(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 202211378398.3 (22)申请日 2022.11.04 (71)申请人 中国邮政 储蓄银行股份有限公司 地址 100032 北京市西城区金融大街3号 (72)发明人 胡敏　唐波　谢盛熙　李梦媛　 陈世涉猎 　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 王晓玲 (51)Int.Cl. G06V 10/30(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 基于高斯混合模型的图像 降噪方法与图像 降噪装置 (57)摘要 本申请提供了一种基于高斯混合模型的图 像降噪方法与图像降噪装置。 该图像降噪方法包 括： 确定目标图像中各像素点的高斯混合模型， 其中， 目标图像为包含目标对象的最小 图像， 一 个像素点对应一个高斯混合模型； 至少基于相邻 的两个像素点的高斯混合模型， 确定对应的两个 像素点之间的相似度权重； 基于目标图像的多个 相似度权重， 对目标图像进行降噪处理， 得到降 噪处理后的目标图像， 保证了能够在计算量较少 的情形确定两个像素点之间的相似度权重， 保证 了降噪后的目标图像的轮廓较为清晰， 以及保证 了对目标图像的降噪效果较好， 从而解决了现有 技术中对印章图像的降噪效果较 差的问题。 权利要求书2页 说明书14页 附图3页 CN 115546494 A 2022.12.30 CN 115546494 A 1.一种基于高斯混合模型的图像降噪方法， 其特 征在于， 包括： 确定目标图像中各像素点的高斯混合模型， 其中， 所述目标图像为包含目标对象的最 小图像， 一个所述像素点对应一个所述高斯混合模型； 至少基于相邻的两个所述像素点的所述高斯混合模型， 确定对应的两个所述像素点之 间的相似度权 重； 基于所述目标图像的多个所述相似度权重， 对所述目标图像进行降噪处理， 得到降噪 处理后的所述目标图像。 2.根据权利要求1所述的图像降噪方法， 其特征在于， 确定目标图像中各像素点的高斯 混合模型， 包括： 确定各所述像素点的邻域窗口， 其中， 一个所述像素点对应一个所述邻域窗口， 所述邻 域窗口中包括多个其他像素点， 多个所述其他像素点为所述目标图像中的多个所述像素 点； 至少采用 确定各所述像素点的所述高斯混合模型， 其中， G (x)为所述像素点 的所述高斯混合模型， αm为一个所述邻域窗口中， 第m个所述像素点的权 重， N( μm,( σm)2)为一个所述邻域窗口中， 第m个所述像素点的高斯分布， k为一个所述邻域窗 口中， 所述像素点的总个数。 3.根据权利要求1所述的图像降噪方法， 其特征在于， 至少基于相邻的两个所述像素点 的所述高斯混合模型， 确定对应的两个所述像素点之间的相似度权 重， 包括： 计算两个所述像素点的所述高斯混合模型的L1范 数， 得到L1范 数距离； 计算两个所述像素点的欧几里 得距离， 得到目标距离； 基于所述L1范数距离和所述目标距离， 确定对应的两个所述像素点之间的所述相似度 权重。 4.根据权利要求3所述的图像降噪方法， 其特征在于， 计算两个所述像素点的所述高斯 混合模型的L1范 数， 得到L1范 数距离， 包括： 采用 计算两个所述像素点的所述高斯混 合模型的L1范数， 得到所述L1范数距离， 其中， d(G(x； θx),G(y； θy))为所述L1范数距离， G(x； θx)为两个所述像素点中的一个所述像素点的所述高斯混合模型， G(y； θy)为两个所述像素点中的另一个所述像素点的所述高斯混合模型。 5.根据权利要求3所述的图像降噪方法， 其特征在于， 基于所述L1范数距离和所述目标 距离， 确定对应的两个所述像素点之间的所述相似度权 重， 包括： 采用 确定对应的两个所述像素点之间的所 述相似度权重， 其中， w(x,y)为两个所述像素点之间的所述相似度 权重， |x‑y|2为所述目标 距离， d(G(x； θx),G(y； θy))为所述L1范数距离， r为滤波器控制系数。 6.根据权利要求2所述的图像降噪方法， 其特 征在于， 所述图像降噪方法还 包括： 采用最大期望算法， 对各所述像素点的所述高斯分布进行参数估计， 得到多个参数估权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546494 A 2计后的所述高斯分布。 7.根据权利要求2所述的图像降噪方法， 其特征在于， 基于所述目标图像的多个所述相 似度权重， 对所述目标图像进行降噪处 理， 得到降噪处 理后的所述目标图像， 包括： 基于各目标像素点的多个目标相似度权重和对应的所述邻域窗口中的多个所述像素 点的灰度值， 计算各所述目标像素点的灰度值， 得到降噪处理后的所述 目标图像， 其中， 所 述目标像素点为多个所述像素点中的一个， 所述目标相似度权重为所述目标像素点与对应 的所述邻域窗口中多个所述像素点的所述相似度权 重。 8.根据权利要求1至6中任意一项所述的图像降噪方法， 其特征在于， 所述目标对象为 印章图形， 所述目标图像为对原 始图像进行提取后得到的图像。 9.一种基于高斯混合模型的图像降噪装置， 其特 征在于， 包括： 第一确定单元， 用于确定目标图像 中各像素点的高斯混合模型， 其中， 所述目标图像为 包含目标对象的最小图像， 一个所述像素点对应一个所述高斯混合模型； 第二确定单元， 用于至少基于相邻的两个所述像素点的所述高斯混合模型， 确定对应 的两个所述像素点之间的相似度权 重； 降噪单元， 用于基于所述目标图像的多个所述相似度权重， 对所述目标图像进行降噪 处理， 得到降噪处 理后的所述目标图像。 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包括存储的程 序， 其中， 所述程序执行权利要求1至8中任意一项所述的基于高斯混合模型 的图像降噪方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546494 A 3