CN113298761A - 一种图像滤波方法、装置、终端和计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请属于图像处理技术领域,主要提供了一种图像滤波方法、装置、终端和计算机可读存储介质,本申请通过引入待滤波图像中各个像素的误差门限值,并将待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较的方式,从初始滤波图像与待滤波图像中选择相应的像素值作为所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,有效避免了待滤波图像经过滤波后得到的目标滤波图像中出现飞点的问题,有利于获取边缘保持效果和滤波效果较佳的目标滤波图像,并且,与导向滤波方式相比,具有计算量较小,对硬件要求较低,便于在各种计算平台上实现的特点。
Description
技术领域
本申请属于图像处理技术领域,尤其涉及一种图像滤波方法、装置、终端和计算机可读存储介质。
背景技术
在图像滤波算法中,导向滤波、双边滤波及最小二乘滤波并称为三大边缘保持滤波器,属于各向异性滤波器,最大的特点是在去除噪声的同时,能最大限度保持边缘不被平滑。与双边滤波及最小二乘滤波相比,导向滤波可用于处理图像噪点较多的图像,且边缘优化效果更好。
然而,导向滤波的计算量大,即使是采用降采样后的图像进行快速导向滤波(FastGuided Filter),其计算量仍然很大,特别是计算过程中除了大量的加法和乘法外,需要做除法操作,其实现成本高,难以用一般的处理器CPU或DSP实现,即使能用ASIC专用电路实现,其成本亦非常高。尤其是针对浮点数据时,如果采用快速导向滤波,对降采样后的图像进行方差和均值计算的方式实现滤波,则其滤波得到的图像与最初输入的浮点数据图像的数值在物体的边缘、前后景的交界处等过渡区域会产生飞点,降低了对图像进行平滑滤波的质量。
发明内容
本申请的目的在于提供一种图像滤波方法、装置、终端和计算机可读存储介质,可以避免待滤波图像经过滤波后得到的目标滤波图像中出现飞点的问题。
本申请实施例第一方面提供一种图像滤波方法,所述图像滤波方法包括:
获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像;
分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值,得到所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值;
将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像。
可选的,基于上述第一方面提供的图像滤波方法,在本申请的第一种可能的实现方式中,误差门限值的获取,包括:
获取预设平滑比例参数;
根据所述预设平滑比例参数确定所述待滤波图像中各个像素的误差门限值。
可选的,基于上述第一方面提供的图像滤波方法,在本申请的第二种可能的实现方式中,误差门限值的获取,还可以包括:
获取预设平滑比例参数,以及所述待滤波图像对应的辅助图像;
根据所述预设平滑比例参数以及所述辅助图像确定所述待滤波图像中各个像素的误差门限值。
可选的,基于上述第一方面提供的图像滤波方法,以及上述第一种和上述第二种可能的实施方式,在本申请的第三种可能的实现方式中,获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像,包括:
对待滤波图像进行降采样处理,得到降采样图像;
对所述降采样图像进行滤波处理,得到初始处理图像;
对所述初始处理图像进行升采样处理,得到所述初始滤波图像。
可选的,基于上述第三种可能的实施方式,在本申请的第四种可能的实现方式中,所述对所述降采样图像进行滤波处理,得到初始处理图像,包括:
对所述降采样图像进行均值滤波处理,得到所述初始处理图像。
可选的,基于上述各种可能的实施方式,在本申请的第五种可能的实现方式中,所述将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像,包括:
判断所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值是否大于所述待滤波图像中对应像素的误差门限值;
将所述待滤波图像中对应的像素差值大于误差门限值的像素对应的目标像素值确定为其在所述待滤波图像中对应的像素值;将所述待滤波图像中对应的像素差值小于或等于误差门限值的像素对应的目标像素值确定为其在所述初始滤波图像中对应的像素值,得到所述待滤波图像对应目标滤波图像。
本申请实施例第二方面还提供一种图像滤波装置,包括:
获取单元,用于获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像;
计算单元,用于分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值,得到所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值;
比较单元,用于将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像。
本申请实施例第三方面提供一种终端,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的图像滤波方法的步骤。
本申请实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的图像滤波方法的步骤。
本申请实施例中,通过引入待滤波图像中各个像素的误差门限值,并将待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较的方式,从初始滤波图像与待滤波图像中选择相应的像素值作为所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,有效避免了待滤波图像经过滤波后得到的目标滤波图像中出现飞点的问题,有利于获取边缘保持效果和滤波效果较佳的目标滤波图像,并且,与导向滤波方式相比,具有计算量较小,对硬件要求较低,便于在各种计算平台上实现的特点。
附图说明
图1为本申请实施例提供的图像滤波方法的第一实现流程示意图。
图2为本申请实施例提供的图像滤波方法中获取误差门限值的第一具体实现流程示意图。
图3为本申请实施例提供的图像滤波方法中获取误差门限值的第二具体实现流程示意图。
图4为本申请的实施例提供的图像滤波装置的结构示意图。
图5为本申请的实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
图1为本申请实施例提供的一种图像滤波方法的实现流程示意图,该方法可以由终端上配置的图像滤波装置执行。并且,该终端可以需要进行图像滤波的设备,例如,该终端可以为手机、平板电脑等终端设备。
具体的,本申请实施例提供的图像滤波方法可以包括步骤101至步骤103,详述如下:
步骤101,获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像。
本申请实施例中,上述待滤波图像可以为深度图像、红外图像或彩色图像等需要进行滤波处理的图像,本申请对此不作限制。
上述对待滤波图像进行滤波处理时,可以采用均值滤波、双边滤波、中值滤波、高斯滤波等平滑滤波处理方法实现。其中,优选为均值滤波,其具有实现代价低,且易于实现的优点。
在一个实施例中,在通过对待滤波图像进行均值滤波处理,得到初始滤波图像时可以包括:获取待滤波图像中每个目标像素对应的相邻像素的像素值;计算每个目标像素的像素值与其对应的相邻像素的像素值之间像素平均值,并将该像素平均值作为各个目标像素对应的像素值,得到所述初始滤波图像。其中,上述目标像素为待滤波图像中的任意一个像素。
更具体地,获取待滤波图像中的目标像素xi对应的8个相邻像素x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8的像素值,计算目标像素xi的像素值与其对应的相邻像素的像素值之间像素平均值并将该像素平均值xi作为目标像素xi对应的像素值,依此,遍历待滤波图像中的每个目标像素,得到待滤波图像中的每个目标像素对应的像素平均值,并将该像素平均值作为各个目标像素对应的像素值,得到所述初始滤波图像。
步骤102,分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值,得到所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值;
可选的,在本申请的一些实施方式中,上述分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值时,可以先将初始滤波图像与待滤波图像进行对齐,得到所述初始滤波图像中与所述待滤波图像中的各个像素分别对应的像素,再分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值。
步骤103,将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像。
可选的,在本申请的一些实施方式中,如图2所示,上述误差门限值的获取可以通过下述步骤201至步骤203实现,详述如下:
步骤201,获取预设平滑比例参数。
本申请实施例中,上述预设平滑比例参数是用于体现滤波处理过程中保持边缘和平滑之间的权衡的参数。可选的,预设平滑比例参数的取值范围为0~1,本申请实施例中,当预设平滑比例参数为0时,边缘保持效果最佳,此时,不进行平滑操作;当预设平滑比例参数为1时,平滑效果最佳,边缘保持效果最差。
本申请实施例中,用户可以通过设置上述预设平滑比例参数,选择需要达到的处理效果,提高了图像滤波处理的灵活性。
步骤202,根据所述预设平滑比例参数确定所述待滤波图像中各个像素的误差门限值。
可选的,在本申请的一些实施方式中,上述根据所述预设平滑比例参数确定所述待滤波图像中各个像素的误差门限值可以包括:根据公式t(xi,η)=ηf(xi)确定所述待滤波图像中各个像素xi的误差门限值t(xi,η)。其中,η为预设平滑比例参数,f(xi)=xi,或者f(xi)=xi 2,或者f(xi)=filter(xi),或者f(xi)=filter(xi 2),其中,filter可以为高斯滤波器、均值滤波器、中值滤波器等空间平滑滤波器。
基于上述图2所示的误差门限值的获取方法,为了进一步优化待滤波图像的滤波处理效果,如图3所示,在本申请的一些实施方式中,还可以通过下述步骤301至步骤302,引入辅助图像的方式,确定上述误差门限值的具体取值,详述如下:
步骤301,获取预设平滑比例参数,以及所述待滤波图像对应的辅助图像;
可选的,本申请实施例中,辅助图像的类型可以与待滤波图像的类型相关。
在一个实施例中,当待滤波图像为通过结构光采集的深度图像,则该辅助图像可以为结构光的IR图、匹配代价图或者为置信图。
在另一个实施例中,当待滤波图像为通过TOF摄像头采集的深度图像,则该辅助图像可以为脉冲相位图、红外图像或者为幅值图像,本申请对此不作限制。
步骤302,根据所述预设平滑比例参数以及所述辅助图像确定所述待滤波图像中各个像素的误差门限值。
具体的,可以根据公式t(xi,η,ai)=ηf(xi)h(ai)确定所述待滤波图像中各个像素xi的误差门限值t(xi,η,ai)。其中,η为预设平滑比例参数,f(xi)=xi,或者f(xi)=xi 2;h(ai)=ai,或者h(ai)=filter(ai),其中,filter可以为高斯滤波器、均值滤波器、中值滤波器等空间平滑滤波器,xi待滤波图像中的像素。
本申请实施例中,上述步骤103,在将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中各个像素对应的目标像素值的过程中,可以先判断所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值是否大于所述待滤波图像中对应像素的误差门限值,并将所述待滤波图像中对应的像素差值大于误差门限值的像素对应的目标像素值确定为其在所述待滤波图像中对应的像素值;将所述待滤波图像中对应的像素差值小于或等于误差门限值的像素对应的目标像素值确定为其在所述初始滤波图像中对应的像素值,进而得到所述待滤波图像对应目标滤波图像。
本申请实施例中,通过引入待滤波图像中各个像素的误差门限值,并将待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较的方式,从初始滤波图像与待滤波图像中选择相应的像素值作为所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,有效避免了待滤波图像经过滤波后得到的目标滤波图像中出现飞点的问题,有利于获取边缘保持效果和滤波效果较佳的目标滤波图像,并且,与导向滤波方式相比,计算量较小,对硬件要求较低,便于在各种计算平台上实现。
可选的,为了进一步减小计算量,在本申请的一些实施方式中,在上述步骤101,获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像的过程中,可以先对待滤波图像进行降采样处理,得到降采样图像,接着,对所述降采样图像进行滤波处理,得到初始处理图像;然后,对所述初始处理图像进行升采样处理,得到所述初始滤波图像,以减少对图像进行滤波处理的计算量。
其中,在对待滤波图像进行降采样处理之前,可以判断待滤波图像是否需要进行降采样处理,并在确定待滤波图像需要进行降采样处理之后,对待滤波图像进行降采样处理,得到降采样图像。
其中,在判断待滤波图像是否需要进行降采样处理的过程中,可以通过判断待滤波图像的像素数量是否大于数量阈值,若待滤波图像的像素数量大于数量阈值,则确定待滤波图像需要进行降采样处理,进而通过降采样减少待滤波图像的像素数量,减少图像滤波处理的计算量。
需要说明的是,本申请的一些实施例中,若待滤波图像的像素数量小于或等于数量阈值,则确定待滤波图像不需要进行降采样处理。
应理解的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为根据本申请,某些步骤可以采用其它顺序进行。
如图4所示,为本申请实施例提供的图像滤波装置的结构示意图,该图像滤波装置可以包括:获取单元401、计算单元402和比较单元403。
获取单元401,用于获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像;
计算单元402,用于分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值,得到所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值;
比较单元403,用于将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像。
需要说明的是,为描述的方便和简洁,上述描述的图像滤波装置的具体工作过程,可以参考上述图1至图4中图像滤波方法的描述,在此不再赘述。并且,还需要说明的是,上述各个实施方式可以进行相互组合,得到多种不同的实施方式,均属于本申请的保护范围。
如图5所示,本申请实施例还提供一种终端。该终端可以配置有上述各个实施方式所示的图像滤波装置。
如图5所示,终端5可以包括:处理器50、存储器51以及存储在存储器51中并可在处理器50上运行的计算机程序52。处理器50执行计算机程序52时实现上述各个图像滤波方法实施例中的步骤,例如,图1所示的步骤101至步骤103。
所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,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、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器,也可以是任何常规的处理器等。
存储器51可以是终端5的内部存储单元,例如,硬盘或内存。存储器51也可以是用于终端5的外部存储设备,例如,终端5上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart MediaCard,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器51还可以既包括终端5的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器51用于存储上述计算机程序以及终端所需的其他程序和数据。
上述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元,上述一个或者多个模块/单元被存储在上述存储器51中,并由上述处理器50执行,以完成本申请。上述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述上述计算机程序在上述进行用户关怀的终端中的执行过程。例如,上述计算机程序可以被分割成:获取单元、计算单元和比较单元,具体功能如下:
获取单元,用于获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像;
计算单元,用于分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值,得到所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值;
比较单元,用于将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、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单元、模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、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。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的终端和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的。例如,模块或单元的划分,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讯连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
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,在本申请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,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,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申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种图像滤波方法,其特征在于,包括:
获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像;
分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值,得到所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值;
将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像。
2.如权利要求1所述的图像滤波方法,其特征在于,所述误差门限值的获取,包括:
获取预设平滑比例参数;
根据所述预设平滑比例参数确定所述待滤波图像中各个像素的误差门限值。
3.如权利要求1所述的图像滤波方法,其特征在于,所述误差门限值的获取,包括:
获取预设平滑比例参数,以及所述待滤波图像对应的辅助图像;
根据所述预设平滑比例参数以及所述辅助图像确定所述待滤波图像中各个像素的误差门限值。
4.如权利要求1-3任意一项所述的图像滤波方法,其特征在于,所述获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像,包括:
对待滤波图像进行降采样处理,得到降采样图像;
对所述降采样图像进行滤波处理,得到初始处理图像;
对所述初始处理图像进行升采样处理,得到所述初始滤波图像。
5.如权利要求4所述的图像滤波方法,其特征在于,所述对所述降采样图像进行滤波处理,得到初始处理图像,包括:
对所述降采样图像进行均值滤波处理,得到所述初始处理图像。
6.如权利要求1-3任意一项所述的图像滤波方法,其特征在于,所述将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像,包括:
判断所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值是否大于所述待滤波图像中对应像素的误差门限值;
将所述待滤波图像中对应的像素差值大于误差门限值的像素对应的目标像素值确定为其在所述待滤波图像中对应的像素值;将所述待滤波图像中对应的像素差值小于或等于误差门限值的像素对应的目标像素值确定为其在所述初始滤波图像中对应的像素值,得到所述待滤波图像对应目标滤波图像。
7.一种图像滤波装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取对待滤波图像进行滤波处理后得到的初始滤波图像;
计算单元,用于分别计算所述待滤波图像中的各个像素与所述初始滤波图像中对应像素的像素差值,得到所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值;
比较单元,用于将所述待滤波图像中的各个像素对应的像素差值与所述待滤波图像中对应像素的误差门限值进行比较,并根据比较结果确定所述待滤波图像中的各个像素在目标滤波图像中对应的目标像素值,得到所述待滤波图像对应的目标滤波图像。
8.如权利要求7所述的图像滤波装置,其特征在于,所述获取单元,还用于:
获取预设平滑比例参数;
根据所述预设平滑比例参数确定所述待滤波图像中各个像素的误差门限值。
9.一种终端,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项所述方法的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022233185A1 (zh) * | 2021-05-07 | 2022-11-10 | 奥比中光科技集团股份有限公司 | 一种图像滤波方法、装置、终端和计算机可读存储介质 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115689378A (zh) * | 2022-11-15 | 2023-02-03 | 湖北中烟工业有限责任公司 | 一种用于爆珠滤棒质量溯源的数据处理方法及装置 |
CN116703958B (zh) * | 2023-08-03 | 2023-11-17 | 山东仕达思医疗科技有限公司 | 显微图像的边缘轮廓检测方法、系统、设备和存储介质 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020181023A1 (en) * | 2001-05-30 | 2002-12-05 | Gorian Izrail S. | Rendering images utilizing adaptive error diffusion |
US20100098348A1 (en) * | 2007-05-30 | 2010-04-22 | Benhao Zhang | Method and device for removing image noise based on the median filter |
US20110069901A1 (en) * | 2009-09-18 | 2011-03-24 | Takahiro Tanaka | Image Processing Apparatus, Display Device, and Image Processing Method |
US20170091946A1 (en) * | 2015-09-25 | 2017-03-30 | Delta Electronics, Inc. | Stereo image depth map generation device and method |
CN109584204A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-04-05 | 上海途擎微电子有限公司 | 一种图像噪声强度估计方法、存储介质、处理及识别装置 |
CN110298805A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-10-01 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种多光谱图像的去噪和滤波方法及装置 |
CN111213378A (zh) * | 2017-10-09 | 2020-05-29 | 佳能株式会社 | 用于对像素块进行去块滤波的方法和装置 |
CN111383178A (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-07 | Tcl集团股份有限公司 | 一种图像增强方法、装置及终端设备 |
CN112215768A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-12 | 广州虎牙科技有限公司 | 图像清晰度提升方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
WO2021036442A1 (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-04 | 北京迈格威科技有限公司 | 循环保边平滑滤波的方法、装置和电子设备 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130084004A1 (en) * | 2011-09-30 | 2013-04-04 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Image processing of data from scanned display |
CN112488910B (zh) * | 2020-11-16 | 2024-02-13 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 点云优化方法、装置及设备 |
CN113298761B (zh) * | 2021-05-07 | 2023-07-04 | 奥比中光科技集团股份有限公司 | 一种图像滤波方法、装置、终端和计算机可读存储介质 |
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Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20020181023A1 (en) * | 2001-05-30 | 2002-12-05 | Gorian Izrail S. | Rendering images utilizing adaptive error diffusion |
US20100098348A1 (en) * | 2007-05-30 | 2010-04-22 | Benhao Zhang | Method and device for removing image noise based on the median filter |
US20110069901A1 (en) * | 2009-09-18 | 2011-03-24 | Takahiro Tanaka | Image Processing Apparatus, Display Device, and Image Processing Method |
US20170091946A1 (en) * | 2015-09-25 | 2017-03-30 | Delta Electronics, Inc. | Stereo image depth map generation device and method |
CN111213378A (zh) * | 2017-10-09 | 2020-05-29 | 佳能株式会社 | 用于对像素块进行去块滤波的方法和装置 |
CN109584204A (zh) * | 2018-10-15 | 2019-04-05 | 上海途擎微电子有限公司 | 一种图像噪声强度估计方法、存储介质、处理及识别装置 |
CN111383178A (zh) * | 2018-12-29 | 2020-07-07 | Tcl集团股份有限公司 | 一种图像增强方法、装置及终端设备 |
CN110298805A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-10-01 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种多光谱图像的去噪和滤波方法及装置 |
WO2021036442A1 (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-04 | 北京迈格威科技有限公司 | 循环保边平滑滤波的方法、装置和电子设备 |
CN112215768A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-12 | 广州虎牙科技有限公司 | 图像清晰度提升方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022233185A1 (zh) * | 2021-05-07 | 2022-11-10 | 奥比中光科技集团股份有限公司 | 一种图像滤波方法、装置、终端和计算机可读存储介质 |
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