本发明涉及图像处理,尤其涉及一种图像噪声评估方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术:
1、图像噪声评估是对图像中噪声程度的衡量,噪声可能源于图像采集、传输、处理等环节,导致图像失真或质量下降。不同类型的噪声包括随机噪声、系统噪声和周期性噪声等,它们可能表现为像素值的不连续性、颜色偏差以及块状效应。图像噪声评估的意义在于确保图像质量,有助于发现潜在问题并指导优化过程,从而提升图像相关应用的性能。图像噪声评估在各领域都有广泛应用,包括消费电子、医学影像、安防监控等。
2、相关技术中通常采用主观评估方法、客观评估方法、基于模型的方法以及机器学习的方法,实现对图像噪声的评估。其中,主管评估方法主要是评估者根据主观感受比较图像噪声;客观评估方法主要是通过图像均值和标准差,计算噪声与有用信息比例;基于模型的方法主要是通过建模噪声源和信号之间的关系,计算噪声的存在程度;机器学习的方法主要是提取图像的纹理、亮度等特征,然后使用机器学习算法,如支持向量机和随机森林,来分类噪声图像和非噪声图像。
3、然而,不同的图像噪声评估方法具有各自的特点和适用范围:主观方法易受主观因素影响,一致性差;客观方法虽然客观,但在特定情况下可能表现不佳,例如受图像内容影响;基于模型的方法和机器学习方法在一定程度上克服了上述两种方法存在的问题,但需要准确的模型、大量的训练数据以及大量的计算资源。
4、因此,如何简单高效的提高图像噪声评估的准确性和可靠性是目前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本发明实施例的目的是提供一种图像噪声评估方法、装置、电子设备及存储介质,以解决相关技术中图像噪声评估方法存在的准确性和可靠性低的技术问题。
2、第一方面,本发明实施例提供了一种图像噪声评估方法,包括:
3、获取目标设备采集到的连续多帧待处理图像;
4、计算每帧所述待处理图像的信噪比值;
5、根据所述信噪比值的时序分布,对多帧所述待处理图像进行评估,得到多帧所述待处理图像的图像噪声评估结果,所述图像噪声评估结果表征多帧所述待处理图像中存在噪声的噪声特性。
6、第二方面,本发明实施例提供了一种图像噪声评估装置,包括:
7、获取模块,用于获取目标设备采集到的连续多帧待处理图像;
8、计算模块,用于计算每帧所述待处理图像的信噪比值;
9、评估模块,用于根据所述信噪比值的时序分布,对多帧所述待处理图像进行评估,得到多帧所述待处理图像的图像噪声评估结果,所述图像噪声评估结果表征多帧所述待处理图像中存在噪声的噪声特性。
10、第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,电子设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的图像噪声评估方法中的步骤。
11、第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的图像噪声评估方法中的步骤。
12、本发明实施例提供了一种图像噪声评估方法、装置、电子设备及存储介质,该方法通过获取连续多帧的待处理图像,能够基于连续多帧待处理图像的信噪比值的时序分布,准确地确定不同时间点对应的噪声特性,从而提高图像噪声评估的准确性和可靠性,使得在实际应用中,可以根据噪声特性的变化对待处理图像进行调整和改进,以提高待处理图像的图像质量。
1.一种图像噪声评估方法,其特征在于,应用于目标设备,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标设备采集到的连续多帧待处理图像的步骤,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述计算每帧所述待处理图像的信噪比值的步骤之前,所述方法还包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据每帧所述待处理图像中相同位置处的像素值,确定所述相同位置处的目标像素值的步骤,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述计算每帧所述待处理图像的信噪比值的步骤,包括:
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述计算每帧所述待处理图像中所述目标区域的信噪比值的步骤,包括:
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述信噪比值的时序分布,对多帧所述待处理图像进行评估,得到多帧所述待处理图像的图像噪声评估结果的步骤,包括:
8.一种图像噪声评估装置,其特征在于,应用于目标设备,包括:
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法中的步骤。