具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
此外,附图仅为本公开的示意性图解,并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分,因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体,不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
图1中示意性示出了用于实现图像处理方法的***架构图,如图1所示,***架构100可以包括第一端101、网络102、第二端103。其中,第一端101可以是客户端,例如可以为各种具有拍照功能且设置多个摄像头的手持设备(智能手机)、台式计算机、车载设备以及可穿戴设备等等。网络102用以在第一端101和第二端103之间提供通信链路的介质,网络102可以包括各种连接类型,例如有线通信链路、无线通信链路等等,在本公开实施例中,第一端101和第二端103之间的网络102可以是有线通信链路,例如可以通过串口连接线提供通信链路,也可以是无线通信链路,通过无线网络提供通信链路。第二端103可以是客户端,例如便携式计算机、台式计算机、智能手机等具有拍照功能以及具有图像处理功能的终端设备,用于对图像进行合成或者是其它图像处理。其中,当第一端和第二端均为客户端时,二者可以为同一个客户端。
应该理解,图1中的第一端、网络和第二端的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的客户端、网络和服务器。
需要说明的是,本公开实施例所提供的图像处理方法可以完全由第二端或第一端执行,也可以部分由第一端执行,部分由第二端执行,此处对图像处理方法的执行主体不做特殊限定。相应地,图像处理装置可设置于第二端103中或设置于第一端101中。
本公开实施例中,客户端中的不同像素的摄像头可以分别采集一张分辨率不同的第一图像和第二图像,进而对第一图像的参考像素点和第二图像的目标像素点及计算差值信息,进一步地可以根据差值信息以及低分辨率的预设图像,将预设图像处理成高分辨率的目标图像。从而避免了输出高分辨率的图像的过程,提高了图像质量。
在上述***架构的基础上,本公开实施例中提供了一种图像处理方法,可以应用于任何使用摄像头进行采集图像以及对图像进行融合的应用场景。参考图2中所示,该图像处理方法可以包括步骤S210至步骤S230,详细介绍如下:
在步骤S210中,获取第一图像和第二图像,所述第二图像的分辨率大于所述第一图像的分辨率。
本公开实施例中,可通过多个摄像头来对场景以及场景中的待拍摄物体进行拍摄。多个摄像头的数量可以为两个、三个或者是四个等等,此处不作限定。多个摄像头可以设置于一个终端设备中,终端设备例如可以为智能手机等可以拍照的电子设备等等,只要具有多个摄像头即可。多个摄像头中可以包括不同像素的摄像头,具体可以包括第一摄像头和第二摄像头等等,其中,第一摄像头可以为低像素的摄像头,第二摄像头可以为高像素的摄像头。为了便于区分,可以将第一摄像头拍摄得到的图像作为第一图像,将第二摄像头拍摄得到的图像作为第二图像。第一摄像头和第二摄像头的具体像素可以根据实际需要而确定,只要满足第一摄像头的像素低于第二摄像头即可,此处不作限定。例如,第一摄像头可以为1600万像素,第二摄像头可以为6400万像素或者是1亿像素等等,此处不作限定。第二摄像头在弱光场景下,其信噪比较低。信噪比是在图像信号处理***中信号和噪声的比值,比值越大,代表噪声越小,效果越好。
第一图像和第二图像可以是对同一场景拍摄后得到的,例如同时或者是先后分别拍摄第一图像和第二图像。第一图像和第二图像也可以是对不同场景拍摄后得到的,但是该不同场景应可以包括部分相同或相应的特定场景,例如不同场景中均包括天空,某一个人物等等。由于摄像头的像素不同,且像素是用来描述分辨率的,因此得到的第一图像和第二图像的分辨率是不同的。具体地,第一摄像头得到的第一图像的分辨率可以小于第二图像的分辨率。
本公开实施例中,第一图像和第二图像均可以为采用终端设备中摄像头的任何模式拍摄的图像,例如可以为人像模式、专业模式等等,此处不做限定。第一图像和第二图像的格式可以为RAW(RAW Image Format)格式,RAW是未经处理、也未经压缩的格式,可以把RAW概念化为原始图像编码数据。第一图像和第二图像的格式也可以为YUV格式,YUV中的Y表示明亮度,也就是灰度值;而UV表示的则是色度,作用是描述影像颜色及饱和度,用于指定像素的颜色。本公开实施例中,对第一图像和第二图像的格式不作限定。
需要说明的是,此处的第一图像和第二图像是用于确定不同摄像头之间的差别,因此第一图像和第二图像可为每个摄像头拍摄的部分帧图像,例如任意一帧图像。具体地,第一图像可以为第一摄像头采集的一帧图像数据,第二图像可为第二摄像头采集的一帧图像数据。在获取第一图像和第二图像之前,如果摄像头均未开启,则可以首先打开第一摄像头和第二摄像头以分别获取一帧图像作为第一图像和第二图像。
在步骤S220中,确定所述第二图像中的目标像素点与所述第一图像中对应于所述目标像素点的参考像素点之间的差值信息。
本公开实施例中,目标像素点指的是第二图像中的一个像素点,例如可以将第二图像中的每一个像素点分别作为该目标像素点,以便于遍历整个第二图像。在确定目标像素点时,可以随机选择一个,也可以按照顺序依次选择,此处不作限定。第一图像中对应于所述目标像素点的参考像素点,指的是第一图像中与目标像素点对应邻域中的像素点,目标像素点对应邻域为与该目标像素点相邻的区域范围,具体可以为位于目标像素点外侧的,到目标像素点距离相等或者是不等的区域范围的多个像素点。举例而言,参考像素点可以为4邻域、D邻域以及8邻域对应的像素点,参考像素点的数量可以为4个或者是相邻区域范围内的8个等等,且参考像素点的数量越多,得到的差值信息越准确。本公开实施例中,以参考像素点为4邻域的像素点为例进行说明。
差值信息指的是第二图像中的目标像素点的像素值与第一图像中的每一个参考像素点的像素值之间的像素偏离程度值或者是像素偏差。由于每一个像素点均可以作为目标像素点,因此差值信息可以表征整个第一图像与第二图像的像素值的偏差。
图3中示意性示出了确定差值信息的流程图,参考图3中所示,主要包括步骤S310至步骤S340,其中:
在步骤S310中,将所述第二图像中的每一个分别作为所述目标像素点。例如,可以按照第二图像中像素点的排列顺序,依次将每个像素点作为目标像素点。也可以在第二图像中随机选择一个像素点作为目标像素点,直到处理完所有的像素点为止,此处不做限定。举例而言,可以将第二图像中的某个像素点f(x,y)作为目标像素点,其中x,y表示的是目标像素点的位置坐标,f(x,y)表示的是该目标像素点的像素值。
在步骤S320中,根据所述目标像素点的坐标在所述第一图像中确定与其对应的坐标,以确定所述第一图像中的所述参考像素点。
本公开实施例中,在确定目标像素点的坐标的基础上,可以按照目标像素点的坐标来确定第一图像中的参考像素点。具体地,可以按照目标像素点的坐标,将该坐标的相邻坐标确定为第一图像中与其对应的坐标,进而确定参考像素点的位置。例如,第二图像中的目标像素点为f(x,y),相邻4个像素点可以为位于目标像素点的上下左右的像素点,计算得到的与目标像素点的坐标对应的第一图像中的相邻4个像素点的位置的坐标可以为g(x,y),g(x,y+1),g(x+1,y),g(x+1,y+1)。需要说明的是,两个坐标中的x、y并不是表示同一坐标点,仅表示两幅图像中的坐标位置。在得到参考像素点的坐标之后,可以根据这些坐标,将位于该坐标处的像素点作为第一图像中的参考像素点。
在步骤S330中,获取所述目标像素点的像素值与所述参考像素点的像素值之间的差值系数。
本公开实施例中,在得到目标像素点之后,可以获取该目标像素点的像素值;与此同时也可以获取参考像素点的像素值。差值系数指的是每一个目标像素点与其对应的参考像素点的像素差值。具体可以为每一个目标像素点的像素值与每一个参考像素点的像素值之间的像素差值。
具体而言,可以采用双线性差值算法来计算。双线性差值是由两个变量的差值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性差值。双线性差值算法充分利用了源图像中虚拟点四周的四个真实存在的像素值来共同决定图像中的一个像素值,因此缩放效果较好。
基于此,可以分别根据多个方向,计算目标像素点的像素值与参考像素点的像素值在多个方向上的预设差值系数,以获取所述差值系数。其中,多个方向可以为X方向和Y方向,每一个方向均可以对应一个预设差值系数,且不同方向上的预设差值系数可以相同或不同,具体不作限定。对于X方向而言,根据参考像素点的X坐标、目标像素点的X坐标以及各自对应的像素值的组合来进行X方向的线性差值。对于Y方向而言,根据参考像素点的Y坐标、目标像素点的Y坐标以及X方向的线性差值的组合来进行Y方向的线性差值。在进行双线性差值时,可以先进行X方向线性差值,也可以先进行Y方向线性差值,此处不做限定。举例而言,可以采用双线性差值算法来对目标像素点和与其对应的参考像素点在X方向和Y方向分别进行线性差值,得到X方向上的预设差值系数α以及Y方向上的预设差值系数β。进一步地,可以将多个方向上的预设差值系数进行拼接得到目标像素点与参考像素点之间的差值系数,例如可以表示为(α,β)。
在步骤S340中,根据所述差值系数生成所述差值信息。
本公开实施例中,在得到一个目标像素点的差值系数之后,可以按照相同的方式将第二图像中的每个像素点作为目标像素点,进而对第二图像中的每一个像素点与其对应的位于第一图像中的参考像素点之间进行差值计算,以得到针对于第二图像的每一个像素点的差值系数。进一步地,可以将每一个像素点的差值系数进行组合,生成一个差值信息,该差值信息中包含的差值系数的数量可以与第二图像中像素点的数量相同,且该差值信息可以通过一个差值系数表来表示。在目标像素点的坐标的基础上,该差值信息可以根据第二图像中每个像素点的位置对应记作w(x,y)。
在步骤S230中,根据所述差值信息对符合所述第一图像的分辨率的预设图像进行差值处理,获取符合所述第二图像的分辨率的目标图像。
本公开实施例中,预设图像可以为与第一图像分辨率相同的任意图形,例如可以为某一个视频中除了第一图像之外的其他帧图像;也可以为连续拍摄的图像中除第一图像之外的其他帧图像。预设图像可以是在第一图像之后通过第一摄像头采集到。预设图像可以采用第一摄像头进行采集,因此预设图像的分辨率可以符合第一图像的分辨率,即低分辨率。目标图像指的是对预设图像进行像素值调节以及分辨率调节而得到的图像。目标图像的分辨率与预设图像不同,且目标图像的分辨率与第二图像的分辨率相同。因此,可以看作目标图像与通过第二摄像头而采集的图像的分辨率相同。
具体地,步骤S230的执行过程可以包括:根据差值信息对预设图像中的所有像素点的像素值进行逻辑操作,将所有像素点的像素值调整为符合第二图像的分辨率的像素值,以获取目标图像。本公开实施例中,在获取到第一图像和第二图像之间的差值信息后,可以将该差值信息与第一摄像头获取的预设图像进行融合,通过像素值之间的融合结果和转化结果将符合第一图像分辨率的预设图像转换为符合第二图像分辨率的图像,从而将转化得到的图像作为目标图像。由于目标图像的分辨率与第二摄像头采集的第二图像的分辨率相同,因此可以用目标图像代替第二摄像头拍摄的图像。
举例而言,得到差值系数表后,即可以根据第一图像与第二图像之间的差值系数表,结合分辨率符合第一图像的预设图像的像素点的像素值,来计算得到分辨率符合第二图像的高清的目标图像中像素点的像素值,计算公式可以如公式(1)所示:
f(x,y)=w(x,y)★{g(x,y),g(x,y+1),g(x+1,y),g(x+1,y+1)} 公式(1)
其中,★符号仅表示采用双线性差值的方式进行差值。
在对像素点进行差值处理的过程中,具体是对像素点的像素值进行转化。对于低分辨率的预设图像而言,可将预设图像中每一帧的多个邻域像素点的像素值,通过该差值系数表而转换为高分辨率的一个像素点的像素值。如此重复,直至对预设图像中所有帧的所有像素点的像素值均完成转换融合为止,以根据第一摄像头采集的低分辨率的预设图像中所有帧的所有像素点的像素值得到对应的高分辨率的像素点的像素值,从而生成目标图像。
本公开实施例提供的技术方案中,由于目标图像基本可以采取后台采集与合成的方式而得到,在拍摄过程中采用的是第一摄像头进行持续的拍摄,所以能够大幅降低第二摄像头拍摄时的功耗。通过第一摄像头采集的预设图像与差值信息的融合,能够输出分辨率与第二图像一致的目标图像,提高了图像质量。同时在弱光环境下,由于采用的是第一摄像头进行拍摄,高信噪比对影像效果会带来大幅的提升,在得到与第二摄像头拍摄的图像效果一致的基础上,提高了图像质量。
需要补充的是,采集完第一图像和第二图像后,可以关闭第二摄像头,仅采用低像素的第一摄像头进行拍摄,并采用计算的第一图像和第二图像之间的差值信息进行图像融合,以输出与第二摄像头拍摄的分辨率相同的图像。由于第二摄像头只是用于采集少量图像以便于计算差值信息和更新差值信息,因此在采集完一帧第二图像后,可以关闭第二摄像头,以减少高像素摄像头的使用时间,从而可以降低终端设备的功耗,也避免了终端设备发热的风险,提高了可靠性。并且可以提升拍摄的图像的质量和画质,通过低功耗得到高质量的效果,提高了用户体验。
进一步地,为了保证结果的准确性,可以通过预设周期获取第二辅助图像,并根据获取的第二辅助图像对差值系数进行更新,以根据更新后的差值系数获取所述差值信息。预设周期例如可以为任意合适的时间间隔,例如30秒或者是2分钟等等。此处的第二辅助图像可以为第二摄像头重新采集的其他帧的图像,第二辅助图像可以与第二图像不同,但是第二辅助图像的分辨率和第二图像的分辨率相同。例如,第二辅助图像可以为一帧图像或者是多帧图像,采集一帧图像还是多帧图像具体可以根据参考信息而确定。此处的参考信息可以为终端设备的内存情况和/或CPU运行情况。如果参考信息满足更新条件,则采集多帧第二辅助图像。如果不满足,则只采集一帧第二辅助图像。具体地,内存情况可以用剩余内存空间来描述,可以提供一个第一阈值来对内存情况进行评估。CPU运行情况可以用CPU运行速度来表示,可以提供一个第二阈值来对CPU运行情况来进行评估。在此基础上,可以在内存情况大于第一阈值、或者是只在CPU运行情况大于第二阈值、或者是在内存情况大于第一阈值且CPU运行情况大于第二阈值等情况下,确定参考信息满足更新条件,以采集多帧第二辅助图像。否则,只采集一帧第二辅助图像。通过预设周期采集第二辅助图像,进而进行差值信息的实时校正,能使得确定的差值信息更准确。
在获取到至少一帧第二辅助图像之后,可以根据至少一帧第二辅助图像重新确定目标像素点,并根据重新确定的目标像素点以及与其对应的参考像素点对差值系数进行更新。其中,对于每一帧第二辅助图像而言,均可以重新确定一个目标像素点。在确定第二辅助图像后,可以从第一摄像头采集的图像中选取对应场景的图像作为第一辅助图像。进而根据步骤S210至步骤S220中的方法确定该目标像素点的像素值,与该目标像素点对应的第一辅助图像中的参考像素点的像素值在x方向和y方向上的预设差值系数组成的差值系数。第一辅助图像中的参考像素点依然可以为多个,例如4个或者是8个等等。进一步地,可以遍历第二辅助图像中的所有像素点,以得到对应于该第二辅助图像的差值信息,并将差值信息用于合成目标图像。
图4中示意性示出了更新差值信息的流程图,具体包括步骤S410以及步骤S420,其中:
在步骤S410中,重新确定每帧第二辅助图像的目标像素点,根据每帧第二辅助图像的重新确定的目标像素点以及与其对应的参考像素点确定每帧第二辅助图像的差值系数。
本公开实施例中,首先可以判断第二辅助图像是否为一帧,具体可以根据参考信息而确定。如果第二辅助图像为一帧,则直接根据该第二辅助图像中所有像素点在多个方向组成的差值系数对原本的差值系数进行更新。如果第二辅助图像为多帧,则可以重新确定每帧第二辅助图像的目标像素点,在多个方向根据每帧第二辅助图像的目标像素点以及与其对应的参考像素点确定符合每帧第二辅助图像的差值系数。此处,差值系数的数量可以根据第二辅助图像的帧数以及每帧的像素点的数量而确定。符合每帧第二辅助图像的差值系数可以为每帧第二辅助图像中每个目标像素点的像素值与其对应的参考像素点的像素值之间的像素偏差。
在步骤S420中,对所述每帧第二辅助图像的差值系数进行平均处理得到平均差值系数,并根据所述平均差值系数更新所述差值信息。
本公开实施例中,在得到每帧第二辅助图像的差值系数后,为了提高准确性,可以对所有的差值系数进行平均处理,以得到平均差值系数。进一步地,可以将平均差值系数作为多帧第二辅助图像中每一个像素点的差值系数,以根据多帧第二辅助图像中每一个像素点的差值系数更新原本的第二图像中目标像素点对应的差值系数,实现差值系数的动态更新。进而根据每一个像素点的差值系数的组合来更新整个差值信息。需要说明的是,在得到更新后的差值系数后,可以根据更新后的差值系数来对原本的差值信息进行更新,以得到多帧第二辅助图像对应的所有像素点的差值系数组成的差值信息w(x,y)。即,先计算各帧第二辅助图像的一个像素点的差值系数并进行平均以及组合,从而更新差值信息。除此之外,也可以在计算出各帧第二辅助图像的所有像素点的差值系数之后再进行平均处理,从而更新差值信息。通过选取多帧第二辅助图像以及选取多个邻域像素点来对差值系数进行校正更新,可以得到更准确的差值信息,进而根据准确的差值信息使得输出的目标图像的质量更高,提高了图像效果。
图5中示意性示出了图像处理的整个流程图,参考图5中所示,主要包括以下步骤:
在步骤S510中,获取一帧第一图像,该第一图像中某一个像素点的像素值为g(x,y)。
在步骤S520中,获取一帧第二图像,该第二图像中某一个像素点的像素值为f(x,y)。
在步骤S530中,得到每个像素点的差值系数,形成差值信息,即差值系数表w(x,y)。
在步骤S540中,通过双线性差值算法得到高分辨率的目标图像。
在步骤S550中,目标图像持续输出。
图5中的技术方案,通过计算低分辨率与高分辨率图像每个像素点的差值系数,后期通过差值系数进行差值,来达到仅通过低像素的摄像头拍摄就能输出高分辨率视频图像的效果。由于采用的是低像素的摄像头进行拍摄,可以提高信噪比,因此可以对图像效果会带来大幅的提升。由于是通过低像素的摄像头拍摄低分辨率的预设图像,进而将预设图像与差值信息进行融合得到高分辨率的目标图像,以将合成的目标图像作为高像素摄像头采集的图像。在持续输出图像和视频的过程中,能够通过融合操作避免高像素摄像头一直连续拍摄的状态,能够减少高像素摄像头的使用时间,进而减少功耗,并且避免了高像素摄像头导致的信噪比较低的问题,降低了图像的噪声,提高了图像质量。
本公开实施例中,提供了一种图像处理装置,参考图6中所示,该图像处理装置600可以包括:图像获取模块601,用于获取第一图像和第二图像,所述第二图像的分辨率大于所述第一图像的分辨率;差值信息确定模块602,用于确定所述第二图像中的目标像素点以及所述第一图像中对应于所述目标像素点的参考像素点之间的差值信息;目标图像生成模块603,用于根据所述差值信息对符合所述第一图像的分辨率的预设图像进行差值处理,获取符合第二图像的分辨率的目标图像。
在本公开的一种示例性实施例中,差值信息确定模块包括:目标像素点指定模块,用于将所述第二图像中的每一个像素点分别作为所述目标像素点;参考像素点确定模块,用于根据所述目标像素点的坐标在所述第一图像中确定与其对应的坐标,以确定所述第一图像中的所述参考像素点;差值系数确定模块,用于获取所述目标像素点的像素值与所述参考像素点的像素值之间的差值系数;差值系数组合模块,用于根据所述差值系数生成所述差值信息。
在本公开的一种示例性实施例中,差值系数确定模块被配置为:计算所述目标像素点的像素值与所述参考像素点的像素值在多个方向上的预设差值系数,以获取所述差值系数。
在本公开的一种示例性实施例中,目标图像生成模块被配置为:根据所述差值信息对所述预设图像中的所有像素点的像素值进行逻辑操作,将所述所有像素点的像素值调整为符合第二图像的分辨率的像素值,以获取所述目标图像。
在本公开的一种示例性实施例中,所述装置还包括:差值信息更新模块,用于通过预设周期获取第二辅助图像,并根据所述第二辅助图像对所述差值系数进行更新,以根据更新后的差值系数确定所述差值信息。
在本公开的一种示例性实施例中,差值信息更新模块包括:辅助图像获取模块,用于根据参考信息获取至少一帧所述第二辅助图像;差值系数更新模块,用于根据所述至少一帧第二辅助图像重新确定目标像素点,根据重新确定的目标像素点以及与其对应的参考像素点对差值系数进行更新,并根据更新后的差值系数确定所述差值信息。
在本公开的一种示例性实施例中,若所述第二辅助图像为多帧,差值系数更新模块被配置为:重新确定每帧第二辅助图像的目标像素点,在所述多个方向根据每帧第二辅助图像的重新确定的目标像素点以及与其对应的参考像素点确定每帧第二辅助图像的差值系数;对所述每帧第二辅助图像的差值系数进行平均处理得到平均差值系数,并根据所述平均差值系数更新所述差值信息。
需要说明的是,上述图像处理装置中各模块的具体细节已经在对应的图像处理方法中进行了详细描述,因此此处不再赘述。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本公开的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外,尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤,或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
在本公开的实施例中,还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解,本公开的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此,本公开的各个方面可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等),或硬件和软件方面结合的实施方式,这里可以统称为“电路”、“模块”或“***”。
下面参照图7来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备700。图7显示的电子设备700仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,电子设备700以通用计算设备的形式表现。电子设备700的组件可以包括但不限于:上述至少一个处理单元710、上述至少一个存储单元720、连接不同***组件(包括存储单元720和处理单元710)的总线750、显示单元740以及图像传感器770,图像传感器770用于获取相应分辨率的图像。
其中,所述存储单元存储有程序代码,所述程序代码可以被所述处理单元710执行,使得所述处理单元710执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如,所述处理单元710可以执行如图2中所示的步骤:在步骤S210中,获取第一图像和第二图像,所述第二图像的分辨率大于所述第一图像的分辨率;在步骤S220中,确定所述第二图像中的目标像素点与所述第一图像中对应于所述目标像素点的参考像素点之间的差值信息;在步骤S230中,根据所述差值信息对符合所述第一图像的分辨率的预设图像进行差值处理,获取符合所述第二图像的分辨率的目标图像。
存储单元720可以包括易失性存储单元形式的可读介质,例如随机存取存储单元(RAM)7201和/或高速缓存存储单元7202,还可以进一步包括只读存储单元(ROM)7203。
存储单元720还可以包括具有一组(至少一个)程序模块7205的程序/实用工具7204,这样的程序模块7205包括但不限于:操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线730可以为表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速接口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备700也可以与一个或多个外部设备800(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备700交互的设备通信,和/或与使得该电子设备700能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口750进行。并且,电子设备700还可以通过网络适配器760与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器760通过总线730与电子设备700的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备700使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
在本公开的实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中,本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当所述程序产品在终端设备上运行时,所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品,其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码,并可以在终端设备,例如个人电脑上运行。然而,本公开的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外,上述附图仅是根据本公开实施例的方法所包括的处理的示意性说明,而不是限制目的。易于理解,上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外,也易于理解,这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由权利要求指出。