图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，其中图像处理方法包括：对待处理图像进行纹理梯度的计算与统计，确定待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域；对中频纹理区域以及高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像。该方法对中频纹理和高频纹理进行不同程度的增强，更加符合对纹理增强的初衷，以此使得中频纹理在低码率下尽量不被较大的量化步长给损失掉，以及通过增强纹理稳定预测模式；高频强纹理增强较弱，降低增强之后的过度现象，能够提高图像的主观质量。能够提高图像的主观质量。能够提高图像的主观质量。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其是涉及一种图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]当下的主流视频编码是一种使用时空域预测的混合编码方案，该方案去除视频中冗余信息，将大数据量的视频数据进行编码，进而得到码流，这种方式大大降低存储容量以及传输带宽。但是这种方式是一种有损的压缩方式，容易忽略主观质量，造成主观质量比较差的后果。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种图像处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法能够提高图像的主观质量。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第一个技术方案为：提供一种图像处理方法，包括：对待处理图像进行纹理梯度的计算与统计，确定待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域；对中频纹理区域以及高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像。
[0005]其中，对中频纹理区域以及高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强的步骤，包括：中频纹理区域的增强程度大于高频纹理区域的增强程度。
[0006]其中，对待处理图像进行纹理梯度的计算与统计，确定待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域的步骤，包括：对待处理图像进行纹理梯度检测，以得到待处理图像的纹理强度分布函数；计算待处理图像的纹理丰富程度；基于纹理强度分布函数以及纹理丰富程度确定待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域。
[0007]其中，对待处理图像进行纹理梯度检测，以得到待处理图像的纹理强度分布函数的步骤，包括：采用改进的索贝尔算子对待处理图像进行纹理检测，以得到待处理图像每一像素点的纹理强度；去除文字部分对应的像素点的纹理强度；基于剩余的像素点的纹理强度，对剩余的像素点进行筛选，以得到纹理强度大于第一阈值且小于第二阈值的像素点，剩余的像素点包括去除文字部分对应的像素点之外的像素点；利用直方图对纹理强度大于第一阈值且小于第二阈值的像素点进行统计，进而得到待处理图像的纹理强度分布函数。
[0008]其中，计算待处理图像的纹理丰富程度的步骤，包括：计算纹理强度大于第一阈值且小于第二阈值的像素点的数量与所述剩余的像素点的数量的比例，进而得到所述待处理图像的纹理丰富程度
[0009]其中，改进的索贝尔算子中，零系数位于当前像素点所在行的下一行，和/或所述当前像素点所在列的右一列。
[0010]其中，基于纹理强度分布函数以及纹理丰富程度确定待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域的步骤，包括：基于纹理丰富程度得到中频纹理在纹理强度分布函数
中的占比，以及高频纹理在纹理强度分布函数中的占比；基于中频纹理在纹理强度分布函数中的占比计算得到中频纹理范围，纹理强度处于中频纹理范围的像素点组成中频纹理区域；以及基于高频纹理在纹理强度分布函数中的占比计算得到高频纹理范围，纹理强度处于高频纹理范围的像素点组成高频纹理区域。
[0011]其中，对中频纹理区域以及高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像的步骤，包括：设置对应中频纹理区域以及高频纹理区域的纹理掩膜，通过纹理掩膜对待处理图像进行滤波，进而对中频纹理区域以及高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像。
[0012]其中，对待处理图像进行纹理梯度的计算与统计，确定待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域的步骤之前，还包括：获取输入图像，对输入图像进行感兴趣区域(Region of Interest，ROI)划分，以得到感兴趣区域以及非感兴趣区域，其中所述感兴趣区域作为所述待处理图像；对中频纹理区域以及高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像的步骤，包括：对所述中频纹理区域、所述高频纹理区域以及所述非感兴趣区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像。
[0013]其中，中频纹理区域的增强程度大于高频纹理区域的增强程度；高频纹理区域的增强程度大于非感兴趣区域的增强强度。
[0014]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第二个技术方案为：提供一种图像处理装置，图像处理装置包括：纹理检测模块，用于对待处理图像进行纹理梯度的计算与统计，确定待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域；增强模块，用于对中频纹理区域以及高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像。
[0015]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第三个技术方案为：提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，其中，存储器存储有程序指令，处理器从存储器调取程序指令以执行上述任一项的方法。
[0016]为解决上述技术问题，本专利技术提供的第四个技术方案为：提供一种计算机可读存储介质，存储有程序文件，程序文件能够被执行以实现上述任一项的方法。
[0017]本专利技术的有益效果，区别于现有技术的情况，本专利技术对待处理图像进行纹理梯度的计算与统计，确定待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域；对中频纹理区域以及高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像。该方法对中频纹理和高频纹理进行不同程度的增强，加符合对纹理增强的初衷，以此使得中频纹理在低码率下尽量不被较大的量化步长给损失掉，以及通过增强纹理稳定预测模式；高频强纹理增强较弱，降低增强之后的过度现象，能够提高图像的主观质量。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图，其中：
[0019]图1为本专利技术图像处理方法的一实施例的流程示意图；
[0020]图2为图1中步骤S11的一实施例的流程示意图；
[0021]图3a
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图3b为现有的索伯算法中元素分布示意图；
[0022]图4为现有的索伯算法纹理强度检测结果示意图；
[0023]图5为图2中步骤S21的一实施例的流程示意图；
[0024]图6a
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图6b为本申请中索伯算法中元素分布示意图；
[0025]图7为本申请的索伯算法纹理强度检测结果示意图；
[0026]图8a
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图8c为本申请滤波核的示意图；
[0027]图9为本专利技术图像处理装置的一实施例的结构示意图；
[0028]图10为本专利技术电子设备的一实施例的结构示意图；
[0029]图11为本专利技术计算机可读存储介质的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0030]现有技术具有一种基于预处理的视频高倍压缩方法，其设计要点是：通过计算像素点的纹理强度与方向，将图像分为平坦区、纹理区和边缘区，并且计算纹理区和边缘区的方向，将方向量化为水平方向和竖直方向。然后对平坦区域使用9抽头低通滤波，节省码率，对纹理和边缘区域使用双立方线性滤波，去除噪声以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：对待处理图像进行纹理梯度的计算与统计，确定所述待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域；对所述中频纹理区域以及所述高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强，以得到处理后的图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述中频纹理区域以及所述高频纹理区域采用不同的增强方式进行增强的步骤，包括：所述中频纹理区域的增强程度大于所述高频纹理区域的增强程度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待处理图像进行纹理梯度的计算与统计，确定所述待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域的步骤，包括：对所述待处理图像进行纹理梯度检测，以得到所述待处理图像的纹理强度分布函数；计算所述待处理图像的纹理丰富程度；基于所述纹理强度分布函数以及所述纹理丰富程度确定所述待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行纹理梯度检测，以得到所述待处理图像的纹理强度分布函数的步骤，包括：采用改进的索贝尔算子对所述待处理图像进行纹理检测，以得到所述待处理图像的每一像素点的纹理强度；基于每一像素点的所述纹理强度，得到所述待处理图像的纹理强度分布函数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于每一像素点的所述纹理强度，得到所述待处理图像的纹理强度分布函数的步骤，包括：去除文字部分对应的像素点的纹理强度，基于剩余的像素点的纹理强度，对所述剩余的像素点进行筛选，以得到纹理强度大于第一阈值且小于第二阈值的像素点，所述剩余的像素点包括去除文字部分对应的像素点之外的像素点；利用直方图对纹理强度大于第一阈值且小于第二阈值的像素点进行统计，进而得到所述待处理图像的纹理强度分布函数。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述待处理图像的纹理丰富程度的步骤，包括：计算纹理强度大于第一阈值且小于第二阈值的像素点的数量与所述剩余的像素点的数量比例，进而得到所述待处理图像的纹理丰富程度。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述改进的索贝尔算子中，零系数位于当前像素点所在行的下一行，和/或所述当前像素点所在列的右一列。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述纹理强度分布函数以及所述纹理丰富程度确定所述待处理图像中的中频纹理区域以及高频纹理区域的步骤，包括：基于所述纹理丰富...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜亚鹏，方瑞东，粘春湄，林聚财，殷俊，张兴明，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：