CN112184685A - 一种图像数据确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种图像数据确定方法及装置，应用于图像处理领域，方法包括：获取区块对应的区块图像数据；其中，区块图像数据包括每个区块子像素对应的输入灰度值；针对每种子像素类型，根据区块子像素对应的输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值；判断区块差异值是否大于预设阈值；若区块差异值不大于预设阈值，则确定目标子像素的输入灰度值为目标子像素的输出灰度值，以确定目标子像素对应的输出图像数据。在上述方案中，区块差异值不大于预设阈值的目标子像素无需进行处理，可以直接输出输入灰度值作为输出图像数据。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

Description

一种图像数据确定方法及装置

技术领域

本申请涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像数据确定方法及装置。

背景技术

由于图像在显示器上进行显示时，会存在像素排列和像素密度(Pixels PerInch，PPI)等因素的限制，因此，显示器在显示一些图像或者文字的边缘、斜线等细节部分时，会出现的锯齿和偏色等现象。现有技术中，为了减轻锯齿和偏色等现象的出现，一般会对图像数据进行处理，以使处理后的图像数据在显示器上显示时锯齿和偏色等现象有所减轻。但是，由于在显示之前需要额外的对图像数据进行处理，因此会增加处理器的运算量、增加处理器的功耗。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种图像数据确定方法及装置，用以解决处理器运算量及消耗的功耗较高的技术问题。

为了实现上述目的，本申请实施例所提供的技术方案如下所示：

第一方面，本申请实施例提供一种图像数据确定方法，包括：获取区块对应的区块图像数据；其中，所述区块包括多个区块像素，所述区块像素包括位于所述区块中心的目标像素以及位于所述目标像素周围的其他像素，每个所述区块像素包括多种子像素类型，每种所述子像素类型包括至少一个区块子像素，所述区块图像数据包括每个所述区块子像素对应的输入灰度值；针对每种所述子像素类型，根据所述区块子像素对应的所述输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值；其中，所述目标像素包括所述目标子像素；判断所述区块差异值是否大于预设阈值；若所述区块差异值不大于所述预设阈值，则确定所述目标子像素的所述输入灰度值为所述目标子像素的输出灰度值，以确定所述目标子像素对应的输出图像数据。在上述方案中，针对每个区块中的每种子像素类型，根据区块子像素的输入灰度值确定区块中目标子像素的区块差异值，并将区块差异值与预设阈值进行比较，从而使得区块差异值不大于预设阈值的目标子像素无需进行处理，可以直接输出输入灰度值作为输出图像数据；而对于区块差异值大于预设阈值的目标子像素，可以采用现有技术中的图像数据优化方法进行处理，以减轻图像显示过程中的偏色和锯齿现象。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以在减轻图像显示过程中的偏色和锯齿现象的基础上，降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

在本申请的可选实施例中，所述根据所述区块子像素对应的所述输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值，包括：计算所述区块中，数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值，作为所述目标子像素对应的所述区块差异值。在上述方案中，可以将区块中数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值作为区块差异值，从而使得区块差异值不大于预设阈值的目标子像素无需进行处理，可以直接输出输入灰度值作为输出图像数据。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

在本申请的可选实施例中，在所述获取区块对应的区块图像数据之前，所述方法还包括：获取原始图像对应的原始图像数据；其中，所述原始图像包括多个原始像素，每个所述原始像素包括多个原始子像素，所述原始图像数据包括每个所述原始子像素对应的输入灰度值；将所述原始图像划分为多个所述区块；其中，一个所述原始像素为一个所述区块的所述目标像素，所述目标像素周围的原始像素为所述区块的所述其他像素。在上述方案中，针对一个原始图像，可以将原始图像划分为多个区块，从而可以对每一个区块对应的区块子像素进行判断。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

在本申请的可选实施例中，在所述判断所述区块差异值是否大于预设阈值之后，所述方法还包括：若所述区块差异值大于所述预设阈值，则根据所述目标子像素以及其他子像素的所述输入灰度值确定所述目标子像素的所述输出灰度值；其中，所述其他像素中包括所述其他子像素。在上述方案中，针对区块差异自大于预设阈值的目标子像素，可以在对其进行处理后将处理后的灰度值作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

在本申请的可选实施例中，所述根据所述目标子像素以及所述其他子像素的所述输入灰度值确定所述目标子像素的所述输出灰度值，包括：获取所述区块中每个所述区块子像素对应的子像素参数；对所述区块中每个所述区块子像素对应的所述子像素参数以及所述输入灰度值进行加权计算，得到所述目标子像素的所述输出灰度值。在上述方案中，根据子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

在本申请的可选实施例中，所述获取所述区块中每个所述区块子像素对应的子像素参数，包括：根据多个原始像素得到多个子像素分布图；其中，多个所述区块构成原始图像，所述原始图像包括多个所述原始像素，每个所述原始像素包括多个原始子像素，每个所述子像素分布图包括一种所述原始子像素；对每个所述子像素分布图进行子像素分割，得到每个所述子像素分布图对应的多个子像素分割图；其中，每个所述子像素分割图与一个所述原始子像素对应；根据每个所述子像素分割图确定与所述原始子像素对应的所述子像素参数。在上述方案中，根据原始图像中子像素的分布方式，可以确定区块子像素对应的子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

在本申请的可选实施例中，所述对每个所述子像素分布图进行子像素分割，得到每个所述子像素分布图对应的多个子像素分割图，包括：以所述子像素分布图中的每一所述原始子像素为中心，将所述子像素分布图分割为多个等面积的子像素单元；多个所述子像素单元构成一个所述子像素分割图。在上述方案中，以每一个原始子像素为中心，将子像素分布图分割为多个等面积的子像素单元，以根据子像素单元构成的子像素分割图确定每个原始子像素对应的子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

在本申请的可选实施例中，所述根据每个所述子像素分割图确定与所述原始子像素对应的所述子像素参数，包括：确定每个所述子像素单元的多个相关原始像素；其中，所述相关原始像素包括所述子像素单元中的所述原始子像素所对应的原始像素以及多个与所述原始子像素所对应的原始像素相邻的原始像素；计算所述子像素单元的第一面积以及所述子像素单元在多个所述相关原始像素中分别所占的第二面积；确定每一所述第二面积与所述第一面积的比值，获得多个面积比值，确定所述多个面积比值为所述子像素参数。在上述方案中，根据子像素分割图计算每个原始子像素的面积数据，以获得每个原始子像素对应的一组子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

第二方面，本申请实施例提供一种图像数据确定装置，包括：第一获取模块，用于获取区块对应的区块图像数据；其中，所述区块包括多个区块像素，所述区块像素包括位于所述区块中心的目标像素以及位于所述目标像素周围的其他像素，每个所述区块像素包括多种子像素类型，每种所述子像素类型包括至少一个区块子像素，所述区块图像数据包括每个所述区块子像素对应的输入灰度值；第一确定模块，用于针对每种所述子像素类型，根据所述区块子像素对应的所述输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值；其中，所述目标像素包括所述目标子像素；判断模块，用于判断所述区块差异值是否大于预设阈值；第二确定模块，用于若所述区块差异值不大于所述预设阈值，则确定所述目标子像素的所述输入灰度值为所述目标子像素的输出灰度值，以确定所述目标子像素对应的输出图像数据。在上述方案中，针对每个区块中的每种子像素类型，根据区块子像素的输入灰度值确定区块中目标子像素的区块差异值，并将区块差异值与预设阈值进行比较，从而使得区块差异值不大于预设阈值的目标子像素无需进行处理，可以直接输出输入灰度值作为输出图像数据；而对于区块差异值大于预设阈值的目标子像素，可以采用现有技术中的图像数据优化方法进行处理，以减轻图像显示过程中的偏色和锯齿现象。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以在减轻图像显示过程中的偏色和锯齿现象的基础上，降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

在本申请的可选实施例中，所述第一确定模块还用于：计算所述区块中，数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值，作为所述目标子像素对应的所述区块差异值。在上述方案中，可以将区块中数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值作为区块差异值，从而使得区块差异值不大于预设阈值的目标子像素无需进行处理，可以直接输出输入灰度值作为输出图像数据。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

在本申请的可选实施例中，所述图像数据确定装置还包括：第二获取模块，用于获取原始图像对应的原始图像数据；其中，所述原始图像包括多个原始像素，每个所述原始像素包括多个原始子像素，所述原始图像数据包括每个所述原始子像素对应的输入灰度值；划分模块，用于将所述原始图像划分为多个所述区块；其中，一个所述原始像素为一个所述区块的所述目标像素，所述目标像素周围的原始像素为所述区块的所述其他像素。在上述方案中，针对一个原始图像，可以将原始图像划分为多个区块，从而可以对每一个区块对应的区块子像素进行判断。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

在本申请的可选实施例中，所述图像数据确定装置还包括：第三确定模块，用于若所述区块差异值大于所述预设阈值，则根据所述目标子像素以及其他子像素的所述输入灰度值确定所述目标子像素的所述输出灰度值；其中，所述其他像素中包括所述其他子像素。在上述方案中，针对区块差异自大于预设阈值的目标子像素，可以在对其进行处理后将处理后的灰度值作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

在本申请的可选实施例中，所述第三确定模块还用于：获取所述区块中每个所述区块子像素对应的子像素参数；对所述区块中每个所述区块子像素对应的所述子像素参数以及所述输入灰度值进行加权计算，得到所述目标子像素的所述输出灰度值。在上述方案中，根据子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

在本申请的可选实施例中，所述第三确定模块还用于：根据多个原始像素得到多个子像素分布图；其中，多个所述区块构成原始图像，所述原始图像包括多个所述原始像素，每个所述原始像素包括多个原始子像素，每个所述子像素分布图包括一种所述原始子像素；对每个所述子像素分布图进行子像素分割，得到每个所述子像素分布图对应的多个子像素分割图；其中，每个所述子像素分割图与一个所述原始子像素对应；根据每个所述子像素分割图确定与所述原始子像素对应的所述子像素参数。在上述方案中，根据原始图像中子像素的分布方式，可以确定区块子像素对应的子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

在本申请的可选实施例中，所述第三确定模块还用于：以所述子像素分布图中的每一所述原始子像素为中心，将所述子像素分布图分割为多个等面积的子像素单元；多个所述子像素单元构成一个所述子像素分割图。在上述方案中，以每一个原始子像素为中心，将子像素分布图分割为多个等面积的子像素单元，以根据子像素单元构成的子像素分割图确定每个原始子像素对应的子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

在本申请的可选实施例中，所述第三确定模块还用于：确定每个所述子像素单元的多个相关原始像素；其中，所述相关原始像素包括所述子像素单元中的所述原始子像素所对应的原始像素以及多个与所述原始子像素所对应的原始像素相邻的原始像素；计算所述子像素单元的第一面积以及所述子像素单元在多个所述相关原始像素中分别所占的第二面积；确定每一所述第二面积与所述第一面积的比值，获得多个面积比值，确定所述多个面积比值为所述子像素参数。在上述方案中，根据子像素分割图计算每个原始子像素的面积数据，以获得每个原始子像素对应的一组子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如第一方面中的图像数据确定方法。

第四方面，本申请实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面中的图像数据确定方法。

为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本申请实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请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为本申请实施例提供的一种原始图像的示意图；

图2为本申请实施例提供的一种斜线显示方式的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种子像素参数确定方法的流程图；

图4为本申请实施例提供的第一个子像素分布图的示意图；

图5为本申请实施例提供的第二个子像素分布图的示意图；

图6为本申请实施例提供的第三个子像素分布图的示意图；

图7为本申请实施例提供的一种子像素分割图的示意图；

图8为本申请实施例提供的另一种子像素分割图的示意图；

图9为本申请实施例提供的第一面积以及第二面积的示意图；

图10为本申请实施例提供的一种区块划分方法的流程图；

图11为本申请实施例提供的一种图像数据确定方法的流程图；

图12为本申请实施例提供的一种图像数据确定装置的结构框图；

图13为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。

具体实施方式

图像显示在显示器的面板上时，由于图像像素的排列方式以及亮度，可能会出现锯齿和偏色的现象。其中，本申请实施例提供的显示器面板可以为有源矩阵有机发光二极体(Active-matrix organic light-emitting diode，AMOLED)、液晶显示器(LiquidCrystal Display，LCD)等。

为了便于叙述，将显示在显示器面板上的图像命名为原始图像，原始图像中包括多个原始像素，每个原始像素包括多种子像素类型，每种子像素类型包括至少一个原始子像素。也就是说，在一个原始像素中，可能包括多个原始子像素，且上述多个原始子像素的子像素类型可能均不相同，也可能部分相同。其中，子像素类型可以对应子像素的颜色，例如：子像素类型可以包括红色的子像素、蓝色的子像素、绿色的子像素等，本申请实施例对此不作具体的限定。

同样为了便于叙述，下列实施例中均以子像素类型包括红色的子像素、蓝色的子像素以及绿色的子像素为例进行说明。

可以理解的是，在一个原始像素中，原始子像素可以存在多种情况，例如：原始像素包括一个红色子像素、一个蓝色子像素以及一个绿色子像素；或者，原始像素包括两个红色子像素、一个蓝色子像素以及两个绿色子像素；或者，原始像素包括一个红色子像素、一个蓝色子像素以及两个绿色子像素等，本申请实施例对此同样不作具体的限定。

请参照图1，图1为本申请实施例提供的一种原始图像的示意图，为了便于叙述，假设竖条纹长方形为红色子像素、横条纹长方形为蓝色子像素、斜条纹长方形为绿色子像素。可以看出，该原始图像包括8×8个像素，每个原始像素包括一个红色子像素、一个蓝色子像素以及一个绿色子像素共三种子像素，每种红色子像素、蓝色子像素以及绿色子像素按照图1所示的方式排列。

在原始图像显示的过程中，锯齿现象是指由于原始图像中不同的原始子像素离原始图像中图案边缘的距离参差不齐，因此该原始图像在显示时会出现锯齿感；而偏色现象是指由于最靠近原始图像中图案边缘的原始子像素均为同一种原始子像素，因此该原始图像在显示时会出现偏色现象。

请参照图2，图2为本申请实施例提供的一种斜线显示方式的示意图，图2所示的为一条45°的三像素宽度的白斜线，虚线是为便于陈述锯齿现象和偏色现象添加的辅助线，从图示辅助线来看，最靠近斜线左边缘的原始子像素均为红色子像素，最靠近斜线右边缘的原始子像素均为蓝色子像素，因此该斜线图案在显示时会出现偏色现象，左边缘偏向于红色子像素的颜色(即红色)，右边缘偏向于蓝色子像素的颜色(即蓝色)。从锯齿角度来看，不同原始子像素离辅助线的距离参差不齐，因此该斜线图案在显示时会出现明显的锯齿感。

因此，为了减轻原始图像在显示过程中的偏色和锯齿现象，可以采用现有技术中的多种图像数据优化方法对原始图像进行处理。因此，此处对利用的图像数据优化方法不作具体的限定，现有技术中所有可以实现减轻偏色和锯齿现象的方法均可。

下面对现有技术中的多种图像数据优化方法中的一种进行介绍。在该图像数据优化方法中，首先可以计算出每个原始子像素对应的子像素参数，然后根据子像素参数与原始子像素的输入灰度值确定其输出灰度值，其中，每个原始子像素的输出灰度值构成原始图像对应的输出图像数据。

请参照图3，图3为本申请实施例提供的一种子像素参数确定方法的流程图，该子像素参数确定方法可以包括如下步骤：

步骤S301：根据多个原始像素得到多个子像素分布图。

步骤S302：对每个子像素分布图进行子像素分割，得到每个子像素分布图对应的多个子像素分割图。

步骤S303：根据每个子像素分割图确定与原始子像素对应的子像素参数。

在可选的实施方式中，首先，根据原始图像中的各个原始像素确定多个子像素分布图，其中，每个子像素分布图包括一种子像素类型，以图1所示的原始图像为例，利用步骤S301可以得到三个子像素分布图。

请参照图4-图6，图4为本申请实施例提供的第一个子像素分布图的示意图，第一个子像素分布图中仅包括红色子像素，且包括了原始图像中所有的红色子像素；图5为本申请实施例提供的第二个子像素分布图的示意图，第二个子像素分布图中仅包括蓝色子像素，且包括了原始图像中所有的蓝色子像素；图6为本申请实施例提供的第三个子像素分布图的示意图，第三个子像素分布图中仅包括绿色子像素，且包括了原始图像中所有的绿色子像素。

然后，一个子像素分布图包括多个相同子像素类型的原始子像素，因此，可以将每一个原始子像素通过某种方式分割开来，得到多个子像素分割图，其中，每个子像素分割图与一个原始子像素对应，以图1所示的原始图像为例，利用步骤S402可以得到64个子像素分割图。

作为一种实施方式，上述步骤S402可以包括如下步骤：

第一步，以子像素分布图中的每一原始子像素为中心，将子像素分布图分割为多个等面积的子像素单元。

第二步，多个子像素单元构成一个子像素分割图。

其中，可以以子像素分布图中的每一原始子像素为中心，将子像素分布图分割为多个等面积的子像素单元，每一个子像素单元中均包括一个原始子像素。其中，子像素单元的形状本申请实施例不作具体的限定，可以为菱形、正方形、长方形等。

举例来说，请参照图7，图7为本申请实施例提供的一种子像素分割图的示意图，在该子像素分割图中，每一个子像素单元为等面积的正方形，每一个子像素单元的中心为一个红色子像素。同理，请参照图8，图8为本申请实施例提供的另一种子像素分割图的示意图，在该子像素分割图中，每一个子像素单元为等面积的菱形，每一个子像素单元的中心为一个红色子像素。

最后，在得到每个子像素分布图对应的多个子像素分割图之后，可以根据每个面板子像素分割图确定子像素参数，其中，一个面板子像素对应一个面板子像素分割图，一个面板子像素分割图对应多个子像素参数。

作为一种实施方式，上述步骤S403可以包括如下步骤：

第一步，确定每个子像素单元的多个相关原始像素。

第二步，计算子像素单元的第一面积以及子像素单元在多个相关原始像素中分别所占的第二面积。

第三步，确定每一第二面积与第一面积的比值，获得多个面积比值，确定多个面积比值为子像素参数。

其中，在通过分割得到多个子像素单元之后，可以确定每个子像素单元的多个相关原始像素，其中，相关原始像素包括子像素单元中的原始子像素所对应的原始像素以及多个与原始子像素对应的原始像素相邻的其他原始像素。由于每一个原始子像素在原始图像中的排列位置不同，因此，不同的原始子像素对应不同情况的相关原始像素。针对不同情况的相关原始像素，可以通过补零的方式使得子像素单元对应的相关原始像素形成一个面积相等的区域。

以子像素单元对应的相关原始像素形成一个3×3的区域为例：当一个子像素单元位于原始图像中间位置时，以子像素单元对应的原始像素为中心，与周围八个原始像素形成一个3×3的区域；当一个子像素单元位于原始图像左上角位置时，以子像素单元对应的原始像素为中心，与周围三个原始像素形成一个2×2的区域，可以通过在区域左边及上边补充五个灰度值为0的像素形成一个3×3的区域(子像素单元位于原始图像右上角、左下角以及右下角位置的实施方式与左上角的实施方式类似，此处不再赘述)；当一个子像素单元位于原始图像左边缘位置时，以子像素单元对应的原始像素为中心，与周围五个原始像素形成一个2×3的区域，可以通过在区域左边补充三个灰度值为0的像素形成一个3×3的区域(子像素单元位于原始图像上边缘、右边缘以及下边缘位置的实施方式与左边缘的实施方式类似，此处不再赘述)。

然后，可以计算一个子像素单元的第一面积以及还子像素单元在多个相关原始像素中分别所占的第二面积。同样以子像素单元对应的相关原始像素形成一个3×3的区域为例，请参照图9，图9为本申请实施例提供的第一面积以及第二面积的示意图，位于中心的子像素单元的第一面积为1，其在位于3×3区域中左上位置的原始像素中所占的第二面积为1/12，其在位于3×3区域中上位置的原始像素中所占的第二面积为1/6，其在位于3×3区域中左位置的原始像素中所占的第二面积为1/4，其在位于3×3区域中心位置的原始像素中所占的第二面积为1/2，其在位于3×3区域中其他位置的原始像素中所占的第二面积为0。因此，该子像素单元对应的原始子像素对应的子像素参数分别为1/12、1/6、1/4、1/2以及0。

在上述方案中，根据子像素分割图计算每个原始子像素的面积数据，以获得每个原始子像素对应的一组子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

可以理解的是，上述子像素参数确定方法以及对应的图像数据优化方法均仅为本申请实施例提供的一个示例，本领域技术人员可以采用现有技术中的其他图像数据优化方法减轻锯齿和偏色的现象。基于现有技术中的图像数据优化方法，本申请实施例还提供一种图像数据确定方法，在上述图像数据确定方法中，首先会对每一个原始子像素进行判断，只有在原始子像素满足一定条件的情况下，才会对该原始子像素执行现有技术中的图像数据优化方法，而针对不满足条件的原始子像素，则不执行现有技术中的图像数据优化方法，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

下面以采用上述子像素参数确定方法及对应的图像数据优化方法来减轻锯齿和偏色的现象为例，对本申请实施例提供的图像数据确定方法进行介绍。在该图像数据确定方法中，首先会对每一个原始子像素进行判断，只有在原始子像素满足一定条件的情况下，才会对该原始子像素执行上述子像素参数确定方法，而针对不满足条件的原始子像素，则不执行上述子像素参数确定方法，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。请参照图10，图10为本申请实施例提供的一种区块划分方法的流程图，该区块划分方法可以包括如下步骤：

步骤S1001：获取原始图像对应的原始图像数据。

步骤S1002：将原始图像划分为多个区块。

在可选的实施方式中，可以将原始图像划分为多个区块，一个区块包括多个区块像素，区块像素包括位于区块中心的目标像素以及位于目标像素周围的其他像素，每个区块像素包括多种子像素类型，每种子像素类型包括至少一个区块子像素。

需要说明的是，本申请实施例提供的区块划分方式与上述实施例中划分由相关原始像素组成的区域类似，根据目标像素在原始图像中位置的不同，存在不同的划分情况，且针对不同的划分情况，可以通过补零的方式使得各个区块的面积相等。因此，此处对区块的划分方式不再进行具体的介绍。

可以理解的是，区块为3×3的区域，也可以为5×5的区域，本申请实施例对此不作具体的限定。

下面介绍基于原始图像中的每一个区块，本申请实施例提供的图像数据确定方法的实施方式。

请参照图11，图11为本申请实施例提供的一种图像数据确定方法的流程图，该图像数据确定方法可以包括如下步骤：

步骤S1101：获取区块对应的区块图像数据。

步骤S1102：针对每种子像素类型，根据区块子像素对应的输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值。

步骤S1103：判断区块差异值是否大于预设阈值。

步骤S1104：若区块差异值不大于预设阈值，则确定目标子像素的输入灰度值为目标子像素的输出灰度值，以确定目标子像素对应的输出图像数据。

在可选的实施方式中，首先可以获取一个区块对应的区块图像数据，其中，区块图像数据包括该区块中每一个区块子像素对应的输入灰度值。可以理解的是，获取区块图像数据的方式有多种，例如：从数据库中读取区块图像数据；或者，从本地读取区块图像数据等，本申请实施例对此不作具体的限定。

根据上述实施例中的介绍，该区块包括位于区块中心的目标像素以及位于目标像素周围的其他像素，且每一个像素中均可能包括多种子像素类型，因此，在执行本申请实施例提供的图像数据确定方法时，需要对每一个区块中，目标像素对应的每一种子像素类型进行相应的处理。例如：若目标像素包括红色子像素、蓝色子像素以及绿色子像素，则需要分别对区块中的红色子像素、蓝色子像素以及绿色子像素进行处理。

基于简洁的需要，本申请实施例以一个区块中目标像素中的一种子像素类型进行介绍。

针对区块中的一种子像素类型，可以根据区块中每一个区块子像素对应的输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值。作为一种实施方式，上述步骤S1102可以包括如下步骤：

计算区块中，数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值，作为目标子像素对应的区块差异值。

其中，可以比较区块中每一个区块子像素对应的输入灰度值的大小，并利用数值最大的输入灰度值减去数值最小的输入灰度值，则可以得到目标子像素对应的区块差异值。

然后，再将区块差异值与预设阈值的大小进行比较。其中，预设阈值越大，可以节省的功耗越多，但原始图像的显示效果会下降，因此，在设置预设阈值的过程中需要综合考虑功耗的消耗以及显示的效果，以设置合理的预设阈值，从而既保证可以节省功耗，又可以保证显示效果。

其中，预设阈值可以有多种设置方式，例如：可以由工作人员根据实际情况进行人为设置；或者，可以利用神经网络算法，基于多个预设阈值的样本数据对模型进行训练，并利用训练后的模型对预设阈值进行设置等，本申请实施例对此不作具体的限定，本领域技术人员可以根据实际情况进行合适的调整。

进行大小比较的结果分为两种情况：第一种情况，区块差异值不大于预设阈值，此时可以直接输出目标子像素的输入灰度值，作为目标子像素的输出灰度值；第二种情况，区块差异值大于预设阈值，此时需要根据目标子像素以及其他子像素的输入灰度值确定目标子像素的输出灰度值。因此，针对每个区块中的每种子像素类型，根据区块子像素的输入灰度值确定区块中目标子像素的区块差异值，并将区块差异值与预设阈值进行比较，从而使得区块差异值不大于预设阈值的目标子像素无需进行处理，可以直接输出输入灰度值作为输出图像数据。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

作为一种实施方式，针对上述第二种情况，上述要根据目标子像素以及其他子像素的输入灰度值确定目标子像素的输出灰度值的步骤可以包括如下步骤：

第一步，获取区块中每个区块子像素对应的子像素参数。

第二步，对区块中每个区块子像素对应的子像素参数以及输入灰度值进行加权计算，得到目标子像素的输出灰度值。

也就是说，可以首先获取基于上述子像素参数确定方法中得到的子像素参数，然后对区块中每个区块子像素对应的子像素参数以及输入灰度值进行加权计算，得到目标子像素的输出灰度值。

以上述实施例中的子像素参数分别为1/12、1/6、1/4、1/2以及0为例，假设该区块中该种子像素类型对应的每一个区块子像素对应输入灰度值为A₁～A₉，则该目标子像素的输出灰度值为：

其中，A₁，A₂，A₃，A₄，A₅，A₆，A₇，A₈，A₉为该区块中该种子像素类型对应的每一个区块子像素对应输入灰度值，y为该目标子像素的输出灰度值。

最后，基于上述实施例中得到原始图像中所有区块对应的目标子像素输出灰度值，则可以确定输出图像数据。

请参照图12，图12为本申请实施例提供的一种图像数据确定装置的结构框图，该图像数据确定装置1200可以包括：第一获取模块1201，用于获取区块对应的区块图像数据；其中，所述区块包括多个区块像素，所述区块像素包括位于所述区块中心的目标像素以及位于所述目标像素周围的其他像素，每个所述区块像素包括多种子像素类型，每种所述子像素类型包括至少一个区块子像素，所述区块图像数据包括每个所述区块子像素对应的输入灰度值；第一确定模块1202，用于针对每种所述子像素类型，根据所述区块子像素对应的所述输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值；其中，所述目标像素包括所述目标子像素；判断模块1203，用于判断所述区块差异值是否大于预设阈值；第二确定模块1204，用于若所述区块差异值不大于所述预设阈值，则确定所述目标子像素的所述输入灰度值为所述目标子像素的输出灰度值，以确定所述目标子像素对应的输出图像数据。

在本申请实施例中，针对每个区块中的每种子像素类型，根据区块子像素的输入灰度值确定区块中目标子像素的区块差异值，并将区块差异值与预设阈值进行比较，从而使得区块差异值不大于预设阈值的目标子像素无需进行处理，可以直接输出输入灰度值作为输出图像数据；而对于区块差异值大于预设阈值的目标子像素，可以采用现有技术中的图像数据优化方法进行处理，以减轻图像显示过程中的偏色和锯齿现象。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以在减轻图像显示过程中的偏色和锯齿现象的基础上，降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

进一步的，所述第一确定模块1202还用于：计算所述区块中，数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值，作为所述目标子像素对应的所述区块差异值。

在本申请实施例中，可以将区块中数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值作为区块差异值，从而使得区块差异值不大于预设阈值的目标子像素无需进行处理，可以直接输出输入灰度值作为输出图像数据。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

进一步的，所述图像数据确定装置1200还包括：第二获取模块，用于获取原始图像对应的原始图像数据；其中，所述原始图像包括多个原始像素，每个所述原始像素包括多个原始子像素，所述原始图像数据包括每个所述原始子像素对应的输入灰度值；划分模块，用于将所述原始图像划分为多个所述区块；其中，一个所述原始像素为一个所述区块的所述目标像素，所述目标像素周围的原始像素为所述区块的所述其他像素。

在本申请实施例中，针对一个原始图像，可以将原始图像划分为多个区块，从而可以对每一个区块对应的区块子像素进行判断。因此，无需对每一个子像素进行处理，从而可以降低处理器的运算量并且可以减少处理器消耗的功耗。

进一步的，所述图像数据确定装置1200还包括：第三确定模块，用于若所述区块差异值大于所述预设阈值，则根据所述目标子像素以及其他子像素的所述输入灰度值确定所述目标子像素的所述输出灰度值；其中，所述其他像素中包括所述其他子像素。

在本申请实施例中，针对区块差异自大于预设阈值的目标子像素，可以在对其进行处理后将处理后的灰度值作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

进一步的，所述第三确定模块还用于：获取所述区块中每个所述区块子像素对应的子像素参数；对所述区块中每个所述区块子像素对应的所述子像素参数以及所述输入灰度值进行加权计算，得到所述目标子像素的所述输出灰度值。

在本申请实施例中，根据子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

进一步的，所述第三确定模块还用于：根据多个原始像素得到多个子像素分布图；其中，多个所述区块构成原始图像，所述原始图像包括多个所述原始像素，每个所述原始像素包括多个原始子像素，每个所述子像素分布图包括一种所述原始子像素；对每个所述子像素分布图进行子像素分割，得到每个所述子像素分布图对应的多个子像素分割图；其中，每个所述子像素分割图与一个所述原始子像素对应；根据每个所述子像素分割图确定与所述原始子像素对应的所述子像素参数。

在本申请实施例中，根据原始图像中子像素的分布方式，可以确定区块子像素对应的子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

进一步的，所述第三确定模块还用于：以所述子像素分布图中的每一所述原始子像素为中心，将所述子像素分布图分割为多个等面积的子像素单元；多个所述子像素单元构成一个所述子像素分割图。

在本申请实施例中，以每一个原始子像素为中心，将子像素分布图分割为多个等面积的子像素单元，以根据子像素单元构成的子像素分割图确定每个原始子像素对应的子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

进一步的，所述第三确定模块还用于：确定每个所述子像素单元的多个相关原始像素；其中，所述相关原始像素包括所述子像素单元中的所述原始子像素所对应的原始像素以及多个与所述原始子像素所对应的原始像素相邻的原始像素；计算所述子像素单元的第一面积以及所述子像素单元在多个所述相关原始像素中分别所占的第二面积；确定每一所述第二面积与所述第一面积的比值，获得多个面积比值，确定所述多个面积比值为所述子像素参数。

在本申请实施例中，根据子像素分割图计算每个原始子像素的面积数据，以获得每个原始子像素对应的一组子像素参数，以利用上述子像素参数对目标子像素进行处理后作为输出图像数据，从而减轻锯齿和偏色的现象。

请参照图13，图13为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图，该电子设备1300包括：至少一个处理器1301，至少一个通信接口1302，至少一个存储器1303和至少一个通信总线1304。其中，通信总线1304用于实现这些组件直接的连接通信，通信接口1302用于与其他节点设备进行信令或数据的通信，存储器1303存储有处理器1301可执行的机器可读指令。当电子设备1300运行时，处理器1301与存储器1303之间通过通信总线1304通信，机器可读指令被处理器1301调用时执行上述图像数据确定方法。

例如，本申请实施例的处理器1301通过通信总线1304从存储器1303读取计算机程序并执行该计算机程序可以实现如下方法：步骤S1101：获取区块对应的区块图像数据。步骤S1102：针对每种子像素类型，根据区块子像素对应的输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值。步骤S1103：判断区块差异值是否大于预设阈值。步骤S1104：若区块差异值不大于预设阈值，则确定目标子像素的输入灰度值为目标子像素的输出灰度值，以确定目标子像素对应的输出图像数据。在一些示例中，处理器1301还可以确定子像素参数，也就是说，可以执行如下步骤：步骤S301：根据多个原始像素得到多个子像素分布图。步骤S302：对每个子像素分布图进行子像素分割，得到每个子像素分布图对应的多个子像素分割图。步骤S303：根据每个子像素分割图确定与原始子像素对应的子像素参数。

处理器1301可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述处理器1301可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(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。其可以实现或者执行本申请实施例中公开的各种方法、步骤及逻辑框图。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。

存储器1303可以包括但不限于随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。

可以理解，图13所示的结构仅为示意，电子设备1300还可包括比图13中所示更多或者更少的组件，或者具有与图13所示不同的配置。图13中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。于本申请实施例中，电子设备1300可以是，但不限于台式机、笔记本电脑、智能手机、智能穿戴设备、车载设备等实体设备，还可以是虚拟机等虚拟设备。另外，电子设备1300也不一定是单台设备，还可以是多台设备的组合，例如服务器集群，等等。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述实施例中图像数据方法的步骤，例如包括：获取区块对应的区块图像数据；其中，所述区块包括多个区块像素，所述区块像素包括位于所述区块中心的目标像素以及位于所述目标像素周围的其他像素，每个所述区块像素包括多种子像素类型，每种所述子像素类型包括至少一个区块子像素，所述区块图像数据包括每个所述区块子像素对应的输入灰度值；针对每种所述子像素类型，根据所述区块子像素对应的所述输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值；其中，所述目标像素包括所述目标子像素；判断所述区块差异值是否大于预设阈值；若所述区块差异值不大于所述预设阈值，则确定所述目标子像素的所述输入灰度值为所述目标子像素的输出灰度值，以确定所述目标子像素对应的输出图像数据。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。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，又例如，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通信接口，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。

另外，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。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像数据确定方法，其特征在于，包括：

获取区块对应的区块图像数据；其中，所述区块包括多个区块像素，所述区块像素包括位于所述区块中心的目标像素以及位于所述目标像素周围的其他像素，每个所述区块像素包括多种子像素类型，每种所述子像素类型包括至少一个区块子像素，所述区块图像数据包括每个所述区块子像素对应的输入灰度值；

针对每种所述子像素类型，根据所述区块子像素对应的所述输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值；其中，所述目标像素包括所述目标子像素；

判断所述区块差异值是否大于预设阈值；

若所述区块差异值不大于所述预设阈值，则确定所述目标子像素的所述输入灰度值为所述目标子像素的输出灰度值，以确定所述目标子像素对应的输出图像数据。

2.根据权利要求1所述的图像数据确定方法，其特征在于，所述根据所述区块子像素对应的所述输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值，包括：

计算所述区块中，数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值，作为所述目标子像素对应的所述区块差异值。

3.根据权利要求1所述的图像数据确定方法，其特征在于，在所述获取区块对应的区块图像数据之前，所述方法还包括：

获取原始图像对应的原始图像数据；其中，所述原始图像包括多个原始像素，每个所述原始像素包括多个原始子像素，所述原始图像数据包括每个所述原始子像素对应的输入灰度值；

将所述原始图像划分为多个所述区块；其中，一个所述原始像素为一个所述区块的所述目标像素，所述目标像素周围的原始像素为所述区块的所述其他像素。

4.根据权利要求1所述的图像数据确定方法，其特征在于，在所述判断所述区块差异值是否大于预设阈值之后，所述方法还包括：

若所述区块差异值大于所述预设阈值，则根据所述目标子像素以及其他子像素的所述输入灰度值确定所述目标子像素的所述输出灰度值；其中，所述其他像素中包括所述其他子像素。

5.根据权利要求4所述的图像数据确定方法，其特征在于，所述根据所述目标子像素以及所述其他子像素的所述输入灰度值确定所述目标子像素的所述输出灰度值，包括：

获取所述区块中每个所述区块子像素对应的子像素参数；

对所述区块中每个所述区块子像素对应的所述子像素参数以及所述输入灰度值进行加权计算，得到所述目标子像素的所述输出灰度值。

6.一种图像数据确定装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取区块对应的区块图像数据；其中，所述区块包括多个区块像素，所述区块像素包括位于所述区块中心的目标像素以及位于所述目标像素周围的其他像素，每个所述区块像素包括多种子像素类型，每种所述子像素类型包括至少一个区块子像素，所述区块图像数据包括每个所述区块子像素对应的输入灰度值；

第一确定模块，用于针对每种所述子像素类型，根据所述区块子像素对应的所述输入灰度值确定目标子像素对应的区块差异值；其中，所述目标像素包括所述目标子像素；

判断模块，用于判断所述区块差异值是否大于预设阈值；

第二确定模块，用于若所述区块差异值不大于所述预设阈值，则确定所述目标子像素的所述输入灰度值为所述目标子像素的输出灰度值，以确定所述目标子像素对应的输出图像数据。

7.根据权利要求6所述的图像数据确定装置，其特征在于，所述第一确定模块还用于：

计算所述区块中，数值最大的输入灰度值与数值最小的输入灰度值的差值，作为所述目标子像素对应的所述区块差异值。

8.根据权利要求6所述的图像数据确定装置，其特征在于，所述图像数据确定装置还包括：

第二获取模块，用于获取原始图像对应的原始图像数据；其中，所述原始图像包括多个原始像素，每个所述原始像素包括多个原始子像素，所述原始图像数据包括每个所述原始子像素对应的输入灰度值；

划分模块，用于将所述原始图像划分为多个所述区块；其中，一个所述原始像素为一个所述区块的所述目标像素，所述目标像素周围的原始像素为所述区块的所述其他像素。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1-5任一项所述的图像数据确定方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令被计算机运行时，使所述计算机执行如权利要求1-5任一项所述的图像数据确定方法。

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