CN105335937A - 一种信息处理方法、装置和电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种信息处理方法，该方法应用于电子设备的图像处理，将Gabor滤波器的函数化简拆分为指数函数和余弦函数，针对一待确定模板，指数函数根据预设的旋转角度和当前坐标，从预设的指数函数列表中直接查找得到，余弦函数可采用牛顿插值算法根据旋转预设的旋转角度后的坐标计算得到，然后根据该待确定模板的当前坐标、其指数函数和余弦函数，计算得到其滤波函数。同理计算得到其他待确定模板的滤波函数，并依据滤波函数对待处理图像进行滤波处理。采用该方法，指数函数通过查表得到，无需计算，余弦函数是经过较简单的牛顿插值算法得到，计算量小，在硬件实现时，降低了实现的复杂度，对图像处理的过程时间短，提高了用户体验。

Description

一种信息处理方法、装置和电子设备

技术领域

本发明属于电子设备领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置和电子设备。

背景技术

随着电子技术的发展，图像识别技术尤其是指纹识别技术，在电子设备中得到广泛的应用。

在图像采集过程中，由于使用的仪器和外接等各种因素的影响，使得图像的质量下降，因此，在图像处理过程中，需对图像进行滤波增强再进行其他操作。

由于Gabor(盖博)滤波器具有良好的方向和频率选择特性，因此，当前，一般采用在对图像处理进行滤波采用Gabor滤波器。

Gabor滤波器表达式如下所示：

$h(x,y,\mathrm{\θ},f)=\exp (-\frac{1}{2}(\frac{x_{\mathrm{\θ}}^2}{{\∂}_x^2}+\frac{y_{\mathrm{\θ}}^2}{{\∂}_y^2}))\cos \left(2\mathrm{\π}{\mathrm{fx}}_{\mathrm{\θ}}\right)---(*)$

其中，(x,y)表示没有方向旋转的坐标，Gabor滤波器的方向性体现了对坐标进行了一个θ角度的顺时针旋转，该(x_θ,y_θ)表示旋转后的坐标，f表示中心像素点的频率值，和分别是x轴和y轴高斯包际的空间常数，决定了滤波器的带宽。在对图像进行滤波时，假设滤波模板大小为m×n，Gabor滤波器与模板内像素进行卷积运算后得到增强处理的图像。

传统的Gabor滤波器实现步骤是对每一个中心点的像素，根据它的方向对它周围m×n个模板内的像素进行顺时针旋转，然后根据它的频率和方向的信息求出m×n个模板内每个模板的滤波函数进行计算，共需要计算m×n个滤波函数。从Gabor滤波器的函数(*)中可以看出，这种做法在实现过程中每个函数都涉及到指数运算和三角运算，如果图像大小为N，那么需要进行N×m×n次指数运算和N×m×n次三角函数运算，采用该滤波计算方法，计算过程复杂，计算量较大，增加了滤波时间，尤其是在硬件实现时，增加了实现的复杂度，导致对图像处理的过程时间长，用户体验较差。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种信息处理方法，以解决现有技术中由于计算Gabor滤波器的滤波函数的计算过程复杂计算量大，导致图像处理的时间长的问题。

一种信息处理方法，所述方法应用于电子设备的图像处理，所述方法包括：

获取预设旋转角度θ和待确定模板的当前坐标；

依据预设的化简条件，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数；

依据所述当前坐标，在预设的指数函数列表中查找所述待确定模板的指数函数；

将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数；

依据各个待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到Gabor滤波器各个模板的滤波函数，依据所述滤波函数对待处理图像进行滤波处理。

上述的方法，优选的，所述依据预设的化简条件，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数，包括：

将Gabor滤波器的函数中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；

化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数；

其中，指数函数为余弦函数为cos(2πfx_θ)；

其中，(x,y)表示没有方向旋转的坐标，x_θ表示旋转后的横坐标，f表示中心像素点的频率值，表示的高斯包际的空间常数。

上述的方法，优选的，所述将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数，包括：

依据旋转后的坐标，选择与所述坐标相邻的预设个数模板的点，记录该预设模板的点的横坐标，以及各个预设模板的点的函数；

依据所述预设模板的点的横坐标和各个预设模板的点的函数，结合牛顿插值算法，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

上述的方法，优选的，

当采用二阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为3个；

当采用三阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为5个。

上述的方法，优选的，当采用二阶牛顿插值算法，所述采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数，包括：

依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)；其中，x₀＜i＜x₁＜x₂；

依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；

依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

一种信息处理装置，应用于电子设备的图像处理，所述装置包括：

获取模块，用于获取预设旋转角度θ和待确定模板的当前坐标；

化简模块，用于依据预设的化简条件，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数；

指数模块，用于所述当前坐标，在预设的指数函数列表中查找所述待确定模板的指数函数；

余弦模块，用于将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数；

计算模块，用于依据各个待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到Gabor滤波器各个模板的滤波函数；

滤波模块，用于依据所述滤波函数对待处理图像进行滤波处理。

上述的装置，优选的，所述化简模块具体用于：

将Gabor滤波器的函数中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数；

其中，指数函数为余弦函数为cos(2πfx_θ)；

其中，(x,y)表示没有方向旋转的坐标，x_θ表示旋转后的横坐标，f表示中心像素点的频率值，表示的高斯包际的空间常数。

上述的装置，优选的，所述余弦模块具体用于：

依据旋转后的坐标，选择与所述坐标相邻的预设个数模板的点，记录该预设模板的点的横坐标，以及各个预设模板的点的函数；

依据所述预设模板的点的横坐标和各个预设模板的点的函数，结合牛顿插值算法，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

上述的装置，优选的，

当采用二阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为3个；

当采用三阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为5个。

上述的装置，优选的，当采用二阶牛顿插值算法，所述余弦模块具体用于：

依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)；其中，x₀＜i＜x₁＜x₂

依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；

依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

一种电子设备，包括上述任一项所述的信息处理装置。

本发明提供的一种信息处理方法，该方法应用于电子设备的图像处理，该方法首先将Gabor滤波器的函数化简，并拆分为指数函数和余弦函数，针对一待确定模板，该指数函数可根据预设的旋转角度和当前坐标，从预设的指数函数列表中直接查找即可得到，而余弦函数可根据旋转预设的旋转角度后的坐标，采用牛顿插值算法，计算得到，然后根据该待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到该Gabor滤波器中该待确定模板的滤波函数。同理计算得到其他待确定模板的滤波函数，并依据该Gabor滤波器的滤波函数对待处理图像进行滤波处理。采用该方法，指数函数部分无需计算，而余弦函数部分也是经过较简单的牛顿插值算法即可得到，计算过程较简单，计算量小，减少了滤波时间，尤其是在硬件实现时，降低了实现的复杂度，采用该方法对图像处理的过程时间短，提高了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提供的一种信息处理方法实施例1的流程图；

图2是本申请提供的一种信息处理方法实施例2的流程图；

图3是本申请提供的一种信息处理方法实施例3的流程图；

图4是本申请提供的一种信息处理方法实施例3的具体示例中提供的x与f(x)的关系图；

图5是本申请提供的一种信息处理装置实施例1的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了更加特定地强调实施的独立性，本说明书涉及许多模块或单元。举例而言，模块或单元可由硬件电路实现，该硬件电路包括特制VLSI电路或门阵列，比如逻辑芯片、晶体管，或其它组件。模块或单元也可在可编程的硬设备中实现，比如场效可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等等。

模块或单元也可在藉由各种形式的处理器所执行的软件中实现。比如说，一可执行码模块可包括一个或多个实体的或逻辑的计算机指令区块，该区块可能形成为，比如说，对象、程序或函数。然而，鉴别模块或单元的可执行部分不需要物理上放置在一起，但可由存于不同位置的不同指令所组成，当逻辑上组合在一起时，形成模块或单元且达到该模块或单元所要求的目的。

实际上，可执行码模块或单元可以是一单一指令或多个指令，甚至可以分布在位于不同的程序中的数个不同的码区段，并且横跨数个存储设备。同样地，操作数据可被辨识及显示于此模块或单元中，并且可以以任何合适的形式实施且在任何合适的数据结构形式内组织。操作数据可以集合成单一数据集，或可分布在具有不同的存储设备的不同的位置，且至少部分地只以电子信号方式存在于一系统或网络。

本说明书所提及的“实施例”或类似用语表示与实施例有关的特性、结构或特征，包括在本发明的至少一实施例中。因此，本说明书所出现的用语“在一实施例中”、“在实施例中”以及类似用语可能但不必然都指向相同实施例。

再者，本发明所述特性、结构或特征可以以任何方式结合在一个或多个实施例中。以下说明将提供许多特定的细节，比如编程序、软件模块、用户选择、网络交易、数据库查询、数据库结构、硬件模块、硬件电路、硬件芯片等例子，以提供对本发明实施例的了解。然而相关领域的普通技术人员将看出本发明，即使没有利用其中一个或多个特定细节，或利用其它方法、组件、材料等亦可实施。另一方面，为避免混淆本发明，公知的结构、材料或操作并没有详细描述。

如图1示出的本申请提供的一种信息处理方法实施例1的流程图，所述方法可以应用于一电子设备，所述电子设备可以是台式机、笔记本、平板电脑、手机、智能电视、穿戴式设备等电子设备，所述电子设备具有图像处理功能。

该方法具体通过以下步骤实现：

步骤S101：获取预设旋转角度θ和待确定模板的当前坐标；

其中，该预设旋转角度θ为Gabor滤波器的常用顺时针旋转角度，具体的角度值根据实际情况设定，本实施例不做限制。

其中，该待确定模板为该中心点像素周围的若干个(如m×n个)模板中的一个模板。

其中，该待确定模板的当前坐标为该模板未旋转前的坐标。

需要说明的是，该坐标为该待确定模板相对于中心点像素作为坐标原点的坐标值。

步骤S102：依据预设的化简条件，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数；

其中，采用预设的化简条件，对Gabor滤波器的函数进行化简。

其中，完成化简后的Gabor滤波器的函数，由两部分组成，将这两部分拆分为指数函数部分和余弦函数部分。

步骤S103：依据所述当前坐标，在预设的指数函数列表中查找所述待确定模板的指数函数；

其中，该中心点像素周围的各个待确定模板的指数函数，与该待确定模板的位置对应，即任意待确定模板的位置，有与其对应的一个指数函数。

其中，该指数函数列表中具有模板相对于该中心点的坐标以及对应的指数函数。

具体的，该待确定模板的当前坐标，从该指数函数列表中差值即可得到该待确定模块的指数函数。

步骤S104：将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数；

其中，计算该待确定模板的余弦函数，将该待确定模板的当前坐标旋转该预定的θ角度，得到旋转后的坐标值，依据该旋转后的坐标值，采用牛顿插值算法，计算该待确定模板的余弦函数。

步骤S105：依据各个待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到Gabor滤波器各个模板的滤波函数，依据所述滤波函数对待处理图像进行滤波处理。

其中，依据步骤S101中拆分的规则，结合该待确定模板的指数函数和余弦函数，得到该待确定模板的滤波系数。

具体的，依据该Gabor滤波器中各个模板的当前坐标，依次对各个模板的滤波系数进行计算，得到该Gabor滤波器的各个模板的滤波函数，依据确定了各个模板的滤波系数的Gabor滤波器对待处理图像进行滤波处理。

需要说明的是，本实施例中，首先执行计算待确定模板的指数函数步骤，然后执行计算待确定模板的余弦函数步骤，具体实施中不限定于此，也可先执行计算待确定模板的余弦函数步骤，然后执行计算待确定模板的指数函数步骤，或者二者同时进行，本实施例中不做限制。

综上，本申请提供的一种信息处理方法，首先将Gabor滤波器的函数化简，并拆分为指数函数和余弦函数，针对一待确定模板，该指数函数可根据预设的旋转角度和当前坐标，从预设的指数函数列表中直接查找即可得到，而余弦函数可根据旋转预设的旋转角度后的坐标，采用牛顿插值算法，计算得到，然后根据该待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到该Gabor滤波器中该待确定模板的滤波函数。同理计算得到其他待确定模板的滤波函数，并依据该Gabor滤波器的滤波函数对待处理图像进行滤波处理。采用该方法，指数函数部分无需计算，而余弦函数部分也是经过较简单的牛顿插值算法即可得到，计算过程较简单，计算量小，减少了滤波时间，尤其是在硬件实现时，降低了实现的复杂度，采用该方法对图像处理的过程时间短，提高了用户体验。

参见图2，示出了本申请提供的一种信息处理方法实施例2的流程图，该方法具体由以下步骤实现：

步骤S201：获取预设旋转角度θ和待确定模板的当前坐标；

其中，步骤S201与实施例1中的步骤S101一致，本实施例不做赘述。

步骤S202：将Gabor滤波器的函数中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；

其中，由于式(*)中的和分别是x轴和y轴高斯包际的空间常数，则，对该和取相同的值，将该和作为常数进行化简。

需要说明的是，该和的取值可根据实际情况进行设置，具体设置方法，本实施例中不做限制。

步骤S203：化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数；

其中，指数函数为余弦函数为cos(2πfx_θ)；

其中，(x,y)表示没有方向旋转的坐标，x_θ表示旋转后的横坐标，f表示中心像素点的频率值，表示的高斯包际的空间常数。

其中，每个待确定模板的坐标为已知定值，该表示的高斯包际的空间常数也为定值，则该每个待确定模板的指数函数为定值。

步骤S204：依据所述当前坐标，在预设的指数函数列表中查找所述待确定模板的指数函数；

具体的，假设模板大小为m×n，那么以中心点为坐标原点，模板内坐标(x,y)的取值范围为：-m/2≤x≤m/2，-n/2≤y≤n/2。

其中，x为整数，y也为整数。

将m×n对(x,y)值代入指数函数的公式中，可得到m×n个指数函数，依次为：

$\begin{array}{c}\exp (-({(-m/2)}^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),...\exp (-(0^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),\\ \exp (-(1^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),\exp (-(2^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),...\exp (-({(m/2)}^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),\end{array}$

…

$\begin{array}{c}\exp (-({(-m/2)}^2+0^2)/2{\∂}^2),...\exp (-(0^2+0^2)/2{\∂}^2),\exp (-(1^2+0^2)/2{\∂}^2),\\ \exp (-(2^2+0^2)/2{\∂}^2),...\exp (-({(m/2)}^2+0^2)/2{\∂}^2),\end{array}$

$\begin{array}{c}\exp (-({(-m/2)}^2+1^2)/2{\∂}^2),...\exp (-(0^2+1^2)/2{\∂}^2),\exp (-(1^2+1^2)/2{\∂}^2),\\ \exp (-(2^2+1^2)/2{\∂}^2),...\exp (-({(m/2)}^2+1^2)/2{\∂}^2),\end{array}$

…

$\begin{array}{c}\exp (-\left({(-m/2)}^2\right)+{(n/2)}^2/2{\∂}^2),...\exp (-(0^2+{(n/2)}^2)/2{\∂}^2),\exp (-(1^2+{(n/2)}^2)/2{\∂}^2),\\ \exp (-(2^2+{(n/2)}^2)/2{\∂}^2),...\exp (-\left({(m/2)}^2\right)+{(n/2)}^2/2{\∂}^2)\end{array}$

以上各个指数函数，组成了指数函数列表，该列表中的各个指数函数分别对应m×n模板中的一个模板，根据该模板的坐标值(x,y)即可查找得到对应的指数函数。

步骤S205：将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数；

步骤S206：依据各个待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到Gabor滤波器各个模板的滤波函数，依据所述滤波函数对待处理图像进行滤波处理。

其中，步骤S205-206与实施例1中的步骤S104-105一致，本实施例不做赘述。

综上，本实施例提供的一种信息处理方法，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数具体包括：将Gabor滤波器的函数中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数。该指数函数为与待确定模板的坐标对应的值，指数函数部分无需计算，而余弦函数部分经过较简单的牛顿插值算法即可得到，计算过程较简单，计算量小，减少了滤波时间，尤其是在硬件实现时，降低了实现的复杂度，采用该方法对图像处理的过程时间短，提高了用户体验。

参见图3示出的本申请提供的一种信息处理方法实施例3，该方法具体由以下步骤实现：

步骤S301：获取预设旋转角度θ和待确定模板的当前坐标；

步骤S302：依据预设的化简条件，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数；

步骤S303：依据所述当前坐标，在预设的指数函数列表中查找所述待确定模板的指数函数；

其中，步骤S301-303与实施例1中的步骤S101-103一致，本实施例不做赘述。

步骤S304：依据旋转后的坐标，选择与所述坐标相邻的预设个数模板的点，记录该预设模板的点的横坐标，以及各个预设模板的点的函数；

其中，Gabor滤波器中余弦函数部分对原来图像的坐标进行θ角度的旋转，根据坐标旋转公式可知旋转后的坐标与当前坐标的关系，二者的余弦函数部分相同，即相同位置处的余弦函数旋转前后保持不变。

具体的，当采用二阶的牛顿插值算法时，该预设个数为3个；当采用三阶的牛顿插值算法时，该预设个数为5个。

步骤S305：依据所述预设模板的点的横坐标和各个预设模板的点的函数，结合牛顿插值算法，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

其中，牛顿插值算法利用函数f(x)在某区间中若干点的函数值，作出适当的特定函数，在这些点上取已知值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值。

其中，该牛顿插值算法公式为：

f(x)＝f[x₀]+f[x₀,x₁](x-x₀)+f[x₀,x₁,x₂](x-x₀)(x-x₁)+...+f[x₀,...,x_n](x-x₀)...(x-x_n-1)+Rn(x)

其中，根据确定的预设模板的点的横坐标以及各预设模板的点的函数，采用牛顿插值算法，计算该待确定模板的余弦函数。

步骤S306：将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数；

其中，由于相同位置处的余弦函数旋转前后保持不变，则步骤S305中计算得到了旋转后的坐标的余弦函数，将该余弦函数记为该待确定模板的余弦函数。

具体的，当采用二阶牛顿插值算法时，步骤S304-307具体为：

依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，其中，x₀＜i＜x₁＜x₂；

依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；

例如，当该i为0和1之间的数据时，确定的3个模板的点的横坐标为0、1和2；如图4示出了本申请实施例3的具体示例中提供的x与f(x)的关系图，该0＜i＜1＜2，以及各个预设模板的点的函数f(0)、f(1)和f(2)。

依据牛顿插值算法计算预设模板的余弦函数为：

f(i)＝f(0)+f(1,0)(i-0)+f(2,1,0)(i-0)(i-1)

该算式的具体算法为：

其中，根据公式

f(x₀,x₁)＝[f(x₀)-f(x₁)]/(x₀-x₁)

f(x₀,x₁,x₂)＝[f(x₀,x₁)-f(x₁,x₂)]/(x₀-x₂)

可知，f(1,0)＝[f(1)-f(0)]/(1-0)＝f(1)-f(0)

f(2,1)＝[f(2)-f(1)]/(2-1)＝f(2)-f(1)

f(2,1,0)＝[f(2,1)-f(1,0)]/(2-0)＝[f(2)+f(0)]/2

则该f(i)＝f(0)+[f(1)-f(0)](i-0)+[f(2)+f(0)](i-1)(i-0)/2

具体的，该f(x)对应的水平模板余弦函数对应值依据表1查询可得。

表1水平模板余弦函数表

依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

根据表1，f(x)＝cos(2πfx)，f(0)＝1，f(1)＝cos(2πf)，f(2)＝cos(4πf)，据此对f(i)计算，得到

f(i)＝1+[cos(2πf)-1](i-0)+[cos(4πf)+1](i-1)(i-0)/2

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

需要说明的是，本实施例中采用的二阶算法得到的值准确度已经满足图像处理过程中的准确度要求，采用二阶牛顿插值算法，在既保证了准确度的同时，计算量较小，有利于降低图像滤波处理所用的时间。

步骤S307：依据各个待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到Gabor滤波器各个模板的滤波函数，依据所述滤波函数对待处理图像进行滤波处理。

其中，步骤S307与实施例1中的步骤S105一致，本实施例不做赘述。

综上，本实施例提供的一种信息处理方法，计算余弦函数的过程具体为：依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)；其中，x₀＜i＜x₁＜x₂；依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。采用该方法，对图像进行滤波处理过程中，在既保证了准确度的同时，计算量较小，有利于降低图像滤波处理所用的时间。

与上述的本申请提供的一种信息处理方法实施例相对应的，本申请还提供了一种信息处理装置实施例。

参见图5，示出了本申请提供的一种信息处理装置实施例1的结构示意图，所述装置可以应用于一电子设备，所述电子设备可以是台式机、笔记本、平板电脑、手机、智能电视、穿戴式设备等电子设备，所述电子设备具有图像处理功能。

该装置具体包括：获取模块501、化简模块502、指数模块503和余弦模块504、计算模块505和滤波模块506；

获取模块501，用于获取预设旋转角度θ和待确定模板的当前坐标；

其中，该预设旋转角度θ为Gabor滤波器的常用顺时针旋转角度，具体的角度值根据实际情况设定，本实施例不做限制。

其中，该待确定模板为该中心点像素周围的若干个(如m×n个)模板中的一个模板。

其中，获取模块501获取的该待确定模板的当前坐标为该待确定模板未旋转前的坐标。

需要说明的是，该坐标为该待确定模板相对于中心点像素作为坐标原点的坐标值。

化简模块502，用于依据预设的化简条件，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数；

其中，化简模块502采用预设的化简条件，对Gabor滤波器的函数进行化简。

其中，完成化简后的Gabor滤波器的函数，由两部分组成，将这两部分拆分为指数函数部分和余弦函数部分。

指数模块503，用于依据预设旋转角度θ和当前坐标，在预设的指数函数列表中查找所述待确定模板的指数函数；

其中，该中心点像素周围的各个待确定模板的指数函数，与该待确定模板的位置对应，即任意待确定模板的位置，有与其对应的一个指数函数。

其中，该指数函数列表中具有模板相对于该中心点的坐标以及对应的指数函数。

具体的，该待确定模板的当前坐标，从该指数函数列表中差值即可得到该待确定模块的指数函数。

余弦模块504，用于将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数；

其中，余弦模块504计算该待确定模板的余弦函数，将该待确定模板的当前坐标旋转该预定的θ角度，得到旋转后的坐标值，依据该旋转后的坐标值，采用牛顿插值算法，计算该待确定模板的余弦函数。

计算模块505，用于依据各个待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到Gabor滤波器各个模板的滤波函数；

滤波模块506，用于依据所述滤波函数对待处理图像进行滤波处理。

其中，依据化简模块502中拆分的规则，结合该待确定模板的指数函数和余弦函数，得到该待确定模板的滤波系数。

具体的，依据该Gabor滤波器中各个模板的当前坐标，依次对各个模板的滤波系数进行计算，得到该Gabor滤波器的各个模板的滤波函数，滤波模块506依据确定了各个模板的滤波系数的Gabor滤波器对待处理图像进行滤波处理。

综上，本申请提供的一种信息处理装置，首先将Gabor滤波器的函数化简，并拆分为指数函数和余弦函数，针对一待确定模板，该指数函数可根据预设的旋转角度和当前坐标，从预设的指数函数列表中直接查找即可得到，而余弦函数可根据旋转预设的旋转角度后的坐标，采用牛顿插值算法，计算得到，然后根据该待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到该Gabor滤波器中该待确定模板的滤波函数。同理计算得到其他待确定模板的滤波函数，并依据该Gabor滤波器的滤波函数对待处理图像进行滤波处理。采用该装置，指数函数部分无需计算，而余弦函数部分也是经过较简单的牛顿插值算法即可得到，计算过程较简单，计算量小，减少了滤波时间，尤其是在硬件实现时，降低了实现的复杂度，采用该方法对图像处理的过程时间短，提高了用户体验。

本申请提供了一种信息处理装置实施例2，本实施例中，该信息处理装置的结构包括：获取模块、化简模块、指数模块、余弦模块、计算模块和滤波模块；

其中，该获取模块、余弦模块、计算模块和滤波模块的功能与连接关系与实施例1中相应结构一致，本实施例不再赘述。

本实施例中，该化简模块具体用于：将公式中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数；

其中，指数函数为余弦函数为cos(2πfx_θ)；

其中，(x,y)表示没有方向旋转的坐标，x_θ表示旋转后的横坐标，f表示中心像素点的频率值，表示的高斯包际的空间常数。

其中，由于式(*)中的和分别是x轴和y轴高斯包际的空间常数，则，对该和取相同的值，将该和作为常数进行化简。

需要说明的是，该和的取值可根据实际情况进行设置，具体设置方法，本实施例中不做限制。

并且，每个待确定模板的坐标为已知定值，该表示的高斯包际的空间常数也为定值，则该每个待确定模板的指数函数为定值。

具体的，假设模板大小为m×n，那么以中心点为坐标原点，模板内坐标(x,y)的取值范围为：-m/2≤x≤m/2，-n/2≤y≤n/2。

其中，x为整数，y也为整数。

将m×n对(x,y)值代入指数函数的公式中，可得到m×n个指数函数，依次为：

$\begin{array}{c}\exp (-({(-m/2)}^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),...\exp (-(0^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),\\ \exp (-(1^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),\exp (-(2^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),...\exp (-({(m/2)}^2+{(-n/2)}^2)/2{\∂}^2),\end{array}$

…

$\begin{array}{c}\exp (-({(-m/2)}^2+0^2)/2{\∂}^2),...\exp (-(0^2+0^2)/2{\∂}^2),\exp (-(1^2+0^2)/2{\∂}^2),\\ \exp (-(2^2+0^2)/2{\∂}^2),...\exp (-({(m/2)}^2+0^2)/2{\∂}^2),\end{array}$

$\begin{array}{c}\exp (-({(-m/2)}^2+1^2)/2{\∂}^2),...\exp (-(0^2+1^2)/2{\∂}^2),\exp (-(1^2+1^2)/2{\∂}^2),\\ \exp (-(2^2+1^2)/2{\∂}^2),...\exp (-({(m/2)}^2+1^2)/2{\∂}^2),\end{array}$

…

$\begin{array}{c}\exp (-\left({(-m/2)}^2\right)+{(n/2)}^2/2{\∂}^2),...\exp (-(0^2+{(n/2)}^2)/2{\∂}^2),\exp (-(1^2+{(n/2)}^2)/2{\∂}^2),\\ \exp (-(2^2+{(n/2)}^2)/2{\∂}^2),...\exp (-\left({(m/2)}^2\right)+{(n/2)}^2/2{\∂}^2)\end{array}$

以上各个指数函数，组成了指数函数列表，该列表中的各个指数函数分别对应m×n模板中的一个模板，指数模块根据该模板的坐标值(x,y)即可查找得到对应的指数函数。

综上，本实施例提供的一种信息处理方法，该化简模块具体用于：将Gabor滤波器的函数中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数。该指数函数为与待确定模板的坐标对应的值，指数函数部分无需计算，而余弦函数部分经过较简单的牛顿插值算法即可得到，计算过程较简单，计算量小，减少了滤波时间，尤其是在硬件实现时，降低了实现的复杂度，采用该装置对图像处理的过程时间短，提高了用户体验。

本申请提供了一种信息处理装置实施例3，本实施例中，该信息处理装置的结构包括：获取模块、化简模块、指数模块、余弦模块、计算模块和滤波模块；

其中，该获取模块、化简模块、指数模块、计算模块和滤波模块的功能与连接关系与实施例1中相应结构一致，本实施例不再赘述。

本实施例中，该余弦模块具体用于：依据旋转后的坐标，选择与所述坐标相邻的预设个数模板的点，记录该预设模板的点的横坐标，以及各个预设模板的点的函数；依据所述预设模板的点的横坐标和各个预设模板的点的函数，结合牛顿插值算法，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

其中，Gabor滤波器中余弦函数部分对原来图像的坐标进行θ角度的旋转，根据坐标旋转公式可知旋转后的坐标与当前坐标的关系，二者的余弦函数部分相同，即相同位置处的余弦函数旋转前后保持不变。

具体的，当采用二阶的牛顿插值算法时，该预设个数为3个；当采用三阶的牛顿插值算法时，该预设个数为5个。

中，牛顿插值算法利用函数f(x)在某区间中若干点的函数值，作出适当的特定函数，在这些点上取已知值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值。

其中，该牛顿插值算法公式为：

f(x)＝f[x₀]+f[x₀,x₁](x-x₀)+f[x₀,x₁,x₂](x-x₀)(x-x₁)+...+f[x₀,...,x_n](x-x₀)...(x-x_n-1)+Rn(x)

其中，根据确定的预设模板的点的横坐标以及各预设模板的点的函数，采用牛顿插值算法，计算该待确定模板的余弦函数。

其中，由于相同位置处的余弦函数旋转前后保持不变，则步骤S305中计算得到了旋转后的坐标的余弦函数，将该余弦函数记为该待确定模板的余弦函数。

具体的，当采用二阶牛顿插值算法时，余弦模块具体用于：依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，其中，x₀＜i＜x₁＜x₂；

依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；

例如，当该i为0和1之间的数据时，确定的3个模板的点的横坐标为0、1和2；如图4示出了本申请实施例3的具体示例中提供的x与f(x)的关系图，该0＜i＜1＜2，以及各个预设模板的点的函数f(0)、f(1)和f(2)

依据牛顿插值算法计算预设模板的余弦函数为：

f(i)＝f(0)+f(1,0)(i-0)+f(2,1,0)(i-0)(i-1)

该算式的具体算法为：

其中，根据公式

f(x₀,x₁)＝[f(x₀)-f(x₁)]/(x₀-x₁)

f(x₀,x₁,x₂)＝[f(x₀,x₁)-f(x₁,x₂)]/(x₀-x₂)

可知，f(1,0)＝[f(1)-f(0)]/(1-0)＝f(1)-f(0)

f(2,1)＝[f(2)-f(1)]/(2-1)＝f(2)-f(1)

f(2,1,0)＝[f(2,1)-f(1,0)]/(2-0)＝[f(2)+f(0)]/2

则该f(i)＝f(0)+[f(1)-f(0)](i-0)+[f(2)+f(0)](i-1)(i-0)/2

具体的，该f(x)对应的水平模板余弦函数对应值依据表1查询可得。

表1水平模板余弦函数表

依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

根据表1，f(x)＝cos(2πfx)，f(0)＝1，f(1)＝cos(2πf)，f(2)＝cos(4πf)，据此对f(i)计算，得到

f(i)＝1+[cos(2πf)-1](i-0)+[cos(4πf)+1](i-1)(i-0)/2

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

需要说明的是，本实施例中采用的二阶算法得到的值准确度已经满足图像处理过程中的准确度要求，采用二阶牛顿插值算法，在既保证了准确度的同时，计算量较小，有利于降低图像滤波处理所用的时间。

综上，本实施例提供的一种信息处理装置，计算余弦函数的过程具体为：依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)；其中，x₀＜i＜x₁＜x₂；依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。采用该装置，对图像进行滤波处理过程中，在既保证了准确度的同时，计算量较小，有利于降低图像滤波处理所用的时间。

本发明还提供了一种电子设备，该电子设备包括上述实施例提供的信息处理装置。该电子设备可以是台式机、笔记本、平板电脑、手机、智能电视、穿戴式设备等电子设备，并且该电子设备具有图像处理功能。

其中，该信息处理装置包括：获取模块、化简模块、指数模块和余弦模块、计算模块和滤波模块。该信息处理装置的各个组成模块的功能与上述的一种信息处理装置实施例中相应结构的功能一致，本实施例中不再赘述。

优选的，该化简模块具体用于：将Gabor滤波器的函数中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数；其中，指数函数为余弦函数为cos(2πfx_θ)；其中，(x,y)表示没有方向旋转的坐标，x_θ表示旋转后的横坐标，f表示中心像素点的频率值，表示的高斯包际的空间常数。

优选的，该余弦模块具体用于：依据旋转后的坐标，选择与所述坐标相邻的预设个数模板的点，记录该预设模板的点的横坐标，以及各个预设模板的点的函数；依据所述预设模板的点的横坐标和各个预设模板的点的函数，结合牛顿插值算法，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

优选的，当采用二阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为3个；当采用三阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为5个。

优选的，当采用二阶牛顿插值算法，所述余弦模块具体用于：依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)；其中，x₀＜i＜x₁＜x₂依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例提供的装置而言，由于其与实施例提供的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备的图像处理，所述方法包括：

获取预设旋转角度θ和待确定模板的当前坐标；

依据预设的化简条件，将盖博Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数；

依据所述当前坐标，在预设的指数函数列表中查找所述待确定模板的指数函数；

将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数；

依据各个待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到Gabor滤波器各个模板的滤波函数，依据所述滤波函数对待处理图像进行滤波处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据预设的化简条件，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数，包括：

将Gabor滤波器的函数中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；

化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数；

其中，指数函数为余弦函数为cos(2πfx_θ)；

其中，(x,y)表示没有方向旋转的坐标，x_θ表示旋转后的横坐标，f表示中心像素点的频率值，表示的高斯包际的空间常数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数，包括：

依据旋转后的坐标，选择与所述坐标相邻的预设个数模板的点，记录该预设模板的点的横坐标，以及各个预设模板的点的函数；

依据所述预设模板的点的横坐标和各个预设模板的点的函数，结合牛顿插值算法，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

当采用二阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为3个；

当采用三阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为5个。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当采用二阶牛顿插值算法，所述采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数，包括：

依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)；其中，x₀＜i＜x₁＜x₂；

依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；

依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

6.一种信息处理装置，其特征在于，应用于电子设备的图像处理，所述装置包括：

获取模块，用于获取预设旋转角度θ和待确定模板的当前坐标；

化简模块，用于依据预设的化简条件，将Gabor滤波器的函数化简并拆分为指数函数和余弦函数；

指数模块，用于所述当前坐标，在预设的指数函数列表中查找所述待确定模板的指数函数；

余弦模块，用于将当前坐标旋转预定的θ角度，采用牛顿插值算法，对余弦函数进行处理，计算得到所述待确定模板的余弦函数；

计算模块，用于依据各个待确定模板的当前坐标、所述待确定模板的指数函数和余弦函数，计算得到Gabor滤波器各个模板的滤波函数；

滤波模块，用于依据所述滤波函数对待处理图像进行滤波处理。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述化简模块具体用于：

将Gabor滤波器的函数中的x轴和y轴高斯包际的空间常数取相同数值；化简所述Gabor滤波器函数，得到指数函数和余弦函数相乘形式的函数；

其中，指数函数为余弦函数为cos(2πfx_θ)；

其中，(x,y)表示没有方向旋转的坐标，x_θ表示旋转后的横坐标，f表示中心像素点的频率值，表示的高斯包际的空间常数。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述余弦模块具体用于：

依据旋转后的坐标，选择与所述坐标相邻的预设个数模板的点，记录该预设模板的点的横坐标，以及各个预设模板的点的函数；

依据所述预设模板的点的横坐标和各个预设模板的点的函数，结合牛顿插值算法，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

当采用二阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为3个；

当采用三阶的牛顿插值算法时，所述预设个数为5个。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，当采用二阶牛顿插值算法，所述余弦模块具体用于：

依据所述旋转后的坐标(i，j)，选择与所述坐标相邻的3个模板的点，分别记录该3个模板的点的横坐标为x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)；其中，x₀＜i＜x₁＜x₂

依据所述预设模板的点的横坐标x₀、x₁和x₂，以及各个预设模板的点的函数f(x₀)、f(x₁)和f(x₂)，结合牛顿插值算法，得到计算式f(i)＝f(x₀)+f(x₁,x₀)(i-x₀)+f(x₂,x₁,x₀)(i-x₀)(i-x₁)；

依据预设的水平模板余弦函数列表，结合上述计算式，计算得到所述旋转后的坐标的余弦函数；

将所述旋转后的坐标的余弦函数记录为所述待确定像素的余弦函数。

11.一种电子设备，其特征在于，包括如权利要求6-10任一项所述的信息处理装置。