CN106023114B - 图像处理方法及装置 - Google Patents
图像处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106023114B CN106023114B CN201610366037.5A CN201610366037A CN106023114B CN 106023114 B CN106023114 B CN 106023114B CN 201610366037 A CN201610366037 A CN 201610366037A CN 106023114 B CN106023114 B CN 106023114B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- background image
- background
- obtains
- foreground
- 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.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 168
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 139
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 66
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 41
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 2
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 2-[3-[(2-hydroxyphenyl)methylideneamino]propyliminomethyl]phenol Chemical compound OC1=CC=CC=C1C=NCCCN=CC1=CC=CC=C1O KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 201000001098 delayed sleep phase syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000033921 delayed sleep phase type circadian rhythm sleep disease Diseases 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000012092 media component Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/73—Deblurring; Sharpening
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/10—Image enhancement or restoration using non-spatial domain filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20024—Filtering details
- G06T2207/20032—Median filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本公开是关于一种图像处理方法及装置，该方法包括：对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；对第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；根据第二背景图像对第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，N大于或者等于1，N为正整数；根据第一图像和第三背景图像确定第一前景图像；对第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；根据第四背景图像和第二前景图像生成第二图像；其中，第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于第二滤波处理过程中所产生的图像块面积，第四背景图像为第三背景图像或者预设背景图像，经过上述滤波处理以及图像增强处理得到的第二图像更加清晰，视觉效果更佳。
Description
技术领域
本公开涉及图像处理技术，特别涉及一种图像处理方法及装置。
背景技术
手机或者照相机等终端拍摄的图像可能会因为反光，造成图像模糊，以至于用户无法辨识出图像上的内容。
例如：远程会议过程中，用户在白板上写字，摄像头对白板拍照以产生白板图像，并将该白板图像传输给对端，而可能由于反光的原因，白板图像上不会呈现传统“白纸黑字”的画面，使得对端用户无法辨认出图像上的内容，影响视觉效果。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开实施例提供了一种图像处理方法及装置。所述技术方案如下：
根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：
对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像；
对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
根据第四背景图像和所述第二前景图像生成第二图像；
其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积；
所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；对第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像，由于第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积，因此第二滤波处理过程首先可以消除第一滤波处理过程中的块效应和点效应，并且根据第二背景图像对第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，该第三背景图像中像素点对应的灰度值按照第二背景图像中像素点对应的灰度值的梯度、导数增加或者减少，同时，第三背景图像的其余部分，比如边缘部分和第一背景图像相同。进一步地，对第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；根据第四背景图像和第二前景图像生成第二图像，经过上述滤波处理以及图像增强处理得到的第二图像更加清晰，视觉效果更佳。
可选地，所述对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像，包括：
对所述第一图像进行分块，得到多个第一图像块；
针对所述第一图像块，计算大于预设阈值的灰度值的平均值，并将所述平均值作为所述第一图像块中每个像素点的灰度值，得到第二图像块，其中，所有所述第二图像块构成第一背景图像。
通过计算像素点灰度值的平均值方式可以有效得到第一背景图像。
可选地，所述对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像，包括：
对所述第一背景图像进行分块，得到多个第三图像块；
针对所述第三图像块，确定所有像素点的灰度值的第一中值，并将所述第一中值作为所述第三图像块中每个像素点的灰度值，得到第四图像块，其中，所有所述第四图像块构成第二背景图像，所述第四图像块的面积大于所述第二图像块的面积。
通过计算像素点灰度值的中值方式可以有效得到第一背景图像。
可选地，所述根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次滤波处理，得到第三背景图像，包括：
根据所述第二背景图像确定水平方向的滤波系数和垂直方向的滤波系数；
根据所述水平方向的滤波系数和所述垂直方向的滤波系数对所述第一背景图像进行滤波处理，并将滤波处理后的图像作为新的第一背景图像，对所述新的第一背景图像进行所述滤波处理，直到滤波次数为N为止，得到所述第三背景图像。
可选地，所述水平方向的滤波系数为：
所述垂直方向的滤波系数为：
其中，所述
Vx表示所述第二背景图像关于值域的水平梯度，Vy表示所述第二背景图像关于值域的垂直梯度，d_Vx表示在值域与空间域内，所述水平梯度关于x的导数，d_Vy表示在值域与空间域内，所述垂直梯度关于y的导数，x为像素点(x,y)的横坐标，y为像素点(x,y)的纵坐标，sigma_s表示空间域的权重系数，sigma_v表示值域的权重系数，所述空间域为x方向与y方向构成的域，所述值域为灰度值所属于的域。
可选地，所述根据所述水平方向的滤波系数和所述垂直方向的滤波系数对所述第一背景图像进行滤波处理，包括：
I'(x,y)＝I(x,y)+Vx(x,y)*(I(x,y)-I(x-1,y))；
I"(x,y)＝I'(x,y)+Vx(x+1,y)*(I'(x+1,y)-I'(x,y))；
I”'(x,y)＝I”(x,y)+Vy(x,y)*(I”(x,y)-I”(x,y-1))；
I””(x,y)＝I”'(x,y)+Vy(x,y)*(I”'(x,y+1)-I”'(x,y))；
其中，所述I表示所述第一背景图像，所述I'为对第一背景图像在所述水平方向上，从左至右滤波后得到的图像，所述I"为对所述I'在所述水平方向上，从右至左滤波后得到的图像，所述I”'为对所述I"在所述垂直方向上，从上至下滤波后得到的图像，所述I””为对所述I”'在所述垂直方向上，从下至上滤波后得到的图像。
通过上述公式可以实现根据第二背景图像对第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像。
可选地，所述根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像，包括：
确定所述第一图像中像素点的第一灰度值和所述第三背景图像中像素点的第二灰度值；
计算同一所述像素点的第一灰度值与所述第二灰度值的差值；
其中，所述像素点组成所述第一前景图像，所述第一前景图像中各个像素点的灰度值为对应的所述差值。
可选地，所述对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像，包括：
对所述第一前景图像进行滤波处理；
对滤波处理后的第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像。
可选地，所述对所述第一前景图像进行滤波处理，包括：
对所述第一前景图像进行分块，得到多个第五图像块；
针对所述第五图像块，确定所有像素点的灰度值的第二中值，并将所述第二中值作为所述第五图像块中每个像素点的灰度值，得到第六图像块，所述第二图像块组成滤波处理后的第一前景图像。
下面将介绍发明实施例提供一种图像处理装置，其中装置部分与上述方法对应，对应内容技术效果相同，在此不再赘述。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：
第一滤波处理模块，被配置为对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
第二滤波处理模块，被配置为对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
第三滤波处理模块，被配置为根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
确定模块，被配置为根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像；
增强处理模块，被配置为对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
生成模块，被配置为根据所述第四背景图像和所述第二前景图像生成第二图像；
其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积；
所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像。
可选地，所述第一滤波处理模块包括：
第一分块子模块，被配置为对所述第一图像进行分块，得到多个第一图像块；
第一计算子模块，被配置为针对所述第一图像块，计算大于预设阈值的灰度值的平均值，并将所述平均值作为所述第一图像块中每个像素点的灰度值，得到第二图像块，其中，所有所述第二图像块构成第一背景图像。
可选地，所述第二滤波处理模块包括：
第二分块子模块，被配置为对所述第一背景图像进行分块，得到多个第三图像块；
第一确定子模块，被配置为针对所述第三图像块，确定所有像素点的灰度值的第一中值，并将所述第一中值作为所述第三图像块中每个像素点的灰度值，得到第四图像块，其中，所有所述第四图像块构成第二背景图像，所述第四图像块的面积大于所述第二图像块的面积。
可选地，所述第三滤波处理模块包括：
第二确定子模块，被配置为根据所述第二背景图像确定水平方向的滤波系数和垂直方向的滤波系数；
第一滤波处理子模块，被配置为根据所述水平方向的滤波系数和所述垂直方向的滤波系数对所述第一背景图像进行滤波处理，并将滤波处理后的图像作为新的第一背景图像，对所述新的第一背景图像进行所述滤波处理，直到滤波次数为N为止，得到所述第三背景图像。
可选地，所述水平方向的滤波系数为：
所述垂直方向的滤波系数为：
其中，所述
Vx表示所述第二背景图像关于值域的水平梯度，Vy表示所述第二背景图像关于值域的垂直梯度，d_Vx表示在值域与空间域内，所述水平梯度关于x的导数，d_Vy表示在值域与空间域内，所述垂直梯度关于y的导数，x为像素点(x,y)的横坐标，y为像素点(x,y)的纵坐标，sigma_s表示空间域的权重系数，sigma_v表示值域的权重系数，所述空间域为x方向与y方向构成的域，所述值域为灰度值所属于的域。
可选地，I'(x,y)＝I(x,y)+Vx(x,y)*(I(x,y)-I(x-1,y))；
I"(x,y)＝I'(x,y)+Vx(x+1,y)*(I'(x+1,y)-I'(x,y))；
I”'(x,y)＝I”(x,y)+Vy(x,y)*(I”(x,y)-I”(x,y-1))；
I””(x,y)＝I”'(x,y)+Vy(x,y)*(I”'(x,y+1)-I”'(x,y))；
其中，所述I表示所述第一背景图像，所述I'为对第一背景图像在所述水平方向上，从左至右滤波后得到的图像，所述I"为对所述I'在所述水平方向上，从右至左滤波后得到的图像，所述I”'为对所述I"在所述垂直方向上，从上至下滤波后得到的图像，所述I””为对所述I”'在所述垂直方向上，从下至上滤波后得到的图像。
可选地，所述确定模块包括：
第三确定子模块，被配置为确定所述第一图像中像素点的第一灰度值和所述第三背景图像中像素点的第二灰度值；
第二计算子模块，被配置为计算同一所述像素点的第一灰度值与所述第二灰度值的差值；
其中，所述像素点组成所述第一前景图像，所述第一前景图像中各个像素点的灰度值为对应的所述差值。
可选地，增强处理模块包括：
第二滤波处理子模块，被配置为对所述第一前景图像进行滤波处理；
增强处理子模块，被配置为对滤波处理后的第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像。
可选地，第二滤波处理子模块被配置为：
对所述第一前景图像进行分块，得到多个第五图像块；
针对所述第五图像块，确定所有像素点的灰度值的第二中值，并将所述第二中值作为所述第五图像块中每个像素点的灰度值，得到第六图像块，所述第二图像块组成滤波处理后的第一前景图像。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像处理装置，包括：
处理器；
用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像；
对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
根据第四背景图像和所述第二前景图像生成第二图像；
其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积；
所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；对第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像，并且根据第二背景图像对第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像；由于第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积，因此第二滤波处理过程首先可以消除第一滤波处理过程中的块效应和点效应，该第三背景图像中像素点对应的灰度值按照第二背景图像中像素点对应的灰度值的梯度、导数增加或者减少，同时，第三背景图像的其余部分，比如边缘部分和第一背景图像相同。进一步地，对第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；根据第四背景图像和第二前景图像生成第二图像，经过上述滤波处理以及图像增强处理得到的第二图像更加清晰，视觉效果更佳。
本公开是关于一种应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；
图2是根据另一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的曲线示意图；
图4是根据另一示例性实施例示出的曲线示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图；
图6是根据另一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置700的框图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图，本实施例以该图像处理方法应用于终端中来举例说明，其中该终端可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等，该图像处理方法可以包括如下几个步骤：
在步骤S101中：对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
在步骤S102中：对第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
结合步骤S101和步骤S102进行说明：图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对图像的噪声进行抑制，通常滤波方法可以为非线性滤波方法和中值滤波方法等，通常图像的背景的灰度值要高于前景的灰度值，根据这个特点对第一图像进行第一滤波处理确定第一背景图像，需要说明的是，当第一图像为彩色图像时，则可以将像素点的红绿蓝(Red GreenBlue，简称RGB)值转换为灰度值，本公开实施例对转换方法不做限制。
确定了第一背景图像之后，对第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像，其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积。由于第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积，因此第二滤波处理过程首先可以消除第一滤波处理过程中的块效应和点效应，其中，块效应表现为图像块之间灰度值差距较为明显，视觉效果不佳；点效应表现为图像块中，或者图像块的边缘存在孤立点，该孤立点与邻域内其他像素点的灰度值差距明显，然而，第二滤波处理过程可能会存在边缘效应，即边缘模糊。
需要说明的是，本公开实施例中不对第一滤波处理和第二滤波处理做任何限制，只要第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积即可。
在步骤S103中：根据第二背景图像对第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
其中，根据第二背景图像中像素点对应的灰度值的梯度、导数等转换第一背景图像中像素点的梯度、导数等，使得得到的第三背景图像中像素点对应的灰度值按照第二背景图像中像素点对应的灰度值的梯度、导数增加或者减少，同时，第三背景图像的其余部分，比如边缘部分和第一背景图像的边缘部分相同。
在步骤S104中：根据第一图像和第三背景图像确定第一前景图像；
可选地，确定所述第一图像中像素点的第一灰度值和所述第三背景图像中像素点的第二灰度值；计算同一所述像素点的第一灰度值与所述第二灰度值的差值；其中，所述像素点组成所述第一前景图像，所述第一前景图像中各个像素点的灰度值为对应的所述差值。
在步骤S105中：对第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
在步骤S106中：根据第四背景图像和第二前景图像生成第二图像。
本公开实施例中，所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像，通过对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；对第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像，由于第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积，因此第二滤波处理过程首先可以消除第一滤波处理过程中的块效应和点效应，并且根据第二背景图像对第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，该第三背景图像中像素点对应的灰度值按照第二背景图像中像素点对应的灰度值的梯度、导数增加或者减少，同时，第三背景图像的其余部分，比如边缘部分和第一背景图像相同。进一步地，对第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；根据第四背景图像和第二前景图像生成第二图像，经过上述滤波处理以及图像增强处理得到的第二图像更加清晰，视觉效果更佳。
基于上一实施例，对步骤S101进行进一步的细化，步骤S101具体包括：
对所述第一图像进行分块，得到多个第一图像块；针对所述第一图像块，计算大于预设阈值的灰度值的平均值，并将所述平均值作为所述第一图像块中每个像素点的灰度值，得到第二图像块，其中，所有所述第二图像块构成第一背景图像。
该预设阈值可以根据实际情况设置，灰度值的取值范围为0-255。
对步骤S102进行进一步的细化，步骤S102具体包括：对所述第一背景图像进行分块，得到多个第三图像块；
针对所述第三图像块，确定所有像素点的灰度值的第一中值，并将所述第一中值作为所述第三图像块中每个像素点的灰度值，得到第四图像块，其中，所有所述第四图像块构成第二背景图像，所述第四图像块的面积大于所述第二图像块的面积。
由于第四图像块的面积大于所述第二图像块的面积，因此第二滤波处理过程可以消除第一滤波处理过程中的块效应和点效应。
对步骤S103进行进一步的细化，具体地，图2是根据另一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图，本实施例以该图像处理方法应用于终端中来举例说明，如图2所示，上述步骤S103包括：
在步骤S1301中：根据第二背景图像确定水平方向的滤波系数和垂直方向的滤波系数；
在步骤S1302中：根据水平方向的滤波系数和垂直方向的滤波系数对第一背景图像进行滤波处理，并将滤波处理后的图像作为新的第一背景图像，对新的第一背景图像进行滤波处理，直到滤波次数为N为止，得到第三背景图像。
其中，所述水平方向的滤波系数为：
所述垂直方向的滤波系数为：
其中，所述
Vx表示所述第二背景图像关于值域的水平梯度，Vy表示所述第二背景图像关于值域的垂直梯度，d_Vx表示在值域与空间域内，所述水平梯度关于x的导数，d_Vy表示在值域与空间域内，所述垂直梯度关于y的导数，x为像素点(x,y)的横坐标，y为像素点(x,y)的纵坐标，sigma_s表示空间域的权重系数，sigma_v表示值域的权重系数，所述空间域为x方向与y方向构成的域，所述值域为灰度值所属于的域。
比如：sigma_s可以为10，sigma_v可以为0.2。
I'(x,y)＝I(x,y)+Vx(x,y)*(I(x,y)-I(x-1,y))；
I"(x,y)＝I'(x,y)+Vx(x+1,y)*(I'(x+1,y)-I'(x,y))；
I”'(x,y)＝I”(x,y)+Vy(x,y)*(I”(x,y)-I”(x,y-1))；
I””(x,y)＝I”'(x,y)+Vy(x,y)*(I”'(x,y+1)-I”'(x,y))；
其中，所述I表示所述第一背景图像，所述I'为对第一背景图像在所述水平方向上，从左至右滤波后得到的图像，所述I"为对所述I'在所述水平方向上，从右至左滤波后得到的图像，所述I”'为对所述I"在所述垂直方向上，从上至下滤波后得到的图像，所述I””为对所述I”'在所述垂直方向上，从下至上滤波后得到的图像。
需要说明的是，本公开实施例对第一背景图像的滤波过程不限于上述从左至右滤波，再从右至左滤波，又从上至下滤波，最后从下至上滤波的顺序，也可以是先从右至左滤波，再从左至右滤波，又从上至下滤波，最后从下至上滤波等。
对步骤S105进行进一步的细化，具体地，所述对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像，包括两种可选方式：
一种可选方式为：直接对第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
另一种可选方式为：首先，对所述第一前景图像进行滤波处理；其次，对滤波处理后的第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像。
其中，所述对所述第一前景图像进行滤波处理，包括：对所述第一前景图像进行分块，得到多个第五图像块；针对所述第五图像块，确定所有像素点的灰度值的第二中值，并将所述第二中值作为所述第五图像块中每个像素点的灰度值，得到第六图像块，所述第二图像块组成滤波处理后的第一前景图像。
对滤波处理后的第一前景图像进行图像增强处理包括：对滤波处理后的第一前景图像进行曲线调整。曲线调整的作用在于压低低像素点的灰度值，提升高像素的灰度值，使得前景与背景的差异性加大。其中，当像素点的灰度值低于预设值时，则称该像素点为低像素点，当像素点的灰度值高于预设值时，则称该像素点为高像素点。
具体地，首先设置曲线形状参数f，f的取值范围为0-1；压低的程度和提升的程度是根据f的值确定的，一般而言f取0.75-0.8较好。
其次，计算ff＝log(1-f)/log(0.5)；
最后，根据下面的公式进行灰度值转换：
其中，H(x,y)表示滤波处理后的第一前景图像像素点(x,y)的灰度值，F(x,y)表示像素点(x,y)转换之后的灰度值，图3是根据一示例性实施例示出的曲线示意图，图4是根据另一示例性实施例示出的曲线示意图，横坐标为滤波处理后的第一前景图像像素点(x,y)的灰度值，该灰度值取值范围为0-255，纵坐标为像素点(x,y)转换之后的灰度值，图3所示曲线中，f＝0.8，图4所示曲线中，f＝0.2。当f>0.5的时候是对图像进行增强，当f<0.5的时候针对图像进行平滑。
本公开实施例中，通过对第一前景图像或者对滤波处理后的第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像，该第二前景图像更加清晰，视觉效果更佳。
下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图，该图像处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为包括显示屏的终端的部分或者全部。该图像处理装置可以包括：
第一滤波处理模块51，被配置为对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
第二滤波处理模块52，被配置为对第一滤波处理模块51所得到的第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
第三滤波处理模块53，被配置为根据所述第二滤波处理模块52所得到的第二背景图像对所述第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
确定模块54，被配置为根据所述第一图像和所述第三滤波处理模块53所得到的第三背景图像确定第一前景图像；
增强处理模块55，被配置为对确定模块54所确定的第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
生成模块56，被配置为根据第四背景图像和增强处理模块55所得到的第二前景图像生成第二图像；
其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积，所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像。
本公开实施例所提供的图像处理装置，该装置部分与上述方法对应，对应内容技术效果相同，在此不再赘述。
图6是根据另一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图，该图像处理装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为包括显示屏的终端的部分或者全部。
基于上一实施例的基础，所述第一滤波处理模块51包括：第一分块子模块511，被配置为对所述第一图像进行分块，得到多个第一图像块；第一计算子模块512，被配置为针对第一分块子模块511所得到的所述第一图像块，计算大于预设阈值的灰度值的平均值，并将所述平均值作为所述第一图像块中每个像素点的灰度值，得到第二图像块，其中，所有所述第二图像块构成第一背景图像。
可选地，所述第二滤波处理模块52包括：第二分块子模块521，被配置为对所述第一背景图像进行分块，得到多个第三图像块；第一确定子模块522，被配置为针对所述第三图像块，确定所有像素点的灰度值的第一中值，并将所述第一中值作为所述第三图像块中每个像素点的灰度值，得到第四图像块，其中，所有所述第四图像块构成第二背景图像，所述第四图像块的面积大于所述第二图像块的面积；
可选地，所述第三滤波处理模块53包括：第二确定子模块531，被配置为根据所述第二背景图像确定水平方向的滤波系数和垂直方向的滤波系数；第一滤波处理子模块532，被配置为根据所述水平方向的滤波系数和所述垂直方向的滤波系数对所述第一背景图像进行滤波处理，并将滤波处理后的图像作为新的第一背景图像，对所述新的第一背景图像进行所述滤波处理，直到滤波次数为N为止，得到所述第三背景图像。
其中，所述水平方向的滤波系数为：
所述垂直方向的滤波系数为：
其中，所述
Vx表示所述第二背景图像的水平梯度，Vy表示所述第二背景图像的垂直梯度，d_Vx表示所述水平梯度关于x的导数，d_Vy表示所述垂直梯度关于y的导数，x为像素点(x,y)的横坐标，y为像素点(x,y)的纵坐标，sigma_s表示空间域的权重系数，sigma_v表示值域的权重系数，所述空间域为x方向与y方向构成的域，所述值域为灰度值所属于的域。
I'(x,y)＝I(x,y)+Vx(x,y)*(I(x,y)-I(x-1,y))；
I"(x,y)＝I'(x,y)+Vx(x+1,y)*(I'(x+1,y)-I'(x,y))；
I”'(x,y)＝I”(x,y)+Vy(x,y)*(I”(x,y)-I”(x,y-1))；
I””(x,y)＝I”'(x,y)+Vy(x,y)*(I”'(x,y+1)-I”'(x,y))；
其中，所述I表示所述第一背景图像，所述I'为对第一背景图像在所述水平方向上，从右至左滤波后得到的图像，所述I"为对所述I'在所述水平方向上，从左至右滤波后得到的图像，所述I”'为对所述I"在所述垂直方向上，从上至下滤波后得到的图像，所述I””为对所述I”'在所述垂直方向上，从下至上滤波后得到的图像。
可选地，所述确定模块54包括：第三确定子模块541，被配置为确定所述第一图像中像素点的第一灰度值和所述第三背景图像中像素点的第二灰度值；第二计算子模块542，被配置为计算同一所述像素点的第一灰度值与所述第二灰度值的差值；其中，所述像素点组成所述第一前景图像，所述第一前景图像中各个像素点的灰度值为对应的所述差值。
可选地，增强处理模块55包括：第二滤波处理子模块551，被配置为对所述第一前景图像进行滤波处理；增强处理子模块552，被配置为对滤波处理后的第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像。
其中，第二滤波处理子模块551被配置为：对所述第一前景图像进行分块，得到多个第五图像块；针对所述第五图像块，确定所有像素点的灰度值的第二中值，并将所述第二中值作为所述第五图像块中每个像素点的灰度值，得到第六图像块，所述第二图像块组成滤波处理后的第一前景图像。
本公开实施例所提供的图像处理装置，其中装置部分与上述方法对应，对应内容技术效果相同，在此不再赘述。
图7是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置700的框图。例如，装置700可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图7，装置700可以包括以下一个或多个组件：处理组件702，存储器704，电源组件706，多媒体组件708，音频组件710，输入/输出(I/O)的接口712，传感器组件714，以及通信组件716。
处理组件702通常控制装置700的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件702可以包括一个或多个处理器720来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件702可以包括一个或多个模块，便于处理组件702和其他组件之间的交互。例如，处理组件702可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件708和处理组件702之间的交互。
存储器704被配置为存储各种类型的数据以支持在装置700的操作。这些数据的示例包括用于在装置700上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器704可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件706为装置700的各种组件提供电力。电源组件706可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置700生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件708包括在所述装置700和用户之间的提供一个输出接口的触控显示屏。在一些实施例中，触控显示屏可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件708包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置700处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件710被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件710包括一个麦克风(MIC)，当装置700处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器704或经由通信组件716发送。在一些实施例中，音频组件710还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口712为处理组件702和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件714包括一个或多个传感器，用于为装置700提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件714可以检测到装置700的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置700的显示器和小键盘，传感器组件714还可以检测装置700或装置700一个组件的位置改变，用户与装置700接触的存在或不存在，装置700方位或加速/减速和装置700的温度变化。传感器组件714可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件714还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件714还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件716被配置为便于装置700和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件716经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件716还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述图像处理方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器704，上述指令可由装置700的处理器720执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由装置700的处理器执行时，使得装置700能够执行一种图像处理方法。
该方法包括：对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像；
对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
根据所述第四背景图像和所述第二前景图像生成第二图像；
其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积，所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像。
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它实施方案。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下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (19)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像；
对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
根据第四背景图像和所述第二前景图像生成第二图像；
其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积；
所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像，包括：
对所述第一图像进行分块，得到多个第一图像块；
针对所述第一图像块，计算大于预设阈值的灰度值的平均值，并将所述平均值作为所述第一图像块中每个像素点的灰度值，得到第二图像块，其中，所有所述第二图像块构成第一背景图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像，包括：
对所述第一背景图像进行分块，得到多个第三图像块；
针对所述第三图像块，确定所有像素点的灰度值的第一中值，并将所述第一中值作为所述第三图像块中每个像素点的灰度值，得到第四图像块，其中，所有所述第四图像块构成第二背景图像，所述第四图像块的面积大于所述第二图像块的面积。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次滤波处理，得到第三背景图像，包括：
根据所述第二背景图像确定水平方向的滤波系数和垂直方向的滤波系数；
根据所述水平方向的滤波系数和所述垂直方向的滤波系数对所述第一背景图像进行滤波处理，并将滤波处理后的图像作为新的第一背景图像，对所述新的第一背景图像进行所述滤波处理，直到滤波次数为N为止，得到所述第三背景图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述水平方向的滤波系数为：
所述垂直方向的滤波系数为：
其中，所述
Vx表示所述第二背景图像关于值域的水平梯度，Vy表示所述第二背景图像关于值域的垂直梯度，d_Vx表示在值域与空间域内，所述水平梯度关于x的导数，d_Vy表示在值域与空间域内，所述垂直梯度关于y的导数，x为像素点(x,y)的横坐标，y为像素点(x,y)的纵坐标，sigma_s表示空间域的权重系数，sigma_v表示值域的权重系数，所述空间域为x方向与y方向构成的域，所述值域为灰度值所属于的域。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述水平方向的滤波系数和所述垂直方向的滤波系数对所述第一背景图像进行滤波处理，包括：
I'(x,y)＝I(x,y)+Vx(x,y)*(I(x,y)-I(x-1,y))；
I"(x,y)＝I'(x,y)+Vx(x+1,y)*(I'(x+1,y)-I'(x,y))；
I”'(x,y)＝I”(x,y)+Vy(x,y)*(I”(x,y)-I”(x,y-1))；
I””(x,y)＝I”'(x,y)+Vy(x,y)*(I”'(x,y+1)-I”'(x,y))；
其中，所述I表示所述第一背景图像，所述I'为对第一背景图像在所述水平方向上，从左至右滤波后得到的图像，所述I"为对所述I'在所述水平方向上，从右至左滤波后得到的图像，所述I”'为对所述I"在所述垂直方向上，从上至下滤波后得到的图像，所述I””为对所述I”'在所述垂直方向上，从下至上滤波后得到的图像。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像，包括：
确定所述第一图像中像素点的第一灰度值和所述第三背景图像中像素点的第二灰度值；
计算所述第一图像与所述第三背景图像中同一位置的所述像素点的第一灰度值与所述第二灰度值的差值；
其中，所述同一位置的所述像素点组成所述第一前景图像，所述第一前景图像中各个像素点的灰度值为对应的所述差值。
8.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像，包括：
对所述第一前景图像进行滤波处理；
对滤波处理后的第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述第一前景图像进行滤波处理，包括：
对所述第一前景图像进行分块，得到多个第五图像块；
针对所述第五图像块，确定所有像素点的灰度值的第二中值，并将所述第二中值作为所述第五图像块中每个像素点的灰度值，得到第六图像块，所述第二图像块组成滤波处理后的第一前景图像。
10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
第一滤波处理模块，被配置为对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
第二滤波处理模块，被配置为对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
第三滤波处理模块，被配置为根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
确定模块，被配置为根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像；
增强处理模块，被配置为对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
生成模块，被配置为根据第四背景图像和所述第二前景图像生成第二图像；
其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积；
所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一滤波处理模块包括：
第一分块子模块，被配置为对所述第一图像进行分块，得到多个第一图像块；
第一计算子模块，被配置为针对所述第一图像块，计算大于预设阈值的灰度值的平均值，并将所述平均值作为所述第一图像块中每个像素点的灰度值，得到第二图像块，其中，所有所述第二图像块构成第一背景图像。
12.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述第二滤波处理模块包括：
第二分块子模块，被配置为对所述第一背景图像进行分块，得到多个第三图像块；
第一确定子模块，被配置为针对所述第三图像块，确定所有像素点的灰度值的第一中值，并将所述第一中值作为所述第三图像块中每个像素点的灰度值，得到第四图像块，其中，所有所述第四图像块构成第二背景图像，所述第四图像块的面积大于所述第二图像块的面积。
13.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述第三滤波处理模块包括：
第二确定子模块，被配置为根据所述第二背景图像确定水平方向的滤波系数和垂直方向的滤波系数；
第一滤波处理子模块，被配置为根据所述水平方向的滤波系数和所述垂直方向的滤波系数对所述第一背景图像进行滤波处理，并将滤波处理后的图像作为新的第一背景图像，对所述新的第一背景图像进行所述滤波处理，直到滤波次数为N为止，得到所述第三背景图像。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，
所述水平方向的滤波系数为：
所述垂直方向的滤波系数为：
其中，所述
Vx表示所述第二背景图像关于值域的水平梯度，Vy表示所述第二背景图像关于值域的垂直梯度，d_Vx表示在值域与空间域内，所述水平梯度关于x的导数，d_Vy表示在值域与空间域内，所述垂直梯度关于y的导数，x为像素点(x,y)的横坐标，y为像素点(x,y)的纵坐标，sigma_s表示空间域的权重系数，sigma_v表示值域的权重系数，所述空间域为x方向与y方向构成的域，所述值域为灰度值所属于的域。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，
I'(x,y)＝I(x,y)+Vx(x,y)*(I(x,y)-I(x-1,y))；
I"(x,y)＝I'(x,y)+Vx(x+1,y)*(I'(x+1,y)-I'(x,y))；
I”'(x,y)＝I”(x,y)+Vy(x,y)*(I”(x,y)-I”(x,y-1))；
I””(x,y)＝I”'(x,y)+Vy(x,y)*(I”'(x,y+1)-I”'(x,y))；
其中，所述I表示所述第一背景图像，所述I'为对第一背景图像在所述水平方向上，从左至右滤波后得到的图像，所述I"为对所述I'在所述水平方向上，从右至左滤波后得到的图像，所述I”'为对所述I"在所述垂直方向上，从上至下滤波后得到的图像，所述I””为对所述I”'在所述垂直方向上，从下至上滤波后得到的图像。
16.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
第三确定子模块，被配置为确定所述第一图像中像素点的第一灰度值和所述第三背景图像中像素点的第二灰度值；
第二计算子模块，被配置为计算所述第一图像与所述第三背景图像中同一位置的所述像素点的第一灰度值与所述第二灰度值的差值；
其中，所述同一位置的所述像素点组成所述第一前景图像，所述第一前景图像中各个像素点的灰度值为对应的所述差值。
17.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，增强处理模块包括：
第二滤波处理子模块，被配置为对所述第一前景图像进行滤波处理；
增强处理子模块，被配置为对滤波处理后的第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，第二滤波处理子模块被配置为：
对所述第一前景图像进行分块，得到多个第五图像块；
针对所述第五图像块，确定所有像素点的灰度值的第二中值，并将所述第二中值作为所述第五图像块中每个像素点的灰度值，得到第六图像块，所述第二图像块组成滤波处理后的第一前景图像。
19.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
对第一图像进行第一滤波处理，得到第一背景图像；
对所述第一背景图像进行第二滤波处理，得到第二背景图像；
根据所述第二背景图像对所述第一背景图像进行N次第三滤波处理，得到第三背景图像，所述N大于或者等于1，所述N为正整数；
根据所述第一图像和所述第三背景图像确定第一前景图像；
对所述第一前景图像进行图像增强处理，得到第二前景图像；
根据第四背景图像和所述第二前景图像生成第二图像；
其中，所述第一滤波处理过程中所产生的图像块面积小于所述第二滤波处理过程中所产生的图像块面积；
所述第四背景图像为所述第三背景图像或者预设背景图像。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610366037.5A CN106023114B (zh) | 2016-05-27 | 2016-05-27 | 图像处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610366037.5A CN106023114B (zh) | 2016-05-27 | 2016-05-27 | 图像处理方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106023114A CN106023114A (zh) | 2016-10-12 |
| CN106023114B true CN106023114B (zh) | 2019-02-12 |
Family
ID=57092272
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610366037.5A Active CN106023114B (zh) | 2016-05-27 | 2016-05-27 | 图像处理方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106023114B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113284075B (zh) * | 2021-07-19 | 2021-09-21 | 贝壳技术有限公司 | 图像去噪方法、装置以及电子设备、存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101159859A (zh) * | 2007-11-29 | 2008-04-09 | 北京中星微电子有限公司 | 一种运动检测方法、装置以及一种智能监控系统 |
| CN103700116A (zh) * | 2012-09-27 | 2014-04-02 | 中国航天科工集团第二研究院二O七所 | 一种用于运动目标检测的背景建模方法 |
| CN104156929A (zh) * | 2014-09-05 | 2014-11-19 | 西安电子科技大学 | 基于全局滤波的红外弱小目标背景抑制方法及其装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2010241260B2 (en) * | 2010-10-29 | 2013-12-19 | Canon Kabushiki Kaisha | Foreground background separation in a scene with unstable textures |
-
2016
- 2016-05-27 CN CN201610366037.5A patent/CN106023114B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101159859A (zh) * | 2007-11-29 | 2008-04-09 | 北京中星微电子有限公司 | 一种运动检测方法、装置以及一种智能监控系统 |
| CN103700116A (zh) * | 2012-09-27 | 2014-04-02 | 中国航天科工集团第二研究院二O七所 | 一种用于运动目标检测的背景建模方法 |
| CN104156929A (zh) * | 2014-09-05 | 2014-11-19 | 西安电子科技大学 | 基于全局滤波的红外弱小目标背景抑制方法及其装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106023114A (zh) | 2016-10-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2021031609A1 (zh) | 活体检测方法及装置、电子设备和存储介质 | |
| CN106530227B (zh) | 图像复原方法及装置 | |
| CN105631797B (zh) | 水印添加方法及装置 | |
| JP7106687B2 (ja) | 画像生成方法および装置、電子機器、並びに記憶媒体 | |
| US9674395B2 (en) | Methods and apparatuses for generating photograph | |
| US9692959B2 (en) | Image processing apparatus and method | |
| US11759143B2 (en) | Skin detection method and electronic device | |
| CN107423699B (zh) | 活体检测方法及相关产品 | |
| US11475243B2 (en) | Training method and device for an image enhancement model, and storage medium | |
| US20220319077A1 (en) | Image-text fusion method and apparatus, and electronic device | |
| CN106127751B (zh) | 图像检测方法、装置以及系统 | |
| CN105654039B (zh) | 图像处理的方法和装置 | |
| WO2018120238A1 (zh) | 用于处理文档的设备、方法和图形用户界面 | |
| CN107798654B (zh) | 图像磨皮方法及装置、存储介质 | |
| CN110944230B (zh) | 视频特效的添加方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| WO2016192325A1 (zh) | 视频文件的标识处理方法及装置 | |
| CN110933334B (zh) | 视频降噪方法、装置、终端及存储介质 | |
| CN109784327B (zh) | 边界框确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN104933700B (zh) | 一种进行图像内容识别的方法和装置 | |
| CN110533598A (zh) | 用于连续多帧图像去噪的装置及方法 | |
| EP4318281A1 (en) | Unlocking method and electronic device | |
| CN106713656B (zh) | 一种拍摄方法和移动终端 | |
| CN107507128A (zh) | 图像处理方法及设备 | |
| CN111583142A (zh) | 图像降噪方法及装置、电子设备和存储介质 | |
| CN106023114B (zh) | 图像处理方法及装置 |
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 |