CN107230192B - 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和移动终端 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和移动终端。上述方法包括：从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像；根据所述参考图像的亮度值和清晰度值获取所述多帧图像中第一图像；将所述参考图像与所述第一图像进行图像合成得到第二图像；对所述第二图像进行降噪。上述方法，从多帧图像中选取出参考图像后，根据参考图像的亮度值和清晰度值从多帧图像中选取第一图像，保证了合成后图像整体的一致性，对合成后图像进行降噪，可以有效的去除图像中噪音，提高图像质量。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和移动终端。
背景技术
在图像成像过程中，由于成像装置自身或周围环境的影响，图像中会存在大量的噪声，噪声的出现会影响画面观感。在对图像进行处理的过程中，需要对图像进行降噪，去除图像中的噪声干扰。传统的图像图像处理方法中可采用均值滤波器、自适应维纳滤波器和中值滤波器等对图像进行降噪，其中，不同滤波器适应处理的噪声种类不同。
发明内容
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和移动终端，可以采用多帧图像合成对图像进行降噪。
一种图像处理方法，包括：
从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像；
根据所述参考图像的亮度值和清晰度值获取所述多帧图像中第一图像；
将所述参考图像与所述第一图像进行图像合成得到第二图像；
对所述第二图像进行降噪。
在其中一个实施例中，所述对所述第二图像进行降噪包括：
根据所述参考图像与第一图像的帧数之和获取对应的降噪等级，根据所述降噪等级对所述第二图像进行降噪。
在其中一个实施例中，所述对所述第二图像进行降噪包括：
对所述第二图像进行亮度降噪和色度降噪。
在其中一个实施例中，从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像包括：
从所述连续拍摄的多帧图像中选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
一种图像处理装置，包括：
获取模块，用于从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像；并根据所述参考图像的亮度值和清晰度值获取所述多帧图像中第一图像；
合成模块，用于将所述参考图像与所述第一图像进行图像合成得到第二图像；
降噪模块，用于对所述第二图像进行降噪。
在其中一个实施例中，所述降噪模块还用于根据所述参考图像与第一图像的帧数之和获取对应的降噪等级，根据所述降噪等级对所述第二图像进行降噪。
在其中一个实施例中，所述降噪模块还用于对所述第二图像进行亮度降噪和色度降噪。
在其中一个实施例中，所述获取模块还用于从所述连续拍摄的多帧图像中选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以上任一项所述的图像处理方法。
一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以上任一项所述的图像处理方法。
附图说明
图1为一个实施例中图像处理方法的流程图；
图2为一个实施例中图像处理装置的结构框图；
图3为与本发明实施例提供的移动终端相关的手机的部分结构的框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为一个实施例中图像处理方法的流程图。如图1所示，一种图像处理方法，包括步骤S102至步骤S108。其中：
S102，从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像。
连续拍摄的多帧图像可通过拍摄图像获取，或通过截取视频中片段获取。连续拍摄的多帧图像中每帧图像拍摄的景物大体一致，即连续拍摄的多帧图像可以叠加合成一张图像。当获取到连续拍摄的多帧图像后，可从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像。其中，参考图像是指用于多帧合成的基准图像，即以参考图像为基准从连续拍摄的多帧图像中挑选图像用于多帧合成。参考图像的获取方式为：计算多帧图像中每帧图像的清晰度值，选取清晰度值最高的一帧图像作为参考图像。通常情况下，通过拍摄图像获取连续拍摄的多帧图像时，多帧图像的帧数由预设的算法决定，在获取连续拍摄的多帧图像后，可判断获取的图像是否可以多帧处理，将可以多帧处理的图像挑选出用来获取参考图像。
S104，根据参考图像的亮度值和清晰度值获取多帧图像中第一图像。
从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像后，获取参考图像的亮度值和清晰度值。其中，YUV格式的图像中Y即亮度值；当图像格式不为YUV时，将图像格式先转化为YUV格式，在获取图像的亮度值；如，图像的格式为RAW时，将图像格式先由RAW转化为YUV，再获取Y值得到亮度值。传统的图像清晰度评价函数主要包括：灰度变化函数、梯度函数和图像灰度熵函数等。不同的图像清晰度评价函数所适用的图像不同。根据参考图像的亮度值和清晰度值可从多帧图像中获取第一图像。其中，第一图像是指用于和参考图像进行图像合成的图像。根据参考图像的亮度值和清晰度值获取多帧图像中第一图像包括：以参考图像的亮度值和清晰度值为基准，选取图像亮度值与参考图像亮度值的比值在预设范围内、且图像清晰度值与参考图像清晰度值的比值在预设范围内的图像。例如，从多帧图像中获取的参考图像的亮度值为100、清晰度值为30，选取图像的亮度值在参考图像的亮度值85％～115％范围内，且图像的清晰度值在参考图像的清晰度值90％～100％范围内的图像，即选取亮度值范围在85～115、且清晰度值范围在27～30的图像作为第一图像。
S106，将参考图像与第一图像进行图像合成得到第二图像。
在获取到参考图像和第一图像后，对参考图像和第一图像进行多帧合成得到第二图像。其中，第二图像是指图像多帧合成后得到的合成图像，图像多帧合成得到第二图像的步骤可包括：获取多帧图像，获取多帧图像中相互匹配的像素点，根据多帧图像中相互匹配的像素点，计算多帧图像的对齐模型，使用对齐模型对齐多帧图像，对对齐后的多帧图像进行合成得到第二图像。其中，对齐模型可根据相互匹配的像素点反映的缩放与旋转参数、位移参数获取。
S108，对第二图像进行降噪。
在图像多帧合成得到第二图像后，需要对第二图像进行多帧降噪。图像中的噪点无序排列，每帧图像中均存在噪点，通过多帧图像合成可较便捷的将噪点筛选出，从而对噪点进行去噪处理。例如，在连续拍摄的2帧图像中，前一帧图像上某一位置存在一个红噪点、后一帧图像上同一位置存在一个绿噪点，当两帧图像合成时，在噪声重叠的区域会生成一个白点，对生成的白点进行插值处理，即可达到去噪的效果。
本发明实施例中图像处理方法，从多帧图像中挑选出参考图像后，根据参考图像的亮度值和清晰度值从多帧图像中选取第一图像，保证了合成后图像整体的一致性，对合成后图像进行降噪，可以有效的去除图像中噪音，提高图像质量。
在一个实施例中，S108中对第二图像进行降噪包括：根据参考图像与第一图像的帧数之和获取对应的降噪等级，根据降噪等级对第二图像进行降噪。
在对第二图像进行降噪时，可根据合成第二图像的参考图像与第一图像的帧数之和选取对应的降噪等级，即对不同的多帧合成图像进行降噪的等级不同，图像的降噪等级由合成图像的帧数决定。当合成图像的帧数较多时，合成后图像的噪声较少，可选用较低等级的降噪处理，以使图像保留更多细节；当合成图像的帧数较少时，合成后图像的噪声较多，可选用较高等级的降噪处理，对图像的去噪强度较大，以使图像更清晰。例如，以6帧图像合成为例，将图像的降噪等级分为6级，从1级到6级降噪等级逐渐增加，当6帧图像合成时，对合成后图像采用第1级降噪等级；当5帧图像合成时，对合成后图像采用第2级降噪等级。
传统多帧降噪方法中，对多帧合成的图像进行同一强度的降噪，在合成图像的帧数较少、图像中噪声较多时，降噪效果较差。本发明实施例中图像处理方法，根据合成图像的帧数选取对应的降噪等级，实现了对不同帧数合成的图像选取不同的降噪等级，实现根据图像的帧数实现自适应降噪，在图像噪声较少时，能够保证图像细节，在图像噪声较大时，能够确保图像清晰。
在一个实施例中，S108中对第二图像进行降噪包括：对第二图像进行亮度降噪和色度降噪。
在对第二图像进行降噪时，可进行亮度降噪和色度降噪。亮度噪声是图像中不具有颜色的噪声，在图像中以近似颗粒状的粗糙部分显示；色度噪声是图像上原色的斑点，在图像中暗部层次较为平整的部分较为明显，在图像上明亮部分或白色物体占据的部分不太明显。其中，亮度降噪的处理方式为较小强度的降噪、色度降噪的处理方式为在不破坏色彩的前提下进行较高强度的降噪。经过对图像的亮度降噪和色度降噪，可以使图像更加清晰。
本发明实施例中图像处理方法，对合成得到的第二图像进行亮度降噪和色度降噪，使得降噪后的图像更加清晰，提高图像质量。
在一个实施例中，S102中从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像包括：从连续拍摄的多帧图像中选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
在选取参考图像时，通过比较图像的清晰度值，选取清晰度值最高的图像作为参考图像。其中，图像的清晰度值的获取可采用多种算法，通常情况下，图像的清晰度评价算法包括以下四种：边缘梯度检测、基于相关性原理的检测、基于统计原理的检测和基于变化原理的检测。不同的清晰度评价算法适用于不同的图像处理，根据获取的图像可选用对应的清晰度评价算法。在根据清晰度评价算法获取每帧图像的清晰度值后，通过比较每帧图像的清晰度值，选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
本发明实施例中图像处理方法，通过选取清晰度值最高的图像作为参考图像，能够实现合成后图像清晰度较高，图像质量较好。
图2为一个实施例中图像处理装置的结构框图。如图2所示，一种图像处理装置，包括：
获取模块202，用于从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像；并根据参考图像的亮度值和清晰度值获取多帧图像中第一图像。
合成模块204，用于将参考图像与第一图像进行图像合成得到第二图像。
降噪模块206，用于对第二图像进行降噪。
在一个实施例中，获取模块202还用于从连续拍摄的多帧图像中选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
在一个实施例中，降噪模块206还用于根据参考图像与第一图像的帧数之和获取对应的降噪等级，根据降噪等级对第二图像进行降噪。
在一个实施例中，降噪模块206还用于对第二图像进行亮度降噪和色度降噪。
上述图像处理装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将图像处理装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述图像处理装置的全部或部分功能。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
(1)从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像。
连续拍摄的多帧图像可通过拍摄图像获取，或通过截取视频中片段获取。连续拍摄的多帧图像中每帧图像拍摄的景物大体一致，即连续拍摄的多帧图像可以叠加合成一张图像。当获取到连续拍摄的多帧图像后，可从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像。其中，参考图像是指用于多帧合成的基准图像，即以参考图像为基准从连续拍摄的多帧图像中挑选图像用于多帧合成。参考图像的获取方式为：计算多帧图像中每帧图像的清晰度值，选取清晰度值最高的一帧图像作为参考图像。通常情况下，通过拍摄图像获取连续拍摄的多帧图像时，多帧图像的帧数由预设的算法决定，在获取连续拍摄的多帧图像后，可判断获取的图像是否可以多帧处理，将可以多帧处理的图像挑选出用来获取参考图像。
(2)根据参考图像的亮度值和清晰度值获取多帧图像中第一图像。
从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像后，获取参考图像的亮度值和清晰度值。其中，YUV格式的图像中Y即亮度值；当图像格式不为YUV时，将图像格式先转化为YUV格式，在获取图像的亮度值；如，图像的格式为RAW时，将图像格式先由RAW转化为YUV，再获取Y值得到亮度值。传统的图像清晰度评价函数主要包括：灰度变化函数、梯度函数和图像灰度熵函数等。不同的图像清晰度评价函数所适用的图像不同。根据参考图像的亮度值和清晰度值可从多帧图像中获取第一图像。其中，第一图像是指用于和参考图像进行图像合成的图像。根据参考图像的亮度值和清晰度值获取多帧图像中第一图像包括：以参考图像的亮度值和清晰度值为基准，选取图像亮度值与参考图像亮度值的比值在预设范围内、且图像清晰度值与参考图像清晰度值的比值在预设范围内的图像。例如，从多帧图像中获取的参考图像的亮度值为100、清晰度值为30，选取图像的亮度值在参考图像的亮度值85％～115％范围内，且图像的清晰度值在参考图像的清晰度值90％～100％范围内的图像，即选取亮度值范围在85～115、且清晰度值范围在27～30的图像作为第一图像。
(3)将参考图像与第一图像进行图像合成得到第二图像。
在获取到参考图像和第一图像后，对参考图像和第一图像进行多帧合成得到第二图像。其中，第二图像是指图像多帧合成后得到的合成图像，图像多帧合成得到第二图像的步骤可包括：获取多帧图像，获取多帧图像中相互匹配的像素点，根据多帧图像中相互匹配的像素点，计算多帧图像的对齐模型，使用对齐模型对齐多帧图像，对对齐后的多帧图像进行合成得到第二图像。其中，对齐模型可根据相互匹配的像素点反映的缩放与旋转参数、位移参数获取。
(4)对第二图像进行降噪。
在图像多帧合成得到第二图像后，需要对第二图像进行多帧降噪。图像中的噪点无序排列，每帧图像中均存在噪点，通过多帧图像合成可较便捷的将噪点筛选出，从而对噪点进行去噪处理。例如，在连续拍摄的2帧图像中，前一帧图像上某一位置存在一个红噪点、后一帧图像上同一位置存在一个绿噪点，当两帧图像合成时，在噪声重叠的区域会生成一个白点，对生成的白点进行和插值处理，即可达到去噪的效果。
本发明实施例中，从多帧图像中挑选出参考图像后，根据参考图像的亮度值和清晰度值从多帧图像中选取第一图像，保证了合成后图像整体的一致性，对合成后图像进行降噪，可以有效的去除图像中噪音，提高图像质量。
在一个实施例中，(4)中对第二图像进行降噪包括：根据参考图像与第一图像的帧数之和获取对应的降噪等级，根据降噪等级对第二图像进行降噪。
在对第二图像进行降噪时，可根据合成第二图像的参考图像与第一图像的帧数之和选取对应的降噪等级，即对不同的多帧合成图像进行降噪的等级不同，图像的降噪等级由合成图像的帧数决定。当合成图像的帧数较多时，合成后图像的噪声较少，可选用较低等级的降噪处理，以使图像保留更多细节；当合成图像的帧数较少时，合成后图像的噪声较多，可选用较高等级的降噪处理，对图像的去噪强度较大，以使图像更清晰。例如，以6帧图像合成为例，将图像的降噪等级分为6级，从1级到6级降噪等级逐渐增加，当6帧图像合成时，对合成后图像采用第1级降噪等级；当5帧图像合成时，对合成后图像采用第2级降噪等级。
传统多帧降噪方法中，对多帧合成的图像进行同一强度的降噪，在合成图像的帧数较少、图像中噪声较多时，降噪效果较差。本发明实施例中，根据合成图像的帧数选取对应的降噪等级，实现了对不同帧数合成的图像选取不同的降噪等级，实现根据图像的帧数实现自适应降噪，在图像噪声较少时，能够保证图像细节，在图像噪声较大时，能够确保图像清晰。
在一个实施例中，(4)中对第二图像进行降噪包括：对第二图像进行亮度降噪和色度降噪。
在对第二图像进行降噪时，可进行亮度降噪和色度降噪。亮度噪声是图像中不具有颜色的噪声，在图像中以近似颗粒状的粗糙部分显示；色度噪声是图像上原色的斑点，在图像中暗部层次较为平整的部分较为明显，在图像上明亮部分或白色物体占据的部分不太明显。其中，亮度降噪的处理方式为较小强度的降噪、色度降噪的处理方式为在不破坏色彩的前提下进行较高强度的降噪。经过对图像的亮度降噪和色度降噪，可以使图像更加清晰。
本发明实施例中，对合成得到的第二图像进行亮度降噪和色度降噪，使得降噪后的图像更加清晰，提高图像质量。
在一个实施例中，(1)中从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像包括：从连续拍摄的多帧图像中选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
在选取参考图像时，通过比较图像的清晰度值，选取清晰度值最高的图像作为参考图像。其中，图像的清晰度值的获取可采用多种算法，通常情况下，图像的清晰度评价算法包括以下四种：边缘梯度检测、基于相关性原理的检测、基于统计原理的检测和基于变化原理的检测。不同的清晰度评价算法适用于不同的图像处理，根据获取的图像可选用对应的清晰度评价算法。在根据清晰度评价算法获取每帧图像的清晰度值后，通过比较每帧图像的清晰度值，选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
本发明实施例中，通过选取清晰度值最高的图像作为参考图像，能够实现合成后图像清晰度较高，图像质量较好。
本发明实施例还提供了一种移动终端。如图3所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该移动终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑、穿戴式设备等任意终端设备，以移动终端为手机为例：
图3为与本发明实施例提供的移动终端相关的手机的部分结构的框图。参考图3，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路310、存储器320、输入单元330、显示单元340、传感器350、音频电路360、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块370、处理器380、以及电源390等部件。本领域技术人员可以理解，图3所示的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，RF电路310可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，可将基站的下行信息接收后，给处理器380处理；也可以将上行的数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路310还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯***(Global System ofMobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband CodeDivision Multiple Access，WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE))、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。
存储器320可用于存储软件程序以及模块，处理器380通过运行存储在存储器320的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器320可主要包括程序存储区和数据存储区，其中，程序存储区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能的应用程序、图像播放功能的应用程序等)等；数据存储区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、通讯录等)等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元330可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机300的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元330可包括触控面板331以及其他输入设备332。触控面板331，也可称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板331上或在触控面板331附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。在一个实施例中，触控面板331可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器380，并能接收处理器380发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板331。除了触控面板331，输入单元330还可以包括其他输入设备332。具体地，其他输入设备332可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)等中的一种或多种。
显示单元340可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元340可包括显示面板341。在一个实施例中，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板341。在一个实施例中，触控面板331可覆盖显示面板341，当触控面板331检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器380以确定触摸事件的类型，随后处理器380根据触摸事件的类型在显示面板341上提供相应的视觉输出。虽然在图3中，触控面板331与显示面板341是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板331与显示面板341集成而实现手机的输入和输出功能。
手机300还可包括至少一种传感器350，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板341的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板341和/或背光。运动传感器可包括加速度传感器，通过加速度传感器可检测各个方向上加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；此外，手机还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器等。
音频电路360、扬声器361和传声器362可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路360可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器361，由扬声器361转换为声音信号输出；另一方面，传声器362将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路360接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器380处理后，经RF电路310可以发送给另一手机，或者将音频数据输出至存储器320以便后续处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块370可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图3示出了WiFi模块370，但是可以理解的是，其并不属于手机300的必须构成，可以根据需要而省略。
处理器380是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器320内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。在一个实施例中，处理器380可包括一个或多个处理单元。在一个实施例中，处理器380可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等；调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器380中。
手机300还包括给各个部件供电的电源390(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理***与处理器380逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
在一个实施例中，手机300还可以包括摄像头、蓝牙模块等。
在本发明实施例中，该移动终端所包括的处理器380执行存储在存储器上的计算机程序时实现以下步骤：
(1)从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像。
连续拍摄的多帧图像可通过拍摄图像获取，或通过截取视频中片段获取。连续拍摄的多帧图像中每帧图像拍摄的景物大体一致，即连续拍摄的多帧图像可以叠加合成一张图像。当获取到连续拍摄的多帧图像后，可从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像。其中，参考图像是指用于多帧合成的基准图像，即以参考图像为基准从连续拍摄的多帧图像中挑选图像用于多帧合成。参考图像的获取方式为：计算多帧图像中每帧图像的清晰度值，选取清晰度值最高的一帧图像作为参考图像。通常情况下，通过拍摄图像获取连续拍摄的多帧图像时，多帧图像的帧数由预设的算法决定，在获取连续拍摄的多帧图像后，可判断获取的图像是否可以多帧处理，将可以多帧处理的图像挑选出用来获取参考图像。
(2)根据参考图像的亮度值和清晰度值获取多帧图像中第一图像。
从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像后，获取参考图像的亮度值和清晰度值。其中，YUV格式的图像中Y即亮度值；当图像格式不为YUV时，将图像格式先转化为YUV格式，在获取图像的亮度值；如，图像的格式为RAW时，将图像格式先由RAW转化为YUV，再获取Y值得到亮度值。传统的图像清晰度评价函数主要包括：灰度变化函数、梯度函数和图像灰度熵函数等。不同的图像清晰度评价函数所适用的图像不同。根据参考图像的亮度值和清晰度值可从多帧图像中获取第一图像。其中，第一图像是指用于和参考图像进行图像合成的图像。根据参考图像的亮度值和清晰度值获取多帧图像中第一图像包括：以参考图像的亮度值和清晰度值为基准，选取图像亮度值与参考图像亮度值的比值在预设范围内、且图像清晰度值与参考图像清晰度值的比值在预设范围内的图像。例如，从多帧图像中获取的参考图像的亮度值为100、清晰度值为30，选取图像的亮度值在参考图像的亮度值85％～115％范围内，且图像的清晰度值在参考图像的清晰度值90％～100％范围内的图像，即选取亮度值范围在85～115、且清晰度值范围在27～30的图像作为第一图像。
(3)将参考图像与第一图像进行图像合成得到第二图像。
在获取到参考图像和第一图像后，对参考图像和第一图像进行多帧合成得到第二图像。其中，第二图像是指图像多帧合成后得到的合成图像，图像多帧合成得到第二图像的步骤可包括：获取多帧图像，获取多帧图像中相互匹配的像素点，根据多帧图像中相互匹配的像素点，计算多帧图像的对齐模型，使用对齐模型对齐多帧图像，对对齐后的多帧图像进行合成得到第二图像。其中，对齐模型可根据相互匹配的像素点反映的缩放与旋转参数、位移参数获取。
(4)对第二图像进行降噪。
在图像多帧合成得到第二图像后，需要对第二图像进行多帧降噪。图像中的噪点无序排列，每帧图像中均存在噪点，通过多帧图像合成可较便捷的将噪点筛选出，从而对噪点进行去噪处理。例如，在连续拍摄的2帧图像中，前一帧图像上某一位置存在一个红噪点、后一帧图像上同一位置存在一个绿噪点，当两帧图像合成时，在噪声重叠的区域会生成一个白点，对生成的白点进行和插值处理，即可达到去噪的效果。
本发明实施例中，从多帧图像中挑选出参考图像后，根据参考图像的亮度值和清晰度值从多帧图像中选取第一图像，保证了合成后图像整体的一致性，对合成后图像进行降噪，可以有效的去除图像中噪音，提高图像质量。
在一个实施例中，(4)中对第二图像进行降噪包括：根据参考图像与第一图像的帧数之和获取对应的降噪等级，根据降噪等级对第二图像进行降噪。
在对第二图像进行降噪时，可根据合成第二图像的参考图像与第一图像的帧数之和选取对应的降噪等级，即对不同的多帧合成图像进行降噪的等级不同，图像的降噪等级由合成图像的帧数决定。当合成图像的帧数较多时，合成后图像的噪声较少，可选用较低等级的降噪处理，以使图像保留更多细节；当合成图像的帧数较少时，合成后图像的噪声较多，可选用较高等级的降噪处理，对图像的去噪强度较大，以使图像更清晰。例如，以6帧图像合成为例，将图像的降噪等级分为6级，从1级到6级降噪等级逐渐增加，当6帧图像合成时，对合成后图像采用第1级降噪等级；当5帧图像合成时，对合成后图像采用第2级降噪等级。
传统多帧降噪方法中，对多帧合成的图像进行同一强度的降噪，在合成图像的帧数较少、图像中噪声较多时，降噪效果较差。本发明实施例中，根据合成图像的帧数选取对应的降噪等级，实现了对不同帧数合成的图像选取不同的降噪等级，实现根据图像的帧数实现自适应降噪，在图像噪声较少时，能够保证图像细节，在图像噪声较大时，能够确保图像清晰。
在一个实施例中，(4)中对第二图像进行降噪包括：对第二图像进行亮度降噪和色度降噪。
在对第二图像进行降噪时，可进行亮度降噪和色度降噪。亮度噪声是图像中不具有颜色的噪声，在图像中以近似颗粒状的粗糙部分显示；色度噪声是图像上原色的斑点，在图像中暗部层次较为平整的部分较为明显，在图像上明亮部分或白色物体占据的部分不太明显。其中，亮度降噪的处理方式为较小强度的降噪、色度降噪的处理方式为在不破坏色彩的前提下进行较高强度的降噪。经过对图像的亮度降噪和色度降噪，可以使图像更加清晰。
本发明实施例中，对合成得到的第二图像进行亮度降噪和色度降噪，使得降噪后的图像更加清晰，提高图像质量。
在一个实施例中，(1)中从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像包括：从连续拍摄的多帧图像中选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
在选取参考图像时，通过比较图像的清晰度值，选取清晰度值最高的图像作为参考图像。其中，图像的清晰度值的获取可采用多种算法，通常情况下，图像的清晰度评价算法包括以下四种：边缘梯度检测、基于相关性原理的检测、基于统计原理的检测和基于变化原理的检测。不同的清晰度评价算法适用于不同的图像处理，根据获取的图像可选用对应的清晰度评价算法。在根据清晰度评价算法获取每帧图像的清晰度值后，通过比较每帧图像的清晰度值，选取清晰度值最高的图像作为参考图像。
本发明实施例中，通过选取清晰度值最高的图像作为参考图像，能够实现合成后图像清晰度较高，图像质量较好。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。
以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像；包括：从所述连续拍摄的多帧图像中选取清晰度值最高的图像作为参考图像；
根据所述参考图像的亮度值和清晰度值获取所述多帧图像中第一图像；
将所述参考图像与所述第一图像进行图像合成得到第二图像；
对所述第二图像进行降噪；所述第二图像为图像多帧合成后得到的合成图像；
所述对所述第二图像进行降噪包括：
根据所述参考图像与第一图像的帧数之和获取对应的降噪等级，根据所述降噪等级对所述第二图像进行降噪；其中，当所述帧数之和较大时，选用较低等级的降噪处理；当所述帧数之和较小时，选用较高等级的降噪处理。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行降噪包括：
对所述第二图像进行亮度降噪和色度降噪。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，图像的清晰度值采用边缘梯度检测、基于相关性原理的检测、基于统计原理的检测或基于变化原理等检测算法获取。
4.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于从连续拍摄的多帧图像中获取参考图像；并根据所述参考图像的亮度值和清晰度值获取所述多帧图像中第一图像；所述获取模块还用于从所述连续拍摄的多帧图像中选取清晰度值最高的图像作为参考图像；
合成模块，用于将所述参考图像与所述第一图像进行图像合成得到第二图像；
降噪模块，用于对所述第二图像进行降噪；所述第二图像为图像多帧合成后得到的合成图像；
所述降噪模块还用于根据所述参考图像与第一图像的帧数之和获取对应的降噪等级，根据所述降噪等级对所述第二图像进行降噪；其中，当所述帧数之和较大时，选用较低等级的降噪处理；当所述帧数之和较小时，选用较高等级的降噪处理。
5.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，所述降噪模块还用于对所述第二图像进行亮度降噪和色度降噪。
6.根据权利要求4所述的图像处理装置，其特征在于，图像的清晰度值采用边缘梯度检测、基于相关性原理的检测、基于统计原理的检测或基于变化原理等检测算法获取。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法。
8.一种移动终端，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法。
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| CN108063920A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-05-22 | 深圳开立生物医疗科技股份有限公司 | 一种图像冻结方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN108198177A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-06-22 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像获取方法、装置、终端及存储介质 |
| CN110838088B (zh) * | 2018-08-15 | 2023-06-02 | Tcl科技集团股份有限公司 | 一种基于深度学习的多帧降噪方法、装置及终端设备 |
| CN109089046B (zh) * | 2018-09-25 | 2021-06-04 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像降噪方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 |
| CN109005368B (zh) * | 2018-10-15 | 2020-07-31 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种高动态范围图像的生成方法、移动终端及存储介质 |
| CN109756681A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-14 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像合成方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN110062173A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-07-26 | 北京旷视科技有限公司 | 图像处理器与图像处理方法、设备、存储介质及智能终端 |
| CN110072061B (zh) * | 2019-05-31 | 2021-02-09 | 努比亚技术有限公司 | 一种交互式拍摄方法、移动终端及存储介质 |
| CN110290300A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | Oppo广东移动通信有限公司 | 设备成像方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN110689502B (zh) * | 2019-10-09 | 2022-06-14 | 深圳看到科技有限公司 | 一种图像处理方法及相关装置 |
| CN110798627B (zh) * | 2019-10-12 | 2021-05-18 | 深圳酷派技术有限公司 | 一种拍摄方法、装置、存储介质及终端 |
| TWI722674B (zh) * | 2019-11-21 | 2021-03-21 | 國立雲林科技大學 | 姿態影像訊號與運動訊號之訊號匹配系統以及訊號匹配方法 |
| CN110868544B (zh) * | 2019-11-25 | 2021-04-30 | 维沃移动通信（杭州）有限公司 | 一种拍摄方法及电子设备 |
| CN112991188B (zh) * | 2019-12-02 | 2023-06-27 | RealMe重庆移动通信有限公司 | 图像处理方法及装置、存储介质、电子设备 |
| CN111091513B (zh) * | 2019-12-18 | 2023-07-25 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备 |
| CN111161176B (zh) * | 2019-12-24 | 2022-11-08 | RealMe重庆移动通信有限公司 | 图像处理方法及装置、存储介质和电子设备 |
| CN111275653B (zh) * | 2020-02-28 | 2023-09-26 | 北京小米松果电子有限公司 | 图像去噪方法及装置 |
| CN111401411B (zh) * | 2020-02-28 | 2023-09-29 | 北京小米松果电子有限公司 | 获取样本图像集的方法及装置 |
| CN111741187B (zh) * | 2020-06-08 | 2022-08-26 | 北京小米松果电子有限公司 | 图像处理方法、装置及存储介质 |
| JP2022011927A (ja) * | 2020-06-30 | 2022-01-17 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| US11756285B2 (en) | 2021-06-10 | 2023-09-12 | Bank Of America Corporation | Image processing system and method for image noise removal |
| CN113674241A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-19 | Oppo广东移动通信有限公司 | 选帧方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN116385439B (zh) * | 2023-06-05 | 2023-08-15 | 山东兰通机电有限公司 | 基于图像处理的电机橡胶减震垫质量检测方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105513021A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-20 | 努比亚技术有限公司 | 图像去噪装置和方法 |
| CN105611181A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-05-25 | 努比亚技术有限公司 | 多帧拍摄图像合成装置和方法 |
| CN106331491A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-11 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种拍照方法及装置 |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8896725B2 (en) * | 2007-06-21 | 2014-11-25 | Fotonation Limited | Image capture device with contemporaneous reference image capture mechanism |
| EP1684506A4 (en) * | 2003-11-11 | 2008-06-04 | Seiko Epson Corp | IMAGE PROCESSING DEVICE, IMAGE PROCESSING METHOD, PROGRAM THEREFOR AND RECORDING MEDIUM |
| US8472712B2 (en) * | 2009-10-20 | 2013-06-25 | Apple Inc. | System and method for applying lens shading correction during image processing |
| CN103259972A (zh) * | 2012-02-17 | 2013-08-21 | 佳能企业股份有限公司 | 影像处理方法及成像装置 |
| JP5917258B2 (ja) | 2012-04-20 | 2016-05-11 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
| CN104036471B (zh) | 2013-03-05 | 2017-07-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种图像噪声估值方法及图像噪声估值装置 |
| US9875528B2 (en) * | 2013-05-29 | 2018-01-23 | Adobe Systems Incorporated | Multi-frame patch correspondence identification in video |
| JP6230333B2 (ja) | 2013-08-22 | 2017-11-15 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
| CN105335950B (zh) | 2014-05-28 | 2019-02-12 | 华为技术有限公司 | 图像处理方法和图像处理装置 |
| US9641759B2 (en) | 2014-07-10 | 2017-05-02 | Lg Electronics Inc. | Mobile terminal and controlling method thereof |
| US9842381B2 (en) | 2015-06-12 | 2017-12-12 | Gopro, Inc. | Global tone mapping |
| CN105187728B (zh) | 2015-10-08 | 2019-03-22 | Oppo广东移动通信有限公司 | 拍照方法和装置 |
| CN106127698A (zh) | 2016-06-15 | 2016-11-16 | 深圳市万普拉斯科技有限公司 | 图像降噪处理方法和装置 |
| CN107230192B (zh) | 2017-05-31 | 2020-07-21 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和移动终端 |
-
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105513021A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-20 | 努比亚技术有限公司 | 图像去噪装置和方法 |
| CN105611181A (zh) * | 2016-03-30 | 2016-05-25 | 努比亚技术有限公司 | 多帧拍摄图像合成装置和方法 |
| CN106331491A (zh) * | 2016-08-29 | 2017-01-11 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种拍照方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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Inventor after: Zhang Gong Inventor before: Zeng Yuanqing |
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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