CN108846818B - 去除摩尔纹的方法、装置、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种去除摩尔纹的方法、装置、终端及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：获取待处理图像；判断所述待处理图像是否存在摩尔纹；若所述待处理图像存在摩尔纹，则对所述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像；本申请通过在待处理图像存在摩尔纹时，对该待处理图像进行上采样，使得摩尔纹周围的信号与摩尔纹更接近，降低了待处理图像由于摩尔纹造成的视觉反差，从而得到去除摩尔纹的上采样图像，解决了图像中存在的摩尔纹影响图像质量的技术问题，提高了图像质量。
Description
技术领域
本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种去除摩尔纹的方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
摩尔纹是一种在数码照相机或者扫描仪等设备上，感光元件出现的高频干扰条纹，当用户对着显示屏拍照时，拍摄到的图像有可能会出现彩色的高频率不规则条纹，即摩尔纹，导致图像质量受到影响。
发明内容
本申请实施例提供一种去除摩尔纹的方法、装置、终端及计算机可读存储介质，可以解决图像中存在的摩尔纹影响图像质量的技术问题。
本申请实施例第一方面提供一种去除摩尔纹的方法，包括：
获取待处理图像；
判断所述待处理图像是否存在摩尔纹；
若所述待处理图像存在摩尔纹，则对所述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像。
本申请实施例第二方面提供一种去除摩尔纹的装置，包括：
获取单元，用于获取待处理图像；
判断单元，用于判断所述待处理图像是否存在摩尔纹；
去除单元，用于若所述待处理图像存在摩尔纹，则对所述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像。
本申请实施例第三方面提供一种终端，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
本申请实施例第四方面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计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本申请实施例中，利用摩尔纹是高频信号，摩尔纹周围的信号是低频信号，造成视觉上较大反差的这一特点，通过在待处理图像存在摩尔纹时，对该待处理图像进行上采样，使得摩尔纹周围的信号与摩尔纹更接近，降低了待处理图像由于摩尔纹造成的视觉反差，从而得到去除摩尔纹的上采样图像，解决了图像中存在的摩尔纹影响图像质量的技术问题，提高了图像质量。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1是本申请实施例提供的一种去除摩尔纹的方法的第一实现流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种去除摩尔纹的方法步骤103的具体实现流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种去除摩尔纹的方法的第二实现流程示意图；
图4是本申请实施例提供的正态分布的权重分布示意图；
图5是本申请实施例提供的一种去除摩尔纹的方法的第三实现流程示意图；
图6是本申请实施例提供的判断图像中是否存在摩尔纹的第一实现流程示意图；
图7是本申请实施例提供的判断图像中是否存在摩尔纹的第二实现流程示意图；
图8是本申请实施例提供的去除摩尔纹的装置的结构示意图；
图9是本申请实施例提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
摩尔纹是差拍原理的一种表现。从数学上讲，两个频率接近的等幅正弦波叠加，合成信号的幅度将按照两个频率之差变化。同样，差拍原理也适用于空间频率。空间频率略有差异的条纹叠加，由于条纹间隔的差异、重合位置会逐渐偏移，也会形成差拍。当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近，就会产生摩尔纹，
在数字影像中，如果被拍摄的物体中有密纹的纹理，则常常会出现莫名其妙如水波一样的条纹和奇怪的色彩，这就是摩尔纹。无论是用高级数字相机拍摄的影像，或是扫描的影像，均有可能出现所述现象。当物体上的细致图样(如织物上的编织纹路，或建筑物上非常靠近的并行线)与成像组件上的图样相重叠时，则可能会产生此现象。
另外一方面，当数码相机、手机等电子设备拍摄电视或电脑屏幕时，由于屏幕是用扫描线刷新影像，而电子设备同样是用水平扫描线捕捉影像，当二者频率、角度接近但并不完全一致时，会产生高频干扰，形成高频率的条纹样式噪音，即摩尔纹。
本申请实施例中，利用摩尔纹是高频信号，摩尔纹周围的信号是低频信号，造成视觉上较大反差的这一特点，通过在待处理图像存在摩尔纹时，对该待处理图像进行上采样，使得摩尔纹周围的信号与摩尔纹更接近，降低了待处理图像由于摩尔纹造成的视觉反差，从而得到去除摩尔纹的上采样图像，解决了图像中存在的摩尔纹影响图像质量的技术问题，提高了图像质量。
如图1示出了本申请实施例提供的一种去除摩尔纹的方法实现流程示意图，该方法应用于终端，可以由终端上配置的去除摩尔纹的装置执行，适用于需去除图像中的摩尔纹，提高图像质量的情形，包括步骤101至步骤103。
步骤101中，获取待处理图像。
本申请实施例中，上述待处理图像可以是用户拍照预览时获取的预览图像，也可以是拍照完成后拍摄得到的照片，或者为用户从网络中获取的待处理图像。
步骤102中，判断上述待处理图像是否存在摩尔纹。
本申请实施例中，通过判断待处理图像是否存在摩尔纹，从而在该待处理图像存在摩尔纹时，对该待处理图像进行去除摩尔纹的处理，在该待处理图像不存在摩尔纹时，不对该待处理图像进行去除摩尔纹的处理，从而减少图像处理的运算量，提高图像处理的效率。
步骤103中，若上述待处理图像存在摩尔纹，则对上述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像。
本申请实施例中，上采样是指对上述待处理图像采用合适的插值算法插入新的元素。例如，传统差值算法、基于边缘图像的插值算法和基于区域的图像插值算法。
其中，传统差值算法包括双线性插值算法、双三次插值算法和三次样条插值算法。
这些传统插值算法可以使插值生成的像素灰度值延续原图像灰度变化的连续性，从而使放大图像浓淡变化自然平滑。但是在图像处理中，有些像素与相邻像素间灰度值存在突变，即存在灰度不连续性。这些具有灰度值突变的像素就是图像处理中描述对象的轮廓或纹理图像的边缘像素。在图像放大中，对这些具有不连续灰度特性的像素，如果采用传统的插值算法生成新增加的像素，势必会使放大图像的轮廓和纹理模糊，降低图像质量。
而基于边缘图像的插值算法，首先检测低分辨率图像的边缘，然后根据检测的边缘将像素分类处理，以达到保持边缘细节的目的，而对于平坦区域的像素，则采用传统方法插值算法，使得图像的视觉效果更好。因此，在本申请实施例中，上述对待处理图像进行上采样的方法可以采用基于边缘图像的插值算法，同时结合传统方法插值算法。
需要说明的是，在传统技术中，对图像进行上采样的目的一般是放大原图像(待处理图像)，从而将原图像显示在更高分辨率的显示设备上。而在本申请实施例中，上述对待处理图像进行上采样可以只对图像中高频信号周围的图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像。
本申请实施例中，利用摩尔纹是高频信号，摩尔纹周围的信号是低频信号，造成视觉上较大反差的这一特点，通过在待处理图像存在摩尔纹时，对该待处理图像进行上采样，使得摩尔纹周围的信号与摩尔纹更接近，降低了待处理图像由于摩尔纹造成的视觉反差，从而得到去除摩尔纹的上采样图像，解决了图像中存在的摩尔纹影响图像质量的技术问题，提高了图像质量。
在本申请的一些实施方式中，如图2所示，上述步骤S103中，对上述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像的实现方式可以具体包括：步骤201至步骤203。
步骤201中，对上述待处理图像进行上采样处理，得到待确认上采样图像。
步骤202中，判断上述待确认上采样图像是否存在摩尔纹。
步骤203中，若上述待确认上采样图像存在摩尔纹，则对上述待确认上采样图像重新进行上采样处理，直至上述待确认上采样图像不存在摩尔纹，或者上述上采样处理的次数达到第一阈值时，将上述待确认上采样图像作为上述去除摩尔纹的上采样图像。
由于对待处理图像进行上采样得到去除摩尔纹的上采样图像的过程中，有可能对图像插入过多像素，导致图像出现失真。因此，在对待处理图像进行上采样时，为了避免图像出现失真，每次上采样处理时只进行设定倍数s倍的上采样处理，例如，对图像尺寸为M×N分辨率的待处理图像或待确认上采样图像上采样成s×M×N，s为1.05～1.15，只需要在待确认上采样图像不存在摩尔纹即可，或者，上采样处理的次数达到第一阈值时，将上述待确认上采样图像作为上述去除摩尔纹的上采样图像。其中，设定倍数s以及第一阈值可以根据实践经验得到。
在本申请的一些实施方式中，如图3所示，上述步骤S103，对上述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像之后，还包括步骤104。
步骤104中，对上述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像。
图像的模糊处理是指对图像进行平滑处理，通过对图像中的像素值进行平均处理，让这些像素值越来越来接近。常用的模糊处理方法有卷积模糊、快速均值模糊。其中，快速均值模糊是卷积模糊一种比卷积模糊更有效率的模糊图像模糊方式，模糊的程度取决X方向上半径、Y方向上半径和迭代次数，在半径相同的情况下，迭代次数越多，输出的图像就越模糊，在迭代次数相同的情况下，像素半径越大，输出的图像就越模糊。
在本申请的一些实施方式中，通过对上述上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像，可以使得得到的去除摩尔纹的模糊图像能够尽可能的保持上述待处理图像的图像细节的同时，进一步去除图像中的摩尔纹。
可选地，上述对去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像，包括：利用高斯模糊对上述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像；其中，高斯模糊半径与上采样处理的次数正相关。
由于图像的模糊处理是一种对图像中的每个像素都取周边像素的均值的处理的方式，因此，对于取均值的半径(模糊半径)越大，意味着像素取的范围越大，那么相似的像素点也就越多，图像就越模糊，达到的模糊效果也就越好。
本申请实施例中，为了保留图像的细节，模糊半径的取值需结合待处理图像进行上采样处理的次数，次数越多，则模糊半径取值越大，次数越少，模糊半径取值越小，例如，模糊半径为5～10个像素，需要说明的是，上述模糊半径的具体取值可以根据实际应用场景进行设定。
在求取模糊半径以内的像素的均值的过程中，即，取周边像素均值的过程中，为了进一步保留图像细节，本实施例中，采取正态分布取权值的做法来取均值，即，高斯模糊方式进行模糊处理。因为实际上围绕一个特定的像素点，离它越远，和它的相似度就越低，对它们处理的权重也应该越低，如图4所示，正态分布恰好是一个山型函数可以围绕着这一个特定的像素点取半径进行处理，因此，正态分布显然是一种可取的权重分配模式。
在本申请的一些实施方式中，如图5所示，上述步骤S104，对上述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像之后，还包括步骤105。
步骤105中，对上述模糊图像进行下采样，得到去除摩尔纹的下采样图像。
例如，对上述分辨率为s×M×N的模糊图像下采样为M×N的下采样图像。
本实施例中，通过对上述模糊图像进行下采样，得到与上述待处理图像相同分辨率的下采样图像，减少了模糊处理后图像出现不自然的问题，进一步提高了图像质量。
在上述实施例中，如图6所示，判断上述待处理图像是否存在摩尔纹，包括：步骤601至步骤602。
步骤601中，计算上述待处理图像每个像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的差值，并对差值大于第二阈值的像素点进行标记，生成标记后的待处理图像。
步骤602中，计算上述标记后的待处理图像中被标记的像素点个数占总像素点个数的第一比值，若上述第一比值大于第三阈值，则确定上述待处理图像存在摩尔纹，若上述第一比值小于或等于上述第三阈值，则确定上述待处理图像不存在摩尔纹。
由于有摩尔纹的图像中相邻像素点的像素值差值大于第二阈值的像素点较多，因此，当标记后的待处理图像中被标记的像素点个数占总像素点个数的第一比值大于第三阈值，则表示上述待处理图像存在摩尔纹，若上述第一比值小于或等于上述第三阈值，则表示上述待处理图像不存在摩尔纹。
其中，上述第二阈值和第三阈值可以根据不同的应用场景进行设定，或者为根据经验预先设定的数值。例如，上述第二阈值为5～15，上述第三阈值为60％～80％。
可选的，为了更精确的判断上述待处理图像中是否存在摩尔纹，如图7所示，上述，判断上述待处理图像是否存在摩尔纹，包括：步骤701至步骤703。
步骤701中，计算上述待处理图像每个像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的差值，并对差值大于第二阈值的像素点进行标记，生成标记后的待处理图像；
步骤702中，将上述标记后的待处理图像分割成多个子图像，并判断每个子图像中被标记的像素点个数是否大于第四阈值；
步骤703中，计算被标记的像素点个数大于第四阈值的子图像的个数占总子图像个数的第二比值，若上述第二比值大于第五阈值，则确定上述待处理图像存在摩尔纹，若上述第二比值小于或等于上述第五阈值，则确定上述待处理图像不存在摩尔纹。
同样的，上述第四阈值和第五阈值可以根据不同的应用场景进行设定，或者为根据经验预先设定的数值。并且上述对待处理图像进行图像分割时，也可以根据不同的应用场景设定不同的子图像大小，或者为根据经验预先设定的图像大小进行分割。
图8示出了本申请实施例提供的一种去除摩尔纹的装置800的结构示意图，包括获取单元801、判断单元802和去除单元803。
获取单元801，用于获取待处理图像；
判断单元802，用于判断上述待处理图像是否存在摩尔纹；
去除单元803，用于若上述待处理图像存在摩尔纹，则对上述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像。
在本申请的一些实施方式中，上述去除单元具体用于对上述待处理图像进行上采样处理，得到待确认上采样图像；判断上述待确认上采样图像是否存在摩尔纹；若上述待确认上采样图像存在摩尔纹，则对上述待确认上采样图像重新进行上采样处理，直至上述待确认上采样图像不存在摩尔纹，或者上述上采样处理的次数达到第一阈值时，将上述待确认上采样图像作为上述去除摩尔纹的上采样图像。
在本申请的一些实施方式中，上述去除摩尔纹的装置800还包括模糊单元，用于对上述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像之后，对上述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像。
在本申请的一些实施方式中，上述模糊单元，具体用于利用高斯模糊对上述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像；其中，高斯模糊半径与上采样处理的次数正相关。
在本申请的一些实施方式中，上述去除摩尔纹的装置800还包括下采样单元，用于对上述上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像之后，对上述模糊图像进行下采样，得到去除摩尔纹的下采样图像。
在本申请的一些实施方式中，上述判断单元802，具体用于计算上述待处理图像每个像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的差值，并对差值大于第二阈值的像素点进行标记，生成标记后的待处理图像；计算上述标记后的待处理图像中被标记的像素点个数占总像素点个数的第一比值，若上述第一比值大于第三阈值，则确定上述待处理图像存在摩尔纹，若上述第一比值小于或等于上述第三阈值，则确定上述待处理图像不存在摩尔纹。
在本申请的一些实施方式中，上述判断单元802，还具体用于在算上述待处理图像每个像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的差值，并对差值大于第二阈值的像素点进行标记，生成标记后的待处理图像之后，将上述标记后的待处理图像分割成多个子图像，并判断每个子图像中被标记的像素点个数是否大于第四阈值；计算被标记的像素点个数大于第四阈值的子图像的个数占总子图像个数的第二比值，若上述第二比值大于第五阈值，则确定上述待处理图像存在摩尔纹，若上述第二比值小于或等于上述第五阈值，则确定上述待处理图像不存在摩尔纹。
需要说明的是，为描述的方便和简洁，上述描述的去除摩尔纹的装置800的具体工作过程，可以参考上述图1至图7中上述方法的对应过程，在此不再赘述。
如图9所示，本申请提供一种用于实现上述图像处理的方法的终端，上述终端可以为需要进行图像处理的智能手机、平板电脑、个人电脑、学习机等终端，包括：一个或多个输入设备93(图9中仅示出一个)和一个或多个输出设备94(图9中仅示出一个)。处理器91、存储器92、输入设备93和输出设备94通过总线95连接。
应当理解，在本申请实施例中，所称处理器91可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备93可以包括虚拟键盘、触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备94可以包括显示器、扬声器等。
存储器92可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器91提供指令和数据。存储器92的一部分或全部还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器92还可以存储设备类型的信息。
上述存储器92存储有计算机程序，上述计算机程序可在上述处理器91上运行，例如，上述计算机程序为图像处理的方法的程序。上述处理器91执行上述计算机程序时实现上述去除摩尔纹的方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤103。或者，上述处理器91执行上述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图8所示单元801至803的功能。
上述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，上述一个或者多个模块/单元被存储在上述存储器92中，并由上述处理器91执行，以完成本申请。上述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述上述计算机程序在上述进行去除摩尔纹的终端中的执行过程。例如，上述计算机程序可以被分割成获取单元、判断单元和去除单元，各单元具体功能如下：获取单元，用于获取待处理图像；判断单元，用于判断上述待处理图像是否存在摩尔纹；去除单元，用于若上述待处理图像存在摩尔纹，则对上述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、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，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
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算法步骤，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。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的模块/单元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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上上述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种去除摩尔纹的方法，其特征在于，包括：
获取待处理图像；
判断所述待处理图像是否存在摩尔纹；
若所述待处理图像存在摩尔纹，则对所述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像；其中，每次上采样处理时只进行设定倍数的上采样处理；所述对所述待处理图像进行上采样的方法采用基于边缘图像的插值算法，同时结合传统方法插值算法；所述对所述待处理图像进行上采样只对图像中高频信号周围的图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像；
对所述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像，包括：利用高斯模糊对所述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像；其中，高斯模糊半径与上采样处理的次数正相关；
对所述模糊图像进行下采样，得到去除摩尔纹的下采样图像；
所述判断所述待处理图像是否存在摩尔纹，包括：
计算所述待处理图像每个像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的差值，并对差值大于第二阈值的像素点进行标记，生成标记后的待处理图像；
将所述标记后的待处理图像分割成多个子图像，并判断每个子图像中被标记的像素点个数是否大于第四阈值；
计算被标记的像素点个数大于第四阈值的子图像的个数占总子图像个数的第二比值，若所述第二比值大于第五阈值，则确定所述待处理图像存在摩尔纹，若所述第二比值小于或等于所述第五阈值，则确定所述待处理图像不存在摩尔纹。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像，包括：
对所述待处理图像进行上采样处理，得到待确认上采样图像；
判断所述待确认上采样图像是否存在摩尔纹；
若所述待确认上采样图像存在摩尔纹，则对所述待确认上采样图像重新进行上采样处理，直至所述待确认上采样图像不存在摩尔纹，或者所述上采样处理的次数达到第一阈值时，将所述待确认上采样图像作为所述去除摩尔纹的上采样图像。
3.一种去除摩尔纹的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取待处理图像；
判断单元，用于判断所述待处理图像是否存在摩尔纹；
去除单元，用于若所述待处理图像存在摩尔纹，则对所述待处理图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像；其中，每次上采样处理时只进行设定倍数的上采样处理；所述对所述待处理图像进行上采样的方法采用基于边缘图像的插值算法，同时结合传统方法插值算法；所述对所述待处理图像进行上采样只对图像中高频信号周围的图像进行上采样，得到去除摩尔纹的上采样图像；
模糊单元，用于对所述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像，包括：利用高斯模糊对所述去除摩尔纹的上采样图像进行模糊处理，得到去除摩尔纹的模糊图像；其中，高斯模糊半径与上采样处理的次数正相关；
下采样单元，用于对所述模糊图像进行下采样，得到去除摩尔纹的下采样图像；
所述判断单元，具体用于计算所述待处理图像每个像素点的像素值与其相邻像素点的像素值的差值，并对差值大于第二阈值的像素点进行标记，生成标记后的待处理图像；
将所述标记后的待处理图像分割成多个子图像，并判断每个子图像中被标记的像素点个数是否大于第四阈值；
计算被标记的像素点个数大于第四阈值的子图像的个数占总子图像个数的第二比值，若所述第二比值大于第五阈值，则确定所述待处理图像存在摩尔纹，若所述第二比值小于或等于所述第五阈值，则确定所述待处理图像不存在摩尔纹。
4.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1或2所述方法的步骤。
5.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1或2所述方法的步骤。
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