图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，应用于计算机技术领域。该方法根据灰度值分布确定图像块对应的图像熵，由于图像熵是一种表征图像中平均信息量多少的参数，此时，可以将不同图像处理算法对应不同区间范围的图像熵，从而采用图像熵对应的图像处理算法对图像块进行超分辨率获得目标图像块，再将目标图像块合并为第一目标图像。这样，采用不同图像处理算法对应不同区间范围的图像熵，使得针对不同信息量的图像块可以采用对应图像处理算法分路处理，在保证对图像块超分辨率效果的同时，减少了整体的运算量，既保证了超分辨率的速度和稳定性，也降低了功耗，避免了卡顿。避免了卡顿。避免了卡顿。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质


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

技术介绍

[0002]随着终端屏幕质量的提升，用户对视频、图片等影像资源的质量需求也变得越来越高，但是，影像资源的清晰度、分辨率等参数受限于采集、传输、存储、处理等方面因素的影响，使得影像资源质量参差不齐，其中，对低质量的影像资源可以采用超分辨率、图像增强等方式进行处理，以提高影像质量。
[0003]超分辨率是一种放大影像分辨率以提升影像质量的方法，可以对低质量的影像资源进行处理以提升质量，目前可以采用多种不同算法实现。但是，在超分辨率的过程中，影像内容较复杂时，对图像超分辨率可能会出现画面模糊、锯齿、马赛克等问题，效果较差，或者，为了保证画面整体提升效果需要经过复杂运算，对设备的性能要求高，使得超分辨率的速度和稳定性难以保证，功耗较高，甚至可能会使终端卡顿。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以实现提升影像质量的同时，降低功耗、减少终端卡顿。具体技术方案如下：
[0005]在本专利技术实施的第一方面，首先提供了一种图像处理方法，该方法可以包括：
[0006]获取原始图像；
[0007]拆分所述原始图像获得至少两个图像块；
[0008]对于任一所述图像块，获取所述图像块的灰度值分布，并根据所述图像块的灰度值分布确定所述图像块对应的图像熵；
[0009]对于任一所述图像块，采用所述图像块对应的图像熵对应的图像处理算法对所述图像块进行超分辨率重建，获得所述图像块对应的目标图像块，不同所述图像处理算法对应不同区间范围的图像熵；
[0010]合并所有所述图像块对应的所述目标图像块，获得第一目标图像。
[0011]在本专利技术实施的第二方面，还提供了一种图像处理装置，该装置可以包括：
[0012]图像获取模块，用于获取原始图像；
[0013]图像拆分模块，用于对所述原始图像进行拆分获得至少两个图像块；
[0014]参数获取模块，用于对于任一所述图像块，获取所述图像块对应的灰度值分布，并根据所述图像块的灰度值分布确定所述图像块对应的图像熵；
[0015]超分辨率模块，用于对于任一所述图像块，采用所述图像块对应的图像熵对应的图像处理算法对所述图像块进行超分辨率重建，获得所述图像块对应的目标图像块，不同所述图像处理算法对应不同区间范围的图像熵；
[0016]图像合并模块，用于合并所有所述图像块对应的所述目标图像块，获得第一目标
图像。
[0017]在本专利技术实施的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0018]存储器，用于存放计算机程序；
[0019]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如第一方面所述的方法步骤。
[0020]在本专利技术实施的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的图像处理方法。
[0021]在本专利技术实施的第五方面，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的图像处理方法。
[0022]本专利技术实提供的图像处理方法，获取原始图像后，对原始图像进行拆分获得至少两个图像块，再获取每一图像块的灰度值分布，并根据灰度值分布确定图像块对应的图像熵，由于图像熵是一种表征图像中平均信息量多少的参数，此时，可以将不同图像处理算法对应不同区间范围的图像熵，从而采用图像熵对应的图像处理算法对图像块进行超分辨率获得目标图像块，再将目标图像块合并为第一目标图像。本专利技术中，由于不同图像处理算法对应不同区间范围的图像熵，使得针对不同信息量的图像块可以采用对应图像处理算法分路处理，在保证对图像块超分辨率效果的同时，减少了整体的运算量，既保证了超分辨率的速度和稳定性，也降低了功耗，避免了卡顿。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0024]图1是本专利技术实施例提供的图像处理方法的步骤流程图之一；
[0025]图2是本专利技术实施例提供的图像处理方法的步骤流程图之二；
[0026]图3是本专利技术实施例提供的图像处理方法的步骤流程图之三；
[0027]图4是本专利技术实施例提供的一种获取原始图像的界面示意图；
[0028]图5是本专利技术实施例提供的一种图像处理对比图；
[0029]图6是本专利技术实施例提供的一种图像处理装置的结构框图；
[0030]图7是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行描述。
[0032]参照图1，示出了本专利技术实施例提供的图像处理方法的步骤流程图之一，如图1所示，该方法可以包括：
[0033]步骤101、获取原始图像。
[0034]本专利技术实施例中，原始图像可以包括需要进行超分辨率重建的图片、视频帧等，其中，可以检测图片、视频等影像资源的分辨率，在分辨率低于一定阈值时将图像，或视频的视频帧等确定为原始图像，或者，也可以接收对图片、视频的用户输入，在用户输入指示对图片、视频进行超分辨率重建时，可以将图片，视频的视频帧等确定为原始图像，本专利技术实
施例对获取原始图像的方式不作具体限制。其中，超分辨率重建也可以简称为超分辨率。
[0035]步骤102、拆分所述原始图像获得至少两个图像块。
[0036]本专利技术实施例中，对原始图像可以根据尺寸、灰度、色彩、空间纹理、几何形状等参数进行拆分，获得不同的图像块，如可以基于灰度阈值进行图像拆分、可以基于区域生长、区域分裂合并进行图像拆分、可以基于边缘检测进行图像拆分、也可以基于深度学习进行图像拆分，其中，不同图像块的大小、形状可以相同，也可以不同，本专利技术实施例中对原始图像拆分的方法不作具体限制。
[0037]步骤103、对于任一所述图像块，获取所述图像块的灰度值分布，并根据所述图像块的灰度值分布确定所述图像块对应的图像熵。
[0038]本专利技术实施例中，灰度值是表示图像中像素明暗的参数，其中，白色为255，黑色为0，根据明暗变化灰度值可在0～255中取值，灰度值分布可以根据图像中不同灰度值对应像素的数量、位置等进行确定；图像熵表示图像中灰度分布的聚集特征所包含的信息量，是图像特征的一种统计形式，可以反应图像中平均信息量多少，通常图像熵越大表示图像中信息量越多、越复杂、纹理越多，图像熵越小表示图像中信息量越少、越简单、平坦区域越多，在此基础上，基于灰度值分布可以确定图像块的图像熵。
...

【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，所述方法包括：获取原始图像；拆分所述原始图像获得至少两个图像块；对于任一所述图像块，获取所述图像块的灰度值分布，并根据所述图像块的灰度值分布确定所述图像块对应的图像熵；对于任一所述图像块，采用所述图像块对应的图像熵对应的图像处理算法对所述图像块进行超分辨率重建，获得所述图像块对应的目标图像块，不同所述图像处理算法对应不同区间范围的图像熵；合并所有所述图像块对应的所述目标图像块，获得第一目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述图像块对应的图像熵对应的图像处理算法对所述图像块进行超分辨率重建，获得所述图像块对应的目标图像块，包括：在所述图像块对应的图像熵在第一区间范围的情况下，采用深度学习算法对所述图像块进行超分辨率重建，获得所述图像块对应的目标图像块；或者，在所述图像块对应的图像熵在第二区间范围的情况下，采用插值算法对所述图像块进行超分辨率重建，获得所述图像块对应的目标图像块；所述第一区间范围内的任一取值大于所述第二区间范围内的任一取值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述图像块的灰度值分布，并根据所述图像块的灰度值分布确定所述图像块对应的图像熵，包括：获取所述图像块中每一像素对应的灰度值；获取每一所述灰度值对应的像素在所述图像块中的出现概率；根据所述出现概率确定每一所述灰度值对应的像素出现时的信息量；根据所述图像块中每一所述灰度值对应的所述出现概率以及所述信息量确定所述图像块对应的所述图像熵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始图像之后，还包括：对所述原始图像进行图像增强处理获得第二目标图像；所述合并所有所述图像块对应的所述目标图像块，获得第一目标图像之后，还包括：获取所述第一目标图像与所述第二目标图像在每一融合位置的融合系数，所述融合系数用于表征所述第一目标图像与所述第二目标图像在所述融合位置处的高频信息量；采用融合系数对所述第一目标图像与所述第二目标图像在每一所述融合位置进行融合，获得目标图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一目标图像与所述第二目标图像在每一融合位置的融合系数，包括：从所述第一目标图像中提取高频特征获得第一高频图像；从所述第二目标图像中提取高频特征获得第二高频图像；计算所述第一高频图像与所述第二高频图像中融合位置的系数乘积，获得所述融合系数。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用融合系数对所述第一目标图像与所述第二目标图像在每一所述融合位置进行融合，获得目标图像，包括：
基于所述每一融合位置的融合系数，对所述第一目标图像与所述第二目标图像在...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁本德，
申请(专利权)人：北京奇艺世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：