CN112700368A - 图像处理方法、装置及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种图像处理方法、装置及电子设备，属于图像处理领域。该方法包括：获取相邻两帧之间的帧间残差，得到残差块；基于所述残差块，确定需要执行超分的目标像素区域；仅对所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。对于其他像素区域则直接采用两帧中已经经过超分处理的那一帧的超分结果。本申请能够解决超分处理的运算代价高的问题。

Description

图像处理方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及图像处理领域，特别涉及一种图像处理方法、装置及电子设备。
背景技术
随着科技的发展，超分显示装置，如智能电视，的应用越来越广泛。超分，即超分辨率。超分显示装置是能够对图像进行超分处理的显示装置，超分处理是将低分辨率图像重建成高分辨率图像的技术。
目前，超分显示装置将解码后的图像输入超分模型，由超分模型对该图像进行超分处理，但是这样的图像处理方法，超分处理的运算量较大，运算代价较高。
发明内容
本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置及电子设备，能够减小目前的超分处理的运算量，降低运算代价。下面通过不同的方面介绍本申请。应理解的是，以下不同方面的实现方式和有益效果可互相参考。
本申请中出现的“第一”和“第二”仅为了区分两个对象，并没有先后顺序的意思。
本申请实施例提供一种图像处理方法，所述方法包括：
获取第一图像与相邻的前一帧图像的帧间残差，得到残差块，该残差块包括与该第一图像的多个像素点位置一一对应的多个残差点，每个残差点具有一个残差值；基于该残差块，在第一图像中确定目标像素区域；对该第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域；采用超分处理后的前一帧图像中的其他像素区域更新第一图像中其他像素区域，该其他像素区域包括第一图像中除目标像素区域之外的像素区域。这样，无需对其他像素区域进行超分处理便达到了与对其他像素区域进行超分处理的同等效果。
其中，超分处理后的第一图像包括超分处理后的目标像区域以及更新后的其他像素区域(相当于超分处理后的其他像素区域)。
本申请实施例，通过确定第一图像中的目标像素区域，并对目标像素区域进行超分处理，实现对第一图像与前一帧图像存在差异的像素点所在区域的超分处理，并且采用超分处理后的前一帧图像中的其他像素区域更新第一图像中其他像素区域，达到了对其他像素区域进行超分处理的同等效果，充分利用了视频时域冗余的特性，因此通过对第一图像的部分区域进行超分处理，达到对第一图像进行全部超分处理的效果，减少了超分处理的运算量，降低了运算代价。
由于该其他像素区域包括第一图像中除目标像素区域之外的像素区域，因此目标像区域与其他像素区域的尺寸可能匹配，也可能不匹配，相应的，获取超分处理后的第一图像的方式也不同，本申请实施例以以下两种示例为例进行说明：
在一种示例中，目标像区域与其他像素区域的尺寸匹配，也即是，其他像素区域为第一图像中除目标像素区域之外的像素区域；相应的，超分处理后的目标像区域以及更新后的其他像素区域的尺寸也匹配。则超分处理后的第一图像可以由超分处理后的目标像素区域以及更新后的其他像素区域拼接而成。
在另一种示例中，目标像区域与其他像素区域的尺寸不匹配，两者的边缘存在重叠区域，也即是，其他像素区域在第一图像中除目标像素区域之外的像素区域的基础上还包括其他的像素区域。相应的，超分处理后的目标像区域以及更新后的其他像素区域的尺寸也不匹配，两者的边缘存在重叠区域。由于第一图像的其他像素区域是由超分处理后的第二图像的其他像素区域更新得到的，包含的像素点的像素数据通常更准确，因此，该超分处理后的第一图像的重叠区域的像素数据通常以第一图像的更新后的其他像素区域的像素数据为准。则超分处理后的第一图像可以由更新后的目标像素区域及更新后的其他像素区域拼接而成，该更新后的目标像素区域为超分处理后的目标像素区域减去(也称去除)其与其他像素区域的重叠区域得到。更新后的目标像素区域相对于更新前的目标像素区域内缩，更新后的目标像素区域的尺寸与更新后的其他像素区域的尺寸匹配。
可选的，所述目标像素区域包括所述第一图像中与第一目标残差点位置对应的像素点所在区域，所述第一目标残差点为所述残差块中残差值大于指定阈值的点。可选的，指定阈值为0。
示例的，所述目标像素区域为所述第一图像中与第一目标残差点和第二目标残差点位置对应的像素点所在区域，所述第二目标残差点为所述残差块中所述第一目标残差点周边的残差点。第一目标残差点周边的残差点指的是围绕第一目标残差点设置的残差点，其为第一目标残差点的，符合指定条件的周边点。例如，为第一目标残差点的上、下、左和右的残差点；或者，为第一目标残差点的上、下、左、右、左上、左下、右上和右下的残差点。前述指定条件是基于超分处理的需求确定，例如基于超分模型中的感受野(receptive field)(如最后一个卷积层的感受野)设置。
示例的，该第二目标残差点为残差块中所述第一目标残差点周边的残差值不大于该指定阈值的残差点。即该第二目标残差点是第一目标残差点的，符合指定条件的周边点中残差值不大于该指定阈值的点。
由于残差块中所有残差点的残差值均为0时，说明第一图像和前一帧图像的内容并没有变化，两者超分处理后的图像也应该没有变化，可以采用超分处理后的前一帧图像更新第一图像，实现与对第一图像进行超分处理的同等效果，无需再对第一图像执行超分处理，即无需执行确定目标像素区域的动作，这样可以有效减小运算代价。相应的，前述基于残差块，在第一图像中确定目标像素区域可以包括：在残差块包括的至少一个残差点的残差值不为0时，基于残差块，在第一图像中确定目标像素区域。也即是，在残差块中包括残差值不为0的残差点时，再执行确定目标像素区域的动作。
在一些实现方式中，所述基于所述残差块，在所述第一图像中确定目标像素区域，包括：
基于所述残差块，生成掩膜图形，所述掩膜图形包括多个第一掩膜点，所述多个第一掩膜点与所述残差块中的多个目标残差点的位置一一对应；将所述掩膜图形和所述第一图像输入超分模型，通过所述超分模型将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点中每个掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为所述目标像素区域。
相应的，所述对所述第一图像中的目标像素点进行超分处理，得到超分处理后的目标像素点，包括：
通过所述超分模型对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
在另一些实现方式中，所述基于所述残差块，在所述第一图像中确定目标像素区域，包括：
基于所述残差块，生成掩膜图形，所述掩膜图形包括多个第一掩膜点，多个第一掩膜点与所述残差块中的多个目标残差点的位置一一对应；将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点中每个掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为所述目标像素区域。
相应的，所述对所述第一图像中的目标像素点进行超分处理，得到超分处理后的目标像素点，包括：
将所述第一图像中的目标像素点输入超分模型，通过所述超分模型对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
在一些实现方式中，所述基于所述残差块，生成掩膜图形，包括：
基于所述残差块，生成包括多个掩膜点的初始掩膜图形，所述多个掩膜点与所述第一图像的多个像素点位置一一对应，所述多个掩膜点包括所述多个第一掩膜点和多个第二掩膜点；将所述初始掩膜图形中所述第一掩膜点的掩膜值赋值为第一值，将所述掩膜图形中所述第二掩膜点的掩膜值赋值为第二值，得到所述掩膜图形，所述第一值和所述第二值不同；
所述将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点位置对应的像素点，确定为所述目标像素区域，包括：遍历所述掩膜图形中的掩膜点，在所述第一图像中，将掩膜值为第一值的掩膜点所对应的像素点，确定为所述目标像素区域。
在一些实现方式中，所述基于所述残差块，生成掩膜图形，包括：
对所述残差块进行形态学变化处理，得到所述掩膜图形，所述形态学变化处理包括二值化处理和对二值化后的所述残差块中的第一掩膜点进行膨胀处理。示例的，二值化处理和膨胀处理可以依次执行。
其中，二值化处理是一种将图像中的每个像素点的像素值设置为第一值和第二值两种像素值中的一种的处理方式，第一值和第二值不同。图像在经过二值化处理后，仅包括两种像素值的像素点。该二值化处理能够减少图像中各种元素对于后续图像处理过程的干扰。
本申请实施例中的二值化处理可以采用全局二值化阈值法、局部二值化阈值法、最大类间方差法和迭代二值化阈值法中的任一方法，本申请实施例对此不做限定。
膨胀处理是一种求局部最大值的处理。将待处理的图像与预设的核(也称内核)进行卷积，在每次卷积过程中，核覆盖区域中最大值赋予指定像素点，从而使亮者更亮，得到的效果就是待处理的图像的亮的区域膨胀。其中，核具有一个可定义的锚点，该锚点通常为核的中心点，前述指定像素点即为该锚点。
在本申请实施例中，超分模型包括至少一个卷积核，膨胀处理的核与超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同。该最后一个卷积层即为超分模型的输出层，超分模型进行超分处理后的图像从这一层输出，该层的感受野是超分模型中各个卷积层对应的感受野中最大的感受野。这样得到的掩膜图形适配于超分模型的最大感受野的尺寸，从而起到良好的引导作用，避免后续输入超分模型的图像的可卷积区域过小，所导致的图像无法被卷积层卷积的情况出现，保证后续输入超分模型的图像能够被有效超分。例如，该核的尺寸可以为3×3或5×5个像素点。
在一些实现方式中，所述基于所述残差块，生成掩膜图形，包括：
将所述残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行分块处理，所述分块处理包括：
当所述子残差块中包括的至少一个残差点的残差值不为0时，将所述子残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行所述分块处理，直至划分得到的子残差块中包括的残差点的残差值均为0，或者，划分得到的子残差块的残差点总数小于点数阈值，或者，对所述残差块的划分总次数达到次数阈值；生成与每个目标残差块对应的子掩膜图形，所述目标残差块包括的至少一个残差点的残差值不为0；其中，所述掩膜图形包括生成的子掩膜图形。
在一些实现方式中，所述对所述第一图像中的目标像素点进行超分处理，得到超分处理后的目标像素点，包括：
在所述第一图像中获取每个所述子掩膜图形对应的目标图像块；分别对每个所述目标图像块包含的所述目标像素区域的子区域进行超分处理，得到所述超分处理后的目标像素区域，所述超分处理后的目标像素区域由超分处理后的每个所述目标图像块包含的所述目标像素区域的子区域组成。
在本申请实施例中，从第一图像中可以筛选出多个目标图像块，对每个目标图像块进行超分处理，由于超分处理是针对目标图像块进行的，而每个目标图像块的尺寸小于第一图像，因此可以减少超分处理的运算复杂度，降低运算代价。尤其当超分处理由超分模型执行时，可以有效减少超分模型的复杂度，提高超分运算的效率。
在一些实现方式中，所述将所述残差块划分成多个子残差块，包括：采用四叉树划分的方式，将所述残差块划分成多个子残差块；
所述将所述子残差块划分成多个子残差块，包括：采用四叉树划分的方式，将所述子残差块划分成多个子残差块。
由于传统的视频解码过程需要进行图像的分块，该分块通常采用四叉树划分的方式，因此，本申请实施例中，残差块和子残差块采用四叉树划分的方式时，可以兼容传统的图像处理方法。示例的，在实际应用中，还可以通过前述视频解码过程中所采用的图像划分模块来进行残差块和子残差块的划分，从而实现模块的复用，节约运算代价。并且采用四叉树划分的方式，可以在每次划分时，将残差块或子残差块划分成尺寸相等的四个子残差块，使得划分得到的残差块尺寸均匀，便于后续处理。
在一些实现方式中，在所述采用超分处理后的所述前一帧图像中的其他像素区域更新所述第一图像中所述其他像素区域之前，所述方法还包括：
对所述掩膜图形中的多个第一掩膜点进行腐蚀处理，得到更新后的掩膜图形，所述腐蚀处理的核与所述超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同；将所述第一图像中，与腐蚀处理后的所述多个第一掩膜点位置对应的像素点，确定为辅助像素点；将所述第一图像中除所述辅助像素点之外的像素点所在区域确定为所述其他像素区域。
腐蚀处理可以消除图像的边缘噪声，通过腐蚀处理得到的更新后的掩膜图形来确定的其他像素区域，相较于前述第一种和第二种可选方式得到的其他像素区域，边缘更加清晰，噪声更小，后续执行像素更新过程，可以减少细节模糊、边缘钝化、颗粒感和噪声增强等负向效果，保证最终重建的第一图像的显示效果。
在一些实现方式中，在所述第一图像中确定目标像素区域之前，基于所述残差块，所述第一图像中确定目标像素区域，包括：统计所述残差块中残差值为0的残差点的数量在所述残差块中残差点总数中的第一占比；当所述第一占比大于第一超分触发占比阈值时，基于所述残差块，在所述第一图像中确定所述目标像素区域。
这样可以基于第一图像与前一帧图像的内容差异确定是否执行部分超分算法，从而提高图像处理的灵活性。
在一些实现方式中，所述超分模型为CNN模型，如SRCNN或ESPCN等模型；该超分模型也可以为GAN，如SRGAN或ESRGAN等模型。
第二方面，本申请示例性实施例提供了一种图像处理装置，装置包括一个或多个模块，这一个或多个模块用于实现前述第一方面任意一种图像处理方法。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，例如终端。该电子设备包括处理器和存储器。处理器通常包括CPU和/或GPU。所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于执行所述存储器存储的所述计算机程序时实现前述第一方面任意一种图像处理方法。其中，CPU和GPU可以为两个芯片，也可以集成在同一块芯片上。
第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，该存储介质可以是非易失性的。该存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时使得所述处理器实现前述第一方面任意一种图像处理方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种包含计算机可读指令的计算机程序或计算机程序产品，当计算机程序或计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行前述第一方面任意一种图像处理方法。该计算机程序产品中可以包括一个或多个程序单元，用于实现前述方法。
第六方面，本申请提供了一种芯片，例如CPU。所述芯片包括逻辑电路，所述逻辑电路可以为可编程逻辑电路。当所述芯片运行时用于实现前述第一方面任意一种图像处理方法。
第七方面，本申请提供了一种芯片，例如CPU。所述芯片包括一个或多个物理核、以及存储介质，所述一个或多个物理核在读取所述存储介质中的计算机指令后实现前述第一方面任意一种图像处理方法。
第八方面，本申请提供一种芯片，例如GPU。该芯片包括一个或多个物理核、以及存储介质，所述一个或多个物理核在读取所述存储介质中的计算机指令后实现前述第一方面的任意一种图像处理方法。
第九方面，本申请提供一种芯片，例如GPU。该芯片包括逻辑电路，所述逻辑电路可以为可编程逻辑电路。当所述芯片运行时用于实现前述第一方面的任意一种图像处理方法。
综上所述，本申请实施例，通过确定第一图像中的目标像素区域，并对目标像素区域进行超分处理，实现对第一图像与前一帧图像存在差异的像素点所在区域的超分处理，并且采用超分处理后的前一帧图像中的其他像素区域更新第一图像中其他像素区域，达到了对其他像素区域进行超分处理的同等效果，充分利用了视频时域冗余的特性，因此通过对第一图像的部分区域进行超分处理，达到对第一图像进行全部超分处理的效果，减少了超分处理的运算量，降低了运算代价。
采用本申请实施例处理的测试视频，相对于传统技术中直接对视频进行全部超分处理，可以节省约45％的超分计算量。超分计算量的显著降低，一方面，有利于加快视频处理速度，保证视频能达到基本的帧率要求，从而保障了视频的实时性，不会出现播放延时卡顿等情况；另一方面，计算量减少意味着超分显示装置中的计算单元的更少的处理任务和消耗，带来了整体功耗的下降，节约了装置的用电量。
并且，本申请实施例所提出的部分超分算法，不是只超分部分图像区域，其他部分用非超分手段处理的牺牲效果换效率的方法，而是避免对视频前后帧的未变化区域、冗余时域信息的重复超分，本质上是一种追求信息利用率最大化的方法。对于采用部分超分算法的第一图像，通过设置掩膜图形，指导超分模型进行精确到像素点级别的超分。最终处理到的视频中，实质上每帧图像的所有的像素值都来自于超分计算结果，与传统的全部超分的算法的显示效果相同，避免显示效果的牺牲。
并且，若采用输入子掩膜图形和目标图像块的方式，由超分模型进行超分处理，则超分模型每次超分处理的复杂度较低，对超分模型的结构复杂度要求较低，从而可以简化超分模型，降低对处理器性能的要求，提高超分处理效率。
附图说明
图1是是本申请实施例提供的一种图像处理方法所涉及的超分显示装置的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种图像处理方法流程图；
图3是本申请实施例提供的第一图像的像素值示意图；
图4是本申请实施例提供的第二图像的像素值示意图；
图5是本申请实施例提供的一种残差块示意图；
图6是图5所示的残差块的原理解释示意图；
图7是本申请实施例提供的一种在第一图像中确定目标像素区域的流程示意图；
图8是本申请实施例提供的一种膨胀处理原理示意图；
图9是本申请实施例提供的另一种膨胀处理原理示意图；
图10是本申请实施例提供的另一种在第一图像中确定目标像素区域的流程示意图；
图11是本申请实施例提供的一种腐蚀处理原理示意图；
图12是本申请实施例提供的一种采用超分处理后的第二图像中的其他像素区域K1更新第一图像中其他像素区域K2的原理示意图；
图13是本申请实施例提供的一种图像处理方法的原理示意图；
图14是本申请实施例提供的一种图像处理装置的框图；
图15是本申请实施例提供的一种第一确定模块的框图；
图16是本申请实施例提供的另一种图像处理装置的框图；
图17是本申请实施例提供的一种电子设备的框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
为了便于读者理解，下面先对本申请实施例中涉及的名词进行解释。
本申请中出现的“多个”若无特殊说明指代“两个或两个以上”或“至少两个”。本申请中出现的“A和/或B”至少包括“A”、“B”和“A和B”三种情况。
图像分辨率：用于反映图像中存储的信息量，指的是图像中像素点的总数。图像分辨率通常采用横向像素数×纵向像素数表示。
1080p：一种显示格式，P表示逐行扫描(Progressive scan)，1080p的图像分辨率通常为1920×1080。
2k分辨率：一种显示格式，对应的图像分辨率通常为2048×1152。
4k分辨率：一种显示格式，对应的图像分辨率通常为3840×2160。
480p分辨率：一种显示格式，对应的图像分辨率通常为640×480。
360p分辨率：一种显示格式，对应的图像分辨率通常为480×360。
超分，即超分辨率(Super Resolution)，超分处理是将低分辨率图像重建成高分辨率图像的技术，也即是重建后的图像的图像分辨率大于重建前的图像的图像分辨率，重建后的图像也称超分图像。例如，超分处理可以为将360p分辨率的图像重建为480p分辨率的图像，或将2k分辨率的图像重建为4K分辨率的图像。
颜色空间，也称彩色模型、彩色空间或彩色系统，用于反映图像所涉及的颜色。不同颜色空间对应不同的颜色编码格式，目前较为常用的两种颜色空间为YUV颜色空间和RGB颜色空间(颜色空间中的每种颜色也称为一个颜色通道)，相应的颜色编码格式为YUV格式和RGB格式。
其中，当颜色编码格式为YUV格式时，一个像素点具有的像素值包括：亮度分量Y的值、色度分量U的值和色度分量V的值；当颜色编码格式为RGB格式时，一个像素点的像素值包括透明度分量的值和多个颜色分量的值，该多个颜色分量可以包括红色分量R、绿色分量G和蓝色分量B。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是一种前馈神经网络，它的人工神经元(Neuron)可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，能根据图像特征进行图像的处理。
一般地，卷积神经网络的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部接受域的特征。其二是特征映射层，网络的每个特征映射层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面。特征映射层设置有激活函数(activation function)，通常的激活函数为非线性映射函数，可以为sigmoid函数或神经网络回顾(Rectified linear unit，ReLU)函数。卷积神经网络由大量的节点(也称“神经元”或“单元”)相互连接而成，每个节点代表一种特定的输出函数。每两个节点之间的连接代表加权值，称之为权重(weight)。不同的权重和激活函数，会导致卷积神经网络不同的输出。
通常情况下，卷积神经网络包括至少一个卷积层，每个卷积层包括一个特征提取层和一个特征映射层，当卷积神经网络包括多个卷积层时，该多个卷积层依次连接，感受野(Receptive Field)是卷积神经网络每一个卷积层输出的特征图(feature map)上每个像素点在原始图像(指的是输入该卷积神经网络的图像)上映射的区域大小。
卷积神经网络相较于传统的图像处理算法的优点之一在于，避免了对图像复杂的前期预处理过程(提取人工特征等)，可以直接输入原始图像，进行端到端的学习。卷积神经网络相较于传统的神经网络的优点之一在于，传统的神经网络都是采用全连接的方式，即输入层到隐藏层的神经元都是全部连接的，这样做将导致参数量巨大，使得网络训练耗时甚至难以训练，而卷积神经网络则通过局部连接和权值共享等方式避免了这一问题。
请参考图1，图1是本申请实施例提供的一种图像处理方法所涉及的超分显示装置10的结构示意图，该超分显示装置10可以为智能电视、智慧屏、智能手机、平板电脑、电子纸、显示器、笔记本电脑、数码相框或导航仪等具有显示功能以及超分处理功能的产品或部件。该超分显示装置10包括：处理器101，显示控制模块102和存储器103，其中，处理器101用于对从视频源获取的视频中的图像进行处理，并将处理的图像传输至显示控制模块102，处理后的图像适配于显示控制模块102的格式需求；显示控制模块102用于将接收到的处理后的图像，进行处理得到与显示模块(图1未标示)适配的驱动信号，并基于该驱动信号驱动显示模块进行图像的显示；存储器103用于存储视频数据。
示例的，该处理器101可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)和/或图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)，该处理器101可以集成在显卡上；显示控制模块102可以为时序控制器(Timing Controller，TCON)或微控制单元(MicrocontrollerUnit；MCU)；显示模块可以为显示屏；存储器103可以为双倍速率动态随机存储器(DoubleData Rate，DDR)。在本申请实施例中，存储器103中存储有超分模型1031，处理器101对从视频源获取的视频中的图像的处理过程可以包括：对从视频源获取的视频进行解码，将解码得到的图像进行预处理(如后续步骤201或步骤202等)，将预处理得到图像输入超分模型1031，通过超分模型1031对预处理后的图像进行超分处理。示例的，该超分模型可以为CNN模型，如超分辨率卷积神经网络(Super-Resolution Convolutional Neural Network，SRCNN)或高效亚像素卷积神经网络(Efficient sub-pixel Convolutional NeuralNetwork，ESPCN)等模型；该超分模型也可以为生成式对抗网络(Generative AdversarialNetwork，GAN)，如超分辨率生成式对抗网络(Super-Resolution Generative AdversarialNetwork，SRGAN)或增强型超分辨率生成对抗网络(Enhanced Super-ResolutionGenerative Adversarial Networks，ESRGAN)等模型。
目前，超分显示装置将解码后的图像直接输入超分模型，由超分模型对该图像进行超分处理，但是这样的图像处理方法，超分处理的运算量较大，运算代价较高。
本申请实施例提供一种图像处理方法，提出了部分超分算法，能够减少超分处理的运算量，降低运算代价，该图像处理方法可以应用于图1所示的超分显示装置，由于视频中可以包括多个图像，本申请实施例以第一图像为例对该图像处理方法进行说明，该第一图像为视频中的一帧图像，且该第一图像为视频中的非首帧图像(即不是第一帧图像)，其他的非首帧图像的处理方法可以参考该第一图像的处理方法，假设与第一图像相邻的前一帧图像为第二图像，如图2所示，该方法包括：
步骤201、超分显示装置获取第一图像与第二图像的帧间残差，得到残差块。
帧间残差指的是视频相邻两帧图像的像素值的绝对值差异，能够反应相邻两帧图像的内容变化情况(即像素值的变化)。残差块即为求取帧间残差的结果，残差块的尺寸与第一图像的尺寸以及第二图像的尺寸相同，残差块包括与第一图像的多个像素点位置一一对应的多个残差点，每个残差点具有一个残差值，每个残差值是第一图像与第二图像对应位置的像素点的像素值的差值的绝对值。
本申请实施例中，残差块的获取方式有多种，本申请实施例以以下两种方式为例，对残差块的获取方式进行说明：
第一种可实现方式，计算第一图像与第二图像的帧间残差，得到残差块。该帧间残差为第一图像和第二图像对应位置的像素点的像素值的差值的绝对值。假设第一图像为视频中第t帧图像，t＞1，则第二图像为第t-1帧图像。
在第一种示例中，当第一图像和第二图像的颜色空间为RGB颜色空间时，其涉及的颜色编码格式为RGB编码格式。在这种情况下，第一图像和第二图像的像素点的像素值中的透明度分量的值在帧间残差中通常忽略不计，第一图像和第二图像的像素点的像素值包括红色分量R、绿色分量G和蓝色分量B的值，则帧间残差Residual包括Residual[R]、Residual[G]和Residual[B]，则该帧间残差Residual满足：
Residual[R]＝Absdiff(RFrame(t-1)，RFrame(t))；(公式一)
Residual[G]＝Absdiff(GFrame(t-1)，GFrame(t))；(公式二)
Residual[B]＝Absdiff(BFrame(t-1)，BFrame(t))。(公式三)
其中，Absdiff表示计算两张图像对应位置的像素点的像素值(R值、G值或B值)的差值的绝对值；Frame(t)为第一图像；Frame(t-1)为第二图像；RFrame(t-1)表示第二图像的红色分量R值，RFrame(t)表示第一图像的红色分量R值；GFrame(t-1)表示第二图像的绿色分量G值，GFrame(t)表示第一图像的绿色分量G值；BFrame(t-1)表示第二图像的蓝色分量B值，BFrame(t)表示第一图像的蓝色分量B值。
在第二种示例中，当第一图像和第二图像的颜色空间为YUV颜色空间时，其涉及的颜色编码格式为YUV编码格式。在这种情况下，采用第一图像和第二图像的亮度分量Y的帧间残差来表征第一图像和第二图像的帧间残差，则帧间残差Residual＝Residual[Y]。
在一种可选方式中，该帧间残差Residual满足：
Residual＝Residual[Y]＝0.299×Residual[R]+0.587×Residual[G]+0.144×Residual[B]。(公式四)
其中，Residual[R]、Residual[G]和Residual[B]的获取方式分别参考前述公式一至公式三，帧间残差Residual为前述RGB三个颜色通道的帧间残差按照一定的比例转化得到。
在另一种可选方式中，该帧间残差Residual满足：
Residual＝|Residual[Y1]-Residual[Y2]|；(公式五)
其中，Residual[Y1]为第一图像的亮度分量的值，其由第一图像的RGB值按照一定的比例转化得到；Residual[Y2]为第二图像的亮度分量的值，其由第二图像的RGB值按照一定的比例转化得到。其中，该一定比例可以为公式四中的比例，即R值、G值和B值的比例分别为0.299,0.587和0.144。
示例的，假设第一图像和第二图像分别包括5×5个像素点，以亮度分量Y表征像素值，第一图像的像素点的像素值如图3所示，第二图像的像素点的像素值如图4所示，则最终获取的残差块如图5所示，包括5×5个残差点，每个残差点的残差值为第一图像和第二图像中的对应位置的像素点的像素值的差值的绝对值。
值得说明的是，本申请实施例的保护范围并不局限于此，当图像的颜色编码格式为其他格式时，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请实施例揭露的技术范围内，也可以采用本申请实施例提供的帧间残差计算方法轻易想到变换或替换来进行帧间残差的计算，因此，这些可轻易想到变化或替换，也涵盖在本申请实施例保护范围内。
第二种可实现方式，获取预先存储的帧间残差，得到残差块。
如前所述，超分显示装置获取的第一图像是已经解码的图像，在视频解码过程中，涉及相邻两帧图像的帧间残差的计算过程，因此，在视频解码过程中，可以存储计算得到的每相邻两帧图像的帧间残差，在需要获取残差块时，直接提取预先存储的帧间残差得到残差块即可。
本申请实施例中，处理器进行视频解码所采用的标准可以为H.261至H.265，以及MPEG-4V1至MPEG-4V3等中的任意一种。其中，H.264，又称视频编码(Advanced VideoCoding，AVC)，H.265，又称高效率视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)，两者均采用运动补偿混合编码算法。
以H.265为例，H.265的编码架构大致上和H.264的编码架构相似，主要包含：熵解码(entropy coding)模块、帧内预测(intra prediction)模块、帧间预测(interprediction)模块、反变换模块、反量化模块和环路滤波模块等模块。环路滤波模块包括去块滤波(deblocking)模块和采样点自适应偏移(Sample Adaptive Offset，SAO)等。其中，熵解码模块用于对视频源提供的码流(bitstream)进行处理得到模式信息和帧间残差。则在熵解码模块处理得到帧间残差后，可以存储该帧间残差，以在执行到步骤201时提取帧间残差。
通过该第二种可实现方式获取残差块，可以减少对帧间残差的重复计算，降低运算代价，节约图像处理的整体时长。尤其在视频源提供的视频的图像分辨率较高的场景下，可以有效降低图像处理时延。
步骤202、超分显示装置检测残差块包括的残差点的残差值是否为0，若确定残差块包括的至少一个残差点的残差值不为0，执行步骤203，若确定残差块包括的所有残差点的残差值为0，执行步骤207。
超分显示装置可以遍历残差块中的每个残差点，检测每个残差点的残差值是否为0，当残差块中至少一个残差点的残差值不为0，可以执行步骤203，后续步骤203至206对应部分超分算法，当残差块中所有残差点的残差值为0，可以执行步骤207。示例的，超分显示装置可以按照从左到右，从上到下的扫描顺序进行残差点的遍历。
步骤203、超分显示装置基于残差块，在第一图像中确定目标像素区域。
本申请实施例中，目标像素区域是第一图像中与残差块中的目标残差点的位置对应的像素点所在区域，第一图像中与目标残差点位置对应的点称之为目标像素点。通常，目标残差点包括第一目标残差点和第二目标残差点两种类型的残差点。可选的，该目标像素区域包括第一图像中与第一目标残差点位置对应的像素点所在区域。例如，目标像素区域为第一图像中与第一目标残差点和第二目标残差点位置对应的像素点所在区域。其中，第一目标残差点为残差块中残差值大于指定阈值的点，第二目标残差点为残差块中第一目标残差点周边的残差点。第一目标残差点周边的残差点指的是围绕第一目标残差点设置的残差点，其为第一目标残差点的，符合指定条件的周边点。例如，为第一目标残差点的上、下、左和右的残差点；或者，为第一目标残差点的上、下、左、右、左上、左下、右上和右下的残差点。可选的，前述指定阈值为0。
示例的，该第二目标残差点为残差块中第一目标残差点周边的残差值不大于(即小于或等于)该指定阈值的残差点。即该第二目标残差点是第一目标残差点的，符合指定条件的周边点中残差值不大于该指定阈值的点。在前述指定阈值为0时，该第二目标残差点为残差块中第一目标残差点周边的残差值为0的残差点。
第一目标残差点所在区域是第一图像和第二图像内容存在区别的区域，基于该区域可以找到第一图像中实际需要超分处理的区域，由于在对第一图像的一个区域进行超分处理时通常需要参考该区域的周边区域的像素的像素值，因此还需要找到第一图像中需要超分的区域的周边区域，而第二目标残差点所在区域是第一目标残差点所在区域的周边区域，通过确定第二目标残差点，可以确定第一图像中实际需要超分的区域的周边区域，从而适配超分处理的需求，保证后续进行有效的超分处理。前述指定条件是基于超分处理的需求确定，例如基于超分模型中的感受野(receptive field)(如最后一个卷积层的感受野)设置。
假设第一目标残差点为残差块中残差值大于指定阈值的点，第二目标残差点为残差块中第一目标残差点周边的残差值不大于该指定阈值的残差点，且该指定阈值为0。以图6所示的残差块为例，图6是图5所示的残差块的原理解释示意图，残差块的目标残差点所在区域为区域K和区域M组成的区域，其中区域K包括第一目标残差点P1，以及其周边的第二目标残差点P7至P14；区域M包括第一目标残差点P2至P6，以及其周边的第二目标残差点P15至P19。因此，最终确定的第一目标残差点为P1至P6，第二目标残差点包括P7至P19。则第一图像中确定的目标像素点即为与残差点P1至P19位置相同的像素点。图6以符合指定条件的周边点为每个第一目标残差点的上、下、左、右、左上、左下、右上和右下的残差点为例进行说明，但并不对此进行限定。
在本申请实施例中，可以采用多种方式确定目标像素区域，本申请实施例以以下两种确定方式为例进行说明：
在第一种确定方式，在超分模型内部确定目标像素区域，如图7所示，基于残差块，在第一图像中确定目标像素区域的过程，包括：
步骤2031、超分显示装置基于残差块，生成掩膜(mask)图形。
该掩膜图形用于指示目标像素区域的位置，对于在第一图像中筛选目标像素区域，起到引导作用。掩膜图形包括多个第一掩膜点，多个第一掩膜点与残差块中的多个目标残差点的位置一一对应，该多个目标残差点至少包括第一目标残差点，通常，该多个目标残差点包括第一目标残差点和第二目标残差点；也即是，多个第一掩膜点用于标识残差块中的多个目标残差点的位置，由于残差块的多个目标残差点与第一图像中的目标像素区域的多个目标像素点的位置一一对应，因此，多个第一掩膜点用于标识第一图像中的多个目标像素区域的位置。通过第一掩膜点可以找到目标像素点所在的目标像素区域。
本申请实施例中，以以下两种可选实现方式为例对步骤2031进行示意性说明：
在第一种可选实现方式中，可以对残差块进行形态学变化(morphologicaltransformations)处理，得到掩膜图形。该形态学变化处理包括二值化(binarization)处理和膨胀(dilation)处理。示例的，先对残差块进行二值化处理，得到二值化后的残差块；再对二值化后的残差块进行膨胀处理，得到膨胀后的残差块，将膨胀后的残差块作为掩膜图形。
其中，二值化处理是一种将图像中的每个像素点的像素值设置为第一值和第二值两种像素值中的一种的处理方式，第一值和第二值不同。图像在经过二值化处理后，仅包括两种像素值的像素点。该二值化处理能够减少图像中各种元素对于后续图像处理过程的干扰。
残差块中的每个残差点的残差值是两个像素点的像素值的差值的绝对值，残差块相当于两个图像的差别图像。因此，残差块也可以视为一个图像，其包含的残差点相当于图像的像素点，残差点的残差值相当于像素点的像素值。
示例的，在RGB色彩空间，由于每个残差点的残差值包括R、G、B三个颜色分量的值，即前述的Residual[R]、Residual[G]和Residual[B]，残差点的残差值可以采用其灰度值表征，以简化计算过程。残差点的灰度值用于反映残差点的亮暗程度，其可以由残差点的R、G、B值转换得到，即将残差点的残差值，如前述Residual[R]、Residual[G]和Residual[B]转换得到，该转化过程可以参考传统的R、G、B值转换得到灰度值的过程，本申请对此不做赘述。残差点的灰度值范围一般为0到255，白色残差点的灰度值为255，黑色残差点的灰度值为0。在对残差块进行二值化处理时，可以判断残差块中的每个残差点的残差值是否大于二值化阈值(例如，该二值化阈值可以为固定值，也可以为可变值，当其为可变值时，可以采用局部自适应二值化的方式确定二值化阈值)。在某个残差点的残差值大于该二值化阈值时，将该残差点的残差值设置为第一值，在某个残差点的残差值小于或等于该二值化阈值时，将该残差点的残差值设置为第二值。
示例的，在YUV色彩空间，由于每个残差点的残差值包括一个值，即前述的Residual[Y]，在对残差块进行二值化处理时，可以判断残差块中的每个残差点的残差值是否大于二值化阈值(例如，该二值化阈值可以为固定值，也可以为可变值，当其为可变值时，可以采用局部自适应二值化的方式确定二值化阈值)。在某个残差点的残差值大于该二值化阈值时，将该残差点的残差值设置为第一值，在某个残差点的残差值小于或等于该二值化阈值时，将该残差点的残差值设置为第二值。
示例的，前述第一值为非零值，第二值为0。例如，前述第一值为255，第二值为0；或者第一值为1，第二值为0。实际实现时，数值越小，占用的存储空间越小，因此，通常将第一值设置为1，第二值设置为0，以节约存储空间。
该二值化阈值可以基于前述指定阈值确定，例如在RGB色彩空间，由于与二值化阈值进行比较的是残差点的灰度值，其由残差值转换得到，因此，二值化阈值是对指定阈值采用相同转换规则转换得到；在YUV色彩空间，由于与二值化阈值进行比较的是残差点的残差值，因此，二值化阈值等于指定阈值。示例的，指定阈值可以为0，相应的，该二值化阈值可以为0。
采用前述方式得到的二值化后的残差块中，只有两种取值，减小后续计算复杂度；并且该第一值对应的残差点即为前述第一目标残差点，在后续处理过程中可以简单迅速地定位到第一目标残差点。
本申请实施例中的二值化处理可以采用全局二值化阈值法、局部二值化阈值法、最大类间方差法和迭代二值化阈值法中的任一方法，本申请实施例对此不做限定。
膨胀处理是一种求局部最大值的处理。将待处理的图像与预设的核(也称内核)进行卷积，在每次卷积过程中，核覆盖区域中最大值赋予指定像素点，从而使亮者更亮，得到的效果就是待处理的图像的亮的区域膨胀。其中，核具有一个可定义的锚点，该锚点通常为核的中心点，前述指定像素点即为该锚点。
如图8所示，图8假设待处理图像为F1，该待处理图像包括5×5个像素点，其中的阴影表示亮点，核为F2中的阴影部分，共5个像素点，锚点为该5个像素点的中心点B，则最终膨胀处理后的图像为F3。图8中“*”表示求卷积。
本申请实施例中，待处理的图像为残差块，对残差块进行膨胀处理指的是对二值化后的残差块的第一目标残差点进行膨胀处理。为了适配于前述的膨胀处理的要求，若前述第一值为非零值，第二值为0，则第一目标残差点为亮点，其他残差点(即除第一目标残差点之外的点)为暗点，可以直接执行前述膨胀处理，实现第一目标残差点所在区域的膨胀；若前述第一值为0，第二值为非零值，则可以通过指定算法将第一值更新为非零值，将第二值更新为0，这样第一目标残差点为亮点，其他残差点为暗点，再执行前述膨胀处理。值得说明的是，请参考图8和图9，若残差块为F1，膨胀处理后的残差块为F3，则F1和F3中斜线阴影所对应的残差点为第一目标残差点，F3中“×”形阴影所对应的残差点为第二目标残差点。图9中的核为F4，与图8中的F2不同，最终形成的膨胀处理后的残差块F3不同，也即掩膜图形不同。
在本申请实施例中，超分模型包括至少一个卷积核，膨胀处理的核与超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同。该最后一个卷积层即为超分模型的输出层，超分模型进行超分处理后的图像从这一层输出，该层的感受野是超分模型中各个卷积层对应的感受野中最大的感受野。这样得到的掩膜图形适配于超分模型的最大感受野的尺寸，从而起到良好的引导作用，避免后续输入超分模型的图像的可卷积区域过小，所导致的图像无法被卷积层卷积的情况出现，保证后续输入超分模型的图像能够被有效超分。例如，该核的尺寸可以为3×3或5×5个像素点。
在第二种可选实现方式中，由于前述膨胀处理的原理，类似于求m邻域的算法，邻域指的是以目标点为中心的开区间，求m邻域的算法指的是，以目标点为中心获取与目标点相邻的m个点的开区间。m为超分模型的最后一个卷积层的感受野的尺寸-1，例如，超分模型的最后一个卷积层的感受野为5×5个像素点，则m＝8。如前述图8和图9所示，图8的膨胀处理相当于对图F1中的每个第一目标残差点求4邻域，图9的膨胀处理相当于对图F1中的每个第一目标残差点求8邻域。在本申请实施例中，由于超分模型的最后一个卷积层的感受野通常为3×3或5×5个像素点，因此，m＝8或24。其中，当m＝8时，8邻域指的是以目标点为中心的上、下、左、右、左上、左下、右上和右下共8个点；当m＝24时，24邻域指的是以目标点为中心的上、下、左、右、左上、左下、右上和右下共8个点，以及围绕该8个点一圈的16个点，一共24个点。
则上述步骤2031包括：先对残差块进行二值化处理，得到二值化后的残差块；再对二值化后的残差块中每个第一目标残差点求m邻域，将每个目标残差点的残差值(即前述第一值)填充至对应的m邻域中，得到掩膜图形。二值化处理的过程可以参考前述实现方式，m邻域的求取方法可以参考相关技术，本申请实施例对此不再赘述。
值得说明的是，本申请实施例中，前述步骤2031中基于残差块，生成掩膜图形的过程还可以通过其他方式实现，例如包括：基于该残差块，生成包括多个掩膜点的初始掩膜图形，该多个掩膜点与该第一图像的多个像素点位置一一对应，该多个掩膜点包括多个第一掩膜点和多个第二掩膜点。也即是，该初始掩膜图形为确定了第一掩膜点和第二掩膜点的图形；将该初始掩膜图形中该第一掩膜点的掩膜值赋值为第一值，将该掩膜图形中该第二掩膜点的掩膜值赋值为第二值，得到该掩膜图形，该第一值和该第二值不同。这样获取的掩膜图形为二值化图像，后续在定位目标像素点时，可以通过查找第一值的方式定位到第一掩膜点，再索引到目标像素点，能够实现目标像素点的快速确定。
在本申请实施例中，可以直接对残差块进行整体处理，生成前述掩膜图形，也可以将残差块划分成多个子残差块，对每个子残差块进行处理得到子掩膜图形，生成的子掩膜图形组成掩膜图形，由于掩膜图形是分块生成的，因此可以减少运算复杂度，降低运算代价。当处理器的运算能力较强时，可以同时执行多个子掩膜图形的生成过程，节约图像处理时长。
示例的，基于残差块，生成掩膜图形的步骤可以包括：
步骤A1、将残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行分块处理，分块处理包括：当子残差块中包括的至少一个残差点的残差值不为0时(即子残差块包括残差值不为0的残差点)，将子残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行分块处理，直至划分得到的子残差块中包括的残差点的残差值均为0(即子残差块不包括残差值不为0的残差点)，或者，划分得到的子残差块的残差点总数小于点数阈值，或者，对残差块的划分总次数达到次数阈值。
其中，当划分得到的子残差块中包括的残差点的残差值均为0，说明该子残差块所对应的第一图像以及第二图像的区域没有产生内容变化，无需再继续进行分块；当划分得到的子残差块的残差点总数小于点数阈值，说明划分得到的子残差块的尺寸已经足够小，若再进行进一步划分，一方面，后续过程中若将对应的目标图像块输入至超分模型(参考后续步骤B2)，容易导致超分模型无法进行有效超分，影响超分模型的超分效果，另一方面，子残差块的尺寸过小，容易导致运算代价过大，因此也没有必要再划分下去了。对残差块的划分总次数达到次数阈值时，再继续进行划分的话一方面可能导致划分次数过多引起运算代价过大，另一方面可能导致划分得到的子残差块尺寸过小，影响超分效果，因此也无需继续划分，从而减少运算代价，保证超分效果。示例的，前述点数阈值和次数阈值可以基于第一图像的图像分辨率确定，例如与第一图像的图像分辨率正相关。即图像分辨率越大，点数阈值和次数阈值越大。通常，次数阈值可以为2次或3次。
通过将前述步骤A1，可以实现对残差块的循环划分，最终得到多个子残差块。当处理器的运算能力较强时，当多个子残差块均需要进行划分时，可以同时执行多个子残差的划分过程，节约图像处理时长。
其中，残差块和子残差块均可以采用二叉树划分或四叉树划分的方式进行分块。采用二叉树划分的残差块或子残差块，每次被划分为2个尺寸相等或不等的子残差块；采用四叉树划分的残差块或子残差块，每次被划分为4个尺寸相等或不等的子残差块。值得说明的是，残差块和子残差块还可以有其他划分方式，只要保证能够实现有效分块即可，本申请实施例对此不做限定。
由于传统的视频解码过程需要进行图像的分块，该分块通常采用四叉树划分的方式，因此，本申请实施例中，残差块和子残差块采用四叉树划分的方式时，可以兼容传统的图像处理方法。示例的，在实际应用中，还可以通过前述视频解码过程中所采用的图像划分模块来进行残差块和子残差块的划分，从而实现模块的复用，节约运算代价。如前所述，一般情况下，视频中图像的图像分辨率为360p、480p、720p、1080p、2k和4k等，均为4的整数倍，因此采用四叉树划分的方式，可以在每次划分时，将残差块或子残差块划分成尺寸相等的四个子残差块，即实现残差块或子残差块的四等分，使得划分得到的残差块尺寸均匀，便于后续处理。当然，在对残差块进行多次划分后，可能存在子残差块不能被四等分的情况，可以尽量进行子残差块的均匀划分，使得每次划分后的4子残差块中任意两个子残差块之间的尺寸差距小于或等于指定差距阈值即可，这样也不会影响最终得到的子掩膜图形的功能。
步骤A2、生成与每个目标残差块对应的子掩膜图形，前述掩膜图形包括生成的子掩膜图形。其中，目标残差块包括的至少一个残差点的残差值不为0。
在本申请实施例中，由于除目标残差块之外的其他残差块包括的残差点的残差值均为0，说明该子残差块所对应的第一图像以及第二图像的区域没有产生内容变化，无需对第一图像的该子残差块对应区域进行超分，因此也不需要获取子掩膜图形来进行目标像素区域的引导。这样，相对于整体生成掩膜图形，分块生成掩膜图形的方式可以减少对目标残差块之外的其他残差块的处理，仅为目标残差块生成子掩膜图形，减少了运算代价。
其中，每个子掩膜图形的生成方式可以参考前述步骤2031中的两种可选实现方式。例如，对每个目标子残差块进行形态学变化处理，得到与每个目标子残差块对应的子掩膜图形。具体的，先对目标子残差块进行二值化处理，得到二值化后的目标子残差块；再对二值化后的目标子残差块进行膨胀处理，得到膨胀后的目标子残差块，将膨胀后的目标子残差块作为子掩膜图形。又例如，先对每个目标子残差块进行二值化处理，得到二值化后的目标子残差块；再对二值化后的每个目标子残差块中每个第一目标残差点求m邻域，将每个目标残差点的残差值填充至对应的m邻域中，得到对应的子掩膜图形。每个目标子残差块的处理过程可以参考前述图8和图9，本申请实施例对此不再赘述。
可选地，前述每个子掩膜图形的尺寸与对应的目标子残差块的尺寸相同。
步骤2032、超分显示装置将掩膜图形和第一图像输入超分模型，通过超分模型将第一图像中，与多个第一掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为目标像素区域。
在步骤2032中，超分显示装置通过超分模型确定目标像素区域。传统的超分模型仅对接收的图像进行超分处理，本申请实施例中，可以在传统的超分模型的前端(即输入端)添加用于确定目标像素区域的代码，以实现目标像素区域的确定，这样超分显示装置仅需将掩膜图形和第一图像输入超分模型，减少超分显示装置中超分模型之外的模块的运算复杂度。
参考前述实施例可知，掩膜图形包括多个掩膜点，多个掩膜点与第一图像的多个像素点位置一一对应，每个掩膜点具有一个掩膜值。在一种可选示例中，掩膜图形为二值化图像，该多个掩膜点包括多个第一掩膜点和多个第二掩膜点，第一掩膜点的掩膜值为第一值，第二掩膜点的掩膜值为第二值，第一值和第二值不同。如前所述，第一值和第二值分别可以为非零值和0中的一者。本申请实施例假设第一值为非零值(如1)，第二值为0。在另一种可选示例中，掩膜图形为单色图像，该多个掩膜点仅包括多个第一掩膜点。
在步骤2032中，通过超分模型遍历掩膜图形中的掩膜点，在第一图像中，将掩膜值为第一值的掩膜点所对应的像素点(即目标像素点)所在区域，确定为目标像素区域。
在第二种确定方式，在超分模型外部确定目标像素区域，如图10所示，在第一图像中确定目标像素区域的过程，包括：
步骤2033、超分显示装置基于残差块，生成掩膜图形。
掩膜图形包括多个第一掩膜点，多个第一掩膜点与残差块中的多个目标残差点的位置一一对应。步骤2033的过程可以参考前述步骤2031的过程，本申请实施例对此不做赘述。
步骤2034、超分显示装置将第一图像中，与多个第一掩膜点位置对应的像素点(即目标像素点)所在区域，确定为目标像素区域。
参考前述步骤2032，超分显示装置可以遍历掩膜图形中的掩膜点，在第一图像中，将掩膜值为第一值的掩膜点所对应的像素点，确定为目标像素区域。
在前述两种确定方式中，超分显示装置均通过掩膜图形的引导，从第一图像中确定了目标像素区域，屏蔽了除目标像素区域之外的像素点，实现目标像素区域的快速定位，从而有效节约了图像处理的时长。
本申请实施例中，掩膜图形可以有多种形状。在第一种示例中，掩膜图形仅包括多个第一掩膜点，也即是掩膜图形由多个第一掩膜点组成，这样得到的掩膜图形通常为不规则图形；在第二种示例中，掩膜图形仅包括多个子掩膜图形，也即是掩膜图形由多个子掩膜图形组成，每个子掩膜图形与对应的目标残差块的尺寸相同，即既包括第一掩膜点，又包括第二掩膜点，这样得到的掩膜图形通常为由子掩膜图形拼接成的不规则图形；第三种示例中，掩膜图形与第一图形的尺寸相同，其既包括第一掩膜点，又包括第二掩膜点。通常情况下，超分显示装置中的存储器是按照一维或多维数组等方式存储图形数据的，若掩膜图形为前述第一种示例中的掩膜图形，需要存储的数据粒度为像素级的数据粒度，存储的复杂度较高；若掩膜图形为前述第二种示例中的掩膜图形，需要存储的数据粒度为像素块级(一个像素块的大小即前述一个子掩膜图形的大小)的数据粒度，存储的图形相对于第一种示例较为规则，存储的复杂度较低；若掩膜图形为前述第三种示例中的掩膜图形，存储的图形为矩形，相对于第一种示例和第二种示例较为规则，存储的复杂度较低。因此，通常掩膜图形通常为前述第二和第三种示例的形状。
步骤204、超分显示装置对第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
在本申请实施例中，超分显示装置可以通过超分模型对第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。参考前述步骤203，由于可以采用多种方式确定目标像素区域，相应的，可以采用多种方式进行超分处理。本申请实施例以以下两种处理方式为例进行说明：
第一种处理方式，与前述步骤203中的第一种确定方式对应的，超分显示装置对第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域的过程可以为：超分显示装置通过超分模型对第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
示例的，参考步骤2032，由于超分显示装置将掩膜图形和第一图像输入超分模型，并且通过超分模型确定了目标像素区域，则可以继续通过超分模型对第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。超分模型进行超分处理的过程可以参考相关技术，本申请实施例对此不做赘述。
第二种处理方式，与前述步骤203中的第二种确定方式对应的，超分显示装置对第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域的过程可以为：超分显示装置将第一图像中的目标像素区域输入超分模型，通过超分模型对第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
在本申请实施例中，从第一图像中可以筛选出多个目标图像块，以对每个目标图像块进行超分处理。由于超分处理是针对目标图像块进行的，而每个目标图像块的尺寸小于第一图像，因此可以减少超分处理的运算复杂度，降低运算代价。尤其当超分处理由超分模型执行时，可以有效减少超分模型的复杂度，提高超分运算的效率。
示例的，步骤204可以包括：
步骤B1、超分显示装置在第一图像中获取每个子掩膜图形对应的目标图像块。
在第一图像中，将与各个子掩膜图形位置对应的图像块确定为目标图像块。
步骤B2、超分显示装置分别对每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
参考前述内容可知，掩膜图形用于指示目标像素区域的位置，由于掩膜图形划分为了多个子掩膜图形，则标像素区域也可以划分为与该多个子掩膜图形对应的多个子区域。又由于，每个子掩膜图形对应一个目标图像块，则每个目标图像块包含目标像素区域的一个子区域，也即是，前述获取的多个目标图像块与多个子区域一一对应。因此，超分处理后的目标像素区域由超分处理后的每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域组成。
示例的，超分处理可以由超分模型执行。与步骤204中的第一种处理方式对应的，参考前述步骤2032，超分模型可以先确定目标像素区域与目标图像块对应区域，即每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域，再执行超分处理，则前述步骤2032具体可以包括：超分显示装置分别将每个子掩膜图形和对应的目标图像块输入超分模型(每一次输入的是一个目标图像块和对应的一个子掩膜图形)，通过超分模型将所目标图像块中，与对应的子掩膜图形的多个第一掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为目标图像块包含的目标像素区域的子区域；步骤B2具体可以包括：通过超分模型分别对每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域进行超分处理，得到超分处理后的每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域，超分处理后的目标像素区域由超分处理后的每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域组成。这样每次输入超分模型的图像的尺寸较小，可以有效减少超分模型的运算复杂度，从而采用结构较为简单的超分模型即可实现超分运算，降低超分模型的复杂度，提高超分运算的效率。
与步骤204中的第二种处理方式对应的，步骤B2具体可以包括：超分显示装置分别将每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域输入超分模型，通过超分模型对每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域进行超分处理，得到超分处理后的每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域，超分处理后的目标像素区域由超分处理后的每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域组成。
超分显示装置在接收到超分模型输出的超分处理后的各个目标图像块包含的目标像素区域的子区域后，可以按照各个目标图像块在第一图像中的位置拼接(也可以称为组合)得到超分处理后的目标像素区域的子区域，则最终得到的超分处理后的目标像素区域由超分处理后的每个目标图像块包含的目标像素区域的子区域组成。
值得说明的是，超分处理后的目标像素区域中像素点的个数大于超分处理前的目标像素区域中像素的个数，即超分处理实现了目标像素区域中像素密度的增大，从而实现了超分效果。例如，超分处理前的目标像素区域包括5×5个像素点，超分处理后的目标像素区域包括9×9个像素点。
步骤205、超分显示装置确定第一图像中的其他像素区域。
其中，其他像素区域包括除目标像素区域之外的像素区域。在第一种可选方式中，其他像素区域为第一图像中除目标像素区域之外的像素点所在区域(也可以理解为直接执行步骤206而不执行所谓的“确定”步骤)；在第二种可选方式中，其他像素区域为第一图像中除第一掩膜点对应像素点之外的像素点所在区域；在第三种可选方式中，其他像素区域为第一图像中除辅助像素点之外的像素点所在区域，该辅助像素点所在区域包括目标像素区域，但是第一图像中辅助像素点的个数大于目标像素区域中像素点(即目标像素点)的个数，即辅助像素点所在区域的面积大于目标像素区域的面积。
在采用该第三种可选方式时，示例的，步骤205可以包括：对掩膜图形中的多个第一掩膜点进行腐蚀(Erosion)处理，得到更新后的掩膜图形；将第一图像中，与腐蚀处理后的多个第一掩膜点位置对应的像素点，确定为辅助像素点；将第一图像中除辅助像素点之外的像素点所在区域确定为其他像素区域。
其中，腐蚀处理是一种求局部最小值的处理。将待处理的图像与预设的核(也称内核)进行卷积，在每次卷积过程中，核覆盖区域中最小值赋予指定像素点，得到的效果就是待处理的图像的亮的区域缩小。其中，核具有一个可定义的锚点，该锚点通常为核的中心点，前述指定像素点该锚点。需要说明的是，前述膨胀处理和该腐蚀处理不具有互逆的关系。
如图11所示，图11假设待处理图像为F5，该待处理图像包括5×5个像素点，其中的阴影部分表示亮点，核为F6中的阴影部分，共5个像素点，锚点为该5个像素点的中心点D，则最终腐蚀处理后的图像为F7。图11中“*”表示求卷积。
值得说明的是，请参考图11，若掩膜图形为F5，腐蚀处理后的掩膜图形为F7，则F5和F7中斜划线阴影所对应的掩膜点为第一掩膜点。
如前所述，超分模型包括至少一个卷积核，腐蚀处理的核与超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同，也即是腐蚀处理的核与前述膨胀处理的核的尺寸相同。如此得到的更新后的掩膜图形中第一掩膜点所对应区域实际上是前述膨胀处理得到的掩膜图形中的第一掩膜点去掉最外围的一层第一掩膜点后所对应区域(也即是实现了第一掩膜点对应区域的内缩)，相对于前述二值化处理后得到的掩膜图形，该更新后的掩膜图形的边缘更平滑，噪声更小。
本申请实施例中，通过腐蚀处理可以消除图像的边缘噪声，采用腐蚀处理得到的更新后的掩膜图形来确定的其他像素区域，相较于前述第一种和第二种可选方式得到的其他像素区域，边缘更加清晰，噪声更小，后续执行步骤206的像素更新过程，可以减少细节模糊、边缘钝化、颗粒感和噪声增强等负向效果，保证最终超分处理后的第一图像的显示效果。
本申请实施例在实际实现时还可以采用其他处理方式更新掩膜图形，只要保证更新后的掩膜图形中的第一掩膜点所对应区域为前述膨胀处理得到的掩膜图形中的第一掩膜点去掉最外围的一层第一掩膜点后所对应区域即可，也即是能够达到腐蚀处理相同的效果，本申请实施例对此不做限定。
步骤206、超分显示装置采用超分处理后的第二图像中的其他像素区域更新第一图像中其他像素区域。
由于超分处理后的第二图像中的其他像素区域中像素点的个数大于第一图像中其他像素区域的像素点的个数，因而更新后的其他像素区域中像素点的个数大于更新前的其他像素区域中像素点的个数，即更新处理实现了其他像素区域中像素密度的增大。更新后的其他像素区域的显示效果与超分处理后的其他像素区域的显示效果相同，因此，更新后的其他像素区域相当于超分处理后的其他像素区域。
如图15所示，假设超分处理后的第二图像中的其他像素区域K1包括12×12个像素点，第一图像中其他像素区域K2包括6×6个像素点，每个方格表示一个像素点，其他像素区域K1和其他像素区域K2的尺寸，以及在各自图中的位置均相同。采用超分处理后的第二图像中的其他像素区域K1更新第一图像中其他像素区域K2，指的是将其他像素区域K1中的像素的像素值以及像素位置等像素数据更新其他像素区域K2中对应的像素的像素值以及像素位置等像素数据。则参考图12，更新后的第一图像中其他像素区域K2中的像素点个数、像素值以及像素位置与第二图像中的其他像素区域K1的像素点个数、像素值以及像素位置均对应相同。
超分处理后的第一图像，即重建后的第一图像，包括通过步骤204获取的超分处理后的目标像素区域以及通过步骤206获取的更新后的其他像素区域，该超分处理后的第一图像与传统的超分处理后的第一图像的显示效果相同。
由于该其他像素区域包括第一图像中除目标像素区域之外的像素区域，因此目标像区域与其他像素区域的尺寸可能匹配，也可能不匹配，相应的，获取超分处理后的第一图像的方式也不同，本申请实施例以以下几种可选方式为例进行说明：
在一种可选方式中，目标像区域与其他像素区域的尺寸匹配，也即是，其他像素区域为第一图像中除目标像素区域之外的像素区域；相应的，超分处理后的目标像区域以及更新后的其他像素区域的尺寸也匹配。则超分处理后的第一图像可以由超分处理后的目标像素区域以及更新后的其他像素区域拼接而成；在另一种可选方式中，目标像区域与其他像素区域的尺寸不匹配，两者的边缘存在重叠区域，也即是，其他像素区域在第一图像中除目标像素区域之外的像素区域的基础上还包括其他的像素区域。相应的，超分处理后的目标像区域以及更新后的其他像素区域的尺寸也不匹配，两者的边缘存在重叠区域。由于第一图像的其他像素区域是由超分处理后的第二图像的其他像素区域更新得到的，包含的像素点的像素数据通常更准确，因此，该超分处理后的第一图像的重叠区域的像素数据以第一图像的更新后的其他像素区域的像素数据为准。则超分处理后的第一图像可以由更新后的目标像素区域及更新后的其他像素区域拼接而成，例如，该更新后的目标像素区域为超分处理后的目标像素区域减去(也称去除)其与其他像素区域的重叠区域得到。更新后的目标像素区域相对于更新前的目标像素区域内缩，更新后的目标像素区域的尺寸与更新后的其他像素区域的尺寸匹配。
值得说明的是，在实际应用中，也可以不考虑目标像区域与其他像素区域的尺寸是否匹配，直接采用以下方式获取超分处理后的第一图像：
在一种可选方式中，可以将超分处理后的第二图像作为背景图像，采用步骤204获取的超分处理后的目标像素区域覆盖该第二图像的对应区域，得到超分处理后的第一图像；在另一种可选方式中，可以将第一图像或空白图像作为背景图像，采用步骤204获取的超分处理后的目标像素区域覆盖该第一图像的对应区域，采用超分处理后的第二图像的其他像素区域覆盖第一图像的对应区域，得到超分处理后的第一图像。只要保证最终超分处理后的第一图像与对第一图像进行整体超分处理后的图像的效果一致或者差距在可接受范围内即可，本申请实施例对此不做限定。
本申请实施例中，基于获取的超分处理后的目标像素区域以及获取的更新后的其他像素区域生成超分处理后的第一图像的过程也可以通过前述超分模型实现。
示例的，生成超分处理后的第一图像的过程可以满足：
R(F(t))＝R(F(t-1)(w,h))[Mask(w,h)＝R2]+SR(F(t)(w,h))[Mask(w,h)＝R1]；
其中，R(F(t))表示超分处理后的第一图像，(w,h)表示所在图像中任一点；Mask(w,h)表示掩膜图形(例如前述步骤205中更新后的掩膜图形)中的掩膜点(w,h)，SR表示超分处理。R(F(t-1)(w,h))[Mask(w,h)＝R2]表示超分处理后的第二图像中，与掩膜图形中掩膜值为第二值的掩膜点(w,h)对应的像素点(w,h)所在的像素区域，即前述步骤205确定的其他像素区域；SR(F(t)(w,h))[Mask(w,h)＝R1]表示第一图像进行超分处理后的区域(即步骤203确定的目标像素区域)中，与掩膜图形中掩膜值为第一值的掩膜点(w,h)对应的像素点所在的像素区域，即前述超分处理后的目标像素区域中的全部或部分区域(例如，若未进行步骤205所述的掩膜图形更新动作，即为全部区域；若进行了步骤205所述的掩膜图形更新动作，即为部分区域。这种情况相当于步骤203确定的目标像素区域随着掩膜图形的更新而更新，该部分区域即为前述更新后的目标像素区域，该部分区域可以为步骤203确定的超分处理后的目标像素区域减去其与其他像素区域的重叠区域得到)。R1表示第一值，R2表示第二值。示例的，第一值为1，第二值为0；或者，第一值为255，第二值为0。
步骤207、超分显示装置采用超分处理后的第二图像更新第一图像。
由于残差块所对应的帧间残差用于反映相邻两帧图像的内容变化情况，当基于第一图像和第二图像获取的残差块中所有残差点的残差值均为0，说明第一图像和第二图像的内容并没有变化，则同理，两者超分处理后的图像也应该没有变化。因此，采用超分处理后的第二图像更新第一图像，得到超分处理后的第一图像。
值得说明的是，超分处理后的第二图像是采用本申请实施例提供的图像处理方法或者传统的图像处理方法或者其他超分处理方法确定的图像，采用该超分处理后的第二图像更新第一图像，可以使得更新后的第一图像中像素点的个数大于更新前的第一图像中像素点的个数，即更新处理实现了第一图像中像素密度的增大，从而达到了超分辨率的效果，因此，更新后的第一图像也是超分图像，即更新后的第一图像相当于超分处理后的第一图像。
值得说明的是，在执行步骤203时，超分显示装置还可以统计残差块中残差值为0的残差点的数量在残差块中残差点总数中的第一占比；当该第一占比大于第一超分触发占比阈值时，再基于残差块，在第一图像中确定目标像素区域。当该第一占比不大于第一超分触发占比阈值时，采用其他方式进行第一图像整体的超分处理，例如采用传统方式进行第一图像的超分处理。(或者，当该第一占比大于或等于第一超分触发占比阈值时，再基于残差块，在第一图像中确定目标像素区域。当该第一占比小于第一超分触发占比阈值时，采用其他方式进行第一图像整体的超分处理。)
通过判断残差值为0的残差点的数量在残差块中残差点总数中的第一占比是否大于第一超分触发占比阈值，可以检测前后两帧图像内容的差异是否较大，当第一占比不大于第一超分触发占比阈值，说明两帧图像内容的差异较大，时域上关联性不强，直接对第一图像整体进行超分处理(例如将第一图像直接输入超分模型)的运算代价小于或等于采用前述步骤203至206的运算代价，则可以直接对第一图像整体进行超分处理，即对第一图像进行全部超分；当第一占比大于第一超分触发占比阈值，说明两帧图像内容的差异较小，直接对第一图像整体进行超分处理的运算代价大于采用前述步骤203至206的运算代价，则可以执行前述步骤203至206。这样可以基于第一图像与第二图像的内容差异确定是否执行部分超分算法，从而提高图像处理的灵活性。
同理地，在执行步骤203时，超分显示装置还可以统计残差块中残差值不为0的残差点的数量在残差块中残差点总数中的第二占比；当该第二占比不大于第二超分触发占比阈值时，基于残差块，在第一图像中确定目标像素区域；当该第二占比大于第二超分触发占比阈值时，采用其他方式进行第一图像整体的超分处理，例如采用传统方式进行第一图像的超分处理(或者，当该第二占比大于第二超分触发占比阈值时，基于残差块，在第一图像中确定目标像素区域；当该第二占比不大于第二超分触发占比阈值时，采用其他方式进行第一图像整体的超分处理)。通过判断第二占比是否大于第二超分触发占比阈值，可以检测前后两帧图像内容的差异是否较大，当第二占比大于第二超分触发占比阈值，说明两帧图像内容的差异较大，时域上关联性不强，直接对第一图像整体进行超分处理(例如将第一图像直接输入超分模型)的运算代价小于或等于采用前述步骤203至206的运算代价，则可以直接对第一图像进行超分处理，即对第一图像进行全部超分；当第二占比不大于第二超分触发占比阈值，说明两帧图像内容的差异较小，直接对第一图像整体进行超分处理的运算代价大于采用前述步骤203至206的运算代价，则可以执行前述步骤203至206。这样可以基于第一图像与第二图像的内容差异确定是否执行部分超分算法，从而提高图像处理的灵活性。
前述第一超分触发占比阈值和第二超分触发占比阈值可以相同也可以不同，示例的两者均为50％。
如前所述，本申请实施例中，视频中的图像的图像分辨率可以为360p、480p、720p、1080p、2k和4k等，前述实施例中举例的图像分辨率均较小，例如假设第一图像和第二图像分别包括5×5个像素点，如此只是为了便于读者理解，并不限定图像的实际分辨率为前述例子中的分辨率。
前述实施例中，将图像或者图像的区域输入超分模型指的是将图像或图像的区域中像素点的像素数据输入超分模型。
本申请实施例提供的图像处理方法的步骤先后顺序可以进行适当调整，步骤也可以根据情况进行相应增减，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本申请的保护范围之内，因此不再赘述。前述步骤201至207可以均由如图1所示的处理器控制执行。
参考图13，本申请实施例提供的部分超分方法，实际上是将第一图像划分成了目标像素区域H1和其他像素区域H2分别进行处理(实际实现时，步骤203确定的目标像素区域H1和步骤205确定的其他像素区域H2的边界可能存在重叠区域，图13以两者形状匹配，不存在重叠区域为例进行说明)，通过确定第一图像中的目标像素区域H1，并对目标像素区域进行超分处理，实现对第一图像与前一帧图像存在差异的像素点所在区域的超分处理，并且采用超分处理后的前一帧图像中的其他像素区域更新第一图像中其他像素区域H2，达到了对其他像素区域进行超分处理的同等效果，充分利用了视频时域冗余的特性，因此通过对第一图像的部分区域进行超分处理，达到对第一图像进行全部超分处理的效果，减少了实际超分处理的运算量，降低了运算代价。
采用本申请实施例处理的测试视频，相对于传统技术中直接对视频进行全部超分处理，可以节省约45％的超分计算量。超分计算量的显著降低，一方面，有利于加快视频处理速度，保证视频能达到基本的帧率要求，从而保障了视频的实时性，不会出现播放延时卡顿等情况；另一方面，计算量减少意味着超分显示装置中的计算单元的更少的处理任务和消耗，带来了整体功耗的下降，节约了装置的用电量。
并且，本申请一些实施例所提出的部分超分算法，不是只超分部分图像区域，其他部分用非超分手段处理的牺牲效果换效率的方法，而是避免对视频前后帧的未变化区域、冗余时域信息的重复超分，本质上是一种追求信息利用率最大化的方法。对于采用部分超分算法的第一图像，通过设置掩膜图形，指导超分模型进行精确到像素点级别的超分。最终处理到的视频中，实质上每帧图像的所有的像素值都来自于超分计算结果，与传统的全部超分的算法的显示效果相同，避免显示效果的牺牲。
并且，若采用输入子掩膜图形和目标图像块的方式，由超分模型进行超分处理，则超分模型每次超分处理的复杂度较低，对超分模型的结构复杂度要求较低，从而可以简化超分模型，降低对处理器性能的要求，提高超分处理效率。
下述为本申请的装置实施例，可以用于执行本申请的方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
请参考图14，图14是一种图像处理装置300的框图，所述装置包括：
获取模块301，用于获取第一图像与相邻的前一帧图像的帧间残差，得到残差块，所述残差块包括与所述第一图像的多个像素点位置一一对应的多个残差点，每个残差点具有一个残差值；
第一确定模块302，用于基于所述残差块，在所述第一图像中确定目标像素区域；
部分超分模块303，用于对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域；
更新模块304，用于采用超分处理后的所述前一帧图像中的其他像素区域更新所述第一图像中所述其他像素区域，所述其他像素区域包括所述第一图像中除所述目标像素区域之外的像素区域；
其中，超分处理后的所述第一图像包括所述超分处理后的目标像素区域以及更新后的其他像素区域。
可选的，所述目标像素区域为所述第一图像中与第一目标残差点和第二目标残差点位置对应的像素点所在区域，所述第一目标残差点为所述残差块中残差值大于指定阈值的点，所述第二目标残差点为所述残差块中所述第一目标残差点周边的残差点。
本申请实施例，第一确定模块通过确定第一图像中的目标像素点，并由部分超分模块对目标像素点进行超分处理，实现对第一图像与前一帧图像存在差异的像素点所在区域的超分处理，并且更新模块采用超分处理后的所述前一帧图像中的其他像素区域更新所述第一图像中所述其他像素区域，充分利用了视频时域冗余的特性，因此通过对第一图像的部分区域进行超分处理，达到对第一图像进行全部超分处理的效果，减少了超分处理的运算量，降低了运算代价。
如图15所示，在一种可选方式中，所述第一确定模块302，包括：
生成子模块3021，用于基于所述残差块，生成掩膜图形，所述掩膜图形包括多个第一掩膜点，所述多个第一掩膜点与所述残差块中的多个目标残差点的位置一一对应；
确定子模块3022，用于将所述掩膜图形和所述第一图像输入超分模型，通过所述超分模型将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点中每个掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为所述目标像素区域。
相应的，所述部分超分模块303，用于：通过所述超分模型对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
在另一种可选方式中，如图15所示，所述第一确定模块302，包括：
生成子模块3021，用于基于所述残差块，生成掩膜图形，所述掩膜图形包括多个第一掩膜点，多个第一掩膜点与所述残差块中的多个目标残差点的位置一一对应；
确定子模块3022，用于将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点中每个掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为所述目标像素区域。
相应的，所述部分超分模块303，用于：
将所述第一图像中的目标像素点输入超分模型，通过所述超分模型对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
可选的，所述掩膜图形包括多个掩膜点，所述多个掩膜点与所述第一图像的多个像素点位置一一对应，每个所述掩膜点具有一个掩膜值，所述多个掩膜点包括所述多个第一掩膜点和多个第二掩膜点，所述第一掩膜点的掩膜值为第一值，所述第二掩膜点的掩膜值为第二值，所述第一值和所述第二值不同；
在前述两种可选方式中，所述确定子模块3022，均可以用于：
遍历所述掩膜图形中的掩膜点，在所述第一图像中，将掩膜值为第一值的掩膜点所对应的像素点，确定为所述目标像素点。
可选的，所述生成子模块3021，用于：
对所述残差块进行形态学变化处理，得到所述掩膜图形，所述形态学变化处理包括二值化处理和对二值化后的所述残差块中的第一掩膜点进行膨胀处理，所述超分模型包括至少一个卷积层，所述膨胀处理的核与所述超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同。
可选的，所述生成子模块3021，用于：
将所述残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行分块处理，所述分块处理包括：
当所述子残差块中包括的至少一个残差点的残差值不为0时，将所述子残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行所述分块处理，直至划分得到的子残差块中包括的残差点的残差值均为0，或者，划分得到的子残差块的残差点总数小于点数阈值，或者，对所述残差块的划分总次数达到次数阈值；
生成与每个目标残差块对应的子掩膜图形，所述目标残差块包括的至少一个残差点的残差值不为0；
其中，所述掩膜图形包括生成的子掩膜图形。
可选的，所述部分超分模块303，用于：
在所述第一图像中获取每个所述子掩膜图形对应的目标图像块；
分别对每个所述目标图像块包含的所述目标像素区域的子区域进行超分处理，得到所述超分处理后的目标像素区域，所述超分处理后的目标像素区域由超分处理后的每个所述目标图像块包含的所述目标像素区域的子区域组成。
可选的，所述残差块和所述子残差块均采用四叉树划分的方式进行分块。
可选的，如图16所示，所述装置300还包括：
腐蚀模块305，用于在所述采用所述前一帧图像中的与其他像素区域位置对应的像素点的像素值更新所述第一图像中所述其他像素区域的像素值之前，对所述掩膜图形中的多个第一掩膜点进行腐蚀处理，得到更新后的掩膜图形，所述腐蚀处理的核与所述超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同；
第二确定模块306，用于将所述第一图像中，与腐蚀处理后的所述多个第一掩膜点位置对应的像素点，确定为辅助像素点；
第三确定模块307，用于将所述第一图像中除所述辅助像素点之外的像素点所在区域确定为所述其他像素区域。
可选的，所述第一确定模块302，用于：
统计所述残差块中残差值为0的残差点的数量在所述残差块中残差点总数中的第一占比；
当所述第一占比大于第一超分触发占比阈值时，基于所述残差块，在所述第一图像中确定所述目标像素区域。
可选的，该超分模型可以为CNN模型，如SRCNN或ESPCN等模型；该超分模型也可以为GAN，如SRGAN或ESRGAN等模型。
本申请实施例，第一确定模块通过确定第一图像中的目标像素点，并由部分超分模块对目标像素点进行超分处理，实现对第一图像与前一帧图像存在差异的像素点所在区域的超分处理，并且更新模块采用超分处理后的所述前一帧图像中的其他像素区域更新所述第一图像中所述其他像素区域，充分利用了视频时域冗余的特性，因此通过对第一图像的部分区域进行超分处理，达到对第一图像进行全部超分处理的效果，减少了超分处理的运算量，降低了运算代价。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和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。
并且，以上装置中的各个模块可以通过软件或软件硬件结合的方式来实现。当至少一个模块是硬件的时候，该硬件可以是逻辑集成电路模块，可具体包括晶体管、逻辑门阵列或算法逻辑电路等。至少一个模块是软件的时候，该软件以计算机程序产品形式存在，并被存储于计算机可读存储介质中。该软件可以被一个处理器执行。因此可替换地，图像渲染装置，可以由一个处理器执行软件程序来实现，本实施例对此不限定。
本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器存储的所述计算机程序时实现本申请任一所述的图像处理方法。
图17示出了该图像处理方法涉及的电子设备400的结构示意图。该电子设备400可以但不限于是膝上型计算机、台式计算机、移动电话、智能手机、平板电脑、多媒体播放器、电子阅读器、智能车载设备、智能家电(如智能电视)、人工智能设备、穿戴式设备、物联网设备、或虚拟现实/增强现实/混合现实设备等。示例的，电子设备400可以包括前述图1所示的超分显示装置100的结构。
电子设备400可以包括处理器410，外部存储器接口420，内部存储器421，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口430，充电管理模块440，电源管理模块441，电池442，天线4，天线2，移动通信模块450，无线通信模块460，音频模块470，扬声器470A，受话器470B，麦克风470C，耳机接口470D，传感器模块480，按键490，马达491，指示器492，摄像头493，显示屏494，以及用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口495等。其中传感器模块480可以包括压力传感器480A，陀螺仪传感器480B，气压传感器480C，磁传感器480D，加速度传感器480E，距离传感器480F，接近光传感器480G，指纹传感器480H，温度传感器480J，触摸传感器480K，环境光传感器480L，骨传导传感器480M等中的一种或多种。
可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对电子设备400的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备400可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
可以理解的是，本申请实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对电子设备400的结构限定。在本申请另一些实施例中，电子设备400也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式(例如总线连接方式)，或多种接口连接方式的组合。
处理器410可以包括一个或多个处理单元，例如包括中央处理器CPU(例如应用处理器(application processor，AP))，图形处理器(graphics processing unit，GPU)，进一步的，还可以包括调制解调处理器，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，MCU，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。
处理器410中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器410中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器410刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器410需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器410的等待时间，因而提高了系统的效率。
在一些实施例中，处理器410可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit，I2C)接口，集成电路内置音频(inter-integrated circuitsound，I2S)接口，脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM)接口，通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)接口，移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，MIPI)，通用输入输出(general-purposeinput/output，GPIO)接口，用户标识模块(subscriber identity module，SIM)接口，和/或通用串行总线(universal serial bus，USB)接口等。
I2C接口是一种双向同步串行总线，包括一根串行数据线(serial data line，SDA)和一根串行时钟线(derail clock line，SCL)。在一些实施例中，处理器410可以包含多组I2C总线。处理器410可以通过不同的I2C总线接口分别耦合触摸传感器480K，充电器，闪光灯，摄像头493等。例如：处理器410可以通过I2C接口耦合触摸传感器480K，使处理器410与触摸传感器480K通过I2C总线接口通信，实现电子设备400的触摸功能。
I2S接口可以用于音频通信。在一些实施例中，处理器410可以包含多组I2S总线。处理器410可以通过I2S总线与音频模块470耦合，实现处理器410与音频模块470之间的通信。在一些实施例中，音频模块470可以通过I2S接口向无线通信模块460传递音频信号，实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。
PCM接口也可以用于音频通信，将模拟信号抽样，量化和编码。在一些实施例中，音频模块470与无线通信模块460可以通过PCM总线接口耦合。在一些实施例中，音频模块470也可以通过PCM接口向无线通信模块460传递音频信号，实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。所述I2S接口和所述PCM接口都可以用于音频通信。
UART接口是一种通用串行数据总线，用于异步通信。该总线可以为双向通信总线。它将要传输的数据在串行通信与并行通信之间转换。在一些实施例中，UART接口通常被用于连接处理器410与无线通信模块460。例如：处理器410通过UART接口与无线通信模块460中的蓝牙模块通信，实现蓝牙功能。在一些实施例中，音频模块470可以通过UART接口向无线通信模块460传递音频信号，实现通过蓝牙耳机播放音乐的功能。
MIPI接口可以被用于连接处理器410与显示屏494，摄像头493等外围器件。MIPI接口包括摄像头串行接口(camera serial interface，CSI)，显示屏串行接口(displayserial interface，DSI)等。在一些实施例中，处理器410和摄像头493通过CSI接口通信，实现电子设备400的拍摄功能。处理器410和显示屏494通过DSI接口通信，实现电子设备400的显示功能。
GPIO接口可以通过软件配置。GPIO接口可以被配置为控制信号，也可被配置为数据信号。在一些实施例中，GPIO接口可以用于连接处理器410与摄像头493，显示屏494，无线通信模块460，音频模块470，传感器模块480等。GPIO接口还可以被配置为I2C接口，I2S接口，UART接口，MIPI接口等。
USB接口430是符合USB标准规范的接口，具体可以是Mini USB接口，Micro USB接口，USB Type C接口等。USB接口430可以用于连接充电器为电子设备400充电，也可以用于电子设备400与外围设备之间传输数据。也可以用于连接耳机，通过耳机播放音频。该接口还可以用于连接其他电子设备，例如AR设备等。
充电管理模块440用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块440可以通过USB接口430接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块440可以通过电子设备400的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块440为电池442充电的同时，还可以通过电源管理模块441为电子设备供电。
电源管理模块441用于连接电池442，充电管理模块440与处理器410。电源管理模块441接收电池442和/或充电管理模块440的输入，为处理器410，内部存储器421，显示屏494，摄像头493，和无线通信模块460等供电。电源管理模块441还可以用于监测电池容量，电池循环次数，电池健康状态(漏电，阻抗)等参数。在其他一些实施例中，电源管理模块441也可以设置于处理器410中。在另一些实施例中，电源管理模块441和充电管理模块440也可以设置于同一个器件中。
可选的，电子设备400的无线通信功能可以通过天线4，天线2，移动通信模块450，无线通信模块460，调制解调处理器以及基带处理器等实现。
天线4和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备400中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线4复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。
移动通信模块450可以提供应用在电子设备400上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块450可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)等。移动通信模块450可以由天线4接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块450还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线4转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块450的至少部分功能模块可以被设置于处理器410中。在一些实施例中，移动通信模块450的至少部分功能模块可以与处理器410的至少部分模块被设置在同一个器件中。
调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器470A，受话器470B等)输出声音信号，或通过显示屏494显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器410，与移动通信模块450或其他功能模块设置在同一个器件中。
无线通信模块460可以提供应用在电子设备400上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块460可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块460经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器410。无线通信模块460还可以从处理器410接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。
在一些实施例中，电子设备400的天线4和移动通信模块450耦合，天线2和无线通信模块460耦合，使得电子设备400可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。所述无线通信技术可以包括全球移动通讯系统(global system for mobile communications，GSM)，通用分组无线服务(general packet radio service，GPRS)，码分多址接入(codedivision multiple access，CDMA)，宽带码分多址(wideband code division multipleaccess，WCDMA)，时分码分多址(time-division code division multiple access，TD-SCDMA)，长期演进(long term evolution，LTE)，BT，GNSS，WLAN，NFC，FM，和/或IR技术等。所述GNSS可以包括全球卫星定位系统(global positioning system，GPS)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GLONASS)，北斗卫星导航系统(beidounavigation satellite system，BDS)，准天顶卫星系统(quasi-zenith satellitesystem，QZSS)和/或星基增强系统(satellite based augmentation systems，SBAS)。
电子设备400通过GPU，显示屏494，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏494和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器410可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。
显示屏494用于显示图像，视频等。显示屏494包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dot lightemitting diodes，QLED)等。在一些实施例中，电子设备400可以包括4个或N个显示屏494，N为大于4的正整数。
电子设备400可以通过ISP，摄像头493，视频编解码器，GPU，显示屏494以及应用处理器等实现拍摄功能。
ISP用于处理摄像头493反馈的数据。例如，拍照时，打开快门，光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上，光信号转换为电信号，摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理，转化为肉眼可见的图像。ISP还可以对图像的噪点，亮度，肤色进行算法优化。ISP还可以对拍摄场景的曝光，色温等参数优化。在一些实施例中，ISP可以设置在摄像头493中。
摄像头493用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的RGB，YUV等格式的图像信号。在一些实施例中，电子设备400可以包括4个或N个摄像头493，N为大于4的正整数。
数字信号处理器用于处理数字信号，除了可以处理数字图像信号，还可以处理其他数字信号。例如，当电子设备400在频点选择时，数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。
视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。电子设备400可以支持一种或多种视频编解码器。这样，电子设备400可以播放或录制多种编码格式的视频，例如：动态图像专家组(moving picture experts group，MPEG)4，MPEG2，MPEG3，MPEG4等。
NPU为神经网络(neural-network，NN)计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。通过NPU可以实现电子设备400的智能认知等应用，例如：图像识别，人脸识别，语音识别，文本理解等。
外部存储器接口420可以用于连接外部存储卡，例如Micro SD卡，实现扩展电子设备400的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口420与处理器410通信，实现数据存储功能。例如将音乐，视频等文件保存在外部存储卡中。
内部存储器421可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。内部存储器421可以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(比如声音播放功能，图像播放功能等)等。存储数据区可存储电子设备400使用过程中所创建的数据(比如音频数据，电话本等)等。此外，内部存储器421可以包括高速随机存取存储器，例如双倍速率同步动态随机存储器(double datarate synchronous dynamic random access memory，DDR)，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。处理器410通过运行存储在内部存储器421的指令，和/或存储在设置于处理器中的存储器的指令，执行电子设备400的各种功能应用以及数据处理。
电子设备400可以通过音频模块470，扬声器470A，受话器470B，麦克风470C，耳机接口470D，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。
音频模块470用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出，也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块470还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中，音频模块470可以设置于处理器410中，或将音频模块470的部分功能模块设置于处理器410中。
扬声器470A，也称“喇叭”，用于将音频电信号转换为声音信号。电子设备400可以通过扬声器470A收听音乐，或收听免提通话。
受话器470B，也称“听筒”，用于将音频电信号转换成声音信号。当电子设备400接听电话或语音信息时，可以通过将受话器470B靠近人耳接听语音。
麦克风470C，也称“话筒”，“传声器”，用于将声音信号转换为电信号。当拨打电话或发送语音信息时，用户可以通过人嘴靠近麦克风470C发声，将声音信号输入到麦克风470C。电子设备400可以设置至少一个麦克风470C。在另一些实施例中，电子设备400可以设置两个麦克风470C，除了采集声音信号，还可以实现降噪功能。在另一些实施例中，电子设备400还可以设置三个，四个或更多麦克风470C，实现采集声音信号，降噪，还可以识别声音来源，实现定向录音功能等。
耳机接口470D用于连接有线耳机。耳机接口470D可以是USB接口430，也可以是3.5毫米的开放移动电子设备平台(open mobile terminal platform，OMTP)标准接口，美国蜂窝电信工业协会(cellular telecommunications industry association of the USA，CTIA)标准接口。
压力传感器480A用于感受压力信号，可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中，压力传感器480A可以设置于显示屏494。压力传感器480A的种类很多，如电阻式压力传感器，电感式压力传感器，电容式压力传感器等。电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板。当有力作用于压力传感器480A，电极之间的电容改变。电子设备400根据电容的变化确定压力的强度。当有触摸操作作用于显示屏494，电子设备400根据压力传感器480A检测所述触摸操作强度。电子设备400也可以根据压力传感器480A的检测信号计算触摸的位置。在一些实施例中，作用于相同触摸位置，但不同触摸操作强度的触摸操作，可以对应不同的操作指令。例如：当有触摸操作强度小于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时，执行查看短消息的指令。当有触摸操作强度大于或等于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时，执行新建短消息的指令。
陀螺仪传感器480B可以用于确定电子设备400的运动姿态。在一些实施例中，可以通过陀螺仪传感器480B确定电子设备400围绕三个轴(即，x，y和z轴)的角速度。陀螺仪传感器480B可以用于拍摄防抖。示例性的，当按下快门，陀螺仪传感器480B检测电子设备400抖动的角度，根据角度计算出镜头模组需要补偿的距离，让镜头通过反向运动抵消电子设备400的抖动，实现防抖。陀螺仪传感器480B还可以用于导航，体感游戏场景。
气压传感器480C用于测量气压。在一些实施例中，电子设备400通过气压传感器480C测得的气压值计算海拔高度，辅助定位和导航。
磁传感器480D包括霍尔传感器。电子设备400可以利用磁传感器480D检测翻盖皮套的开合。在一些实施例中，当电子设备400是翻盖机时，电子设备400可以根据磁传感器480D检测翻盖的开合。进而根据检测到的皮套的开合状态或翻盖的开合状态，设置翻盖自动解锁等特性。
加速度传感器480E可检测电子设备400在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。当电子设备400静止时可检测出重力的大小及方向。还可以用于识别电子设备姿态，应用于横竖屏切换，计步器等应用。
距离传感器480F，用于测量距离。电子设备400可以通过红外或激光测量距离。在一些实施例中，拍摄场景，电子设备400可以利用距离传感器480F测距以实现快速对焦。
接近光传感器480G可以包括例如发光二极管(LED)和光检测器，例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。电子设备400通过发光二极管向外发射红外光。电子设备400使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时，可以确定电子设备400附近有物体。当检测到不充分的反射光时，电子设备400可以确定电子设备400附近没有物体。电子设备400可以利用接近光传感器480G检测用户手持电子设备400贴近耳朵通话，以便自动熄灭屏幕达到省电的目的。接近光传感器480G也可用于皮套模式，口袋模式自动解锁与锁屏。
环境光传感器480L用于感知环境光亮度。电子设备400可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏494亮度。环境光传感器480L也可用于拍照时自动调节白平衡。环境光传感器480L还可以与接近光传感器480G配合，检测电子设备400是否在口袋里，以防误触。
指纹传感器480H用于采集指纹。电子设备400可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁，访问应用锁，指纹拍照，指纹接听来电等。
温度传感器480J用于检测温度。在一些实施例中，电子设备400利用温度传感器480J检测的温度，执行温度处理策略。例如，当温度传感器480J上报的温度超过阈值，电子设备400执行降低位于温度传感器480J附近的处理器的性能，以便降低功耗实施热保护。在另一些实施例中，当温度低于另一阈值时，电子设备400对电池442加热，以避免低温导致电子设备400异常关机。在其他一些实施例中，当温度低于又一阈值时，电子设备400对电池442的输出电压执行升压，以避免低温导致的异常关机。
触摸传感器480K，也称“触控器件”。触摸传感器480K可以设置于显示屏494，由触摸传感器480K与显示屏494组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器480K用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏494提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器480K也可以设置于电子设备400的表面，与显示屏494所处的位置不同。
骨传导传感器480M可以获取振动信号。在一些实施例中，骨传导传感器480M可以获取人体声部振动骨块的振动信号。骨传导传感器480M也可以接触人体脉搏，接收血压跳动信号。在一些实施例中，骨传导传感器480M也可以设置于耳机中，结合成骨传导耳机。音频模块470可以基于所述骨传导传感器480M获取的声部振动骨块的振动信号，解析出语音信号，实现语音功能。应用处理器可以基于所述骨传导传感器480M获取的血压跳动信号解析心率信息，实现心率检测功能。
在本申请另一些实施例中，电子设备400也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，例如以上多种传感器中的部分或全部传感器连接MCU，通过MCU再连接AP。
按键490包括开机键，音量键等。按键490可以是机械按键。也可以是触摸式按键。电子设备400可以接收按键输入，产生与电子设备400的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
马达491可以产生振动提示。马达491可以用于来电振动提示，也可以用于触摸振动反馈。例如，作用于不同应用(例如拍照，音频播放等)的触摸操作，可以对应不同的振动反馈效果。作用于显示屏494不同区域的触摸操作，马达491也可对应不同的振动反馈效果。不同的应用场景(例如：时间提醒，接收信息，闹钟，游戏等)也可以对应不同的振动反馈效果。触摸振动反馈效果还可以支持自定义。
指示器492可以是指示灯，可以用于指示充电状态，电量变化，也可以用于指示消息，未接来电，通知等。
SIM卡接口495用于连接SIM卡。SIM卡可以通过插入SIM卡接口495，或从SIM卡接口495拔出，实现和电子设备400的接触和分离。电子设备400可以支持4个或N个SIM卡接口，N为大于4的正整数。SIM卡接口495可以支持Nano SIM卡，Micro SIM卡，SIM卡等。同一个SIM卡接口495可以同时插入多张卡。所述多张卡的类型可以相同，也可以不同。SIM卡接口495也可以兼容不同类型的SIM卡。SIM卡接口495也可以兼容外部存储卡。电子设备400通过SIM卡和网络交互，实现通话以及数据通信等功能。在一些实施例中，电子设备400采用eSIM，即：嵌入式SIM卡。eSIM卡可以嵌在电子设备400中，不能和电子设备400分离。
电子设备400的软件系统可以采用分层架构，事件驱动架构，微核架构，微服务架构，或云架构。本申请实施例以分层架构的Android系统为例，示例性说明电子设备400的软件结构。
本申请实施例还提供了一种图像处理装置，包括处理器和存储器；在处理器执行存储器存储的计算机程序时，图像处理装置执行本申请实施例提供的图像处理方法。可选地，该图像处理装置可以部署在智能电视中。
本申请实施例还提供了一种存储介质，该存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，存储介质内存储有计算机程序，该计算机程序指示终端执行本申请实施例提供的任一的图像处理方法。该存储介质可以包括：只读存储器(read-only memory，ROM)或随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例提供的图像处理方法。该计算机程序产品可以包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行该计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。该计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过该计算机可读存储介质进行传输。该计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
本申请实施例还提供了一种芯片，例如CPU芯片，该芯片包括一个或多个物理核、以及存储介质，所述一个或多个物理核在读取所述存储介质中的计算机指令后实现前述图像处理方法。另一些实施例中，该芯片可以用纯硬件或软硬结合的方式实现前述图像处理方法，即所述芯片包括逻辑电路，当所述芯片运行时所述逻辑电路用于实现前述第一方面任意一种图像处理方法，所述逻辑电路可以为可编程逻辑电路。类似的，GPU也可以如CPU般实现。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
本申请实施例中，“A参考B”，指的是A与B相同，或者A在B的基础上进行简单变形。
以上所述仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，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 (27)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一图像与相邻的前一帧图像的帧间残差，得到残差块，所述残差块包括与所述第一图像的多个像素点位置一一对应的多个残差点，每个残差点具有一个残差值；
基于所述残差块，在所述第一图像中确定目标像素区域；
对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域；
采用超分处理后的所述前一帧图像中的其他像素区域更新所述第一图像中所述其他像素区域，所述其他像素区域包括所述第一图像中除所述目标像素区域之外的像素区域；
其中，超分处理后的所述第一图像包括所述超分处理后的目标像素区域以及更新后的所述其他像素区域。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述残差块，在所述第一图像中确定目标像素区域，包括：
基于所述残差块，生成掩膜图形，所述掩膜图形包括多个第一掩膜点，所述多个第一掩膜点与所述残差块中的多个目标残差点的位置一一对应；
将所述掩膜图形和所述第一图像输入超分模型，通过所述超分模型将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点中每个掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为所述目标像素区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域，包括：
通过所述超分模型对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述残差块，在所述第一图像中确定目标像素区域，包括：
基于所述残差块，生成掩膜图形，所述掩膜图形包括多个第一掩膜点，多个第一掩膜点与所述残差块中的多个目标残差点的位置一一对应；
将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点中每个掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为所述目标像素区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域，包括：
将所述第一图像中的目标像素区域输入超分模型，通过所述超分模型对所述第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
6.根据权利要求2至5任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述残差块，生成掩膜图形，包括：
基于所述残差块，生成包括多个掩膜点的初始掩膜图形，所述多个掩膜点与所述第一图像的多个像素点位置一一对应，所述多个掩膜点包括所述多个第一掩膜点和多个第二掩膜点；
将所述初始掩膜图形中所述第一掩膜点的掩膜值赋值为第一值，将所述掩膜图形中所述第二掩膜点的掩膜值赋值为第二值，得到所述掩膜图形，所述第一值和所述第二值不同；
所述将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点位置对应的像素点，确定为所述目标像素区域，包括：
遍历所述掩膜图形中的掩膜点，在所述第一图像中，将掩膜值为第一值的掩膜点所对应的像素点，确定为所述目标像素区域。
7.根据权利要求2至5任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述残差块，生成掩膜图形，包括：
对所述残差块进行形态学变化处理，得到所述掩膜图形，所述形态学变化处理包括二值化处理和对二值化后的所述残差块中的第一掩膜点进行膨胀处理，所述超分模型包括至少一个卷积层，所述膨胀处理的核与所述超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同。
8.根据权利要求2至7任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述残差块，生成掩膜图形，包括：
将所述残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行分块处理，所述分块处理包括：
当所述子残差块中包括的至少一个残差点的残差值不为0时，将所述子残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行所述分块处理，直至划分得到的子残差块中包括的残差点的残差值均为0，或者，划分得到的子残差块的残差点总数小于点数阈值，或者，对所述残差块的划分总次数达到次数阈值；
生成与每个目标残差块对应的子掩膜图形，所述目标残差块包括的至少一个残差点的残差值不为0；
其中，所述掩膜图形包括生成的子掩膜图形。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述第一图像中的目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域，包括：
在所述第一图像中获取每个所述子掩膜图形对应的目标图像块；
分别对每个所述目标图像块包含的所述目标像素区域的子区域进行超分处理，得到所述超分处理后的目标像素区域，所述超分处理后的目标像素区域由超分处理后的每个所述目标图像块包含的所述目标像素区域的子区域组成。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述残差块和所述子残差块均采用四叉树划分的方式进行分块。
11.根据权利要求7至10任一所述的方法，其特征在于，在所述采用超分处理后的所述前一帧图像中的其他像素区域更新所述第一图像中所述其他像素区域之前，所述方法还包括：
对所述掩膜图形中的多个第一掩膜点进行腐蚀处理，得到更新后的掩膜图形，所述腐蚀处理的核与所述超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同；
将所述第一图像中，与腐蚀处理后的所述多个第一掩膜点位置对应的像素点，确定为辅助像素点；
将所述第一图像中除所述辅助像素点之外的像素点所在区域确定为所述其他像素区域。
12.根据权利要求1至11任一所述的方法，其特征在于，基于所述残差块，所述第一图像中确定目标像素区域，包括：
统计所述残差块中残差值为0的残差点的数量在所述残差块中残差点总数中的第一占比；
当所述第一占比大于第一超分触发占比阈值时，基于所述残差块，在所述第一图像中确定所述目标像素区域。
13.根据权利要求1至12任一所述的方法，其特征在于，所述目标像素区域为所述第一图像中与第一目标残差点和第二目标残差点位置对应的像素点所在区域，所述第一目标残差点为所述残差块中残差值大于指定阈值的点，所述第二目标残差点为所述残差块中所述第一目标残差点周边的残差点。
14.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一图像与相邻的前一帧图像的帧间残差，得到残差块，所述残差块包括与所述第一图像的多个像素点位置一一对应的多个残差点，每个残差点具有一个残差值；
第一确定模块，用于基于所述残差块，在所述第一图像中确定目标像素区域；
部分超分模块，用于对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域；
更新模块，用于采用超分处理后的所述前一帧图像中的其他像素区域更新所述第一图像中所述其他像素区域，所述其他像素区域包括所述第一图像中除所述目标像素区域之外的像素区域；
其中，超分处理后的所述第一图像包括所述超分处理后的目标像素区域以及更新后的所述其他像素区域。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
生成子模块，用于基于所述残差块，生成掩膜图形，所述掩膜图形包括多个第一掩膜点，所述多个第一掩膜点与所述残差块中的多个目标残差点的位置一一对应；
确定子模块，用于将所述掩膜图形和所述第一图像输入超分模型，通过所述超分模型将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点中每个掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为所述目标像素区域。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述部分超分模块，用于：
通过所述超分模型对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
17.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
生成子模块，用于基于所述残差块，生成掩膜图形，所述掩膜图形包括多个第一掩膜点，多个第一掩膜点与所述残差块中的多个目标残差点的位置一一对应；
确定子模块，用于将所述第一图像中，与所述多个第一掩膜点中每个掩膜点位置对应的像素点所在区域，确定为所述目标像素区域。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述部分超分模块，用于：
将所述第一图像中的目标像素点输入超分模型，通过所述超分模型对所述第一图像中的所述目标像素区域进行超分处理，得到超分处理后的目标像素区域。
19.根据权利要求15至18任一所述的装置，其特征在于，所述生成子模块，用于：
基于所述残差块，生成包括多个掩膜点的初始掩膜图形，所述多个掩膜点与所述第一图像的多个像素点位置一一对应，所述多个掩膜点包括所述多个第一掩膜点和多个第二掩膜点；
将所述初始掩膜图形中所述第一掩膜点的掩膜值赋值为第一值，将所述掩膜图形中所述第二掩膜点的掩膜值赋值为第二值，得到所述掩膜图形，所述第一值和所述第二值不同；
所述确定子模块，用于：
遍历所述掩膜图形中的掩膜点，在所述第一图像中，将掩膜值为第一值的掩膜点所对应的像素点，确定为所述目标像素点。
20.根据权利要求15至18任一所述的装置，其特征在于，所述生成子模块，用于：
对所述残差块进行形态学变化处理，得到所述掩膜图形，所述形态学变化处理包括二值化处理和对二值化后的所述残差块中的第一掩膜点进行膨胀处理，所述超分模型包括至少一个卷积层，所述膨胀处理的核与所述超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同。
21.根据权利要求15至20任一所述的装置，其特征在于，所述生成子模块，用于：
将所述残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行分块处理，所述分块处理包括：
当所述子残差块中包括的至少一个残差点的残差值不为0时，将所述子残差块划分成多个子残差块，并对每个划分得到的子残差块执行所述分块处理，直至划分得到的子残差块中包括的残差点的残差值均为0，或者，划分得到的子残差块的残差点总数小于点数阈值，或者，对所述残差块的划分总次数达到次数阈值；
生成与每个目标残差块对应的子掩膜图形，所述目标残差块包括的至少一个残差点的残差值不为0；
其中，所述掩膜图形包括生成的子掩膜图形。
22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述部分超分模块，用于：
在所述第一图像中获取每个所述子掩膜图形对应的目标图像块；
分别对每个所述目标图像块包含的所述目标像素区域的子区域进行超分处理，得到所述超分处理后的目标像素区域，所述超分处理后的目标像素区域由超分处理后的每个所述目标图像块包含的所述目标像素区域的子区域组成。
23.根据权利要求21或22所述的装置，其特征在于，所述残差块和所述子残差块均采用四叉树划分的方式进行分块。
24.根据权利要求20至23任一所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
腐蚀模块，用于在所述采用所述前一帧图像中的与其他像素区域位置对应的像素点的像素值更新所述第一图像中所述其他像素区域的像素值之前，对所述掩膜图形中的多个第一掩膜点进行腐蚀处理，得到更新后的掩膜图形，所述腐蚀处理的核与所述超分模型最后一个卷积层的感受野的尺寸相同；
第二确定模块，用于将所述第一图像中，与腐蚀处理后的所述多个第一掩膜点位置对应的像素点，确定为辅助像素点；
第三确定模块，用于将所述第一图像中除所述辅助像素点之外的像素点所在区域确定为所述其他像素区域。
25.根据权利要求14至24任一所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，用于：
统计所述残差块中残差值为0的残差点的数量在所述残差块中残差点总数中的第一占比；
当所述第一占比大于第一超分触发占比阈值时，基于所述残差块，在所述第一图像中确定所述目标像素区域。
26.根据权利要求14至25任一所述的装置，其特征在于，所述目标像素区域为所述第一图像中与第一目标残差点和第二目标残差点位置对应的像素点所在区域，所述第一目标残差点为所述残差块中残差值大于指定阈值的点，所述第二目标残差点为所述残差块中所述第一目标残差点周边的残差点。
27.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于执行所述存储器存储的所述计算机程序时实现如权利要求1至13任一所述的图像处理方法。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115128570A (zh) * 2022-08-30 2022-09-30 北京海兰信数据科技股份有限公司 一种雷达图像的处理方法、装置及设备
CN115240042A (zh) * 2022-07-05 2022-10-25 抖音视界有限公司 多模态图像识别方法、装置、可读介质和电子设备
CN116935788A (zh) * 2023-09-15 2023-10-24 长春希达电子技术有限公司 一种基于像素复用的颜色补偿方法、存储介质和系统
CN117041669A (zh) * 2023-09-27 2023-11-10 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 视频流的超分控制方法、装置及电子设备

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11948274B1 (en) * 2021-01-05 2024-04-02 Pixar Deep learned super resolution for feature film production
CN114463222B (zh) * 2022-02-21 2022-11-11 广州联合丽拓生物科技有限公司 一种皮内或皮下注射微型针头端的自动定位组装方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100495438C (zh) * 2007-02-09 2009-06-03 南京大学 一种基于视频监控的运动目标检测与识别方法
JP5866245B2 (ja) * 2012-04-19 2016-02-17 日本放送協会 超解像パラメータ判定装置、画像縮小装置、及びプログラム
CN104966269A (zh) * 2015-06-05 2015-10-07 华为技术有限公司 一种多帧超分辨率成像的装置及方法
CN110009650B (zh) * 2018-12-20 2021-06-29 浙江新再灵科技股份有限公司 一种扶梯扶手边界区域越界检测方法与系统
CN109951666A (zh) * 2019-02-27 2019-06-28 天津大学 基于监控视频的超分辨复原方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115240042A (zh) * 2022-07-05 2022-10-25 抖音视界有限公司 多模态图像识别方法、装置、可读介质和电子设备
CN115240042B (zh) * 2022-07-05 2023-05-16 抖音视界有限公司 多模态图像识别方法、装置、可读介质和电子设备
CN115128570A (zh) * 2022-08-30 2022-09-30 北京海兰信数据科技股份有限公司 一种雷达图像的处理方法、装置及设备
CN116935788A (zh) * 2023-09-15 2023-10-24 长春希达电子技术有限公司 一种基于像素复用的颜色补偿方法、存储介质和系统
CN116935788B (zh) * 2023-09-15 2023-12-29 长春希达电子技术有限公司 一种基于像素复用的颜色补偿方法、存储介质和系统
CN117041669A (zh) * 2023-09-27 2023-11-10 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 视频流的超分控制方法、装置及电子设备
CN117041669B (zh) * 2023-09-27 2023-12-08 湖南快乐阳光互动娱乐传媒有限公司 视频流的超分控制方法、装置及电子设备

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