一种图像降噪方法及装置与流程
本发明涉及图像处理领域，特别涉及一种图像降噪方法及装置。
背景技术：
在图像处理领域中，由于成像设备或外部环境噪声干扰等影响，容易使得图像上产生噪点，从而会影响图像的成像质量，因此，通常需要对图像进行降噪以提高图像成像质量。
相关技术中，鉴于非局部均值(non-localmeans，nlm)降噪算法能够较好的表达图像的结构，因此一般采用nlm降噪算法来对图像进行降噪，nlm降噪算法主要包括：
其中，f(i)为待降噪像素点降噪后的像素值；j用于指示参考像素点，所述参考像素点为以待降噪像素点为中心像素点的第一m×n矩阵中的任一像素点；f(j)为参考像素点的像素值；
以及，相关技术中，当某一帧图像的噪声强度较大时，会设置较大的平滑系数以提高降噪程度；当某一帧图像的噪声强度较小时，会设置较小的平滑系数以降低降噪强度，并且在对单帧图像进行降噪的过程中，相关技术中的降噪方法不具备调节h值大小的能力。基于此，当采用相关技术中的方法对噪声较大的单帧图像进行降噪时，会使得图像的边缘区域和平坦区域的降噪强度一致，均较大。此时，会出现由于图像的某些边缘区域降噪过度而使得图像边缘区域的细节信息丢失较多进而导致图像边缘区域模糊的情况发生，则会降低图像的成像质量，影响图像的成像效果。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种图像降噪方法及装置，以解决相关技术中的图像降噪方法易导致降噪后的图像成像质量低、显示效果不好的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种图像降噪方法，所述方法包括：
获取图像数据，并在所述图像数据中确定出待降噪像素点；
基于所述待降噪像素点的像素值以及所述待降噪像素点周围像素点的像素值确定出所述待降噪像素点对应的噪声系数；
基于所述噪声系数确定出所述待降噪像素点在所述图像数据中的所属图像区域，并基于所述所属图像区域确定出平滑系数，所述平滑系数用于控制降噪强度；再基于所述平滑系数、所述待降噪像素点的像素值、所述待降噪像素点周围像素点的像素值对所述待降噪像素点进行降噪以得到预定降噪值；
利用边缘检测算子算法计算出所述待降噪像素点的边缘系数，并基于所述边缘系数确定出边缘融合比例，所述边缘融合比例与所述边缘系数呈正相关；再基于所述边缘融合比例、预定降噪值、待降噪像素点的像素值确定出细节添加值，所述细节添加值＝(待降噪像素点的像素值-预定降噪值)×边缘融合比例，所述细节添加值用于表征对降噪后的像素点添加细节的强度；
将所述预定降噪值与所述细节添加值之和确定为所述待降噪像素点的最终降噪值并输出。
可选的，基于所述待降噪像素点的像素值以及所述待降噪像素点周围像素点的像素值确定出所述待降噪像素点对应的噪声系数的方法包括：
提供如下公式一，并基于所述公式一计算出所述待降噪像素点对应的噪声系数；
公式一：
其中，j用于指示参考像素点，所述参考像素点为所述图像数据中以所述待降噪像素点为中心像素点的第一m×n矩阵中的任一像素点，m和n均大于1；f(j)用于指示所述第一m×n矩阵中的参考像素点的像素值；i用于指示所述第一m×n矩阵；num为所述第一m×n矩阵中的参考像素点的个数；a用于指示噪声系数的调整幅度，0.7≤a≤1.4。
可选的，基于所述噪声系数确定出所述待降噪像素点在所述图像数据中的所属图像区域，并基于所述所属图像区域确定出平滑系数的方法包括：
预先设定出第一参考值和第二参考值，所述第一参考值大于或者等于所述第二参考值；以及，所述第一参考值和第二参考值满足一预设条件，所述预设条件包括：当所述平滑系数等于所述第一参考值与预设值的乘积时，基于所述平滑系数对所述待降噪像素点进行降噪的降噪强度为第一临界强度；当所述平滑系数等于所述第二参考值与预设值的乘积时，基于所述平滑系数对所述待降噪像素点进行降噪的降噪强度为第二临界强度；其中，所述第一临界强度、第二临界强度满足：当对于图像数据的降噪强度超过所述第一临界强度，或者，对于图像数据的降噪强度低于所述第二临界强度时，会使得降噪后的图像数据模糊；
判断所述噪声系数与所述第一参考值、第二参考值的大小关系，并基于所述大小关系对应确定出平滑系数的值；其中，当所述噪声系数大于所述第一参考值时，确定所述待降噪像素点位于所述图像数据的边缘区域，则使得所述平滑系数等于所述第一参考值与所述预设值的乘积；当所述噪声系数小于所述第二参考值时，确定所述待降噪像素点位于所述图像数据的平坦区域，则使得所述平滑系数等于所述第二参考值与预设值的乘积；当所述噪声系数大于等于所述第二参考值，且小于等于所述第一参考值时，使得所述平滑系数等于所述噪声系数与所述预设值的乘积。
可选的，所述第一参考值小于等于0.14，且大于0.04；所述第二参考值大于等于0.04，且小于等于所述第一参考值；所述预设值为3.3。
可选的，基于所述平滑系数、所述待降噪像素点的像素值、所述待降噪像素点周围像素点的像素值对所述待降噪像素点进行降噪以得到预定降噪值的方法包括：
提供如下公式二，并基于所述公式二计算出所述预定降噪值；
公式二：
其中，f(i)为所述预定降噪值；j用于指示参考像素点，所述参考像素点为所述图像数据中以所述待降噪像素点为中心像素点的第一m×n矩阵中的任一像素点，m和n均大于1；f(j)用于指示所述参考像素点的像素值；
可选的，所述边缘检测算子算法包括sobel算子算法；
以及，利用边缘检测算子算法计算所述待降噪像素点对应的边缘系数的方法包括：
分别提供第一算子模板gx和第二算子模板gy；gx、gy均为p×q矩阵，p和q均为奇数；
以所述待降噪像素点为中心像素点在所述图像数据中选取出q×x矩阵a，x为奇数；并基于所述第一算子模板gx、第二算子模板gy、矩阵a计算出边缘强度，所述边缘强度＝abs(gx*a)+abs(gy*a)；
在所述q×x矩阵a中确定出预定像素点，所述预定像素点包括：在计算边缘强度时所述q×x矩阵a中未与0相乘的像素点；之后，再确定出所述预定像素点像素值的平均值；
利用所述边缘强度除以所述预定像素点像素值的平均值以计算出所述边缘系数。
可选的，所述gx、gy均为7×7矩阵；
以及，
可选的，所述矩阵a为7×7矩阵。
可选的，基于所述边缘系数确定出边缘融合比例的方法包括：
预先设定第一参考边缘系数和第二参考边缘系数，所述第一参考边缘系数大于所述第二参考边缘系数；
基于边缘系数、第一参考边缘系数、第二参考边缘系数计算出所述边缘融合比例，边缘融合比例＝(边缘系数-第二参考边缘系数)/(第一参考边缘系数-第二参考边缘系数)。
此外，本发明还提供一种图像降噪装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取图像数据，并在所述图像数据中确定出待降噪像素点；
第一计算模块，用于基于所述待降噪像素点的像素值以及所述待降噪像素点周围像素点的像素值确定出所述待降噪像素点对应的噪声系数；
第二计算模块，用于基于所述噪声系数确定出所述待降噪像素点在所述图像数据中的所属图像区域，并基于所述所属图像区域确定出平滑系数，所述平滑系数用于控制降噪强度；再基于所述平滑系数、所述待降噪像素点的像素值、所述待降噪像素点周围像素点的像素值对所述待降噪像素点进行降噪以得到预定降噪值；
第三计算模块，用于利用边缘检测算子算法计算出所述待降噪像素点的边缘系数，并基于所述边缘系数确定出边缘融合比例，所述边缘融合比例与所述边缘系数呈正相关；再基于所述边缘融合比例、预定降噪值、待降噪像素点的像素值确定出细节添加值，所述细节添加值＝(待降噪像素点的像素值-预定降噪值)×边缘融合比例，所述细节添加值用于表征对降噪后的像素点添加细节的强度；
第四计算模块，用于将所述预定降噪值与所述细节添加值之和确定为所述待降噪像素点的最终降噪值并输出。
综上所述，本发明提供的图像降噪方法及装置中，在降噪时会基于待降噪像素点在图像数据的所属图像区域的不同，而确定出不同的平滑系数，之后再基于平滑系数进一步计算出待降噪像素点的预定降噪值。其中，由于所述平滑系数主要用于控制降噪程度，因此，本发明中，对于处于不同图像区域的像素点，可以实现不同程度的降噪，从而可以避免“由于图像的各个区域的降噪强度一致，而导致图像的成像质量低、成像效果不好”的情况发生，确保了图像的成像质量和成像效果。
并且，本发明中还会确定出待降噪像素点的边缘系数，并基于所述边缘系数进一步确定出细节添加值，之后会将预定降噪值与细节添加值之和确定为最终降噪值，以对降噪后的所述待降噪像素点进行细节信息添加。其中，所述边缘系数与所述细节添加值呈正相关。由此，当所述边缘系数越大(也即是待降噪像素点的细节信息越多)时，所述细节添加值越大，则对于所述待降噪像素点所添加的细节信息越多，从而可以防止降噪过程中细节信息丢失，则确保了最终得到的图像数据的边缘细节信息，进一步确保了图像的成像质量和成像效果。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种图像降噪方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的一种图像降噪方法及装置作进一步详细说明。根据下面说明书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
图1为本发明实施例提供的一种图像降噪方法的流程示意图，如图1所示，所述降噪方法可以包括：
步骤100、获取图像数据，并在所述图像数据中确定出待降噪像素点。
其中，所述图像数据可以为任意格式的图像数据，例如可以为rgbbayer格式、rgbw格式、rgbir格式或者rccb格式等。
步骤200、基于所述待降噪像素点的像素值以及所述待降噪像素点周围像素点的像素值确定出所述待降噪像素点对应的噪声系数。所述噪声系数主要用于指示图像数据中包括所述待降噪像素点在内的局部区域的噪声强度。
其中，确定所述待降噪像素点的噪声系数的方法可以包括：
提供如下公式一，并基于所述公式一计算出所述待降噪像素点对应的噪声系数。
公式一：
在上述公式一中，j用于指示参考像素点，所述参考像素点为所述图像数据中以所述待降噪像素点为中心像素点的第一m×n矩阵中的任一像素点，m和n均为正整数且均大于1；f(j)用于指示参考像素点的像素值；i用于指示所述第一m×n矩阵；num为所述第一m×n矩阵中的参考像素点的个数；a为噪声系数的调整幅度，a为预先设定的值，0.7≤a≤1.4。
步骤300、基于所述噪声系数确定出所述待降噪像素点在所述图像数据中的所属图像区域，并基于所述所属图像区域确定出平滑系数，所述平滑系数用于控制降噪强度。之后，再基于所述平滑系数、所述待降噪像素点的像素值、所述待降噪像素点周围像素点的像素值对所述待降噪像素点进行降噪以得到预定降噪值。
其中，本步骤中基于所述噪声系数确定出所述待降噪像素点在所述图像数据中的所属图像区域，并基于所述所属图像区域确定出平滑系数的方法具体可以包括：
步骤一、预先设定出第一参考值sigmamax和第二参考值sigmamin。
其中，所述第一参考值sigmamax大于或者等于所述第二参考值sigmamin。以及，所述第一参考值sigmamax和所述第二参考值sigmamin满足一预设条件，所述预设条件包括：当所述平滑系数等于所述第一参考值sigmamax与预设值的乘积时，基于所述平滑系数对所述待降噪像素点进行降噪的降噪强度为第一临界强度；当所述平滑系数等于所述第二参考值sigmamin与预设值的乘积时，基于所述平滑系数对所述待降噪像素点进行降噪的降噪强度为第二临界强度。其中，所述第一临界强度、第二临界强度满足：当对于图像数据的降噪强度超过所述第一临界强度，或者，对于图像数据的降噪强度低于所述第二临界强度时，会使得降噪后的图像数据模糊。
本实施例中，所述第一参考值可以小于等于0.14，且大于0.04。所述第二参考值可以大于等于0.04，且小于等于所述第一参考值。
步骤二、判断所述噪声系数与所述第一参考值sigmamax、第二参考值sigmamin的大小关系，并基于所述大小关系对应确定出平滑系数的值。
其中，当所述噪声系数大于所述第一参考值sigmamax时，确定所述图像数据中包括待降噪像素点的局部区域的噪声系数较大，则可以认为所述待降噪像素点位于所述图像数据的边缘区域。此时，对所述待降噪像素点的降噪强度应较强，则可以使得平滑系数等于所述第一参考值sigmamax与预设值的乘积，以便当后续基于所述平滑系数对待降噪像素点进行降噪时，可以确保对于所述待降噪像素点的降噪强度为所述第一临界强度，则可以确保对所述待降噪像素点的降噪程度较强，且可以确保降噪后的图像数据不会模糊。
当所述噪声系数小于所述第二参考值sigmamin时，确定所述图像数据中包括待降噪像素点的局部区域的噪声系数较小，则可以认为所述待降噪像素点位于所述图像数据的平坦区域。此时，对所述待降噪像素点的降噪强度应较弱，则可以使得所述平滑系数等于所述第二参考值sigmamin与预设值的乘积，以便当后续基于所述平滑系数对待降噪像素点进行降噪时，可以确保对于所述待降噪像素点的降噪强度为所述第二临界强度，则可以确保对所述待降噪像素点的降噪程度较弱，且可以确保降噪后的图像数据不会模糊。
以及，当所述噪声系数大于等于第二参考值sigmamin且小于等于第一参考值sigmamax时，可以认为所述待降噪像素点未位于边缘区域且未位于平坦区域(也即是所述待降噪像素点位于所述图像数据的常规区域)。此时，可以使得所述平滑系数等于所述噪声系数与预设值的乘积，则后续基于所述平滑系数对所述待降噪像素点进行降噪时，可以确保对于待降噪像素点的降噪强度介于第二临界强度和第一临界强度之间，从而可以防止降噪后的图像数据模糊。
本实施例中，所述预设值可以是预先设定的，例如所述预设值可以为3.3。
以及，采用公式三来表示噪声系数与所述第一参考值sigmamax、第二参考值sigmamin的大小关系和噪声系数的对应关系。
公式三：
其中，coefnoise用于指示噪声系数，h用于指示平滑系数。
则由上述内容可知，本发明实施例中，当待降噪像素点位于图像数据的不同图像区域时，会确定出不同的平滑系数，其中，基于所述平滑系数用于控制降噪强度，由此可以实现对不同图像区域的像素点进行不同程度的降噪，从而可以避免“由于图像的各个区域的降噪强度一致，而导致图像的成像质量低、成像效果不好”的情况发生，确保了图像的成像质量和成像效果。
进一步地，本步骤300中，当确定出平滑系数后，还会基于平滑系数、所述待降噪像素点的像素值、所述待降噪像素点周围像素点的像素值对所述待降噪像素点进行降噪以得到预定降噪值，其具体方法可以包括：
提供如下公式二，并采用所述公式二计算出所述预定降噪值；
公式二：
其中，f(i)为所述预定降噪值；j用于指示参考像素点，所述参考像素点为以待降噪像素点为中心像素点的第一m×n矩阵中的任一像素点；f(j)用于指示所述参考像素点的像素值；
以及，参考公式二可知，所述平滑系数(也即是h)的大小可以用于控制降噪强度。具体而言，当h值较大时，会使得上述公式二中的w(i，j)的值变大，由此在计算预定降噪值f(i)时会使得所述第二m×n矩阵的比重较大，则会使得计算得出的预定降噪值接近于所述待降噪像素点的周围像素点的像素值，从而使得降噪程度较大。以及，当h值较小时，会使得上述公式二中的w(i，j)的值变小，则在计算预定降噪值f(i)时会使得所述第二m×n矩阵的比重较小，则会使得计算得出的预定降噪值与所述待降噪像素点的周围像素点的像素值相差较大，从而会使得降噪程度较小。基于此可以确定出：所述平滑系数h与降噪强度呈正相关。
进一步地，再次参考公式三可知，在基于噪声系数确定所述平滑系数h时，所述平滑系数h对应存在有一上限值和一下限值，所述上限值为第一参考值sigmamax与预设值的乘积，所述下限值为第一参考值sigmamin与预设值的乘积。并且，当所述平滑系数h等于所述上限值时，利用所述平滑系数h对图像数据进行降噪的降噪强度为第一临界强度，当所述平滑系数h等于所述下限值时，利用所述平滑系数h对图像数据进行降噪的降噪强度为第二临界强度。其中，鉴于平滑系数h与降噪强度呈正相关，则可以认为：采用本实施例的降噪方法对图像数据进行降噪时，其降噪强度的最大值即为所述第一临界强度，降噪强度的最小值即为所述第二临界强度，换言之，所述图像数据的降噪强度总是介于合理范围内(也即是大于等于第二临界强度且小于等于第一临界强度)，从而可以使得降噪后的图像数据清晰平滑而不会出现模糊的情况。
进一步地，需要说明的是，本实施例中，所述第一参考值sigmamax的大小可以用于控制图像数据的边缘区域的降噪强度和清晰度，所述第二参考值sigmamin的大小可以用于控制图像数据的平坦区域的降噪强度和清晰度。具体而言，当所述第一参考值sigmamax增大时，会使得图像数据的边缘区域的像素点所对应的平滑系数h较大，从而使得图像数据边缘区域的降噪强度(也即是第一临界强度)变大，但同时该降噪强度还不会使得降噪后的图像数据模糊，从而可以确保降噪后的图像数据平滑且清晰。以及，当所述第二参考值sigmamin增大时，会使得图像数据的平坦区域的像素点所对应的平滑系数h变大，则会使得图像数据平坦区域的降噪强度变大，进而使得降噪后的图像数据的平坦区域更为平滑清晰。
还需要说明的是，上述公式一中a的取值会影响到降噪后的图像数据的高频区域。具体而言，当a的值增大时，会使得所计算出的像素点的噪声系数coefnoise的值均变大，如此会使得图像数据中噪声系数大于第一参考值的像素点的数量增多，从而在对图像进行降噪时，会使得图像数据中降噪强度为第一临界强度的像素点的数量变多，也即是，使得图像数据中降噪强度较大的像素点的数量变多，则会使得降噪后的图像数据的高频区域变多。同理的，当a的值减小时，会使得所计算出的像素点的噪声系数coefnoise的值均变小，则会使得图像数据中噪声系数小于第二参考值的像素点的数量增多，从而在对图像进行降噪时，会使得图像数据中降噪强度为第二临界强度的像素点的数量变多，也即是，使得图像数据中降噪强度较小的像素点的数量变多，则会使得降噪后的图像数据的高频区域变少。
因此，在具体实施过程中，可以使得所述第一参考值、第二参考值、a值尽量较大，以此可以确保降噪后的图像数据更为平滑且清晰。但是，应当说明的是，所述第一参考值应当不大于其最大值(例如应当不大于0.14)。
步骤400、利用边缘检测算子算法计算出所述待降噪像素点的边缘系数，并基于所述边缘系数确定出边缘融合比例，所述边缘融合比例与所述边缘系数呈正相关。再基于所述边缘融合比例、预定降噪值、待降噪像素点的像素值确定出细节添加值。所述细节添加值＝(待降噪像素点的像素值-预定降噪值)×边缘融合比例，所述细节添加值用于表征对降噪后的像素点添加细节的强度，也即是，用于表征在对执行完上述步骤300之后的像素点添加细节的强度。
其中，所述边缘检测算子算法可以包括canny算子算法或者sobel算子算法等，本实施例中主要以sobel算子算法为例进行说明。
以及，利用sobel算子算法计算出所述待降噪像素点对应的边缘系数的方法包括：
第一步、分别提供第一算子模板gx和第二算子模板gy；gx、gy均为p×q矩阵，p和q均为奇数。
示例的，所述gx、gy可以为7×7矩阵。则：
第二步、以所述待降噪像素点为中心像素点在所述图像数据中选取出q×x矩阵a，其中，x为奇数，且x的值可以与p的值相等，例如可以均为7；之后，基于所述第一算子模板gx、第二算子模板gy、矩阵a计算出边缘强度，所述边缘强度＝abs(gx*a)+abs(gy*a)。其中，abs用于表示绝对值，abs(gx*a)用于表示待降噪像素点的水平方向上的梯度，abs(gy*a)用于表示待降噪像素点的竖直方向上的梯度。
以及，需要说明的是，由于第一算子模板gx中除了对角线元素、以及与中心元素位于同一行的元素不为0外，其余元素均为0，则当第一算子模板gx与矩阵a相乘时，仅是矩阵a中的部分像素点不会与0相乘，从而仅是矩阵a中的部分像素点的像素值会影响到第一算子模板gx与矩阵a的相乘结果，也即是，仅是矩阵a中的部分像素点会影响到待降噪像素点的水平方向上的梯度，则可以避免过多数量的像素点影响水平方向上的梯度而使得最终计算出的水平方向上的梯度不准确的情况发生。
同理的，由于第二算子模板gy中除了对角线元素、以及与中心元素位于同一行的元素不为0外，其余元素均为0，则当第二算子模板gy与矩阵a相乘时，同样仅是矩阵a中的部分像素点会影响到待降噪像素点的竖直方向上的梯度，则可以避免过多数量的像素点影响竖直方向上的梯度而使得最终计算出的竖直方向上的梯度不准确的情况发生。
第三步、在所述q×x矩阵a中确定出预定像素点，所述预定像素点包括：在计算边缘强度时所述q×x矩阵a未与0相乘的像素点。之后，确定出所述预定像素点的像素值的平均值。
第四步、利用所述边缘强度除以所述预定像素点的像素值的平均值以计算出所述边缘系数。
其中，所述边缘系数主要用于表示细节信息的复杂度。以及，当所述待降噪像素点的边缘系数越大时，说明所述待降噪像素点的细节信息越多，则可以认为所述待降噪像素点位于图像数据的边缘区域；当所述待降噪像素点的边缘系数越小时，所述待降噪像素点的细节信息较少，则可以认为所述待降噪像素点为位于图像数据的平坦区域。
则由上可知，通过执行上述的第一步至第四步即可计算出用于表征细节信息的复杂度的边缘系数。之后，可以基于所述边缘系数计算出边缘融合比例，以便后续可以基于所述边缘融合比例计算出细节添加值。
其中，基于边缘系数确定出边缘融合比例的方法可以包括：
预先设定第一参考边缘系数和第二参考边缘系数，所述第一参考边缘系数大于所述第二参考边缘系数。以及，边缘融合比例＝(边缘系数-第二参考边缘系数)/(第一参考边缘系数-第二参考边缘系数)。
其中，所述第一参考边缘系数可以大于等于所述图像数据的最大边缘系数，且小于等于所述图像数据的最小边缘系数之间，例如，所述第一参考边缘系数可以为所述图像数据的最大边缘系数。所述第二参考边缘系数可以小于所述第一边缘系数，且大于等于所述图像数据的最小边缘系数，例如所述第二参考边缘系数可以为所述图像数据的最小边缘系数。
以及，由边缘融合比例的计算公式可以得知，当所述边缘系数越大(也即是待降噪像素点的细节信息越多)时，所计算出的边缘融合比例也越大，则基于细节添加值的计算公式(即：细节添加值＝(待降噪像素点的像素值-预定降噪值)×边缘融合比例)可知，当边缘融合比例越大时，计算出来的细节添加值也越大，则后续添加细节的强度也越大。以及，当所述边缘系数越小(也即是待降噪像素点的细节信息越少)时，所计算出的边缘融合比例也越小，则会使得最终计算出来的细节添加值也越小，则后续添加细节的强度也越小。
步骤500、将所述预定降噪值与所述细节添加值之和确定为所述待降噪像素点的最终降噪值并输出。
由此可知，本实施例中，在对边缘区域的像素进行降噪时，不但会对待降噪像素点进行降噪，还会同时基于所述待降噪像素点的边缘系数对待降噪像素点进行不同强度的细节添加。其中，当所述待降噪像素点边缘系数越大、细节信息越多时，添加细节的强度也越大，反之，添加细节的强度越小。由此可以防止细节丢失，确保降噪之后的图像数据的边缘细节信息完整，则保证了降噪后的图像数据清晰平滑。
同时，本实施例中，在对待降噪像素点进行降噪时，还会基于待降噪像素点在图像数据中所处的图像区域的不同，确定出不同的平滑系数，从而对待降噪像素点进行不同程度的降噪，则可以避免“由于图像的各个区域的降噪强度一致，而导致图像的成像质量低、成像效果不好”的情况发生，确保了图像的成像质量和成像效果。
此外，本实施例中，在确定平滑系数时，基于所述平滑系数对应有上限值和下限值，从而使得对于图像数据的像素点的降噪强度总是介于第二临界强度和第一临界强度之间，而不会超过第一临界强度或者小于第二临界强度，从而可以确保降噪后的图像数据总是清晰平滑的，而不会模糊。
此外，本发明还提供了一种用于执行图1所示的图像降噪方法的图像降噪装置，所述装置可以包括：
获取模块，用于获取图像数据，并在所述图像数据中确定出待降噪像素点；
第一计算模块，用于基于所述待降噪像素点的像素值以及所述待降噪像素点周围像素点的像素值确定出所述待降噪像素点对应的噪声系数；
第二计算模块，用于基于所述噪声系数确定出所述待降噪像素点在所述图像数据中的所属图像区域，并基于所述所属图像区域确定出平滑系数，所述平滑系数用于控制降噪强度；再基于所述平滑系数、所述待降噪像素点的像素值、所述待降噪像素点周围像素点的像素值对所述待降噪像素点进行降噪以得到预定降噪值；
第三计算模块，用于利用边缘检测算子算法计算出所述待降噪像素点的边缘系数，并基于所述边缘系数确定出边缘融合比例，所述边缘融合比例与所述边缘系数呈正相关；再基于所述边缘融合比例、预定降噪值、待降噪像素点的像素值确定出细节添加值，所述细节添加值＝(待降噪像素点的像素值-预定降噪值)×边缘融合比例，所述细节添加值用于表征对降噪后的像素点添加细节的强度；
第四计算模块，用于将所述预定降噪值与所述细节添加值之和确定为所述待降噪像素点的最终降噪值并输出。
可选的，所述第一计算模块还用于：
提供如下公式一，并基于所述公式一计算出所述待降噪像素点对应的噪声系数；
公式一：
其中，j用于指示参考像素点，所述参考像素点为所述图像数据中以所述待降噪像素点为中心像素点的第一m×n矩阵中的任一像素点，m和n均大于1；f(j)用于指示所述第一m×n矩阵中的参考像素点的像素值；i用于指示所述第一m×n矩阵；num为所述第一m×n矩阵中的参考像素点的个数；a用于指示噪声系数的调整幅度，0.7≤a≤1.4。
可选的，所述第二计算模块还用于：
预先设定出第一参考值和第二参考值，所述第一参考值大于或者等于所述第二参考值；以及，所述第一参考值和第二参考值满足一预设条件，所述预设条件包括：当所述平滑系数等于所述第一参考值与预设值的乘积时，基于所述平滑系数对所述待降噪像素点进行降噪的降噪强度为第一临界强度；当所述平滑系数等于所述第二参考值与预设值的乘积时，基于所述平滑系数对所述待降噪像素点进行降噪的降噪强度为第二临界强度；其中，所述第一临界强度、第二临界强度满足：当对于图像数据的降噪强度超过所述第一临界强度，或者，对于图像数据的降噪强度低于所述第二临界强度时，会使得降噪后的图像数据模糊；
判断所述噪声系数与所述第一参考值、第二参考值的大小关系，并基于所述大小关系对应确定出平滑系数的值；其中，当所述噪声系数大于所述第一参考值时，确定所述待降噪像素点位于所述图像数据的边缘区域，则使得所述平滑系数等于所述第一参考值与所述预设值的乘积；当所述噪声系数小于所述第二参考值时，确定所述待降噪像素点位于所述图像数据的平坦区域，则使得所述平滑系数等于所述第二参考值与预设值的乘积；当所述噪声系数大于等于所述第二参考值，且小于等于所述第一参考值时，使得所述平滑系数等于所述噪声系数与所述预设值的乘积。
可选的，所述第一参考值小于等于0.14，且大于0.04；所述第二参考值大于等于0.04，且小于等于所述第一参考值；所述预设值为3.3。
可选的，所述第二计算模块还用于：
提供如下公式二，并基于所述公式二计算出所述预定降噪值；
公式二：
其中，f(i)为所述预定降噪值；j用于指示参考像素点，所述参考像素点为所述图像数据中以所述待降噪像素点为中心像素点的第一m×n矩阵中的任一像素点，m和n均大于1；f(j)用于指示所述参考像素点的像素值；
可选的，所述第三计算模块还用于：
分别提供第一算子模板gx和第二算子模板gy；gx、gy均为p×q矩阵，p和q均为奇数；
以所述待降噪像素点为中心像素点在所述图像数据中选取出q×x矩阵a，x为奇数；并基于所述第一算子模板gx、第二算子模板gy、矩阵a计算出边缘强度，所述边缘强度＝abs(gx*a)+abs(gy*a)；
在所述q×x矩阵a中确定出预定像素点，所述预定像素点包括：在计算边缘强度时所述q×x矩阵a中未与0相乘的像素点；之后，再确定出所述预定像素点像素值的平均值；
利用所述边缘强度除以所述预定像素点像素值的平均值以计算出所述边缘系数。
可选的，所述gx、gy均为7×7矩阵；
以及，
可选的，所述矩阵a为7×7矩阵。
可选的，所述第三计算模块还用于：
预先设定第一参考边缘系数和第二参考边缘系数，所述第一参考边缘系数大于所述第二参考边缘系数；
基于边缘系数、第一参考边缘系数、第二参考边缘系数计算出所述边缘融合比例，边缘融合比例＝(边缘系数-第二参考边缘系数)/(第一参考边缘系数-第二参考边缘系数)。
综上所述，本发明提供的图像降噪方法及装置中，在降噪时会基于待降噪像素点在图像数据的所属图像区域的不同，而确定出不同的平滑系数，之后再基于平滑系数进一步计算出待降噪像素点的预定降噪值。其中，由于所述平滑系数主要用于控制降噪程度，因此，本发明中，对于处于不同图像区域的像素点，可以实现不同程度的降噪，从而可以避免“由于图像的各个区域的降噪强度一致，而导致图像的成像质量低、成像效果不好”的情况发生，确保了图像的成像质量和成像效果。
并且，本发明中还会确定出待降噪像素点的边缘系数，并基于所述边缘系数进一步确定出细节添加值，之后会将预定降噪值与细节添加值之和确定为最终降噪值并输出，以对降噪后的所述待降噪像素点进行细节信息添加。其中，所述边缘系数与所述细节添加值呈正相关。由此，当所述边缘系数越大(也即是待降噪像素点的细节信息越多)时，所述细节添加值越大，则对于所述待降噪像素点所添加的细节信息越多，从而可以防止降噪过程中细节信息丢失，则确保了最终得到的图像数据的边缘细节信息，进一步确保了图像的成像质量和成像效果。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。
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