图像去噪方法及装置、计算机可读介质、电子设备与流程

1.本公开涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像去噪方法、一种图像去噪装置、一种计算机可读介质以及一种电子设备。


背景技术：

2.在图像去噪领域，一些方案中，利用不同曝光效果的图形进行融合来实现去除图像噪声，利用曝光长短来控制亮暗区域的细节表现。但是，这样的技术方案在进行图像融合时，不可避免的会使融合图像存在遗留噪声。
3.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

4.本公开提供一种基于图像去噪方法、一种图像去噪装置、一种计算机可读介质以及一种电子设备，能够有效的消除曝光图像噪声，保证图像的去噪效果，并避免图像细节丢失。
5.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
6.根据本公开的第一方面，提供一种图像去噪方法方法，包括：
7.获取预设曝光条件下的当前图像以及对应的参考图像，并确定所述当前图像的第一图像参数；
8.根据所述预设曝光条件查询噪声参数查找表以获取对应的第二图像参数；
9.对所述预设曝光条件下的所述第一图像参数与所述第二图像参数进行比对，以根据图像参数比对结果对所述当前图像进行第一去噪处理以获取所述预设曝光条件下的初步去噪图像，并根据所述当前图像的去噪结果生成去噪程度参数；
10.基于所述去噪程度参数对所述预设曝光条件下的所述初步去噪图像和对应的所述参考图像进行第二融合去噪处理，以获取融合图像；
11.将不同的所述预设曝光条件下的融合图像进行第三融合去噪处理，以获取所述当前图像对应的去噪图像。
12.根据本公开的第二方面，提供一种图像去噪装置，包括：
13.图像采集模块，用于获取预设曝光条件下的当前图像以及对应的参考图像，并确定所述当前图像和参考图像的第一图像参数；其中，所述预设曝光条件包括至少两个不同的曝光条件；
14.噪声参数查找表查询模块，用于根据所述预设曝光条件查询噪声参数查找表以获取对应的第二图像参数；
15.第一去噪处理模块，用于对所述预设曝光条件下的所述第一图像参数与所述第二图像参数进行比对，以根据图像参数比对结果对所述当前图像进行第一去噪处理以获取所
述预设曝光条件下的初步去噪图像，并根据所述当前图像的去噪结果生成去噪程度参数；
16.第二去噪处理模块，用于基于所述去噪程度参数对所述预设曝光条件下的所述初步去噪图像和对应的所述参考图像进行第二融合去噪处理，以获取融合图像；
17.第三去噪处理模块，用于将不同的所述预设曝光条件下的融合图像进行第三融合去噪处理，以获取所述当前图像对应的去噪图像。
18.根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的图像去噪方法。
19.根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：
20.一个或多个处理器；
21.存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的图像去噪方法。
22.本公开的一种实施例所提供的图像去噪方法，利用查找噪声参数查找表来获取第二图像参数，从而可以首先根据当前图像的第一图像参数和第二图像参数进行比对，并根据比对结果进行第一次去噪处理，消除曝光环境下的噪声，避免图像细节丢失，得到初步去噪图像并和去噪程度参数；再利用去噪程度参数指导初步去噪图像和参考图像进行图像融合，进行第二次去噪处理，消除随机噪声。最后再对不同曝光条件下的融合图像进行融合处理，进行第三次去噪处理，生成去噪高动态范围图像。
23.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
24.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1示意性示出本公开示例性实施例中一种图像去噪方法的示意图；
26.图2示意性示出本公开示例性实施例中一种构建噪声参数查找表方法的示意图；
27.图3示意性示出本公开示例性实施例中一种灰色渐变图像；
28.图4示意性示出本公开示例性实施例中一种格子尺寸的渐变灰阶格纹图像；
29.图5示意性示出本公开示例性实施例中另一种格子尺寸的渐变灰阶格纹图像；
30.图6示意性示出本公开示例性实施例中另一种格子尺寸的渐变灰阶格纹图像；
31.图7示意性示出本公开示例性实施例中一种图像去噪方法的流程示意图；
32.图8示意性示出本公开示例性实施例中一种图像去噪装置的组成示意图；
33.图9示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
34.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结
构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
35.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
36.在相关技术中，在利用多帧曝光图像融合去噪的方案时，会根据曝光长短来控制亮暗区域细节表现力。理论上来说，长曝帧图像在暗区噪声小、亮区过曝；而短曝帧亮区细节丰富、暗区噪声大；但在图像融合过程中，不可避免的会出现选取到短曝帧图像的暗区与长曝帧图像的亮区进行融合的情况，从而会造成融合图像存在遗留噪声的问题。
37.针对上述的现有技术的缺点和不足，本示例实施方式中提供了一种图像去噪方法，在多帧曝光图像融合前进行去噪，从而避免融合图像出现噪声的问题。参考图1中所示，上述的图像去噪方法可以包括以下步骤：
38.s11，获取预设曝光条件下的当前图像以及对应的参考图像，并确定所述当前图像的第一图像参数；
39.s12，根据所述预设曝光条件查询噪声参数查找表以获取对应的第二图像参数；
40.s13，对所述预设曝光条件下的所述第一图像参数与所述第二图像参数进行比对，以根据图像参数比对结果对所述当前图像进行第一去噪处理以获取所述预设曝光条件下的初步去噪图像，并根据所述当前图像的去噪结果生成去噪程度参数；
41.s14，基于所述去噪程度参数对所述预设曝光条件下的所述初步去噪图像和对应的所述参考图像进行第二融合去噪处理，以获取融合图像；
42.s15，将不同的所述预设曝光条件下的融合图像进行第三融合去噪处理，以获取所述当前图像对应的去噪图像。
43.本示例实施方式所提供的图像去噪方法中，一方面，通过利用查找噪声参数查找表的方法来获取第二图像参数，从而可以首先根据当前图像的第一图像参数和第二图像参数进行比对，并根据比对结果进行第一次去噪处理，去除曝光环境下产生的噪声，避免图像细节丢失，得到初步去噪图像并和去噪程度参数；另一方面，再利用去噪程度参数指导初步去噪图像和参考图像进行图像融合，进行第二次去噪处理，消除随机噪声。再一方面，最后再对不同曝光条件下的融合图像进行融合处理，进行第三次去噪处理，生成去噪高动态范围图像。
44.下面，将结合附图及实施例对本示例实施方式中的基于图像去噪方法的各个步骤进行更详细的说明。
45.本示例实施方式中，举例来说，上述的方法可以应用于服务器端，用户可以通过终端设备将拍摄的图像数据，或者是视频数据分解后的图像帧数据上传至服务器端，使得服务器端响应接收到图像数据进行图像去噪的计算。或者，上述的方法也可以应用于具有相同计算能力的智能终端设备，例如手机、平板或者电脑等智能终端。用户选择一帧已有的图像，或者拍摄一帧图像后，便可以开始进行图像去噪的计算。
46.在步骤s11中，获取预设曝光条件下的当前图像以及对应的参考图像，并确定所述当前图像的第一图像参数。
47.本示例实施方式中，以上述的方法应用于带有拍摄功能的终端设备为例，例如配置有摄像头的手机。其中，上述的预设曝光条件可以包括：短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件。举例来说，可以通过控制曝光时长来配置上述的短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件。例如，过曝光时长可以为40ms、正常曝光时长可以为20ms、短曝光时长可以为10ms。或者，当用户利用相机功能拍摄图像时，可以根据当前场景的正常曝光时长来配置对应的过曝光时长和短曝光时长。例如，在夜景模型、人像模式、或者通用模式下，可以根据当前的正常曝光时长配置不同的过曝光时长和短曝光时长，即不同的拍摄模式或者拍摄场景下，可以针对拍摄模式和/或拍摄场景配置不同的短曝光时长、正常曝光时长和过曝光时长。
48.举例来说，用户在使用相机拍摄照片时，可以实时对镜头当前采集的图像内容进行缓存。例如，可以缓存连续的三帧图像；对于缓存的各帧图像，可以根据预设的短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件得到对应的短曝光图像、正常曝光图像和过曝光图像。即，针对预览界面中的图像内容，分别利用短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件进行拍摄，得到对应的短曝光图像、正常曝光图像和过曝光图像。即，缓存的连续三帧图像对应有九张图像。或者，缓存中可以仅存储正常曝光条件对应的正常曝光图像，再针对该正常曝光图像基于短曝光条件和过曝光条件进行计算，来得到对应的短曝光图像和过曝光图像。
49.当用户点击快门进行拍摄并获取当前图像时，同时利用短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件进行拍摄，在得到正常曝光的当前图像时，还得对应的短曝光图像和过曝光图像。同时，可以将当前图像之前的相邻的一帧图像作为参考图像。在一些实施例中，可以仅获取当前图像在三种曝光条件下的图像。在另一些实施例中，可以同时利用与当前图像相同的短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件，得到正常曝光的参考图像，以及短曝光参考图像和过曝光参考图像。
50.或者，当前图像也可以是视频中的一帧图像，则参考图像是当前图像之前的一帧图像，且参考图像与当前图像是连续的。此时在先的参考图像已经进行过一次计算，参考图像为在先的当前图像，可以将其在短曝光条件或过曝光条件下的图像进行缓存。
51.其中，上述的第一图像参数可以为图像方差参数。在获取当前图像，以及对应的短曝光图像和过曝光图像；参考图像，以及对应的短曝光参考图像和过曝光参考图像之后，可以计算各图像对应的图像方差。其中，图像的方差可以是根据图像中各像素点的灰度值计算的平均方差；例如，方差＝每个像素点的灰度值减去图像平均灰度值的平方和除以总的像素个数。通过第一图像参数来表示当前图像在正常曝光条件下像素点在的灰度值对应的方差值。其他曝光条件下的图像同理。
52.或者，在一些实施例中，也可以仅计算当前图像，以及对应的短曝光图像和过曝光图像对应的图像方差。或者，若当前图像为视频的首帧图像，则可以将当前图像本身作为参考图像。
53.在步骤s12中，根据所述预设曝光条件查询噪声参数查找表以获取对应的第二图像参数。
54.本示例实施方式中，在获取当前图像时，可以根据三种不同的曝光条件查询噪声参数查找表，确定三种不同曝光条件下对应的第二图像参数。其中，第二图像参数可以是三种曝光条件下的对应灰度值的图像方差数值。
55.本示例实施方式中，具体来说，上述方法还可以包括：预先构建所述噪声参数查找表。具体的，可以是在预设曝光条件下，采集目标灰度条件对应的图像的图像参数，并根据图像参数的统计结果构建所述噪声参数查找表。
56.参考图像2所示，构建噪声参数查找表具体可以包括：
57.步骤s21，配置基础图像序列、灰阶渐变图像序列、渐变灰阶格纹图像序列中的任意一项或任意多项的组合；其中，所述基础图像序列包括按预设灰度间隔变化的多个灰度纯色的基础图像，所述灰阶渐变图序列包括多个灰阶个数不同的灰阶渐变图像，所述渐变灰阶格纹图像序列包括多帧格子尺寸不同的渐变灰阶格纹图像；
58.步骤s22，在所述预设曝光条件下采集所述基础图像、灰阶渐变图像、渐变灰阶格纹图像对应的曝光图像，并计算各所述曝光图像对应的图像参数；其中，所述图像参数包括图像均值参数和图像方差参数；
59.步骤s23，基于各曝光图像在所述预设曝光条件下的图像参数构建所述噪声参数查找表。
60.举例来说，可以设定第一测试场景，针对上述的基础图像序列，该基于图像序列包灰度间隔为8的灰度级纯色图，例如，可以配置32组灰度纯色图，第一组灰度纯色图的灰度值为0，第二组灰度纯色图的灰度值为8，各组图像的灰度值间隔为8。针对短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件，在三种不同的曝光条件下，分别采集32组图像。对采集的3*32组灰度纯色图像，计算图像的全图均值和全图方差。通过不同曝光条件下的纯色灰度图像，可以得到不同曝光条件下的不同区域的噪声特征。
61.设定第二测试场景，针对上述的灰阶渐变图像序列，例如图3所示的灰阶渐变图像，渐变灰阶个数可以配置为2、4、8、16、32、64阶图像。针对短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件，在三种不同的曝光条件下，采集三组曝光下的6*3组图像，并计算各图像的均值和方差。
62.设定第三测试场景，针对上述的渐变灰阶格纹图像序列，其中，可以配置不同尺寸的灰阶格纹图，参考图4、图5、图6所示，例如，配置大、中、小三种格子尺寸。例如大格子尺寸为512*512，中格子尺寸为256*256，小格子尺寸为128*128。其中，灰阶的渐变规则可以是按8、16、32阶渐变。或者，也可以是随机对格子灰阶进行渐变。在三种不同的曝光条件下，采集三种格子尺寸的灰阶格纹图，再分别计算各图像的灰阶均值、方差。
63.结合上述三种类型图像在三种曝光条件下的图像数据，得到不同灰度对应的方差和均值。再进行插值运算、取平均值运算，从而得到0
‑
255不同灰度在三种曝光条件下的均值和方差。通过多种形式的图像，在三种不同的曝光条件下，能够得到不同曝光条件下的噪声信息。由于临近灰阶亮度可能会对噪声有影响，因此可以通过不同的测试场景，大量的样本图像进行测试，来得到不同曝光条件下的噪声特征。
64.基于上述计算得到的三种曝光条件下的均值和方差，可以构建一噪声参数查找表lut，也可称之为噪声模型，用于体现三种曝光条件下的噪声形态。在该噪声模型中，共包含有长曝光、正常曝光和短曝光条件下的256*2项数据，共计3*256*2项数据。其中，256对应灰阶值，2对应方差值和均值，3对应三种不同的曝光条件。
65.在步骤s13中，对所述预设曝光条件下的所述第一图像参数与所述第二图像参数进行比对，以根据图像参数比对结果对所述当前图像进行第一去噪处理以获取所述预设曝
光条件下的初步去噪图像，并根据所述当前图像的去噪结果生成去噪程度参数。
66.本示例实施方式中，在三种曝光条件下，根据不同的灰阶条件下的方差，得到三张噪声方差图，即第二图像参数。按相同的计算尺度，可以计算得到当前图像，以及对应的短曝光图像和长曝光图像，对应的图像方差，即第一图像参数。或者，在一些实施例中，第二图像参数也可以是根据正常曝光条件下的当前图像中各像素点的灰度值，查询噪声参数查找表，而得到的对应的方差值构成的噪声方差图。
67.在正常曝光条件下，将当前图像的第一图像参数的方差值与正常曝光条件下的第二图像参数的方差值，进行逐像素的对比，并根据方差值的比对结果进行空域去噪。举例来说，可以利用非局部平局去噪算法、高斯滤波器或者基于拉普拉斯金字塔滤波器进行空域去噪，可以逐像素进行方差值的比对。若当前图像的方差值大于噪声模型的方差值，则认为其为细节，调弱该像素空域滤波程度。例如，默认用户设置空域去噪强度参数为d1，逐像素比对当前图像计算方差与lut查表方差之间的方差差异为vardiff。根据经验值设定最大值为vardiffmax，并限制vardiff∈[0,vardiffmax]。归一化处理degreepara＝vardiff/vardiffmax，则调弱后的程度为d2＝d1*(1
‑
degreepara)。对于当前图像对应的短曝光图像和长曝光图像使用相同的方法进行计算。
[0068]
同时，在进行第一次的空域去噪时，逐像素记录空域去噪的程度大小，将其归一化，记为空域降噪程度map，即去噪程度参数。
[0069]
在步骤s14中，基于所述去噪程度参数对所述预设曝光条件下的所述初步去噪图像和对应的所述参考图像进行第二融合去噪处理，以获取融合图像。
[0070]
本示例实施方式中，在对正常曝光条件、短曝光条件和长曝光条件下对应的当前图像、短曝光图像和长曝光图像完全第一次的空域去噪处理得到三种曝光条件下的初步去噪图像后，便可以将其与同一曝光条件下的参考图像进行时域去噪处理，实现第二融合去噪处理。
[0071]
具体的，针对正常曝光条件，将当前图像对应的初步去噪图像和对应参考图像进行图像融合，并利用正常曝光条件下的去噪程度参数，即空域降噪程度map指导帧间融合比例。针对短曝光条件，将当前图像的短曝光图像对应的初步去噪图像和对应的短曝光条件下的参考图像进行时域去噪，并利用短曝光条件下的空域降噪程度map指导帧间融合比例。针对长曝光条件，将当前图像的长曝光图像的初步降噪图像与对应的长曝光条件下的参考图像进行时域去噪，并利用长曝光条件下的空域降噪程度map来指导帧间融合比例。利用空域降噪程度map指导时域降噪帧间融合比例，其公式可以包括：
[0072]
dtnr＝(1
‑
dsnr)*paraadjust
[0073]
其中，dsnr表示空域去噪程度；dtnr表示时域去噪程度；paraadjust可以为用户设定值或者默认值，用于调整时域去噪的整体去噪程度。
[0074]
根据上述公式可知，时域去噪的帧间融合比例，即时域去噪程度，可以根据上述的去噪程度参数进行计算得到。通过该公式，在获取三种曝光条件的去噪程度参数时，便可以确定三种曝光条件下的时域去噪的帧间融合比例。
[0075]
在一些实施例中，上述的进行时域融合的参考图像，可以为采集的三种曝光条件下的原图像；或者，也可以是经过空域去噪后的图像。对空域去噪后的图像再进行时域去噪，利用连续帧图像进行融合去噪，并利用去噪程度参数来指导帧间融合比例，对于图像中
的像素点来说，在空域去噪的程度较弱时，便可以增强时域去噪的程度。从而可以有效去除帧间的随机噪声。举例来说，时域去噪可以是将当前图像与参考图像之间像素灰度值差小于一定阈值的像素进行平均作为当前图像帧的灰度值；或者，可以是将当前图像与参考图像之间保留像素点灰度值较大的值作为当前图像帧的灰度值的算法。或者，可以基于高斯金字塔滤波器进行时域去噪。
[0076]
在步骤s15中，将不同的所述预设曝光条件下的融合图像进行第三融合去噪处理，以获取所述当前图像对应的去噪图像。
[0077]
本示例实施方式中，在获取短曝光条件、正常曝光条件、过曝光条件下的三张经过时域去噪后的融合图像后，可以将三张融合图像进行高动态范围图像的融合处理，以完成第三融合去噪处理，实现对当前图像的完整去噪。融合后产生去噪高动态范围图像，保留短曝光图像中高区域的细节信息，和长曝光图像中低暗区域的细节信息。
[0078]
举例来说，第三融合去噪处理可以包括：配置第一灰度阈值thd1＝64，配置第二灰度阈值thd2＝196。对于图像中的各像素点，令灰度值lummap＝y。若lummap<thd1，则配置权重值mask＝0；若lummap≥thd1且lummap<thd2，则配置权重值mask＝1；若lummap≥thd2且lummap<255，则配置权重值为mask＝2。则高动态范围图像的融合处理的输出图像outimg＝shortexpimg*(mask＝＝0) idexpimg*(mask＝＝1) longexpimg*(mask＝＝2)；其中，shortexpimg为短曝光图像，idexpimg为正常曝光图像，longexpimg为长曝光图像。
[0079]
本公开实施例所提供的图像去噪方法，预先通过测试不同曝光程度下的各类灰阶噪声图像，总结各中曝光程度下的噪声特征，以噪声模型的形式构建噪声参数表，提供各曝光条件下的噪声波动范围，明确噪声特征。参考图7所示，在正常曝光条件、短曝光(欠曝光)条件、长曝光(过曝光)条件下，采集图像，根据噪声模型指导第一级的空域降噪程度，消除各曝光图像噪声，避免细节丢失，并得到空域降噪程度map。再对各曝光图像在等曝情况下利用该空域降噪程度map指导第二级的时域去噪融合，通过叠加空域降噪后的处理帧与参考帧，达到消除随机噪声的目的。最后进行第三级的各曝光条件下图像的融合，产生去噪高动态范围图像。通过三级去噪的逻辑，将空域去噪和时域去噪进行组合，并协调两种去噪方式的程度，实现减少融合图像出现的噪声。使得利用降噪处理后的图像融合高动态范围图像质量更高，更能显示出更多的图像细节。
[0080]
需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0081]
进一步的，参考图8所示，本示例的实施方式中还提供一种图像去噪装置80，包括：图像采集模块801、噪声参数查找表查询模块802、第一去噪处理模块803、第二去噪处理模块804和第三去噪处理模块805。其中，
[0082]
所述图像采集模块801可以用于获取预设曝光条件下的当前图像以及对应的参考图像，并确定所述当前图像和参考图像的第一图像参数；其中，所述预设曝光条件包括至少两个不同的曝光条件。
[0083]
所述噪声参数查找表查询模块802可以用于根据所述预设曝光条件查询噪声参数查找表以获取对应的第二图像参数。
[0084]
所述第一去噪处理模块803可以用于对所述预设曝光条件下的所述第一图像参数
与所述第二图像参数进行比对，以根据图像参数比对结果对所述当前图像进行第一去噪处理以获取所述预设曝光条件下的初步去噪图像，并根据所述当前图像的去噪结果生成去噪程度参数。
[0085]
所述第二去噪处理模块804可以用于基于所述去噪程度参数对所述预设曝光条件下的所述初步去噪图像和对应的所述参考图像进行第二融合去噪处理，以获取融合图像
[0086]
所述第三去噪处理模块805可以用于将不同的所述预设曝光条件下的融合图像进行第三融合去噪处理，以获取所述当前图像对应的去噪图像。
[0087]
在本公开的一种示例中，所述预设曝光条件包括：短曝光条件、正常曝光条件和过曝光条件。
[0088]
在本公开的一种示例中，所述第一图像参数、第二图像参数包括图像方差参数；
[0089]
所述第一去噪处理模块803可以用于对所述预设曝光条件下所述第一图像参数与所述第二图像参数进行比对以获取图像方差差值，并根据图像方差差异指导所述当前图像进行空域去噪处理并获取初步去噪图像。
[0090]
在本公开的一种示例中，所述第一去噪处理模块803可以用于根据所述当前图像中各像素的所述第一图像参数与所述第二图像参数之间的方差差异确定对应的去噪强度，并基于去噪强度构建所述去噪程度参数。
[0091]
在本公开的一种示例中，所述第二去噪处理模块804可以用于基于上述去噪程度参数指导所述初步去噪图像和对应的所述参考图像之间的融合比例，对所述初步去噪图像进行时域去噪处理，以获取所述融合图像。
[0092]
在本公开的一种示例中，所述装置80可以包括噪声参数查找表构建模块。
[0093]
所述噪声参数查找表构建模块可以用于预先构建所述噪声参数查找表，包括：在预设曝光条件下，采集目标灰度条件对应的图像的图像参数，并根据图像参数的统计结果构建所述噪声参数查找表。
[0094]
在本公开的一种示例中，所述噪声参数查找表构建模块可以包括：配置基础图像序列、灰阶渐变图像序列、渐变灰阶格纹图像序列中的任意一项或任意多项的组合；其中，所述基础图像序列包括按预设灰度间隔变化的多个灰度纯色的基础图像，所述灰阶渐变图序列包括多个灰阶个数不同的灰阶渐变图像，所述渐变灰阶格纹图像序列包括多帧格子尺寸不同的渐变灰阶格纹图像；在所述预设曝光条件下采集所述基础图像、灰阶渐变图像、渐变灰阶格纹图像对应的曝光图像，并计算各所述曝光图像对应的图像参数；其中，所述图像参数包括图像均值参数和图像方差参数；基于各曝光图像在所述预设曝光条件下的图像参数构建所述噪声参数查找表。
[0095]
上述的图像去噪装置中各模块的具体细节已经在对应的图像去噪方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
[0096]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0097]
图9示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的示意图。
[0098]
需要说明的是，图9示出的电子设备500仅是一个示例，不应对本公开实施例的功
能和使用范围带来任何限制。
[0099]
如图9所示，电子设备500包括中央处理单元(central processing unit，cpu)501，其可以根据存储在只读存储器(read
‑
only memory，rom)502中的程序或者从储存部分508加载到随机访问存储器(random access memory，ram)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 501、rom502以及ram 503通过总线504彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口505也连接至总线504。
[0100]
以下部件连接至i/o接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(cathode ray tube，crt)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的储存部分508；以及包括诸如lan(local area network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至i/o接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分508。
[0101]
特别地，根据本发明的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)501执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
[0102]
具体来说，上述的电子设备可以是手机、平板电脑或者笔记本电脑等智能移动终端设备。或者，上述的电子设备也可以是台式电脑等智能终端设备。
[0103]
需要说明的是，本发明实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read
‑
only memory，cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
[0104]
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、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、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码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。也应当注意，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，两个接连地表示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，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操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。
[0105]
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
[0106]
需要说明的是，作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。例如，所述的电子设备可以实现如图1或图2所示的各个步骤。
[0107]
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0108]
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0109]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
[0110]
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。