CN113744145B - 提升图像清晰度的方法、存储介质、电子设备及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种提升图像清晰度的方法、存储介质、电子设备及系统，涉及图像处理领域，该方法包括获取原始图像，并对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理；基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像；根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，完成原始图像的清晰度提升。本发明能够有效保证直播观众对直播画面的观看体验。

Description

提升图像清晰度的方法、存储介质、电子设备及系统

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种提升图像清晰度的方法、存储介质、电子设备及系统。

背景技术

随着移动智能设备技术的飞速发展，智能移动设备的功能也越发多样，基于智能移动设备进行直播的观看也变得越发便捷，从而越来越多的年轻人喜欢通过观看直播的方式来打发自己的空余时间，丰富自己的业余生活，进而也促进了直播行业的蓬勃发展。

但是，在直播的过程中，受主播端摄像头像素以及直播视频在传输过程中被压缩的影响，导致观众端呈现的直播画面易出现画质较低、清晰度较差的情况，从而影响直播观众的直播观看体验。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种提升图像清晰度的方法、存储介质、电子设备及系统，能够有效保证直播观众对直播画面的观看体验。

为达到以上目的，本发明提供的一种提升图像清晰度的方法，具体包括以下步骤：

获取原始图像，并对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理；

基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；

基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像；

根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，完成原始图像的清晰度提升。

在上述技术方案的基础上，所述对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理，其中，进行高反差保留处理的具体算法为：

r2＝r1-r+128

g2＝g1-g+128

b2＝b1-b+128

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，r1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的R值，g1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的G值，b1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的B值，r2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的R值，g2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的G值，b2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的B值。

在上述技术方案的基础上，所述基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，具体步骤包括：

基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数；

根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像。

在上述技术方案的基础上，

所述基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数，其中，计算得到锐化参数的计算公式为：

v1＝(1-ɑ)*r3+r*ɑ

v2＝(1-ɑ)*g3+g*ɑ

v3＝(1-ɑ)*b3+b*ɑ

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，ɑ表示锐化控制因子，v1表示像素点三原色的R值的锐化参数，v2像素点三原色的G值的锐化参数，v3表示像素点三原色的B值的锐化参数，r3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的R值，g3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的G值，b3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的B值；

所述根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，其中，得到锐化图像的具体算法为：

其中，r4表示锐化图像中像素点三原色的R值，g4表示锐化图像中像素点三原色的G值，b4表示锐化图像中像素点三原色的B值。

在上述技术方案的基础上，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像，其中，将锐化图像与原始图像进行混合的具体算法为：

r5＝r*(1-β)+r4*β

g5＝g*(1-β)+g4*β

b5＝b*(1-β)+b4*β

其中，r5表示混合图像中像素点三原色的R值，g5表示混合图像中像素点三原色的G值，b5表示混合图像中像素点三原色的B值，β表示控制因子。

在上述技术方案的基础上，根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，其中对混合图像进行对比度增强处理的具体算法为：

r6＝128*(1-θ)+r5*θ

g6＝128*(1-θ)+g5*θ

b6＝128*(1-θ)+b5*θ

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值，θ表示对比度控制因子。

在上述技术方案的基础上，

对混合图像进行对比度增强处理之后，还包括，判断对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界，并对越界的像素点进行处理；

所述判断对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界，并对越界的像素点进行处理，具体步骤包括：

当r6>255时，将r6的值替换为255，当r6小于0时，将r6的值替换为0，当0≤r6≤255时，对r6的值不作处理；

当g6>255时，将g6的值替换为255，当g6小于0时，将g6的值替换为0，当0≤g6≤255时，对g6的值不作处理；

当b6>255时，将b6的值替换为255，当b6小于0时，将b6的值替换为0，当0≤b6≤255时，对b6的值不作处理；

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值。

本发明提供的一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。

本发明提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述所述方法的步骤。

本发明提供的一种提升图像清晰度的系统，包括：

初始处理模块，其用于获取原始图像，并对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理；

锐化处理模块，其用于基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；

混合处理模块，其用于基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像；

对比度处理模块，其用于根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，完成原始图像的清晰度提升。

与现有技术相比，本发明的优点在于：通过对原始图像进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理，然后基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理得到锐化图像，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合得到混合图像，最后根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，即可得到清晰度提升后的图像，通过算法实现直播画面清晰度的提升，且为保留直播画面中人物肤质效果的清晰度提升方式，从而有效保证直播观众对直播画面的观看体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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为本发明实施例中一种提升图像清晰度的方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种提升图像清晰度的系统的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种提升图像清晰度的方法，本实施例以将该方法应用于提升人脸图像的清晰度的方案为例进行说明，具体地，本实施例的方案可以用于直播和短视频拍摄的美颜场景中，通过对原始图像进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理，然后基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理得到锐化图像，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合得到混合图像，最后根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，即可得到清晰度提升后的图像，通过算法实现直播画面清晰度的提升，且为保留直播画面中人物肤质效果的清晰度提升方式，从而有效保证直播观众对直播画面的观看体验。本发明实施例相应地还提供了一种存储介质、电子设备和提升图像清晰度的系统。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参见图1所示，本发明实施例提供的一种提升图像清晰度的方法，具体包括以下步骤：

S1：获取原始图像，并对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理；

S2：基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；

S3：基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像；

S4：根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，完成原始图像的清晰度提升。

需要说明的是，对于原始图像而言，其包括多个像素点，对于原始图像中的每个像素点，均按照上述步骤进行处理，即对于每个像素点，均进行模糊处理、高反差保留处理、高斯滤波处理、锐化处理、混合处理和对比度增强处理，即可实现对原始图像的清晰度提升。

本发明实施例中，对原始图像的像素点采用的模糊处理算法，与美颜中磨皮算法的模糊处理相同，具体可以为高斯滤波算法或双边滤波算法。通过对原始图像的像素点进行模糊处理，消除原始图像中人脸的明显噪点，提升清晰度的同时对人脸也具有美化的作用。

本发明实施例中，对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理，其中，进行高反差保留处理的具体算法为：

r2＝r1-r+128

g2＝g1-g+128

b2＝b1-b+128

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，r1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的R值，g1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的G值，b1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的B值，r2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的R值，g2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的G值，b2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的B值。像素点的三原色包括R(red，红色)、G(green，绿色)和B(blue，蓝色)。本发明实施例中，原始图像中像素点三原色的R值的取值范围为[0,255]，原始图像中像素点三原色的G值的取值范围为[0,255]，原始图像中像素点三原色的B值的取值范围为[0,255]。

以下对上述公式的原理进行说明。

本发明实施例中高反差保留处理的作用是保留图像中反差比较大的部分，例如人脸的轮廓、眼睛、嘴唇、头发等，也就是将人脸的边缘位置保留下来，清晰度提升的重点也是将人脸五官的轮廓变的更明显，即通过高反差保留处理将画面中颜色、明暗反差较大部分的交界处保留下来，使得画面中人物的轮廓更加清晰。颜色、明暗反差较大部分的交界处像素点的三原色值会明显高于或低于整个画面像素点三原色的平均值，故经过模糊处理后人脸轮廓处像素点的三原色值也会明显区别于画面其它部位的三原色值，通过取模糊处理后像素点的三原色值与原始图像像素点的三原色值的差值，即可进一步突出人脸轮廓处像素点的三原色值。

例如，对于像素点三原色中的R，r1-r即为取模糊处理后得到图像中像素点三原色的R值与原始图像中像素点三原色的R值间的差值，进一步突出人脸轮廓处像素点的三原色值。进行作差计算后，虽然能够突出人脸轮廓处像素点的三原色值，但得到的值可能较小，使得整个画面较暗，影响画面观看，故需要对画面的亮度进行调节，为保证亮度调节的合理性，取像素点三原色取值范围的中间值进行亮度调节，即取128对画面进行亮度调节，即进行r1-r+128计算，从而实现对像素点三原色中R的高反差保留处理。对于像素点三原色中G和B的高反差保留处理的原理，与上述类似。

本发明实施例中，对高反差保留处理后的图像进行高斯滤波处理，且在高斯滤波处理过程中，滤波的半径越大，肤色的质感越强，但当滤波半径过大时，清晰度提升的效果会变得越不明显，故在高斯滤波处理过程中需保持滤波的半径处于合适的范围。高斯模糊处理的作用是将高反差保留处理后的图像稍微模糊处理一下，只留下清晰的五官轮廓，模糊非明显轮廓区域，使处理后得到的图像中人脸肤色保留肤质效果。

本发明实施例中，基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，具体步骤包括：

S201：基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数；

S202：根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像。

本发明实施例中，基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数，其中，计算得到锐化参数的计算公式为：

v1＝(1-ɑ)*r3+r*ɑ

v2＝(1-ɑ)*g3+g*ɑ

v3＝(1-ɑ)*b3+b*ɑ

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，ɑ表示锐化控制因子，范围为[0.1,5]，本发明中优选的取值为3，v1表示像素点三原色的R值的锐化参数，v2像素点三原色的G值的锐化参数，v3表示像素点三原色的B值的锐化参数，r3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的R值，g3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的G值，b3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的B值。

以下对上述公式的原理进行具体说明。

锐化参数的作用是对后续的锐化操作进行控制，对图像中需要锐化的像素点进行锐化处理，对图像中不需要锐化的像素点则不进行锐化处理。在本发明中，需要锐化的像素点位于人脸轮廓边缘区域，需要锐化的像素点位于非人脸轮廓边缘区域，故需要增大高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色值，减小原始图像中像素点三原色值，即可实现锐化调节。

对于像素点三原色中的R，在锐化参数计算中，则需要增大r3的值，减小r的值，故本发明引入ɑ作为锐化控制因子，随着ɑ的减小，(1-ɑ)增大，则(1-ɑ)*r3增大，r*ɑ减小，实现图像中需要锐化的像素点进行锐化处理。对于像素点三原色中G和B的锐化参数计算的原理，与上述类似。

本发明实施例中，根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，其中，得到锐化图像的具体算法为：

其中，r4表示锐化图像中像素点三原色的R值，g4表示锐化图像中像素点三原色的G值，b4表示锐化图像中像素点三原色的B值。

以下对上述公式的原理进行说明。

锐化处理的原理是为：如果某个像素点的三原色值大于128，则对其进行滤色操作，滤色是把两层图像的像素值取互补数，然后将它们相乘，最后再去求互补数，从而得到一个更亮的图像；如果某个像素点的三原色值小于128，对其进行正片叠底操作，正片叠底操作是把两层图像的像素相乘，最后会得到一个更暗的图像。锐化处理总体上是结合了正片叠底和滤色两种混合模式，从而达到亮色的部分更亮，而暗色的部分更暗的目的。

对于像素点三原色中的R，在锐化处理的计算中，当r>128时，把两层图像的像素值取互补数，然后将它们相乘，最后再去求互补数，从而得到一个更亮的图像，其中，(255-r)和(1.0-v1)则是对两层图像的像素值取互补数，(255-r)*(1.0-v1)则是把两层图像的像素值取互补数后相乘，255-((255-r)*(1.0-v1))/255则是再进行求互补数，从而使得当r>128时能够得到一个更亮的图像；当r≤128时，则是两层图像的像素相乘，最后得到一个更暗的图像，r表示原始图像像素点的r值，v1/255表示通过锐化控制因子进行调整后图像像素点的r值，g*v2/255则表示把两层图像的像素相乘，从而使得当r≤128时能够得到一个更暗的图像。对于像素点三原色中G和B的锐化处理计算的原理，与上述类似。

本发明实施例中，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像，其中，将锐化图像与原始图像进行混合的具体算法为：

r5＝r*(1-β)+r4*β

g5＝g*(1-β)+g4*β

b5＝b*(1-β)+b4*β

其中，r5表示混合图像中像素点三原色的R值，g5表示混合图像中像素点三原色的G值，b5表示混合图像中像素点三原色的B值，β表示控制因子。

以下对上述公式的原理进行说明。

将锐化图像与原始图像进行混合，其作用是控制锐化的力度，如果对图像的锐化力度过大，得到的图像可能很清晰，但是人像会不自然，如果锐化力度过小，则可能导致得到的图像的清晰度不够明显，需调节一个合适的参数进行调节，即通过控制因子β对锐化力度进行调节，减小原始图像像素点的三原色值，提高锐化图像中像素点的三原色值。控制因子的取值范围为[0.0,1.0]，β的值越小，锐化的力度越小，β的值越大，锐化的力度越大，本发明中β的优选为0.6。

对于像素点三原色中的R，在混合处理的过程中，随着β的增大，(1-β)减小，r*(1-β)减小，r4*β增大，实现锐化图像中像素点的三原色值的增加，原始图像像素点的三原色值的减小。对于像素点三原色中G和B的混合处理计算的原理，与上述类似。

本发明实施例中，根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，其中对混合图像进行对比度增强处理的具体算法为：

r6＝128*(1-θ)+r5*θ

g6＝128*(1-θ)+g5*θ

b6＝128*(1-θ)+b5*θ

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值。

以下对上述公式的原理进行说明。

对锐化后的图像进行对比度增强处理，从视觉效果上看，轻微的对比度增强可以提升清晰度，若对比度增强过大，则会改变整个人像的色彩，导致失真等不自然的效果产生。故本发明通过对比度控制因子θ实现对对比度增强力度的调节。本发明中，对比度控制因子θ的取值范围为[1.0,1.2]，θ的值越小，对比度增强的力度越小，θ的值越大，对比度增强的力度越大，本发明中θ的取值优选为1.1。

对于像素点三原色中的R，在对比度增强处理的过程中，随着θ的增大，1-θ减小，128*(1-θ)减小，r5*θ增大，从而实现对混合图像中像素点三原色R值的增加，即实现对混合图像中像素点三原色中R的对比度增强。。对于像素点三原色中G和B的对比度增强计算的原理，与上述类似。

本发明实施例中，对混合图像进行对比度增强处理之后，还包括，判断对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界，并对越界的像素点进行处理；

所述判断对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界，并对越界的像素点进行处理，具体步骤包括：

当r6>255时，将r6的值替换为255，当r6小于0时，将r6的值替换为0，当0≤r6≤255时，对r6的值不作处理；

当g6>255时，将g6的值替换为255，当g6小于0时，将g6的值替换为0，当0≤g6≤255时，对g6的值不作处理；

当b6>255时，将b6的值替换为255，当b6小于0时，将b6的值替换为0，当0≤b6≤255时，对b6的值不作处理；

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值。

当图像的像素点存在越界情况时，则可能导致出现图像色彩异常的现象，故本发明通过对对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界进行判断，并对越界的像素点进行处理，从而有效保证整个图像的色彩正常。

进一步地，本发明需对图像中的每一个像素点均进行模糊处理、高反差保留处理、高斯滤波处理、锐化处理、混合处理和对比度增强处理，提升处理效率，最大化发挥硬件性能。

当对视频进行清晰度提升处理时，特别是在移动设备中对视频进行清晰度提升处理，可以采用GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)对原始图像中的每个像素点进行上述算法操作，通过调用GPU并行计算，能够快速地提升直播视频中图像的清晰度；

而当为对图片进行清晰度提升处理时，则可通过CPU(Central Processing Unit，中央处理器)进行进行上述处理过程的算法操作，以节约硬件性能的使用。

本发明实施例的提升图像清晰度的方法，通过对原始图像进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理，然后基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理得到锐化图像，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合得到混合图像，最后根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，即可得到清晰度提升后的图像，通过算法实现直播画面清晰度的提升，且为保留直播画面中人物肤质效果的清晰度提升方式，从而有效保证直播观众对直播画面的观看体验。

本发明实施例提供的一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述所述提升图像清晰度的方法的步骤。

存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本发明实施例提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述实施例所述提升图像清晰度的方法的步骤。

参见图2所示，本发明实施例提供的一种提升图像清晰度的系统，包括初始处理模块、锐化处理模块、混合处理模块和对比度处理模块。

初始处理模块用于获取原始图像，并对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理；锐化处理模块用于基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；混合处理模块用于基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像；对比度处理模块用于根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，完成原始图像的清晰度提升。

本发明实施例中，对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理，其中，进行高反差保留处理的具体算法为：

r2＝r1-r+128

g2＝g1-g+128

b2＝b1-b+128

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，r1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的R值，g1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的G值，b1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的B值，r2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的R值，g2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的G值，b2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的B值。

本发明实施例中，基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，具体步骤包括：

基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数；

根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像。

本发明实施例中，基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数，其中，计算得到锐化参数的计算公式为：

v1＝(1-ɑ)*r3+r*ɑ

v2＝(1-ɑ)*g3+g*ɑ

v3＝(1-ɑ)*b3+b*ɑ

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，ɑ表示锐化控制因子，v1表示像素点三原色的R值的锐化参数，v2像素点三原色的G值的锐化参数，v3表示像素点三原色的B值的锐化参数，r3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的R值，g3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的G值，b3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的B值。

本发明实施例中，根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，其中，得到锐化图像的具体算法为：

其中，r4表示锐化图像中像素点三原色的R值，g4表示锐化图像中像素点三原色的G值，b4表示锐化图像中像素点三原色的B值。

本发明实施例中，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像，其中，将锐化图像与原始图像进行混合的具体算法为：

r5＝r*(1-β)+r4*β

g5＝g*(1-β)+g4*β

b5＝b*(1-β)+b4*β

其中，r5表示混合图像中像素点三原色的R值，g5表示混合图像中像素点三原色的G值，b5表示混合图像中像素点三原色的B值，β表示控制因子。

本发明实施例中，根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，其中对混合图像进行对比度增强处理的具体算法为：

r6＝128*(1-θ)+r5*θ

g6＝128*(1-θ)+g5*θ

b6＝128*(1-θ)+b5*θ

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值，θ表示对比度控制因子。

本发明实施例中，对混合图像进行对比度增强处理之后，还包括，判断对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界，并对越界的像素点进行处理；

所述判断对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界，并对越界的像素点进行处理，具体步骤包括：

当r6>255时，将r6的值替换为255，当r6小于0时，将r6的值替换为0，当0≤r6≤255时，对r6的值不作处理；

当g6>255时，将g6的值替换为255，当g6小于0时，将g6的值替换为0，当0≤g6≤255时，对g6的值不作处理；

当b6>255时，将b6的值替换为255，当b6小于0时，将b6的值替换为0，当0≤b6≤255时，对b6的值不作处理；

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值。

本发明实施例的提升图像清晰度的系统，通过对原始图像进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理，然后基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理得到锐化图像，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合得到混合图像，最后根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，即可得到清晰度提升后的图像，通过算法实现直播画面清晰度的提升，且为保留直播画面中人物肤质效果的清晰度提升方式，从而有效保证直播观众对直播画面的观看体验。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

Claims (6)

1.一种提升图像清晰度的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

获取原始图像，并对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理；

基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；

基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像；

根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，完成原始图像的清晰度提升；

其中，所述基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，具体步骤包括：

基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数；

根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；

其中，所述基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数，其中，计算得到锐化参数的计算公式为：

v1＝(1-ɑ)*r3+r*ɑ

v2＝(1-ɑ)*g3+g*ɑ

v3＝(1-ɑ)*b3+b*ɑ

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，ɑ表示锐化控制因子，v1表示像素点三原色的R值的锐化参数，v2像素点三原色的G值的锐化参数，v3表示像素点三原色的B值的锐化参数，r3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的R值，g3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的G值，b3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的B值；

所述根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，其中，得到锐化图像的具体算法为：

其中，r4表示锐化图像中像素点三原色的R值，g4表示锐化图像中像素点三原色的G值，b4表示锐化图像中像素点三原色的B值；

其中，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像，其中，将锐化图像与原始图像进行混合的具体算法为：

r5＝r*(1-β)+r4*β

g5＝g*(1-β)+g4*β

b5＝b*(1-β)+b4*β

其中，r5表示混合图像中像素点三原色的R值，g5表示混合图像中像素点三原色的G值，b5表示混合图像中像素点三原色的B值，β表示控制因子；

其中，根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，其中对混合图像进行对比度增强处理的具体算法为：

r6＝128*(1-θ)+r5*θ

g6＝128*(1-θ)+g5*θ

b6＝128*(1-θ)+b5*θ

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值，θ表示对比度控制因子。

2.如权利要求1所述的一种提升图像清晰度的方法，其特征在于，所述对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理，其中，进行高反差保留处理的具体算法为：

r2＝r1-r+128

g2＝g1-g+128

b2＝b1-b+128

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，r1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的R值，g1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的G值，b1表示模糊处理后得到图像中像素点三原色的B值，r2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的R值，g2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的G值，b2表示高反差保留处理后得到图像中像素点三原色的B值。

3.如权利要求1所述的一种提升图像清晰度的方法，其特征在于：

对混合图像进行对比度增强处理之后，还包括，判断对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界，并对越界的像素点进行处理；

所述判断对比度增强处理后得到图像的像素点的三原色值是否越界，并对越界的像素点进行处理，具体步骤包括：

当r6>255时，将r6的值替换为255，当r6小于0时，将r6的值替换为0，当0≤r6≤255时，对r6的值不作处理；

当g6>255时，将g6的值替换为255，当g6小于0时，将g6的值替换为0，当0≤g6≤255时，对g6的值不作处理；

当b6>255时，将b6的值替换为255，当b6小于0时，将b6的值替换为0，当0≤b6≤255时，对b6的值不作处理；

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值。

4.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-3任一项所述方法的步骤。

5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现权利要求1-3任一项所述方法的步骤。

6.一种提升图像清晰度的系统，其特征在于，包括：

初始处理模块，其用于获取原始图像，并对获取的原始图像的像素点依次进行模糊处理、高反差保留处理和高斯滤波处理；

锐化处理模块，其用于基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；

混合处理模块，其用于基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像；

对比度处理模块，其用于根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，完成原始图像的清晰度提升；

其中，所述基于预设锐化处理算法，对高斯滤波处理后的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，具体步骤包括：

基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数；

根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像；

其中，所述基于预设锐化参数计算算法，计算得到锐化参数，其中，计算得到锐化参数的计算公式为：

v1＝(1-ɑ)*r3+r*ɑ

v2＝(1-ɑ)*g3+g*ɑ

v3＝(1-ɑ)*b3+b*ɑ

其中，r表示原始图像中像素点三原色的R值，g表示原始图像中像素点三原色的G值，b表示原始图像中像素点三原色的B值，ɑ表示锐化控制因子，v1表示像素点三原色的R值的锐化参数，v2像素点三原色的G值的锐化参数，v3表示像素点三原色的B值的锐化参数，r3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的R值，g3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的G值，b3表示高斯滤波处理后得到图像中像素点三原色的B值；

所述根据预设锐化处理算法以及计算得到的锐化参数，对高斯滤波处理的像素点进行锐化处理，得到锐化图像，其中，得到锐化图像的具体算法为：

其中，r4表示锐化图像中像素点三原色的R值，g4表示锐化图像中像素点三原色的G值，b4表示锐化图像中像素点三原色的B值；

其中，基于预设图像混合算法，将锐化图像与原始图像进行混合，得到混合图像，其中，将锐化图像与原始图像进行混合的具体算法为：

r5＝r*(1-β)+r4*β

g5＝g*(1-β)+g4*β

b5＝b*(1-β)+b4*β

其中，r5表示混合图像中像素点三原色的R值，g5表示混合图像中像素点三原色的G值，b5表示混合图像中像素点三原色的B值，β表示控制因子；

其中，根据预设对比度增强处理算法，对混合图像进行对比度增强处理，其中对混合图像进行对比度增强处理的具体算法为：

r6＝128*(1-θ)+r5*θ

g6＝128*(1-θ)+g5*θ

b6＝128*(1-θ)+b5*θ

其中，r6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的R值，g6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的G值，b6表示对比度增强处理得到图像中像素点三原色的B值，θ表示对比度控制因子。