CN116452471B - 超高清图像的处理方法、装置、终端设备及计算机介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种超高清图像的处理方法、装置、终端设备及计算机介质,该方法通过获取待处理图像和待处理图像对应的原始超高清图像,其中,待处理图像的清晰度低于原始超高清图像的清晰度;从原始超高清图像中提取与待处理图像重合的部分,得到第一图像;分别对第一图像和待处理图像进行边缘检测处理,得到第一图像对应的第一边缘轮廓图像和待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;基于第一边缘轮廓图像对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到待处理图像对应的目标图像。采用本发明技术方案能够通过对后期处理后的超高清图像进行修复以提高图像清晰度。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域,尤其涉及一种超高清图像的处理方法、装置、终端设备及计算机介质。
背景技术
随着科技的快速发展,为了准确获取和传递信息,人们对于图像清晰度的要求越来越高,进而超高清(分辨率达到3840x2160及以上)图像的应用场景也非常广泛。
目前,在通过手机相机单反相机进行拍照,得到原始超高清图像后,还需要对图像进行画面的裁剪和色彩的调节等后期修图处理,从而改善图像的外观效果,但是在使用修图软件对原始超高清图像进行后期修图处理后,图像的清晰度会有所下降,导致影响图像的视觉效果的情况。
综上,如何对后期处理后的超高清图像进行修复,以提高图像清晰度,已经成为图像处理技术领域亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种超高清图像的处理方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质。旨在实现通过对后期处理后的超高清图像进行修复以提高图像清晰度。
为了实现上述目的,本发明提供一种超高清图像的处理方法,所述超高清图像的处理方法包括:
获取待处理图像和所述待处理图像对应的原始超高清图像,其中,所述待处理图像的清晰度低于所述原始超高清图像的清晰度;
从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分,得到第一图像;
分别对所述第一图像和所述待处理图像进行边缘检测处理,得到所述第一图像对应的第一边缘轮廓图像和所述待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;
基于所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到所述待处理图像对应的目标图像。
可选地,所述基于所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿的步骤,包括:
基于随机抽样一致算法对所述第二边缘轮廓图像中的像素点进行线性拟合处理,得到目标线段;
基于所述目标线段和所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,所述基于所述目标线段和所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿的步骤,包括:
获取所述目标线段对应的端点坐标,并基于所述端点坐标从所述第一边缘轮廓图像中确定由所述端点坐标构成的第一线段;
确定所述第一边缘轮廓图像中与所述第一线段之间的距离小于预设距离的第一像素点,将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,所述将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿的步骤,包括:
确定所述第一像素点在所述第一边缘轮廓图像中的第一坐标,基于所述第一坐标将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,所述方法还包括;
基于待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量,判断所述待处理图像是否为经过裁剪后的所述原始超高清图像;
若所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像,则执行所述从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分的步骤;
若所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像,则将所述原始超高清图像作为第一图像。
可选地,所述基于待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量,判断所述待处理图像是否为经过裁剪后的所述原始超高清图像的步骤,包括:
检测待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量是否相等;
若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量相等,则确定所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像;
若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量不相等,则确定所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像。
可选地,所述从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分的步骤,包括:
确定所述待处理图像的左上角像素点在所述原始超高清图像中的第二坐标,并基于所述第二坐标和所述待处理图像的尺寸从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种超高清图像的处理装置,所述超高清图像的处理装置包括:
图像获取模块,获取待处理图像和所述待处理图像对应的原始超高清图像,其中,所述待处理图像的清晰度低于所述原始超高清图像的清晰度;
重合提取模块,从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分,得到第一图像;
边缘检测模块,分别对所述第一图像和所述待处理图像进行边缘检测处理,得到所述第一图像对应的第一边缘轮廓图像和所述待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;
像素点补偿模块,基于所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到所述待处理图像对应的目标图像。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种终端设备,所述终端设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的超高清图像的处理程序,所述终端设备的超高清图像的处理程序被所述处理器执行时实现如上所述的超高清图像的处理方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有超高清图像的处理程序,所述超高清图像的处理程序被处理器执行时实现如上所述的超高清图像的处理方法的步骤。
本发明实施例提出的一种超高清图像的处理方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质,所述方法通过获取待处理图像和所述待处理图像对应的原始超高清图像,其中,所述待处理图像的清晰度低于所述原始超高清图像的清晰度;从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分,得到第一图像;分别对所述第一图像和所述待处理图像进行边缘检测处理,得到所述第一图像对应的第一边缘轮廓图像和所述待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;基于所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到所述待处理图像对应的目标图像。
本发明实施例通过获取原始超高清图像和经过后期处理后的原始超高清图像(即待处理图像),然后从原始超高清图像中确定与待处理图像重合的部分,称为第一图像,分别对第一图像和待处理图像进行边缘检测处理,得到第一图像对应的第一边缘轮廓图像和待处理图像对应的第二边缘轮廓图像,最后,基于第一边缘轮廓图像对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到补偿后的图像。如此,本发明通过对原始超高清图像和待处理图像进行轮廓提取,并利用原始超高清图像中提取出的轮廓信息对待处理图像进行像素补偿,从而增强待处理图像的轮廓,进而提高待处理图像的清晰度。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的终端设备硬件运行环境的设备结构示意图;
图2为本发明超高清图像的处理方法第一实施例的步骤流程示意图;
图3为本发明超高清图像的处理方法的一实施例所涉及的超高清图像处理流程示意图;
图4为本发明超高清图像的处理装置一实施例的功能模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图1,图1为本发明实施例方案涉及终端设备的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例终端设备可以是应用于图像处理技术领域的终端设备。具体地,该终端设备可以是智能手机、PC(PerSonal Computer,个人计算机)、平板电脑、便携计算机等等。
如图1所示,该终端设备可以包括:处理器1001,例如CPU,通信总线1002,用户接口1003,网络接口1004,存储器1005。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(DiSplay)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如Wi-Fi接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的终端设备结构并不构成对终端设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及超高清图像的处理程序。
在图1所示的终端中,网络接口1004主要用于连接后台服务器,与后台服务器进行数据通信;用户接口1003主要用于连接客户端,与客户端进行数据通信;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的超高清图像的处理程序,并执行如下操作:
获取待处理图像和所述待处理图像对应的原始超高清图像,其中,所述待处理图像的清晰度低于所述原始超高清图像的清晰度;
从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分,得到第一图像;
分别对所述第一图像和所述待处理图像进行边缘检测处理,得到所述第一图像对应的第一边缘轮廓图像和所述待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;
基于所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到所述待处理图像对应的目标图像。
可选地,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的超高清图像的处理程序,并执行如下操作:
基于随机抽样一致算法对所述第二边缘轮廓图像中的像素点进行线性拟合处理,得到目标线段;
基于所述目标线段和所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的超高清图像的处理程序,并执行如下操作:
获取所述目标线段对应的端点坐标,并基于所述端点坐标从所述第一边缘轮廓图像中确定由所述端点坐标构成的第一线段;
确定所述第一边缘轮廓图像中与所述第一线段之间的距离小于预设距离的第一像素点,将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的超高清图像的处理程序,并执行如下操作:
确定所述第一像素点在所述第一边缘轮廓图像中的第一坐标,基于所述第一坐标将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的超高清图像的处理程序,还执行如下操作:
基于待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量,判断所述待处理图像是否为经过裁剪后的所述原始超高清图像;
若所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像,则执行所述从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分的步骤;
若所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像,则将所述原始超高清图像作为第一图像。
可选地,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的超高清图像的处理程序,并执行如下操作:
检测待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量是否相等;
若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量相等,则确定所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像;
若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量不相等,则确定所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像。
可选地,处理器1001还可以用于调用存储器1005中存储的超高清图像的处理程序,并执行如下操作:
确定所述待处理图像的左上角像素点在所述原始超高清图像中的第二坐标,并基于所述第二坐标和所述待处理图像的尺寸从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分。
基于上述的终端设备,提出本发明超高清图像的处理方法的各实施例。
请参照图2,图2为本发明超高清图像的处理方法第一实施例的流程示意图。需要说明的是,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,本发明超高清图像的处理方法当然也可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本发明超高清图像的处理方法的第一实施例中,本发明超高清图像的处理方法包括:
步骤S10,获取待处理图像和所述待处理图像对应的原始超高清图像,其中,所述待处理图像的清晰度低于所述原始超高清图像的清晰度;
在本实施例中,终端设备获取待处理图像和该待处理图像对应的原始超高清图像,其中,待处理图像的清晰度低于原始超高清图像的清晰度。
示例性地,终端设备获取原始超高清图像和经过后期处理后的原始超高清图像,即上述待处理图像,需要说明的是,原始超高清图像的清晰度在经过后期处理后有所下降,也就是说,待处理图像的清晰度比原始超高清图像的清晰度低。
步骤S20,从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分,得到第一图像;
在本实施例中,终端设备从原始超高清图像中提取与待处理图像重合的部分,得到第一图像。
示例性地,终端设备将原始超高清图像和待处理图像进行比对,判断该待处理图像是否为经过裁剪后的原始超高清图像,若检测到该原始超高清图像在进行后期处理以得到待处理图像的过程中,未进行裁剪处理,则将原始超高清图像作为第一图像,若检测到该原始超高清图像在进行后期处理以得到待处理图像的过程中,进行了裁剪处理,则从原始超高清图像中提取与待处理图像重合的部分,即第一图像。
步骤S30,分别对所述第一图像和所述待处理图像进行边缘检测处理,得到所述第一图像对应的第一边缘轮廓图像和所述待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;
在本实施例中,终端设备分别对第一图像和待处理图像进行边缘检测处理,得到第一图像对应的边缘轮廓图(以下称为第一边缘轮廓图像以示区分)和待处理图像对应的边缘轮廓图(以下称为第二边缘轮廓图像以示区分);
示例性地,终端设备分别对第一图像和待处理图像进行灰度处理,得到第一图像对应的灰度图像(以下称为第一灰度图像以示区分)和待处理图像对应的灰度图像(以下称为第二灰度图像以示区分),然后对第一灰度图像和第二灰度图像进行高斯滤波处理,然后基于增强算法将图像灰度点领域强度值有显著变化的点着重凸显出来,在具体编程实现时,可以通过计算梯度幅值来实现。最后,由于经过增强后的图像中,领域中的很多点的梯度值会较大,所以需要通过阈值化方法对增强后的图像中的边缘点进行取舍,从而得到最终的边缘轮廓图。
步骤S40,基于所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到所述待处理图像对应的目标图像。
在本实施例中,终端设备基于第一边缘轮廓图像对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到经过像素补偿后的待处理图像(以下称为目标图像以示区分)。
进一步地,在一种可行的实施例中,上述步骤S40,包括:
步骤S401,基于随机抽样一致算法对所述第二边缘轮廓图像中的像素点进行线性拟合处理,得到目标线段;
在本实施例中,终端设备基于随机抽样一致算法对第一边缘轮廓图像中的像素点进行线性拟合处理,得到目标线段。
示例性地,终端设备基于随机抽样一致算法对第一边缘轮廓图像中包含的像素点进行线性拟合,得到多条线段。
步骤S402,基于所述目标线段和所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
在本实施例中,终端设备基于目标线段和第一边缘轮廓图像对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
示例性地,终端设备基于第一边缘轮廓图像中拟合得到的多条线段和第一边缘轮廓图像,对第二边缘图像进行像素点补偿。
进一步地,在一种可行的实施例中,上述步骤S402,可以包括:
步骤A10,获取所述目标线段对应的端点坐标,并基于所述端点坐标从所述第一边缘轮廓图像中确定由所述端点坐标构成的第一线段;
在本实施例中,终端设备获取目标线段对应的端点坐标,然后基于该端点坐标从第一边缘轮廓图像中确定由该端点坐标构成的线段(以下称为第一线段以示区分)。
示例性地,终端设备获取目标线段在第二边缘轮廓图像中的两端点对应的坐标,即上述端点坐标,需要说明的是,由于第一图像和待处理图像是包括相同图像内容的两张图像,所以第一边缘轮廓图像与第二边缘轮廓图像所应用的坐标系相同,也就是说,在第一边缘轮廓图像中确定上述端点坐标,即可确定由该端点坐标连接而成的一条线段,即上述第一线段。
步骤A20,确定所述第一边缘轮廓图像中与所述第一线段之间的距离小于预设距离的第一像素点,将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
在本实施例中,终端设备确定第一边缘轮廓图像中与第一线段之间的距离小于预设距离的像素点(以下称为第一像素点以示区分),将第一像素点加入至第二边缘轮廓图像中以对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
示例性地,终端设备在确定第一边缘轮廓图像中的第一线段之后,计算第一边缘轮廓图像中的各像素点与该第一线段之间的距离,在该距离小于预设距离时,将当前像素点加入至第二边缘轮廓图像中,以对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
需要说明的是,基于实际应用的不同设计需要,在不同可行的实施方式当中,上述预设距离可以是任何符合实际需求的距离,本发明不对上述预设距离的大小进行限定。
进一步地,在一种可行的实施例中,上述步骤A20中,“将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿”的步骤,可以包括:
步骤A201,确定所述第一像素点在所述第一边缘轮廓图像中的第一坐标,基于所述第一坐标将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
在本实施例中,终端设备确定第一像素点在第一边缘轮廓图像中的坐标(以下称为第一坐标以示区分),基于第一坐标将第一像素点加入至第二边缘轮廓图像中以对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
示例性地,终端设备根据第一像素点在第一边缘轮廓图像中的坐标在第二边缘轮廓图像中找到相同坐标对应的像素点,然后将该像素点替换成第一像素点,以对第二边缘轮廓图像中的各目标线段进行像素点补偿。
在本实施例中,本发明超高清图像的处理方法通过获取待处理图像和该待处理图像对应的原始超高清图像,其中,待处理图像的清晰度低于原始超高清图像的清晰度;从原始超高清图像中提取与待处理图像重合的部分,得到第一图像;分别对第一图像和待处理图像进行边缘检测处理,得到第一图像对应的第一边缘轮廓图像和待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;基于第一边缘轮廓图像对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到经过像素补偿后的待处理图像;基于随机抽样一致算法对第一边缘轮廓图像中的像素点进行线性拟合处理,得到目标线段,然后基于目标线段和第一边缘轮廓图像对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿;获取目标线段对应的端点坐标,然后基于该端点坐标从第一边缘轮廓图像中确定由该端点坐标构成的第一线段;确定第一边缘轮廓图像中与第一线段之间的距离小于预设距离的第一像素点,确定第一像素点在第一边缘轮廓图像中的第一坐标,基于第一坐标将第一像素点加入至第二边缘轮廓图像中以对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
如此,本发明实施例通过获取原始超高清图像和经过后期处理后的原始超高清图像(即待处理图像),然后从原始超高清图像中确定与待处理图像重合的部分,称为第一图像,分别对第一图像和待处理图像进行边缘检测处理,得到第一图像对应的第一边缘轮廓图像和待处理图像对应的第二边缘轮廓图像,最后,基于第一边缘轮廓图像对第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到补偿后的图像。如此,本发明通过对原始超高清图像和待处理图像进行轮廓提取,并利用原始超高清图像中提取出的轮廓信息对待处理图像进行像素补偿,从而增强待处理图像的轮廓,进而提高待处理图像的清晰度。
进一步地,基于上述本发明超高清图像的处理方法的第一实施例,提出本发明超高清图像的处理方法的第二实施例。
在本实施例中,本发明超高清图像的处理方法,还可以包括:
步骤B10,基于待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量,判断所述待处理图像是否为经过裁剪后的所述原始超高清图像;
在本实施例中,终端设备基于待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量,判断待处理图像是否是经过裁剪后的原始超高清图像。
示例性地,终端设备获取待处理图像的宽度和高度信息,计算出待处理图像的像素点数量,同理,计算出原始超高清图像的像素点数量,基于二者各自的像素点数量,判断原始超高清图像在进行后期处理以得到待处理图像的过程中是否有经历过裁剪。
步骤B20,若所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像,则执行所述从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分的步骤;
在本实施例中,终端设备若检测到待处理图像是经过裁剪后的原始超高清图像,则从原始超高清图像中提取与待处理图像重合的部分。
步骤B30,若所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像,则将所述原始超高清图像作为第一图像。
在本实施例中,终端设备若检测到待处理图像不是经过裁剪后的原始超高清图像,则将原始超高清图像作为第一图像。
示例性地,终端设备若检测到原始超高清图像在进行后期处理以得到待处理图像的过程中没有经历过裁剪,那么直接将原始超高清图像作为第一图像。
进一步地,在一种可行的实施例中,上述步骤B10,包括:
步骤B101,检测待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量是否相等;
步骤B102,若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量相等,则确定所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像;
步骤B103,若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量不相等,则确定所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像。
在本实施例中,终端设备检测待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量是否相等,若检测到待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量相等,则确定待处理图像不是经过裁剪后的所述原始超高清图像,若检测到待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量不相等,则确定待处理图像是经过裁剪后的原始超高清图像。
进一步地,在一种可行的实施例中,上述步骤S20中,“从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分”的步骤,可以包括:
步骤S201,确定所述待处理图像的左上角像素点在所述原始超高清图像中的第二坐标,并基于所述第二坐标和所述待处理图像的尺寸从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分。
在本实施例中,终端设备确定待处理图像的左上角像素点在原始超高清图像中的坐标(以下称为第二坐标以示区分),并基于该第二坐标和待处理图像的尺寸从原始超高清图像中提取与待处理图像重合的部分。
示例性地,终端设备在确定待处理图像是经过裁剪后的原始超高清图像之后,确定待处理图像的左上角像素点在原始超高清图像中的坐标,即第二坐标,然后基于第二坐标和待处理图像的尺寸在原始超高清图像中确定与待处理图像重合的部分,即第一图像。
示例性地,如图3所示,超高清图像处理流程示意图,首先,终端设备获取原始超高清图像和经过后期处理后导致清晰度有所下降的超高清图像,即需要提高清晰度的待处理图像,然后判断原始超高清图像在经历后期处理的过程中是否被裁剪,若是,则从原始超高清图像中提取出与待处理图像包含相同内容的部分,作为第一图像;若否,则直接将原始超高清图像作为第一图像。在得到第一图像之后,对第一图像和待处理图像进行边缘检测,得到第一图像对应的第一边缘轮廓图像和待处理图像对应的第二边缘轮廓图像,并基于第一边缘轮廓图像中的像素点对第二边缘轮廓图像进行像素补偿,生成补偿后的待处理图像,即清晰度提升后的待处理图像。
在本实施例中,本发明超高清图像的处理方法检测待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量是否相等;若检测到待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量相等,则确定待处理图像不是经过裁剪后的所述原始超高清图像;若检测到待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量不相等,则确定待处理图像是经过裁剪后的原始超高清图像;若检测到待处理图像是经过裁剪后的原始超高清图像,则从原始超高清图像中提取与待处理图像重合的部分;若检测到待处理图像不是经过裁剪后的原始超高清图像,则将原始超高清图像作为第一图像。
如此,通过预先判断原始超高清图像在进行后去处理以生成待处理图像的过程中是否经过裁剪,使得用于像素点补偿的两张图像所包含的内容相同,所以像素点的坐标也相同,进而便于后续对待处理图像的像素点补偿。
此外,本发明实施例还提供一种超高清图像的处理装置。
请参照图4,图4为本发明超高清图像的处理装置一实施例的功能模块示意图,如图4所示,本发明超高清图像的处理装置包括:
图像获取模块10,用于获取待处理图像和所述待处理图像对应的原始超高清图像,其中,所述待处理图像的清晰度低于所述原始超高清图像的清晰度;
重合提取模块20,用于从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分,得到第一图像;
边缘检测模块30,用于分别对所述第一图像和所述待处理图像进行边缘检测处理,得到所述第一图像对应的第一边缘轮廓图像和所述待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;
像素点补偿模块40,用于基于所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到所述待处理图像对应的目标图像。
可选地,像素点补偿模块40,包括:
线性拟合处理单元,用于基于随机抽样一致算法对所述第二边缘轮廓图像中的像素点进行线性拟合处理,得到目标线段;
像素点补偿单元,用于基于所述目标线段和所述第一边缘轮廓图像对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,像素点补偿单元,包括:
第一线段子单元,用于获取所述目标线段对应的端点坐标,并基于所述端点坐标从所述第一边缘轮廓图像中确定由所述端点坐标构成的第一线段;
像素点补偿子单元,用于确定所述第一边缘轮廓图像中与所述第一线段之间的距离小于预设距离的第一像素点,将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,像素点补偿子单元,还用于确定所述第一像素点在所述第一边缘轮廓图像中的第一坐标,基于所述第一坐标将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
可选地,本发明超高清图像的处理装置,还包括:
判断模块,用于基于待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量,判断所述待处理图像是否为经过裁剪后的所述原始超高清图像;
裁剪模块,用于若所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像,则执行所述从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分的步骤;
未裁剪模块,用于若所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像,则将所述原始超高清图像作为第一图像。
可选地,判断模块,包括:
检测单元,用于检测待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量是否相等;
裁剪单元,用于若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量相等,则确定所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像;
未裁剪单元,用于若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量不相等,则确定所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像。
可选地,重合提取模块20,还包括:
重合提取单元,用于确定所述待处理图像的左上角像素点在所述原始超高清图像中的第二坐标,并基于所述第二坐标和所述待处理图像的尺寸从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分。
本发明还提供一种计算机存储介质,该计算机存储介质上存储有超高清图像的处理程序,上述超高清图像的处理程序被处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的超高清图像的处理程序方法的步骤。
本发明计算机存储介质的具体实施例与上述本发明超高清图像的处理程序方法各实施例基本相同,在此不作赘述。
本发明还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如以上任一项实施例所述的本发明超高清图像的处理方法的步骤,在此不作赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是TWS耳机等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种超高清图像的处理方法,其特征在于,所述超高清图像的处理方法包括:
获取待处理图像和所述待处理图像对应的原始超高清图像,其中,所述待处理图像的清晰度低于所述原始超高清图像的清晰度;
从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分,得到第一图像;
基于增强算法和阈值化方法分别对所述第一图像和所述待处理图像进行边缘检测处理,得到所述第一图像对应的第一边缘轮廓图像和所述待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;
基于随机抽样一致算法对所述第二边缘轮廓图像中的像素点进行线性拟合处理,得到目标线段;
获取所述目标线段对应的端点坐标,并基于所述端点坐标从所述第一边缘轮廓图像中确定由所述端点坐标构成的第一线段;
确定所述第一边缘轮廓图像中与所述第一线段之间的距离小于预设距离的第一像素点,将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到所述待处理图像对应的目标图像。
2.如权利要求1所述的超高清图像的处理方法,其特征在于,所述将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿的步骤,包括:
确定所述第一像素点在所述第一边缘轮廓图像中的第一坐标,基于所述第一坐标将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿。
3.如权利要求2所述的超高清图像的处理方法,其特征在于,所述方法还包括;
基于待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量,判断所述待处理图像是否为经过裁剪后的所述原始超高清图像;
若所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像,则执行所述从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分的步骤;
若所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像,则将所述原始超高清图像作为第一图像。
4.如权利要求3所述的超高清图像的处理方法,其特征在于,所述基于待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量,判断所述待处理图像是否为经过裁剪后的所述原始超高清图像的步骤,包括:
检测待处理图像和原始超高清图像各自对应的像素点数量是否相等;
若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量相等,则确定所述待处理图像是未经过裁剪后的所述原始超高清图像;
若检测到所述待处理图像和所述原始超高清图像各自对应的像素点数量不相等,则确定所述待处理图像是经过裁剪后的所述原始超高清图像。
5.如权利要求1至4中任一项所述的超高清图像的处理方法,其特征在于,所述从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分的步骤,包括:
确定所述待处理图像的左上角像素点在所述原始超高清图像中的第二坐标,并基于所述第二坐标和所述待处理图像的尺寸从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分。
6.一种超高清图像的处理装置,其特征在于,所述超高清图像的处理装置,包括:
图像获取模块,获取待处理图像和所述待处理图像对应的原始超高清图像,其中,所述待处理图像的清晰度低于所述原始超高清图像的清晰度;
重合提取模块,从所述原始超高清图像中提取与所述待处理图像重合的部分,得到第一图像;
边缘检测模块,基于增强算法和阈值化方法分别对所述第一图像和所述待处理图像进行边缘检测处理,得到所述第一图像对应的第一边缘轮廓图像和所述待处理图像对应的第二边缘轮廓图像;
像素点补偿模块,基于随机抽样一致算法对所述第二边缘轮廓图像中的像素点进行线性拟合处理,得到目标线段;获取所述目标线段对应的端点坐标,并基于所述端点坐标从所述第一边缘轮廓图像中确定由所述端点坐标构成的第一线段;确定所述第一边缘轮廓图像中与所述第一线段之间的距离小于预设距离的第一像素点,将所述第一像素点加入至所述第二边缘轮廓图像中以对所述第二边缘轮廓图像进行像素点补偿,得到所述待处理图像对应的目标图像。
7.一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的超高清图像的处理程序,所述超高清图像的处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的超高清图像的处理方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有超高清图像的处理程序,所述超高清图像的处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的超高清图像的处理方法的步骤。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018228310A1 (zh) * | 2017-06-16 | 2018-12-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置及终端 |
CN109727198A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-05-07 | 成都品果科技有限公司 | 一种基于肤色检测的图像亮度优化方法 |
CN112308872A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-02 | 西安工程大学 | 基于多尺度Gabor一阶导数的图像边缘检测方法 |
CN114255153A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-29 | 北京新奥特图腾科技有限公司 | 一种超高清图像混合处理方法和装置 |
CN116012398A (zh) * | 2021-10-21 | 2023-04-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 图像拼接篡改检测方法、电子设备及存储介质 |
-
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018228310A1 (zh) * | 2017-06-16 | 2018-12-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置及终端 |
CN109727198A (zh) * | 2019-01-03 | 2019-05-07 | 成都品果科技有限公司 | 一种基于肤色检测的图像亮度优化方法 |
CN112308872A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-02 | 西安工程大学 | 基于多尺度Gabor一阶导数的图像边缘检测方法 |
CN116012398A (zh) * | 2021-10-21 | 2023-04-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 图像拼接篡改检测方法、电子设备及存储介质 |
CN114255153A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-29 | 北京新奥特图腾科技有限公司 | 一种超高清图像混合处理方法和装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
医学图像中组织轮廓提取方法的改进;郑丽萍 等;计算机仿真(第03期);271-274、368 * |
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