圖像降噪方法和系統的制作方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖像降噪方法和系統。
【背景技術】
[0002]隨著科技的發展，手機、平板電腦、相機等終端的功能也得到不斷的完善。同時，隨著數碼產品的普及，圖像已成為人類活動中最常用的信息載體，它們包含著物體的大量信息，成為人們獲取外界原始信息的主要途徑。
[0003]現在手機或平板電腦等終端設備已經成為圖像拍攝的常用工具。此類終端設備的攝像頭使用的感光器件噪點比較大，尤其是光線較暗時，需要高ISO(感光度)的場景下，拍攝出來的視頻噪點非常明顯，使得拍攝效果大打折扣。
[0004]傳統的降噪算法大多是根據圖像的環境光亮度，選取不同的降噪強度。一種是采用整體降噪的方式，采用這種方式，若降噪程度大，就會造成高亮區域細節被抹;如果降噪程度小，又導致低亮區域噪點嚴重的情況;也有稍微精細的方式是把圖像分區域進行降噪；但是不管是哪種方式，都會出現降噪以后斑塊化的情況，降噪效果差。
【發明內容】
[0005]本發明的目的在于提供一種圖像降噪方法和系統，可以提升圖像的降噪效果。
[0006]本發明的目的通過如下技術方案實現:
[0007]—種圖像降噪方法，包括如下步驟:
[0008]識別待降噪圖像中的面部區域，對所述面部區域內的非膚色像素點的顏色值進行過濾；
[0009]識別所述待降噪圖像的暗部區域，對所述暗部區域進行灰度化處理；
[0010]對當前圖像進行降白噪處理，所述當前圖像為經過非膚色像素點的顏色值過濾、灰度化處理后的待降噪圖像。
[0011 ] 一種圖像降噪系統，包括:
[0012]第一降色噪模塊，用于識別待降噪圖像中的面部區域，對所述面部區域內的非膚色像素點的顏色值進行過濾；
[0013]第二降色噪模塊，用于識別所述待降噪圖像的暗部區域，對所述暗部區域進行灰度化處理；
[0014]降白噪模塊，用于對當前圖像進行降白噪處理，所述當前圖像為經過非膚色像素點的顏色值過濾、灰度化處理后的待降噪圖像。
[0015]根據上述本發明的方案，其是識別待降噪圖像中的面部區域，對所述面部區域內的非膚色像素點的顏色值進行過濾，識別所述待降噪圖像的暗部區域，對所述暗部區域進行灰度化處理，對當前圖像進行降白噪處理，所述當前圖像為經過非膚色像素點的顏色值過濾、灰度化處理后的待降噪圖像，其中，對所述面部區域內的非膚色像素點的顏色值進行過濾以及對所述暗部區域進行灰度化處理兩個過程是降色噪的過程，也就是說，本發明的方案對待降噪圖像進行了兩次降噪處理，一次為降色噪，另一次為降白噪，可以有效的避免斑塊化的出現，提升了降噪效果；同時，這是一種從人眼感知圖像的視覺效果出發進行的降噪方式，以達到降低人眼感知的噪聲的目的，而不需要對人眼無法感知的噪聲進行處理，提高了降噪效率。
【附圖說明】
[0016]圖1為本發明的圖像降噪方法實施例的流程示意圖；
[0017]圖2為本發明的圖像降噪系統的一個實施例的結構示意圖；
[0018]圖3為本發明的圖像降噪系統的另一個實施例的結構示意圖；
[0019]圖4為圖2中的第一降色噪模塊在其中一個實施例的細化結構示意圖；
[0020]圖5為圖2中的第二降色噪模塊在其中另一個實施例的細化結構示意圖；
[0021]圖6為圖2中的降白噪模塊在其中一個實施例的細化結構示意圖。
【具體實施方式】
[0022]為使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步的詳細說明。應當理解，此處所描述的【具體實施方式】僅僅用以解釋本發明，并不限定本發明的保護范圍。
[0023]為了便于理解本發明的方案，以下首先對噪聲進行說明。
[0024]低光下拍攝的圖像會存在兩種噪聲，第一種是色噪，帶有顏色，在面部和暗部(照片上沒有光照或者光照極低的黑色部分)出現會非常明顯;第二種是白噪，類似電視機上的雪花點，黑白，在暗部明顯，在面部和有光照的部分出現，從用戶視覺上看就不會特別明顯，顏色越亮的區域，視覺越不明顯。這兩種噪聲都是人眼可感知的噪聲。以下對本發明方案進行說明。
[0025]在下述說明中，首先針對本發明的圖像降噪方法的實施例進行說明，再對本發明的圖像降噪系統的各實施例進行說明。
[0026]參見圖1所示，為本發明的圖像降噪方法的實施例的流程示意圖。如圖1所示，本實施中的圖像降噪方法包括如下步驟:
[0027]步驟SlOl:識別待降噪圖像中的面部區域，對所述面部區域內的非膚色像素點的顏色值進行過濾；
[0028]其中，面部區域的識別方式具體可以是:對所述待降噪圖像進行人臉識別，獲得所述待降噪圖像中的人臉區域;識別所述人臉區域內的特征部位的所在位置，根據所述特征部位的所在位置獲取所述面部區域；
[0029]這里，通過人臉識別獲得人臉所在的一個矩形框，該矩形框內的區域即為所述人臉區域，所述面部區域位于該矩形框內；
[0030]這里，特征部位可以指人體五官中的部分五官或者全部五官，例如，人眼和嘴巴；在獲得了特征部位的所在位置后，可以根據所述特征部位的所在位置構造出面部輪廓，面部輪廓內的區域即為所述面部區域;根據所述特征部位的所在位置構造出面部輪廓可以采用現有方式，在此不予贅述；
[0031]這里，對所述面部區域內的非膚色像素點的顏色值進行過濾的過程具體可以包括:可以分別將所述面部區域內各像素點的像素值與預設的膚色范圍進行比較，獲取像素值不在所述膚色范圍內的像素點，當前獲取的像素點即為非膚色像素點，過濾掉非膚色像素點的顏色值；
[0032]步驟SlOl實現了對面部區域的降色噪處理，處理后，完成了對人眼可感知的面部區域的色噪的降噪處理;考慮到并不是所有拍攝的圖像都需要進行降噪處理，或者并不是所有拍攝的圖像中都具有臉部區域，為了能夠自適應的進行降噪處理，在其中一個實施例中，在步驟SlOl之前，還可以包括步驟:在拍攝預覽時，檢測環境光并進行人臉識別，若環境光亮度值小于預設的環境亮度閾值且在預覽區域內識別到人臉，則將拍攝獲得的圖像作為所述待降噪圖像，進入步驟SlOl;也就是說，將環境光亮度值小于預設的環境亮度閾值且識別到人臉作為執行步驟SlOl及之后的降噪流程的啟動條件；
[0033]這里，環境亮度閾值可以根據實際需要進行設定，可以是系統默認值，也可以是用戶自行設置的；
[0034]步驟S102:識別所述待降噪圖像的暗部區域，對所述暗部區域進行灰度化處理；
[0035]其中，識別暗部區域的方式具體可以是:根據所述待降噪圖像的中像素點的亮度值，識別出低于預設的圖像亮度閾值的區域，該區域即暗部區域;更為具體的方式可以是:按照預設的劃分方式將所述待降噪圖像劃分為多個區域，分別獲取各個區域內像素點的亮度平均值，將各個亮度平均值分別與圖像亮度閾值，亮度平均值小于圖像亮度閾值的區域為暗部區域;其中，劃分方式可以是平均劃分、也可以是非平均劃分；
[0036]其中，對所述暗部區域進行灰度化處理的過程可以包括:對所述暗部區域內各像素點的像素值進行檢測，將像素值中包括顏色值的像素點進行灰度化處理，其中，灰度化處理指將相應像素點的像素值賦值為灰度值；
[0037]步驟S102實現了對暗部區域的降色噪處理，處理后，完成了對人眼可感知的暗部區域色噪的降噪處理；
[0038]需要說明的是，上述步驟S101、步驟S102可以不采用上述先后順序進行，也可以同時進行；
[0039]步驟S103:對當前圖像進行降白噪處理，所述當前圖像為經過非膚色像素點的顏色值過濾、灰度化處理后的待降噪圖像；
[0040]其中，對當前圖像進行降白噪處理的過程具體可以包括:根據所述當前圖像中像素點的亮度值，對所述當前圖像進行區域劃分;分別根據區域劃分后的各分區的亮度平均值獲取各所述分區對應的降白噪強度，分別對各所述分區采用對應的降白噪強度進行降白噪處理；
[0041]具體地，可以預先設置圖像亮度范圍與降白噪強度的對應關系，其中，降白噪強度越強(或者稱為等級越高)，所對應的圖像亮度范圍內的亮度值越低，例如，若圖像亮度范圍為O?50，對應第一降白噪強度，若圖像亮度范圍為51?120，對應第二降白噪強度，若圖像亮度范圍為121?255，對應第三降白噪強度，第一降白噪強度、第二降白噪強、第三降白噪強度的強度依次減弱；按照圖像亮度范圍與降白噪強度的