CN110246090A - 一种图像处理的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像处理的方法和设备，用以解决现有技术中在进行图像动态范围调整时，复杂度较高，难以突出小细节、噪声放大的问题。本发明根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；对所述低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像像素值；对所述第一输出图像像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像像素值；根据得到的第二输出图像像素值输出所述第二输出图像。本发明对高频图像和低频图像分别进行处理，保留并增强细节，减弱噪声。
Description
技术领域
本发明涉及图像技术领域，特别涉及一种图像处理的方法和设备。
背景技术
目前，红外成像技术已经广泛用于工业、军事等领域。但是与可见光图像相比，红外图像普遍存在动态范围大、边缘不清晰等问题，严重制约了红外热成像系统进一步的应用发展。增强图像的有效信息，输出更高质量的红外图像成为迫切的需求。
在对红外图像的处理时主要进行盲元校正、非均匀校正、图像动态范围调整、局部对比对增强、降噪等处理。其中，图像动态范围调整是一个重要的处理环节，对严重影响后续图像的对比度与细节；现在的图像动态范围调整技术主要有直方图统计的方法及滤波的方法，但是上述对图像进行动态范围调整的方法中还有很多弊端，比如直方图统计的方法中的直方图均衡及滤波的方法中的retinex都存在难以突出小细节、噪声放大的问题，同时滤波的方法在进行动态范围调整时还比较复杂。
综上，现有技术中在进行图像动态范围调整时，复杂度较高，难以突出小细节、噪声放大的问题。
发明内容
本发明提供一种图像处理的方法和设备，用以解决现有技术中在进行图像动态范围调整时，复杂度较高，难以突出小细节、噪声放大的问题。
第一方面，本发明实施例提供的一种图像处理的方法，包括：
根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；
对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像像素值；
对所述第一输出图像像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像像素值；
根据得到的第二输出图像像素值输出所述第二输出图像。
上述方法，对输入图像进行处理时不再是对输入图像进行处理，而是对根据输入图像生成的高频图像和低频图像进行处理，在对高频图像处理时可以增强细节，有效的减弱噪声；在对低频图像进行处理时，可以避免将细节压缩掉，并且噪声较少，因此本发明实施例提供的图像处理方法在细节得到增强的情况下，还减弱了噪声；在输出图像时需要将处理后的高频图像和低频图像重构成第一输出图像，对第一输出图像进行处理保证输出的第二输出图像可以有效的减少图像的闪烁。
在一种可能的实现方式中，通过下列方式生成所述输入图像对应的低频图像：
利用双边滤波方式对所述输入图像的像素值进行处理，确定所述输入图像对应的低频图像的像素值；
根据所述输入图像对应的低频图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像。
上述方法，明确给出根据双边滤波的方式确定低频图像的像素值，进而根据低频图像的像素值可以确定出低频图像，使本发明实施例的根据输入图像确定输入图像对应的低频图像的方案更加明确，确定出的低频图像更加准确。
在一种可能的实现方式中，通过下列方式生成所述输入图像对应的高频图像：
将所述输入图像的像素值与利用双边滤波方式确定的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行作差操作，确定所述高频图像的像素值；
根据所述高频图像的像素值生成所述输入图像对应的高频图像。
上述方法，明确给出如何确定高频图像的像素值，进而根据高频图像的像素值可以确定出高频图像，是本发明实施例确定出的高频图像更加准确。
在一种可能的实现方式中，通过下列公式确定低频图像的像素值：
其中，Js为滤波输出的像素值，k(s)为s点处像素值的归一化项，且
为高斯滤波模板在p点的值，Ip、Is分别为输入图像中p点和s点的像素值，σ为外部配置参数，Ω为s的邻域。
上述方法，给出根据输入图像的像素值确定低频图像的像素值的双边滤波公式，从给出的公式可以确定只有一个高斯滤波模板，计算高斯核的权重简单化，使计算过程更加的简单。
在一种可能的实现方式中，对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理时，根据平台直方图方法确定所述输入图像对应的低频图像的像素值的有效区间；
对所述有效区间内的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值。
上述方法，需要对低频图像的像素值进行映射处理，并给出根据平台直方图方法确定低频图像的像素值的有效区间，在有效区间内对输入的低频图像的像素值进行映射处理，以确定第一输出图像对应的低频图像的像素值；在本发明实施例中，平台直方图方法不作用在输入图像上，而是作用在输入图像对应的低频图像上，可以避免调整过程中将细节压缩掉，同时低频图像上的噪声少，使用平台直方图法确定有效区间更加的准确，因此在所述有效区间内映射更好。
在一种可能的实现方式中，根据下列公式确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值：
Ibase′＝lut(Ibase)
其中，lut表示映射关系，m表示第一输出图像对应的低频图像的数据对应的数值，Ibase′表示第一输出图像对应的低频图像的像素值，lut(Ibase)表示根据输入图像对应的低频图像的像素值确定的第一输出图像对应的低频图像的像素值，Ibase表示输入图像对应的低频图像的像素值，histCum(Ibase)表示输入图像对应的低频图像的像素值对应的累计直方图的值，histCum(minVal)表示输入图像对应的低频图像的最小像素值对应的累计直方图的值，histCum(maxVal)表示输入图像对应的低频图像的最大像素值对应的累计直方图的值。
上述方法，明确给出在有效区间内的映射关系式，及关系式中各个符号的含义，可以更加准确的确定出第一输出图像对应的低频图像像素值。
在一种可能的实现方式中，所述对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理时，若所述像素值的归一化项大于外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理；或
若所述像素值的归一化项小于所述外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理。
上述方法，给出具体对高频图像进行降噪处理还是增强处理的判断方法，确定出对高频图像是进行增强处理还是降噪处理，使图像的处理更加准确，归一化项可以确定出图像区域是否平坦，对平坦区域进行降噪处理，对非平坦区域进行增强处理，可以有效改善图像效果。
在一种可能的实现方式中，根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理：
根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理：
其中，Idetail′为经过降噪处理或增强处理后的高频图像的像素值，Idetial为根据作差操作后确定的高频图像的像素值，medflt为中值滤波，enStr为强度，maxStr为外部配置的高频增强阈值，kThr为外部增强阈值，k为归一化项。
上述方法，明确给出如何对高频图像的像素值进行处理的公式，及公式中各个符号的含义，根据公式可以准确的确定出处理后的高频图图像的像素值。
在一种可能的实现方式中，将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像像素值时，将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行求和操作，确定所述第一输出图像像素值。
上述方法，给出根据经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行相加即可得到第一输出图像的像素值，使第一输出图像的像素值更加准确。
在一种可能的实现方式中，对所述第一输出图像像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像像素值时，对第一输出图像的最大像素值及最小像素值进行滤波处理，确定第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值；
根据所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值确定第一输出图像像素值的有效信息区间；
对所述第一输出图像像素值的有效信息区间内的像素值进行映射处理，确定所述第二输出图像像素值。
在一种可能的实现方式中，根据下列公式对所述第一输出图像最大像素值及最小值像素值进行滤波处理：
imageMinflt′＝imageMinflt+(imageMin-imageMinflt)*step
imageMaxflt′＝imageMaxflt+(imageMax-imageMaxflt)*step
其中，imageMinflt为前一帧图像的最小像素滤波值，imageMinflt′为当前帧图像的最小像素滤波值，imageMaxflt为前一帧图像的最大滤波值，imageMaxflt′为当前帧图像的最大像素滤波值，imageMin为所述第一输出图像最小像素值，imageMax为所述第一输出图像最大像素值，step为设定步长值；
根据下列公式确定第二输出图像的像素值：
其中，Iout表示第一输出图像的像素值，IoutMin表示第一输出图像的最小像素值，IoutMax表示第一输出图像的最大像素值，Ifinal表示第二输图像的像素值；dRange＝IoutMax-IoutMin，dRange表示差值，midVal＝(IoutMax+IoutMin)/2，midVal表示中间值，ev表示外部配置的值，m表示第一输出图像的数据对应的数值。。
上述方法，使用参数平滑方法对第一输出图像进行滤波处理，简单高效的解决了图像闪烁的问题，且根据映射的方式确定第二输出图像的像素值，并给出具体的公式使输出的像素值更加的准确，并确定出的输出图像效果更好。
第二方面，本发明实施例还提供一种图像处理的设备，该设备包括：至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行下列过程：
根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；
对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像像素值；
对所述第一输出图像像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像像素值；
根据得到的第二输出图像像素值输出所述第二输出图像。
第三方面，本发明实施例还提供一种图像处理的设备，该设备包括：生成模块，第一处理模块，合并模块，第二处理模块，输出模块；
生成模块用于：根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；
第一处理模块用于：对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
合并模块用于：将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像像素值；
第二处理模块用于：对所述第一输出图像像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像像素值；
输出模块用于：根据得到的第二输出图像像素值输出所述第二输出图像。
第四方面，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
另外，第二方面至第四方面中任一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种图像处理的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的直方图处理的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种图像处理的整体方法流程图；
图4为本发明实施例提供的一种图像处理的设备结构示意图；
图5为本发明实施例提供的另一种图像处理的设备结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
红外成像技术已经广泛用于工业、军事等领域，但是红外图像还存在动态范围大、边缘不清晰等问题，严重制约了红外成像技术的发展，因此增强图像的有效信息，输出高质量的红外图像成为了迫切的需求。
目前，多红外图像进行处理时的一个重要环节是图像动态范围调整。在对图像的动态范围进行调整时主要通过直方图统计的方法，滤波的方法。
以滤波的方法中基于双边滤波方法对图像的动态范围调整做简单的说明：将输入图像的像素值输入传统的双边滤波公式，滤波输出的是输出图像对应的像素值，根据输出图像的像素值即可确定输出图像。传统的双边滤波公式如下：
其中，Js为输入图像中s点的滤波输出，输出的是输出图像在s点的像素值；k(s)为归一化项；
f、g为高斯核，p、s为输入图像的像素位置；Ip、Is为输入图像的像素位置p、s对应的像素值；Ω为s的邻域，邻域窗口大小可配。
从上述双边滤波公式中可以得知双边滤波有两个高斯核，计算权重比较复杂，且对输入图像进行处理时是对输入图像进行处理，在调整动态范围的过程中会把细节压缩掉，在进行增强处理时放大噪声；因此及本发明实施例提供了一种图像处理的方法，将输入图像利用双边滤波法分成低频图像和高频图像，对低频图像进行压缩映射处理，对高频图像进行增强处理或降噪处理，使图像保留并增强更多细节，减弱了噪声的放大。
下面结合说明书附图对本发明实施例做进一步详细描述。
本发明实施例提供的一种图像处理的方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤100，根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；
步骤110，对所述低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
步骤120，将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像的像素值；
步骤130，对所述第一输出图像的像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像的像素值；
步骤140，根据得到的第二输出图像的像素值输出所述第二输出图像。
在本发明实施例中，根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述高频图像对应的高频图像，对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
在本发明中对输入图像进行处理时，不再是对输入图像进行处理，而是对根据输入图像生成的高频图像和低频图像进行处理，在对高频图像处理时可以增强细节，有效的减弱噪声；在对低频图像进行处理时，可以避免将细节压缩掉，并且噪声较少，因此本发明实施例提供的图像处理方法在细节得到增强的情况下，还减弱了噪声；
在本发明实施例中，将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像的像素值，对所述第一输出图像像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像像素值，根据得到的所述第二输出图像像素值输出所述第二输出图像。由于在处理时对根据输入图像生成的高频图像和低频图像分别进行处理，因此在输出图像时需要将处理后的高频图像和低频图像重构成第一输出图像，对第一输出图像进行处理保证输出的第二输出图像可以有效的减少图像的闪烁。
可选的，在对输入的图像进行处理时，需要根据输入图像生成两个图像：输入图像对应的高频图像和输入图像对应的低频图像，并对生成的输入图像对应的高频图像和输入图像对应的低频图像分别进行处理；
在本发明实施例中，主要根据输入图像的像素值与双边滤波方式生成所述输入图像对应的高频图像和输入图像对应的低频图像。
具体的，通过下列方式生成所述输入图像对应的低频图像：
利用双边滤波方式对所述输入图像的像素值进行处理，确定所述低频图像的像素值，根据所述低频图像的像素值生成所述低频图像。
在利用双边滤波方式根据输入图像的像素值生成低频图像的像素值时，将输入图像的像素值带入下列双边滤波公式：
其中，Js为输入图像中s点的像素值对应的滤波输出的像素值，即输入图像对应的低频图图像的像素值Ibase；k(s)为s点处归一化项；
Ω为s的邻域，邻域窗口大小可配；T为外部配置的高斯滤波模板；Tp为高斯滤波模板在输入图像p点的值；p、s为输入图像中的像素位置；Ip为像素位置p对应的像素值、Is为像素位置s对应的像素值；σ为外部参数值。
根据上述内容可知，当把输入图像的像素值带入上述公式，即可得到输入图像对应的低频图像的像素值。
上述公式与传统的滤波公式相比可知，不存在两个高斯核而是转换成高斯滤波模板，且权重简化成1-|Ip-Is|*σ，使计算过程更加的简单。需要说明的是权重还可以简化成其他形式的运算，但是要满足与|Ip-Is|成反比。
当计算出输入图像对应的低频图像的像素值后，根据计算得到的低频图像的像素值与输入图像的像素值，确定输入图像对应的高频图像的像素值，并根据输入图像的高频图像的像素值确定所述高频图像。
可选的，通过下列方式生成所述输入图像对应的高频图像：
将所述输入图像的像素值与利用双边滤波方式确定的所述低频图像的像素值进行作差操作，确定所述高频图像的像素值；
根据所述高频图像的像素值生成所述高频图像。
具体的，将输入图像的像素值记为I，将经过双边滤波后的输入图像的像素值记为Ibase即输入图像对应的低频图像的像素值，此时输入图像的高频图像的像素值为输入图像的像素值与经过双边滤波处理后的输入图像的像素值Ibase的差值，此时将输入图像对应的高频图像的像素值记为Idetail，因此Idetail＝I-Ibase。
需要说明的是，输入图像的尺寸与输入图像对应的低频图像的尺寸，及输入图像对应的高频图像的尺寸一致，在计算像素时，需要像素位置在各个图像中的位置相同，比如输入图像的像素位置s，将像素位置s的像素值Is经过双边滤波处理后确定的像素值为Ibase，像素值Ibase为低频图像中的像素位置为s′对应的像素值，根据像素值Is及像素值Ibase确定的像素值Idetail为高频图像中像素位置为s″对应的像素值，当三幅图像重叠时，像素位置s、s′、s″重合。
在实施中，使用简化后的双边滤波公式对输入图像的像素值进行处理，可以使计算更加的简单，同时给出明确的计算公式就算输入图像对应的低频图像的像素值，可以使计算出来的输入图像对应的像素值更加的准确，进而可以根据得到的输入图像对应的低频图像的像素值可以准确的确定出输入图像对应的高频图像的像素值。
在得到高频图像和低频图像后，对高频图像和低频图像分别进行处理，具体的下面分别介绍。
针对低频图像：对得到的低频图像进行重映射处理，具体的对低频图像的像素值进行映射处理。
在对输入图像对应的低频图像进行映射处理之前，需要根据直方图统计对输入图像对应的低频图像的像素值进行处理。
对所有的低频图像的像素值进行统计，比如输入图像为14bit，则对应有16384个像素值，将直方图统计结果记为hist[16384]，然后对直方图统计结果进行处理，具体的如图3所示，为本发明实施例提供的直方图处理示意图。从图中可知，除去直方图两端一定比例的数据(可以为预设数据，也可以根据输入的数据确定)，得到新的像素值的有效区间索引范围为[minVal，maxVal]，并将得到新的像素值的有效区间内对应的数据大于histMax值的部分进行截断，如图3所示。并对确定的hist进行累计直方图histCum处理。确定出对低频图像进行处理后的映射关系，具体的如下公式：
Ibase′＝lut(Ibase)
其中，lut表示映射关系，m表示第一输出低频图像的数据，Ibase′表示第一输出图像对应的低频图像的像素值，lut(Ibase)表示根据输入图像对应的低频图像的像素值确定的第一输出图像对应的低频图像的像素值，Ibase表示输入图像对应的低频图像的像素值，histCum(Ibase)表示输入图像对应的低频图像的像素值对应的累计直方图的值，histCum(minVal)表示输入图像对应的低频图像的最小像素值对应的累计直方图的值，histCum(maxVal)表示输入图像对应的低频图像的最大像素值对应的累计直方图的值。
需要说明的是，m的取值与第一输出图像的数据有关，若第一输出图像以8bit的形式输出，m的取值范围为0～255；优选的m＝255，或若第一输出图像以10bit的形式输出，m的取值范围为0～1023，优选的m＝1023。
在实施中，给出计算低频图像的像素值对应的映射公式，可以准确的对低频图像的像素值进行处理。
针对高频图像：对得到的高频图像进行增强处理或降噪处理，具体的对高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理。
由于平坦区域的噪声比细节区域的噪声更为敏感，在本发明实施例中，主要根据像素值的归一化项k确定区域是否为平坦区域，其中k越大，则说明该区域越接近平坦区域，根据k越大对应的区域越接近平坦区域的特性对输入图像对应的高频图像进行处理。
具体的，主要根据归一化项k与外部配置阈值kThr的关系确定是进行增强处理还是进行降噪处理。
情况一：对输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理；
在确定像素值的归一化项k大于外部配置阈值kThr时，则确定则对高频图像对应的像素值进行降噪处理。
在对高频图像的像素值进行处理时，根据下列公式对输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理：
其中，在此公式中Idetail′为降噪处理后的高频图像的像素值，Idetial为根据输入图像的像素值及输入图像对应的低频图像的像素值确定的高频图像的像素值，mmedflt为中值滤波，kThr为外部增强阈值，k为归一化项。
情况二：对输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理；
在确定像素值的归一化项k不大于外部配置阈值kThr时，则确定则对高频图像对应的像素值进行增强处理。
在对高频图像的像素值进行处理时，根据下列公式对输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理：
其中，在此公式中Idetail′为增强处理后的高频图像的像素值，Idetial为根据输入图像的像素值及输入图像对应的低频图像的像素值确定的高频图像的像素值，medflt为中值滤波，enStr为强度，maxStr为外部配置的高频增强阈值，kThr为外部增强阈值，k为归一化项。
在实施中，给出高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理的判定方式及对应的处理方式，是对高频图像的像素值处理的更加准确。
由于在对输入图像进行处理时，将输入图像分成了输入图像对应的低频图像和输入图像对应的高频图像进行处理，因此在输出图像时还需将处理后的低频图像与处理后的高频图像进行重构，形成第一输出图像。
在本发明实施例中，主要根据像素值确定图像，因此在确定第一图像时，需要先确定第一输出图像的像素值，在确定第一输出图像的像素值时，主要是将映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并；
可选的，将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行求和操作，确定所述第一输出图像像素值。
具体的，根据下列公式确定第一输出图像的像素值：
Iout＝Ibase′+Idetail′
其中，所述Iout表示第一输出图像的像素值，Ibase′表示经过映射处理后的输入图像对应的低频图像的像素值，Idetail′表示经过增强处理或降噪处理后的输入图像对应的高频图像的像素值。
需要说明的是，进行加法操作确定第一输出图像的像素值时，需要像素位置相同的像素值进行相加，即当低频图像与高频图像重叠时，像素位置也重合的像素位置对应的像素值进行相加。
在实施中，根据处理后的输入图像对应的低频图像的像素值与处理后的输入图像对应的高频图像的像素值进行相加，可以更加准确的确定出第一输出图像的像素值，同时采取简单的加法操作，使计算过程更加的简单。
由于图像中存在多个像素点，且高频图像的像素值与对应位置的低频图像的像素值进行合成后，确定的第一输出图像的像素值大小不一，有正值也有负值，此时将第一输出图像的最大像素值记为：imageMax＝max(Iout)；将第一输出图像的最小像素值记为：imageMin＝min(Iout)。
在本发明实施例中，生成的第一输出图像中会出现图像的闪烁问题，因此本发明需要对imageMax及imageMin进行滤波处理确定第一输出图像的最大滤波值及最小滤波值。
具体的，通过下列公式对第一输出图像的最大像素值进行滤波处理，确定第一输出图像的最大像素滤波值：
imageMaxflt′＝imageMaxflt+(imageMax-imageMaxflt)*step
其中，imageMaxflt为前一帧图像的最大滤波值，imageMaxflt′为当前帧图像的最大像素滤波值，，imageMax为所述第一输出图像最大像素值，step为设定步长值。
imageMinflt′＝imageMinflt+(imageMin-imageMinflt)*step
其中，imageMinflt为前一帧图像的最小像素滤波值，imageMinflt′为当前帧图像的最小像素滤波值，imageMin为所述第一输出图像最小像素值，step为设定步长值。
需要说明的是，第一帧图像的最小像素滤波值或最大像素滤波值是设定的初始值，初始值可以为0也可以为其他值。在上述公式中一般将步长值step设置在0～1之间。
在根据上述确定当前帧的最大及最小像素滤波值的公式，可以确定出第一输出图像中所有像素点的像素滤波值，此时对确定的所有像素滤波值进行直方图统计，并对统计结果进行处理，丢弃直方图左右两端一定比例的数据(可以为预设数据，也可以根据输入的数据确定)，得到第一输出图像的像素值Iout的有效信息区间[Ioutmin，Ioutmax]；之后对所述第一输出图像像素值的有效信息区间内的像素值进行映射处理，确定所述第二输出图像像素值。
具体的，通过下列公式对第一输出图像的像素值进行处理确定确定所述第二输出图像像素值：
其中，Iout表示第一输出图像的像素值，IoutMin表示第一输出图像的最小像素值，IoutMax表示第一输出图像的最大像素值，Ifinal表示第二输图像的像素值；dRange＝IoutMax-IoutMin，dRange表示差值，midVal＝(IoutMax+IoutMin)/2，midVal表示中间值，ev表示外部配置的值，m表示第一输出图像的数据对应的数值。
需要说明的是，外部配置的值ev主要取决于第一输出图像的数据范围，若第一输出图像以8bit输出，则ev＝128；若第一输出图像以10bit输出，则ev＝512，其中ev可调，用于调整输出图像的亮度。
在实施中，使用参数平滑方法对第一输出图像进行滤波处理，简单高效的解决了图像闪烁的问题，且根据映射的方式确定第二输出图像的像素值，并给出具体的公式使输出的像素值更加的准确，并确定出的输出图像效果更好。
如图3所示，本发明实施例还提供一种图像处理的整体方法流程图，具体包括如下步骤：
步骤300，将输入图像的像素值带入双边滤波公式中，得到输入图像对应的低频图像的像素值；
步骤310，根据输入图像的像素值与得到的输入图像对应的低频图像的像素值进行作差，确定输入图像对应的高频图像的像素值；
步骤320，根据归一化项与外部配置的阈值的关系对高频图像的像素值进增强处理或降噪处理；
步骤330，对确定的输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理；
步骤340，将经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值与经过映射处理后的低频图像的像素值进行相加确定第一输出图像像素值；
步骤350，对第一输出图像的像素值进行处理确定第一输出图像像素值的有效区间；
步骤360，在所述第一输出图像像素值的有效区间内进行映射处理，确定第二输出图像的像素值。
需要说明的是，步骤320和步骤330之间不存在先后顺序，可以先执行步骤320的内容在执行步骤330的内容，也可以同时进行。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种图像处理的设备，由于该设备对应的方法是本发明实施例一种图像处理的方法，并且该设备解决问题的原理与该方法相似，因此该设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图4所示，本发明实施例提供一种图像处理的设备，包括：至少一个处理单元400、以及至少一个存储单元401，其中，所述存储单元401存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元400执行时，使得所述处理单元400执行下列过程：
根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；
对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像的像素值；
对所述第一输出图像的像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像的像素值；
根据得到的所述第二输出图像的像素值输出所述第二输出图像。
可选的，
通过下列方式生成所述输入图像对应的低频图像：
利用双边滤波方式对所述输入图像的像素值进行处理，确定所述输入图像对应的低频图像的像素值；
根据所述输入图像对应的低频图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像；
通过下列方式生成所述输入图像对应的高频图像：
将所述输入图像的像素值与利用双边滤波方式确定的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行作差操作，确定所述高频图像的像素值；
根据所述高频图像的像素值生成所述输入图像对应的高频图像。
可选的，通过下列公式确定所述输入图像对应的低频图像的像素值：
其中，Js为滤波输出的像素值，k(s)为s点处像素值的归一化项，且
Tp为高斯滤波模板在p点的值，Ip、Is分别为输入图像中p点和s点的像素值，σ为外部配置参数，Ω为s的邻域。
可选的，所述处理单元400具体用于：
根据平台直方图方法确定所述输入图像对应的低频图像的像素值的有效区间；
对所述有效区间内的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值。
可选的，根据下列公式确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值：
Ibase′＝lut(Ibase)
其中，lut表示映射关系，m表示第一输出图像对应的低频图像的数据对应的数值，Ibase′表示第一输出图像对应的低频图像的像素值，lut(Ibase)表示根据输入图像对应的低频图像的像素值确定的第一输出图像对应的低频图像的像素值，Ibase表示输入图像对应的低频图像的像素值，histCum(Ibase)表示输入图像对应的低频图像的像素值对应的累计直方图的值，histCum(minVal)表示输入图像对应的低频图像的最小像素值对应的累计直方图的值，histCum(maxVal)表示输入图像对应的低频图像的最大像素值对应的累计直方图的值。
可选的，所述处理单元400具体用于：
若所述像素值的归一化项大于外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理；或
若所述像素值的归一化项小于所述外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理。
可选的，根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理：
根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理：
其中，Idetail′为经过降噪处理或增强处理后的高频图像的像素值，Idetial为根据作差操作后确定的高频图像的像素值，medflt为中值滤波，enStr为强度，maxStr为外部配置的高频增强阈值，kThr为外部增强阈值，k为归一化项。
可选的，所述处理单元400具体用于：
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行求和操作，确定所述第一输出图像的像素值。
可选的，所述处理单元400具体用于：
对所述第一输出图像的最大像素值及最小像素值进行滤波处理，确定所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值；
根据所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值确定所述第一输出图像的像素值的有效信息区间；
对所述第一输出图像的像素值的有效信息区间内的像素值进行映射处理，确定所述第二输出图像的像素值。
可选的，根据下列公式对所述第一输出图像最大像素值及最小值像素值进行滤波处理：
imageMinflt′＝imageMinflt+(imageMin-imageMinflt)*step
imageMaxflt′＝imageMaxflt+(imageMax-imageMaxflt)*step
其中，imageMinflt为前一帧图像的像素滤波值，imageMinflt′为当前帧图像的像素滤波值，imageMin为所述第一输出图像最小像素值，imageMax为所述第一输出图像最大像素值，step为设定步长值。
根据下列公式确定第二输出图像的像素值：
其中，Iout表示第一输出图像的像素值，IoutMin表示第一输出图像的最小像素值，IoutMax表示第一输出图像的最大像素值，Ifinal表示第二输图像的像素值；dRange＝IoutMax-IoutMin，dRange表示差值，midVal＝(IoutMax+IoutMin)/2，midVal表示中间值，ev表示外部配置的值，m表示第一输出图像的数据对应的数值。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了另一种图像处理的设备，由于该设备对应的方法是本发明实施例一种图像处理的方法，并且该设备解决问题的原理与该方法相似，因此该设备的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图5所示，本发明实施例提供另一种图像处理的设备，包括生成模块500，第一处理模块510，合并模块520，第二处理模块530，输出模块540；
所述生成模块500用于：根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；
第一处理模块510用于：对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
合并模块520用于：将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像的像素值；
第二处理模块530用于：对所述第一输出图像的像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像的像素值；
输出模块540用于：根据得到的所述第二输出图像的像素值输出所述第二输出图像。
可选的，所述生成模块500通过下列方式生成所述输入图像对应的低频图像：
利用双边滤波方式对所述输入图像的像素值进行处理，确定所述输入图像对应的低频图像的像素值；
根据所述输入图像对应的低频图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像；
通过下列方式生成所述输入图像对应的高频图像：
将所述输入图像的像素值与利用双边滤波方式确定的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行作差操作，确定所述高频图像的像素值；
根据所述高频图像的像素值生成所述输入图像对应的高频图像。
可选的，所述生成模块500通过下列公式确定所述输入图像对应的低频图像的像素值：
其中，Js为滤波输出的像素值，k(s)为s点处像素值的归一化项，且
为高斯滤波模板在p点的值，Ip、Is分别为输入图像中p点和s点的像素值，σ为外部配置参数，Ω为s的邻域。
可选的，所述第一处理模块510具体用于：
根据平台直方图方法确定所述输入图像对应的低频图像的像素值的有效区间；
对所述有效区间内的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值。
可选的，所述第一处理模块510
根据下列公式确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值：
Ibase′＝lut(Ibase)
其中，lut表示映射关系，m表示第一输出图像对应的低频图像的数据对应的数值，Ibase′表示第一输出图像对应的低频图像的像素值，lut(Ibase)表示根据输入图像对应的低频图像的像素值确定的第一输出图像对应的低频图像的像素值，Ibase表示输入图像对应的低频图像的像素值，histCum(Ibase)表示输入图像对应的低频图像的像素值对应的累计直方图的值，histCum(minVal)表示输入图像对应的低频图像的最小像素值对应的累计直方图的值，histCum(maxVal)表示输入图像对应的低频图像的最大像素值对应的累计直方图的值。
可选的，所述第一处理模块510具体用于：
若所述像素值的归一化项大于外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理；或
若所述像素值的归一化项小于所述外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理。
可选的，所述第一处理模块510
根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理：
根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理：
其中，Idetail′为经过降噪处理或增强处理后的高频图像的像素值，Idetial为根据作差操作后确定的高频图像的像素值，medflt为中值滤波，enStr为强度，maxStr为外部配置的高频增强阈值，kThr为外部增强阈值，k为归一化项。
可选的，所述合并模块520具体用于：
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行求和操作，确定所述第一输出图像的像素值。
可选的，所述第二处理模块530具体用于：
对所述第一输出图像的最大像素值及最小像素值进行滤波处理，确定所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值；
根据所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值确定所述第一输出图像的像素值的有效信息区间；
对所述第一输出图像的像素值的有效信息区间内的像素值进行映射处理，确定所述第二输出图像的像素值。
可选的，所述第二处理模块530
根据下列公式对所述第一输出图像最大像素值及最小值像素值进行滤波处理：
imageMinflt′＝imageMinflt+(imageMin-imageMinflt)*step
imageMaxflt′＝imageMaxflt+(imageMax-imageMaxflt)*step
其中，imageMinflt为前一帧图像的最小像素滤波值，imageMinflt′为当前帧图像的最小像素滤波值，imageMaxflt为前一帧图像的最大滤波值，imageMaxflt′为当前帧图像的最大像素滤波值，imageMin为所述第一输出图像最小像素值，imageMax为所述第一输出图像最大像素值，step为设定步长值；
根据下列公式确定第二输出图像的像素值：
其中，Iout表示第一输出图像的像素值，IoutMin表示第一输出图像的最小像素值，IoutMax表示第一输出图像的最大像素值，Ifinal表示第二输图像的像素值；dRange＝IoutMax-IoutMin，dRange表示差值，midVal＝(IoutMax+IoutMin)/2，midVal表示中间值，ev表示外部配置的值，m表示第一输出图像的数据对应的数值。
本发明实施例还提供一种图像处理的可读存储介质，包括程序代码，当所述程序代码在计算设备上运行时，所述程序代码用于使所述计算设备执行图像处理的方法的步骤。
以上参照示出根据本申请实施例的方法、装置(系统)和/或计算机程序产品的框图和/或流程图描述本申请。应理解，可以通过计算机程序指令来实现框图和/或流程图示图的一个块以及框图和/或流程图示图的块的组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机的处理器和/或其它可编程数据处理装置，以产生机器，使得经由计算机处理器和/或其它可编程数据处理装置执行的指令创建用于实现框图和/或流程图块中所指定的功能/动作的方法。
相应地，还可以用硬件和/或软件(包括固件、驻留软件、微码等)来实施本申请。更进一步地，本申请可以采取计算机可使用或计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，其具有在介质中实现的计算机可使用或计算机可读程序代码，以由指令执行系统来使用或结合指令执行系统而使用。在本申请上下文中，计算机可使用或计算机可读介质可以是任意介质，其可以包含、存储、通信、传输、或传送程序，以由指令执行系统、装置或设备使用，或结合指令执行系统、装置或设备使用。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (20)
1.一种图像处理的方法，其特征在于，所述方法包括：
根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；
对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像的像素值；
对所述第一输出图像的像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像的像素值；
根据得到的所述第二输出图像的像素值输出所述第二输出图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下列方式生成所述输入图像对应的低频图像：
利用双边滤波方式对所述输入图像的像素值进行处理，确定所述输入图像对应的低频图像的像素值；
根据所述输入图像对应的低频图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像；
通过下列方式生成所述输入图像对应的高频图像：
将所述输入图像的像素值与利用双边滤波方式确定的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行作差操作，确定所述高频图像的像素值；
根据所述高频图像的像素值生成所述输入图像对应的高频图像。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过下列公式确定所述输入图像对应的低频图像的像素值：
其中，Js为滤波输出的像素值，k(s)为s点处像素值的归一化项，且
Tp为高斯滤波模板在p点的值，Ip、Is分别为输入图像中p点和s点的像素值，σ为外部配置参数，Ω为s的邻域。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，包括：
根据平台直方图方法确定所述输入图像对应的低频图像的像素值的有效区间；
对所述有效区间内的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据下列公式确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值：
Ibase′＝lut(Ibase)
其中，lut表示映射关系，m表示第一输出图像对应的低频图像的数据对应的数值，Ibase′表示第一输出图像对应的低频图像的像素值，lut(Ibase)表示根据输入图像对应的低频图像的像素值确定的第一输出图像对应的低频图像的像素值，Ibase表示输入图像对应的低频图像的像素值，histCum(Ibase)表示输入图像对应的低频图像的像素值对应的累计直方图的值，histCum(minVal)表示输入图像对应的低频图像的最小像素值对应的累计直方图的值，histCum(maxVal)表示输入图像对应的低频图像的最大像素值对应的累计直方图的值。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理，包括：
若所述像素值的归一化项大于外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理；或
若所述像素值的归一化项小于所述外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理：
根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理：
其中，Idetail′为经过降噪处理或增强处理后的高频图像的像素值，Idetial为根据作差操作后确定的高频图像的像素值，medflt为中值滤波，enStr为强度，maxStr为外部配置的高频增强阈值，kThr为外部增强阈值，k为归一化项。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像的像素值，包括：
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行求和操作，确定所述第一输出图像的像素值。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一输出图像的像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像的像素值，包括：
对所述第一输出图像的最大像素值及最小像素值进行滤波处理，确定所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值；
根据所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值确定所述第一输出图像的像素值的有效信息区间；
对所述第一输出图像的像素值的有效信息区间内的像素值进行映射处理，确定所述第二输出图像的像素值。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，根据下列公式对所述第一输出图像最大像素值及最小值像素值进行滤波处理：
imageMinflt′＝imageMinflt+(imageMin-imageMinflt)*step
imageMaxflt′＝imageMaxflt+(imageMax-imageMaxflt)*step
其中，imageMinflt为前一帧图像的最小像素滤波值，imageMinflt′为当前帧图像的最小像素滤波值，imageMaxflt为前一帧图像的最大滤波值，imageMaxflt′为当前帧图像的最大像素滤波值，imageMin为所述第一输出图像最小像素值，imageMax为所述第一输出图像最大像素值，step为设定步长值；
根据下列公式确定第二输出图像的像素值：
其中，Iout表示第一输出图像的像素值，IoutMin表示第一输出图像的最小像素值，IoutMax表示第一输出图像的最大像素值，Ifinal表示第二输图像的像素值；dRange＝IoutMax IoutMin，dRange表示差值，midVal＝(IoutMax+IoutMin)/2，midVal表示中间值，ev表示外部配置的值，m表示第一输出图像的数据对应的数值。
11.一种图像处理的设备，其特征在于，所述设备包括：至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行下列过程：
根据输入图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像及所述输入图像对应的高频图像；
对所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，以及对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理或降噪处理；
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行合并形成第一输出图像的像素值；
对所述第一输出图像的像素值进行滤波及映射处理得到第二输出图像的像素值；
根据得到的所述第二输出图像的像素值输出所述第二输出图像。
12.如权利要求11所述的设备，其特征在于，通过下列方式生成所述输入图像对应的低频图像：
利用双边滤波方式对所述输入图像的像素值进行处理，确定所述输入图像对应的低频图像的像素值；
根据所述输入图像对应的低频图像的像素值生成所述输入图像对应的低频图像；
通过下列方式生成所述输入图像对应的高频图像：
将所述输入图像的像素值与利用双边滤波方式确定的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行作差操作，确定所述高频图像的像素值；
根据所述高频图像的像素值生成所述输入图像对应的高频图像。
13.如权利要求12所述的设备，其特征在于，通过下列公式确定所述输入图像对应的低频图像的像素值：
其中，Js为滤波输出的像素值，k(s)为s点处像素值的归一化项，且
为高斯滤波模板在p点的值，Ip、Is分别为输入图像中p点和s点的像素值，σ为外部配置参数，Ω为s的邻域。
14.如权利要求11所述的设备，其特征在于，所述处理器具体用于：
根据平台直方图方法确定所述输入图像对应的低频图像的像素值的有效区间；
对所述有效区间内的所述输入图像对应的低频图像的像素值进行映射处理，确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值。
15.如权利要求14所述的设备，其特征在于，根据下列公式确定所述第一输出图像对应的低频图像的像素值：
Ibase′＝lut(Ibase)
其中，lut表示映射关系，m表示第一输出图像对应的低频图像的数据对应的数值，Ibase′表示第一输出图像对应的低频图像的像素值，lut(Ibase)表示根据输入图像对应的低频图像的像素值确定的第一输出图像对应的低频图像的像素值，Ibase表示输入图像对应的低频图像的像素值，histCum(Ibase)表示输入图像对应的低频图像的像素值对应的累计直方图的值，histCum(maxVal)表示输入图像对应的低频图像的最小像素值对应的累计直方图的值，histCum(maxVal)表示输入图像对应的低频图像的最大像素值对应的累计直方图的值。
16.如权利要求11所述的设备，其特征在于，所述处理单元具体用于：
若所述像素值的归一化项大于外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理；或
若所述像素值的归一化项小于所述外部配置的阈值，则对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理。
17.如权利要求16所述的设备，其特征在于，根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行增强处理：
根据下列公式对所述输入图像对应的高频图像的像素值进行降噪处理：
其中，Idetail′为经过降噪处理或增强处理后的高频图像的像素值，Idetial为根据作差操作后确定的高频图像的像素值，medflt为中值滤波，enStr为强度，maxStr为外部配置的高频增强阈值，kThr为外部增强阈值，k为归一化项。
18.如权利要求11所述的设备，其特征在于，所述处理单元具体用于：
将经过映射处理后的低频图像的像素值与经过增强处理或降噪处理后的高频图像的像素值进行求和操作，确定所述第一输出图像的像素值。
19.如权利要求11所述的设备，其特征在于，所述处理单元具体用于：
对所述第一输出图像的最大像素值及最小像素值进行滤波处理，确定所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值；
根据所述第一输出图像的最大像素滤波值及最小像素滤波值确定所述第一输出图像的像素值的有效信息区间；
对所述第一输出图像的像素值的有效信息区间内的像素值进行映射处理，确定所述第二输出图像的像素值。
20.如权利要求20所述的设备，其特征在于，根据下列公式对所述第一输出图像最大像素值及最小值像素值进行滤波处理：
imageMin′＝imageMinflt+(imageMin-imageMinflt)*step
imageMaxflt′＝imageMaxflt+(imageMax-imageMaxflt)*step
其中，imageMinflt为前一帧图像的像素滤波值，imageMinflt′为当前帧图像的像素滤波值，imageMin为所述第一输出图像最小像素值，imageMin为所述第一输出图像最大像素值，step为设定步长值。
根据下列公式确定第二输出图像的像素值：
其中，Iout表示第一输出图像的像素值，IoutMin表示第一输出图像的最小像素值，IoutMax表示第一输出图像的最大像素值，Ifinal表示第二输图像的像素值；dRange＝IoutMax IoutMin，dRange表示差值，midVal＝(IoutMax+IoutMin)/2，midVal表示中间值，ev表示外部配置的值，m表示第一输出图像的数据对应的数值。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111325694A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-23 | 深圳市景阳科技股份有限公司 | 图像噪声去除方法及装置 |
| CN111539877A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-08-14 | 杭州趣维科技有限公司 | 一种漫画风格边缘增强的图像锐化方法 |
| CN112233051A (zh) * | 2020-09-09 | 2021-01-15 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种中值滤波方法、中值滤波装置和计算机可读存储介质 |
| CN113630566A (zh) * | 2020-05-07 | 2021-11-09 | 联咏科技股份有限公司 | 像素合并方法及相关影像读出电路 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1731820A (zh) * | 2005-08-22 | 2006-02-08 | 上海广电（集团）有限公司中央研究院 | 增强图像的结构方法 |
| US20080079827A1 (en) * | 2006-09-28 | 2008-04-03 | Sony Corporation | Method of processing noise in image data, noise reduction unit, and imaging apparatus |
| CN103177429A (zh) * | 2013-04-16 | 2013-06-26 | 南京理工大学 | 基于fpga的红外图像细节增强系统及其方法 |
| CN103778606A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-05-07 | Tcl集团股份有限公司 | 一种图像的处理方法及相关装置 |
| CN105472205A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-04-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 编码过程中的实时视频降噪方法和装置 |
| CN107767356A (zh) * | 2016-08-23 | 2018-03-06 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
-
2018
- 2018-09-27 CN CN201811133567.0A patent/CN110246090B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1731820A (zh) * | 2005-08-22 | 2006-02-08 | 上海广电（集团）有限公司中央研究院 | 增强图像的结构方法 |
| US20080079827A1 (en) * | 2006-09-28 | 2008-04-03 | Sony Corporation | Method of processing noise in image data, noise reduction unit, and imaging apparatus |
| CN103177429A (zh) * | 2013-04-16 | 2013-06-26 | 南京理工大学 | 基于fpga的红外图像细节增强系统及其方法 |
| CN103778606A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-05-07 | Tcl集团股份有限公司 | 一种图像的处理方法及相关装置 |
| CN105472205A (zh) * | 2015-11-18 | 2016-04-06 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 编码过程中的实时视频降噪方法和装置 |
| CN107767356A (zh) * | 2016-08-23 | 2018-03-06 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| YANG Y等: "Medical image enhancement algorithm based on wavelet transform", 《ELECTRONICS LETTERS》 * |
| 王松 等: "利用拓片恢复汉画像的浮雕效果", 《计算机辅助设计与图形学学报》 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111325694A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-23 | 深圳市景阳科技股份有限公司 | 图像噪声去除方法及装置 |
| CN111325694B (zh) * | 2020-02-25 | 2024-02-13 | 深圳市景阳科技股份有限公司 | 图像噪声去除方法及装置 |
| CN111539877A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-08-14 | 杭州趣维科技有限公司 | 一种漫画风格边缘增强的图像锐化方法 |
| CN111539877B (zh) * | 2020-03-17 | 2022-10-18 | 杭州小影创新科技股份有限公司 | 一种漫画风格边缘增强的图像锐化方法 |
| CN113630566A (zh) * | 2020-05-07 | 2021-11-09 | 联咏科技股份有限公司 | 像素合并方法及相关影像读出电路 |
| CN112233051A (zh) * | 2020-09-09 | 2021-01-15 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种中值滤波方法、中值滤波装置和计算机可读存储介质 |
| CN112233051B (zh) * | 2020-09-09 | 2024-05-10 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种中值滤波方法、中值滤波装置和计算机可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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