CN111598768A - 图像优化处理方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种图像优化处理方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：通过中央处理器计算图像的图像质量并根据图像质量确定调用图像处理算法的数量；根据图像的分辨率在图形处理器中申请两个显存空间；交替在两个显存空间中对图像进行处理，并在每次处理之后根据数量判断是否满足图像优化处理结束条件；当根据数量确定满足图像优化处理结束条件时结束图像优化处理过程；获取结束图像优化处理时对应的目标图像并通过图形处理器回传目标图像至中央处理器中。本发明能够自适应性的调用不同的图像处理算法对图像进行优化处理。此外，本发明还涉及区块链技术领域，所述图像可从区块链中获取。

Description

图像优化处理方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像优化处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着影视、工业、通信、医学、农业、交通等行业的发展，数字图像处理（DigitalImage Processing）技术得到了长足的发展，并且在这些行业中发挥了巨大的作用。

现有技术中，通过CPU对数字图像经过一系列算法的处理得到目的输出图像，当整体算法比较简单、运算量比较小时，CPU能够保持较好的时效性，然而当算法的流程越长，参与运算的数据量越大，算法的逻辑越复杂，这种处理流程的弊端就越来越明显，算法的时效性越来越差，尤其是在一些对实时性要求比较高的场景时将无法得到良好的应用。

因此，有必要提供一种图像优化处理方法，以快速的对图像进行优化处理，满足时效性要求。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种图像优化处理方法、装置、计算机设备及存储介质，能够自适应性的调用不同的图像处理算法对图像进行优化处理。

本发明的第一方面提供一种图像优化处理方法，所述方法包括：

通过中央处理器接收图像处理指令，其中，所述图像处理指令中携带有待处理图像；

通过所述中央处理器计算所述待处理图像的第一图像质量并根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量；

获取所述待处理图像的分辨率并根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间；

将所述待处理图像拷贝至所述第一显存空间中并调用第一图像处理算法对所述待处理图像进行第一处理得到第一图像；

根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件；

当确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，将所述第一图像保存至所述第二显存空间中并调用第二图像处理算法对所述第一图像进行第二处理得到第二图像；

当再次确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，迭代执行将所述第二图像保存至所述第一显存空间中并调用下一个第一图像处理算法对保存在所述第一显存空间中的所述第二图像进行处理得到下一个第一图像，及将所述下一个第一图像保存至所述第二显存空间中并调用下一个第二图像处理算法对保存在所述第二显存空间中的所述下一个第一图像进行处理得到下一个第二图像，直到确定满足所述图像优化处理结束条件时结束图像优化处理过程；

获取结束图像优化处理过程时对应的显存空间中的目标图像并通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中。

根据本发明的一个可选的实施例，所述根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量包括：

构建图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型；

通过所述判定模型确定与所述第一图像质量对应的调用图像处理算法的目标数量。

根据本发明的一个可选的实施例，所述构建图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型包括：

获取多个样本图像，计算每个样本图像的第二图像质量并对多个所述第二图像质量进行离散化处理得到多个图像质量范围；

获取多个图像处理算法并为每个图像处理算法进行编号；

针对每个样本图像，每次从编号为1开始获取并逐次增加1个编号的图像处理算法，调用获取的图像处理算法依次对所述样本图像进行处理得到目标样本图像；

计算每个目标样本图像的第三图像质量并确定最高的第三图像质量对应的图像处理算法为所述样本图像的目标图像处理算法；

确定每个图像质量范围中的多个第二图像质量对应的目标图像处理算法，并确定所述目标图像处理算法的最小编号为所述图像质量范围对应的调用图像处理算法的目标数量。

根据本发明的一个可选的实施例，所述根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间包括：

调用显存分配函数向驱动程序请求获取显存空间池；

在所述显存空间池中划分出两块大小一样且内部格式一致的第一显存空间和第二显存空间，每一个显存空间的大小为width*height*sizeof（float）*3，其中，width为所述待处理图像的宽，height为所述待处理图像的高。

根据本发明的一个可选的实施例，所述根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件包括：

获取待调用的图像处理算法对应的编号；

判断所述待调用的图像处理算法对应的编号是否大于所述目标数量；

当所述待调用的图像处理算法对应的编号大于所述目标数量时，确定满足图像优化处理结束条件；

当所述待调用的图像处理算法对应的编号小于或者等于所述目标数量时，确定没有满足图像优化处理结束条件。

根据本发明的一个可选的实施例，在所述通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中之后，所述方法还包括：

通过所述中央处理器向所述图形处理器发送图像处理完成的指示信息；

通过所述图形处理器调用显存释放析构函数释放所述第一显存空间和所述第二显存空间中的显存变量。

根据本发明的一个可选的实施例，所述方法还包括：

响应于接收到的图像应用指令，通过所述中央处理器对所述目标图像执行与所述图像应用指令对应的操作。

本发明的第二方面提供一种图像优化处理装置，所述装置包括：

指令接收模块，用于通过中央处理器接收图像处理指令，其中，所述图像处理指令中携带有待处理图像；

数量确定模块，用于通过所述中央处理器计算所述待处理图像的第一图像质量并根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量；

显存申请模块，用于获取所述待处理图像的分辨率并根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间；

第一处理模块，用于将所述待处理图像拷贝至所述第一显存空间中并调用第一图像处理算法对所述待处理图像进行第一处理得到第一图像；

条件判断模块，用于根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件；

第二处理模块，用于当确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，将所述第一图像保存至所述第二显存空间中并调用第二图像处理算法对所述第一图像进行第二处理得到第二图像；

交替处理模块，用于当再次确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，迭代执行将所述第二图像保存至所述第一显存空间中并调用下一个第一图像处理算法对保存在所述第一显存空间中的所述第二图像进行处理得到下一个第一图像，及将所述下一个第一图像保存至所述第二显存空间中并调用下一个第二图像处理算法对保存在所述第二显存空间中的所述下一个第一图像进行处理得到下一个第二图像，直到确定满足所述图像优化处理结束条件时结束图像优化处理过程；

图像回传模块，用于获取结束图像优化处理过程时对应的显存空间中的目标图像并通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中。

本发明的第三方面提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现所述图像优化处理方法。

本发明的第四方面提供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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述图像优化处理方法。

综上所述，本发明所述的图像优化处理方法、装置、计算机设备及存储介质，根据待处理图像的分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间，从而借助于GPU的软硬件环境，按照既定的执行顺序，交替使用第一显存空间和第二显存空间作为算法的输入或输出，避免了每个单独的算法分别申请用于保存输出结果的显存空间，不仅实现了加速优化处理图像的目的，满足时效性要求外，还达到了节省计算机资源的目的，降低了CPU的计算压力；此外，根据待处理图像的图像质量确定调用图像处理算法的数量，从而自适应性的调用不同的图像处理算法对待处理图像进行优化处理，使得对于图像质量好的待处理图像，采用少量的图像处理算法进行优化处理，以减少图像处理的过程并尽可能的保留待处理图像自身的细节信息；对于图像质量差的待处理图像，采用较多的图像处理算法进行处理，得到质量较佳的待处理图像。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的图像优化处理方法的流程图。

图2是本发明实施例二提供的图像优化处理装置的结构图。

图3是本发明实施例三提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

图1是本发明实施例一提供的图像优化处理方法的流程图。所述图像优化处理方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略。

S11，通过中央处理器接收图像处理指令，其中，所述图像处理指令中携带有待处理图像。

计算机设备可以提供一个图形用户界面，用户可以通过图形用户界面上传待处理图像，触发图像处理指令。

计算机设备中集成有中央处理器和图形处理器，并安装有图形处理器相关的驱动程序以及执行算法所需要的开发环境和基础库，中央处理器和图形处理器通过通用总线进行数据传输。

计算机设备通过中央处理器接收图像处理指令，并通过中央处理器从所述图像处理指令中获取待处理图像。

S12，通过所述中央处理器计算所述待处理图像的第一图像质量并根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量。

计算机设备计算待处理图像的图像质量，确定待处理图像的质量是好还是差，便于确定采用多少个图像处理算法对待处理图像进行优化处理。

在一个可选的实施例中，所述根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量包括：

构建图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型；

通过所述判定模型确定与所述第一图像质量对应的调用图像处理算法的目标数量。

该可选的实施例中，将不同样本图像的图像质量与调用图像处理算法的数量作为学习的对象建立判定模型，基于建立的图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型，在实际应用中能够为不同的待处理图像选择适合的图像处理算法进行优化处理。

在一个可选的实施例中，所述构建图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型包括：

获取多个样本图像，计算每个样本图像的第二图像质量并对多个所述第二图像质量进行离散化处理得到多个图像质量范围；

获取多个图像处理算法并为每个图像处理算法进行编号；

针对每个样本图像，每次从编号为1开始获取并逐次增加1个编号的图像处理算法，调用获取的图像处理算法依次对所述样本图像进行处理得到目标样本图像；

计算每个目标样本图像的第三图像质量并确定最高的第三图像质量对应的图像处理算法为所述样本图像的目标图像处理算法；

确定每个图像质量范围中的多个第二图像质量对应的目标图像处理算法，并确定所述目标图像处理算法的最小编号为所述图像质量范围对应的调用图像处理算法的目标数量。

由于不同的图像处理算法，对图像质量的提升都或多或少的存在一定的局限性，即使使用过多的图像处理算法对图像进行处理，图像质量也有可能不再提升，反而采用过多的图像处理算法耗时较长，因而，采用一定量的图像处理算法对图像进行优化处理，使得图像质量提升能够满足实际应用的同时降低处理时长。

示例性的，假设有5个图像处理算法：图像处理算法A、图像处理算法B、图像处理算法C、图像处理算法D、图像处理算法E，分别为图像处理算法A编号1、为图像处理算法B编号2、为图像处理算法C编号3、为图像处理算法D编号4、为图像处理算法E编号5。编号代表了图像处理算法的执行顺序，例如，编号为1代表了图像处理算法A第1位被执行，编号为4代表了图像处理算法在第4位被执行。

第一次，获取编号为1的图像处理算法A，然后用图像处理算法A对每一个样本图像进行处理得到第一目标样本图像；

第二次，获取编号为1的图像处理算法A和编号为2的图像处理算法B，然后先用图像处理算法A对每一个样本图像进行处理得到第一目标样本图像，再接着用图像处理算法B对每一个第一目标样本图像进行处理得到第二目标样本图像；

以此类推；

第五次，获取编号为1的图像处理算法A、编号为2的图像处理算法B、获取编号为3的图像处理算法C和编号为4的图像处理算法D及编号为5的图像处理算法E，然后先用图像处理算法A对每一个样本图像进行处理得到第一目标样本图像，再接着用图像处理算法B、图像处理算法C、图像处理算法D进行处理，最后用图像处理算法E进行处理得到第五目标样本图像。

对所有样本图像的第二图像质量进行离散化处理得到多个图像质量范围，比如[0，0.2]、[0.2，0.4]、[0.4，0.6]、[0.6，0.8]、[0.8，1]。

假设图像质量范围[0.4，0.6]对应编号为3的图像处理算法C和编号为4的图像处理算法D，则确定编号3为图像质量范围[0.4，0.6]对应的调用图像处理算法的数量。

该可选的实施例中，计算机设备中预先存储有图像质量评价算法，例如，信息熵，图像的信息熵能够代表一副图像中的信息的多少，信息熵越大，说明图像的信息越多，图像质量越好，信息熵越小，说明图像的信息越少，图像质量越差。通过将图像质量评价算法内嵌到计算机设备中，来对图像处理指令中的待处理图像的质量进行监督并确定出需要调用多少个图像处理算法来对待处理图像进行优化。对于图像质量好的待处理图像，采用少量的图像处理算法进行处理，以减少图像处理过程并尽可能的保留待处理图像自身的细节信息；对于图像质量差的待处理图像，采用较多的图像处理算法进行处理，以期得到质量较佳的待处理图像。

S13，获取所述待处理图像的分辨率并根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间。

现有技术中，图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）每调用一次算法执行一次运算，就需要开辟出一个显存空间来存放运算结果，例如，当需要调用5个算法执行5次运算时，需要开辟出5个显存空间，分别存放一个运算结果。

而本实施例，通过在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间，能够保证无论调用多少个算法，均只申请两个显存空间，避免申请过多的显存空间，造成显存的浪费。

在一个可选的实施例中，所述根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间包括：

调用显存分配函数向驱动程序请求获取显存空间池；

在所述显存空间池中划分出两块大小一样且内部格式一致的第一显存空间和第二显存空间，每一个显存空间的大小为width*height*sizeof（float）*3。

其中，width是所述待处理图像的宽，height是所述待处理图像的高，sizeof（）函数为取待处理图像像素的字节的大小，所述待处理图像的像素值为浮点型float。

该可选的实施例中，通过调用显存分配函数向GPU的驱动程序请求获取显存空间，能够实现全局开辟一次显存空间，避免了频繁的申请显存空间导致系统性能降低。此外，由于显存空间划分大了，会导致内存空间减少，影响系统的整体性能；显存空间划分小了，又会影响显卡的性能。通过根据待处理图像的分辨率划分两个显存空间，能够刚好对待处理图像进行处理，又不会造成显存空间的浪费，保证系统良好的运行。

S14，将所述待处理图像拷贝至所述第一显存空间中并调用第一图像处理算法对所述待处理图像进行第一处理得到第一图像。

计算机设备中预先存储有多个图像处理算法。其中，所述第一图像处理算法，例如，可以是灰度归一化算法。图形处理器将待处理图像拷贝至第一显存空间后，调用灰度归一化算法对所述待处理图像进行灰度归一化处理，得到灰度归一化图像。

在其他实施例中还可以先将所述待处理图像拷贝至所述第二显存空间中并调用第一图像处理算法对所述待处理图像进行第一处理得到第一图像。

S15，根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件。

计算机设备将所述调用图像处理算法的目标数量发送给图形处理器，使得图形处理器能够根据所述目标数量确定何时结束图像优化处理过程，避免过度的调用图像处理算法对所述待处理图像进行处理，浪费计算机设备的资源。

在一个可选的实施例中，所述根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件包括：

获取待调用的图像处理算法对应的编号；

判断所述待调用的图像处理算法对应的编号是否大于所述目标数量；

当所述待调用的图像处理算法对应的编号大于所述目标数量时，确定满足图像优化处理结束条件；

当所述待调用的图像处理算法对应的编号小于或者等于所述目标数量时，确定没有满足图像优化处理结束条件。

该可选的实施例中，图形处理器每次预备在调用图像处理算法进行图像优化处理操作时，先比较待调用的图像处理算法对应的编号与所述目标数量之间的大小关系，根据比较结果确定是否继续还是停止调用图像处理算法进行图像优化处理操作。

S16，当确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，将所述第一图像保存至所述第二显存空间中并调用第二图像处理算法对所述第一图像进行第二处理得到第二图像。

第二图像处理算法，例如，可以是高斯平滑滤波算法，高斯平滑滤波算法中的高斯核可以为3x3、5x5。

图形处理器将第一图像拷贝至第二显存空间后，调用高斯平滑滤波算法对所述待处理图像进行高斯平滑滤波处理，得到高斯模糊后的灰度图像。

S17，当再次确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，迭代执行将所述第二图像保存至所述第一显存空间中并调用下一个第一图像处理算法对保存在所述第一显存空间中的所述第二图像进行处理得到下一个第一图像，及将所述下一个第一图像保存至所述第二显存空间中并调用下一个第二图像处理算法对保存在所述第二显存空间中的所述下一个第一图像进行处理得到下一个第二图像，直到确定满足所述图像优化处理结束条件时结束图像优化处理过程。

图形处理器在调用第二图像处理算法对所述第一图像进行第二处理得到第二图像后，下一步预备调用下一个第一图像处理算法对所述第二图像进行处理，在此之前，仍然先比较下一个第一图像处理算法的编号与所述目标数量之间的大小关系。

示例性的，假设图形处理器预备调用下一个第一图像处理算法的编号为3，所述目标数量为3，则图形处理器将第二图像保存在第一显存空间中，并继续调用编号为3的图像处理算法C对第二图像进行优化处理。

再如，假设图形处理器预备调用下一个第一图像处理算法的编号为3，所述目标数量为2，则图形处理器停止将第二图像保存在第一显存空间中并停止调用编号为3的图像处理算法C对第二图像进行优化处理。

又如，假设图形处理器预备调用下一个第一图像处理算法的编号为3，所述目标数量为4，则图形处理器将第二图像保存在第一显存空间中，并继续调用编号为3的图像处理算法C对第二图像进行优化处理得到第三图像；图形处理器预备调用编号为4的第二图像处理算法，通过比较确定没有满足所述图像优化处理结束条件，则图形处理器将所述第三图像拷贝至第二显存空间中，并调用编号为4的第二图像处理算法D对所述第三图像进行优化处理得到第四图像；图形处理器预备用编号为5的第一图像处理算法E，通过比较确定满足了所述图像优化处理结束条件，则图形处理器不将第四图像保存到第一显存空间中，停止图像优化处理过程。

S18，获取结束图像优化处理过程时对应的显存空间中的目标图像并通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中。

例如，计算机设备将第二显存空间中的第四图像作为目标图像。

计算机设备控制中央处理器从所述第二显存空间中下载目标图像并拷贝至中央处理器的内存中。

在一个可选的实施例中，在所述通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中之后，所述方法还包括：

通过所述中央处理器向所述图形处理器发送图像处理完成的指示信息；

通过所述图形处理器调用显存释放析构函数释放所述第一显存空间和所述第二显存空间中的显存变量。

该可选的实施例，在完成待处理图像的优化处理之后，借助析构函数实现对显存变量的自动释放，不仅可以避免手动释放显存的麻烦，且释放显存后，有助于进行下一个待处理图像的优化处理。

在一个可选的实施例中，所述方法还包括：

响应于接收到的图像应用指令，通过所述中央处理器对所述目标图像执行与所述图像应用指令对应的操作。

该可选的实施例中，通过对待处理图像进行优化处理后得到的目标图像的图像质量比较高，则可以基于目标图像做各种实际的应用，实现经济价值。例如，当接收到图像搜索指令时，通过所述中央处理器从图像数据库中搜素是否存在与所述目标图像相匹配的标准图像，实现了图像的快速检索与查询。再如，当接收到图像识别指令时，通过所述中央处理器对所述目标图像进行识别，提高了待处理图像的识别效率。本实施例中，通过在借助GPU软硬件环境，利用其并行处理能力，实现加速处理图像算法的目的，以满足对时效要求比较高的应用场合。

综上所述，本发明提供的图像处理优化方法，根据待处理图像的分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间，从而借助于GPU的软硬件环境，按照既定的执行顺序，交替使用第一显存空间和第二显存空间作为算法的输入或输出，避免了每个单独的算法分别申请用于保存输出结果的显存空间，不仅实现了加速优化处理图像的目的，满足时效性要求外，还达到了节省计算机资源的目的，降低了CPU的计算压力；此外，根据待处理图像的图像质量确定调用图像处理算法的数量，从而自适应性的调用不同的图像处理算法对待处理图像进行优化处理，使得对于图像质量好的待处理图像，采用少量的图像处理算法进行优化处理，以减少图像处理的过程并尽可能的保留待处理图像自身的细节信息；对于图像质量差的待处理图像，采用较多的图像处理算法进行处理，得到质量较佳的待处理图像。

需要强调的是，为进一步保证上述待处理图像和判定模型的私密性和安全性，上述待处理图像可从区块链中获取，上述判定模型可存储于区块链的节点中。

图2是本发明实施例二提供的图像优化处理装置的结构图。

在一些实施例中，所述图像优化处理装置20可以包括多个由计算机程序段所组成的功能模块。所述图像优化处理装置20中的各个程序段的计算机程序可以存储于计算机设备的存储器中，并由所述至少一个处理器所执行，以执行（详见图1描述）图像优化处理的功能。

本实施例中，所述图像优化处理装置20根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。所述功能模块可以包括：指令接收模块201、数量确定模块202、显存申请模块203、第一处理模块204、条件判断模块205、第二处理模块206、交替处理模块207、图像回传模块208、显存释放模块209及操作执行模块210。本发明所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。在本实施例中，关于各模块的功能将在后续的实施例中详述。

所述指令接收模块201，用于通过中央处理器接收图像处理指令，其中，所述图像处理指令中携带有待处理图像。

计算机设备可以提供一个图形用户界面，用户可以通过图形用户界面上传待处理图像，触发图像处理指令。

计算机设备中集成有中央处理器和图形处理器，并安装有图形处理器相关的驱动程序以及执行算法所需要的开发环境和基础库，中央处理器和图形处理器通过通用总线进行数据传输。

计算机设备通过中央处理器接收图像处理指令，并通过中央处理器从所述图像处理指令中获取待处理图像。

所述数量确定模块202，用于通过所述中央处理器计算所述待处理图像的第一图像质量并根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量。

计算机设备计算待处理图像的图像质量，确定待处理图像的质量是好还是差，便于确定采用多少个图像处理算法对待处理图像进行优化处理。

在一个可选的实施例中，所述数量确定模块202根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量包括：

构建图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型；

通过所述判定模型确定与所述第一图像质量对应的调用图像处理算法的目标数量。

该可选的实施例中，将不同样本图像的图像质量与调用图像处理算法的数量作为学习的对象建立判定模型，基于建立的图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型，在实际应用中能够为不同的待处理图像选择适合的图像处理算法进行优化处理。

在一个可选的实施例中，所述构建图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型包括：

获取多个样本图像，计算每个样本图像的第二图像质量并对多个所述第二图像质量进行离散化处理得到多个图像质量范围；

获取多个图像处理算法并为每个图像处理算法进行编号；

针对每个样本图像，每次从编号为1开始获取并逐次增加1个编号的图像处理算法，调用获取的图像处理算法依次对所述样本图像进行处理得到目标样本图像；

计算每个目标样本图像的第三图像质量并确定最高的第三图像质量对应的图像处理算法为所述样本图像的目标图像处理算法；

确定每个图像质量范围中的多个第二图像质量对应的目标图像处理算法，并确定所述目标图像处理算法的最小编号为所述图像质量范围对应的调用图像处理算法的目标数量。

由于不同的图像处理算法，对图像质量的提升都或多或少的存在一定的局限性，即使使用过多的图像处理算法对图像进行处理，图像质量也有可能不再提升，反而采用过多的图像处理算法耗时较长，因而，采用一定量的图像处理算法对图像进行优化处理，使得图像质量提升能够满足实际应用的同时降低处理时长。

示例性的，假设有5个图像处理算法：图像处理算法A、图像处理算法B、图像处理算法C、图像处理算法D、图像处理算法E，分别为图像处理算法A编号1、为图像处理算法B编号2、为图像处理算法C编号3、为图像处理算法D编号4、为图像处理算法E编号5。编号代表了图像处理算法的执行顺序，例如，编号为1代表了图像处理算法A第1位被执行，编号为4代表了图像处理算法在第4位被执行。

第一次，获取编号为1的图像处理算法A，然后用图像处理算法A对每一个样本图像进行处理得到第一目标样本图像；

第二次，获取编号为1的图像处理算法A和编号为2的图像处理算法B，然后先用图像处理算法A对每一个样本图像进行处理得到第一目标样本图像，再接着用图像处理算法B对每一个第一目标样本图像进行处理得到第二目标样本图像；

以此类推；

第五次，获取编号为1的图像处理算法A、编号为2的图像处理算法B、获取编号为3的图像处理算法C和编号为4的图像处理算法D及编号为5的图像处理算法E，然后先用图像处理算法A对每一个样本图像进行处理得到第一目标样本图像，再接着用图像处理算法B、图像处理算法C、图像处理算法D进行处理，最后用图像处理算法E进行处理得到第五目标样本图像。

对所有样本图像的第二图像质量进行离散化处理得到多个图像质量范围，比如[0，0.2]、[0.2，0.4]、[0.4，0.6]、[0.6，0.8]、[0.8，1]。

假设图像质量范围[0.4，0.6]对应编号为3的图像处理算法C和编号为4的图像处理算法D，则确定编号3为图像质量范围[0.4，0.6]对应的调用图像处理算法的数量。

该可选的实施例中，计算机设备中预先存储有图像质量评价算法，例如，信息熵，图像的信息熵能够代表一副图像中的信息的多少，信息熵越大，说明图像的信息越多，图像质量越好，信息熵越小，说明图像的信息越少，图像质量越差。通过将图像质量评价算法内嵌到计算机设备中，来对图像处理指令中的待处理图像的质量进行监督并确定出需要调用多少个图像处理算法来对待处理图像进行优化。对于图像质量好的待处理图像，采用少量的图像处理算法进行处理，以减少图像处理过程并尽可能的保留待处理图像自身的细节信息；对于图像质量差的待处理图像，采用较多的图像处理算法进行处理，以期得到质量较佳的待处理图像。

所述显存申请模块203，用于获取所述待处理图像的分辨率并根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间。

现有技术中，图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）每调用一次算法执行一次运算，就需要开辟出一个显存空间来存放运算结果，例如，当需要调用5个算法执行5次运算时，需要开辟出5个显存空间，分别存放一个运算结果。

而本实施例，通过在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间，能够保证无论调用多少个算法，均只申请两个显存空间，避免申请过多的显存空间，造成显存的浪费。

在一个可选的实施例中，所述显存申请模块203根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间包括：

调用显存分配函数向驱动程序请求获取显存空间池；

在所述显存空间池中划分出两块大小一样且内部格式一致的第一显存空间和第二显存空间，每一个显存空间的大小为width*height*sizeof（float）*3。

其中，width是所述待处理图像的宽，height是所述待处理图像的高，sizeof（）函数为取待处理图像像素的字节的大小，所述待处理图像的像素值为浮点型float。

该可选的实施例中，通过调用显存分配函数向GPU的驱动程序请求获取显存空间，能够实现全局开辟一次显存空间，避免了频繁的申请显存空间导致系统性能降低。此外，由于显存空间划分大了，会导致内存空间减少，影响系统的整体性能；显存空间划分小了，又会影响显卡的性能。通过根据待处理图像的分辨率划分两个显存空间，能够刚好对待处理图像进行处理，又不会造成显存空间的浪费，保证系统良好的运行。

所述第一处理模块204，用于将所述待处理图像拷贝至所述第一显存空间中并调用第一图像处理算法对所述待处理图像进行第一处理得到第一图像。

计算机设备中预先存储有多个图像处理算法。其中，所述第一图像处理算法，例如，可以是灰度归一化算法。图形处理器将待处理图像拷贝至第一显存空间后，调用灰度归一化算法对所述待处理图像进行灰度归一化处理，得到灰度归一化图像。

在其他实施例中还可以先将所述待处理图像拷贝至所述第二显存空间中并调用第一图像处理算法对所述待处理图像进行第一处理得到第一图像。

所述条件判断模块205，用于根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件。

计算机设备将所述调用图像处理算法的目标数量发送给图形处理器，使得图形处理器能够根据所述目标数量确定何时结束图像优化处理过程，避免过度的调用图像处理算法对所述待处理图像进行处理，浪费计算机设备的资源。

在一个可选的实施例中，所述条件判断模块205根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件包括：

获取待调用的图像处理算法对应的编号；

判断所述待调用的图像处理算法对应的编号是否大于所述目标数量；

当所述待调用的图像处理算法对应的编号大于所述目标数量时，确定满足图像优化处理结束条件；

当所述待调用的图像处理算法对应的编号小于或者等于所述目标数量时，确定没有满足图像优化处理结束条件。

该可选的实施例中，图形处理器每次预备在调用图像处理算法进行图像优化处理操作时，先比较待调用的图像处理算法对应的编号与所述目标数量之间的大小关系，根据比较结果确定是否继续还是停止调用图像处理算法进行图像优化处理操作。

所述第二处理模块206，用于当确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，将所述第一图像保存至所述第二显存空间中并调用第二图像处理算法对所述第一图像进行第二处理得到第二图像。

第二图像处理算法，例如，可以是高斯平滑滤波算法，高斯平滑滤波算法中的高斯核可以为3x3、5x5。

图形处理器将第一图像拷贝至第二显存空间后，调用高斯平滑滤波算法对所述待处理图像进行高斯平滑滤波处理，得到高斯模糊后的灰度图像。

所述交替处理模块207，用于当再次确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，迭代执行将所述第二图像保存至所述第一显存空间中并调用下一个第一图像处理算法对保存在所述第一显存空间中的所述第二图像进行处理得到下一个第一图像，及将所述下一个第一图像保存至所述第二显存空间中并调用下一个第二图像处理算法对保存在所述第二显存空间中的所述下一个第一图像进行处理得到下一个第二图像，直到确定满足所述图像优化处理结束条件时结束图像优化处理过程。

图形处理器在调用第二图像处理算法对所述第一图像进行第二处理得到第二图像后，下一步预备调用下一个第一图像处理算法对所述第二图像进行处理，在此之前，仍然先比较下一个第一图像处理算法的编号与所述目标数量之间的大小关系。

示例性的，假设图形处理器预备调用下一个第一图像处理算法的编号为3，所述目标数量为3，则图形处理器将第二图像保存在第一显存空间中，并继续调用编号为3的图像处理算法C对第二图像进行优化处理。

再如，假设图形处理器预备调用下一个第一图像处理算法的编号为3，所述目标数量为2，则图形处理器停止将第二图像保存在第一显存空间中并停止调用编号为3的图像处理算法C对第二图像进行优化处理。

又如，假设图形处理器预备调用下一个第一图像处理算法的编号为3，所述目标数量为4，则图形处理器将第二图像保存在第一显存空间中，并继续调用编号为3的图像处理算法C对第二图像进行优化处理得到第三图像；图形处理器预备调用编号为4的第二图像处理算法，通过比较确定没有满足所述图像优化处理结束条件，则图形处理器将所述第三图像拷贝至第二显存空间中，并调用编号为4的第二图像处理算法D对所述第三图像进行优化处理得到第四图像；图形处理器预备用编号为5的第一图像处理算法E，通过比较确定满足了所述图像优化处理结束条件，则图形处理器不将第四图像保存到第一显存空间中，停止图像优化处理过程。

所述图像回传模块208，用于获取结束图像优化处理过程时对应的显存空间中的目标图像并通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中。

例如，计算机设备将第二显存空间中的第四图像作为目标图像。

计算机设备控制中央处理器从所述第二显存空间中下载目标图像并拷贝至中央处理器的内存中。

所述显存释放模块209，用于通过所述中央处理器向所述图形处理器发送图像处理完成的指示信息；通过所述图形处理器调用显存释放析构函数释放所述第一显存空间和所述第二显存空间中的显存变量。

该可选的实施例，在完成待处理图像的优化处理之后，借助析构函数实现对显存变量的自动释放，不仅可以避免手动释放显存的麻烦，且释放显存后，有助于进行下一个待处理图像的优化处理。

所述操作执行模块210，用于响应于接收到的图像应用指令，通过所述中央处理器对所述目标图像执行与所述图像应用指令对应的操作。

该可选的实施例中，通过对待处理图像进行优化处理后得到的目标图像的图像质量比较高，则可以基于目标图像做各种实际的应用，实现经济价值。例如，当接收到图像搜索指令时，通过所述中央处理器从图像数据库中搜素是否存在与所述目标图像相匹配的标准图像，实现了图像的快速检索与查询。再如，当接收到图像识别指令时，通过所述中央处理器对所述目标图像进行识别，提高了待处理图像的识别效率。本实施例中，通过在借助GPU软硬件环境，利用其并行处理能力，实现加速处理图像算法的目的，以满足对时效要求比较高的应用场合。

综上所述，本发明提供的图像处理优化装置，根据待处理图像的分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间，从而借助于GPU的软硬件环境，按照既定的执行顺序，交替使用第一显存空间和第二显存空间作为算法的输入或输出，避免了每个单独的算法分别申请用于保存输出结果的显存空间，不仅实现了加速优化处理图像的目的，满足时效性要求外，还达到了节省计算机资源的目的，降低了CPU的计算压力；此外，根据待处理图像的图像质量确定调用图像处理算法的数量，从而自适应性的调用不同的图像处理算法对待处理图像进行优化处理，使得对于图像质量好的待处理图像，采用少量的图像处理算法进行优化处理，以减少图像处理的过程并尽可能的保留待处理图像自身的细节信息；对于图像质量差的待处理图像，采用较多的图像处理算法进行处理，得到质量较佳的待处理图像。

为进一步保证上述待处理图像和判定模型的私密性和安全性，上述待处理图像可从区块链中获取，上述判定模型可存储于区块链的节点中。

参阅图3所示，为本发明实施例三提供的计算机设备的结构示意图。在本发明较佳实施例中，所述计算机设备3包括存储器31、至少一个处理器32、至少一条通信总线33及收发器34。

本领域技术人员应该了解，图3示出的计算机设备的结构并不构成本发明实施例的限定，既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述计算机设备3还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置。

在一些实施例中，所述计算机设备3是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的计算机设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路、可编程门阵列、数字处理器及嵌入式设备等。所述计算机设备3还可包括客户设备，所述客户设备包括但不限于任何一种可与客户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、数码相机等。

需要说明的是，所述计算机设备3仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本发明，也应包含在本发明的保护范围以内，并以引用方式包含于此。

在一些实施例中，所述存储器31中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器32执行时实现如所述的图像优化处理方法中的全部或者部分步骤。所述存储器31包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、可编程只读存储器（Programmable Read-Only Memory，PROM）、可擦除可编程只读存储器（Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM）、一次可编程只读存储器（One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM）、电子擦除式可复写只读存储器（Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、只读光盘（Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM）或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

进一步地，所述计算机可读存储介质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等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

在一些实施例中，所述至少一个处理器32是所述计算机设备3的控制核心（Control Unit），利用各种接口和线路连接整个计算机设备3的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器31内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器31内的数据，以执行计算机设备3的各种功能和处理数据。例如，所述至少一个处理器32执行所述存储器中存储的计算机程序时实现本发明实施例中所述的图像优化处理方法的全部或者部分步骤；或者实现图像优化处理装置的全部或者部分功能。所述至少一个处理器32可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。

在一些实施例中，所述至少一条通信总线33被设置为实现所述存储器31以及所述至少一个处理器32等之间的连接通信。

尽管未示出，所述计算机设备3还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选的，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器32逻辑相连，从而通过电源管理装置实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述计算机设备3还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，计算机设备，或者网络设备等）或处理器（processor）执行本发明各个实施例所述方法的部分。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种图像优化处理方法，其特征在于，所述方法包括：

通过中央处理器接收图像处理指令，其中，所述图像处理指令中携带有待处理图像；

通过所述中央处理器计算所述待处理图像的第一图像质量并根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量；

获取所述待处理图像的分辨率并根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间；

将所述待处理图像拷贝至所述第一显存空间中并调用第一图像处理算法对所述待处理图像进行第一处理得到第一图像；

根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件；

当确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，将所述第一图像保存至所述第二显存空间中并调用第二图像处理算法对所述第一图像进行第二处理得到第二图像；

当再次确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，迭代执行将所述第二图像保存至所述第一显存空间中并调用下一个第一图像处理算法对保存在所述第一显存空间中的所述第二图像进行处理得到下一个第一图像，及将所述下一个第一图像保存至所述第二显存空间中并调用下一个第二图像处理算法对保存在所述第二显存空间中的所述下一个第一图像进行处理得到下一个第二图像，直到确定满足所述图像优化处理结束条件时结束图像优化处理过程；

获取结束图像优化处理过程时对应的显存空间中的目标图像并通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中。

2.如权利要求1所述的图像优化处理方法，其特征在于，所述根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量包括：

构建图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型；

通过所述判定模型确定与所述第一图像质量对应的调用图像处理算法的目标数量。

3.如权利要求2所述的图像优化处理方法，其特征在于，所述构建图像质量范围与调用图像处理算法的数量之间的判定模型包括：

获取多个样本图像，计算每个样本图像的第二图像质量并对多个所述第二图像质量进行离散化处理得到多个图像质量范围；

获取多个图像处理算法并为每个图像处理算法进行编号；

针对每个样本图像，每次从编号为1开始获取并逐次增加1个编号的图像处理算法，调用获取的图像处理算法依次对所述样本图像进行处理得到目标样本图像；

计算每个目标样本图像的第三图像质量并确定最高的第三图像质量对应的图像处理算法为所述样本图像的目标图像处理算法；

确定每个图像质量范围中的多个第二图像质量对应的目标图像处理算法，并确定所述目标图像处理算法的最小编号为所述图像质量范围对应的调用图像处理算法的目标数量。

4.如权利要求1所述的图像优化处理方法，其特征在于，所述根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间包括：

调用显存分配函数向驱动程序请求获取显存空间池；

在所述显存空间池中划分出两块大小一样且内部格式一致的第一显存空间和第二显存空间，每一个显存空间的大小为width*height*sizeof（float）*3，其中，width为所述待处理图像的宽，height为所述待处理图像的高。

5.如权利要求1所述的图像优化处理方法，其特征在于，所述根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件包括：

获取待调用的图像处理算法对应的编号；

判断所述待调用的图像处理算法对应的编号是否大于所述目标数量；

当所述待调用的图像处理算法对应的编号大于所述目标数量时，确定满足图像优化处理结束条件；

当所述待调用的图像处理算法对应的编号小于或者等于所述目标数量时，确定没有满足图像优化处理结束条件。

6.如权利要求1至5中任意一项所述的图像优化处理方法，其特征在于，在所述通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中之后，所述方法还包括：

通过所述中央处理器向所述图形处理器发送图像处理完成的指示信息；

通过所述图形处理器调用显存释放析构函数释放所述第一显存空间和所述第二显存空间中的显存变量。

7.如权利要求1至5中任意一项所述的图像优化处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于接收到的图像应用指令，通过所述中央处理器对所述目标图像执行与所述图像应用指令对应的操作。

8.一种图像优化处理装置，其特征在于，所述装置包括：

指令接收模块，用于通过中央处理器接收图像处理指令，其中，所述图像处理指令中携带有待处理图像；

数量确定模块，用于通过所述中央处理器计算所述待处理图像的第一图像质量并根据所述第一图像质量确定调用图像处理算法的目标数量；

显存申请模块，用于获取所述待处理图像的分辨率并根据所述分辨率在图形处理器中申请第一显存空间和第二显存空间；

第一处理模块，用于将所述待处理图像拷贝至所述第一显存空间中并调用第一图像处理算法对所述待处理图像进行第一处理得到第一图像；

条件判断模块，用于根据所述目标数量判断是否满足图像优化处理结束条件；

第二处理模块，用于当确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，将所述第一图像保存至所述第二显存空间中并调用第二图像处理算法对所述第一图像进行第二处理得到第二图像；

交替处理模块，用于当再次确定没有满足所述图像优化处理结束条件时，迭代执行将所述第二图像保存至所述第一显存空间中并调用下一个第一图像处理算法对保存在所述第一显存空间中的所述第二图像进行处理得到下一个第一图像，及将所述下一个第一图像保存至所述第二显存空间中并调用下一个第二图像处理算法对保存在所述第二显存空间中的所述下一个第一图像进行处理得到下一个第二图像，直到确定满足所述图像优化处理结束条件时结束图像优化处理过程；

图像回传模块，用于获取结束图像优化处理过程时对应的显存空间中的目标图像并通过所述图形处理器回传所述目标图像至所述中央处理器中。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述图像优化处理方法。

10.一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至7中任意一项所述图像优化处理方法。

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