CN103927767A - 图像处理方法及图像处理装置 - Google Patents

图像处理方法及图像处理装置 Download PDF

Info

Publication number
CN103927767A
CN103927767A CN201410156523.5A CN201410156523A CN103927767A CN 103927767 A CN103927767 A CN 103927767A CN 201410156523 A CN201410156523 A CN 201410156523A CN 103927767 A CN103927767 A CN 103927767A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel
parameter
image
interest
determining
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201410156523.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103927767B (zh
Inventor
杜琳
丁大勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Zhigu Ruituo Technology Services Co Ltd
Original Assignee
Beijing Zhigu Ruituo Technology Services Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Zhigu Ruituo Technology Services Co Ltd filed Critical Beijing Zhigu Ruituo Technology Services Co Ltd
Priority to CN201410156523.5A priority Critical patent/CN103927767B/zh
Publication of CN103927767A publication Critical patent/CN103927767A/zh
Priority to US15/304,514 priority patent/US10123024B2/en
Priority to PCT/CN2015/074066 priority patent/WO2015158190A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN103927767B publication Critical patent/CN103927767B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/132—Sampling, masking or truncation of coding units, e.g. adaptive resampling, frame skipping, frame interpolation or high-frequency transform coefficient masking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/162—User input
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/167—Position within a video image, e.g. region of interest [ROI]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/59—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving spatial sub-sampling or interpolation, e.g. alteration of picture size or resolution

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种图像处理方法及图像处理装置，所述图像处理方法包括：确定一图像中的至少一感兴趣区域；至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数；根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置；根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。本申请实施例根据图像中各区域的用户感兴趣程度确定各区域像素在压缩后的缩小图像中所占比例，使得用户重视的区域在恢复时可以被高质量呈现，同时方便压缩后图像的处理。

Description

图像处理方法及图像处理装置
技术领域
本申请涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像处理方法及图像处理装置。
背景技术
随着图像采集技术的不断发展，用于进行图像采集的设备越来越多，采集到的图像的质量越来越高，图像的大小也随之不断增大。例如，一张由单反相机拍摄的照片的大小可能会有几十兆字节。这给图像的存储和传输带来了很大的压力。
发明内容
本申请的目的是：提供一种图像处理技术。
第一方面，本申请提供了一种图像压缩方法，包括：
确定一图像中的至少一感兴趣区域；
至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数；
根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置；
根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。
第二方面，本申请提供了一种图像恢复方法，包括：
获取与一原始图像对应的一缩小图像以及所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数；
根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置；
根据所述各像素的目标位置得到与所述原始图像对应的一恢复图像。
第三方面，本申请提供了一种图像压缩装置，包括：
感兴趣区域确定模块，用于确定一图像中的至少一感兴趣区域；
参数确定模块，用于至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数；
目标位置确定模块，用于根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置；
缩小图像获取模块，用于根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。
第四方面，本申请提供了一种图像恢复装置，包括：
获取模块，用于获取与一原始图像对应的一缩小图像以及所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数；
目标位置确定模块，用于根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置；
恢复图像获取模块，用于根据所述各像素的目标位置得到与所述原始图像对应的一恢复图像。
本申请实施例的至少一个实施方案根据图像中用户感兴趣区域的分布来对图像进行压缩，并根据图像中各区域的用户感兴趣程度确定各区域像素在压缩后的缩小图像中所占比例，进而使得用户需要高质量呈现区域的像素的信息被更多的保存在所述缩小图像中，而用户希望模糊呈现区域的像素的信息被更少的保存在所述缩小图像中。此外，本申请实施例的至少一个实施方案使得所述图像中的用户感兴趣区域与其他区域对应的像素信息被区别地呈现在同一缩小图像中，方便用户后续对所述缩小图像的处理。本申请实施例的至少一个实施方案对所述缩小图像进行恢复，根据用户的呈现需要，对恢复图像中的感兴趣区域和其它区域进行不同质量的恢复呈现。
附图说明
图1为本申请实施例的一种图像压缩方法的步骤流程图；
图2a-2c为通过本申请实施例的一种图像压缩方法对图像进行压缩的示意图；
图3a-3c为通过本申请实施例的一种图像压缩方法对图像进行压缩的示意图；
图4为本申请实施例的一种图像恢复方法的步骤流程图；
图5为本申请实施例的一种图像压缩装置的结构框图；
图6a和6b分别为本申请实施例的另外两种图像压缩装置的结构框图；
图7为本申请实施例的又一种图像压缩装置的结构框图；
图8为本申请实施例的一种图像恢复装置的结构框图；
图9为本申请实施例的另一种图像恢复装置的结构框图；
图10为本申请实施例的又一种图像恢复装置的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图（若干附图中相同的标号表示相同的元素）和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
本领域技术人员可以理解，本申请中的“第一”、“第二”等术语仅用于区别不同步骤、设备或模块等，既不代表任何特定技术含义，也不表示它们之间的必然逻辑顺序。
对图像进行传输或存储时，一般需要对原始图像进行压缩，以减小图像的大小。其中，对于一些用户希望保持高质量呈现的感兴趣区域（例如：人物图像中的人脸区域），在压缩时希望尽量保持这些感兴趣区域像素的原始信息；对于用户希望模糊呈现的感兴趣区域（例如，街景图像中人物的面部、路况图像中汽车的车牌号码），则在压缩时可以不用太考虑该区域的像素质量。因此，如图1所示，本申请实施例提供了一种图像压缩方法，包括：
S110确定一图像中的至少一感兴趣区域；
S120至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数；
S130根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置；
S140根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。
在本申请实施例中，所述感兴趣区域为用户关注的区域，在一种可能的实施方式中，所述感兴趣区域可以为用户希望高质量呈现的区域。在另一种可能的实施方式中，所述感兴趣区域还可以为用户希望模糊呈现的区域。
所述图像中可以有一个所述感兴趣区域，也可以有多个所述感兴趣区域。
在本申请实施例中，一像素的感兴趣参数表示该像素在所述图像中的重要程度。例如，一像素的感兴趣参数越大，表示该像素在所述图像中越重要，越需要该像素被高质量呈现。在本申请下面的实施方式中，像素的感兴趣参数越大，该像素的信息就可能越多的被保存在所述缩小图像中。
本申请实施例中，根据图像中用户感兴趣区域的分布来对图像进行压缩，并根据图像中各区域的用户感兴趣程度确定各区域像素在压缩后的缩小图像中所占比例。
通过下面的实施方式进一步说明本申请实施例的各步骤：
S110确定一图像中的至少一感兴趣区域。
在本实施方式中，以所述感兴趣区域为用户希望高质量呈现的区域为例进行说明。此外，在图3a-3c所示的实施例中还给出了所述感兴趣区域包括用户希望模糊呈现的区域的例子。
在本申请实施例中，可以根据一默认设置来确定所述感兴趣区域。
例如，在一种可能的实施方式中，当所述图像的属性为一人物图像时，则根据一默认设置，确定所述图像中的人物面部对应的区域为所述感兴趣区域（其中，确定图像中的人物面部区域可以采用常用的图像面部识别技术实现，这里不再赘述）。或者，在另一种可能的实施方式中，可以通过一图像采集设备在获取一图像时的采集参数来确定所述感兴趣区域，例如，根据图像采集时的对焦框的位置，确定所述图像中的所述感兴趣区域等等。
当然，在一种可能的实施方式中，还可以根据一用户指令来确定所述感兴趣区域。
S120至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数。
在本申请实施例中，所述步骤S120包括：根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布、以及所述各像素在所述图像中的分布信息确定所述各像素的感兴趣参数。
在本申请实施例一种可能的实施方式中，所述各像素在所述图像中的分布信息包括：
所述各像素相对于所述至少一感兴趣区域的第一位置信息。
在本申请实施例另一种可能的实施方式中，所述各像素在所述图像中的分布信息包括：
所述各像素相对于所述图像的边界的第二位置信息。
在本申请实施例另一种可能的实施方式中，所述各像素在所述图像中的分布信息包括：所述第一位置信息和所述第二位置信息。
在一种可能的实施方式中，所述各像素的感兴趣参数是空间平滑分布的，例如：设一感兴趣区域中心的至少一像素为感兴趣参数最高的像素，从该至少一像素向周围的非感兴趣区域过渡时所述感兴趣参数为平滑过渡，例如图2a和图2b所示。图2a所示的图像中，其各像素的感兴趣参数分布如图2b所示，其中，所述图像中各像素的感兴趣参数最高为1，最低为0。
在另一种可能的实施方式中，所述各像素的感兴趣参数是按区域分布的，例如：所述感兴趣区域中像素的感兴趣参数为1，其它区域中像素的感兴趣参数为0。在这种情况下，可以对所述其它区域中像素的感兴趣参数进行对应的平滑处理，使得从所述感兴趣区域与所述其它区域之间的变形是平滑的。
在一种可能的实施方式中，可以根据所述各像素到所述至少一感兴趣区域的距离确定所述各像素的感兴趣参数。例如：越靠近所述感兴趣区域的像素的感兴趣参数越高。
S130根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置。
在本申请一种可能的实施方式中，所述步骤S130包括：
根据所述各像素的感兴趣参数获取所述各像素的感兴趣参数的第一变化趋势参数；
根据所述各像素的感兴趣参数的第一变化趋势参数确定所述各像素的第一移动方向和第一移动幅度。
在本实施方式中，所述步骤S130还包括：
根据所述缩小比例确定所述各像素的第二移动方向和第二移动幅度。
根据所述各像素的所述第一移动方向、第一移动幅度、第二移动方向和第二移动幅度可以得到所述各像素的移动方向和移动幅度，进而确定所述各像素的目标位置。
在一种可能的实施方式中，为了保证所述感兴趣区域的图像质量，所述步骤S130中，所述感兴趣区域对应的像素可以不移动，让其他区域的像素朝向所述感兴趣区域移动。
在本申请实施例中，所述缩小比例为所述图像与所述缩小图像的比例。
在一种可能的实施方式中，所述缩小比例为一不变的设定值。
在另一种可能的实施方式中，所述缩小比例是动态的，例如是根据所述感兴趣区域在所述图像中的比例来确定的。例如：当所述感兴趣区域所占比例在设定的一第一阈值范围内时，该缩小比例为第一值；当所述感兴趣区域所占比例在设定的一第二阈值范围时，该缩小比例为第二值。一般，当所述感兴趣区域所占比例越大，为了保证感兴趣区域的像素密度，该缩小比例越小。
因此，在本申请实施例的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
确定所述缩小比例。
其中，所述确定所述缩小比例包括：
根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述缩小比例。
在另一种可能的实施方式中，当所述缩小图像用于传输时，还可以根据传输网络的带宽情况来确定所述缩小比例。例如，当所述带宽情况良好时，对应的所述缩小比例较小；而当所述带宽很窄时，对应的缩小比例较大，使得对应的缩小图像占用更少的网络资源。
S140根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。
在本申请实施例中，由于所述缩小图像是所述图像的缩小变形图像，因此可以知道，所述图像中的多个像素的目标位置有可能是重合的。因此，在本申请实施例中，所述步骤S140包括：
通过下采样处理合并所述图像中具有相同所述目标位置的至少两个像素。
其中，合并所述至少两个像素可以为：
根据所述至少两个像素的像素值和感兴趣参数的均值来确定所述目标位置对应像素的像素值和感兴趣参数值；
或者，合并所述至少两个像素可以为：
根据所述目标位置周围的其它像素的像素值和感兴趣参数的加权均值来确定所述目标位置的像素；
或者，合并所述至少两个像素可以为：
采用所述至少两个像素中的一个像素作为所述目标位置的像素。
其中，由于在本申请实施例中，感兴趣参数较高的像素更加重要，因此，可以所述步骤S140可以根据所述至少两个像素的感兴趣参数来合并所述至少两个像素。
进一步的，在一种可能的实施方式中，与所述至少两个像素中有一个像素的感兴趣参数高于其它像素的感兴趣参数对应的，将所述感兴趣参数较高的像素作为合并后的像素。即，采用所述感兴趣参数较高的像素作为所述目标位置的像素。通过该步骤可以使得感兴趣参数较高的像素获得更多保留下来的机会。
在本申请实施例的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数。
所述缩小图像中各像素的感兴趣参数是图像恢复的依据，因此通过获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数，可以便于所述缩小图像更准确地恢复。
在本申请实施例的，所述方法还包括：
存储、或输出、或存储并输出所述缩小图像中各像素的感兴趣参数。
在本申请实施例的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
根据所述缩小图像中各像素的感兴趣参数获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数的变化趋势参数。
在对所述缩小图像进行恢复时，关注的是所述感兴趣参数的变化趋势，因此，在一种可能的实施方式中，在恢复时，可以不需要所述缩小图像中各像素的感兴趣参数，而只需要所述缩小图像的变化趋势参数即可。
在该实施方式中，所述方法还包括：
存储、或输出、或存储并输出所述缩小图像中各像素的感兴趣参数的变化趋势参数。
在本申请实施例中，所述方法还包括：
存储、或输出、或存储并输出所述缩小图像。
下面通过图2a、2b和2c对应的实施方式，以及图3a、3b和3c对应的实施方式为例说明本申请实施例。
如图2a、2b和2c所示，本申请实施例的一种实施方式中，一图像210如图2a所示，在该图像210中包含一感兴趣区域211。在本申请实施例中，所述感兴趣区域211为需要高质量呈现的区域。
根据所述感兴趣区域211在所述图像210中的分布以及所述图像210中各像素的分布信息确定的所述图像210中各像素的感兴趣参数如图2b所示，其中，x、y轴为所述图像210所在平面的二维坐标系的坐标轴，z轴表示所述感兴趣参数。由所述图2b可以看出，在本实施方式中，所述感兴趣区域211对应的像素的感兴趣参数最高，远离所述感兴趣区域211的像素的感兴趣参数最低，从靠近到远离所述感兴趣区域211的像素的感兴趣参数是从高到低平滑过渡的。此外，为了保证所述图像210的形状，在本申请实施方式中，靠近图像210边界的区域对应的像素的感兴趣参数是相同（这些像素的第一变化趋势参数为0）。
在本实施方式中，上面所述的第一变化趋势参数为所述图像210上每个像素对应点的感兴趣参数的梯度，及每个像素对应点在x和y两个方向上对感兴趣参数的偏微分，可由下面的公式表示：
▿ R = ( ∂ R ∂ x , ∂ R ∂ y )
其中，x，y为图像210上像素对应点的坐标，R为像素对应点的感兴趣参数，因此每一点的梯度值都是一个二维矢量。
在本申请实施方式中，根据所述梯度的反方向移动各像素，例如：所述感兴趣区域211形成梯度向内的山峰，则所述感兴趣区域211对应像素会有向外扩张移动的趋势，所述像素移动的幅度由所述梯度的绝对值决定。即，根据所述图像210上像素对应点的感兴趣参数的梯度，可以确定该像素的第一移动方向和第一移动幅度。
在本实施方式中，所述缩小比例为缩小图像面积与当前图像面积的比值，在本实施方式中，所述缩小比例为1：4。
根据所述缩小比例，所述图像210需要收缩至当前面积1/4的大小，因此，图像210中每个像素根据所述缩小比例，又可以确定各像素的所述第二移动方向和第二移动幅度。
本申请实施例中，一所述图像210的各像素往所述图像210的中心收缩为例。在其它申请实施方式中，还可以设定的一其它基准点为参考进行所述收缩。
综上，根据所述第一和第二移动方向以及所述第一和第二移动幅度，可以确定所述图像210中各像素的目标位置。
对于目标位置重合的多个像素，通过上面所述的上采样方法进行上采样，得到如图2c所示的缩小图像220。
由图2c可以看出，虽然图像210被压缩成了缩小图像220，其中很多像素的信息被丢失了，但是对于感兴趣区域211对应的像素，其像素的丢失程度最小，像素信息被更多的保留下来。
图3a、3b和3c所示实施方式与图2a-2c所示实施方式类似，不同之处在于，在图3a所示的图像310中，除了包括用户需要高质量呈现的一第一感兴趣区域311外，还包括用户需要模糊呈现的一第二感兴趣区域312。
由图3b可以看出，在确定所述图像310中各像素的感兴趣参数时，所述第一感兴趣区域311对应像素的感兴趣参数最高，所述第二感兴趣区域312对应像素的感兴趣参数最低，其它区域的像素的感兴趣参数平滑过渡地在二者之间。
在本实施方式中，对于所述第一感兴趣区域311对应的像素，其与第一移动方向和第一移动幅度对应的运动趋势是向外扩张，而对于所述第二感兴趣区域312对应的像素，其与第一移动方向和第一移动幅度对应的运动趋势是向内收缩。
因此，根据所述图像310中各像素的感兴趣参数和所述图像310的缩小比例，得到如图3c所示的缩小图像320。
由所述图3c可以看出，对于用户需要模糊呈现的第二感兴趣区域312，可以被程度更高的压缩，使得压缩后，所述第二感兴趣区域312在所述缩小图像320中所占的面积变小，进而给所述用户需要高质量呈现的第一感兴趣区域311留出更多的空间，使得压缩后，所述第一感兴趣区域311所占的面积变大。
由上面可以看出，通过本申请实施例的图像压缩方法，使得用户需要高质量呈现的感兴趣区域在压缩后的缩小图像中所占的面积更大，像素信息丢失较少，在对这样压缩后的缩小图像进行恢复时，恢复后所述感兴趣区域的质量有保障；而对于用户需要模糊呈现的感兴趣区域，其在压缩后的缩小图像中所占的面积更小，使得达到在恢复图像中模糊呈现目的的同时，还为其它区域提供了更多的原始像素保留空间。此外，通过本申请实施例的图像压缩方法，使得压缩后，感兴趣区域与其他区域在同一缩小图像上，便于压缩后图像信息的处理、保存和传输等。
如图4所示，本申请实施例提供了一种图像恢复方法，包括：
S410获取与一原始图像对应的一缩小图像以及所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数；
S420根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置；
S430根据所述各像素的目标位置得到与所述原始图像对应的一恢复图像。
在本申请实施例中，对通过图1所示实施例对一原始图像进行压缩后得到的一缩小图像进行恢复处理，通过所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数对所述缩小图像进行恢复处理，呈现与用户对原始图像的感兴趣程度对应的恢复图像。
在本申请实施方式中，所述各像素的感兴趣相关参数包括：
所述各像素的感兴趣参数或者所述各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
在本申请实施方式中，所述像素的感兴趣参数和所述第二变化趋势参数的描述参见图1所示实施例中对应的描述。
其中，当所述各像素的感兴趣相关参数为所述各像素的感兴趣参数时，所述步骤S420还包括：
根据所述各像素的感兴趣参数获得所述各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
在一种可能的实施方式中，所述步骤S420还包括：
根据所述第二变化趋势参数确定所述各像素的第一移动方向和第一移动幅度。
在本实施方式中，所述第二变化趋势参数也可以是所述各像素的感兴趣参数的梯度。在本实施方式中，与图1所示实施例中根据第一变化趋势参数对原始图像中不同区域进行收缩和扩张相反，例如，根据所述第一变化趋势参数，沿着与所述梯度方向相反的方向移动所述像素，在本实施方式中，根据所述第二变化趋势参数，沿着所述缩小图像中像素的梯度方向移动所述像素。
在本实施方式中，所述步骤S420还包括：
根据所述扩大比例确定所述各像素的第二移动方向和第二移动幅度。
本申请实施例，根据所述缩小图像中各像素的第一和第二移动方向、第一和第二移动幅度可以得到所述各像素在恢复图像中的目标位置。
在本申请实施例的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
获取所述扩大比例。
在一种可能的实施方式中，所述扩大比例可以根据图1所示实施例中的缩小比例得到。例如：所述缩小比例为1/4时，所述扩大比例为4。因此，在该实施方式中，所述获取所述扩大比例包括：
获取所述缩小比例；
根据所述缩小比例得到所述扩大比例。
在另一种可能的实施方式中，可以根据当前的需要（例如当前图像呈现设备的呈现能力等），确定所述扩大比例。
在另一种可能的实施方式中，可以从本地存储中获取默认的所述扩大比例。
在本实施方式中，所述步骤430包括：
根据所述各像素的目标位置以及上采样处理得到所述恢复图像。
由于所述缩小图像的面积小于所述恢复图像，因此可以知道，所述恢复图像中除了所述缩小图像中原有的像素外，还有一些空白区域，在本实施方式中，可以通过上采样处理来填充这些空白区域。
所述上采样处理例如可以为：
对于一个空白点，复制最近邻的已知像素作为该空白点的像素；或者，
进行上下文相关的插值处理，获得所述空白点的像素。
由本申请实施例可以看出，由于用户需要高质量呈现的感兴趣区域的像素信息被尽可能多的保留下来，因此在进行所述图像恢复时，通过上采样处理获得的像素多为感兴趣参数不高的像素。因此，所述恢复图像中，感兴趣参数较高的像素对应的区域的图像恢复质量较高。本领域技术人员可以理解，在本申请具体实施方式的上述方法中，各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请具体实施方式的实施过程构成任何限定。
图5所示为本申请实施例一种图像压缩装置500的结构示意框图，所述图像压缩装置500包括：
感兴趣区域确定模块510，用于确定一图像中的至少一感兴趣区域；
参数确定模块520，用于至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数；
目标位置确定模块530，用于根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置；
缩小图像获取模块540，用于根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。
在本申请实施例中，所述感兴趣区域为用户感兴趣的区域，在一种可能的实施方式中，所述感兴趣区域可以为用户希望高质量呈现的区域。在另一种可能的实施方式中，所述感兴趣区域还可以为用户希望模糊呈现的区域。
所述图像中可以有一个所述感兴趣区域，也可以有多个所述感兴趣区域。
在本申请实施例中，一像素的感兴趣参数表示该像素在所述图像中的重要程度（用户感兴趣程度）。
本申请实施例中，根据图像中用户感兴趣区域的分布来对图像进行压缩，并根据图像中各区域的用户感兴趣程度确定各区域像素在压缩后的缩小图像中所占比例。
通过下面的实施方式进一步说明本申请实施例装置500的各模块。
在本实施方式中，以所述感兴趣区域为用户希望高质量呈现的区域为例进行说明。
在本申请实施例中，所述感兴趣区域确定模块510可以根据一默认设置来确定所述感兴趣区域；也可以根据一用户指令来确定所述感兴趣区域。具体参见图1所示实施例中对应的描述，这里不再赘述。
在一种可能的实施方式中，所述参数确定模块520进一步用于：
根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布、以及所述各像素在所述图像中的分布信息确定所述各像素的感兴趣参数。
在本申请实施例一种可能的实施方式中，所述各像素在所述图像中的分布信息包括：
所述各像素相对于所述至少一感兴趣区域的第一位置信息。
在本申请实施例另一种可能的实施方式中，所述各像素在所述图像中的分布信息包括：
所述各像素相对于所述图像的边界的第二位置信息。
在本申请实施例另一种可能的实施方式中，所述各像素在所述图像中的分布信息包括：所述第一位置信息和所述第二位置信息。
通过所述参数确定模块520确定所述感兴趣参数的进一步描述可以参见图1所示实施例中对应的描述。
如图6a所示，在一种可能的实施方式中，所述目标位置确定模块530包括：
趋势参数获取单元531，用于获取根据所述各像素的感兴趣参数获取所述各像素的感兴趣参数的第一变化趋势参数；
第一确定单元532，用于根据所述第一变化趋势参数确定所述各像素的第一移动方向和第一移动幅度。
第二确定单元533，用于根据所述缩小比例确定所述各像素的第二移动方向和第二移动幅度。
所述目标位置确定模块530根据所述各像素的所述第一移动方向、第一移动幅度、第二移动方向和第二移动幅度可以得到所述各像素的移动方向和移动幅度，进而确定所述各像素的目标位置。
所述目标位置确定模块530确定所述各像素的目标位置的进一步描述可以参见图2a-2c所示实施例中对应的描述，这里不再赘述。
在一种可能的实施方式中，为了保证所述感兴趣区域的图像质量，所述目标位置确定模块530，所述感兴趣区域对应的像素可以不移动，让其他区域的像素朝向所述感兴趣区域移动。
在一种可能的实施方式中，所述缩小比例为一不变的设定值。
在另一种可能的实施方式中，所述缩小比例还可以是根据需要变化的。因此，在该实施方式中，装置500还包括：
比例确定模块550，用于确定所述缩小比例。
在一种可能的实施方式中，所述比例确定模块550可以包括：
第一比例确定单元551，用于根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述缩小比例。
在另一种可能的实施方式中，如图6b所示，所述比例确定模块550可以包括：
第二比例确定单元552，用于据传输网络的带宽情况来确定所述缩小比例。
分别通过上面的第一比例确定单元551和所述第二比例确定单元552来获取所述缩小比例进一步的描述参见图1所示实施例中对应的描述。
在本申请实施例中，由于所述缩小图像是所述图像的缩小变形图像，因此可以知道，所述图像中的多个像素的目标位置有可能是重合的。因此，在本申请实施例中，所述缩小图像获取模块540包括：
下采样单元541，用于通过下采样处理合并所述图像中具有相同所述目标位置的至少两个像素。
其中，合并所述至少两个像素可以为：
根据所述至少两个像素的像素值和感兴趣参数的均值来确定所述目标位置对应像素的像素值和感兴趣参数值；
或者，合并所述至少两个像素可以为：
根据所述目标位置周围的其它像素的像素值和感兴趣参数的加权均值来确定所述目标位置的像素；
或者，合并所述至少两个像素可以为：
采用所述至少两个像素中的一个像素作为所述目标位置的像素。
其中，由于在本申请实施例中，感兴趣参数较高的像素更加重要，因此，在一种可能的实施方式中，所述下采样单元541包括：
第一子单元5411，用于根据所述至少两个像素的感兴趣参数来合并所述至少两个像素。
在一种可能的实施方式中，所述第一子单元5411进一步用于：
与所述至少两个像素中有一个像素的感兴趣参数高于其它像素的感兴趣参数对应的，将所述感兴趣参数较高的像素作为合并后的像素。
所述缩小图像中各像素的感兴趣参数是图像恢复的依据，通过获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数，可以便于所述缩小图像更准确地恢复。因此，在一种可能的实施方式中，所述装置500还包括：
参数获取模块560，用于获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数。
如图6a所示，在一种可能的实施方式中，所述装置500还包括：
存储模块570，用于存储所述缩小图像中各像素的感兴趣参数；
通信模块580，用于输出所述缩小图像中各像素的感兴趣参数。
在图6a所示的实施方式中，所述存储模块570还用于存储所述缩小图像；所述通信模块580还用于输出所述缩小图像。
在对所述缩小图像进行恢复时，关注的是所述感兴趣参数的变化趋势，因此，如图6b所示，在一种可能的实施方式中，所述装置500还包括：
趋势参数获取模块590，用于根据所述缩小图像中各像素的感兴趣参数获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
所述装置500还包括：
通信模块580，用于输出所述第二变化趋势参数以及所述缩小图像。
图7为本申请实施例提供的又一种图像压缩装置700的结构示意图，本申请具体实施例并不对图像压缩装置700的具体实现做限定。如图7所示，该图像压缩装置700可以包括：
处理器(processor)710、通信接口(Communications Interface)720、存储器(memory)730、以及通信总线740。其中：
处理器710、通信接口720、以及存储器730通过通信总线740完成相互间的通信。
通信接口720，用于与比如客户端等的网元通信。
处理器710，用于执行程序732，具体可以执行上述方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序732可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。
处理器710可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit），或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器730，用于存放程序732。存储器730可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。程序732具体可以用于使得所述图像压缩装置700执行以下步骤：
确定一图像中的至少一感兴趣区域；
至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数；
根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置；
根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。
程序732中各步骤的具体实现可以参见上述实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
如图8所示，本申请实施例提供了一种图像恢复装置800，包括：
获取模块810，用于获取与一原始图像对应的一缩小图像以及所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数；
目标位置确定模块820，用于根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置；
恢复图像获取模块830，用于根据所述各像素的目标位置得到与所述原始图像对应的一恢复图像。
在本申请实施例中，对通过图1所示实施例对一原始图像进行压缩后得到的一缩小图像进行恢复处理，通过所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数对所述缩小图像进行恢复处理，呈现与用户对原始图像的感兴趣程度对应的恢复图像。
在本申请实施方式中，所述各像素的感兴趣相关参数包括：
所述各像素的感兴趣参数或者所述各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
在本申请实施方式中，所述像素的感兴趣参数和所述第二变化趋势参数的描述参见图1所示实施例中对应的描述。
其中，当所述各像素的感兴趣相关参数为所述各像素的感兴趣参数时，如图9所示，在一种可能的实施方式中，所述目标位置确定模块820包括：
趋势参数获取单元821，用于根据所述各像素的感兴趣参数获得所述各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
在一种可能的实施方式中，所述目标位置确定模块820包括：
第一确定单元822，用于根据所述第二变化趋势参数确定所述各像素的第一移动方向和第一移动幅度；
第二确定单元823，用于根据所述扩大比例确定所述各像素的第二移动方向和第二移动幅度。
在本实施方式中，所述第二变化趋势参数也可以是所述各像素的感兴趣参数的梯度。在本实施方式中，与图1所示实施例中根据第一变化趋势参数对原始图像中不同区域进行收缩和扩张相反，例如，根据所述第一变化趋势参数，沿着与所述梯度方向相反的方向移动所述像素，在本实施方式中，根据所述第二变化趋势参数，沿着所述缩小图像中像素的梯度方向移动所述像素。
本申请实施例，根据所述缩小图像中各像素的第一和第二移动方向、第一和第二移动幅度可以得到所述各像素在恢复图像中的目标位置。
在一种可能的实施方式中，所述装置800还包括：
比例获取模块840，用于获取所述扩大比例。
在一种可能的实施方式中，所述比例获取模块840可以根据图1所示实施例中的缩小比例得到所述扩大比例。
在另一种可能的实施方式中，所述比例获取模块840可以根据当前的需要（例如当前图像呈现设备的呈现能力等），确定所述扩大比例。
在另一种可能的实施方式中，所述比例获取模块840可以从本地存储中获取默认的所述扩大比例。
在图9所示实施方式中，所述恢复图像获取模块830包括：
上采样单元831，用于根据所述各像素的目标位置以及上采样处理得到所述恢复图像。
由于所述缩小图像的面积小于所述恢复图像，因此可以知道，所述恢复图像中除了所述缩小图像中原有的像素外，还有一些空白区域，在本实施方式中，可以通过上采样处理来填充这些空白区域。
所述上采样处理例如可以为：
对于一个空白点，复制最近邻的已知像素作为该空白点的像素；或者，
进行上下文相关的插值处理，获得所述空白点的像素。
由本申请实施例可以看出，由于用户需要高质量呈现的感兴趣区域的像素信息被尽可能多的保留下来，因此在进行所述图像恢复时，通过上采样处理获得的像素多为感兴趣参数不高的像素。因此，所述恢复图像中，感兴趣参数较高的像素对应的区域的图像恢复质量较高。
图10为本申请实施例提供的又一种图像恢复装置1000的结构示意图，本申请具体实施例并不对图像恢复装置1000的具体实现做限定。如图10所示，该图像恢复装置1000可以包括：
处理器(processor)1010、通信接口(Communications Interface)1020、存储器(memory)1030、以及通信总线1040。其中：
处理器1010、通信接口1020、以及存储器1030通过通信总线1040完成相互间的通信。
通信接口1020，用于与比如客户端等的网元通信。
处理器1010，用于执行程序1032，具体可以执行上述方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序1032可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。
处理器1010可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC（Application Specific Integrated Circuit），或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
存储器1030，用于存放程序1032。存储器1030可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。程序1032具体可以用于使得所述图像恢复装置1000执行以下步骤：
获取与一原始图像对应的一缩小图像以及所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数；
根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置；
根据所述各像素的目标位置得到与所述原始图像对应的一恢复图像。
程序1032中各步骤的具体实现可以参见上述实施例中的相应步骤和单元中对应的描述，在此不赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程描述，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施方式仅用于说明本申请，而并非对本申请的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本申请的范畴，本申请的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (47)

1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括：
确定一图像中的至少一感兴趣区域；
至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数；
根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置；
根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数包括：
根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布、以及所述各像素在所述图像中的分布信息确定所述各像素的感兴趣参数。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述各像素在所述图像中的分布信息包括：
所述各像素相对于所述至少一感兴趣区域的第一位置信息。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述各像素在所述图像中的分布信息包括：
所述各像素相对于所述图像的边界的第二位置信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置包括：
根据所述各像素的感兴趣参数获取所述各像素的感兴趣参数的第一变化趋势参数。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置包括：
根据所述第一变化趋势参数确定所述各像素的第一移动方向和第一移动幅度。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置包括：
根据所述缩小比例确定所述各像素的第二移动方向和第二移动幅度。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述缩小比例。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定所述缩小比例包括：
根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述缩小比例。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像包括：
通过下采样处理合并所述图像中具有相同所述目标位置的至少两个像素。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述合并所述图像中具有相同所述目标位置的至少两个像素包括：
根据所述至少两个像素的感兴趣参数来合并所述至少两个像素。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两个像素的感兴趣参数来合并所述至少两个像素包括：
与所述至少两个像素中有一个像素的感兴趣参数高于其它像素的感兴趣参数对应的，将所述感兴趣参数较高的像素作为合并后的像素。
13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
存储和/或输出所述缩小图像中各像素的感兴趣参数。
15.如权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述缩小图像中各像素的感兴趣参数获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
存储和/或输出所述第二变化趋势参数。
17.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
存储和/或输出所述缩小图像。
18.一种图像恢复方法，其特征在于，包括：
获取与一原始图像对应的一缩小图像以及所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数；
根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置；
根据所述各像素的目标位置得到与所述原始图像对应的一恢复图像。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述各像素的感兴趣相关参数包括：
所述各像素的感兴趣参数。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置包括：
根据所述各像素的感兴趣参数获得所述各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
21.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述各像素的感兴趣相关参数包括：
所述各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
22.如权利要求20或21所述的方法，其特征在于，所述根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置包括：
根据所述第二变化趋势参数确定所述各像素的第一移动方向和第一移动幅度。
23.如权利要求22所述的方法，其特征在于，所述根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置包括：
根据所述扩大比例确定所述各像素的第二移动方向和第二移动幅度。
24.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述扩大比例。
25.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述根据所述各像素的目标位置得到与所述原始图像对应的一恢复图像包括：
根据所述各像素的目标位置以及上采样处理得到所述恢复图像。
26.一种图像压缩装置，其特征在于，包括：
感兴趣区域确定模块，用于确定一图像中的至少一感兴趣区域；
参数确定模块，用于至少根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述图像中各像素的感兴趣参数；
目标位置确定模块，用于根据所述各像素的感兴趣参数以及一缩小比例确定所述各像素的目标位置；
缩小图像获取模块，用于根据所述各像素的所述目标位置得到与所述图像对应的一缩小图像。
27.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述参数确定模块进一步用于：
根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布、以及所述各像素在所述图像中的分布信息确定所述各像素的感兴趣参数。
28.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述目标位置确定模块包括：
趋势参数获取单元，用于获取根据所述各像素的感兴趣参数获取所述各像素的感兴趣参数的第一变化趋势参数。
29.如权利要求28所述的装置，其特征在于，所述目标位置确定模块包括：
第一确定单元，用于根据所述第一变化趋势参数确定所述各像素的第一移动方向和第一移动幅度。
30.如权利要求29所述的装置，其特征在于，所述目标位置确定模块还包括：
第二确定单元，用于根据所述缩小比例确定所述各像素的第二移动方向和第二移动幅度。
31.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
比例确定模块，用于确定所述缩小比例。
32.如权利要求31所述的装置，其特征在于，所述比例确定模块包括：
第一比例确定单元，用于根据所述至少一感兴趣区域在所述图像中的分布确定所述缩小比例。
33.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述缩小图像获取模块包括：
下采样单元，用于通过下采样处理合并所述图像中具有相同所述目标位置的至少两个像素。
34.如权利要求33所述的装置，其特征在于，所述下采样单元包括：
第一子单元，用于根据所述至少两个像素的感兴趣参数来合并所述至少两个像素。
35.如权利要求34所述的装置，其特征在于，所述第一子单元进一步用于：
与所述至少两个像素中有一个像素的感兴趣参数高于其它像素的感兴趣参数对应的，将所述感兴趣参数较高的像素作为合并后的像素。
36.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
参数获取模块，用于获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数。
37.如权利要求36所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
存储模块，用于存储所述缩小图像中各像素的感兴趣参数；
和/或：
通信模块，用于输出所述缩小图像中各像素的感兴趣参数。
38.如权利要求36所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
趋势参数获取模块，用于根据所述缩小图像中各像素的感兴趣参数获取所述缩小图像中各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
39.如权利要求38所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
存储模块，用于存储所述第二变化趋势参数；
和/或：
通信模块，用于输出所述第二变化趋势参数。
40.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
存储模块，用于存储所述缩小图像；
和/或：
通信模块，用于输出所述缩小图像。
41.一种图像恢复装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取与一原始图像对应的一缩小图像以及所述缩小图像中各像素的感兴趣相关参数；
目标位置确定模块，用于根据所述各像素的感兴趣相关参数以及一扩大比例确定所述各像素的目标位置；
恢复图像获取模块，用于根据所述各像素的目标位置得到与所述原始图像对应的一恢复图像。
42.如权利要求41所述的装置，其特征在于，所述各像素的感兴趣相关参数包括：
所述各像素的感兴趣参数；
目标位置确定模块包括：
趋势参数获取单元，用于根据所述各像素的感兴趣参数获得所述各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
43.如权利要求41所述的装置，其特征在于，所述各像素的感兴趣相关参数包括：
所述各像素的感兴趣参数的第二变化趋势参数。
44.如权利要求42或43所述的装置，其特征在于，所述目标位置确定模块包括：
第一确定单元，用于根据所述第二变化趋势参数确定所述各像素的第一移动方向和第一移动幅度。
45.如权利要求44所述的装置，其特征在于，所述目标位置确定模块包括：
第二确定单元，用于根据所述扩大比例确定所述各像素的第二移动方向和第二移动幅度。
46.如权利要求41所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
比例获取模块，用于获取所述扩大比例。
47.如权利要求41所述的装置，其特征在于，所述恢复图像获取模块包括：
上采样单元，用于根据所述各像素的目标位置以及上采样处理得到所述恢复图像。
CN201410156523.5A 2014-04-18 2014-04-18 图像处理方法及图像处理装置 Active CN103927767B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410156523.5A CN103927767B (zh) 2014-04-18 2014-04-18 图像处理方法及图像处理装置
US15/304,514 US10123024B2 (en) 2014-04-18 2015-03-12 Image processing methods and image processing apparatuses
PCT/CN2015/074066 WO2015158190A1 (en) 2014-04-18 2015-03-12 Image processing methods and image processing apparatuses

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410156523.5A CN103927767B (zh) 2014-04-18 2014-04-18 图像处理方法及图像处理装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103927767A true CN103927767A (zh) 2014-07-16
CN103927767B CN103927767B (zh) 2018-05-04

Family

ID=51145978

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410156523.5A Active CN103927767B (zh) 2014-04-18 2014-04-18 图像处理方法及图像处理装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10123024B2 (zh)
CN (1) CN103927767B (zh)
WO (1) WO2015158190A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104486555A (zh) * 2014-10-28 2015-04-01 北京智谷睿拓技术服务有限公司 图像采集控制方法和装置
WO2015158190A1 (en) * 2014-04-18 2015-10-22 Beijing Zhigu Rui Tuo Tech Co., Ltd Image processing methods and image processing apparatuses
WO2016192494A1 (zh) * 2015-05-29 2016-12-08 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像处理方法及装置
CN107205163A (zh) * 2017-06-30 2017-09-26 努比亚技术有限公司 一种图片处理的方法和设备
CN107239203A (zh) * 2016-03-29 2017-10-10 北京三星通信技术研究有限公司 一种图像管理方法和装置
CN107798694A (zh) * 2017-11-23 2018-03-13 海信集团有限公司 一种像素点视差值计算方法、装置及终端

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106155459B (zh) * 2015-04-01 2019-06-14 北京智谷睿拓技术服务有限公司 交互方法、交互装置及用户设备
WO2016172314A1 (en) * 2015-04-21 2016-10-27 Vid Scale, Inc. Artistic intent based video coding
KR20170099211A (ko) 2016-02-23 2017-08-31 에스프린팅솔루션 주식회사 복합 문서에 포함된 이미지 객체의 화질 개선 방법 및 이를 수행하기 위한 장치
JP6689656B2 (ja) * 2016-04-18 2020-04-28 ルネサスエレクトロニクス株式会社 画像処理システム、画像処理方法及び画像送信装置
WO2018093182A1 (en) * 2016-11-16 2018-05-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Image management method and apparatus thereof
US10489483B1 (en) * 2018-09-21 2019-11-26 National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc Circuit arrangement and technique for setting matrix values in three-terminal memory cells

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030006995A1 (en) * 2001-06-15 2003-01-09 Smith Randall B. Orthogonal magnifier within a computer system display
CN101501726A (zh) * 2006-07-07 2009-08-05 明导公司 用于放大图像的设备和方法
CN101867723A (zh) * 2009-04-16 2010-10-20 三洋电机株式会社 图像处理装置、摄像装置及图像再生装置
CN102111601A (zh) * 2009-12-23 2011-06-29 大猩猩科技股份有限公司 内容可适性的多媒体处理系统与处理方法
CN102375992A (zh) * 2010-07-15 2012-03-14 索尼公司 图像处理装置和方法
CN102905136A (zh) * 2012-10-29 2013-01-30 安科智慧城市技术（中国）有限公司 一种视频编解码方法、系统
CN103530845A (zh) * 2013-10-19 2014-01-22 深圳市晶日盛科技有限公司 一种改进的图像缩放方法
CN103575264A (zh) * 2012-07-19 2014-02-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 移动导航的方法、系统和gis服务器
CN103647923A (zh) * 2013-12-06 2014-03-19 广东欧珀移动通信有限公司 一种视频通话中的图像显示方法

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4572616A (en) 1982-08-10 1986-02-25 Syracuse University Adaptive liquid crystal lens
BRPI0508760A (pt) 2004-03-31 2007-08-28 Univ California dispositivo de lente, conjunto de óculos, sistema, aparelho multilente, sistema de lente zoom, e métodos para fabricar e operar um dispositivo de lente
US7382897B2 (en) * 2004-04-27 2008-06-03 Microsoft Corporation Multi-image feature matching using multi-scale oriented patches
US7336833B2 (en) * 2004-06-30 2008-02-26 Given Imaging, Ltd. Device, system, and method for reducing image data captured in-vivo
JP4628882B2 (ja) * 2005-06-16 2011-02-09 富士フイルム株式会社 判別器の学習方法、顔判別方法および装置並びにプログラム
JP2007102634A (ja) * 2005-10-06 2007-04-19 Sony Corp 画像処理装置
US7656425B2 (en) * 2006-03-31 2010-02-02 Mitutoyo Corporation Robust field of view distortion calibration
WO2008129875A1 (ja) * 2007-04-13 2008-10-30 Panasonic Corporation 検出装置、検出方法および検出用集積回路
CN101102495B (zh) * 2007-07-26 2010-04-07 武汉大学 一种基于区域的视频图像编解码方法和装置
JP4946730B2 (ja) * 2007-08-27 2012-06-06 ソニー株式会社 顔画像処理装置及び顔画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム
JP2009094828A (ja) * 2007-10-10 2009-04-30 Hitachi Ltd 画像符号化装置及び画像符号化方法、画像復号化装置及び画像復号化方法
CN101690168A (zh) * 2008-04-25 2010-03-31 松下电器产业株式会社 图像处理装置、图像处理方法及图像处理用集成电路
CN101561316B (zh) * 2009-05-15 2011-06-01 江苏大学 一种基于感兴趣区域(roi)的在线检测视觉数据处理系统
US8345749B2 (en) * 2009-08-31 2013-01-01 IAD Gesellschaft für Informatik, Automatisierung und Datenverarbeitung mbH Method and system for transcoding regions of interests in video surveillance
KR101626004B1 (ko) * 2009-12-07 2016-05-31 삼성전자주식회사 디지털 영상처리장치에서 ｒａｗ포맷을 선택적으로 지원하는 방법 및 장치
JP2011160379A (ja) * 2010-02-04 2011-08-18 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びにプログラム
CN101894361B (zh) * 2010-07-01 2013-02-20 云南大学 一种基于内容的主体大小能控的图像缩放方法
JP5700968B2 (ja) * 2010-07-16 2015-04-15 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
TWI399971B (zh) * 2010-07-28 2013-06-21 Vatics Inc 降低數位影像雜訊的方法及其電子裝置
JP5159844B2 (ja) * 2010-09-03 2013-03-13 株式会社東芝 画像処理装置
US8786673B2 (en) * 2011-01-07 2014-07-22 Cyberlink Corp. Systems and methods for performing video conversion based on non-linear stretch information
JP5492139B2 (ja) 2011-04-27 2014-05-14 富士フイルム株式会社 画像圧縮装置、画像伸長装置、方法、及びプログラム
DE102011107371A1 (de) * 2011-07-14 2013-01-17 Forschungszentrum Jülich GmbH Verfahren zur Bestimmung der Übertragungsfunktion eines signalverarbeitenden Systems ohne bekanntes Eingangssignal
US9402034B2 (en) 2011-07-29 2016-07-26 Apple Inc. Adaptive auto exposure adjustment
JP5959168B2 (ja) * 2011-08-31 2016-08-02 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理装置の作動方法、及び画像処理プログラム
JP2013125519A (ja) 2011-12-16 2013-06-24 Canon Inc 画像処理装置、データ構造、および画像生成装置
CN103260081B (zh) * 2012-02-21 2016-08-10 中国移动通信集团公司 一种视频图像缩放处理方法及装置
FR2994307B1 (fr) * 2012-08-06 2015-06-05 Commissariat Energie Atomique Procede et dispositif pour la reconstruction d'images a super-resolution
US9716837B2 (en) * 2013-09-16 2017-07-25 Conduent Business Services, Llc Video/vision based access control method and system for parking occupancy determination, which is robust against abrupt camera field of view changes
JP6147172B2 (ja) * 2013-11-20 2017-06-14 キヤノン株式会社 撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
CN103617599B (zh) * 2013-11-21 2016-04-06 北京工业大学 一种基于网格形变最优化的图像非均匀映射方法
WO2015083575A1 (ja) * 2013-12-06 2015-06-11 シャープ株式会社 画像復号装置、画像符号化装置、および、符号化データ変換装置
KR20150077646A (ko) * 2013-12-30 2015-07-08 삼성전자주식회사 이미지 처리 장치 및 방법
CN103927767B (zh) * 2014-04-18 2018-05-04 北京智谷睿拓技术服务有限公司 图像处理方法及图像处理装置
JP6653860B2 (ja) * 2014-05-26 2020-02-26 シャープ株式会社 画像復号装置、画像符号化装置、画像復号方法、画像符号化方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030006995A1 (en) * 2001-06-15 2003-01-09 Smith Randall B. Orthogonal magnifier within a computer system display
CN101501726A (zh) * 2006-07-07 2009-08-05 明导公司 用于放大图像的设备和方法
CN101867723A (zh) * 2009-04-16 2010-10-20 三洋电机株式会社 图像处理装置、摄像装置及图像再生装置
CN102111601A (zh) * 2009-12-23 2011-06-29 大猩猩科技股份有限公司 内容可适性的多媒体处理系统与处理方法
CN102375992A (zh) * 2010-07-15 2012-03-14 索尼公司 图像处理装置和方法
CN103575264A (zh) * 2012-07-19 2014-02-12 百度在线网络技术（北京）有限公司 移动导航的方法、系统和gis服务器
CN102905136A (zh) * 2012-10-29 2013-01-30 安科智慧城市技术（中国）有限公司 一种视频编解码方法、系统
CN103530845A (zh) * 2013-10-19 2014-01-22 深圳市晶日盛科技有限公司 一种改进的图像缩放方法
CN103647923A (zh) * 2013-12-06 2014-03-19 广东欧珀移动通信有限公司 一种视频通话中的图像显示方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
徐萍: "基于JPEG的感兴趣图像区域压缩算法的设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（信息科技辑）》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015158190A1 (en) * 2014-04-18 2015-10-22 Beijing Zhigu Rui Tuo Tech Co., Ltd Image processing methods and image processing apparatuses
US10123024B2 (en) 2014-04-18 2018-11-06 Beijing Zhigu Rui Tuo Tech Co., Ltd Image processing methods and image processing apparatuses
CN104486555A (zh) * 2014-10-28 2015-04-01 北京智谷睿拓技术服务有限公司 图像采集控制方法和装置
WO2016066006A1 (en) * 2014-10-28 2016-05-06 Beijing Zhigu Rui Tuo Tech Co., Ltd Image capture control methods and apparatuses
CN104486555B (zh) * 2014-10-28 2019-02-12 北京智谷睿拓技术服务有限公司 图像采集控制方法和装置
US10250816B2 (en) 2014-10-28 2019-04-02 Beijing Zhigu Rui Tuo Tech Co., Ltd. Image capture control methods and apparatuses
WO2016192494A1 (zh) * 2015-05-29 2016-12-08 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像处理方法及装置
US10417770B2 (en) 2015-05-29 2019-09-17 Alibaba Group Holding Limited Efficient acquisition of a target image from an original image
CN107239203A (zh) * 2016-03-29 2017-10-10 北京三星通信技术研究有限公司 一种图像管理方法和装置
CN107205163A (zh) * 2017-06-30 2017-09-26 努比亚技术有限公司 一种图片处理的方法和设备
CN107798694A (zh) * 2017-11-23 2018-03-13 海信集团有限公司 一种像素点视差值计算方法、装置及终端

Also Published As

Publication number Publication date
CN103927767B (zh) 2018-05-04
US20170041620A1 (en) 2017-02-09
US10123024B2 (en) 2018-11-06
WO2015158190A1 (en) 2015-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103927767B (zh) 图像处理方法及图像处理装置
US20210350168A1 (en) Image segmentation method and image processing apparatus
JP7446457B2 (ja) 画像最適化方法及びその装置、コンピュータ記憶媒体、コンピュータプログラム並びに電子機器
Li et al. Multi-scale single image dehazing using Laplacian and Gaussian pyramids
CN111275626B (zh) 一种基于模糊度的视频去模糊方法、装置及设备
CN110476185B (zh) 景深信息估算方法和装置
KR101780057B1 (ko) 고해상도 영상 복원 방법 및 장치
US20220222776A1 (en) Multi-Stage Multi-Reference Bootstrapping for Video Super-Resolution
JP2020532916A (ja) 画像処理方法、端末及び記憶媒体
CN111507333B (zh) 一种图像矫正方法、装置、电子设备和存储介质
KR102141319B1 (ko) 다시점 360도 영상의 초해상화 방법 및 영상처리장치
CN112602088B (zh) 提高弱光图像的质量的方法、系统和计算机可读介质
KR20200140713A (ko) 이미지 디테일 향상을 위한 신경 네트워크 모델 학습 방법 및 장치
JP7133045B2 (ja) 特徴マップ拡大方法、装置、機器及びコンピュータ可読記憶媒体
KR101028628B1 (ko) 영상 텍스쳐 필터링 방법, 이를 수행하는 프로그램을 기록한 기록매체 및 이를 수행하는 장치
US9959672B2 (en) Color-based dynamic sub-division to generate 3D mesh
CN107392986B (zh) 一种基于高斯金字塔和各向异性滤波的图像景深渲染方法
CN115063303A (zh) 一种基于图像修复的图像3d化方法
CN112001940B (zh) 图像处理方法及装置、终端及可读存储介质
CN112639867A (zh) 图像处理方法和装置
CN114972020A (zh) 一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN115375539A (zh) 图像分辨率增强、多帧图像超分辨率系统和方法
Khoddami et al. Large scaling factor depth map super-resolution using progressive joint-multilateral filtering
JP3266501B2 (ja) 画像フレームの細分化方法とその装置
CN116883770A (zh) 深度估计模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant