【技術實現步驟摘要】
本公開涉及噪聲檢測，尤其涉及一種噪聲的檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質。
技術介紹
1、隨著集成電路的快速發展，半導體器件的尺寸也越來越小，使得圖像傳感器中的金屬氧化物(英文：metal?oxidesemiconductor；簡稱：mos)管的柵氧層易產生缺陷，這種缺陷往往會表現為一種來自電路的低頻噪聲，也即rts(英文：random?telegraph?signal；中文：隨機電報信號)噪聲。rts噪聲的形態類似電報信號，是一種極大影響圖像暗場質量的噪聲。由于rts噪聲不僅在時間軸上有著高低起伏變化，且在圖像傳感器中的像素空間上也并不是均勻分布的，往往很難通過固定的模型進行檢測。
技術實現思路
1、為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種噪聲的檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質。
2、根據本公開實施例的第一方面，提供一種噪聲的檢測方法，所述方法包括：
3、獲取圖像傳感器采集的多個第一圖像；
4、根據所述多個第一圖像，確定所述多個第一圖像中相同像素點位置對應的噪聲數據；
5、對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到多個目標聚類集合；
6、根據所述多個目標聚類集合，對所述圖像傳感器進行隨機電報信號rts噪聲檢測。
7、可選地，所述對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到多個目標聚類集合包括：
8、獲取預設聚類數目；
9、根據所述預設聚類數目，通過預設聚類算法對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到
10、可選地，所述預設聚類數目包括多個，所述根據所述預設聚類數目，通過預設聚類算法對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到所述多個目標聚類集合包括：
11、針對每個所述預設聚類數目，按照所述預設聚類數目，通過所述預設聚類算法對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到所述預設聚類數目個候選聚類集合；
12、根據多個所述預設聚類數目對應的候選聚類集合，從多個所述預設聚類數目中確定目標聚類數目；
13、將所述目標聚類數目對應的候選聚類集合作為所述多個目標聚類集合。
14、可選地，所述根據多個所述預設聚類數目對應的候選聚類集合，從多個所述預設聚類數目中確定目標聚類數目包括：
15、針對每個所述預設聚類數目，依次確定所述預設聚類數目對應的每個候選聚類集合中的噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度，并根據多個所述置信度確定所述預設聚類數目對應的目標置信度；所述置信度用于表征所述噪聲數據當前對應的聚類結果的可信程度；
16、根據多個所述目標置信度，從多個所述預設聚類數目中確定所述目標聚類數目。
17、可選地，所述針對每個所述預設聚類數目，依次確定所述預設聚類數目對應的每個候選聚類集合中的噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度包括：
18、針對每個所述噪聲數據，確定所述噪聲數據與所述噪聲數據當前所在的候選聚類集合之間的第一相似度，并確定所述噪聲數據與其余候選聚類集合之間的第二相似度；所述其余候選聚類集合為所述預設聚類數目個候選聚類集合中除所述噪聲數據當前所在的候選聚類集合以外的其余候選聚類集合；
19、根據所述第一相似度和第二相似度，確定所述噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度。
20、可選地，所述根據所述第一相似度和第二相似度，確定所述噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度包括：
21、確定所述第一相似度和第二相似度之間的相似度差值；
22、在所述相似度差值大于或等于預設相似度閾值的情況下，確定所述噪聲數據在當前候選聚類集合中的輪廓系數，并將所述輪廓系數作為所述置信度；或者，
23、在所述相似度差值小于所述預設相似度閾值的情況下，將指定閾值作為所述置信度。
24、可選地，所述根據多個所述目標置信度，從多個所述預設聚類數目中確定所述目標聚類數目包括：
25、將多個所述目標置信度中最大值對應的預設聚類數目作為所述目標聚類數目。
26、可選地，所述根據所述多個目標聚類集合，對所述圖像傳感器進行隨機電報信號rts噪聲檢測包括：
27、獲取每個所述目標聚類集合中的所述噪聲數據對應的置信度；
28、根據所述噪聲數據和所述置信度，確定所述圖像傳感器中存在所述rts噪聲的像素點數量。
29、可選地，所述噪聲數據包括噪聲值，所述根據所述噪聲數據和所述置信度，確定所述圖像傳感器中存在所述rts噪聲的像素點數量包括：
30、確定多個所述噪聲值對應的噪聲平均值；
31、確定所述置信度大于或等于預設置信度閾值，且所述噪聲值大于或等于噪聲平均值的噪聲數量；
32、將所述噪聲數量作為所述圖像傳感器中存在所述rts噪聲的像素點數量。
33、可選地，所述根據所述多個第一圖像，確定所述多個第一圖像中相同像素點位置對應的噪聲數據包括：
34、獲取所述多個第一圖像中相同像素點位置在每個所述第一圖像中對應的像素值；
35、針對每個像素點位置，根據多個所述像素值，確定所述像素點位置對應的像素統計參數；
36、根據所述像素統計參數，確定所述像素點位置對應的噪聲數據。
37、可選地，所述像素統計參數包括像素平均值和像素方差值；所述根據所述像素統計參數，確定所述像素點位置對應的噪聲數據包括：
38、根據所述像素平均值和所述像素方差值，確定所述像素點位置對應的噪聲數據。
39、根據本公開實施例的第二方面，提供一種噪聲的檢測裝置，所述裝置包括：
40、獲取模塊，被配置為獲取圖像傳感器采集的多個第一圖像；
41、確定模塊，被配置為根據所述多個第一圖像，確定所述多個第一圖像中相同像素點位置對應的噪聲數據；
42、聚類模塊，被配置為對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到多個目標聚類集合；
43、檢測模塊，被配置為根據所述多個目標聚類集合，對所述圖像傳感器進行隨機電報信號rts噪聲檢測。
44、可選地，所述聚類模塊，被配置為獲取預設聚類數目；根據所述預設聚類數目，通過預設聚類算法對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到所述多個目標聚類集合。
45、可選地，所述預設聚類數目包括多個，所述聚類模塊，被配置為針對每個所述預設聚類數目，按照所述預設聚類數目，通過所述預設聚類算法對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到所述預設聚類數目個候選聚類集合；根據多個所述預設聚類數目對應的候選聚類集合，從多個所述預設聚類數目中確定目標聚類數目；將所述目標聚類數目對應的候選聚類集合作為所述多個目標聚類集合。
46、可選地，所述聚類模塊，被配置為針對每個所述預設聚類數目，依次確定所述預設聚類數目對應的每個候選聚類集合中的噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度，并根據多個所述置信度確定所述預設聚類數目本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種噪聲的檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到多個目標聚類集合包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設聚類數目包括多個，所述根據所述預設聚類數目，通過預設聚類算法對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到所述多個目標聚類集合包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據多個所述預設聚類數目對應的候選聚類集合，從多個所述預設聚類數目中確定目標聚類數目包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述針對每個所述預設聚類數目，依次確定所述預設聚類數目對應的每個候選聚類集合中的噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一相似度和第二相似度，確定所述噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度包括：
7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據多個所述目標置信度，從多個所述預設聚類數目中確定所述目標聚類數目包括：
8.根據權利要求1所述
9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述噪聲數據包括噪聲值，所述根據所述噪聲數據和所述置信度，確定所述圖像傳感器中存在所述RTS噪聲的像素點數量包括：
10.根據權利要求1至9中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述多個第一圖像，確定所述多個第一圖像中相同像素點位置對應的噪聲數據包括：
11.根據權利要求10所述的方法，其特征在于，所述像素統計參數包括像素平均值和像素方差值；所述根據所述像素統計參數，確定所述像素點位置對應的噪聲數據包括：
12.一種噪聲的檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
13.一種電子設備，其特征在于，包括：
14.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，其特征在于，該程序指令被處理器執行時實現權利要求1至11中任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種噪聲的檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到多個目標聚類集合包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設聚類數目包括多個，所述根據所述預設聚類數目，通過預設聚類算法對多個所述噪聲數據進行聚類處理，得到所述多個目標聚類集合包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據多個所述預設聚類數目對應的候選聚類集合，從多個所述預設聚類數目中確定目標聚類數目包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述針對每個所述預設聚類數目，依次確定所述預設聚類數目對應的每個候選聚類集合中的噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一相似度和第二相似度，確定所述噪聲數據在當前候選聚類集合中的置信度包括：
7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據多個所述目標置信度，從多個所述預設聚類數...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊晨，劉成濤，胡成威，陳宗暉，
申請(專利權)人：北京小米移動軟件有限公司，
類型：發明
國別省市：
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