图像滤波方法、装置、设备和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种图像滤波方法、装置、设备和计算机可读存储介质；本申请中的方法包括：获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数；根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述初始图像进行下采样，获得中间图像；根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述中间图像进行上采样，获得滤波后的目标图像；本申请技术方案中获取初始图像对应的滤波参数，根据滤波参数中的迭代次数和偏移量进行下采样和上采样，实现图像滤波操作，这样与现有技术高斯滤波相比，减少了图像数量处理步骤，使得图像滤波的数据处理较小，提高了图像滤波效率，降低了对设备的性能要求。降低了对设备的性能要求。降低了对设备的性能要求。

【技术实现步骤摘要】
图像滤波方法、装置、设备和计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种图像滤波方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的快速发展，人们对图像的要求越来越严苛，图像处理变得尤为重要。
[0003]图像处理中的会使用到各种各样的滤波算法，其中最常见的是高斯滤波，高斯滤波一般有两种实现方式，一是用离散化窗口滑窗卷积，另一种通过傅里叶变换，高斯滤波是通过高斯函数对应的高斯滤波器进行滤波操作；高斯滤波器将多维的卷积化成多个一维卷积，由于当前的图像尺寸较大，通过高斯滤波器进行图像数量处理量大，图像滤波耗时大，且图像滤波对设备的性能要求较高。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种图像滤波方法、装置、设备和计算机可读存储介质，旨在解决现有的图像滤波操作过程中滤波操作效率低，对设备性能要求高的技术问题。
[0005]一方面，本申请提供一种图像滤波方法，所述图像滤波方法包括以下步骤：
[0006]获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数；
[0007]根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述初始图像进行下采样，获得中间图像；
[0008]根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述中间图像进行上采样，获得滤波后的目标图像。
[0009]在本申请一些实施方案中，所述获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数，包括：
[0010]获取待处理的初始图像，及所述初始图像的图像基础属性；r/>[0011]根据预设属性与滤波参数的映射关系，获取所述图像基础属性对应的滤波参数，其中，所述属性中图像分辨率的属性值与所述滤波参数中的迭代次数和偏移量正相关；所述图像基础属性包括像素数数量属性、图像大小属性、图像颜色属性、图像深度属性、图像色调属性、饱和度属性、色相属性、亮度属性、对比度属性、色彩通道属性和图像层次属性中至少一种。
[0012]在本申请一些实施方案中，所述根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述初始图像进行下采样，获得中间图像，包括：
[0013]获取所述滤波参数中的滤波核，将所述滤波核转化为迭代次数；
[0014]将所述初始图像中的各像素值点分别作为目标像素点，按照所述滤波参数中的偏移量获取各所述目标像素点的邻域像素点；
[0015]获取所述目标像素点的目标特征值和所述邻域像素点的邻域特征值，计算所述目
标特征值和所述邻域特征值的平均特征值；
[0016]将各所述目标像素点对应的所述平均特征值按照所述目标像素点的位置顺序排列，形成下采样图像；
[0017]将所述下采样图像作为新的初始图像，并对所述新的初始图像执行第二次下采样操作，直至执行所述迭代次数的下采样操作，获得中间图像。
[0018]在本申请一些实施方案中，所述根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述中间图像进行上采样，获得滤波后的目标图像，包括：
[0019]获取所述滤波参数中的滤波核，将所述滤波核转化为迭代次数；
[0020]将所述初始图像中的各像素值点分别作为目标像素点，按照所述滤波参数中的偏移量获取各所述目标像素点的邻域像素点；
[0021]获取所述目标像素点的目标特征值和所述邻域像素点的邻域特征值，统计所述目标特征值和所述邻域特征值，获得插值特征值；
[0022]将所述插值特征值插补至所述中间图像，形成上采样图像；
[0023]将所述上采样图像作为新的中间图像，并对所述新的中间图像执行第二次上采样操作，直至执行所述迭代次数的上采样操作，获得目标图像。
[0024]在本申请一些实施方案中，所述获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数，包括：
[0025]获取待处理的初始图像，将所述初始图像输入至预设图像识别模型，通过所述图像识别模型识别所述初始图像，获得所述初始图像中包含的标的物；
[0026]按照所述标的物的轮廓对所述初始图像进行区域划分，形成初始子图像；
[0027]获取所述标的物的类型对应的迭代次数和偏移量，将所述迭代次数和偏移量与各所述初始子图像关联作为所述初始图像对应的滤波参数。
[0028]在本申请一些实施方案中，所述获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数，包括：
[0029]获取待处理的初始图像，将所述初始图像输入至预设图像识别模型，获得所述初始图像中包含图像信息；
[0030]若所述图像信息为关键信息，则获取所述初始图像对应的滤波参数。
[0031]在本申请一些实施方案中，所述获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数，包括：
[0032]获取待处理的初始图像，输出参数配置界面；
[0033]获取所述参数配置界面中输入的滤波参数，按照所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对预设的标准图像进行下采样和上采样，获得参考图像；
[0034]将所述标准图像和所述参考图像关联作为滤波效果比对图并输出；
[0035]响应于用户基于所述滤波效果比对图输入的参数确认指令，将所述滤波参数与所述初始图像关联。
[0036]另一方面，本申请提供一种图像滤波装置，所述图像滤波装置包括：
[0037]参数获取模块，用于获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数；
[0038]下采样模块，用于根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述初始图像进行下采样，获得中间图像；
[0039]上采样模块，用于根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述中间图像进行上采样，获得滤波后的目标图像。
[0040]另一方面，本申请还提供一种图像滤波设备，所述图像滤波设备包括：
[0041]一个或多个处理器；
[0042]存储器；以及
[0043]一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现所述的图像滤波方法。
[0044]另一方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行所述的图像滤波方法中的步骤。
[0045]本申请实施例的技术方案中包括：获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数；根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述初始图像进行下采样，获得中间图像；根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述中间图像进行上采样，获得滤波后的目标图像。本申请实施例技术方案中获取初始图像对应的滤波参数，根据滤波参数中的迭代次数和偏移量进行下采样和上采样，实现图像滤波操作，这样与现有技术中的高斯滤波相比，减少了图像数量处理步骤，使得图像滤波的数据处理较小，提高了图像滤波效率，降低了对设备的性能要求。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本申请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本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像滤波方法，其特征在于，所述图像滤波方法包括：获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数；根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述初始图像进行下采样，获得中间图像；根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述中间图像进行上采样，获得滤波后的目标图像。2.根据权利要求1所述的图像滤波方法，其特征在于，所述获取待处理的初始图像，及所述初始图像对应的滤波参数，包括：获取待处理的初始图像，及所述初始图像的图像基础属性；根据预设属性与滤波参数的映射关系，获取所述图像基础属性对应的滤波参数，其中，所述属性中图像分辨率的属性值与所述滤波参数中的迭代次数和偏移量正相关，所述图像基础属性包括像素数数量属性、图像大小属性、图像颜色属性、图像深度属性、图像色调属性、饱和度属性、色相属性、亮度属性、对比度属性、色彩通道属性和图像层次属性中至少一种。3.根据权利要求1所述的图像滤波方法，其特征在于，所述根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述初始图像进行下采样，获得中间图像，包括：获取所述滤波参数中的滤波核，将所述滤波核转化为迭代次数；将所述初始图像中的各像素值点分别作为目标像素点，按照所述滤波参数中的偏移量获取各所述目标像素点的邻域像素点；获取所述目标像素点的目标特征值和所述邻域像素点的邻域特征值，计算所述目标特征值和所述邻域特征值的平均特征值；将各目标像素点各自分别对应的所述平均特征值按照各目标像素点之间的位置顺序排列，形成下采样图像；将所述下采样图像作为新的初始图像，并对所述新的初始图像执行第二次下采样操作，直至执行所述迭代次数的下采样操作，获得中间图像。4.根据权利要求1所述的图像滤波方法，其特征在于，所述根据所述滤波参数中的迭代次数和偏移量对所述中间图像进行上采样，获得滤波后的目标图像，包括：获取所述滤波参数中的滤波核，将所述滤波核转化为迭代次数；将所述初始图像中的各像素值点分别作为目标像素点，按照所述滤波参数中的偏移量获取各所述目标像素点的邻域像素点；获取所述目标像素点的目标特征值和所述邻域像素点的邻域特征值，统计所述目标特征值和所述邻域特征值，获得插值特征值；将所述插值特征值插补至所述中间图像，形成上采样图像；将所述上采样图像作为新的中间图像，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，刘阳兴，
申请(专利权)人：武汉TCL集团工业研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：