一种保边滤波方法、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种保边滤波方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.图像降噪是指减少数字图像中噪声的过程。数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境等噪声干扰影响，使得图像数据中存在噪声干扰信息，例如，脉冲噪声、椒盐噪声等。为了抑制噪声，提高图像质量，可以采用图像降噪方法，去除图像中的噪声，恢复图像的真实信号值。
3.可以基于基础低通滤波方法，消除图像中的噪声，但通过低通滤波方法对图像进行降噪处理，会导致图像的清晰度、解析力下降，降低图像质量。为了提高图像质量，还可以采用保边滤波方法，例如，双边滤波，非局部均值滤波(non local means，nlm)等，可以在进行图像降噪的同时能够保持图像中物体的边缘锐利，从而使降噪后的图像能够保持高清晰度。保边滤波方法可以有效消除图像中的高斯噪声、泊松噪声等较小幅度的噪声，但对于幅度比较大的椒盐噪声引起的孤立点噪声，则无法很好的起到图像降噪的效果，进而降低图像质量。


技术实现要素：

4.本技术提供一种保边滤波方法、装置及电子设备，以解决图像降噪处理导致图像质量降低的问题。
5.第一方面，本技术提供一种保边滤波方法，包括：
6.获取待滤波图像；
7.在所述待滤波图像中检测孤立像素点，以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像；
8.对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像；
9.基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像；
10.基于所述基底图像对所述待滤波图像执行保边滤波处理，以得到待滤波图像的滤波图像。
11.在可选的实施方式中，在所述待滤波图像中检测孤立像素点的步骤，包括：
12.遍历所述待滤波图像中的像素点；
13.获取所述待滤波图像中当前像素点预设第一尺寸邻域内的所有像素点；
14.如果所述当前像素点为所述邻域内像素最大值点，计算所述当前像素点和所述邻域内像素次大值点的第一差分绝对值；
15.标记所述第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。
16.在可选的实施方式中，在所述待滤波图像中检测孤立像素点的步骤，还包括：
17.如果所述当前像素点为所述邻域内像素最小值点，计算所述当前像素点和所述邻
域内像素次小值点的第一差分绝对值；
18.标记所述第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。
19.在可选的实施方式中，计算所述当前像素点和所述邻域内像素次大值点的第一差分绝对值的步骤之后，还包括：
20.获取第一差分阈值集合，所述第一差分阈值集合包括多个第一差分阈值，所述第一差分阈值关联一个亮度区间；
21.检测所述当前像素点的亮度值，以及查询所述亮度值归属的亮度区间；
22.提取所述亮度值所归属的亮度区间关联的第一差分阈值；
23.对比所述第一差分绝对值和所述第一差分阈值，以及标记所述第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。
24.在可选的实施方式中，所述方法还包括：
25.基于预设第一标识在所述待滤波图像中标记孤立像素点；
26.基于预设第二标识在所述待滤波图像中标记非孤立像素点，以生成孤立点掩码图像。
27.在可选的实施方式中，基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组的步骤，包括：
28.检测所述孤立点掩码图像中的第一标识和第二标识；
29.提取所述第一标识在所述去孤立点图像中对应的像素点；
30.提取所述第二标识在所述待滤波图像中对应的像素点；
31.将所述第一标识在所述去孤立点图像中对应的像素点以及所述第二标识在所述待滤波图像中对应的像素点进行组合，以构建基底图像。
32.在可选的实施方式中，对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理的步骤，包括：
33.将所述待滤波图像输入预置滤波器中，所述滤波器用于消除所述待滤波图像中的孤立像素点；
34.获取所述滤波器输出的去孤立点图像。
35.在可选的实施方式中，根据所述基底图像对所述待滤波图像执行保边滤波处理的步骤，包括：
36.遍历所述待滤波图像中的像素点；
37.获取所述待滤波图像中当前像素点预设第二尺寸邻域内的所有像素点；
38.获取所述当前像素点在所述基底图像中对应的基底像素点；
39.计算所述邻域内每个像素点与所述基底像素点的第二差分绝对值，以及根据所述第二差分绝对值计算所述邻域内每个像素点的滤波权重；
40.根据所述邻域内每个像素点的滤波权重计算当前像素点的保边滤波结果，所述保边滤波结果为乘积之和与滤波权重之和的比值，所述乘积之和为所述邻域内所有像素点的像素值和滤波权重乘积之和，所述滤波权重之和为所述邻域内所有像素点的滤波权重之和。
41.在可选的实施方式中，根据所述第二差分绝对值计算所述邻域内每个像素点的滤波权重的步骤，还包括：
42.获取第二差分阈值；
43.对比所述第二差分绝对值和所述第二差分阈值；
44.如果所述第二差分绝对值大于所述第二差分阈值，标记所述滤波权重为第一权重；
45.如果所述第二差分绝对值小于或等于所述第二差分阈值，标记所述滤波权重为第二权重。
46.第二方面，本技术提供一种保边滤波装置，包括图像获取模块、孤立点检测模块、去孤立点滤波模块、基底图像构建模块和保边滤波模块，其中：
47.图像获取模块，用于获取待滤波图像；
48.孤立点检测模块，用于在所述待滤波图像中检测孤立像素点，以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像；
49.去孤立点滤波模块，用于对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像；
50.基底图像构建模块，用于基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像；
51.保边滤波模块，用于根据所述基底图像对所述待滤波图像执行保边滤波处理，得到所述待滤波图像对应的滤波图像。
52.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线。所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的计算机程序指令，所述处理器被配置为：
53.获取待滤波图像；
54.在所述待滤波图像中检测孤立像素点，以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像；
55.对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像；
56.基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像；
57.基于所述基底图像对所述待滤波图像执行保边滤波处理，以得到待滤波图像的滤波图像。
58.由以上技术方案可知，本技术提供一种保边滤波方法、装置及电子设备，所述方法可以在获取到待滤波图像后，在待滤波图像中检测孤立像素点。以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像。对待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像。再基于孤立点掩码图像将待滤波图像和去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像。最后基于基底图像对待滤波图像执行保边滤波处理，以得到待滤波图像的滤波图像。所述方法能够检测图像中的孤立像素点，并针对孤立像素点调整保边滤波的实现方法，有效消除孤立点噪声，提高图像降噪处理过程中的图像质量。
附图说明
59.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，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。
60.图1为本技术实施例提供的一种保边滤波方法的流程示意图；
61.图2为本技术实施例提供的检测孤立像素点的流程示意图；
62.图3为本技术实施例提供的由待滤波图像得到滤波图像的图像变化示意图；
63.图4为本技术实施例提供的执行像素点重组的流程示意图；
64.图5为本技术实施例提供的对待滤波图像执行保边滤波处理的流程示意图；
65.图6为本技术实施例提供的第二差分阈值与滤波权重的映射关系图；
66.图7为本技术实施例提供的保边滤波装置的结构框图；
67.图8为本技术实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
68.下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的系统和方法的示例。
69.在图像降噪中，为了提高图像质量，可以采用保边滤波方法，在进行图像降噪的同时能够保持图像中物体的边缘锐利，从而使降噪后的图像能够保持高清晰度。保边滤波方法可以有效消除图像中的高斯噪声、泊松噪声等较小幅度的噪声，但对于幅度比较大的椒盐噪声引起的孤立点噪声，则无法很好的起到图像降噪的效果，进而降低图像质量。
70.其中，孤立点噪声(孤立像素点)是指在一个邻域内，像素值与邻域内其他像素的像素值值显著不同的像素点。孤立像素点为该领域内的像素最大值点(或像素最小值点)，且其像素值和邻域中的像素次大值(或像素次小值)差距较大。
71.为了提高图像降噪处理过程中的图像质量，本技术的部分实施例中提供一种保边滤波方法，所述保边滤波方法可以针对孤立像素点调整保边滤波的实现方法，从而保证图像降噪处理后图像的清晰度和解析力。如图1所示，图1为本技术实施例提供的一种保边滤波方法的流程示意图，所述保边滤波方法包括如下步骤：
72.s100：获取待滤波图像。
73.其中，待滤波图像是指需要进行保边滤波处理的图像。
74.s200：在待滤波图像中检测孤立像素点，以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像。
75.获取到待滤波图像后，可以在待滤波图像中检测孤立像素点，并按照预设标识在待滤波图像中标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像。还可以基于预设第一标识在待滤波图像中标记孤立像素点，基于预设第二标识在所述待滤波图像中标记非孤立像素点，以生成孤立点掩码图像。
76.需要说明的是，本技术实施例对第一标识、第二标识不作具体的限定。例如，可以将待滤波图像中的孤立像素点标记为数字“1”，将待滤波图像中的非孤立像素点标记为数字“0”，从而生成携带该标识的孤立点掩码图像。
77.在一些实施例中，在待滤波图像中检测孤立像素点时，可以遍历待滤波图像中的像素点，获取待滤波图像中当前像素点预设第一尺寸邻域内的所有像素点，其中，当前像素
点为当前遍历到的像素点。对比当前像素点与邻域内的所有像素点的像素值，如果当前像素点为邻域内像素最大值点，计算当前像素点和邻域内像素次大值点的第一差分绝对值，标记第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。
78.或者，如果当前像素点为邻域内像素最小值点，计算当前像素点和邻域内像素次小值点的第一差分绝对值，标记第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。
79.可以理解的是，像素最大值点是指邻域内像素值最大的点，像素次大值点是指邻域内像素值次大的点，像素最小值点是指邻域内像素值最小的点，像素次小值点是指邻域内像素值次小的点，第一差分绝对值是指两个像素值之差的绝对值。
80.需要说明的是，本技术实施例对第一尺寸的尺寸大小不作具体的限定，本领域技术人员可以根据实际情况进行调整。例如，第一尺寸可以为3x3、3x5、5x5等尺寸。
81.此外，第一差分阈值也可以根据用户需求设置，用户可以设置一个第一差分阈值，也可以设置多个第一差分阈值，对于亮度较暗的像素点设置较小的阈值，对于亮度较亮的像素点设置较大的阈值，进而根据每个像素点的亮度属性选择相应的第一差分阈值。即在一些实施例中，用户可以预先设置第一差分阈值集合，其中，第一差分阈值集合包括多个第一差分阈值，每个第一差分阈值关联一个亮度区间。计算得到第一差分绝对值之后，可以获取该第一差分阈值集合，通过检测当前像素点的亮度值，以及查询该亮度值归属的亮度区间。提取亮度所归属的亮度区间关联的第一差分阈值。对比该第一差分绝对值和第一差分阈值，以及标记第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。例如，当前像素点的亮度值为10，其归属的亮度区间[10-15]关联的第一差分阈值为15，则在第一差分阈值集合中提取该第一差分阈值，与第一差分绝对值进行对比，以判断当前像素点是否为孤立像素点。
[0082]
示例性的，如图2所示，为本技术实施例提供的检测孤立像素点的流程示意图，遍历待滤波图像中的像素点，对于遍历到的当前像素点，可以获取当前像素点3x3邻域内的所有像素点，如果当前像素点为邻域内像素最大值点，则获取当前像素点的像素值px0以及3x3邻域内像素次大值点的像素值px1，计算当前像素点与像素次大值点的第一差分绝对值。
[0083]
例如，可以根据下式计算第一差分绝对值diff1：
[0084]
diff1＝abs(px0-px1)
[0085]
其中，px0表示当前像素点的像素值，px1表示邻域内像素次大值点的像素值，abs()表示绝对值函数。
[0086]
再对比第一差分绝对值与第一差分阈值，如果第一差分绝对值大于第一差分阈值，标记当前像素点为孤立像素点。如果第一差分绝对值小于或等于第一差分阈值，标记当前像素点为非孤立像素点。
[0087]
如果当前像素点不为邻域内像素最大值点，则判断当前像素点是否为邻域内像素最小值点，如果当前像素点不为邻域内像素最小值点，则标记当前像素点为非孤立像素点。如果当前像素点为邻域内像素最小值点，则获取当前像素点的像素值px0以及邻域内像素次小值点的像素值px2，计算当前像素点与像素次小值点的第一差分绝对值。
[0088]
例如，可以根据下式计算第一差分绝对值diff1：
[0089]
diff1＝abs(px0-px2)
[0090]
其中，px0表示当前像素点的像素值，px2表示邻域内像素次小值点的像素值，abs()表示绝对值函数。
[0091]
再对比第一差分绝对值与第一差分阈值，如果第一差分绝对值大于第一差分阈值，标记当前像素点为孤立像素点。如果第一差分绝对值小于或等于第一差分阈值，标记当前像素点为非孤立像素点。例如，基于标识“id_mask＝1”标记孤立像素点，基于标识“id_mask＝0”标记非孤立像素点。
[0092]
s300：对待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像。
[0093]
如图3所示，获取到待滤波图像后，可以基于滤波器对待滤波图像执行孤立点滤波处理，将待滤波图像输入预置滤波器中，通过滤波器消除待滤波图像中的孤立像素点，以获取滤波器输出的去孤立点图像。其中，本技术实施例对消除孤立像素点的滤波器不作具体的限定。例如，滤波器可以为中值滤波器，中值滤波器可以将待滤波图像中每个像素点的像素值设置为该像素点预设尺寸邻域窗口内的所有像素点像素值的中值，从而消除孤立像素点。
[0094]
s400：基于孤立点掩码图像将待滤波图像和去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像。
[0095]
其中，基底图像中不存在孤立像素点，即执行保边滤波处理的判边基准。在一些实施例中，如图3、图4所示，检测孤立点掩码图像中的标识，标识包括第一标识和第二标识。其中，第一标识为标记孤立像素点的标识，第二标识为标记非孤立像素点的标识。提取第一标识在去孤立点图像中对应的像素点，提取第二标识在待滤波图像中对应的像素点，将第一标识在去孤立点图像中对应的像素点以及第二标识在待滤波图像中对应的像素点进行组合，以构建基底图像。也就是说，基底图像由待滤波图像中的非孤立像素点和孤立像素点经过孤立点滤波处理后的滤波结果组成。
[0096]
可以理解的是，通过遍历孤立点掩码图像中的标识，可以判断标识对应的像素点是否是孤立像素点，如果为孤立像素点，则将去孤立点图像中对应的像素点作为保边滤波的判边基准，即将执行孤立点滤波处理后的滤波结果作为保边滤波的判边基准，如果为非孤立像素点，则将待滤波图像中对应的像素点作为保边滤波的判边基准，从而使得基底图像中不存在孤立像素点。
[0097]
s500：基于基底图像对待滤波图像执行保边滤波处理，以得到待滤波图像的滤波图像。
[0098]
获取到基底图像后，可以基于基底图像对待滤波图像执行保边滤波处理。对待滤波图像执行保边滤波处理的过程中，可以遍历待滤波图像中的像素点。获取待滤波图像中当前像素点预设第二尺寸邻域内的所有像素点，以及获取当前像素点在基底图像中对应的基底像素点。计算邻域内每个像素点与基底像素点的第二差分绝对值，再根据第二差分绝对值计算邻域内每个像素点的滤波权重。
[0099]
其中，邻域内每个像素点的滤波权重与第二差分绝对值关联，可以预先设置第二差分阈值、第一权重和第二权重。在计算邻域内像素点的滤波权重时，可以获取该第二差分阈值，对比第二差分绝对值和第二差分阈值。如果第二差分绝对值大于第二差分阈值，确定滤波权重为第一权重，即与基底像素点的第二差分绝对值大于第二差分阈值的像素点对应
的滤波权重为第一权重，如果第二差分绝对值小于或等于第二差分阈值，确定滤波权重为第二权重，即与基底像素点的第二差分绝对值小于或等于第二差分阈值的像素点对应的滤波权重为第一权重。
[0100]
获取到邻域内每个像素点的滤波权重后，根据邻域内每个像素点的滤波权重计算当前像素点的保边滤波结果，其中，保边滤波结果为乘积之和与滤波权重之和的比值，乘积之和为邻域内所有像素点的像素值和滤波权重乘积之和，滤波权重之和为邻域内所有像素点的滤波权重之和。
[0101]
需要说明的是，本技术实施例对第二尺寸的尺寸大小不作具体的限定，本领域技术人员可以根据实际情况进行调整。例如，第二尺寸可以为5x5、7x7等尺寸。此外，第二差分阈值也可以根据用户需求设置，用户可以设置一个第二差分阈值，也可以设置多个第二差分阈值，根据每个像素点的亮度属性选择相应的第一差分阈值，具体实施方式可参照上述第一差分阈值集合的步骤，再此不做赘述。
[0102]
示例性的，如图5所示，为本技术实施例提供的对待滤波图像执行保边滤波处理的流程示意图，遍历待滤波图像中的像素点，对于遍历到的当前像素点，可以获取当前像素点5x5邻域内所有像素点的像素值px-win[5][5]，以及获取当前像素点在基底图像中对应基底像素点的像素值px-base。计算邻域内每个像素点的像素值px-win[n][m]与基底像素点的像素值px-base的第二差分绝对值diff2：
[0103]
例如，可以根据下式计算第二差分绝对值：
[0104]
diff2[n][m]＝abs(px-base-px-win[n][m])
[0105]
其中，diff2[n][m]表示邻域内第n行第m列的像素点与基底像素点的第二差分绝对值，thre表示第二差分阈值，px-base表示基底像素点的像素值，px-win[n][m]表示邻域内第n行第m列的像素点对应的像素值像素次大值点的像素值，abs()表示绝对值函数。
[0106]
再根据第二差分绝对值计算邻域内每个像素点的滤波权重，例如，可以根据下式计算滤波权重：
[0107]
wt[n][m]＝f(diff2[n][m]-thre)
[0108]
其中，wt[n][m]表示邻域内第n行第m列的像素点对应的滤波权重，f()表示将第二差分绝对值映射到滤波权重的函数。例如，预先设置第一权重为0，第二权重为1。如果diff2[n][m]＞thre，则wt[n][m]为0，如果diff2[n][m]≤thre，则wt[n][m]为1。
[0109]
获取到5x5邻域内每个像素点的滤波权重后，根据邻域内每个像素点的滤波权重计算当前像素点的保边滤波结果。例如，可以根据下式计算当前像素点的滤波权重：
[0110]
px-out＝sum(wt[n][m]*px-win[n][m])/sum(wt[n][m])
[0111]
其中，px-out表示当前像素点的滤波权重，sum()表示求和函数。
[0112]
由此，通过上述步骤，遍历待滤波图像中的像素点，并计算待滤波图像中所有像素点的保边滤波结果，从而生成待滤波图像的滤波图像。
[0113]
可以理解的是，如图6所示，为本技术实施例提供的第二差分阈值与滤波权重的映射关系图，根据图6可知，如果基底像素点的像素值px_base为孤立像素点，则其与邻域内像素点的第二差分绝对值diff2[n][m]将会较大，使得邻域内所有像素点的滤波权重wt[n][m]均为0，进而导致待滤波图像中孤立像素点无法被降噪。而本技术实施例预先对待滤波图像进行孤立像素点检测，并根据孤立像素点的检测结果设置保边滤波的判边基底图像，
基底图像中不存在孤立像素点，即保证基底像素点的像素值px_base不为孤立像素点，因此，待滤波图像中所有像素点均可以得到充分的降噪处理。
[0114]
本实施例中，本技术实施例预先对待滤波图像进行孤立像素点检测，并根据孤立像素点的检测结果设置保边滤波的判边基底图像，对于待滤波图像中的孤立像素点，可以预先消除，有效增强孤立像素点的滤波降噪效果，对于待滤波图像中的非孤立像素点，仍可以实现保边滤波的效果，使得待滤波图像中所有像素点均可以得到充分的降噪处理，同时保证图像降噪处理后图像的清晰度和解析力。
[0115]
基于上述保边滤波方法。本技术的部分实施例中还提供一种保边滤波装置，如图7所示，图7为本技术实施例提供的一种保边滤波装置的结构框图，所述保边滤波装置包括图像获取模块100、孤立点检测模块200、去孤立点滤波模块300、基底图像模块400和保边滤波模块500。其中：
[0116]
图像获取模块100，用于获取待滤波图像。
[0117]
孤立点检测模块200，用于在所述待滤波图像中检测孤立像素点，以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像。
[0118]
去孤立点滤波模块300，用于对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像。
[0119]
基底图像模块400，用于基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像。
[0120]
保边滤波模块500，用于根据基底图像对待滤波图像执行保边滤波处理，得到待滤波图像对应的滤波图像。
[0121]
需要说明的是，为了提高图像处理性能，降低硬件成本，上述处理模块可以采用半导体集成电路。
[0122]
下面结合本技术实施例中的附图，对本技术提供的保边滤波装置进行详细说明。
[0123]
图像获取模块100，获取待滤波图像，并将待滤波图像发送至孤立点检测模块200、去孤立点滤波模块300、基地图像构建模块400和保边滤波模块500。
[0124]
孤立点检测模块200，可以对待滤波图像进行孤立像素点检测，并对其进行标记，以输出孤立点掩码图像。例如，将待滤波图像中的孤立像素点标记为数字“1”，将待滤波图像中的非孤立像素点标记为数字“0”。
[0125]
去孤立点滤波模块300，消除待滤波图像中的孤立像素点，输出去孤立点图像。该模块可以对待滤波图像中的每个像素点的像素值进行限制，即保证像素点的像素值在预设范围之内。其中，消除孤立像素点的同时，图像的解析力也会受到一定的损失，但由于后续会筛选像素点，构建保边滤波的基底图像，因此，该模块输出的图像对于保边滤波处理后的最终滤波图像不会产生影响。
[0126]
基底图像模块400，可以按照孤立点掩码图像对待滤波图像和去孤立点图像的像素点进行选择。例如，遍历孤立点掩码图像中的标识，如果标识id_mask＝1，则输出去孤立点图像中的像素点作为后续保边滤波的基底图像，如果标识id_mask＝0，则输出待滤波图像中的像素点作为后续保边滤波的基底图像。
[0127]
保边滤波模块500，对待滤波图像执行保边滤波处理，同时考虑基底图像，对待滤波图像中的边缘、细节进行保护，防止图像在滤波降噪的过程中清晰度、解析力下降，从而
保证图像降噪处理后图像的清晰度和解析力。
[0128]
基于上述保边滤波方法，本技术的部分实施例中还提供一种电子设备，如图8所示，图7为本技术实施例提供的一种电子设备的结构框图，该电子设备800包括：至少一个处理器801，至少一个通信接口802，至少一个存储器803和至少一个总线804。其中，总线804用于实现这些组件直接的连接通信，通信接口302用于与其他节点设备进行信令或数据的通信，存储器303存储有可被处理器301执行的计算机程序指令。当电子设备800运行时，处理器801与存储器803之间通过总线304通信，处理器301调用存储器303中存储的计算机程序并执行该计算机程序可以实现本技术实施例提供的保边滤波方法。
[0129]
本技术提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本技术总的构思下的几个示例，并不构成本技术保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本技术方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本技术的保护范围。

技术特征：
1.一种保边滤波方法，其特征在于，包括：获取待滤波图像；在所述待滤波图像中检测孤立像素点，以及按照预设标识标记孤立像素点和非孤立像素点，以生成孤立点掩码图像；对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像；基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像；基于所述基底图像对所述待滤波图像执行保边滤波处理，以得到待滤波图像的滤波图像。2.根据权利要求1所述的保边滤波方法，其特征在于，在所述待滤波图像中检测孤立像素点的步骤，包括：遍历所述待滤波图像中的像素点；获取所述待滤波图像中当前像素点预设第一尺寸邻域内的所有像素点；如果所述当前像素点为所述邻域内像素最大值点，计算所述当前像素点和所述邻域内像素次大值点的第一差分绝对值；标记所述第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。3.根据权利要求2所述的保边滤波方法，其特征在于，在所述待滤波图像中检测孤立像素点的步骤，还包括：如果所述当前像素点为所述邻域内像素最小值点，计算所述当前像素点和所述邻域内像素次小值点的第一差分绝对值；标记所述第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。4.根据权利要求2所述的保边滤波方法，其特征在于，计算所述当前像素点和所述邻域内像素次大值点的第一差分绝对值的步骤之后，还包括：获取第一差分阈值集合，所述第一差分阈值集合包括多个第一差分阈值，所述第一差分阈值关联一个亮度区间；检测所述当前像素点的亮度值，以及查询所述亮度值归属的亮度区间；提取所述亮度值所归属的亮度区间关联的第一差分阈值；对比所述第一差分绝对值和所述第一差分阈值，以及标记所述第一差分绝对值大于第一差分阈值的像素点为孤立像素点。5.根据权利要求1所述的保边滤波方法，其特征在于，所述方法还包括：基于预设第一标识在所述待滤波图像中标记孤立像素点；基于预设第二标识在所述待滤波图像中标记非孤立像素点，以生成孤立点掩码图像。6.根据权利要求5所述的保边滤波方法，其特征在于，基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组的步骤，包括：检测所述孤立点掩码图像中的第一标识和第二标识；提取所述第一标识在所述去孤立点图像中对应的像素点；提取所述第二标识在所述待滤波图像中对应的像素点；将所述第一标识在所述去孤立点图像中对应的像素点以及所述第二标识在所述待滤波图像中对应的像素点进行组合，以构建基底图像。
7.根据权利要求1所述的保边滤波方法，其特征在于，对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理的步骤，包括：将所述待滤波图像输入预置滤波器中，所述滤波器用于消除所述待滤波图像中的孤立像素点；获取所述滤波器输出的去孤立点图像。8.根据权利要求1所述的保边滤波方法，其特征在于，根据所述基底图像对所述待滤波图像执行保边滤波处理的步骤，包括：遍历所述待滤波图像中的像素点；获取所述待滤波图像中当前像素点预设第二尺寸邻域内的所有像素点；获取所述当前像素点在所述基底图像中对应的基底像素点；计算所述邻域内每个像素点与所述基底像素点的第二差分绝对值，以及根据所述第二差分绝对值计算所述邻域内每个像素点的滤波权重；根据所述邻域内每个像素点的滤波权重计算当前像素点的保边滤波结果，所述保边滤波结果为乘积之和与滤波权重之和的比值，所述乘积之和为所述邻域内所有像素点的像素值和滤波权重乘积之和，所述滤波权重之和为所述邻域内所有像素点的滤波权重之和。9.根据权利要求8所述的保边滤波方法，其特征在于，根据所述第二差分绝对值计算所述邻域内每个像素点的滤波权重的步骤，还包括：获取第二差分阈值；对比所述第二差分绝对值和所述第二差分阈值；如果所述第二差分绝对值大于所述第二差分阈值，确定所述滤波权重为第一权重；如果所述第二差分绝对值小于或等于所述第二差分阈值，确定所述滤波权重为第二权重。10.一种保边滤波装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取待滤波图像；孤立点检测模块，用于在所述待滤波图像中检测孤立像素点，以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像；去孤立点滤波模块，用于对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像；基底图像构建模块，用于基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像；保边滤波模块，用于根据所述基底图像对所述待滤波图像执行保边滤波处理，得到所述待滤波图像对应的滤波图像。11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的计算机程序指令，所述处理器被配置为：获取待滤波图像；在所述待滤波图像中检测孤立像素点，以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像；对所述待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像；
基于所述孤立点掩码图像将所述待滤波图像和所述去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像；基于所述基底图像对所述待滤波图像执行保边滤波处理，以得到待滤波图像的滤波图像。

技术总结
本申请提供一种保边滤波方法、装置及电子设备，所述方法可以在获取到待滤波图像后，在待滤波图像中检测孤立像素点。以及按照预设标识标记孤立像素点，以生成孤立点掩码图像。对待滤波图像执行孤立点滤波处理，以生成去孤立点图像。再基于孤立点掩码图像将待滤波图像和去孤立点图像进行像素点重组，以构建基底图像。最后基于基底图像对待滤波图像执行保边滤波处理，以得到待滤波图像的滤波图像。所述方法能够检测图像中的孤立像素点，并针对孤立像素点调整保边滤波的实现方法，有效消除孤立点噪声，提高图像降噪处理过程中的图像质量。提高图像降噪处理过程中的图像质量。提高图像降噪处理过程中的图像质量。


技术研发人员：周杰旻
受保护的技术使用者：爱芯元智半导体（上海）有限公司
技术研发日：2023.06.15
技术公布日：2023/9/7