CN108198137B - 一种插值方法、终端和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种插值方法，所述方法包括：获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点；基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值；基于所述至少两个特征值从所述至少两个预设模板中确定目标模板；确定所述待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用所述目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值；将像素值为所述目标像素值的待插入像素点插入至所述插入位置，得到目标图像。本发明实施例同时还公开了一种终端和计算机可读存储介质，实现了根据图像边缘的特征在图像边缘位置处插入像素点，降低了图像边缘出现马赛克现象。

Description

一种插值方法、终端和计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理领域中的插值技术，尤其涉及一种插值方法、终端和计算机可读存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断发展，用户可以通过终端查看图像；并且，用户想查看图像细节时，可以对终端发送放大图像控制指令，这样，终端对图像进行放大处理，进而实现用户对图像细节的查看。

但是，现有放大图像技术由于图像的分辨率的限制，导致放大图像的图像边缘出现马赛克现象以及出现明显的锯齿感，造成放大图像质量较差，得到的图像边缘细节信息不清晰。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种插值方法、终端和计算机可读存储介质，解决了现有技术中由于图像的分辨率的限制，导致放大后的图像边缘出现马赛克现象以及出现明显的锯齿感问题，实现了根据图像边缘的特征，在图像边缘位置处插入像素点，降低了图像边缘出现马赛克现象，并降低了图像边缘的锯齿感，提高了放大图像的质量，保证图像边缘细节信息的清晰度。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种插值方法，所述方法包括：

获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点；

基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值；

基于所述至少两个特征值从所述至少两个预设模板中确定目标模板；

确定所述待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用所述目标模板对应的插值算法计算所述待插入像素点的像素值得到目标像素值；

将像素值为所述目标像素值的待插入像素点插入至所述插入位置，得到目标图像。

可选的，所述基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值的步骤之前，包括：

获取至少两个包括图像边缘的像素点分布情况的预设模板；其中，所述预设模板中的像素点分布情况以预设目标处理像素点为基准，所述预设模板中还包括所述图像边缘的像素点分布情况中每两个相邻像素点之间设置的权重系数。

可选的，所述基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值的步骤，包括：

基于目标处理像素点和所述预设目标处理像素点，从所述待处理图像中获取与每一所述预设模板对应的像素点的灰度值，得到灰度值集合；其中，所述目标处理像素点是所述待处理像素点中的任意一个像素点；

采用与所述预设模板对应的特征值计算算法，对每一所述灰度值集合进行计算得到所述目标处理像素点对应的每一特征值。

可选的，所述采用与所述预设模板对应的特征值计算算法，对每一所述灰度值集合进行计算得到所述目标处理像素点的所述特征值的步骤，包括：

计算所述预设模板中的权重系数和的倒数，并计算所述倒数的绝对值得到第一数值；

从所述灰度值集合中获取与所述预设模板中的图像边缘一致的每两个相邻像素点的灰度值和所述每两个相邻像素点之间的权重系数；

计算所述每两个相邻像素点的灰度值的差值，并求取绝对值得到第二数值；

计算每一所述第二数值和每一所述每两个相邻像素点之间的权重系数的乘积并求和，得到第三数值；

计算所述第三数值和所述第一数值的乘积得到所述目标处理像素点对应的特征值。

可选的，所述基于所述至少两个特征值从所述至少两个预设模板中确定目标模板的步骤，包括：

从所述至少两个特征值中获取符合第一预设条件的一个特征值，得到目标特征值；

从所述至少两个预设模板中，获取所述目标特征值对应的预设模板得到所述目标模板。

可选的，所述确定所述待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用所述目标模板对应的插值算法计算所述待插入像素点的像素值得到目标像素值的步骤，包括：

以所述目标处理像素点为基准，确定预设数量个像素点；

确定所述预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及所述预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到所述插入位置；

基于所述目标模板对应的插值算法和所述预设数量个像素点的像素值，得到所述待插入像素点的所述目标像素值。

可选的，所述预设数量个像素点包括V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点，所述确定所述预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及所述预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到所述插入位置的步骤，包括：

确定V_i,j和V_i+1,j之间的中点为第一子插入位置；其中，V_i,j是所述待处理像素点，i和j为正整数；

确定V_i,j和V_i,j+1之间的中点为第二子插入位置；

确定V_i+1,j和V_i+1,j+1之间的中点为第三子插入位置；

确定V_i,j+1和V_i+1,j+1之间的中点为第四子插入位置；

确定V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1所围成区域的中心点为第五子插入位置；其中，所述插入位置包括所述第一子插入位置、所述第二子插入位置、所述第三子插入位置、所述第四子插入位置和所述第五子插入位置。

可选的，所述基于所述目标模板对应的插值算法和所述预设数量个像素点的像素值，得到所述待插入像素点的所述目标像素值的步骤，包括：

基于所述目标模板中的图像边缘的相关性，确定所述第一子插入位置对应的第一插值算法、所述第二子插入位置对应的第二插值算法、所述第三子插入位置对应的第三插值算法、所述第四子插入位置对应的第四插值算法和所述第五子插入位置对应的第五插值算法；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第一插值算法，得到所述第一子插入位置对应的第一子待插入像素点的第一像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第二插值算法，得到所述第二子插入位置对应的第二子插入像素点的第二像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第三插值算法，得到所述第三子插入位置对应的第三子插入像素点的第三像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第四插值算法，得到所述第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第五插值算法，得到所述第五子插入位置对应的第五子插入像素点的第五像素值。

一种终端，所述终端包括：处理器、存储器及通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的插值程序，以实现以下步骤：

获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点；

基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值；

基于所述至少两个特征值从所述至少两个预设模板中确定目标模板；

确定所述待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用所述目标模板对应的插值算法计算所述待插入像素点的像素值得到目标像素值；

将像素值为所述目标像素值的待插入像素点插入至所述插入位置，得到目标图像。

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插值程序，所述插值程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的插值方法的步骤。

本发明的实施例所提供的插值方法、终端和计算机可读存储介质，首先获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点，然后基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值，并基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板，最后确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值后，将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像。这样，基于待处理图像的图像边缘的像素点与至少两个预设模板进行特征值计算，并根据特征值确定与待处理图像的图像边缘最符的目标模板，然后基于目标模板对应的待插入像素点的插值算法确定待插入像素点的目标像素值，然后在待处理图像对应的图像边缘处插入像素值为目标像素值的待插入像素点，解决了现有技术中由于图像的分辨率的限制，导致放大后的图像边缘出现马赛克现象以及出现明显的锯齿感问题，实现了根据图像边缘的特征，在图像边缘位置处插入像素点，降低了图像边缘出现马赛克现象，并降低了图像边缘的锯齿感，提高了放大图像的质量，保证图像边缘细节信息的清晰度。

附图说明

图1为实现本发明各个实施例的一个可选的移动终端的硬件结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种插值方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的另一种插值方法的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种插值方法的应用场景示意图；

图6本发明实施例提供的另一种插值方法的应用场景示意图；

图7为本发明实施例提供的又一种插值方法的应用场景示意图；

图8为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。

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。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、WiFi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端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。

下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：

射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。

WiFi属于短距离无线传输技术，移动终端通过WiFi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了WiFi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或WiFi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图像或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或WiFi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。

移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板1061。

用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。

进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。

存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。

移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。

请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment，用户设备)201，E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网)202，EPC(Evolved Packet Core，演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。

具体地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。

E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。

EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity，移动性管理实体)2031，HSS(Home Subscriber Server，归属用户服务器)2032，其它MME2033，SGW(Serving Gate Way，服务网关)2034，PGW(PDN Gate Way，分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function，政策和资费功能实体)2036等。其中，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。

IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子系统)或其它IP业务等。

虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等，此处不做限定。

基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本发明方法各个实施例。

本发明的实施例提供一种插值方法，参照图3所示，该方法包括以下步骤：

步骤301、获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点。

具体的，步骤301“获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点”可以是终端来实现的。待处理图像可以是终端的图像采集系统即由终端的摄像头组成的相机系统采集到的图像，也可以是终端从互联网络或其他终端处得到的图像。待处理图像的图像边缘是待处理图像中的每一对象的轮廓，即待处理图像中的每一对象与背景间的交界线。

检测待处理图像中的图像边缘可以采用边缘识别技术，也称为边缘检测技术来实现。边缘识别的步骤主要包括以下四个步骤：(1)图像滤波：采用滤波器来改善与噪声相关的边缘检测器的性能；(2)图形增强：确定图像各点领域强度的变化值；(3)图像检测、在图像中有些点的梯度幅值比较大，但这些点在特定的应用领域中不都是边缘，应该采用某些方法来确定哪些是边缘点，常用的边缘检测的方法是梯度幅值阈值方法；(4)图像定位：边缘的位置可以基于子像素分辨率来估计，因此可以确定边缘的方位。

步骤302、基于至少两个预设模板和待处理像素点得到待处理像素点对应的至少两个特征值。

具体的，步骤302“基于至少两个预设模板和待处理像素点得到待处理像素点对应的至少两个特征值”可以由终端来实现。预设模板是预先根据图像边缘即图像边缘走势对应的像素点分布得到的，即预设模板是指示边缘走势的像素点分布，同时预设模板中还包括在边缘走势中，每两个相邻像素点之间的权重系数。预设模板可以是存储在终端本地中的，也可以是存储在与终端可以进行通信的服务器或其他设备的存储单元中的，即终端在需要使用预设模板时，从服务器或其他设备的存储单元中获取。

待处理像素点对应的特征值可以是从待处理图像中获取以待处理像素点为基准，与预设模板一一对应的像素点；对待处理图像中以待处理像素点为基准，与预设模板一一对应的像素点的灰度值，以及预设模板中对应的权重系数进行梯度计算，得到与待处理像素点对应的特征值，即特征值可以是梯度值。

步骤303、基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板。

具体的，步骤303“基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板”可以由终端来实现。由于终端中存储的预设模板的数量为至少两个，所以终端对待处理图像的待处理像素点进行分析计算得到的特征值的数量也至少为两个。所以终端可以对得到的特征值进行分析，例如可以是对特征值进行大小比较，然后从中确定一个特征值符合第一预设条件的特征值，例如可以是特征值最小或最大等，然后确定符合第一预设条件的特征值对应的一个预设模板得到目标模板。

步骤304、确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值。

具体的，步骤304“确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值”可以由终端来实现。待插入像素点是以待处理像素点为基准，在待插入像素点周边将要插入至待处理图像中的像素点。其中，待插入像素点的像素值可以采用与目标模板对应的插值算法，对待处理图像中以待处理像素点为基准，与目标模板对应的插值算法中的像素点的像素值进行计算，得到待插入像素点的目标像素值。

目标像素值的类型一般由待处理图像的格式决定，即待处理图像是红绿蓝(Red、Green、Blue，RGB)格式的图像时，对应的像素点的像素值为RGB值，若待处理图像是亮度色差(YUV，亦称为YCrCb)格式时，目标像素值也可以是YUV值。但需说明的是，因为RGB值与YUV值可以相互转换，所以对所有格式的图像进行插值时，待插入像素点的目标像素值可以统一为RGB值或统一为YUV值，此处不做限定。

步骤305、将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像。

具体的，步骤305“将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像”可以由终端来实现。目标图像为对待处理图像采用本发明所提供的方法进行插值后得到的图像，即目标图像中包括待处理图像中的所有像素点，还包括插入的待插入像素点，其中待插入像素点的像素值是目标像素值。

本发明的实施例所提供的插值方法，首先获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点，然后基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值，并基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板，最后确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值后，将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像。这样，基于待处理图像的图像边缘的像素点与至少两个预设模板进行特征值计算，并根据特征值确定与待处理图像的图像边缘最符的目标模板，然后基于目标模板对应的待插入像素点的插值算法确定待插入像素点的目标像素值，然后在待处理图像对应的图像边缘处插入像素值为目标像素值的待插入像素点，解决了现有技术中由于图像的分辨率的限制，导致放大后的图像边缘出现马赛克现象以及出现明显的锯齿感问题，实现了根据图像边缘的特征，在图像边缘位置处插入像素点，降低了图像边缘出现马赛克现象，并降低了图像边缘的锯齿感，提高了放大图像的质量，保证图像边缘细节信息的清晰度。

基于前述实施例，本发明的实施例提供一种插值方法，参照图4所示，该方法包括以下步骤：

步骤401、终端获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点。

具体的，以终端采用边缘检测技术进行边缘检测为例进行说明，终端采用边缘检测技术对待处理图像进行边缘检测，得到待处理图像中的图像边缘，基于待处理图像中的图像边缘，可以确定待处理图像中的图像边缘的每一像素点，得到待处理像素点。

步骤402、终端获取至少两个包括图像边缘的像素点分布情况的预设模板。

其中，预设模板中中的像素点分布情况以预设目标处理像素点为基准，预设模板中还包括图像边缘的像素点分布情况中每两个相邻像素点之间设置的权重系数。

具体的，在本发明实施例中，终端获取至少两个预设模板的数量总共为12个，如图5所示，包括图5-1～图5-12。其中，每一个预设模板中包括12个像素点，例如可以记为{W_1,2，W_1,3，W_2,1，W_2,2，W_2,3，W_2,4，W_3,1，W_3,2，W_3,3，W_3,4，W_4,2，W_4,3}。在每一个预设模板中即图5-1～图5-12所示的预设模板中，第二行第二列处对应的像素点为待处理像素点中的预设目标处理像素点，且在每一个预设模板中，两个像素点之间的连线表示该待处理像素点所在位置处的边缘分布，具有连线的两个相邻像素点之间还分布有这两个像素点之间的权重系数，以图5-1为例进行说明，图5-1中第二行和第三行中的像素点之间具有连线，表明待处理像素点所在的边缘分布是水平分布，第二行上每两个相邻像素点之间的权重系数分布依次为1,2,1，第三行上每两个相邻像素点之间的权重系数分布一次为1,2,1。

需说明的是，图5所示的预设模板只是一种表现形式，也可以采用向量组的形式来表示预设模板，此时，采用向量组形式来表示预设模板时，只用将获取具有连线的像素点即可，例如待处理像素点用V_i,j表示，则图5-1所示的预设模板可以表示为{[(V_i,j-1，V_i,j，1)，(V_i,j，V_i,j+1，2)，(V_i,j+1，V_i,j+2，1)]，[(V_i+1,j-1，V_i+1,j，1)，(V_i+1,j，V_i+1,j+1，2)，(V_i+1,j+1，V_i+1,j+2，1)]}，其中(V_i,j-1，V_i,j，1)表示1为V_i,j-1和V_i,j两个像素点之间的权重系数，i和j为正整数。其中，在图5中，竖直方向为i方向，水平方向为j方向。

步骤403、终端基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值。

其中，步骤403可以由以下步骤来实现：

步骤403a、基于目标处理像素点和预设目标处理像素点，终端从待处理图像中获取与每一预设模板对应的像素点的灰度值，得到灰度值集合。

其中，目标处理像素点是待处理像素点中的任意一个像素点。

具体的，需说明的是，若预设模板如图5所示，则从待处理图像中确定待处理像素点中获取一个像素点得到目标处理像素点，以目标处理像素点为每一预设模板中的预设目标处理像素点W_2,2，获取与每一预设模板对应的像素点的灰度值时只需获取具有连线的像素点的灰度值，如图5-1所示为得到的灰度值集合例如可以记为{H_i,j-1，H_i,j，H_i,j+1，H_i,j+2，H_i+1,j-1，H_i+1,j，H_i+1,j+1，H_i+1,j+2}。

步骤403b、终端采用与预设模板对应的特征值计算算法，对每一灰度值集合进行计算得到目标处理像素点对应的每一特征值。

具体的，由于不同的预设模板，对应的具有连线的像素点不同，所以进行特征值计算时不同的预设模板对应的特征值计算算法不同。

步骤404、终端基于至少两个特征值从至少连个预设模板中确定目标模板。

其中，步骤404可以由以下步骤来实现：

步骤404a、终端从至少两个特征值中获取符合第一预设条件的一个特征值，得到目标特征值。

具体的，第一预设条件可以是预先设备指的一种判断条件，例如可以是从至少两个特征值中获取值最小的特征值为目标特征值。

步骤404b、终端从至少两个预设模板中，获取目标特征值对应的预设模板得到目标模板。

步骤405、终端确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值。

其中，步骤405可以由以下步骤来实现：

步骤405a、终端以目标处理像素点为基准，确定预设数量个像素点。

具体，预设数量可以是根据大量实验或实际使用情况得到的一个经验值，其在使用过程中可以不断的被校正，但也有可能是一个固定值。需说明的是，预设数量个像素点中包括待处理像素点。

步骤405b、终端确定预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到插入位置。

具体的，第二预设条件可以是从预设数量个像素点中确定几个能够围成一个区域的像素点的条件，例如可以是能够围成一个正方向的四个相邻像素点，即这四个像素点的位置坐标关系可以是(V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1)。相邻像素点由于像素点在待处理图像中分布时，每两个相邻像素点之间是有间隔的，所以可以确定预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点的中点，以及预设数量个像素点所围成的区域的中心点，作为待插入像素点的插入位置。

步骤405c、终端基于目标模板对应的插值算法和预设数量个像素点的像素值，得到待插入像素点的目标像素值。

具体的，由于不同的预设模板代表不同的边缘走势，所以确定待插入像素点的像素值可以采用与目标模板对应的插值算法对预设数量个像素点的像素值进行计算得到。

步骤406、终端将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像。

基于前述实施例，在本发明其他实施例中，上述步骤403b具体可以由以下步骤来实现：

步骤403b1、终端计算预设模板中的权重系数和的倒数，并计算倒数的绝对值得到第一数值。

具体的，假设预设模板中的权重系数总共有n(n>0)个，权重系数用Sn表示，则第一数值

如图5-1所示，第一数值

步骤403b2、终端从灰度值集合中获取与预设模板中的图像边缘一致的每两个相邻像素点的灰度值和每两个相邻像素点之间的权重系数。

具体的，与预设模板中的边缘分布一致的每两个相邻像素点的灰度值及对应的权重系数Dn为：(H_i,j-1，H_i,j)、D1＝1；(H_i,j，H_i,j+1)、D2＝2；(H_i,j+1，H_i,j+2)、D3＝1；(H_i+1,j-1，H_i+1,j)、D4＝1)、(H_i+1,j，H_i+1,j+1)、D5＝2，和(H_i+1,j+1，H_i+1,j+2)、D1＝1。需说明的是，H_i,j为目标像素点的灰度值。

步骤403b3、终端计算每两个相邻像素点的灰度值的差值，并求取绝对值得到第二数值。

具体的，第二数值H1＝|H_i,j-1-H_i,j|、H2＝|H_i,j-H_i,j+1|、H3＝|H_i,j+1-H_i,j+2|、H4＝|H_i+1,j-1-H_i+1,j|、H5＝|H_i+1,j-H_i+1,j+1|、H6＝|H_i+1,j+1-H_i+1,j+2|，即第二数值是H1、H2、H3、H4、H5或H6。

步骤403b4、终端计算每一第二数值和每一每两个相邻像素点之间的权重系数的乘积并求和，得到第三数值。

具体的，第三数值H＝H1*D1+H2*D2+H3*D3+H4*D4+H5*D5+H6*D6。

步骤403b5、终端计算第三数值和第一数值的乘积得到目标处理像素点对应的特征值。

具体的，待处理像素点对应的特征值T＝S*H；即图5-1所示的预设模板对应的特征值如下所示：

对应的，图5-2所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-3所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-4所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-5所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-6所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-7所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-8所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-9所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-10所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-11所示的预设模板对应的特征值如下所示：

图5-12所示的预设模板对应的特征值如下所示：

基于前述实施例，在本发明其他实施例中，当预设数量个像素点为四个像素点，预设数量个像素点具体分布为V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1；上述步骤405b具体可以由以下步骤来实现：

步骤405b1、终端确定V_i,j和V_i+1,j之间的中点为第一子插入位置；其中，V_i,j是待处理像素点。

具体的，如图6所示，A为像素点V_i,j、B为像素点V_i+1,j，则像素点V_i,j和V_i+1,j之间的中点E为第一子插入位置。需说明的是，像素点V_i,j目标处理像素点。

步骤405b1、终端确定V_i,j和V_i,j+1之间的中点为第二子插入位置。

具体的，如图6所示，C为像素点V_i,j+1，则像素点V_i,j和V_i,j+1之间的中点F为第二子插入位置。

步骤405b3、终端确定V_i+1,j和V_i+1,j+1之间的中点为第三子插入位置。

具体的，如图6所示，D为像素点V_i+1,j+1，则像素点V_i+1,j和V_i+1,j+1V_i,j之间的中点G为第三子插入位置。

步骤405b4、终端确定V_i,j+1和V_i+1,j+1之间的中点为第四子插入位置。

具体的，如图6所示，像素点V_i,j+1和V_i+1,j+1之间的中点H为第四子插入位置。

步骤405b6、终端确定V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1所围成区域的中心点为第五子插入位置。

其中，插入位置包括第一子插入位置、第二子插入位置、第三子插入位置、第四子插入位置和第五子插入位置。

具体的，如图6所示，像素点V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1所围成区域的中心点I为第五子插入位置。

对应的，步骤405c可以由以下步骤来实现：

步骤405c1、终端基于目标模板中的图像边缘的相关性，确定第一子插入位置对应的第一插值算法、第二子插入位置对应的第二插值算法、第三子插入位置对应的第三插值算法、第四子插入位置对应的第四插值算法和第五子插入位置对应的第五插值算法。

具体的，当目标为12个预设模板中的任意一个时，12个预设模板分别计算第一子插入位置、第二子插入位置、第三子插入位置、第四子插入位置和第五子插入位置可以如图7所示，图7包括图7-1～图7-12。计算图7中的插入位置对应的待插入像素点的像素值的插值算法可以基于图7-1～图7-12中所示的V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和/或V_i+1,j+1像素点之间的箭头指向来计算得到。即第一子插入位置、第二子插入位置、第三子插入位置、第四子插入位置和第五子插入位置对应的待插入像素点的像素值可以根据像素点V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和/或V_i+1,j+1的像素值基于图7-1～图7-12中所示的箭头指向的像素点的像素值求平均值得到。需说明的是，图7中的图7-1～图7-12与图5中的图5-1～图5-12一一对应。

步骤405c2、终端基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第一插值算法，得到第一子插入位置对应的第一子插入像素点的第一像素值。

具体的，当目标模板为图5中的图5-1所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-1对应的待插入像素点位置如图7-1所示，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值

其中，v标识像素点的像素值。

步骤405c3、终端基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第二插值算法进行计算，得到第二子插入位置对应的第二子插入像素点的第二像素值。

具体的，第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值

步骤405c4、终端基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第三插值算法进行计算，得到第三子插入位置对应的第三子插入像素点的第三像素值。

具体的，第三子插入位置G对应的第三子插入像素点的第三像素值

步骤405c5、终端基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第四插值算法进行计算，得到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值。

具体的，第四子插入位置H对应的第四子插入像素点的第四像素值

步骤405c6、终端基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第五插值算法进行计算，得到第五子插入位置对应的第五子插入像素点的第五像素值。

具体的，第五子插入位置I对应的第五子插入像素点的第五像素值

对应的，当目标模板为图5中的图5-2所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-2对应的待插入像素点位置图7-2中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-3所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-3对应的待插入像素点位置图7-3中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-4所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-4对应的待插入像素点位置图7-4中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-5所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-5对应的待插入像素点位置图7-5中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-6所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-6对应的待插入像素点位置图7-6中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-7所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-7对应的待插入像素点位置图7-7中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-8所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-8对应的待插入像素点位置图7-8中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-9所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-9对应的待插入像素点位置图7-9中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-10所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-10对应的待插入像素点位置图7-10中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-11所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-11对应的待插入像素点位置图7-11中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

当目标模板为图5中的图5-12所示的预设模板时，与图5中的预设模板图5-12对应的待插入像素点位置图7-12中，第一子插入位置E对应的第一子插入像素点的第一像素值V1、第二子插入位置F对应的第二子插入像素点的第二像素值V2、第三子插入像素点的第三像素值V3、到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值V4、第五子插入像素点的第五像素值V5对应的像素值计算算法如下所示：

需要说明的是，本实施例中与其它实施例中相同步骤或概念的解释可以参考其它实施例中的描述，此处不再赘述。

本发明的实施例所提供的插值方法，首先获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点，然后基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值，并基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板，最后确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值后，将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像。这样，基于待处理图像的图像边缘的像素点与至少两个预设模板进行特征值计算，并根据特征值确定与待处理图像的图像边缘最符的目标模板，然后基于目标模板对应的待插入像素点的插值算法确定待插入像素点的目标像素值，然后在待处理图像对应的图像边缘处插入像素值为目标像素值的待插入像素点，解决了现有技术中由于图像的分辨率的限制，导致放大后的图像边缘出现马赛克现象以及出现明显的锯齿感问题，实现了根据图像边缘的特征，在图像边缘位置处插入像素点，降低了图像边缘出现马赛克现象，并降低了图像边缘的锯齿感，提高了放大图像的质量，保证图像边缘细节信息的清晰度。

基于前述实施例，本发明的实施例提供一种终端5，该终端可以应用于图3～4对应的实施例提供的一种插值方法中，参照图8所示，该终端可以包括：处理器51、存储器52及通信总线53，其中：

通信总线53用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

处理器51用于执行存储器52中存储的插值程序，以实现以下步骤：

获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点；

基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值；

基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板；

确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值；

将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像。

具体的，在本发明其他实施例中，基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值的步骤之前，处理器51还用于执行插值程序，以实现以下步骤：

获取至少两个包括图像边缘的像素点分布情况的预设模板；其中，预设模板中中的像素点分布情况以预设目标处理像素点为基准，预设模板中还包括图像边缘的像素点分布情况中每两个相邻像素点之间设置的权重系数。

具体的，在本发明其他实施例中，处理器51还用于执行插值程序，以实现以下步骤：

基于目标处理像素点和预设目标处理像素点，从待处理图像中获取与每一预设模板对应的像素点的灰度值，得到灰度值集合；其中，目标处理像素点是待处理像素点中的任意一个像素点；

采用与预设模板对应的特征值计算算法，对每一灰度值集合进行计算得到目标处理像素点对应的每一特征值。

具体的，在本发明其他实施例中，处理器51还用于执行插值程序，以实现以下步骤：

计算预设模板中的权重系数和的倒数，并计算倒数的绝对值得到第一数值；

从灰度值集合中获取与预设模板中的图像边缘一致的每两个相邻像素点的灰度值和每两个相邻像素点之间的权重系数；

计算每两个相邻像素点的灰度值的差值，并求取绝对值得到第二数值；

计算每一第二数值和每一每两个相邻像素点之间的权重系数的乘积并求和，得到第三数值；

计算第三数值和第一数值的乘积得到目标处理像素点对应的特征值。

具体的，在本发明其他实施例中，处理器51还用于执行插值程序，以实现以下步骤：

从至少两个特征值中获取符合第一预设条件的一个特征值，得到目标特征值；

从至少两个预设模板中，获取目标特征值对应的预设模板得到目标模板。

具体的，在本发明其他实施例中，处理器51还用于执行插值程序，以实现以下步骤：

以目标处理像素点为基准，确定预设数量个像素点；

确定预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到插入位置；

基于目标模板对应的插值算法和预设数量个像素点的像素值，得到待插入像素点的目标像素值。

具体的，在本发明其他实施例中，预设数量个像素点包括Vi,j、Vi+1,j、Vi,j+1和Vi+1,j+1像素点，处理器51还用于执行插值程序，以实现以下步骤：

确定Vi,j和Vi+1,j之间的中点为第一子插入位置；其中，Vi,j是待处理像素点，i和j为正整数；

确定Vi,j和Vi,j+1之间的中点为第二子插入位置；

确定Vi+1,j和Vi+1,j+1之间的中点为第三子插入位置；

确定Vi,j+1和Vi+1,j+1之间的中点为第四子插入位置；

确定Vi,j、Vi+1,j、Vi,j+1和Vi+1,j+1所围成区域的中心点为第五子插入位置；其中，插入位置包括第一子插入位置、第二子插入位置、第三子插入位置、第四子插入位置和第五子插入位置。

具体的，在本发明其他实施例中，处理器51还用于执行插值程序，以实现以下步骤：

基于目标模板中的图像边缘的相关性，确定第一子插入位置对应的第一插值算法、第二子插入位置对应的第二插值算法、第三子插入位置对应的第三插值算法、第四子插入位置对应的第四插值算法和第五子插入位置对应的第五插值算法；

基于Vi,j、Vi+1,j、Vi,j+1和Vi+1,j+1像素点的像素值和第一插值算法，得到第一子插入位置对应的第一子待插入像素点的第一像素值；

基于Vi,j、Vi+1,j、Vi,j+1和Vi+1,j+1像素点的像素值和第二插值算法，得到第二子插入位置对应的第二子插入像素点的第二像素值；

基于Vi,j、Vi+1,j、Vi,j+1和Vi+1,j+1像素点的像素值和第三插值算法，得到第三子插入位置对应的第三子插入像素点的第三像素值；

基于Vi,j、Vi+1,j、Vi,j+1和Vi+1,j+1像素点的像素值和第四插值算法，得到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值；

基于Vi,j、Vi+1,j、Vi,j+1和Vi+1,j+1像素点的像素值和第五插值算法，得到第五子插入位置对应的第五子插入像素点的第五像素值。

其中，本发明实施例中的处理器51与本发明其他实施例中的处理器110是同一处理器，存储器52与本发明其他实施例中的存储器109是同一存储器。

需说明的是，本实施例中处理器所实现的步骤之间的交互过程，可以参照图3～4对应的实施例提供的插值方法中的交互过程，此处不再赘述。

本发明的实施例所提供的终端，首先获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点，然后基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值，并基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板，最后确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值后，将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像。这样，基于待处理图像的图像边缘的像素点与至少两个预设模板进行特征值计算，并根据特征值确定与待处理图像的图像边缘最符的目标模板，然后基于目标模板对应的待插入像素点的插值算法确定待插入像素点的目标像素值，然后在待处理图像对应的图像边缘处插入像素值为目标像素值的待插入像素点，解决了现有技术中由于图像的分辨率的限制，导致放大后的图像边缘出现马赛克现象以及出现明显的锯齿感问题，实现了根据图像边缘的特征，在图像边缘位置处插入像素点，降低了图像边缘出现马赛克现象，并降低了图像边缘的锯齿感，提高了放大图像的质量，保证图像边缘细节信息的清晰度。

基于前述实施例，本发明的实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个插值程序，一个或者多个插值程序可被一个或者多个处理器执行，以实现以下步骤：

获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点；

基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值；

基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板；

确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值；

将像素值为目标像素值的待插入像素点插入至插入位置，得到目标图像。

在本发明其他实施例中，基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值的步骤之前，包括：

获取至少两个包括图像边缘的像素点分布情况的预设模板；其中，预设模板中的像素点分布情况以预设目标处理像素点为基准，预设模板中还包括图像边缘的像素点分布情况中每两个相邻像素点之间设置的权重系数。

在本发明其他实施例中，基于至少两个预设模板和待处理像素点，得到待处理像素点对应的至少两个特征值的步骤，包括：

基于目标处理像素点和预设目标处理像素点，从待处理图像中获取与每一预设模板对应的像素点的灰度值，得到灰度值集合；其中，目标处理像素点是待处理像素点中的任意一个像素点；

采用与预设模板对应的特征值计算算法，对每一灰度值集合进行计算得到目标处理像素点对应的每一特征值。

在本发明其他实施例中，采用与预设模板对应的特征值计算算法，对每一灰度值集合进行计算得到目标处理像素点的特征值的步骤，包括：

计算预设模板中的权重系数和的倒数，并计算倒数的绝对值得到第一数值；

从灰度值集合中获取与预设模板中的图像边缘一致的每两个相邻像素点的灰度值和每两个相邻像素点之间的权重系数；

计算每两个相邻像素点的灰度值的差值，并求取绝对值得到第二数值；

计算每一第二数值和每一每两个相邻像素点之间的权重系数的乘积并求和，得到第三数值；

计算第三数值和第一数值的乘积得到目标处理像素点对应的特征值。

在本发明其他实施例中，基于至少两个特征值从至少两个预设模板中确定目标模板的步骤，包括：

从至少两个特征值中获取符合第一预设条件的一个特征值，得到目标特征值；

从至少两个预设模板中，获取目标特征值对应的预设模板得到目标模板。

在本发明其他实施例中，确定待处理像素点对应的待插入像素点的插入位置，并采用目标模板对应的插值算法计算待插入像素点的像素值得到目标像素值的步骤，包括：

以目标处理像素点为基准，确定预设数量个像素点；

确定预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到插入位置；

基于目标模板对应的插值算法和预设数量个像素点的像素值，得到待插入像素点的目标像素值。

在本发明其他实施例中，预设数量个像素点包括V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点，确定预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到插入位置的步骤，包括：

确定V_i,j和V_i+1,j之间的中点为第一子插入位置；其中，V_i,j是待处理像素点，i和j为正整数；

确定V_i,j和V_i,j+1之间的中点为第二子插入位置；

确定V_i+1,j和V_i+1,j+1之间的中点为第三子插入位置；

确定V_i,j+1和V_i+1,j+1之间的中点为第四子插入位置；

确定V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1所围成区域的中心点为第五子插入位置；其中，插入位置包括第一子插入位置、第二子插入位置、第三子插入位置、第四子插入位置和第五子插入位置。

在本发明其他实施例中，基于目标模板对应的插值算法和预设数量个像素点的像素值，得到待插入像素点的目标像素值的步骤，包括：

基于目标模板中的图像边缘的相关性，确定第一子插入位置对应的第一插值算法、第二子插入位置对应的第二插值算法、第三子插入位置对应的第三插值算法、第四子插入位置对应的第四插值算法和第五子插入位置对应的第五插值算法；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第一插值算法，得到第一子插入位置对应的第一子待插入像素点的第一像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第二插值算法，得到第二子插入位置对应的第二子插入像素点的第二像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第三插值算法，得到第三子插入位置对应的第三子插入像素点的第三像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第四插值算法，得到第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和第五插值算法，得到第五子插入位置对应的第五子插入像素点的第五像素值。

需说明的是，本实施例中处理器所实现插值程序的步骤之间的交互过程，可以参照图3～4对应的实施例提供的插值方法中的交互过程，此处不再赘述。

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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置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(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所描述的方法。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

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 (7)

1.一种插值方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点；

基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值；

基于所述至少两个特征值从所述至少两个预设模板中确定目标模板；

以目标处理像素点为基准，确定预设数量个像素点；确定所述预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及所述预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到插入位置；

基于所述目标模板对应的插值算法和所述预设数量个像素点的像素值，得到所述待处理像素点的目标像素值；

将像素值为所述目标像素值的待处理像素点插入至所述插入位置，得到目标图像；

其中，基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值的步骤，包括：

基于所述目标处理像素点和预设目标处理像素点，从所述待处理图像中获取与每一所述预设模板对应的像素点的灰度值，得到灰度值集合；其中，所述目标处理像素点是所述待处理像素点中的任意一个像素点；

计算所述预设模板中的权重系数和的倒数，并计算所述倒数的绝对值得到第一数值；

从所述灰度值集合中获取与所述预设模板中的图像边缘一致的每两个相邻像素点的灰度值和所述每两个相邻像素点之间的权重系数；

计算所述每两个相邻像素点的灰度值的差值，并求取绝对值得到第二数值；

计算每一所述第二数值和每一所述每两个相邻像素点之间的权重系数的乘积并求和，得到第三数值；

计算所述第三数值和所述第一数值的乘积得到所述目标处理像素点对应的特征值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值的步骤之前，包括：

获取至少两个包括图像边缘的像素点分布情况的预设模板；其中，所述预设模板中的像素点分布情况以预设目标处理像素点为基准，所述预设模板中还包括所述图像边缘的像素点分布情况中每两个相邻像素点之间设置的权重系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述至少两个特征值从所述至少两个预设模板中确定目标模板的步骤，包括：

从所述至少两个特征值中获取符合第一预设条件的一个特征值，得到目标特征值；

从所述至少两个预设模板中，获取所述目标特征值对应的预设模板得到所述目标模板。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设数量个像素点包括V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点，所述确定所述预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及所述预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到插入位置的步骤，包括：

确定V_i,j和V_i+1,j之间的中点为第一子插入位置；其中，V_i,j是所述待处理像素点，i和j为正整数；

确定V_i,j和V_i,j+1之间的中点为第二子插入位置；

确定V_i+1,j和V_i+1,j+1之间的中点为第三子插入位置；

确定V_i,j+1和V_i+1,j+1之间的中点为第四子插入位置；

确定V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1所围成区域的中心点为第五子插入位置；其中，所述插入位置包括所述第一子插入位置、所述第二子插入位置、所述第三子插入位置、所述第四子插入位置和所述第五子插入位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标模板对应的插值算法和所述预设数量个像素点的像素值，得到所述待处理像素点的目标像素值的步骤，包括：

基于所述目标模板中的图像边缘的相关性，确定所述第一子插入位置对应的第一插值算法、所述第二子插入位置对应的第二插值算法、所述第三子插入位置对应的第三插值算法、所述第四子插入位置对应的第四插值算法和所述第五子插入位置对应的第五插值算法；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第一插值算法，得到所述第一子插入位置对应的第一子插入像素点的第一像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第二插值算法，得到所述第二子插入位置对应的第二子插入像素点的第二像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第三插值算法，得到所述第三子插入位置对应的第三子插入像素点的第三像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第四插值算法，得到所述第四子插入位置对应的第四子插入像素点的第四像素值；

基于V_i,j、V_i+1,j、V_i,j+1和V_i+1,j+1像素点的像素值和所述第五插值算法，得到所述第五子插入位置对应的第五子插入像素点的第五像素值。

6.一种终端，其特征在于，所述终端包括：处理器、存储器及通信总线；

所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；

所述处理器用于执行存储器中存储的插值程序，以实现以下步骤：

获取待处理图像中图像边缘的像素点，得到待处理像素点；

基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值；

基于所述至少两个特征值从所述至少两个预设模板中确定目标模板；

以目标处理像素点为基准，确定预设数量个像素点；确定所述预设数量个像素点中位置坐标相邻的像素点之间的中点，以及所述预设数量个像素点中符合第二预设条件的像素点所围成区域的中心点，得到插入位置；

基于所述目标模板对应的插值算法和所述预设数量个像素点的像素值，得到所述待处理像素点的所述目标像素值；

将像素值为所述目标像素值的待处理像素点插入至所述插入位置，得到目标图像；

其中，基于至少两个预设模板和所述待处理像素点，得到所述待处理像素点对应的至少两个特征值的步骤，包括：

基于所述目标处理像素点和预设目标处理像素点，从所述待处理图像中获取与每一所述预设模板对应的像素点的灰度值，得到灰度值集合；其中，所述目标处理像素点是所述待处理像素点中的任意一个像素点；

计算所述预设模板中的权重系数和的倒数，并计算所述倒数的绝对值得到第一数值；

从所述灰度值集合中获取与所述预设模板中的图像边缘一致的每两个相邻像素点的灰度值和所述每两个相邻像素点之间的权重系数；

计算所述每两个相邻像素点的灰度值的差值，并求取绝对值得到第二数值；

计算每一所述第二数值和每一所述每两个相邻像素点之间的权重系数的乘积并求和，得到第三数值；

计算所述第三数值和所述第一数值的乘积得到所述目标处理像素点对应的特征值。

7.一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插值程序，所述插值程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的插值方法的步骤。

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