图像数据处理方法技术

本公开关于图像数据处理方法

【技术实现步骤摘要】
图像数据处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及图像数据处理方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]受到视频原始画面质量低或视频在网络传输过程中的转码压缩等的影响，在移动终端播放视频时需要对视频的画面质量进行优化，以提升用户的观看体验
。
[0003]相关技术中，借助移动终端的超小模型和移动终端的设备算力，在移动终端侧进行画质优化处理，然而这种方式对移动终端的性能具有较高要求，中低端机型计算和存储资源有限，难以实现同样的画质优化处理
。

技术实现思路

[0004]本公开提供图像数据处理方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中画质优化处理过程中计算和存储开销大的问题
。
本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像数据处理方法，应用于终端，包括：
[0006]获取图像的初始纹理数据；
[0007]在所述终端为目标机型的情况下，获取与所述目标机型适配的目标着色器；所述目标机型的处理性能满足所述目标着色器的执行需求；所述目标着色器由多个着色器融合得到，所述多个着色器基于与所述目标机型适配的至少一个纹理优化维度确定；
[0008]加载并执行所述目标着色器，对所述初始纹理数据进行目标优化处理，得到目标纹理数据
。
[0009]可选的，所述方法还包括：
[0010]在所述终端为所述目标机型的情况下，确定与所述目标机型适配的至少一个纹理优化维度；
[0011]确定与所述至少一个纹理优化维度对应的所述多个着色器；每一着色器用于执行针对所述至少一个纹理优化维度的一个处理环节；
[0012]将所述多个着色器进行融合，得到所述目标着色器，所述目标着色器用于执行针对所述至少一个纹理优化维度的全部处理环节，各处理环节均是对每个像素点的纹理数据进行处理
。
[0013]可选的，所述获取图像的初始纹理数据，包括：
[0014]获取所述图像在第一色彩空间中的第一纹理数据；
[0015]基于所述第一色彩空间与第二色彩空间的空间转换关系，将所述第一纹理数据转换为所述图像在所述第二色彩空间中的第二纹理数据，并将所述第二纹理数据作为所述初始纹理数据
。
[0016]可选的，所述方法还包括：
[0017]基于所述空间转换关系，将所述目标纹理数据转换为所述第一色彩空间的第三纹
理数据，以基于所述第三纹理数据对所述图像进行渲染和显示
。
[0018]可选的，所述加载并执行所述目标着色器，对所述初始纹理数据进行目标优化处理，得到目标纹理数据，包括：
[0019]加载并执行所述目标着色器，为所述目标着色器绑定对应的纹理缓存空间；
[0020]对所述初始纹理数据中的亮度数据进行梯度计算，得到亮度梯度数据集，并将所述亮度梯度数据集写入所述纹理缓存空间；所述亮度梯度数据集包括所述图像中每一个像素点的亮度梯度数据；
[0021]确定所述图像中每个像素点的多个邻域像素点；
[0022]基于每个像素点的纹理坐标和每个像素点的多个邻域像素点的纹理坐标，从所述纹理缓存空间存储的所述亮度梯度数据集中读取与每个像素点对应的亮度梯度数据子集，所述亮度梯度数据子集包括对应的像素点的亮度梯度数据，以及对应的像素点的多个邻域像素点的亮度梯度数据；
[0023]根据每个像素点对应的亮度梯度数据子集和预设计算规则，计算得到每个像素点的指标值，并基于预设映射表确定与所述指标值对应的卷积核；所述预设映射表表征指标值与卷积核之间的对应关系；
[0024]基于每个像素点的指标值对应的所述卷积核和每个像素点对应的所述亮度梯度数据子集，计算得到每个像素点的目标亮度数据；
[0025]根据每个像素点的目标亮度数据，对所述初始纹理数据进行更新，得到所述目标纹理数据，以及将每个像素点的目标亮度数据写入所述纹理缓存空间
。
[0026]可选的，所述基于每个像素点的纹理坐标和每个像素点的多个邻域像素点的纹理坐标，从所述纹理缓存空间存储的所述亮度梯度数据集中读取与每个像素点对应的亮度梯度数据子集，包括：
[0027]获取所述图像对应的纹理尺寸数据；
[0028]将所述纹理尺寸数据
、
每个像素点的纹理坐标和每个像素点的多个邻域像素点的纹理坐标传递给纹素获取函数；
[0029]调用所述纹素获取函数，从所述纹理缓存空间存储的所述纹理梯度数据集中进行多次采样，得到与每个像素点对应的亮度梯度数据子集
。
[0030]可选的，所述根据每个像素点对应的亮度梯度数据子集和预设计算规则，计算得到每个像素点的指标值，包括：
[0031]在所述预设计算规则为双层循环的情况下，将所述双层循环进行循环展开，得到目标循环；
[0032]基于每个像素点对应的亮度梯度数据子集，执行所述目标循环，得到每个像素点的指标值
。
[0033]可选的，所述基于每个像素点的指标值对应的所述卷积核和每个像素点对应的所述亮度梯度数据子集，计算得到每个像素点的目标亮度数据，包括：
[0034]基于每个像素点的指标值对应的所述卷积核和每个像素点对应的所述亮度梯度数据子集，进行过滤计算，得到每个像素点的目标亮度数据
。
[0035]根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像数据处理装置，应用于终端，包括：
[0036]获取模块，被配置为执行获取图像的初始纹理数据；
[0037]目标着色器获取模块，被配置为执行在所述终端为目标机型的情况下，获取与所述目标机型适配的目标着色器；所述目标机型的处理性能满足所述目标着色器的执行需求；所述目标着色器由多个着色器融合得到，所述多个着色器基于与所述目标机型适配的至少一个纹理优化维度确定；
[0038]数据优化模块，被配置为执行加载并执行所述目标着色器，对所述初始纹理数据进行目标优化处理，得到目标纹理数据
。
[0039]可选的，所述装置还包括：
[0040]纹理优化维度确定单元，被配置为执行在所述终端为所述目标机型的情况下，确定与所述目标机型适配的至少一个纹理优化维度；
[0041]着色器确定单元，被配置为执行确定与所述至少一个纹理优化维度对应的所述多个着色器；每一着色器用于执行针对所述至少一个纹理优化维度的一个处理环节；
[0042]着色器融合单元，被配置为执行将所述多个着色器进行融合，得到所述目标着色器，所述目标着色器用于执行针对所述至少一个纹理优化维度的全部处理环节，各处理环节均是对每个像素点的纹理数据进行处理
。
[0043]可选的，所述获取模块包括：
[0044]第一获取单元，被配置为执行获取所述图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像数据处理方法，其特征在于，应用于终端，所述方法包括：获取图像的初始纹理数据；在所述终端为目标机型的情况下，获取与所述目标机型适配的目标着色器；所述目标机型的处理性能满足所述目标着色器的执行需求；所述目标着色器由多个着色器融合得到，所述多个着色器基于与所述目标机型适配的至少一个纹理优化维度确定；加载并执行所述目标着色器，对所述初始纹理数据进行目标优化处理，得到目标纹理数据
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述终端为所述目标机型的情况下，确定与所述目标机型适配的至少一个纹理优化维度；确定与所述至少一个纹理优化维度对应的所述多个着色器；每一着色器用于执行针对所述至少一个纹理优化维度的一个处理环节；将所述多个着色器进行融合，得到所述目标着色器，所述目标着色器用于执行针对所述至少一个纹理优化维度的全部处理环节，各处理环节均是对每个像素点的纹理数据进行处理
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取图像的初始纹理数据，包括：获取所述图像在第一色彩空间中的第一纹理数据；基于所述第一色彩空间与第二色彩空间的空间转换关系，将所述第一纹理数据转换为所述图像在所述第二色彩空间中的第二纹理数据，并将所述第二纹理数据作为所述初始纹理数据
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述空间转换关系，将所述目标纹理数据转换为所述第一色彩空间的第三纹理数据，以基于所述第三纹理数据对所述图像进行渲染和显示
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加载并执行所述目标着色器，对所述初始纹理数据进行目标优化处理，得到目标纹理数据，包括：加载并执行所述目标着色器，为所述目标着色器绑定对应的纹理缓存空间；对所述初始纹理数据中的亮度数据进行梯度计算，得到亮度梯度数据集，并将所述亮度梯度数据集写入所述纹理缓存空间；所述亮度梯度数据集包括所述图像中每一个像素点的亮度梯度数据；确定所述图像中每个像素点的多个邻域像素点；基于每个像素点的纹理坐标和每个像素点的多个邻域像素点的纹理坐标，从所述纹理缓存空间存储的所述亮度梯度数据集中读取与每个像素点对应的亮度梯度数据子集，所述亮度梯度数据子集包括对应的像素点的亮度梯度数据，以及对应的像素点的多个邻域像素点的亮度梯度数据；根据每个像素点对应的亮度梯度数据子集和预设计算规则，计算得到每个像素点的指标值，并基于预设映射表确定与所述指标值对应的卷积核；所述预设映射表表征指标值与卷积核之间的对应关系；基于每个像素点的指标值对应的所述卷积核和每个像素点对应的所述亮度梯度数据子集，计算得到每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂小兵，苏航，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：