所述判断参数确定第一预设区域的区域类型，包括：

在所述第一判断参数、所述第二判断参数、所述第三判断参数及所述第四判断参数都小于平坦区域判断阈值时，将所述预设数目个小波系数确定为平坦区域；

在所述第一判断参数大于所述第二判断参数与第一阈值的乘积，或所述第二判断参数大于所述第一判断参数与第一阈值的乘积，或所述第三判断参数大于所述第四判断参数与第二阈值的乘积，或所述第四判断参数大于所述第三判断参数与第二阈值的乘积时，将所述预设数目个小波系数确定为边缘区域；

在其他情况下，将所述预设数目个小波系数确定为纹理区域。

在一种可能的实施方式中，所述边缘区域包括水平边缘区域、垂直边缘区域、45度边缘区域及135度边缘区域，其中，

在所述第一判断参数大于所述第二判断参数与第一阈值的乘积时，所述边缘区域为所述水平边缘区域；

在所述第二判断参数大于所述第一判断参数与第一阈值的乘积时，所述边缘区域为所述垂直边缘区域；

在所述第三判断参数大于所述第四判断参数与第二阈值的乘积时，所述边缘区域为45度边缘区域；

在所述第四判断参数大于所述第三判断参数与第二阈值的乘积时，所述边缘区域为135度边缘区域。

在一种可能的实施方式中，所述第一预设区域为6*6矩阵区域，

在所述水平高频子带及所述垂直高频子带中，所述预设数目个小波系数为所述第一预设区域的中间的2*2小波系数；

在所述第一对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为45度对角线上的中间4个小波系数；

在所述第二对角高频子带中，所述预设数目个小波系数为135度对角线上的中间4个小波系数。

在一种可能的实施方式中，所述对所述预设数目个小波系数进行处理，获得判断参数，包括：

将所述预设数目个小波系数分别求取绝对值；

对求取绝对值后的小波系数进行算术平均运算，得到对应的判断参数。

在一种可能的实施方式中，所述获取所述多个区域中择一区域的收缩比例，包括：

获取所述高频子带中的第二预设区域中小波系数的绝对值；

对所述第二预设区域的小波系数的绝对值进行算数平均运算，得到算术平均值；

利用所述算术平均值获取所述收缩比例。

在一种可能的实施方式中，所述利用所述算术平均值获取所述收缩比例，包括：

利用如下公式确定所述收缩比例：

其中，ratio为所述收缩比例，pvalue为所述算术平均值，thresh1和thresh2分别为第一门限值及第二门限值，k为收缩比例系数；

其中，在平坦区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例，ratio2的值为第二基础收缩比例；

在边缘区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例与第一偏置的和，ratio2的值为第二基础收缩比例与第一偏置的和；

在纹理区域中，ratio1的值为第一基础收缩比例与第二偏置的和，ratio2的值为第二基础收缩比例与第二偏置的和。

在一种可能的实施方式中，所述利用所述收缩比例对所述小波系数进行降噪处理，得到所述处理后的小波系数，包括：

对所述收缩比例与所述小波系数进行乘法运算处理，得到运算结果；

将所述运算结果作为处理后的小波系数。

请参阅图7，图7示出了根据本公开一实施方式的图像处理装置的的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图7，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图像，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到装置800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。

请参阅图8，图8示出了根据本公开一实施方式的图像处理装置的框图。例如，装置1900可以被提供为一服务器。参照图8，装置1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。

装置1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行装置1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将装置1900连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口1958。装置1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm或类似。

在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由装置1900的处理组件1922执行以完成上述方法。

本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。

这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。