处理图像的方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种处理图像的方法与装置，方法包括：采用第一梯度计算方法获取图像的第一水平梯度和第一垂直梯度；采用第二梯度计算方法获取图像的第二水平梯度和第二垂直梯度；根据预设规则、第一水平梯度、第一垂直梯度、第二水平梯度和第二垂直梯度，获取图像的最终水平梯度和最终垂直梯度。根据本发明专利技术的处理图像的方法与装置，通过结合多种梯度算法获取最终水平梯度和最终垂直梯度，采用该最终水平梯度和最终垂直梯度对图像进行归一化处理，能够提高处理后的图像的真实性，较为真实地还原了原始图像。

【技术实现步骤摘要】
处理图像的方法与装置
本专利技术涉及图像处理技术，尤其涉及一种处理图像的方法与装置。
技术介绍
现有的处理图像边沿的方法有以下几种：第一种是相邻像素（pixel）差值法，第二种是间隔像素差值法，第三种是将相邻像素差值法和间隔像素差值法的简单叠加。采用第一种方法能够很好的处理黑白图像的高频细节，但是对彩色图像的细节却会产生锯齿类问题；采用第二种方法能够很好的处理彩色图像的细节，但是对黑白图像的高频细节会产生格状类问题；采用第三种方法并没有很好地解决图像的锯齿类问题和格状类问题。现有技术中，在处理图像时，会随机采取其中一种方式来进行处理，这样也许不能选择到合适的方法来处理图像，从而使得处理后的图像真实度降低。
技术实现思路
本专利技术提供一种处理图像的方法与装置，以尽量避免现有技术中处理图像时由于随机选取处理方式造成图像真实度降低的问题。本专利技术第一个方面提供一种处理图像的方法，包括：采用第一梯度计算方法获取图像的第一水平梯度和第一垂直梯度；采用第二梯度计算方法获取所述图像的第二水平梯度和第二垂直梯度；根据预设规则、所述第一水平梯度、所述第一垂直梯度、所述第二水平梯度和所述第二垂直梯度，获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度。在第一种可能的实现方式中，根据第一方面，所述根据预设规则、所述第一水平梯度、所述第一垂直梯度、所述第二水平梯度和所述第二垂直梯度，获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度，包括：将所述第一水平梯度和第一垂直梯度中绝对值最大的一个作为第一最大梯度，另一个作为第一最小梯度；将所述第二水平梯度和第二垂直梯度中绝对值最大的一个作为第二最大梯度，另一个作为第二最小梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积大于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第一水平梯度作为所述最终水平梯度，以及将所述第一垂直梯度作为所述最终垂直梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积小于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第二水平梯度作为所述最终水平梯度，以及将所述第二垂直梯度作为所述最终垂直梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积等于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第一水平梯度和第二水平梯度的平均值作为所述最终水平梯度，以及将所述第一垂直梯度和第二垂直梯度的平均值作为所述最终垂直梯度。在第二种可能的实现方式中，根据第一方面，所述根据预设规则、所述第一水平梯度、所述第一垂直梯度、所述第二水平梯度和所述第二垂直梯度，获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度，包括：将所述第一水平梯度和第一垂直梯度中绝对值最大的一个作为第一最大梯度，另一个作为第一最小梯度；将所述第二水平梯度和第二垂直梯度中绝对值最大的一个作为第二最大梯度，另一个作为第二最小梯度；根据如下公式获取权重值：权重值=（第一最大梯度的绝对值×第二最小梯度的绝对值）/（第一最大梯度的绝对值×第二最小梯度的绝对值+第二最大梯度的绝对值×第一最小梯度的绝对值）；根据权重值和如下公式获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度：所述最终水平梯度=第一水平梯度×权重值+第二水平梯度×（1－权重值）；所述最终垂直梯度=第一垂直梯度×权重值+第二垂直梯度×（1－权重值）。在第三种可能的实现方式中，根据第一方面或第一种可能的实现方式或第二种可能的实现方式，其特征在于，在获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度之后，还包括：采用所述最终水平梯度和所述最终垂直梯度对所述图像进行处理。本专利技术第二个方面提供一种处理图像的装置，包括：第一获取单元，用于采用第一梯度计算方法获取图像的第一水平梯度和第一垂直梯度；第二获取单元，用于采用第二梯度计算方法获取所述图像的第二水平梯度和第二垂直梯度；第三获取单元，用于根据预设规则、所述第一水平梯度、所述第一垂直梯度、所述第二水平梯度和所述第二垂直梯度，获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度。在第一种可能的实现方式中，根据第二方面，所述第三获取单元具体用于：将所述第一水平梯度和第一垂直梯度中绝对值最大的一个作为第一最大梯度，另一个作为第一最小梯度；将所述第二水平梯度和第二垂直梯度中绝对值最大的一个作为第二最大梯度，另一个作为第二最小梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积大于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第一水平梯度作为所述最终水平梯度，以及将所述第一垂直梯度作为所述最终垂直梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积小于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第二水平梯度作为所述最终水平梯度，以及将所述第二垂直梯度作为所述最终垂直梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积等于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第一水平梯度和第二水平梯度的平均值作为所述最终水平梯度，以及将所述第一垂直梯度和第二垂直梯度的平均值作为所述最终垂直梯度。在第二种可能的实现方式中，根据第二方面，所述第三获取单元具体用于：将所述第一水平梯度和第一垂直梯度中绝对值最大的一个作为第一最大梯度，另一个作为第一最小梯度；将所述第二水平梯度和第二垂直梯度中绝对值最大的一个作为第二最大梯度，另一个作为第二最小梯度；根据如下公式获取权重值：权重值=（第一最大梯度的绝对值×第二最小梯度的绝对值）/（第一最大梯度的绝对值×第二最小梯度的绝对值+第二最大梯度的绝对值×第一最小梯度的绝对值）；根据权重值和如下公式获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度：所述最终水平梯度=第一水平梯度×权重值+第二水平梯度×（1－权重值）；所述最终垂直梯度=第一垂直梯度×权重值+第二垂直梯度×（1－权重值）。在第三种可能的实现方式中，根据第二方面或第一种可能的实现方式或第二种可能的实现方式，还包括：处理单元，用于采用所述最终水平梯度和所述最终垂直梯度对所述图像进行处理。由上述技术方案可知，本专利技术提供的处理图像的方法与装置，通过结合多种梯度算法获取最终水平梯度和最终垂直梯度，采用该最终水平梯度和最终垂直梯度对图像进行归一化处理，能够提高处理后的图像的真实性，较为真实地还原了原始图像。附图说明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1A为根据本专利技术一实施例的处理图像的方法的流程示意图；图1B为差值法的示意图；图2为根据本专利技术另一实施例的处理图像的方法的流程示意图；图3为根据本专利技术又一实施例的处理图像的方法的流程示意图；图4为根据本专利技术再一实施例的处理图像的装置的结构示意图；图5为根据本专利技术另一实施例的处理图像的装置的结构示意图；图6为根据本专利技术又一实施例的处理图像的装置的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种处理图像的方法，其特征在于，包括：采用第一梯度计算方法获取图像的第一水平梯度和第一垂直梯度；采用第二梯度计算方法获取所述图像的第二水平梯度和第二垂直梯度；根据预设规则、所述第一水平梯度、所述第一垂直梯度、所述第二水平梯度和所述第二垂直梯度，获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度。

【技术特征摘要】
1.一种处理图像的方法，其特征在于，包括：采用第一梯度计算方法获取图像的第一水平梯度和第一垂直梯度；采用第二梯度计算方法获取所述图像的第二水平梯度和第二垂直梯度；根据预设规则、所述第一水平梯度、所述第一垂直梯度、所述第二水平梯度和所述第二垂直梯度，获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度；所述第二梯度计算方法需与所述第一梯度计算方法不同；其中：所述根据预设规则、所述第一水平梯度、所述第一垂直梯度、所述第二水平梯度和所述第二垂直梯度，获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度，包括：将所述第一水平梯度和第一垂直梯度中绝对值最大的一个作为第一最大梯度，另一个作为第一最小梯度；将所述第二水平梯度和第二垂直梯度中绝对值最大的一个作为第二最大梯度，另一个作为第二最小梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积大于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第一水平梯度作为所述最终水平梯度，以及将所述第一垂直梯度作为所述最终垂直梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积小于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第二水平梯度作为所述最终水平梯度，以及将所述第二垂直梯度作为所述最终垂直梯度；当所述第一最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积等于所述第二最大梯度的绝对值与所述第二最小梯度的绝对值的乘积时，将所述第一水平梯度和第二水平梯度的平均值作为所述最终水平梯度，以及将所述第一垂直梯度和第二垂直梯度的平均值作为所述最终垂直梯度；或者是，所述根据预设规则、所述第一水平梯度、所述第一垂直梯度、所述第二水平梯度和所述第二垂直梯度，获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度，包括：将所述第一水平梯度和第一垂直梯度中绝对值最大的一个作为第一最大梯度，另一个作为第一最小梯度；将所述第二水平梯度和第二垂直梯度中绝对值最大的一个作为第二最大梯度，另一个作为第二最小梯度；根据如下公式获取权重值：权重值＝(第一最大梯度的绝对值×第二最小梯度的绝对值)/(第一最大梯度的绝对值×第二最小梯度的绝对值+第二最大梯度的绝对值×第一最小梯度的绝对值)；根据权重值和如下公式获取所述图像的最终水平梯度和最终垂直梯度：所述最终水平梯度＝第一水平梯度×权重值+第二水平梯度×(1－权重值)；所述最终垂直梯度＝第一垂直梯度×权重值+第二垂直梯度×(1－权重值)。2.根据权利要求1所述的处理图像的方法，其特征在于，在获取所述图...

【专利技术属性】
技术研发人员：李水平，柳海波，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：