视频图像的处理方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种视频图像的处理方法和装置。其中，该方法包括：获取视频图像的平均亮度；判断视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值；如果小于预设亮度阈值，则对视频图像进行亮度增强；对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪；对双边滤波降噪后的视频图像进行高斯均值滤波。该方法在采光不足的情况下，可对视频图像进行亮度检测，并根据当前的图像亮度与预先设置的亮度阈值进行比较，并根据比较结果自适应地对视频图像进行亮度增强与降噪，提高了图像的主观质量，提升了用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及视频图像处理
，具体涉及一种视频图像的处理方法和装置。
技术介绍
随着经济的发展和人们生活水平的提高，人们对视频图像质量的要求也越来越高。例如，在视频聊天、家庭监控等实际应用场景中，如果在采光不足的情况下，视频采集的图像的亮度偏暗、噪点较多，并将该图像通过网络发送后，接收端接收的视频图像主观质量会变差。为了提升用户的视频体验，需要对视频图像进行优化处理以提高视频图像的主观质量。相关技术中，一般只采用图像亮度增强或图像降噪方法来提高视频图像的主观质量。虽然，单独的对图像进行亮度增强或者单独的对图像进行降噪可以实现对视频图像的优化处理，但是，在实际应用中，由于亮度不够，通常容易产生噪点，而仅对图像进行降噪处理，处理后的图像效果依然不好，导致用户体验差。
技术实现思路
本申请旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。为此，本申请的第一个目的在于提出一种视频图像的处理方法,以提高图像质量。本申请的第二个目的在于提出一种视频图像的处理装置。为达到上述目的，根据本申请第一方面实施例提出了一种视频图像的处理方法，包括以下步骤：获取视频图像的平均亮度；判断所述视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值；如果小于所述预设亮度阈值，则对所述视频图像进行亮度增强；对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪；对双边滤波降噪后的所述视频图像进行高斯均值滤波。本申请实施例的视频图像的处理方法，可先获取视频图像的平均亮度，并判断视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值，如果小于预设亮度阈值，则对该视频图像进行亮度增强，并对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪，以及对该双边滤波降噪后的视频图像进行高斯均值滤波，即在采光不足的情况下，可对视频图像进行亮度检测，并根据当前的图像亮度与预先设置的亮度阈值进行比较，并根据比较结果自适应地对视频图像进行亮度增强与降噪，提高了图像的主观质量，提升了用户体验。为达到上述目的，根据本申请第二方面实施例提出了一种视频图像的处理装置，包括：平均亮度获取模块、判断模块、亮度增强模块、双边滤波降噪模块和高斯均值滤波模块。其中，平均亮度获取模块，用于获取视频图像的平均亮度；判断模块，用于判断所述视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值；亮度增强模块，用于在所述视频图像的平均亮度小于所述预设亮度阈值时，对所述视频图像进行亮度增强；双边滤波降噪模块，用于对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪；高斯均值滤波模块，用于对双边滤波降噪后的所述视频图像进行高斯均值滤波。本申请实施例的视频图像的处理装置，可通过平均亮度获取模块获取视频图像的平均亮度，判断模块判断视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值，如果小于预设亮度阈值，则亮度增强模块对上述视频图像进行亮度增强，双边滤波降噪模块对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪，高斯均值滤波模块对双边滤波降噪后的视频图像进行高斯均值滤波，即在采光不足的情况下，可对视频图像进行亮度检测，并根据当前的图像亮度与预先设置的亮度阈值进行比较，并根据比较结果自适应地对视频图像进行亮度增强与降噪，提高了图像的主观质量，提升了用户体验。本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。附图说明本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是根据本申请的一个实施例的视频图像的处理方法的流程图；图2是根据本申请的一个具体实施例的以水平与垂直方向的采样间隔为2时的采样示例图；图3是根据本申请的另一个实施例的视频图像的处理方法的流程图；图4是根据本申请的一个实施例的视频图像的处理装置的结构框图；图5是根据本申请的一个实施例的平均亮度获取模块的结构框图；以及图6是根据本申请的另一个实施例的视频图像的处理装置的结构框图。具体实施方式下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。下面参考附图描述本申请实施例的视频图像的处理方法和装置。图1是根据本申请一个实施例的视频图像的处理方法的流程图。如图1所示，该视频图像的处理方法包括：S101，获取视频图像的平均亮度。可以理解，为了保证图像的主观质量，在采光不足的情况下，需要对视频图像进行处理。首先，可通过图像亮度检测算法来先获取视频图像的平均亮度。具体而言，在本申请的实施例中，获取视频图像的平均亮度的具体实现过程可如下：获取视频图像的分辨率，并根据分辨率确定对应的采样间隔，以及根据采样间隔对上述视频图像中的像素点的亮度进行采样以生成平均亮度。更具体地，图像亮度检测算法可包括平均算法、直方图算法等，可根据实际场景选择相应的亮度检测算法以获取视频图像的平均亮度。在本申请的实施例中，以平均算法为例，可根据实时性要求，在计算时，并非对整个视频图像的所有数据进行计算，而是根据视频图像的分辨率，进行采样计算。举例而言，可先获取视频图像的分辨率，之后可根据该视频图像的分辨率的大小来确定对应的采样间隔，如当该视频图像的分辨率小于指定分辨率时，可确定采样间隔为1，即计算整个视频图像；当视频图像的分辨率为指定分辨率的1～4倍时，可确定水平与垂直方向的采样间隔为2，即在视频图像中每两个像素点选取一个像素点；当视频图像的分辨率为指定分辨率的4～8倍时，可确定水平与垂直方向的采样间隔为4，即在视频图像中每四个像素点选取一个像素点；当视频图像的分辨率大于指定分辨率的8倍时，可确定水平与垂直方向的采样间隔为8，即在视频图像中每八个像素点选取一个像素点，若分辨率再大的视频图像则采样间隔的确定可以参照上述方式依次类推。在确定采样间隔之后，可对视频图像中根据该采样间隔所采样的像素点进行亮度值计算，并将所采样的所有像素点的亮度值相加后求平均，得到的值即为整个视频图像的平均亮度。例如，以水平与垂直方向的采样间隔为2为例，如图2所示，为采样间隔为2时视频图像中采样点的分布示意图，其中图2中空心圈所对应的像素点即为采样点，可将所有空心圈所对应的像素点的亮度值相加后求平均，得到整个视频图像的平均亮度，可以理解，图2中的实心圈所对应的像素点的亮度值不需要用于计算，由此减少了计算开销的同时，保证了亮度计算的准确性。S102，判断视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值。其中，在本申请的实施例中，预设亮度阈值可根据实际应用场景来选择合适的亮度阈值，即不同的应用场景需使用不同的阈值。例如，在视频聊天中与家庭监控中，可使用不同的阈值，如可进行主观判断后得到最佳主观质量的阈值。S103，如果小于预设亮度阈值，则对视频图像进行亮度增强。具体而言，在本申请的实施例中，当视频图像的平均亮度小于预设亮度阈值时，可采用线性亮度增强算法对视频图像进行亮度增强，即可通过以下公式对视频图像进行亮度增强：g(x)＝clip(f(x)+Δx)(1)其中，g(x)为视频图像的目标像素值，f(x)为视频图像的原始像素值，Δx为需要增加的亮度差值，其中该亮度差值Δx可为预设亮度阈值与视频图像的平均亮度之差，即Δx＝预设亮度阈值-视频图像的平均本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取视频图像的平均亮度；判断所述视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值；如果小于所述预设亮度阈值，则对所述视频图像进行亮度增强；对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪；以及对双边滤波降噪后的所述视频图像进行高斯均值滤波。

【技术特征摘要】
1.一种视频图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取视频图像的平均亮度；判断所述视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值；如果小于所述预设亮度阈值，则对所述视频图像进行亮度增强；对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪；以及对双边滤波降噪后的所述视频图像进行高斯均值滤波。2.如权利要求1所述的视频图像的处理方法，其特征在于，通过以下公式对所述视频图像进行亮度增强：g(x)＝clip(f(x)+Δx)，其中，g(x)为所述视频图像的目标像素值，f(x)为所述视频图像的原始像素值，Δx为需要增加的亮度差值，函数clip()表示亮度取值范围在[0,255]之间，若所述亮度取值超过所述预设亮度阈值则等于所述预设亮度阈值。3.如权利要求2所述的视频图像的处理方法，其特征在于，其中，Δx为所述预设亮度阈值与所述视频图像的平均亮度之差。4.如权利要求1所述的视频图像的处理方法，其特征在于，所述获取视频图像的平均亮度具体包括：获取所述视频图像的分辨率；根据所述分辨率确定对应的采样间隔；根据所述采样间隔对所述视频图像中的像素点的亮度进行采样以生成所述平均亮度。5.如权利要求1所述的视频图像的处理方法，其特征在于，还包括：判断是否处在预设时间段内；如果处在所述预设时间段内，则对所述视频图像进行亮度增强，并对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪，以及对双边滤波降噪后的所述视频图像进行高斯均值滤波；如果不处在所述预设时间段内，则判断所述视频图像的平均亮度是否小于预设亮度阈值，如果小于所述预设亮度阈值，则对所述视频图像进行亮度增强，并对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪，以及对双边滤波降噪后的所述视频图像进行高斯均值滤波。6.如权利要求1所述的视频图像的处理方法，其特征在于，通过以下公式对亮度增强后的视频图像进行双边滤波降噪：f^(x,y)=Σ(i,j)∈Sx,yw(i,j)g(i,j)Σ(i,j)∈Sx,yw(i,j),]]>其中，为双边滤波降噪之后的像素值，Sx,y表示所述视频图像中中心点(x,y)的(2N+1)×(2N+1)大小的邻域，N为双边滤波器半宽，w(i,j)为加权系数，其中，g(i,j)＝f(i,j)+n(i,j)，f(i,j)为无噪声图像中的坐标(i,j)的像素值，n为服从零均值高斯分布的噪声，g(i,j)为噪声图像中的坐标(i,j)的像素值。7.如权利要求6所述的视频图像的处理方法，其特征在于，所述加权系数w(i,j)通过以下公式确定：w(i,j)＝ws(i,j)wr(i,j)，其中，所述ws(i,j)为空间邻近度因子，所述wr(i,j)为亮度相似度因子。8.如权利要求7所述的视频图像的处理方法，其特征在于，其中，ws(i,j)=e-|i-x|2+|i-y|22σs2,]]>wr(i,j)=e-|g(i,j)-g(x,y)|22σr...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡飞阳，徐月钢，黄敦笔，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY