图像去噪方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及图像去噪技术领域，具体地，涉及一种图像去噪方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在广泛意义上，图像噪声(image noise)指图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素，是存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。例如，图像噪声可以是图像中亮度或颜色信息的随机变化(被拍摄物体本身并没有)所表现为的电子噪声。图像噪声的产生原因可能是由扫描仪或数码相机的传感器和电路产生，也可能是受胶片颗粒或者理想光电探测器中不可避免的散粒噪声影响产生。图像噪声是图像拍摄过程中不希望存在的产物，其给图像带来了错误和额外的信息。
3.现有技术中，图像的去噪的方法包括：基于滤波器的方法、基于模型的方法等。但是现有技术中这些方法在对图像四角噪声去除困难，会影响到图片整体的的清晰度。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术中至少一项技术问题，本技术的目的是提供一种图像去噪方法、装置、设备及存储介质。
5.本技术第一方面提供一种图像去噪方法，所述方法包括：获取待处理图像的多张边缘图像，所述边缘图像是所述待处理图像的边缘区域的部分图像；对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像；基于所述多张去噪图像以及所述待处理图像，生成去噪后的目标图像。
6.可选地，对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像，包括：将每一所述边缘图像进行分割，得到多组局部图像，其中，每组局部图像对应一张边缘图像；将每组局部图像中噪声所在的局部图像确定为目标局部图像；对每组局部图像对应的目标局部图像进行去噪处理，得到多张第一去噪图像；用所述第一去噪图像替换各组局部图像中对应的目标局部图像，得到去噪后的多组局部图像，所述去噪后的多组局部图像包括的多张图像即所述多张去噪图像。
7.可选地，所述方法还包括：获取与每组局部图像对应的第一去噪图像的噪声质量；在所述噪声质量大于噪声阈值的情况下，对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，直到获取得到至少一个第二去噪图像，所述第二去噪图像的噪声质量小于或等于所述噪声阈值；用所述至少一个第二去噪图像替换对应各组局部图像中的目标局部图像，得到所述多张去噪图像。
8.可选地，所述对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，包括：对每组局部图像对应的第一去噪图像中噪声所在的局部区域均进行至少一次去噪，直至每组局部图像对应进行至少一次去噪的图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。
9.可选地，所述对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，包括：从所述多组局部图像中确定目标组局部图像，所述目标组局部图像对应的第一去噪图像的噪声质量大于所述噪声阈值；对所述目标组局部图像对应的第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，直至所述目标组局部图像对应的进行至少一次去噪的图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。
10.可选地，将所述每张边缘图像进行分割，包括：对所述每张边缘图像按照预设的分割单元进行分割。
11.可选地，所述待处理图像为对连续拍摄多张拍摄图像预设的分割单元进行分割得到的多张分割图像进行合成后得到的，所述方法还包括：将同一区域对应的多张分割图像作为一个分割图像集合，生成与多个区域对应的多个分割图像集合，所述多个区域为一张完整的拍摄图像中包括的所有的区域；获取每一分割图像集合中满足噪声质量最低的目标分割图像；将每一分割图像集合对应的目标分割图像按照所述分割单元进行合成，得到所述待处理图像。
12.本技术第二方面提供一种图像去噪装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待处理图像的多张边缘图像，所述边缘图像是所述待处理图像的边缘区域的部分图像；去噪模块，用于对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像；生成模块，用于基于所述多张去噪图像以及所述待处理图像，生成去噪后的目标图像。
13.本技术第三方面提供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上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
14.本技术第四方面提供一种电子设备，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
15.通过上述图像去噪方法，对获取图像的边缘图像，，对每一边缘图像的噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，通过对边缘图像进行多次细分，能够对更多更小的细节进行处理，解决了目前四角噪声去除困难，会影响到图片整体的的清晰度的问题。
16.本技术的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
17.附图是用来提供对本技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本技术，但并不构成对本技术的限制。在附图中：
18.图1是根据一示例性实施例示出的一种图像去噪方法的流程图；
19.图2是根据一示例性实施例示出的一种获取边缘图像的示意图；
20.图3是根据一示例性实施例示出的另一种获取边缘图像的示意图；
21.图4是根据一示例性实施例示出的另一种图像去噪方法的流程图；
22.图5是根据一示例性实施例示出的一种图像去噪装置的示意框图；
23.图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的示意框图。
具体实施方式
24.以下结合附图对本技术的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本技术，并不用于限制本技术。
25.需要说明的是，本技术中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
26.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
27.在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
28.需要指出，本技术实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”用以区别类似或不同的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本技术实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
29.对本技术实施例进行进一步详细说明之前，对本技术实施例中涉及的名词和术语进行说明，本技术实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
30.去噪技术是通信工程术语，从信号中去除噪声的技术。所有的信号处理设备，包括模拟和数字，都具有使其易受噪声影响的特性。噪声可以是具有均匀频率分布的随机噪声或白噪声，也可以是由设备机制或信号处理算法引入的与频率相关的噪声。
31.现有技术中图像的去噪方法大致可分为基于滤波器的方法和基于模型的方法。
32.基于滤波的方法如中值滤波和维纳滤波等，是利用某些人工设计的低通滤波器来去除图像噪声。
33.示例的，中值滤波器，是一种常用的非线性平滑滤波器，其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换，其主要功能是让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。
34.但是基于滤波的方法，只能针对以一种噪声进行去除，效果不佳，且对于图像四角的噪声也很难去除。
35.基于模型的方法，是对自然图像或噪声的分布进行建模。然后，它们使用模型分布作为先验，试图获得清晰的图像与优化算法。基于模型的方法通常将去噪任务定义为基于最大后验(map)的优化问题，其性能主要依赖于图像的先验。在过去的几十年中，各种基于模型的方法已经被用于图像先验建模，包括非局部自相似(nss)模型，稀疏模型，梯度模型和马尔可夫随机场(mrf)模型。
36.上述方法不仅需要手动设置超参数。且这些方法在测试阶段通常涉及复杂的优化问题，使去噪过程时非常耗时的。因此，大多数基于先验图像先验方法在不牺牲计算效率的情况下很难获得高性能。
37.有鉴于此，本技术实施例提供一种图像去噪方法，该方法应用于电子设备，该电子
设备在实施的过程中可以为各种类型的具有信息处理能力的设备。例如，所述电子设备可以包括个人计算机、笔记本电脑、掌上电脑或服务器等；该电子设备还可以为移动终端，例如所述移动终端可以包括手机、车载电脑、平板电脑或投影仪等。该方法所实现的功能可以通过电子设备中的处理器调用程序代码来实现，当然程序代码可以保存在计算机存储介质中，可见，该电子设备至少包括处理器和存储介质。
38.图1为本技术实施例提供的一种图像去噪方法的实现流程示意图，如图1所示，该方法可以包括以下步骤110至步骤130：
39.步骤110，获取待处理图像的多张边缘图像，所述边缘图像是所述待处理图像的边缘区域的部分图像。
40.获取待处理图像，所述待处理图像是等待进行对其进行噪声去除的图像。获取待处理图像的边缘区域的全部或者部分图像作为边缘图像。
41.所述边缘区域可以根据需要进行确定，在本技术的一种实施例中，确定每一边角处的图像为边缘图像，图像通常为规则矩形如长方形，直接获取待处理图像的四个边角处一定区域的图像，示例的，如图2所示，待处理图像为一个长方形的图像，从该图像的四个顶点处开始沿着两条边获取一个3cm
ⅹ
3cm的图像作为边缘图像。
42.在本技术的另一种实施例中，设置边缘图像为九格方图中的指定图像，如图3所示，按照指定比例将待处理图像划分九格划分，得到一个九格方图，该九格方图包括1至9，共9个方格。可以指定1、3、7、9四个方格的图像为边缘图像，也可以指定1、4、7、3、6、9六个方格的图像为边缘图像。
43.步骤120，对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像。
44.对于每一个边缘图像，查找噪声所在的局部区域，对该局部区域执行一次或者多次的去噪。例如，将所述边缘图像划分为第一集合，如对边缘图像进行六等分，得到六张第一图像，六张第一图像即为第一集合。查找包括噪声的第一图像，从而获取噪声所在的局部区域，对所获取的包括噪声的第一图像进行去噪，将去噪后的第一图像及未去噪的第一图像按照原有布局合成，得到新的边缘图像。
45.对于多次执行局部去噪的场景，例如，得到新的边缘图像后，将新的边缘图像划分为第二集合，例如，对新的边缘图像进行九格划分，得到新的边缘图像对应的九格方图，查找包括噪声的方格图片，从而再次获得包含噪声的局部区域，对包含噪声的方格图像进行去噪，将去噪后的方格图片及未去噪的方格图片按照原有布局合成，得到去噪图像。
46.每一个边缘图像都查找噪声所在的局部区域执行去噪，完后得到多张去噪图像。
47.步骤130，基于所述多张去噪图像以及所述待处理图像，生成去噪后的目标图像。
48.对于每一去噪图像，替换所述待处理图像中对应的边缘区域，获得去噪后的目标图像。
49.或者，所述多张去噪图像按照原有的顺序，与所述待处理图像提取边角后剩余的图像进行合成，获得去噪后的目标图像。
50.通过上述图像去噪方法，对每一边缘图像的噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，通过对边缘图像进行一次或者多次细分，能够对更多更小的细节进行处理，解决了目前四角噪声去除困难，会影响到图片整体的的清晰度的问题。
51.图4为本技术实施例提供的另一种图像去噪方法的实现流程示意图，如图4所示，该方法可以包括以下步骤410至步骤430：
52.步骤410，获取待处理图像的多张边缘图像，所述边缘图像是所述待处理图像的边缘区域的部分图像。
53.获取待处理图像，所述待处理图像是等待进行对其边角进行噪声去除的图像。获取待处理图像每一边缘区域处的图像，所述边缘区域是预先指定的区域。例如，指定九格方图四个边角方格为边缘区域，对待处理图像进行九格划分，得到一个九格方图，获取九格方图四个边角处的方格图片，得到待处理图像的多张边缘图像。
54.步骤420，将每一所述边缘图像进行分割，得到多组局部图像，其中，每组局部图像对应一张边缘图像；将每组局部图像中噪声所在的局部图像确定为目标局部图像；对每组局部图像对应的目标局部图像进行去噪处理，得到多张第一去噪图像；用所述第一去噪图像替换各组局部图像中对应的目标局部图像，得到去噪后的多组局部图像，所述去噪后的多组局部图像包括的多张图像即所述多张去噪图像。
55.按照预设的分割单元对每张边缘图像进行分割，得到边缘图像对应的一组局部图像，从而获得多组局部图像。所述分割单元是指对待处理图像的分割方式，例如，分割单元为被设置为四等分，对于一张边缘图像被分割为均等的四张局部图像，四张局部图像即为一组局部图像。
56.在本技术的另一个实施例中，采用图3所示的九格方图作为分割单元，对所述每张边缘图像按照九宫格方式进行分割。即，对每张边缘图像进行九格划分，得到每一边缘图像对应的一个九个格方图，从而获得多组局部图像。
57.对于每一个九格方图，查找其中包括噪声的方格图片，即目标局部图像。
58.对每一九格方图对应的目标局部图像进行去噪处理，得到至少一张第一去噪图像。
59.用所述第一去噪图像替换各组局部图像中的目标局部图像，得到去噪后的多组局部图像，所述去噪后的多组局部图像包括的多张图像即所述多张去噪图像。
60.在本技术一些多次去噪的实施例中，还需对第一去噪图像进行去噪。例如，对于每一张第一去噪图像，获取其对应九格方图，将该九格方图中包含噪声的方格图片进行去噪，使用去噪后的方格图替换原有方格图像进行合成得到去噪后的第一去噪图像，每一去噪后的第一去噪图像替换各组局部图像中的目标局部图像，得到去噪后的多组局部图像。
61.在本技术一个示例中，在所述对每组局部图像对应的目标局部图像进行去噪处理，得到第一去噪图像之后，所述方法还包括：获取与每组局部图像对应的第一去噪图像的噪声质量；在所述噪声质量大于噪声阈值的情况下，对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，直到获取得到至少一个第二去噪图像，所述第二去噪图像的噪声质量小于或等于所述噪声阈值；用所述至少一个第二去噪图像替换对应各组局部图像中的目标局部图像，得到所述多张去噪图像。
62.获取每一个九格方图对应第一去噪图像的噪声质量，例如，获取第一去噪图像中的噪点数量，和/或，清晰度。
63.在第一去噪图像的噪声质量大于噪声阈值的情况下，所述噪声阈值可以依据具体情况提前进行设置。对至少一张第一去噪图像进行至少一次去噪，例如，执行迭代，将第一
去噪图像作为初始轮次的图像，获取每一轮次图像对应九格方图，将该九格方图中包含噪声的方格图片进行去噪，使用去噪后的方格图替换原有方格图像进行合成得到下一轮次的图像，直至再次进行至少一次去噪的图像的噪声质量小于或等于所述噪声阈值，将其作为第二去噪图像。对至少一张中的第一去噪图像进行去噪得到至少一个第二去噪图像。
64.使用所述至少一个第二去噪图像替换对应各组局部图像中的目标局部图像，得到所述多张去噪图像。
65.在一个实施例中，所述对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，包括：对每组局部图像对应的第一去噪图像中噪声所在的局部区域均进行至少一次局部去噪，直至每组局部图像对应的进行至少一次去噪的图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。
66.在去噪图像的噪声质量大于噪声阈值的情况下，对每组局部图像对应的第一去噪图像均再次进行至少一次去噪，例如，对每一九格方图对应的第一去噪图像，获取每一第一去噪图像中的噪声区域，对噪声区域进行至少一次去噪的，直到去噪完成的第一去噪图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。
67.在一个实施例中，所述对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，包括：从所述多组局部图像中确定目标组局部图像，所述目标组局部图像对应的第一去噪图像的噪声质量大于所述噪声阈值；对所述目标组局部图像对应的第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，直至所述目标组局部图像对应的进行至少一次去噪的图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。
68.确定噪声质量大于噪声阈值的去噪图像对应的目标组局部图像，如，获取噪声质量大于噪声阈值的去噪后方格图片对应的九格方图，对该九格方图对应的第一去噪图像再次进行至少一次局部去噪，直至所述目标组局部图像对应的再次进行至少一次局部去噪的局部图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。例如，将上述噪声质量大于噪声阈值的第一去噪图像作为初始轮次的查找图像；执行迭代步骤，所述迭代步骤包括：获取上一次轮次的查找图像；将所述上一次轮次的查找图像划分为多个局部图像，查找所述多个局部图像中的目标局部图像，所述目标局部图像包括噪点；对所述目标局部图像进行去噪，将去噪后的目标局部图像作为本轮次的查找图像，获取所述本轮次的查找图像的噪声质量；在所述噪声质量小于噪声阈值的情况下，继续迭代；直到当前轮次局部去噪的局部图像的噪声质量小于或等于所述噪声阈值。
69.步骤430，基于所述多张去噪图像以及所述待处理图像，生成去噪后的目标图像。
70.对于每一去噪图像，按照替换所述待处理图像对应的边角区域，获得去噪后的目标图像。
71.或者，所述多张去噪图像按照，原有的顺序与所述待处理图像提取边角后剩余的图像进行合成，获得去噪后的目标图像。
72.通过上述图像去噪方法，对每一边缘图像进行至少一次局部去噪，所述局部去噪包括：获取噪声所在的局部区域，对所述局部区域进行去噪，上述方法对边缘图像进行多次细分，能够对更多更小的细节进行处理，划分不仅可以解决四角噪点问题，还可以对整体图片清晰度和噪点进行把控，解决了目前四角噪声去除困难，会影响到图片整体的的清晰度的问题。
73.本技术一个实施例中，所述待处理图像为对连续拍摄多张拍摄图像依据预设的分割单元进行分割得到的多张分割图像进行合成后得到的，在所述获取待处理图像每一边角处的图像之前，所述方法还包括：将同一区域对应的多张分割图像作为一个分割图像集合，生成与多个区域对应的多个分割图像集合，所述多个区域为一张完整的拍摄图像中包括的所有的区域；获取每一分割图像集合中满足噪声质量最低的目标分割图像；将每一分割图像集合对应的目标分割图像按照所述分割单元进行合成，得到所述待处理图像。
74.所述待处理图像是合成得到的，所述待处理图像的合成方法包括：
75.拍摄出n张照片，n》1，将所有拍摄出来n张照片都按照预设的分割单元进行分割，如将分割单元设置为九格划分，将n张照片都进行九格划分，得到多张分割图像。
76.将九格图中一个区域对应的多张分割图像作为一个分割图像集合，逐一获得每一区域对应的多张分割图像，生成多个分割图像集合。
77.对于每一分割图像集合，对其中的分割图像进行对比，得到满足噪声质量最低的目标分割图像，如得到清晰度和噪声表现最好的目标分割图像。
78.将每一分割图像集合对应的目标分割图像按照所述分割单元进行合成，得到所述待处理图像。
79.图5为本技术实施例提供的一种图像去噪装置的示意框图，如图5所示，所述装置500包括获取模块510、去噪模块520和生成模块530，其中：
80.获取模块510，用于获取待处理图像的多张边缘图像，所述边缘图像是所述待处理图像的边缘区域的部分图像；
81.去噪模块520，用于对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像；
82.生成模块530，用于基于所述多张去噪图像以及所述待处理图像，生成去噪后的目标图像。
83.可选的，所述去噪模块，包括：
84.分割子模块，用于将每一所述边缘图像进行分割，得到多组局部图像，其中，每组局部图像对应一张边缘图像；
85.确定子模块，用于将每组局部图像中噪声所在局部图像确定为目标局部图像；
86.去噪子模块，用于对每组局部图像对应的目标局部图像进行去噪处理，得到多张第一去噪图像；
87.替换子模块，用于用所述多张第一去噪图像替换各组局部图像中对应的目标局部图像，得到去噪后的多组局部图像，所述去噪后的多组局部图像包括的多张图像即所述多张去噪图像。
88.可选的，所述装置还包括：
89.质量获取模块，用于获取与每组局部图像对应的第一去噪图像的噪声质量；
90.重复模块，用于在所述噪声质量大于噪声阈值的情况下，对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，直到获取得到至少一个第二去噪图像，所述第二去噪图像的噪声质量小于或等于所述噪声阈值；
91.替换模块，用于用所述至少一个第二去噪图像替换对应各组局部图像中的目标局部图像，得到所述多张去噪图像。
92.可选的，所述重复模块，具体用于对每组局部图像对应的第一去噪图像中噪声所在的局部区域均进行至少一次去噪，直至每组局部图像对应的进行至少一次去噪的图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。
93.可选的，所述重复模块，具体用于从所述多组局部图像中确定目标组局部图像，所述目标组局部图像对应的第一去噪图像的噪声质量大于所述噪声阈值；对所述目标组局部图像对应的第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，直至所述目标组局部图像对应的进行至少一次去噪的图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。
94.可选的，将所述每张边缘图像进行分割，包括：对所述每张边缘图像按照预设的分割单元进行分割。
95.可选的，所述装置还包括：
96.生成模块，用于将同一区域对应的多张分割图像作为一个分割图像集合，生成与多个区域对应的多个分割图像集合，所述多个区域为一张完整的拍摄图像中包括的所有的区域；
97.图像获取模块，用于获取每一分割图像集合中满足噪声质量最低的目标分割图像；
98.图像合成模块，用于将每一分割图像集合对应的目标分割图像按照所述分割单元进行合成，得到所述待处理图像。
99.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
100.图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备600的示意框图。如图6所示，该电子设备600可以包括：处理器601，存储器602。该电子设备600还可以包括多媒体组件603，输入/输出(i/o)接口604，以及通信组件605中的一者或多者。
101.其中，处理器601用于控制该电子设备600的整体操作，以完成上述的图像去噪方法中的全部或部分步骤。存储器602用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备600的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备600上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器602可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，简称prom)，只读存储器(read-only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件603可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器602或通过通信组件605发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。i/o接口604为处理器601和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件605用于该电子设备600与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi-fi，蓝牙，近场通信(near field communication，简称nfc)，2g、3g、4g、nb-iot、emtc、或其他5g等等，或它们中的一种或几种
的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件605可以包括：wi-fi模块，蓝牙模块，nfc模块等等。
102.在一示例性实施例中，电子设备600可以被一个或多个应用专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的图像去噪方法。
103.在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的图像去噪方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器602，上述程序指令可由电子设备600的处理器601执行以完成上述的图像去噪方法。
104.在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的图像去噪方法的代码部分。
105.以上结合附图详细描述了本技术的优选实施方式，但是，本技术并不限于上述实施方式中的具体细节，在本技术的技术构思范围内，可以对本技术的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本技术的保护范围。
106.另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本技术对各种可能的组合方式不再另行说明。
107.此外，本技术的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本技术的思想，其同样应当视为本技术所公开的内容。

技术特征：
1.一种图像去噪方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理图像的多张边缘图像，所述边缘图像是所述待处理图像的边缘区域的部分图像；对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像；基于所述多张去噪图像以及所述待处理图像，生成去噪后的目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像，包括：将每一所述边缘图像进行分割，得到多组局部图像，其中，每组局部图像对应一张边缘图像；将每组局部图像中噪声所在局部图像确定为目标局部图像；对每组局部图像对应的目标局部图像进行去噪处理，得到多张第一去噪图像；用所述多张第一去噪图像替换各组局部图像中对应的目标局部图像，得到去噪后的多组局部图像，所述去噪后的多组局部图像包括的多张图像即所述多张去噪图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取与每组局部图像对应的第一去噪图像的噪声质量；在所述噪声质量大于噪声阈值的情况下，对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，直到获取得到至少一个第二去噪图像，所述第二去噪图像的噪声质量小于或等于所述噪声阈值；用所述至少一个第二去噪图像替换对应各组局部图像中的目标局部图像，得到所述多张去噪图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述多张第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，包括：对每组局部图像对应的第一去噪图像中噪声所在的局部区域均进行至少一次去噪，直至每组局部图像对应的进行至少一次去噪的图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多张第一去噪图像重复执行中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，包括：从所述多组局部图像中确定目标组局部图像，所述目标组局部图像对应的第一去噪图像的噪声质量大于所述噪声阈值；对所述目标组局部图像对应的第一去噪图像中噪声所在的局部区域进行至少一次去噪，直至所述目标组局部图像对应的进行至少一次去噪的图像的噪声质量均小于或等于所述噪声阈值。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述每张边缘图像进行分割，包括：对所述每张边缘图像按照预设的分割单元进行分割。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像为对连续拍摄多张拍摄图像依据预设的分割单元进行分割得到的多张分割图像进行合成后得到的，所述方法还包括：将同一区域对应的多张分割图像作为一个分割图像集合，生成与多个区域对应的多个分割图像集合，所述多个区域为一张完整的拍摄图像中包括的所有的区域；获取每一分割图像集合中满足噪声质量最低的目标分割图像；
将每一分割图像集合对应的目标分割图像按照所述分割单元进行合成，得到所述待处理图像。8.一种图像去噪装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待处理图像的多张边缘图像，所述边缘图像是所述待处理图像的边缘区域的部分图像；去噪模块，用于对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像；生成模块，用于基于所述多张去噪图像以及所述待处理图像，生成去噪后的目标图像。9.一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权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种图像去噪方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取待处理图像的多张边缘图像，所述边缘图像是所述待处理图像的边缘区域的部分图像；对每一所述边缘图像的噪声所在的局部区域，进行至少一次去噪，得到多张去噪图像；基于所述多张去噪图像以及所述待处理图像，生成去噪后的目标图像，通过对边缘图像进行至少一次细分，能够对更多更小的细节进行处理，解决了目前四角噪声去除困难，会影响到图片整体的的清晰度的问题。会影响到图片整体的的清晰度的问题。会影响到图片整体的的清晰度的问题。


技术研发人员：陈炎
受保护的技术使用者：西安闻泰电子科技有限公司
技术研发日：2023.04.07
技术公布日：2023/7/21