CN114360453B - 一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质 - Google Patents

一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114360453B
CN114360453B CN202111496554.1A CN202111496554A CN114360453B CN 114360453 B CN114360453 B CN 114360453B CN 202111496554 A CN202111496554 A CN 202111496554A CN 114360453 B CN114360453 B CN 114360453B
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel point
value
point
probability value
preset
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202111496554.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114360453A (zh
Inventor
白晓楠
查林
杨海龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qingdao Xinxin Microelectronics Technology Co Ltd
Original Assignee
Qingdao Xinxin Microelectronics Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Qingdao Xinxin Microelectronics Technology Co Ltd filed Critical Qingdao Xinxin Microelectronics Technology Co Ltd
Priority to CN202111496554.1A priority Critical patent/CN114360453B/zh
Publication of CN114360453A publication Critical patent/CN114360453A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114360453B publication Critical patent/CN114360453B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Controls And Circuits For Display Device (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明实施例提供了一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质，用以去除图像中字体内的蚊式噪声点。由于在本发明实施例中，可以根据蚊式噪声的特点，准确地确定出该像素点为蚊式噪声点的第一概率值，并可以根据该像素点在每个预设方向上像素点的第二LDR值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定出该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，根据所确定出的该像素点的第一概率值以及第二概率值，确定像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的概率值，从而针对两个边缘点之间的蚊式噪声点对图像进行调整，从而有效地去除图像中字体内的蚊式噪声点。

Description

一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质。
背景技术
随着芯片技术的不断发展，显示设备基于安装的芯片也在不断满足人们图像显示效果的高要求。然而由于图像在编解码的过程中被压缩等原因，常导致图像中字体的附近产生蚊式噪声点，使得使用者在观看图像时会有“脏”的感觉，影响图像显示效果及使用者观看的视觉效果。图1为现有技术中存在蚊式噪声点的图像示意图，由图1可知，当图像中存在蚊式噪声点时，使用者在观看图像时会有“脏”的感觉。
现有技术中为了去除图像中字体内和连续的字体之间的蚊式噪声点，在观看的视觉上达到“干净”的效果，通常获取图像中在同一方向上相邻的三个像素点，如果该三个相邻的像素点依次分别为字体的边缘点、蚊式噪声点以及平坦点，则去除为蚊式噪声点的像素点。
然而由于图像中字体的分布，现有技术的方案只能去除字体外部的蚊式噪声点，而图像中字体内的蚊式噪声点并不会被去除。
发明内容
本发明实施例提供了一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质，用以去除图像中字体内的蚊式噪声点。
第一方面，本发明实施例提供了一种噪声去除方法，所述方法包括：
针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域及第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一高亮动态范围LDR值及第二LDR值；根据所述第一LDR值与所述第二LDR值的差值以及第一预设函数，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值；针对每个预设方向，获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值；根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值；根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值；根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整。
第二方面，本发明实施例还提供了一种噪声去除装置，所述装置包括：
确定模块，用于针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域及第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一高亮动态范围LDR值及第二LDR值；
处理模块，用于针对图像中每个像素点，根据该像素点的第一LDR值与该像素点的第二LDR值的差值以及第一预设函数，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值；针对每个预设方向，获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值；根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值；根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值；根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整。
第三方面，本发明实施例还提供了一种显示设备，所述显示设备包括：
显示屏，所述显示屏用于显示；
处理器，所述处理器用于执行上述任一所述噪声去除方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口与所述处理器耦合，所述处理器用于运行计算机程序或指令，以实现上述任一所述噪声去除方法的步骤。
第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行上述任一所述噪声去除方法的步骤。
在本发明实施例中，在去除图像中字体内的蚊式噪声点时，针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域及第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一LDR值以及第二LDR值，并根据第一LDR值与第二LDR值的差值以及第一预设函数，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值。根据每个预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，从而进一步根据所确定的该像素点的第一概率值以及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值，从而针对两个边缘点之间的蚊式噪声点对图像进行调整。由于在本发明实施例中，可以根据蚊式噪声的特点，准确地确定出该像素点为蚊式噪声点的第一概率值，并可以根据该像素点在每个预设方向上像素点的第二LDR值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定出该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，根据所确定出的该像素点的第一概率值以及第二概率值，确定像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的概率值，从而针对两个边缘点之间的蚊式噪声点对图像进行调整，从而有效地去除图像中字体内的蚊式噪声点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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。
图1为现有技术中存在蚊式噪声点的图像示意图；
图2示出了根据一些实施例的显示设备的使用场景；
图3示出了根据一些实施例的控制装置100的硬件配置框图；
图4示出了根据一些实施例的显示设备200的硬件配置框图；
图5为本发明实施例提供的一种噪声去除过程示意图；
图6为本发明实施例提供的第二预设函数的输入与输出的关系示意图；
图7为本发明实施例提供的第三预设函数的输入与输出的关系示意图；
图8为本发明实施例提供的一种去除蚊式噪声点的图像示意图；
图9为本发明实施例中确定图像中每个像素点为蚊式噪声点的第一概率值的过程示意图；
图10为本发明实施例提供的一种噪声去除方法的详细过程示意图；
图11为本发明实施例提供的一种噪声去除装置结构示意图；
图12为本发明实施例提供的一种芯片的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
本发明中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。
术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。
术语“模块”是指任何已知或后来开发的硬件、软件、固件、人工智能、模糊逻辑或硬件或/和软件代码的组合，能够执行与该元件相关的功能。
由于对图像编解码的过程中对图像进行了压缩，导致图像中字体的附近产生蚊式噪声点，因此当使用者通过显示设备观看图像时，会有“脏”的感觉，影响显示设备对图像的显示效果，现有技术的方案中只能去除图像中字体外部的蚊式噪声点，并不能有效地提高显示设备对图像的显示效果。因此为了进一步提高显示设备对图像的显示效果，本发明实施例提供了一种噪声去除的方法、装置、显示设备及介质，用以去除图像中字体内的蚊式噪声点，从而提高显示设备对图像的显示效果。
下面结合附图对本发明实施例所涉及到的显示设备的使用场景进行说明。
图2为根据实施例中显示设备的使用场景的示意图。如图2所示，显示设备200还与服务器400进行数据通信，用户可通过智能设备300或控制装置100操作显示设备200。
在一些实施例中，控制装置100可以是遥控器，遥控器和显示设备的通信包括红外协议通信或蓝牙协议通信，及其他短距离通信方式中的至少一种，通过无线或有线方式来控制显示设备200。用户可以通过遥控器上按键、语音输入、控制面板输入等至少一种输入用户指令，来控制显示设备200。
在一些实施例中，智能设备300可以包括移动终端、平板电脑、计算机、笔记本电脑，AR/VR设备等中的任意一种。
在一些实施例中，也可以使用智能设备300以控制显示设备200。例如，使用在智能设备上运行的应用程序控制显示设备200。
在一些实施例中，也可以使用智能设备300和显示设备进行数据的通信。
在一些实施例中，显示设备200还可以采用除了控制装置100和智能设备300之外的方式进行控制，例如，可以通过显示设备200设备内部配置的获取语音指令的模块直接接收用户的语音指令控制，也可以通过显示设备200设备外部设置的语音控制装置来接收用户的语音指令控制。
在一些实施例中，显示设备200还与服务器400进行数据通信。可允许显示设备200通过局域网(LAN)、无线局域网(WLAN)和其他网络进行通信连接。服务器400可以向显示设备200提供各种内容和互动。服务器400可以是一个集群，也可以是多个集群，可以包括一类或多类服务器。
在一些实施例中，一个步骤执行主体执行的软件步骤可以随需求迁移到与之进行数据通信的另一步骤执行主体上进行执行。示例性的，服务器执行的软件步骤可以随需求迁移到与之数据通信的显示设备上执行，反之亦然。
图3示出了根据示例性实施例中控制装置100的配置框图。如图3所示，控制装置100包括控制器110、通信接口130、用户输入/输出接口140、存储器、供电电源。控制装置100可接收用户的输入操作指令，且将操作指令转换为显示设备200可识别和响应的指令，起用用户与显示设备200之间交互中介作用。
在一些实施例中，通信接口130用于和外部通信，包含WIFI芯片，蓝牙模块，NFC或可替代模块中的至少一种。
在一些实施例中，用户输入/输出接口140包含麦克风，触摸板，传感器，按键或可替代模块中的至少一种。
图4示出了根据示例性实施例中显示设备200的硬件配置框图。
在一些实施例中，显示设备200包括调谐解调器210、通信器220、检测器230、外部装置接口240、控制器250、显示器260、音频输出接口270、存储器、供电电源、用户接口280中的至少一种。
在一些实施例中控制器包括中央处理器，视频处理器，音频处理器，图形处理器，RAM，ROM，用于输入/输出的第一接口至第n接口。
在一些实施例中，显示器260包括用于呈现画面的显示屏组件，以及驱动图像显示的驱动组件，用于接收源自控制器输出的图像信号，进行显示视频内容、图像内容以及菜单操控界面的组件以及用户操控UI界面等。
在一些实施例中，显示器260可为液晶显示器、OLED显示器、以及投影显示器中的至少一种，还可以为一种投影装置和投影屏幕。
在一些实施例中，调谐解调器210通过有线或无线接收方式接收广播电视信号，以及从多个无线或有线广播电视信号中解调出音视频信号，如以及EPG数据信号。
在一些实施例中，通信器220是用于根据各种通信协议类型与外部设备或服务器进行通信的组件。例如：通信器可以包括Wifi模块，蓝牙模块，有线以太网模块等其他网络通信协议芯片或近场通信协议芯片，以及红外接收器中的至少一种。显示设备200可以通过通信器220与控制装置100或服务器400建立控制信号和数据信号的发送和接收。
在一些实施例中，检测器230用于采集外部环境或与外部交互的信号。例如，检测器230包括光接收器，用于采集环境光线强度的传感器；或者，检测器230包括图像采集器，如摄像头，可以用于采集外部环境场景、用户的属性或用户交互手势，再或者，检测器230包括声音采集器，如麦克风等，用于接收外部声音。
在一些实施例中，外部装置接口240可以包括但不限于如下：高清多媒体接口(HDMI)、模拟或数据高清分量输入接口(分量)、复合视频输入接口(CVBS)、USB输入接口(USB)、RGB端口等任一个或多个接口。也可以是上述多个接口形成的复合性的输入/输出接口。
在一些实施例中，控制器250和调谐解调器210可以位于不同的分体设备中，即调谐解调器210也可在控制器250所在的主体设备的外置设备中，如外置机顶盒等。
在一些实施例中，控制器250，通过存储在存储器上中各种软件控制程序，来控制显示设备的工作和响应用户的操作。控制器250控制显示设备200的整体操作。例如：响应于接收到用于选择在显示器260上显示UI对象的用户命令，控制器250便可以执行与由用户命令选择的对象有关的操作。
在一些实施例中，所述对象可以是可选对象中的任何一个，例如超链接、图标或其他可操作的控件。与所选择的对象有关操作有：显示连接到超链接页面、文档、图像等操作，或者执行与所述图标相对应程序的操作。
在一些实施例中控制器包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，视频处理器，音频处理器，图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)，RAM Random AccessMemory，RAM)，ROM(Read-Only Memory,ROM)，用于输入/输出的第一接口至第n接口，通信总线(Bus)等中的至少一种。
CPU处理器。用于执行存储在存储器中操作***和应用程序指令，以及根据接收外部输入的各种交互指令，来执行各种应用程序、数据和内容，以便最终显示和播放各种音视频内容。CPU处理器，可以包括多个处理器。如，包括一个主处理器以及一个或多个子处理器。
在一些实施例中，图形处理器，用于产生各种图形对象，如：图标、操作菜单、以及用户输入指令显示图形等中的至少一种。图形处理器包括运算器，通过接收用户输入各种交互指令进行运算，根据显示属性显示各种对象；还包括渲染器，对基于运算器得到的各种对象，进行渲染，上述渲染后的对象用于显示在显示器上。
在一些实施例中，视频处理器，用于将接收外部视频信号，根据输入信号的标准编解码协议，进行解压缩、解码、缩放、降噪、帧率转换、分辨率转换、图像合成等视频处理中的至少一种，可得到直接可显示设备200上显示或播放的信号。
在一些实施例中，视频处理器，包括解复用模块、视频解码模块、图像合成模块、帧率转换模块、显示格式化模块等中的至少一种。其中，解复用模块，用于对输入音视频数据流进行解复用处理。视频解码模块，用于对解复用后的视频信号进行处理，包括解码和缩放处理等。图像合成模块，如图像合成器，其用于将图形生成器根据用户输入或自身生成的GUI信号，与缩放处理后视频图像进行叠加混合处理，以生成可供显示的图像信号。帧率转换模块，用于对转换输入视频帧率。显示格式化模块，用于将接收帧率转换后视频输出信号，改变信号以符合显示格式的信号，如输出RGB数据信号。
在一些实施例中，音频处理器，用于接收外部的音频信号，根据输入信号的标准编解码协议，进行解压缩和解码，以及降噪、数模转换、和放大处理等处理中的至少一种，得到可以在扬声器中播放的声音信号。
在一些实施例中，用户可在显示器260上显示的图形用户界面(GUI)输入用户命令，则用户输入接口通过图形用户界面(GUI)接收用户输入命令。或者，用户可通过输入特定的声音或手势进行输入用户命令，则用户输入接口通过传感器识别出声音或手势，来接收用户输入命令。
在一些实施例中，“用户界面”，是应用程序或操作***与用户之间进行交互和信息交换的介质接口，它实现信息的内部形式与用户可以接受形式之间的转换。用户界面常用的表现形式是图形用户界面(Graphic User Interface，GUI)，是指采用图形方式显示的与计算机操作相关的用户界面。它可以是在电子设备的显示屏中显示的一个图标、窗口、控件等界面元素，其中控件可以包括图标、按钮、菜单、选项卡、文本框、对话框、状态栏、导航栏、Widget等可视的界面元素中的至少一种。
在一些实施例中，用户接口280，为可用于接收控制输入的接口(如：显示设备本体上的实体按键，或其他等)。
在一些实施例中，显示设备的***可以包括内核(Kernel)、命令解析器(shell)、文件***和应用程序。内核、shell和文件***一起组成了基本的操作***结构，它们让用户可以管理文件、运行程序并使用***。上电后，内核启动，激活内核空间，抽象硬件、初始化硬件参数等，运行并维护虚拟内存、调度器、信号及进程间通信(IPC)。内核启动后，再加载Shell和用户应用程序。应用程序在启动后被编译成机器码，形成一个进程。
图5为本发明实施例提供的一种噪声去除过程示意图，该过程包括以下步骤：
S501：针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域及第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一高亮动态范围(Luminance dynamicrange，LDR)值及第二LDR值。
本发明实施例提供的噪声去除方法应用于电子设备，该电子设备可以为图像采集设备、显示设备、PC或服务器等智能设备。
在本发明实施例中，在去除图像中字体内存在的蚊式噪声点时，可以先针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域内每个像素点的亮度值，确定第一预设邻域内每个像素点的亮度值中最大亮度值，与第一预设邻域内每个像素点的亮度值中最小亮度值的差值，并确定该差值为该像素点的第一LDR值，并根据包含该像素点的第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第二LDR值。
另外，在本发明实施例中，第一预设邻域包含第二预设邻域。其中，第一预设邻域及第二预设邻域可以是以该像素点为中心的任意大小的矩形区域。例如，第一预设邻域可以为以该像素点为中心像素点的5*5的矩形区域，第二预设邻域可以为以该像素点为中心的3*3的矩形区域。
由于图像中字体的边缘点的数量较小，且边缘点与其他非边缘点的像素点的亮度值相差较大，因此若某一像素点的第一LDR值越大，则说明该像素点的第一预设邻域内存在边缘点的概率越大，也就是说该像素点及该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率越大；若某一像素点的第二LDR值较小，则说明第二预设邻域内每个像素点的亮度值较为平均，也就说明该像素点的第二LDR值越小，该像素点的第二预设邻域内存在边缘点的概率越小，由于第二预设邻域较第一预设邻域小，也就是说第二预设邻域内像素点的数目较少，因此该像素点的第二LDR值越小，则该像素点为边缘点的概率越小，该像素点为非边缘点的噪声点的概率越大，若该像素点的第二LDR值越大，则说明第二预设邻域内存在亮度值相差较大的像素点，也就说明该像素点的第二预设邻域内存在边缘点的概率越大，由于第二预设邻域较小，也就是说第二预设邻域内像素点的数目较少，因此该像素点的第二LDR值越大，则该像素点为边缘点的概率越大。
Figure BDA0003400939740000091
Figure BDA0003400939740000101
表1
表1中第三行第三列中的数值“80”为进行判断的像素点的亮度值，以该像素点确定的5*5的第一预设邻域为例进行介绍，表1中为该像素点及其第一预设邻域内的每个像素点的亮度值。该像素点的第一LDR值为第一预设邻域内每个像素点的亮度值中最大亮度值与最小亮度值的差值，由表1可知，第一预设邻域内像素点的亮度值中最大亮度值为“82”，最小亮度值为“20”，因此该像素点的第一LDR值为82-20＝62。
S502：针对图像中每个像素点，根据该像素点的第一LDR值与该像素点的第二LDR值的差值以及第一预设函数，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值；针对每个预设方向，获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值；根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
在本发明实施例中，由于蚊式噪声点的特征为相邻的像素点为边缘点，且自身并非边缘点的像素点，因此在本发明实施例中针对图像中每个像素点，通过该像素点相邻的像素点为边缘点且该像素点并非边缘点的概率，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值。在本发明实施例中，还通过确定该像素点相邻的像素点为边缘点的概率，以及该像素点为噪声点的概率，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
具体的，在获取到图像中每个像素点的第一LDR值及第二LDR值后，针对图像中每个像素点，确定该像素点的第一LDR值与第二LDR值的差值，由于某一像素点的第一LDR值越大，该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率越大，该像素点的第二LDR值越小，该像素点非边缘点的概率越大。因此若该像素点的第一LDR值越大，该像素点的第二LDR值越小，即该像素点的第一LDR值与第二LDR值的差值越大，则说明该像素点相邻的像素点中存在边缘点，且该像素点并非边缘点的概率越大。由于蚊式噪声点为相邻的像素点存在边缘点且该自身并非边缘点的像素点。因此在本发明实施例中，确定第一预设函数的输入为该像素点的第一LDR值与第二LDR值的差值时，第一预设函数的输出为该像素点为蚊式噪声区域内的噪声点的第一概率值。其中，第一预设函数的输入越大，输出越大。
25 100 65 100 102
24 101 66 65 101
24 100 66 65 63
25 102 64 102 100
24 101 70 76 100
表2
表2中第三行第三列中的数值“66”为进行判断的像素点的亮度值，以该像素点确定的5*5的第一预设邻域、该像素点确定的3*3的第二预设邻域为例进行介绍。表2中为该像素点、该像素点对应的第一预设邻域内以及该像素点对应的第二预设邻域内每个像素点的亮度值。该像素点的第一LDR值为第一预设邻域内每个像素点的亮度值中最大亮度值与最小亮度值的差值，由表2可知，第一预设邻域内像素点的亮度值中最大亮度值为“102”，最小亮度值为“24”，因此该像素点的第一LDR值ldr_big_blk＝102-24＝78。该像素点的第二LDR值为第二预设邻域内每个像素点的亮度值中最大亮度值与最小亮度值的差值，由表2可知，第二预设邻域内像素点的亮度值中最大亮度值为“102”，最小亮度值为“64”，因此该像素点的第二LDR值ldr_sm_blk＝102-64＝38。该像素点为蚊式噪声点的第一概率值noise_level＝curve(ldr_big_blk-ldr_small_blk)。其中，curve为第一预设函数，ldr_big_blk-ldr_small_blk为该像素点第一LDR值与第二LDR值的差值，并且curve的输入越大，输出越大。
在本发明实施例中，针对图像中每个像素点，确定该像素点为边缘点之间的噪声点的第二概率值时，可以先确定该像素点在预设方向上相邻的像素点存在边缘点的概率。
具体的，在确定某一像素点在预设方向上相邻的像素点存在边缘点的概率时，针对每个预设方向，获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值，根据在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值以及预设函数，确定该像素点在该预设方向上存在边缘点的概率值。每个预设方向可以包含该像素点水平向左的方向及该像素点水平向右的方向，还可以包含该像素点竖直向上的方向及该像素点竖直向下的方向。
在本发明实施例中，该像素点的第二LDR值越大，该像素点为边缘点的概率值越大，该像素点为非边缘点的噪声点的概率值越小，因此可以根据输入越大输出越小的预设函数以及该像素点的第二LDR值，确定该像素点为噪声点的第三概率值。
在确定出该像素点在每个预设方向上存在边缘点的概率值，以及该像素点为噪声点的第三概率值后，可以获取任意两个方向相反的预设方向，并获取这两个方向相反的预设方向所确定出概率值的乘积，确定所确定出的乘积与该像素点为噪声点的第三概率值的乘积，为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。其中，这两个方向相反的方向可以为该像素点水平向左的方向，以及该像素点水平向右的方向。
S503：针对图像中每个像素点，根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值；根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整。
在本发明实施例中，针对图像中每个像素点，根据该像素点为蚊式噪声点的第一概率值，以及该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值。其中，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值的过程可以为：确定第一概率值与第二概率值的平均值，为该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值。
在确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值后，若该像素点的第一目标概率值超过预设阈值，则将该像素点的亮度值调整为预设数值。
由于在本发明实施例中，可以根据蚊式噪声的特点，准确地确定出该像素点为蚊式噪声点的第一概率值，并可以根据该像素点在每个预设方向上像素点的第二LDR值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定出该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，根据所确定出的该像素点的第一概率值以及第二概率值，确定像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的概率值，从而针对两个边缘点之间的蚊式噪声点对图像进行调整，从而有效地去除图像中字体内的蚊式噪声点。
实施例2：
为了确定该像素点在该预设方向上相邻的像素点中存在边缘点的概率值，在上述实施例的基础上，在本发明实施例中，所述获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值包括：
获取该像素点在该预设方向上，与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值中的最大值。
若在预设方向上与某一像素点距离较远的像素点为边缘点，距离较近的像素点并非边缘点，则并不能说明该像素点在预设方向上存在边缘点，因此在获取该像素点在预设方向上存在边缘点的概率值时，在预设方向上所要获取的像素点为与该像素点距离较近的像素点，根据在预设方向上与该像素点距离较近的像素点，获取该像素点在预设方向上存在边缘点的概率值。
具体的，针对每个预设方向，获取该像素点的该预设方向上每个像素点的第二LDR值时，可以获取图像中该像素点在该预设方向上，每个像素点中与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值，并在获取到的与该像素点距离较近的预设数量个第二LDR值后，获取每个第二LDR值中的最大值。其中，预设数量可以为任意数值，例如可以为5。
由于所获取的是该像素点在该预设方向上，与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值中的最大值，且某一像素点的第二LDR值越大，这一像素点为边缘点的概率值越大，因此所获取到在该预设方向上，与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值中的最大值越大，在该预设方向上与该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率越大，因此在获取到该像素点在该预设方向，与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值中的最大值后，可以根据获取到的该最大值以及预设函数，确定在该预设方向上与该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率值。
以该像素点在水平方向上相邻的像素点的第二LDR值分别为表3中的数值为例，进行介绍。
ldr-5 ldr-4 ldr-3 ldr-2 ldr-1 ldr-cur ldr1 ldr2 ldr3 ldr4 ldr5
表3
表3中以第一行第六列中的“ldr-cur”为进行判断的像素点的第二LDR值为例进行介绍。若预设方向为该像素点水平向左的方向，且预设数量为5，则该预设方向中每个像素点的第二LDR值中的最大值max_ldr_h＝max(ldr-5，ldr-4，ldr-3，ldr-2，ldr-1)。若预设方向为该像素点水平向右的方向，且预设数量为5，在该预设方向中每个像素点的第二LDR值中的最大值max_ldr_h＝max(ldr1，ldr2，ldr3，ldr4，ldr5)。
为了确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值包括：
针对每个预设方向，根据在该预设方向上获取到的最大值以及第二预设函数，确定该像素点在该预设方向上存在边缘点的概率值；根据该像素点的第二LDR值以及第三预设函数，确定该像素点为噪声点的第三概率值；
确定该像素点在第一预设方向上存在边缘点的第四概率值，与该像素点在第二预设方向上存在边缘点的第五概率值的第一乘积，并将所述第一乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第六概率值；确定该像素点在第三预设方向上存在边缘点的第七概率值，与该像素点在第四预设方向上存在边缘点的第八概率值的第二乘积，并将所述第二乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第九概率值；
根据所述第六概率值以及所述第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
在本发明实施例中，在确定某一像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值时，可以确定该像素点在预设方向上相邻的像素点为边缘点的概率值，与该像素点为噪声点的概率值的乘积，将该乘积作为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
具体的，为了确定每个预设方向与该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率值，针对每个预设方向，获取在该预设方向上与该像素点距离较近预设数量像素点的第二LDR值中的最大值，确定第二预设函数的输入为在该预设方向上获取到的第二LDR值中的最大值时，该第二预设函数的输出为在该预设方向上与该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率值。其中，该第二预设函数为输入在预设范围内时，输入越大，输出越大，并且输入超过预设范围的最大值时随着输入的增加，输出无限接近于预设数值的函数，该预设范围可以为大于0的任意范围，例如可以为(0，102)，该预设数值可以为任意不大于1的正数。
由于在该预设方向上与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值中的最大值越大，与在该预设方向上该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率值越大，并且在该预设方向上该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率值不会小于0且不会大于1，因此采用输入在预设范围内时，输入越大输出越大，并且输入超过预设范围的最大值时随着输入的增加，输出无限接近于预设数值的第二预设函数，可以准确地确定出在该预设方向上该像素点相邻的像素点存在边缘点的概率值。
图6为本发明实施例提供的第二预设函数的输入与输出的关系示意图。由图6可知，在输入归属于预设范围时，第二预设函数的输入越大，输出越大，在输入大于预设范围的最大值时，随着输入的增加，输出无限接近于预设数值，该预设数值可以为任意小于1的正数，并且第二预设函数的输入为0时，第三预设函数的输出可以为任意小于1的正数。
在本发明实施例中，确定第三预设函数的输入为像素点的第二LDR值时，该第三预设函数的输出为该像素点为噪声点的第三概率值。其中，第三预设函数为输入在预设范围内，输入越大，输出越小，并且输入大于预设范围的最大值时，随着输入的增加，输出无限接近于预设数值的函数，该预设范围可以为大于0的任意范围，例如可以为(0，102)，该预设数值可以为任意不大于1的数值。
由于在本发明实施例中，该像素点的第二LDR值越大，该像素点为噪声点的概率值越小，并且该像素点为噪声点的概率值不会小于0且不会大于1，因此采用输入在预设范围内时，输入越大输出越小，并且输入超过预设范围的最大值时随着输入的增加，输出无限接近于预设数值的第三预设函数，可以准确地确定出该像素点为噪声点的第三概率值。
图7为本发明实施例提供的第三预设函数的输入与输出的关系示意图。由图7可知，在输入归属于预设范围时，第三预设函数的输入越大输出越小，在输入大于预设范围的最大值时，随着输入的增加，输出会无限接近于预设数值，由图7可知，该预设数值可以为0，并且第三预设函数的输入为0时，第三预设函数的输出可以为小于1的任意正数。
在本发明实施例中，所采用的预设方向可以为第一预设方向、第二预设方向、第三预设方向及第四预设方向，其中，第一预设方向可以为该像素点水平向左的方向、第二预设方向可以为该像素点水平向右的方向、第三预设方向可以为该像素点竖直向上的方向、第四预设方向可以为该像素点竖直向下的方向。在确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值时，可以先确定该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第六概率值，及该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第九概率值。在确定第六概率值和第九概率值之后，根据所确定出的第六概率值与第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第三概率值。
具体的，确定该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点，且该像素点为噪声点的第六概率值的过程可以为：确定该像素点在第一预设方向存在边缘点的第四概率值，与该像素点在第二预设方向上存在边缘点的第五概率值的第一乘积，该第一乘积即为该像素点在第一预设方向上及第二预设方向上均存在边缘点的概率值。电子设备在确定第一乘积之后，确定第一乘积与该像素点为噪声点的第三概率值的乘积，为该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点，且该像素点为噪声点的第六概率值。若第一预设方向为该像素点水平向左的方向，第二预设方向为该像素点水平向右的方向，则该第六概率值为该像素点在水平方向上为两个边缘点之间的噪声点的概率值。其中，第一预设方向与第二预设方向相反。
确定该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点，且该像素点为噪声点的第九概率值的过程可以为：确定该像素点在第三预设方向存在边缘点的第七概率值，与该像素点在第四预设方向上存在边缘点的第八概率值的第二乘积，该第二乘积即为该像素点在第三预设方向上及第四预设方向上均存在边缘点的概率值。电子设备在确定第二乘积之后，确定第二乘积与该像素点为噪声点的第三概率值的乘积，为该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点，且该像素点为噪声点的第九概率值。若第三预设方向为该像素点竖直向上的方向，第四预设方向为该像素点竖直向下的方向，则该第九概率值为该像素点在竖直方向上为两个边缘点之间的噪声点的概率值。其中，第三预设方向与第四预设方向相反。
在本发明实施例中，根据第六概率值及第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值的过程可以为：确定第六概率值及第九概率值中任一概率值，为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。由于在本发明实施例中，可以确定出该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，因此可以根据所确定出的第二概率值，进一步确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的概率值，从而有效地去除图像中字体内的蚊式噪声点。
该像素点第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第六概率值Gain_h＝curve1(Max_ldr_l)*curve1(Max_ldr_r)*curve2(ldr-cur)。
其中，curve1为第二预设函数，Max_ldr_l为该像素点在第一预设方向上的第二LDR值中的最大值，Max_ldr_r为该像素点在第二预设方向上的第二LDR值中的最大值，curve2为第三预设函数，ldr-cur为该像素点的第二LDR值，curve1(Max_ldr_l)为该像素点在第一预设方向存在边缘点的第四概率值，curve1(Max_ldr_r)为该像素点在第二预设方向存在边缘点的第五概率值，curve2(ldr-cur)为该像素点为噪声点的第三概率值。
该像素点第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第九概率值Gain_v＝curve1(Max_ldr_t)*curve1(Max_ldr_b)*curve2(ldr-cur)。
其中，curve1为第二预设函数，Max_ldr_t为该像素点在第三预设方向上的第二LDR值中的最大值，Max_ldr_b为该像素点在第四预设方向上的第二LDR值中的最大值，curve2为第三预设函数，ldr-cur为该像素点的第二LDR值，curve1(Max_ldr_t)为该像素点在第三预设方向存在边缘点的第七概率值，curve1(Max_ldr_b)为该像素点在第四预设方向存在边缘点的第八概率值，curve2(ldr-cur)为该像素点为噪声点的第三概率值。
为了准确地确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据所述第六概率值以及所述第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值包括：
判断所述第六概率值是否大于所述第九概率值，若是，则确定所述第六概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，否则，确定所述第九概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
在本发明实施例中，在电子设备确定出该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第六概率值，及该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第九概率值之后，判断第六概率值是否大于第九概率值，若第六概率值大于第九概率值，则确定第六概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，若第六概率值小于第九概率值，则确定第九概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
实施例3：
为了确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的目标概率值包括：
获取所述第一概率值与所述第二概率值的第三乘积，确定所述第三乘积为该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值。
在本发明实施例中，确定某一像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值的过程可以为：确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值，与该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值的第三乘积，确定该第三乘积为该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值。在本发明实施例中，第一概率值与第二概率值的乘积代表该像素点为蚊式噪声点，且该像素点为两个边缘点之间的噪声点的概率，也就是说第一概率值与第二概率值的乘积为该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的概率，因此在本发明实施例中，可以准确地确定出该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值。
实施例4：
为了准确地对图像中两个边缘点之间的蚊式噪声点进行调整，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整包括：
确定预设数值与该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值的差值，为该像素点为非两个边缘点之间的蚊式噪声点的第二目标概率值；
确定该像素点对应的第一目标概率值与该像素点滤波处理后的目标亮度值的第四乘积，并确定该像素点对应的第二目标概率值与该像素点的亮度值的第五乘积，确定第四乘积与第五乘积的和值，为该像素点调整后的亮度值。
在本发明实施例中，对图像中每个像素点进行滤波处理，并针对图像中每个像素点，根据所确定的该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整。
具体的，在本发明实施例中，可以确定预设数值与某一像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值的差值，该差值即为该像素点并非两个边缘点之间的蚊式噪声点的第二目标概率值。其中，该预设数值可以根据需求灵活设置的任意数值，例如该预设数值可以为1。电子设备获取该像素点的亮度值，以及该像素点滤波处理后的目标亮度值，并确定该像素点对应的第一目标概率值与目标亮度值的第四乘积，该像素点对应的第二目标概率值与该像素点的亮度值的第五乘积，确定第四乘积与第五乘积的和值，为该像素点调整后的亮度值。
由于采用本发明实施例中的方案，针对图像中每个像素点，对该像素点的亮度值进行调整时，该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值越大，该像素点调整后的亮度值为该像素点滤波处理后的目标亮度值的概率越大，该像素点并非两个边缘点之间的蚊式噪声点的第二目标概率值越大，该像素点为该像素点的亮度值的概率越大。因此在本发明实施例中，可以准确有效地去除两个边缘点之间的蚊式噪声点。
该像素点调整后的亮度值为：Yout＝(1-Noise_level)×Ycur+Noise_level×Y_filter。
其中，Yout为该像素点调整后的亮度值，Ycur为该像素点调整前的亮度值，Noise_level为该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值，Y_filter为该像素点滤波处理后的目标亮度值。
在本发明实施例中，确定该像素点滤波处理后的目标亮度值的方法可以为：
Figure BDA0003400939740000201
其中，Y_filter为该像素点滤波处理后的目标亮度值，wij为该像素点和该像素点对应的区域块内每个像素点的亮度值与该像素点的亮度值之间差值的绝对值，再经过预设函数处理后的结果，该预设函数的输入越大输出越小，Yij为该像素点的亮度值。i为区域块像素点所在行的取值范围，j为区域块像素所在列的取值范围，具体的，对图像中像素点进行滤波处理的过程为现有技术，在此不再赘述。
图8为本发明实施例提供的一种去除蚊式噪声点的图像示意图。
图8为图1中的存在图像去除蚊式噪声点后的示意图，由图1及图8可知，采用本发明实施例的方法，可以使得使用者在观看图像时不会出现“脏”的感觉。
实施例5：
图9为本发明实施例中确定图像中每个像素点为蚊式噪声点的第一概率值的过程示意图。
S901：根据包含某一像素点的第一预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一LDR值。
S902：根据包含某一像素点的第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第二LDR值。
在本发明实施例中，S901及S902对应的步骤同时执行。
S903：确定第一LDR值与第二LDR值的差值。
S904：确定第一预设函数的输入为所确定的差值时，输出为该像素点为蚊式噪声点的第一概率值。
图10为本发明实施例提供的一种噪声去除方法的详细过程示意图，该过程包括：
S1001：针对图像中每个像素点，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值。
S1002：确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
S1003：根据该像素点的第一概率值及该像素点的第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值。
S1004：对图像进行滤波处理，获取滤波处理后每个像素点的亮度值。
S1005：根据该像素点的第一目标概率值、该像素点亮度值以及图像滤波处理后该像素点的目标亮度值对该像素点的亮度值进行调整。
实施例6：
图11为本发明实施例提供的一种噪声去除装置结构示意图，所述装置包括：
确定模块1101，用于针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域及第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一高亮动态范围LDR值及第二LDR值；
处理模块1102，用于针对图像中每个像素点，根据该像素点的第一LDR值与该像素点的第二LDR值的差值以及第一预设函数，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值；针对每个预设方向，获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值；根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值；根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值；根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整。
在一种可能的实施方式中，所述处理模块1102，具体用于获取该像素点在该预设方向上，与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值中的最大值。
在一种可能的实施方式中，所述处理模块1102，具体用于针对每个预设方向，根据在该预设方向上获取到的最大值以及第二预设函数，确定该像素点在该预设方向上存在边缘点的概率值；根据该像素点的第二LDR值以及第三预设函数，确定该像素点为噪声点的第三概率值；确定该像素点在第一预设方向上存在边缘点的第四概率值，与该像素点在第二预设方向上存在边缘点的第五概率值的第一乘积，并将所述第一乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第六概率值；确定所确定的该像素点在第三预设方向上存在边缘点的第七概率值，与该像素点在第四预设方向上存在边缘点的第八概率值的第二乘积，并将所述第二乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第九概率值；根据所述第六概率值以及所述第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
在一种可能的实施方式中，所述处理模块1102，具体用于判断所述第六概率值是否大于所述第九概率值，若是，则确定所述第六概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，否则，确定所述第九概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
在一种可能的实施方式中，所述处理模块1102，具体用于获取所述第一概率值与所述第二概率值的第三乘积，确定所述第三乘积为该像素点为蚊式噪声点的第一目标概率值。
在一种可能的实施方式中，所述处理模块1102，具体用于确定预设数值与该像素点为蚊式噪声点的第一目标概率值的差值，为该像素点为非蚊式噪声点的第二目标概率值；确定该像素点对应的第一目标概率值与该像素点滤波处理后的目标亮度值的第四乘积，并确定该像素点对应的第二目标概率值与该像素点的亮度值的第五乘积，确定第四乘积与第五乘积的和值，为该像素点调整后的亮度值。
实施例7：
图12是本发明实施例提供的一种芯片的结构示意图。该芯片包括一个或两个以上(包括两个)处理器1201和通信接口1202。
可选的，该芯片还包括存储器1203，存储器1203可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供操作指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(non-volatile random access memory，NVRAM)。
在一些实施方式中，如图12所示，存储器1203存储了如下的元素，执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集。
如图12所示，在本发明实施例中，通过调用存储器1203存储的操作指令(该操作指令可存储在操作***中)，执行相应的操作。
如图12所示，处理器1201控制头端设备的处理操作，处理器还可以称为中央处理单元(central processing unit，CPU)。
如图12所示，存储器1203可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器1203的一部分还可以包括NVRAM。例如应用中通信接口以及存储器通过总线***1204耦合在一起，其中总线***1204除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图12中将各种总线都标为总线***1204。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、ASIC、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
实施例8：
在上述各实施例的基础上，本发明实施例还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内存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行时实现如下步骤：
所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：
针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域及第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一高亮动态范围LDR值及第二LDR值；根据所述第一LDR值与所述第二LDR值的差值以及第一预设函数，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值；针对每个预设方向，获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值；根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值；根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值；根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整。
在一种可能的实施方式中，所述获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值包括：
获取该像素点在该预设方向上，与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值中的最大值。
在一种可能的实施方式中，所述根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值包括：
针对每个预设方向，根据在该预设方向上获取到的最大值以及第二预设函数，确定该像素点在该预设方向上存在边缘点的概率值；根据该像素点的第二LDR值以及第三预设函数，确定该像素点为噪声点的第三概率值；
确定该像素点在第一预设方向上存在边缘点的第四概率值，与该像素点在第二预设方向上存在边缘点的第五概率值的第一乘积，并将所述第一乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第六概率值；确定所确定的该像素点在第三预设方向上存在边缘点的第七概率值，与该像素点在第四预设方向上存在边缘点的第八概率值的第二乘积，并将所述第二乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第九概率值；
根据所述第六概率值以及所述第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述第六概率值以及所述第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值包括：
判断所述第六概率值是否大于所述第九概率值，若是，则确定所述第六概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，否则，确定所述第九概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
在一种可能的实施方式中，所述根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为蚊式噪声点的目标概率值包括：
获取所述第一概率值与所述第二概率值的第三乘积，确定所述第三乘积为该像素点为蚊式噪声点的第一目标概率值。
在一种可能的实施方式中，所述根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整包括：
确定预设数值与该像素点为蚊式噪声点的第一目标概率值的差值，为该像素点为非蚊式噪声点的第二目标概率值；
确定该像素点对应的第一目标概率值与该像素点滤波处理后的目标亮度值的第四乘积，并确定该像素点对应的第二目标概率值与该像素点的亮度值的第五乘积，确定第四乘积与第五乘积的和值，为该像素点调整后的亮度值。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种噪声去除方法，其特征在于，所述方法包括：
针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域及第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一高亮动态范围LDR值及第二LDR值；根据第一LDR值与所述第二LDR值的差值以及第一预设函数，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值；针对每个预设方向，获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值；根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值；根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值；根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整；
所述根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值包括：
针对每个预设方向，根据在该预设方向上获取到的最大值以及第二预设函数，确定该像素点在该预设方向上存在边缘点的概率值；根据该像素点的第二LDR值以及第三预设函数，确定该像素点为噪声点的第三概率值；
确定该像素点在第一预设方向上存在边缘点的第四概率值，与该像素点在第二预设方向上存在边缘点的第五概率值的第一乘积，并将所述第一乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第六概率值；确定所确定的该像素点在第三预设方向上存在边缘点的第七概率值，与该像素点在第四预设方向上存在边缘点的第八概率值的第二乘积，并将所述第二乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第九概率值；其中，所述第二预设方向与所述第一预设方向相反，所述第四预设方向与所述第三预设方向相反，且与所述第一预设方向垂直；
根据所述第六概率值以及所述第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值包括：
获取该像素点在该预设方向上，与该像素点距离较近的预设数量个像素点的第二LDR值中的最大值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第六概率值以及所述第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值包括：
判断所述第六概率值是否大于所述第九概率值，若是，则确定所述第六概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值，否则，确定所述第九概率值为该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为蚊式噪声点的目标概率值包括：
获取所述第一概率值与所述第二概率值的第三乘积，确定所述第三乘积为该像素点为蚊式噪声点的第一目标概率值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整包括：
确定预设数值与该像素点为蚊式噪声点的第一目标概率值的差值，为该像素点为非蚊式噪声点的第二目标概率值；
确定该像素点对应的第一目标概率值与该像素点滤波处理后的目标亮度值的第四乘积，并确定该像素点对应的第二目标概率值与该像素点的亮度值的第五乘积，确定第四乘积与第五乘积的和值，为该像素点调整后的亮度值。
6.一种噪声去除装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于针对图像中每个像素点，根据包含该像素点的第一预设邻域及第二预设邻域内每个像素点的亮度值，确定该像素点的第一高亮动态范围LDR值及第二LDR值；
处理模块，用于针对图像中每个像素点，根据该像素点的第一LDR值与该像素点的第二LDR值的差值以及第一预设函数，确定该像素点为蚊式噪声点的第一概率值；针对每个预设方向，获取该像素点在该预设方向上每个像素点的第二LDR值中的最大值；根据获取到的每个最大值、该像素点的第二LDR值以及预设函数，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值；根据该像素点的第一概率值及第二概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的蚊式噪声点的第一目标概率值；根据所述第一目标概率值，对该像素点的亮度值进行调整；
其中，所述处理模块，具体用于针对每个预设方向，根据在该预设方向上获取到的最大值以及第二预设函数，确定该像素点在该预设方向上存在边缘点的概率值；根据该像素点的第二LDR值以及第三预设函数，确定该像素点为噪声点的第三概率值；确定该像素点在第一预设方向上存在边缘点的第四概率值，与该像素点在第二预设方向上存在边缘点的第五概率值的第一乘积，并将所述第一乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第一预设方向及第二预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第六概率值；确定所确定的该像素点在第三预设方向上存在边缘点的第七概率值，与该像素点在第四预设方向上存在边缘点的第八概率值的第二乘积，并将所述第二乘积与所述第三概率值的乘积，确定为该像素点在第三预设方向及第四预设方向均存在边缘点且该像素点为噪声点的第九概率值；其中，所述第二预设方向与所述第一预设方向相反，所述第四预设方向与所述第三预设方向相反，且与所述第一预设方向垂直；根据所述第六概率值以及所述第九概率值，确定该像素点为两个边缘点之间的噪声点的第二概率值。
7.一种显示设备，其特征在于，所述显示设备包括：
显示屏，所述显示屏用于显示；
处理器，所述处理器用于执行权利要求1-5中任一所述噪声去除方法的步骤。
8.一种芯片，其特征在于，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口与所述处理器耦合，所述处理器用于运行计算机程序或指令，以实现权利要求1-5中任一所述噪声去除方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行权利要求1-5中任一所述噪声去除方法的步骤。
CN202111496554.1A 2021-12-09 2021-12-09 一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质 Active CN114360453B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111496554.1A CN114360453B (zh) 2021-12-09 2021-12-09 一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111496554.1A CN114360453B (zh) 2021-12-09 2021-12-09 一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114360453A CN114360453A (zh) 2022-04-15
CN114360453B true CN114360453B (zh) 2023-04-07

Family

ID=81097996

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111496554.1A Active CN114360453B (zh) 2021-12-09 2021-12-09 一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114360453B (zh)

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003274404A (ja) * 2002-03-12 2003-09-26 Sanyo Electric Co Ltd ブロックノイズ除去装置
CN1761286A (zh) * 2005-11-03 2006-04-19 上海交通大学 用边缘检测、运动检测和中值滤波去除蚊式噪声的方法
US20080037627A1 (en) * 2006-06-26 2008-02-14 Genesis Microchip Inc. Adaptive reduction of local mpeg artifacts
US8224076B2 (en) * 2006-11-29 2012-07-17 Panasonic Corporation Image processing method and image processing apparatus
KR100872253B1 (ko) * 2007-08-23 2008-12-05 삼성전기주식회사 이미지 센서에 의해 생성된 이미지의 노이즈 제거 방법
JP2012138043A (ja) * 2010-12-28 2012-07-19 Jvc Kenwood Corp 画像ノイズ除去方法及び画像ノイズ除去装置
JP2013041565A (ja) * 2011-07-21 2013-02-28 Sharp Corp 画像処理装置、画像表示装置、画像処理方法、コンピュータプログラム及び記憶媒体
CN105225244A (zh) * 2015-10-22 2016-01-06 天津大学 基于最小局部均方差计算的噪点检测方法
CN106023204B (zh) * 2016-05-20 2018-11-09 陕西师范大学 一种基于边缘检测算法去除蚊式噪声的方法及***
CN106254723B (zh) * 2016-07-26 2019-03-22 成都市高博汇科信息科技有限公司 一种实时监测视频噪声干扰的方法
CN106846262B (zh) * 2016-12-23 2020-02-28 中国科学院自动化研究所 去除蚊式噪声的方法及***
CN109325917A (zh) * 2017-08-01 2019-02-12 深圳市中兴微电子技术有限公司 一种检测图像中噪点的方法及装置、计算机可读存储介质
JP7185477B2 (ja) * 2018-10-12 2022-12-07 株式会社Pfu 画像処理装置、制御方法及び制御プログラム
CN109859124B (zh) * 2019-01-11 2020-12-18 深圳奥比中光科技有限公司 一种深度图像降噪方法及装置
CN111709894B (zh) * 2020-06-16 2022-09-02 展讯通信（上海）有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111861938B (zh) * 2020-07-30 2022-08-30 展讯通信（上海）有限公司 图像去噪方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN113763270B (zh) * 2021-08-30 2024-05-07 青岛信芯微电子科技股份有限公司 蚊式噪声去除方法及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN114360453A (zh) 2022-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113240644B (zh) 高动态范围图像的显示处理方法及相关装置
CN110213657B (zh) 一种开机方法及智能电视
CN113645494B (zh) 一种屏幕融合方法、显示设备、终端设备及服务器
CN111556350B (zh) 一种智能终端及人机交互方法
CN111899175A (zh) 图像转换方法及显示设备
CN112887778A (zh) 显示设备上视频资源播放模式的切换方法及显示设备
CN113490042A (zh) 一种显示设备以及搜台方法
CN111954059A (zh) 屏保的展示方法及显示设备
CN113825002A (zh) 显示设备及焦距控制方法
CN113490032A (zh) 显示设备及媒资显示方法
CN115836528A (zh) 一种显示设备及投屏方法
CN112584229A (zh) 一种显示设备切换频道的方法及显示设备
CN114360453B (zh) 一种噪声去除方法、装置、显示设备、芯片及介质
CN111954043A (zh) 一种信息栏显示方法及显示设备
CN111078926A (zh) 一种人像缩略图像的确定方法及显示设备
CN113453069B (zh) 一种显示设备及缩略图生成方法
CN111445427B (zh) 视频图像处理方法以及显示设备
CN113556590B (zh) 一种投屏视频流有效分辨率检测方法及显示设备
CN113204321A (zh) 资源图片尺寸调整方法及显示设备
CN114296664A (zh) 一种副屏亮度调节方法及显示设备
CN114302203A (zh) 图像显示方法及显示设备
CN113132809A (zh) 一种通道切换方法、通道节目播放方法及显示设备
CN112565915A (zh) 显示设备和显示方法
CN112905008A (zh) 一种手势调节显示图像方法及显示设备
CN112601116A (zh) 一种显示设备及内容显示方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant