用于处理图像方法和装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于处理图像方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取至少两个原始图像；对各原始图像进行同样的去模糊处理，生成分别与各原始图像对应的清晰图像；对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，其中，图像值用于描述图像的至少一个预设属性的属性值；基于所对应的差值，确定该至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果。本申请实施例通过清晰图像与原始图像之间的图像值的差值，来提高比较图像之间清晰度的准确性。

Method and device for processing images

The application embodiment discloses an image processing method and device for processing. One specific embodiment of the method includes: acquiring at least two original images; performing the same deblurring process on each original image to generate a clear image corresponding to each original image; determining the image value of the clear image corresponding to the original image and the image value of the original image for each original image The difference between the two original images, in which the image value is used to describe the attribute value of at least one preset attribute of the image, determines the comparison result of the sharpness of each original image in the at least two original images based on the corresponding difference. The embodiment of the present application improves the accuracy of the sharpness between the comparative images by the difference of the image value between the clear image and the original image.

【技术实现步骤摘要】
用于处理图像方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及用于处理图像方法和装置。
技术介绍
图像的清晰度，可以指影像上各细部影纹及其边界的清晰程度。清晰度作为图像的重要参数，可以用于反映图像的质量。清晰度较高的图像，画质比较优良。在现有技术中，当图像之间的清晰度差别不大的时候，往往很难比较图像之间的清晰度大小。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于服务器的数据获取方法和装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的方法，包括：获取至少两个原始图像；对各原始图像进行同样的去模糊处理，生成分别与各原始图像对应的清晰图像；对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，其中，图像值用于描述图像的至少一个预设属性的属性值；基于所对应的差值，确定至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果。在一些实施例中，图像值包括以下的至少一项：图像的信息熵、图像的信噪比和边缘特征值，其中，边缘特征值用于表征图像中所包含的拍摄对象的边缘的像素点的经二值化后的像素值之和。在一些实施例中，图像值包括图像的信息熵和图像的信噪比其中之一；基于所对应的差值，确定至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果，包括：对于至少两个原始图像中的每一个原始图像，基于将该原始图像所对应的清晰图像的图像值减去该原始图像的图像值所得到图像值的差值，对各原始图像进行清晰度排序。在一些实施例中，图像值包括边缘特征值；对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，包括：对于至少两个原始图像中的每一个原始图像，获取该原始图像的边缘特征值，以及与该原始图像相对应的清晰图像的边缘特征值；将该原始图像对应的清晰图像的边缘特征值减去该原始图像的边缘特征值，得到该原始图像所对应的边缘特征差值；以及基于所对应的差值，确定至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果，包括：对于至少两个原始图像中的每一个原始图像，确定该原始图像所对应的边缘特征差值和该原始图像的边缘特征值的比值为边缘特征比值；基于所确定的边缘特征比值，对各原始图像进行清晰度排序。在一些实施例中，图像值包括图像的信息熵和图像的信噪比；对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，包括：对于所述至少两个原始图像中的每一个原始图像，将该原始图像所对应的清晰图像的信息熵减去该原始图像的信息熵所得到的值确定为第一差值，将该原始图像所对应的清晰图像的信噪比减去该原始图像的信噪比所得到的值确定为第二差值；以及基于所对应的差值，确定至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果，包括：对于至少两个原始图像中的每一个原始图像，基于该原始图像所对应的第一差值的预设权重和该原始图像所对应的第二差值的预设权重，确定该原始图像所对应的第一差值和第二差值的加权和；基于所确定的加权和，对各原始图像进行清晰度排序。第二方面，本申请实施例提供了一种用于处理图像的装置，包括：获取单元，配置用于获取至少两个原始图像；生成单元，配置用于对各原始图像进行同样的去模糊处理，生成分别与各原始图像对应的清晰图像；差值确定单元，配置用于对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，其中，图像值用于描述图像的至少一个预设属性的属性值；结果确定单元，配置用于基于所对应的差值，确定至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果。在一些实施例中，图像值包括以下的至少一项：图像的信息熵、图像的信噪比和边缘特征值，其中，边缘特征值用于表征图像中所包含的拍摄对象的边缘的像素点的经二值化后的像素值之和。在一些实施例中，图像值包括图像的信息熵和图像的信噪比其中之一；结果确定单元进一步配置用于：对于至少两个原始图像中的每一个原始图像，基于将该原始图像所对应的清晰图像的图像值减去该原始图像的图像值所得到图像值的差值，对各原始图像进行清晰度排序。在一些实施例中，图像值包括边缘特征值；差值确定单元进一步配置用于：对于至少两个原始图像中的每一个原始图像，获取该原始图像的边缘特征值，以及与该原始图像相对应的清晰图像的边缘特征值；将该原始图像对应的清晰图像的边缘特征值减去该原始图像的边缘特征值，得到该原始图像所对应的边缘特征差值；以及结果确定单元，包括：确定模块，配置用于对于至少两个原始图像中的每一个原始图像，确定该原始图像所对应的边缘特征差值和该原始图像的边缘特征值的比值为边缘特征比值；排序模块，配置用于基于所确定的边缘特征比值，对各原始图像进行清晰度排序。在一些实施例中，图像值包括图像的信息熵和图像的信噪比；差值确定单元进一步配置用于：对于所述至少两个原始图像中的每一个原始图像，将该原始图像所对应的清晰图像的信息熵减去该原始图像的信息熵所得到的值确定为第一差值，将该原始图像所对应的清晰图像的信噪比减去该原始图像的信噪比所得到的值确定为第二差值；以及结果确定单元，包括：加权和确定模块，配置用于对于至少两个原始图像中的每一个原始图像，基于该原始图像所对应的第一差值的预设权重和该原始图像所对应的第二差值的预设权重，确定该原始图像所对应的第一差值和第二差值的加权和；清晰度排序模块，配置用于基于所确定的加权和，对各原始图像进行清晰度排序。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如用于处理图像的方法中任一实施例的方法。第四方面，本申请实施例提供了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如用于处理图像的方法中任一实施例的方法。本申请实施例提供的用于处理图像方法和装置，通过获取至少两个原始图像。之后，对各原始图像进行同样的去模糊处理，生成分别与各原始图像对应的清晰图像。而后，对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，其中，图像值用于描述图像的至少一个预设属性的属性值。最后，基于所对应的差值，确定至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果。本申请实施例通过清晰图像与原始图像之间的图像值的差值，来提高比较图像之间清晰度的准确性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于处理图像方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的用于处理图像方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的用于处理图像方法的又一个实施例的流程图；图5是根据本申请的用于处理图像方法的又一个实施例的流程图；图6是根据本申请的用于处理图像方法的又一个实施例的流程图；图7是根据本申请的用于处理图像装置的一个实施例的结构示意图；图8是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于处理图像的方法，包括：获取至少两个原始图像；对各所述原始图像进行同样的去模糊处理，生成分别与各所述原始图像对应的清晰图像；对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，其中，图像值用于描述图像的至少一个预设属性的属性值；基于所对应的差值，确定所述至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果。

【技术特征摘要】
1.一种用于处理图像的方法，包括：获取至少两个原始图像；对各所述原始图像进行同样的去模糊处理，生成分别与各所述原始图像对应的清晰图像；对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，其中，图像值用于描述图像的至少一个预设属性的属性值；基于所对应的差值，确定所述至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，图像值包括以下的至少一项：图像的信息熵、图像的信噪比和边缘特征值，其中，边缘特征值用于表征图像中所包含的拍摄对象的边缘的像素点的经二值化后的像素值之和。3.根据权利要求2所述的方法，其中，图像值包括图像的信息熵和图像的信噪比其中之一；所述基于所对应的差值，确定所述至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果，包括：对于所述至少两个原始图像中的每一个原始图像，基于将该原始图像所对应的清晰图像的图像值减去该原始图像的图像值所得到图像值的差值，对各所述原始图像进行清晰度排序。4.根据权利要求2所述的方法，其中，图像值包括边缘特征值；所述对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，包括：对于所述至少两个原始图像中的每一个原始图像，获取该原始图像的边缘特征值，以及与该原始图像相对应的清晰图像的边缘特征值；将该原始图像对应的清晰图像的边缘特征值减去该原始图像的边缘特征值，得到该原始图像所对应的边缘特征差值；以及所述基于所对应的差值，确定所述至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果，包括：对于所述至少两个原始图像中的每一个原始图像，确定该原始图像所对应的边缘特征差值和该原始图像的边缘特征值的比值为边缘特征比值；基于所确定的边缘特征比值，对各所述原始图像进行清晰度排序。5.根据权利要求2所述的方法，其中，图像值包括图像的信息熵和图像的信噪比；所述对于每一个原始图像，确定该原始图像所对应的清晰图像的图像值和该原始图像的图像值的差值，包括：对于所述至少两个原始图像中的每一个原始图像，将该原始图像所对应的清晰图像的信息熵减去该原始图像的信息熵所得到的值确定为第一差值，将该原始图像所对应的清晰图像的信噪比减去该原始图像的信噪比所得到的值确定为第二差值；以及所述基于所对应的差值，确定所述至少两个原始图像中的各原始图像的清晰度的比较结果，包括：对于所述至少两个原始图像中的每一个原始图像，基于该原始图像所对应的第一差值的预设权重和该原始图像所对应的第二差值的预设权重，确定该原始图像所对应的第一差值和第二差值的加权和；基于所确定的加权和，对各所述原始图像进行清晰度排序。6.一种用于处理图像的装置，包括：获取单元，配置用于获取至少两个原始图像；生成单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：何斌，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11