(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210305363.0 (22)申请日 2022.03.25 (71)申请人 腾讯科技 （上海） 有限公司 地址 201200 上海市徐汇区虹梅路1801号C 区5层 (72)发明人 周逸峰　罗栋豪　汪铖杰　邰颖　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 贾允 (51)Int.Cl. G06V 10/30(2022.01) G06V 10/54(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像去噪方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本申请涉及图像去噪方法、 装置、 电子设备 及存储介质。 上述方法包括提取第一图像的第一 特征和第二特征； 第一特征指示第一图像中特征 变化程度低于或等于第一阈值的特征， 第二特征 指示第一图像中特征变化程度高于第一阈值的 特征； 对第二特征进行去噪处理， 得到第三特征； 对基于第一特征生成的第一基准图像进行特征 提取， 得到特征提取结果； 特征提取结果包括第 四特征， 第四特征指示第一基准图像中特征变化 程度高于第二阈值的特征； 基于第四特征， 融合 第三特征与第一基准图像， 得到第二图像， 第二 图像表征第一图像的去噪结果。 本申请实施例可 应用于云技术、 人工智能、 智慧交通、 辅助 驾驶等 各种场景。 本申请能够较好的兼顾去噪效果和去 噪效率。 权利要求书2页 说明书13页 附图5页 CN 114663666 A 2022.06.24 CN 114663666 A 1.一种图像去噪方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 提取第一图像的第 一特征和第 二特征； 所述第 一特征指示所述第 一图像中特征变化程 度低于或等于第一阈值的特征， 所述第二特征指示所述第一图像中特征变化程度高于所述 第一阈值的特 征； 对所述第二特 征进行去噪处 理， 得到第三特 征； 对基于所述第一特征生成的第一基准图像进行特征提取， 得到特征提取结果； 所述特 征提取结果包括第四特征， 所述第四特征指示所述第一基准图像中特征变化程度高于第二 阈值的特 征； 基于所述第四特征， 融合所述第 三特征与所述第 一基准图像， 得到第 二图像， 所述第二 图像表征 所述第一图像的去噪结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述特征提取结果还包括第五特征， 所述 第五特征指示所述第一基准图像中特征变化程度低于或等于所述第二阈值的特征， 所述第 四特征和所述第 五特征是基于频域变换得到的， 所述基于所述第四特征， 融合所述第三特 征与所述第一基准图像， 得到第二图像， 包括： 确定所述第四特 征与所述第三特 征之间的第一关联关系； 基于所述第一关联关系和所述第二阈值， 对所述第三特征、 所述第 四特征和所述第五 特征进行频域逆变换， 得到所述第二图像。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 四特征， 融合所述第三特 征与所述第一基准图像， 得到第二图像， 包括： 基于第六 特征， 融合所述第三特 征与第二基准图像， 得到所述第二图像； 其中， 所述第 二基准图像是对所述第 一基准图像的分辨率进行基于参考分辨率的调整 所得到的， 所述 参考分辨率为所述第一图像的分辨 率； 所述第六 特征是所述第二基准图像中特 征变化程度高于第三阈值的特 征。 4.根据权利要求1 ‑3任意一项所述的方法， 其特征在于， 所述对所述第 二特征进行去噪 处理， 得到第三特 征， 包括： 提取所述第二特 征中的候选噪声特 征和候选非噪声特 征； 确定所述 候选噪声特 征和所述 候选非噪声特 征之间的第二关联关系； 基于所述第 二关联关系， 从所述候选噪声特征中提取出残留非噪声特征， 以及， 从所述 候选非噪声特 征提取出残留噪声特 征， 得到目标非噪声特 征； 基于所述残留非噪声特 征和所述目标非噪声特 征， 得到所述第三特 征。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法基于去噪网络实施， 所述去噪网 络包括第一网络、 第二网络、 第三网络和第四网络； 所述提取第 一图像的第一特征和第 二特征， 包括： 将所述第 一图像输入所述第 一网络， 得到所述第一特 征和所述第二特 征； 所述对所述第 二特征进行去噪处理， 得到第三特征， 包括： 将所述第 二特征输入所述第 二网络， 得到所述第三特 征； 所述对基于所述第一特征生成的第一基准图像进行特征提取， 得到特征提取结果， 包 括： 将所述第一特 征输入所述第三网络， 得到所述特 征提取结果； 所述基于所述第四特征， 融合所述第三特征与所述第一基准图像， 得到第二图像， 包权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114663666 A 2括： 将所述第四特征、 所述第三特征和所述第一基准图像输入 所述第四网络， 得到所述第二 图像。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 利用所述第一网络提取第一样本图像的第一样本特 征和第二样本特 征； 利用所述第二网络对所述第二样本特 征进行去噪处 理， 得到第三样本特 征； 利用所述第 三网络对基于所述第 一样本特征生成的样本基准图像进行特征提取， 得到 第四样本特 征； 利用所述第四网络对所述第三样本特征与所述样本基准图像进行基于所述第四样本 特征的融合， 得到第二样本图像； 基于所述第 一样本图像和所述第 二样本图像之间的相关度， 调整目标网络的参数至所 述去噪网络满足收敛条件； 所述目标网络包括所述第一网络、 第二网络、 第三网络和 第四网 络中的至少之一。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述第一样本 图像为样本带噪图像， 所述 基于所述第一样本图像和所述第二样本图像之 间的相关度， 调整目标网络的参数至所述去 噪网络满足收敛 条件， 包括： 基于所述第 二样本图像与 所述样本带 噪图像对应的样本去噪图像之间的相关度， 调整 所述目标网络的参数至所述去噪网络满足收敛 条件。 8.一种图像去噪装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一特征提取模块： 用于提取第一图像的第一特征和第二特征； 所述第一特征指示所 述第一图像中特征变化程度低于或等于第一阈值的特征， 所述第二特征指示所述第一图像 中特征变化程度高于所述第一阈值的特 征； 去噪处理模块： 用于对所述第二特 征进行去噪处 理， 得到第三特 征； 第二特征提取模块： 用于对基于所述第一特征生成的第一基准图像进行特征提取， 得 到特征提取结果； 所述特征提取结果包括第四特征， 所述第四特征指示所述第一基准图像 中特征变化程度高于第二阈值的特 征； 融合模块： 用于基于所述第四特征， 融合所述第 三特征与所述第一基准图像， 得到第二 图像， 所述第二图像表征 所述第一图像的去噪结果。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括至少一个处理器， 以及与 所述至少一 个处理器通信连接的存储器； 其中， 所述存储器中存储有至少一条指 令或至少一段程序， 所 述至少一条指 令或至少一段程序由所述至少一个处理器加载并执行以实现如权利要求 1‑7 任意一项所述的图像去噪方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质中存储有至少一 条指令或至少一段程序， 所述至少一条指 令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如 权利要求1 ‑7任意一项所述的图像去噪方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括至少一条指令或至少 一段程序， 所述至少一条指令或至少一段程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1 ‑7 任意一项所述的图像去噪方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114663666 A 3