CN111859210A - 图像处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
图像处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111859210A CN111859210A CN201910354511.6A CN201910354511A CN111859210A CN 111859210 A CN111859210 A CN 111859210A CN 201910354511 A CN201910354511 A CN 201910354511A CN 111859210 A CN111859210 A CN 111859210A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- training
- target
- definition
- target image
- 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.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 109
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 102
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 31
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000009877 rendering Methods 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/957—Browsing optimisation, e.g. caching or content distillation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4046—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting using neural networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4053—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on super-resolution, i.e. the output image resolution being higher than the sensor resolution
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质,通过获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。本发明中通过对终端上显示的网页中待高清化图像进行高清化处理,并将终端上显示的网页中的待高清化图像替换为高清化处理后的目标图像,可以提高终端显示的网页的图像质量,从而可提高网页的页面效果,提高用户的浏览体验。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着网络技术的发展,互联网极大地影响着人们的生活,人们可以通过网络获取到丰富的信息和知识。
在人们浏览网页过程中,经常会发现网页中存在图片质量很差、不清晰的情况,其是由很多原因导致的,例如网页中的图片是原图片的缩略图,再如有些网页中的文字被多次转载或抄袭导致图片被压缩、失真等,均会导致图片质量变差,导致网页的页面效果较差,大大降低用户的浏览体验。
发明内容
本发明提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质,以提高终端显示的网页中的图像质量,从而提高网页的页面效果,提高用户的浏览体验。
本发明的第一方面是提供一种图像处理方法,包括:
获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;
将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;
采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。
本发明的第二方面是提供一种图像处理装置,包括:
获取模块,用于获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;
图像处理模块,用于将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;
替换模块,用于采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。
本发明的第三方面是提供一种终端,包括:
存储器;
处理器;以及
计算机程序;
其中,所述计算机程序存储在所述存储器中,并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。
本发明的第四方面是提供一种计算机可读存储介质,其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如第一方面所述的方法。
本发明提供的图像处理方法、装置、设备及存储介质,通过获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。本发明中通过对终端上显示的网页中待高清化图像进行高清化处理,并将终端上显示的网页中的待高清化图像替换为高清化处理后的目标图像,可以提高终端显示的网页的图像质量,从而可提高网页的页面效果,提高用户的浏览体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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图像处理方法流程图;
图2为本发明另一实施例提供的图像处理方法流程图;
图3为本发明另一实施例提供的图像处理方法流程图;
图4为本发明另一实施例提供的图像处理方法流程图;
图5为本发明另一实施例提供的图像处理方法流程图;
图6为本发明实施例提供的图像处理装置的结构图;
图7为本发明实施例提供的终端的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,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他实施例,都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的图像处理方法流程图。本实施例提供了一种图像处理方法,执行主体可为手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant,PDA)、智能穿戴设备等终端,该方法具体步骤如下:
S101、获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸。
在本实施例中,当终端打开某一网页时可确定该网页中的待高清化图像,其中待高清化图像为低清晰度的图像,例如被多次转载或被压缩导致清晰度降低的图像,或者在终端界面中被放大显示的图像等等,本实施例中以原始尺寸(原始图像的尺寸)小于实际显示尺寸(在终端网页界面中显示的尺寸)的图像作为待高清化图像,其中可从图像的img标签中获取原始尺寸和实际显示尺寸,其中img(image)标签是网页术语,是HTML(Hyper TextMarkup Language,超文本标记语言)中的图片标签,当原始尺寸小于实际显示尺寸,例如原始尺寸为20×18像素,而实际显示尺寸为40×36像素,则确定为待高清化图像。具体的,可在所述终端上显示的网页被打开并完成渲染后,遍历所述网页中所有图像,判断是否存在所述待高清化图像。其中,所述遍历所述网页中所有图像,判断是否存在所述待高清化图像,包括:
遍历所述网页中所有图像的img标签,将任一图像的img标签中包括的原始尺寸和实际显示尺寸进行比较,若原始尺寸小于实际显示尺寸,则确定该图像为所述待高清化图像。
当然,本实施例中采用其他方法确定终端上显示的网页中待高清化图像亦可,此处不再赘述。
在确定页面中待高清化图像后,获取待高清化图像的原始图像,例如从待高清化图像的img标签获取src路径内容,其中src是source的简写,是img标签中表征图片路径的属性,根据该src路径内容即可获取原始图像;此外还需要从待高清化图像的img标签获取实际显示尺寸。
S102、将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸。
在本实施例中,预先训练的图像处理模型可以为神经网络模型,通过输入低清晰度的图像和目标尺寸,能够通过插入像素等方法实现输出满足目标尺寸的高清图像,具体的例如可采用超分辨率技术(Super-Resolution,SR)等。本实施例中将待高清化图像的原始图像和实际显示尺寸输入到图像处理模型中,从而可得到所需要的高清化处理后的目标图像。
S103、采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。
在本实施例中,在得到高清化处理后的目标图像后,可将终端上显示的网页中的待高清化图像替换为高清化处理后的目标图像,从而使得网页中显示的图像为高清图像(也即高清化处理后的目标图像),提高网页中图片的质量,从而提高用户的浏览体验。需要说明的是,本实施例中替换的仅仅是终端侧网页中的待高清图像,而不替换网站服务器中的图像,保证网站服务器能够正常提供网页资源。
本实施例提供的图像处理方法,通过获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。本实施例中通过对终端上显示的网页中待高清化图像进行高清化处理,并将终端上显示的网页中的待高清化图像替换为高清化处理后的目标图像,可以提高终端显示的网页的图像质量,从而可提高网页的页面效果,提高用户的浏览体验。
在上述实施例的基础上,如图2所示,S101所述的获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸,包括:
S1011、根据所述待高清化图像的img标签获取所述待高清化图像的src路径内容以及所述实际显示尺寸;
S1012、根据所述待高清化图像的src路径内容获取所述原始图像。
在本实施例中,可从待高清化图像的img标签中获取待高清化图像的src路径内容,其中待高清化图像的src路径内容可以包括原始图像的base64编码,可通过将原始图像的base64编码转换为图片的形式获取原始图像,其中转换过程采用现有的转换方法,此处不再赘述;或者也可包括原始图像的存储路径,从原始图像的存储路径获取原始图像。对于待高清化图像的实际显示尺寸,可从待高清化图像的img标签中直接获取。
在上述任一实施例的基础上,如图3所示,S103所述采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像,包括:
S1031、根据所述目标图像获取所述目标图像的src路径内容;
S1032、用所述目标图像的src路径内容替换所述终端上显示的网页中待高清化图像的src路径内容,并对替换后的网页进行渲染。
在本实施例中,可根据目标图像获取所述目标图像的src路径内容,同样的,目标图像的src路径内容也可包括目标图像的base64编码、或者目标图像的存储路径,可用目标图像的src路径内容替换终端上显示的网页中待高清化图像的src路径内容,具体的,替换过程不限于相同形式的src路径内容,也即base64编码可以相互替换,存储路径也可以相互替换,base64编码与存储路径也可相互替换。在完成替换后,终端对网页进行重新渲染,其中终端可对整个网页进行重新渲染,也可仅对替换部分进行传染。
作为上述各实施例的进一步改进,在一种可选实施例中,所述图像处理模型配置于服务器上;其中服务器可以是网站服务器,也可以使单独的服务器。
相应的,上述实施例中,如图4所示,S101所述的将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,可包括:
S201、将所述原始图像和所述实际显示尺寸发送给所述服务器,以使所述服务器将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入所述图像处理模型中获取所述目标图像。
在本实施例中,终端可通过HTTP或HTTPS等网络请求将所述原始图像和所述实际显示尺寸发送给服务器,服务器在接收到所述原始图像和所述实际显示尺寸后,将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入到其图像处理模型中,输出高清化处理后的目标图像。
S202、接收所述服务器发送的所述目标图像、或者所述目标图像的src路径内容,其中所述目标图像的src路径内容包括所述服务器获取的所述目标图像的base64编码、或所述目标图像在所述服务器上的存储路径。
在本实施例中,在服务器的图像处理模型输出所述目标图像后,服务器可进行如下三种操作的任意一种:
1)服务器将目标图像发送给终端,以使终端根据目标图像获取目标图像的src路径内容(包括目标图像的base64编码或在终端本地的存储路径)、再进行网页中src路径的替换;
2)服务器将目标图像转换为base64编码,作为所述目标图像的src路径内容,然后将述目标图像的src路径内容发送给终端,以使终端省略获取目标图像的src路径内容的步骤、直接进行网页中src路径的替换;
3)服务器存储所述目标图像,然后服务器获取目标图像在所述服务器上的存储路径,作为所述目标图像的src路径内容,然后将述目标图像的src路径内容发送给终端,以使终端省略获取目标图像的src路径内容的步骤、直接进行网页中src路径的替换。
在另一种可选实施例中,所述图像处理模型配置于所述终端上,需要说明的是,图像处理模型可以是直接在终端上完成训练过程的,也可以是在服务器上完成训练后加载到终端上的(例如通过HTTP或HTTPS等网络请求从服务器获取、再进行模型加载)。
相应的,上述实施例中,S101所述的将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,可包括:
通过模型执行器将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中获取所述目标图像。
在本实施例中,通过模型执行器在终端本地即可完成对原始图像的高清化处理,得到高清化处理后的目标图像。
进一步的,S1031所述的根据所述目标图像获取所述目标图像的src路径内容,包括:
根据所述目标图像获取所述目标图像的base64编码,作为所述目标图像的src路径内容;或者
将所述目标图像存储到储存单元中,以所述目标图像在所述储存单元中存储路径作为所述目标图像的src路径内容。
在本实施例中,当终端得到高清化处理后的目标图像后,终端可将目标图像转换为base64编码,作为所述目标图像的src路径内容;也可由终端将目标图像存储到储存单元中,然后获取目标图像在储存单元中存储路径作为所述目标图像的src路径内容。需要说明的是,本实施例中的目标图像的src路径内容获取方法也适用于上述终端从服务器获取目标图像的情况。
在上述任一实施例的基础上,对于已经进行过图像替换的网页,可将目标图像(或目标图像的src路径内容)进行缓存,当该网页被再次打开、并且实际显示尺寸未发生变化的情况下,可直接从缓存中获取目标图像再次进行替换,而不需要再次通过图像处理模型获取所述目标图像。
在上述任一实施例的基础上,如图5所示,所述方法还包括图像处理模型的训练过程,需要说明的是该训练过程可由终端和/或服务器执行,具体可包括:
S301、获取多组训练图像,其中每组训练图像包括一个第一训练图像以及与所述第一训练图像对应的至少一个第二训练图像,其中所述第二训练图像的清晰度较所述第一训练图像高。
在本实施例中,可首先获取多组训练图像作为训练图像集合,其中每组训练图像包括一个第一训练图像以及与第一训练图像对应的至少一个第二训练图像,其中第一训练图像为低清晰度图像,而第二训练图像为第一训练图像对应的高清图像,其中至少一个第二训练图像的清晰度和/或尺寸可各不相同。
S302、确定至少一个训练目标尺寸,获取满足所述训练目标尺寸的第二训练图像。
在本实施例中,在进行训练前可确定至少一个训练目标尺寸,其中训练目标尺寸可为预先设置的尺寸,也可随机生成,然后根据至少一个第二训练图像获取满足所述训练目标尺寸的第二训练图像,其中至少一个第二训练图像中若包括满足训练目标尺寸的,可直接作为所述训练目标尺寸的第二训练图像,若不包括满足训练目标尺寸的,则对所述至少一个第二训练图像进行图像处理(例如缩放、剪裁等)获取满足训练目标尺寸的第二训练图像。
S303、根据所述第一训练图像、满足所述训练目标尺寸的第二训练图像、以及所述训练目标尺寸,对所述图像处理模型进行训练。
在本实施例中,将所述第一训练图像、所述训练目标尺寸作为图像处理模型的输入,将满足所述训练目标尺寸的第二训练图像作为图像处理模型的输出,对所述图像处理模型进行训练,其中训练过程可采用现有的模型训练方法,此处不再赘述。更具体的,还可从所述多组训练图像中选取若干组训练图像作为测试集,对训练好的图像处理模型进行测试。
图6为本发明实施例提供的图像处理装置的结构图。本实施例提供的图像处理装置可以执行上述图像处理方法实施例提供的处理流程,如图6所示,所述图像处理装置包括:获取模块41、图像处理模块42以及替换模块43。
获取模块41,用于获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;
图像处理模块42,用于将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;
替换模块43,用于采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。
在上述任一实施例的基础上,所述获取模块41用于:
根据所述待高清化图像的img标签获取所述待高清化图像的src路径内容以及所述实际显示尺寸;
根据所述待高清化图像的src路径内容获取所述原始图像。
在上述任一实施例的基础上,所述替换模块43用于:
根据所述目标图像获取所述目标图像的src路径内容;
用所述目标图像的src路径内容替换所述终端上显示的网页中待高清化图像的src路径内容,并对替换后的网页进行渲染。
在上述任一实施例的基础上,所述图像处理模型配置于服务器上;
所述图像处理模块42用于:
将所述原始图像和所述实际显示尺寸发送给所述服务器,以使所述服务器将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入所述图像处理模型中获取所述目标图像;
接收所述服务器发送的所述目标图像、或者所述目标图像的src路径内容,其中所述目标图像的src路径内容包括所述服务器获取的所述目标图像的base64编码、或所述目标图像在所述服务器上的存储路径。
在上述任一实施例的基础上,所述图像处理模型配置于所述终端上;
所述图像处理模块42用于:
通过模型执行器将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中获取所述目标图像。
在上述任一实施例的基础上,所述替换模块43用于:
根据所述目标图像获取所述目标图像的base64编码,作为所述目标图像的src路径内容;或者
将所述目标图像存储到储存单元中,以所述目标图像在所述储存单元中存储路径作为所述目标图像的src路径内容。
在上述任一实施例的基础上,所述获取模块41还用于:
在所述终端上显示的网页被打开并完成渲染后,遍历所述网页中所有图像,判断是否存在所述待高清化图像。
在上述任一实施例的基础上,所述获取模块41用于:
遍历所述网页中所有图像的img标签,将任一图像的img标签中包括的原始尺寸和实际显示尺寸进行比较,若原始尺寸小于实际显示尺寸,则确定该图像为所述待高清化图像。
在上述任一实施例的基础上,所述装置还包括训练模块,用于:
获取多组训练图像,其中每组训练图像包括一个第一训练图像以及与所述第一训练图像对应的至少一个第二训练图像,其中所述第二训练图像的清晰度较所述第一训练图像高;
确定至少一个训练目标尺寸,获取满足所述训练目标尺寸的第二训练图像;
根据所述第一训练图像、满足所述训练目标尺寸的第二训练图像、以及所述训练目标尺寸,对所述图像处理模型进行训练。
本发明实施例提供的图像处理装置可以具体用于执行上述图1-5所提供的方法实施例,具体功能此处不再赘述。
本发明实施例提供的图像处理装置,通过获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。本实施例中通过对终端上显示的网页中待高清化图像进行高清化处理,并将终端上显示的网页中的待高清化图像替换为高清化处理后的目标图像,可以提高终端显示的网页的图像质量,从而可提高网页的页面效果,提高用户的浏览体验。
图7为本发明实施例提供的终端的结构示意图。本发明实施例提供的终端可以执行图像处理方法实施例提供的处理流程,如图7所示,终端50包括存储器51、处理器52、计算机程序和通讯接口53;其中,计算机程序存储在存储器51中,并被配置为由处理器52执行以上实施例所述的图像处理方法。
图7所示实施例的终端可用于执行上述图像处理方法实施例的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
另外,本实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行以实现上述实施例所述的图像处理方法。
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信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所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,在本发明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,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元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。上述软件功能单元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,服务器,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步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能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模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,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,或者对其中部分或者全部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发明各实施例技术方案的范围。
Claims (20)
1.一种图像处理方法,其特征在于,包括:
获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;
将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;
采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸,包括:
根据所述待高清化图像的img标签获取所述待高清化图像的src路径内容以及所述实际显示尺寸;
根据所述待高清化图像的src路径内容获取所述原始图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像,包括:
根据所述目标图像获取所述目标图像的src路径内容;
用所述目标图像的src路径内容替换所述终端上显示的网页中待高清化图像的src路径内容,并对替换后的网页进行渲染。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述图像处理模型配置于服务器上;
所述将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,包括:
将所述原始图像和所述实际显示尺寸发送给所述服务器,以使所述服务器将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入所述图像处理模型中获取所述目标图像;
接收所述服务器发送的所述目标图像、或者所述目标图像的src路径内容,其中所述目标图像的src路径内容包括所述服务器获取的所述目标图像的base64编码、或所述目标图像在所述服务器上的存储路径。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述图像处理模型配置于所述终端上;
所述将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,包括:
通过模型执行器将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中获取所述目标图像。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标图像获取所述目标图像的src路径内容,包括:
根据所述目标图像获取所述目标图像的base64编码,作为所述目标图像的src路径内容;或者
将所述目标图像存储到储存单元中,以所述目标图像在所述储存单元中存储路径作为所述目标图像的src路径内容。
7.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸前,还包括:
在所述终端上显示的网页被打开并完成渲染后,遍历所述网页中所有图像,判断是否存在所述待高清化图像。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述遍历所述网页中所有图像,判断是否存在所述待高清化图像,包括:
遍历所述网页中所有图像的img标签,将任一图像的img标签中包括的原始尺寸和实际显示尺寸进行比较,若原始尺寸小于实际显示尺寸,则确定该图像为所述待高清化图像。
9.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取多组训练图像,其中每组训练图像包括一个第一训练图像以及与所述第一训练图像对应的至少一个第二训练图像,其中所述第二训练图像的清晰度较所述第一训练图像高;
确定至少一个训练目标尺寸,获取满足所述训练目标尺寸的第二训练图像;
根据所述第一训练图像、满足所述训练目标尺寸的第二训练图像、以及所述训练目标尺寸,对所述图像处理模型进行训练。
10.一种图像处理装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取终端上显示的网页中待高清化图像的原始图像以及实际显示尺寸;
图像处理模块,用于将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中,获取高清化处理后的目标图像,所述目标图像的尺寸满足所述实际显示尺寸;
替换模块,用于采用所述目标图像替换所述终端上显示的网页中的所述待高清化图像。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述获取模块用于:
根据所述待高清化图像的img标签获取所述待高清化图像的src路径内容以及所述实际显示尺寸;
根据所述待高清化图像的src路径内容获取所述原始图像。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述替换模块用于:
根据所述目标图像获取所述目标图像的src路径内容;
用所述目标图像的src路径内容替换所述终端上显示的网页中待高清化图像的src路径内容,并对替换后的网页进行渲染。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述图像处理模型配置于服务器上;
所述图像处理模块用于:
将所述原始图像和所述实际显示尺寸发送给所述服务器,以使所述服务器将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入所述图像处理模型中获取所述目标图像;
接收所述服务器发送的所述目标图像、或者所述目标图像的src路径内容,其中所述目标图像的src路径内容包括所述服务器获取的所述目标图像的base64编码、或所述目标图像在所述服务器上的存储路径。
14.根据权利要求13所述的装置,其特征在于,所述图像处理模型配置于所述终端上;
所述图像处理模块用于:
通过模型执行器将所述原始图像和所述实际显示尺寸输入预先训练的图像处理模型中获取所述目标图像。
15.根据权利要求13或14所述的装置,其特征在于,所述替换模块用于:
根据所述目标图像获取所述目标图像的base64编码,作为所述目标图像的src路径内容;或者
将所述目标图像存储到储存单元中,以所述目标图像在所述储存单元中存储路径作为所述目标图像的src路径内容。
16.根据权利要求10-14任一项所述的装置,其特征在于,所述获取模块还用于:
在所述终端上显示的网页被打开并完成渲染后,遍历所述网页中所有图像,判断是否存在所述待高清化图像。
17.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述获取模块用于:
遍历所述网页中所有图像的img标签,将任一图像的img标签中包括的原始尺寸和实际显示尺寸进行比较,若原始尺寸小于实际显示尺寸,则确定该图像为所述待高清化图像。
18.根据权利要求16所述的装置,其特征在于,所述装置还包括训练模块,用于:
获取多组训练图像,其中每组训练图像包括一个第一训练图像以及与所述第一训练图像对应的至少一个第二训练图像,其中所述第二训练图像的清晰度较所述第一训练图像高;
确定至少一个训练目标尺寸,获取满足所述训练目标尺寸的第二训练图像;
根据所述第一训练图像、满足所述训练目标尺寸的第二训练图像、以及所述训练目标尺寸,对所述图像处理模型进行训练。
19.一种终端,其特征在于,包括:
存储器;
处理器;以及
计算机程序;
其中,所述计算机程序存储在所述存储器中,并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-9中任一项所述的方法。
20.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其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如权利要求1-9中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910354511.6A CN111859210B (zh) | 2019-04-29 | 2019-04-29 | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910354511.6A CN111859210B (zh) | 2019-04-29 | 2019-04-29 | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111859210A true CN111859210A (zh) | 2020-10-30 |
CN111859210B CN111859210B (zh) | 2024-04-26 |
Family
ID=72965484
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910354511.6A Active CN111859210B (zh) | 2019-04-29 | 2019-04-29 | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111859210B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112489006A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-12 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 图像处理方法、装置、存储介质及终端 |
CN113222815A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-08-06 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 图像调节方法、装置、电子设备以及可读存储介质 |
CN114416209A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-04-29 | 爱集微咨询(厦门)有限公司 | 页面加载方法、装置和可读存储介质 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040073873A1 (en) * | 2002-10-11 | 2004-04-15 | Microsoft Corporation | Adaptive image formatting control |
US20060098215A1 (en) * | 2004-11-08 | 2006-05-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and control method thereof, and computer program and computer-readable storage medium |
US20070115300A1 (en) * | 2005-11-23 | 2007-05-24 | Interactive Investments, Llc | System and method for creation of motor vehicle graphics |
US20090110314A1 (en) * | 2007-10-31 | 2009-04-30 | Sony Corporation | Image processing apparatus and image processing method |
JP2009194837A (ja) * | 2008-02-18 | 2009-08-27 | Noritsu Koki Co Ltd | 画像処理装置 |
US20100107047A1 (en) * | 2008-10-29 | 2010-04-29 | Intrnational Business Machines Corporation | Preventing not found error (404) responses on dynamically loaded missing images |
US20160277627A1 (en) * | 2015-03-18 | 2016-09-22 | Ricoh Company, Ltd. | Information processing apparatus and information processing system |
US20180309817A1 (en) * | 2017-04-19 | 2018-10-25 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Selective consumption of web page data over a data-limited connection |
CN108765334A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-06 | 北京飞搜科技有限公司 | 一种图像去噪方法、装置以及电子设备 |
US20190034746A1 (en) * | 2017-07-28 | 2019-01-31 | Alibaba Group Holding Limited | System and method for identifying re-photographed images |
CN109360153A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-02-19 | 北京金山云网络技术有限公司 | 图像处理方法、超分辨率模型生成方法、装置及电子设备 |
US20190057488A1 (en) * | 2017-08-17 | 2019-02-21 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Image processing method and device |
CN109410141A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-01 | 北京金山云网络技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-04-29 CN CN201910354511.6A patent/CN111859210B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040073873A1 (en) * | 2002-10-11 | 2004-04-15 | Microsoft Corporation | Adaptive image formatting control |
US20060098215A1 (en) * | 2004-11-08 | 2006-05-11 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and control method thereof, and computer program and computer-readable storage medium |
US20070115300A1 (en) * | 2005-11-23 | 2007-05-24 | Interactive Investments, Llc | System and method for creation of motor vehicle graphics |
US20090110314A1 (en) * | 2007-10-31 | 2009-04-30 | Sony Corporation | Image processing apparatus and image processing method |
JP2009194837A (ja) * | 2008-02-18 | 2009-08-27 | Noritsu Koki Co Ltd | 画像処理装置 |
US20100107047A1 (en) * | 2008-10-29 | 2010-04-29 | Intrnational Business Machines Corporation | Preventing not found error (404) responses on dynamically loaded missing images |
US20160277627A1 (en) * | 2015-03-18 | 2016-09-22 | Ricoh Company, Ltd. | Information processing apparatus and information processing system |
US20180309817A1 (en) * | 2017-04-19 | 2018-10-25 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Selective consumption of web page data over a data-limited connection |
US20190034746A1 (en) * | 2017-07-28 | 2019-01-31 | Alibaba Group Holding Limited | System and method for identifying re-photographed images |
US20190057488A1 (en) * | 2017-08-17 | 2019-02-21 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Image processing method and device |
CN108765334A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-11-06 | 北京飞搜科技有限公司 | 一种图像去噪方法、装置以及电子设备 |
CN109360153A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-02-19 | 北京金山云网络技术有限公司 | 图像处理方法、超分辨率模型生成方法、装置及电子设备 |
CN109410141A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-01 | 北京金山云网络技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张海涛: "改进超分辨率卷积神经网络和字典学习的图像超分辨率重构算法", 小型微型计算机系统 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112489006A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-12 | 腾讯科技(北京)有限公司 | 图像处理方法、装置、存储介质及终端 |
CN113222815A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-08-06 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 图像调节方法、装置、电子设备以及可读存储介质 |
CN114416209A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-04-29 | 爱集微咨询(厦门)有限公司 | 页面加载方法、装置和可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111859210B (zh) | 2024-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110458918B (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
US10915980B2 (en) | Method and apparatus for adding digital watermark to video | |
CN111859210B (zh) | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN104508689B (zh) | 一种二维码处理方法和终端 | |
JP2011018314A (ja) | ウェブページの共有方法、システムおよびコンピュータプログラム | |
CN106453572B (zh) | 基于云服务器同步图像的方法及系统 | |
US20170168997A1 (en) | System and computer-implemented method for incorporating an image into a page of content for transmission from a web-site | |
US11481927B2 (en) | Method and apparatus for determining text color | |
CN102916994A (zh) | 一种页面浏览方法、服务器和终端 | |
CN113724136B (zh) | 一种视频修复方法、设备及介质 | |
US20150117515A1 (en) | Layered Encoding Using Spatial and Temporal Analysis | |
CN111754600B (zh) | 海报图像生成方法、装置和电子设备 | |
CN111145202B (zh) | 模型生成方法、图像处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN104156251A (zh) | 一种图片处理方法及其设备 | |
CN114066722B (zh) | 用于获取图像的方法、装置和电子设备 | |
CN115358911A (zh) | 屏幕水印的生成方法、装置、设备和计算机可读存储介质 | |
CN109151575B (zh) | 多媒体数据处理方法及装置、计算机可读存储介质 | |
CN114071190A (zh) | 云应用视频流处理方法、相关装置及计算机程序产品 | |
CN105956173A (zh) | 页面内容获取方法和装置 | |
CN112989112A (zh) | 在线课堂内容采集方法及装置 | |
CN112445394B (zh) | 一种截图方法和装置 | |
US9208250B2 (en) | System and method for dynamic modification of web page content to ensure consistent response time | |
CN114786069B (zh) | 视频生成方法、装置、介质及电子设备 | |
CN110958460B (zh) | 一种视频存储方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113360930A (zh) | 一种实现前后端字符相异加密方法及处理终端 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |