CN114066738A - 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，图像处理方法包括：获取待处理图像；根据预设去噪方法对待处理图像进行去噪处理，确定去噪图像；在至少两个预设频率层级，对去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得去噪图像的至少两个频率信息分量，其中，至少两个频率信息分量分别与至少两个预设频率层级对应；根据至少两个频率信息分量和预设调节参数，对去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像；根据锐化图像，确定目标图像。该图像处理方法，在滤除图像噪声的同时，将图像细节融合进锐化图像中，丰富了图像的细节信息，优化了图像处理过程中的去噪效果和图像解析力，提升了处理后的图像质量。

Description

图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及电子设备领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

图像解析力及清晰度提升技术作为图像成像技术的最后一环，对于图像的最终呈现效果有着显著的影响。相关技术中，对图像解析力进行增强处理时，容易造成细节丢失。同时，在对图像中的高频信息进行提取的同时，很容易将图像中存在的高频噪声当作有用的高频信息添加到图像中，从而导致处理后的图像存在噪声过大的情况，反而对处理后的图像质量产生了负面影响。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，应用于电子设备，所述图像处理方法包括：

获取待处理图像；

根据预设去噪方法对所述待处理图像进行去噪处理，确定去噪图像；

在至少两个预设频率层级，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得所述去噪图像的至少两个频率信息分量，其中，所述至少两个频率信息分量分别与所述至少两个预设频率层级对应；

根据所述至少两个频率信息分量和预设调节参数，对所述去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像；

根据所述锐化图像，确定目标图像。

可选地，所述在至少两个预设频率层级，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得所述去噪图像的至少两个频率信息分量，包括：

利用高通滤波器、中高通滤波器和带通滤波器中的至少两个滤波器，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，得到与所述至少两个滤波器对应的所述去噪图像的高频信息分量、中高频信息分量以及中频信息分量中的至少两个。

可选地，所述预设区域图像包括所述去噪图像的边缘图像和/或细节区域图像。

可选地，所述根据所述至少两个频率信息分量和预设调节参数，对所述去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像，包括：

针对所述至少两个频率信息分量，分别调节每一个频率信息分量在预设调节参数中的增益参数，确定每一个频率信息分量对应的频率优化信息分量，得到至少两个频率优化信息分量；

将所述至少两个频率优化信息分量叠加至所述去噪图像中，获得所述锐化图像。

可选地，所述将所述至少两个频率优化信息分量叠加至所述去噪图像中，获得所述锐化图像，包括：

确定每一个频率优化信息分量对应的分量阈值；

在分量阈值的范围内，将所述至少两个频率优化信息分量中与该分量阈值对应的频率优化信息分量依次叠加至所述去噪图像中，确定锐化图像。

可选地，所述预设调节参数包括以下调节参数中的至少一种：亮度参数、空间频率参数、明暗对比度参数、局部直方图参数、局部像素方法参数和局部像素均匀度参数。

可选地，所述方法还包括：

根据所述待处理图像和所述去噪图像，确定差分图像；其中，所述差分图像包括图像细节信息；

所述根据所述锐化图像，确定目标图像，包括：

根据锐化图像、噪声信息和差分图像进行图像处理，确定目标图像。

可选地，所述根据所述待处理图像和所述去噪图像，确定图像细节信息，包括：

将所述待处理图像中的每一个像素点的像素值减去所述去噪图像中对应的像素点的像素值，获得差分图像。

可选地，所述根据锐化图像、噪声信息和差分图像进行图像处理，确定目标图像，包括：

根据所述差分图像和所述噪声信息，确定所述图像细节信息；

确定所述图像细节信息中每一个像素点的权重；

根据所述图像细节信息中的每一个像素点的像素点参数和与该像素点对应的权重，确定补充像素点参数；

根据补充像素点参数，将所述补充像素点叠加至所述锐化图像中，得到所述目标图像。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，应用于电子设备，所述图像处理装置包括：

图像获取模块，用于获取待处理图像；

图像去噪模块，用于根据预设去噪方法对所述待处理图像进行去噪处理，确定去噪图像；

图像滤波模块，用于在至少两个预设频率层级，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得所述去噪图像的至少两个频率信息分量，其中，所述至少两个频率信息分量分别与所述至少两个预设频率层级对应；

图像锐化模块，用于根据所述至少两个频率信息分量和预设调节参数，对所述去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像；

图像确定模块，用于根据所述锐化图像，确定目标图像。

可选地，所述图像滤波模块具体用于：

利用高通滤波器、中高通滤波器和带通滤波器中的至少两个滤波器，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，得到与所述至少两个滤波器对应的所述去噪图像的高频信息分量、中高频信息分量以及中频信息分量中的至少两个。

可选地，所述预设区域图像包括所述去噪图像的边缘图像和/或细节区域图像。

可选地，所述图像锐化模块具体用于：

针对所述至少两个频率信息分量，分别调节每一个频率信息分量在预设调节参数中的增益参数，确定每一个频率信息分量对应的频率优化信息分量，得到至少两个频率优化信息分量；

将所述至少两个频率优化信息分量叠加至所述去噪图像中，获得所述锐化图像。

可选地，所述图像锐化模块还用于：

确定每一个频率优化信息分量对应的分量阈值；

在分量阈值的范围内，将所述至少两个频率优化信息分量中与该分量阈值对应的频率优化信息分量依次叠加至所述去噪图像中，确定锐化图像。

可选地，所述预设调节参数包括以下调节参数中的至少一种：亮度参数、空间频率参数、明暗对比度参数、局部直方图参数、局部像素方法参数和局部像素均匀度参数。

可选地，所述图像去噪模块，还用于根据所述待处理图像和所述去噪图像，确定差分图像；其中，所述差分图像包括图像细节信息；

所述图像确定模块，具体用于根据锐化图像、噪声信息和差分图像进行图像处理，确定目标图像。

可选地，所述图像去噪模块还用于：

将所述待处理图像中的每一个像素点的像素值减去所述去噪图像中对应的像素点的像素值，获得差分图像。

可选地，所述图像确定模块具体用于：

根据所述差分图像和所述噪声信息，确定所述图像细节信息；

确定所述图像细节信息中每一个像素点的权重；

根据所述图像细节信息中的每一个像素点的像素点参数和与该像素点对应的权重，确定补充像素点参数；

根据补充像素点参数，将所述补充像素点叠加至所述锐化图像中，得到所述目标图像。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行如上所述的图像处理方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如上所述的图像处理方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：在进行图像处理时，先对待处理图像进行去噪处理，得到去噪图像，然后再对去噪图像进行锐化处理，可以避免出现图像锐化处理时，同时增强噪声的强度的问题，实现了对噪声的有效控制和抑制。

锐化处理过程中，针对至少两个频率信息分量分别处理，能够全面丰富地还原出待处理图像的细节和纹理，增强图像解析力。该图像处理方法，在滤除图像噪声的同时，对去噪图像进行至少两个预设频率层级的锐化处理，丰富了图像的细节信息，优化了图像处理过程中的去噪效果和图像解析力，提升了处理后图像的质量。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的图像处理方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的图像处理方法的流程图。

图3是根据一示例性实施例示出的图像处理方法的流程图。

图4是根据一示例性实施例示出的图像处理方法的流程图。

图5是根据一示例性实施例示出的图像处理装置的框图。

图6是根据一示例性实施例示出的电子设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

针对相关技术中图像处理时的细节丢失、噪声过大以及解析力降低的情况，本公开提供了一种图像处理方法，应用于能够对图像进行处理的电子设备。该图像处理方法，在进行图像处理时，先对待处理图像进行去噪处理，得到去噪图像。然后再对去噪图像进行锐化处理，可以避免锐化处理时对噪声的增强，实现了对噪声的有效控制和抑制。锐化处理过程中，针对多个频率信息分量分别处理，能够全面丰富地还原出待处理图像的细节和纹理，增强图像解析力，进而根据锐化图像得到细节表达丰富，画面柔和的目标图像。本公开中的图像处理方法，通过对去噪图像在至少两个频率层级进行滤波处理，进而针对不同的频率层级的频率信息分量进行优化调节后，获得锐化图像，并最终获得目标图像。由于对不同频率层级的频率信息分量采用对应的预设调节参数进行调节，丰富了图像的细节信息和图像解析力，图像画面更加柔和，提升了处理后的图像质量。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理方法，参考图1所示，该图像处理方法包括：

S110、获取待处理图像。

用于实施该图像处理方法的图像处理装置获取其它装置发送过来的待处理图像，包括：图像处理装置发送获取待处理图像的请求，然后其它装置相应该请求向图像处理装置发送待处理图像，图像处理装置接收其它装置发送的待处理图像；或者，其它待处理装置直接发送待处理图像给图像处理装置，图像处理装置接收待处理图像，并进行后续的图像处理。

S120、根据预设去噪方法对待处理图像进行去噪处理，确定去噪图像。

图像锐化的目标实质是要增强待处理图像中的高频成分。常见的方法可以分为空间域图像锐化和频率域图像锐化。空间域图像锐化即是使用空间滤波处理技术，提取图像中用于识别图像特征的高频信息参量，通过控制参量的强度大小将高频信息叠加到待处理图像中。频率域图像锐化是将待处理图像变换到频率域上，将某一范围内的高频信息提取出来叠加到频率域图像中，最后还原为空间图像。这两种方法都存在的缺陷是，很容易将图像中存在的高频噪声当作有用的高频信息叠加到待处理图像中，从而导致噪声的扩大加强，反而对图像质量产生了负面影响。因此，为了提升处理后图像的显示效果，在控制图像锐化强度的同时，仍然需要对噪声进行合适的抑制和控制，以提升图像边缘和细节的细腻度。

本公开中的该步骤在对图像进行锐化处理前，先进行去噪处理，以降低噪声对图像的影响。其中，预设去噪方法包括如下方法的至少一种：NLM去噪方法、双边滤波去噪方法，高斯滤波去噪方法和引导滤波去噪方法。

不同的去噪方法对不同的图像的去噪处理效果不同，当预设去噪方法包括两种或两种以上的上述去噪方法时，可根据处理不同的去噪方法的去噪结果的优劣自动选择合适的去噪方法。当然，用户也可直接针对待处理图像的类型预先选定相应的去噪方法。

在一个示例中，预设去噪方法为：NLM去噪方法(非局部均值的去噪方法)，结合图像空间分布将原始图像的噪声予以滤除，经过去噪处理后，最终得到噪声信息、图像细节信息和去噪图像。

其中，图像空间分布指图像的二维平面分布。在进行去噪处理时，首先确定待处理图像中的噪声信息的空间信息和强度信息，然后根据噪声信息的空间信息和强度信息从待处理图像中分离出相应的图像细节信息，即，根据噪声在待处理图像的不同空间位置，根据噪声强度的不同，分离不同的图像细节信息。

S130、在至少两个预设频率层级，对去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得去噪图像的至少两个频率信息分量，其中，至少两个频率信息分量分别与至少两个预设频率层级对应。

上述基于USM方法的图像增强技术是对整体图像的锐化强度进行调节的算法，不能对局部图像进行有效的调节，算法灵活性不够；并且，在增强细节的同时，容易使得高频信息区域产生过度的增强，使得边缘处产生光晕，影响图像的锐化效果。

鉴于此，本公开的图像处理方法中在至少两个预设频率层级，对去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，然后再分别进行锐化处理。

在图像处理技术中，图像中相邻像素点的梯度越大，说明相邻两个像素点之间的差异越大，则后一个像素点相对于前一个像素点的图像频率越高，基于此，可对去噪图像的预设区域图像在至少两个预设频率层级进行滤波处理，以得到与上述至少两个频率层级对应的至少两个频率信息分量。

在一个示例中，可以在两个频率层级对去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，该两个频率层级分别为第一频率层级和第二频率层级，其中，上述两个频率层级的频率依次降低。通过在上述两个频率层级对去噪图像进行滤波处理，得到第一层级信息分量和第二频率层级信息分量。

需要说明的是，上述第一频率层级和第二频率层级可以均属于高频、中高频和中频中任一频率段，也可以分别属于不同的频率段。

其中，滤波处理可采用现有的滤波器实现。例如用于进行高频率滤波处理的高通滤波器、用于进行中高频率滤波处理的中高通滤波器以及用于进行中频率滤波处理的中通滤波器等。

在此，需要说明的是，像素点是通过矩阵进行表示的，亮度值、RGB等参数均包含在矩阵中，如果两个矩阵之间的梯度越大，说明该位置处的频率越高。同时，根据预设规则确定两个相邻像素点之间的频率，比如图像的二维平面的由上至下、由左至右等。假设两个像素点A和像素点B，除了亮度这一参数之外，其余的参数完全一致，根据预设规则，像素点A排在像素点B之前，像素点A的亮度值大于像素点B的亮度值，那么B相对于A的频率为正值，像素点A相对于像素点B的频率为负值。

其中，预设区域图像包括去噪图像的边缘图像和/或细节区域图像，以通过滤波处理得到去噪图像中的边缘和/或细节的信息分量，进而对去噪图像的边缘和细节的图像进行优化处理。示例地，细节区域图像是图像中目标对象的预设比例阈值的特征图像；其中，预设比例阈值可以根据图像中的内容进行适应性调整。在一个示例中，当拍摄风景时，可以将风景图像中比例为1:1000的区域中的目标对象作为细节区域图像，比如风景中的一颗树，或者是一片树叶。其中，预设比例阈值为1:1000，可以理解为，把一整张图像均分成1000份，其中的一份所在的区域中的图像，可以认为是细节区域图像；需要说明的是，该示例中对于比例参数的设置是为便于更直观地说明，而非对于实际比例参数设置的限制。

在另一个示例中，当待处理图像包括人像时，可以将比例为1:50的区域中的目标对象作为细节区域图像，细节区域例如为眼睛、牙齿、眼睫毛等细节部位所在的区域，该区域的图像即为细节区域图像。

在另一个示例中，当待处理图像包括一朵鲜花时，预设比例阈值可以为1:10000，细节区域例如为花蕊、花瓣的纹路、花瓣的阴影等细节部位的区域，该区域的图像即为细节区域图像。

在一个示例中，对去噪图像的预设区域图像在至少两个频率层级进行滤波处理，确定去噪图像的多个频率信息分量，包括：

利用高通滤波器、中高通滤波器和带通滤波器中的至少两个滤波器，对去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，得到去噪图像的高频信息分量、中高频信息分量以及中频信息分量中的至少两个。

例如，对去噪图像设计三种不同频率层级的laplace滤波器(拉普拉斯滤波器)，分别提取去噪图像中的边缘和细节处的高频信息分量、中高频信息分量和中频信息分量，形成多频率层级的信息分量覆盖，然后实现对不同频率层级的细节和边缘的图像质量的增强和提升。

S140、根据至少两个频率信息分量和预设调节参数，对去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像。

图像解析力增强又叫做图像锐化，是一种使得模糊的图像边缘变清晰、增强图像细节的方法。在拍照设备对焦不准确，或者图像变焦放大等场景下，拍摄得到的图像会有不同程度的模糊，这时需要通过图像锐化来补偿图像中物体的轮廓，突出边缘信息和细节信息，以使图像更加清晰。

该步骤中，确定至少两个频率信息分量后，通过预设调节参数分别对每个频率信息分量进行调节。不同频率信息分量可进行不同的调节，既能达到增强图像显示效果的效果，又可以对噪声进行有效的控制和抑制，进而提高图像解析力。

其中，预设调节参数包括以下调节参数中的至少一种：亮度参数、空间频率参数、明暗对比度参数、局部直方图参数、局部像素方法参数和局部像素均匀度参数。通过上述不同的调节参数以及不同的调节参数组合，可以实现不同的调节效果。当预设调节参数包括上述调节参数的多种时，可根据需要选择合适的调节参数或调节参数的组合，已达到相应的调节目的。对于预设调节参数中的调节参数的选择，可以通过预设算法进行选择，也可以通过用户根据需要自行选择。当图像处理装置中设置的调节参数包括亮度参数时，预设算法例如为，当判断出待处理图像或去噪图像中亮度参数的噪声较大时，将亮度参数作为预设调节参数对图像进行调节。

例如，当至少两个频率信息分量包括高频信息分量时，通过预设调节参数对高频信息分量进行调节时，可适当降低对高频信息分量的增强调节，或者不对高频信息分量进行增强调节，以降低高频噪声对图像质量的影响，避免边缘光晕的产生。

在一个示例中，至少两个频率信息分量包括高频信息分量、中高频信息分量以及中频信息分量，预设调节参数包括亮度参数、空间频率参数和明暗对比度参数。

该示例中，在进行图像处理时，确定去噪图像在空间域分布的亮度信息、空间频率信息以及明暗对比度信息，根据这三个水平维度的不同，对多频率层级的多个频率信息分量进行综合调节。例如，对高频信息分量基本不增强以避免边缘光晕，中高频信息分量进行适度增强，中频信息分量按比例增强。采用多维度的调节参数来对各个层级的频率信息分量进行相应的调节，控制精度高，控制方式更灵活，能够全面地还原出待处理图像的细节和纹理，增强图像的解析力，并且可更好地避免边缘光晕。

其中，对不同频率信息分量的调节的控制，用户可根据需要自行设置相应的增强比例。也可根据像素点间的梯度大小自行选择合适的比例。例如，当根据亮度参数进行调节时，可根据像素点间的亮度的梯度大小进行相应的亮度参数的调节。

S150、根据锐化图像，确定目标图像。

确定锐化图像后，可根据锐化图像的图像质量，确定是否需要进行其他处理。如果锐化图像的图像质量满足要求，则将锐化图像确定为目标图像。如果锐化图像的图像质量仍然不满足要求，再对锐化图像进行进一步的处理。

例如，当用户对图像的尺寸有要求时，可通过对锐化图像进行裁剪来获得相应尺寸的目标图像，以满足用户的需求。

在一个示例中，在根据预设去噪方法对待处理图像进行去噪处理时，同时还获得图像细节信息。根据锐化图像确定目标图像包括：对锐化图像和图像细节信息进行图像处理，进一步完善锐化图像的细节信息，最终得到一个进而得到完整的噪声抑制、解析力增强的目标图像。

在此，需要说明的是，噪声信息是指影响图像整体效果的干扰信息，比如造成图像部分区域的亮度过量或者亮度过暗的图像信息。再比如，造成图像部分区域模糊不清楚的图像信息。这些都是干扰图像整体效果和细节表达的信息，都属于噪声信息。而图像细节信息与噪声信息完全相反，是有利于增强图像细节表达和整体效果的图像信息，图像细节信息是在对待处理图像进行去噪处理时伴随噪音一同去除的有用图像信息。有用图像细节能够增强图像细节细腻程度，利于图像细节表达的信息，也即非干扰信息。

另外，在对图像中的信息进行判断时，可以这是边界阈值，比如设置图像信息亮度阈值、图像信息像素阈值等。在对待处理图像进行去噪时，如果待处理图像中部分区域的亮度超过了与亮度阈值，那么将该部分区域的图像信息确定为噪声信息。待处理图像中图像信息如果均落在与其对应的边界阈值的范围内，则该部分图像信息属于图像细节信息或者锐化图像中的信息。

在另一个示例中，在根据预设去噪方法对待处理图像进行去噪处理时，同时还获得图像细节信息和噪声信息。根据锐化图像确定目标图像包括：根据去噪处理时得到的噪声信息和图像细节信息对锐化图像进行图像融合处理，即，根据噪声信息，将原先从待处理图像分离的图像细节信息重新补回到锐化图像中，进一步完善锐化图像的细节信息，最终得到一个完整的噪声抑制、解析力增强的目标图像。

该图像处理方法，通过图像去噪和图像融合实现图像处理中对噪声的抑制，同时对图像的细节和边缘进行进一步地增强。具体地，采用预设调节参数对各个层级的频率信息分量进行调节，调节精度高，调节方式更灵活，能够全面地还原出待处理图像的细节和纹理，增强图像的解析力。该图像处理方法可有效提升图像处理的整体效果，得到更高质量的目标图像，提升用户的使用体验。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理方法，参考图2所示，该图像处理方法是对上述步骤S140的进一步优化。具体地，根据多个频率信息分量、预设调节参数对去噪图像进行叠加处理，确定锐化图像，包括：

S210、针对至少两个频率信息分量，分别调节每一个频率信息分量在预设调节参数中的增益参数，确定每一个所述频率信息分量对应的频率优化信息分量，得到至少两个频率优化信息分量。

其中，针对每一个频率信息分量在不同的预设调节参数中的增益参数分别进行调节，以确定该频率信息分量的相应预设调节参数的频率优化信息分量。

在一个示例中，至少两个频率信息分量包括高频信息分量、中高频信息分量以及中频信息分量，预设调节参数包括亮度参数、空间频率参数和明暗对比度参数。

该图像处理方法中，分别调节高频信息分量的亮度参数的增益参数、高频信息分量的空间频率参数的增益参数、高频信息分量的明暗对比度参数的增益参数、中高频信息分量的亮度参数的增益参数、中高频信息分量的空间频率参数的增益参数、中高频信息分量的明暗对比度参数的增益参数、中频信息分量的亮度参数的增益参数、中频信息分量的空间频率参数的增益参数以及中频信息分量的明暗对比度参数的增益参数，进而确定高频信息分量的亮度参数对应的高频优化信息分量、高频信息分量的空间频率参数对应的高频优化信息分量、高频信息分量的明暗对比度参数对应的高频优化信息分量、中高频信息分量的亮度参数对应的中高频优化信息分量、中高频信息分量的空间频率参数对应的中高频优化信息分量、中高频信息分量的明暗对比度参数对应的中高频优化信息分量、中频信息分量的亮度参数对应的中频优化信息分量、中频信息分量的空间频率参数对应的中频优化信息分量、中频信息分量的明暗对比度参数对应的中频优化信息分量。

其中，对于相同的调节参数，不同频率的优化分量是不同的。例如，对于亮度参数，高频优化信息分量与高频信息分量的比值最小、中频优化信息分量与中频信息分量的比值最大，即，对高频信息分量的调节力度最小，对中频信息分量的调节力度最大。从而达到既能增强图像细节，又可避免边缘光晕的效果。

S220、将至少两个频率优化信息分量叠加至去噪图像中，获得锐化图像。

确定了每个频率信息分量对应的优化信息分量后，将每个频率优化信息分量叠加到去噪图像中，信息叠加完成后，可以得到边缘增强、细节清晰的锐化图像。具体的叠加方法可参考现有技术中的方法，在此不做赘述。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理方法，参考图3所示，该图像处理方法是对上述图像处理方法中步骤S220的进一步改进。具体地，叠加多个频率优化信息分量至去噪图像中，确定锐化图像，包括：

S310、确定每一个频率优化信息分量对应的分量阈值。

该步骤中，针对不同的频率优化信息分量设置不同的分量阈值。其中，不同的频率优化信息分量包括频率层级的不同以及针对的调节参数的不同。具体地，分量阈值表现为，针对不同频率层级分别设置，且在相同的频率层级中，针对不同的调节参数也分别设置。进而实现，在叠加时通过动态的分量阈值来限制叠加的信息分量的多少，以免叠加过程中叠加过多的优化信息分量，再一次造成过度增强的边缘光晕效应。其中动态的分量阈值指针对不同频率层级和不同调节参数的具体调节阈值不同。

例如，当至少两个频率优化信息分量中包括中频信息分量的亮度参数对应的中频优化信息分量、中频信息分量的空间频率参数对应的中频优化信息分量以及中频信息分量的明暗对比度参数对应的中频优化信息分量时，中频优化信息分量对应的分量阈值中便包含针对亮度参数、空间频率参数和明暗对比度参数三种调节参数的调节阈值，通过上述分量阈值中的多个调节阈值对中频优化信息分量的叠加进行控制，进而实现更精细化图像处理和更灵活的控制。

S320、在分量阈值的范围内，将至少两个频率优化信息分量中与该分量阈值对应的频率优化信息分量依次叠加至去噪图像中，确定锐化图像。

当将至少两个频率优化信息分量叠加至去噪图像中时，分量阈值用于控制叠加的相应的优化信息分量的上限。即，当相应的优化信息分量小于或等于相应的分量阈值时，则将该优化信息分量全部叠加至去噪图像；当相应的优化信息分量大于相应的分量阈值时，则将与该分量阈值对应量的优化信息分量叠加至去噪图像中。通过设置分量阈值，可以免叠加过程中叠加过多的优化信息分量，再一次造成过度增强的边缘光晕效应。通过该图像处理方法可以得到边缘增强、细节清晰的锐化图像。

在一个示例中，以亮度参数为例，去噪图像中像素点A的亮度值为50，该像素点对应的在亮度参数维度上的频率优化信息分量为15，但该像素点对应的亮度参数维度上的分量阈值为10，则锐化图像中，该像素点A的亮度值为50+10＝60。

在另一个示例中，仍然以亮度参数为例，去噪图像中像素点B的亮度值为50，该像素点对应的在亮度参数维度上的频率优化信息分量为5，该像素点对应的亮度参数维度上的分量阈值为10，则锐化图像中，该像素点B的亮度值为50+5＝55。

另外，需要说明的是，分量阈值包括正分量阈值和负分量阈值，无论是在去噪图像的像素点的基础上加上优化信息分量还是减去优化信息分量都不能超过其对应的正分量阈值或负分量阈值。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理方法，该图像处理方法是对上述图像处理方法的进一步优化。具体包括：

根据待处理图像和去噪图像，确定差分图像；然后根据锐化图像、噪声信息和差分图像进行图像处理，确定目标图像。

在一个示例中，将待处理图像中的每一个像素点的像素值减去去噪图像中对应的像素点的像素值，获得差分图像，其中，差分图像包含图像细节信息。对锐化图像和图像细节信息进行图像处理，例如图像融合处理，进一步完善锐化图像的细节信息，最终得到一个进而得到完整的噪声抑制、解析力增强的目标图像。

在一个示例中，差分图像包括图像细节信息和噪声信息，其中，噪声信息包括噪声位置信息和噪声强度信息。具体地，在进行去噪处理时，首先确定噪声位置信息和噪声强度信息，然后根据噪声位置信息和噪声强度信息从待处理图像中分离出差分图像，并将包含噪声位置信息和噪声强度信息的噪声信息同时提取，以供后续使用。当后续进行图像融合时，根据去噪处理过程中提取的噪声信息中的噪声位置信息和噪声强度信息将差分图像与锐化图像进行融合，以提升图像的细节表现。

在后续将差分图像与锐化图像进行融合时，需要针对图像细节信息和噪声信息进行不同的处理，其中，图像细节信息是对于提高图像细节表现效果有帮助的信息，也即非干扰信息；噪声信息是干扰信息，对于提高图像细腻程度起到反作用的信息。由于在对待处理图像进行去噪过程中，已经确定了噪声位置信息和噪声强度信息，同时，差分图像中既有噪声信息又有图像细节信息，因此，在进行图像融合时，可以清楚地确定出哪部分信息是噪声信息，哪部分信息是图形细节信息。因此，在将差分图形和锐化图像进行融合时，首先根据噪声信息位置判断要融合的信息是干扰信息还是图像细节信息，如果是图像细节信息，可以根据每一处图像细节的频率层级采用不同的融合方式，比如，如果图像细节信息属于高频层级，那么在对该部分图像细节信息进行融合时，为了是图像细节部分更加细腻，避免出现某部分细节内容过于突兀的情况，可以减小这部分的优化分量。再比如，如果图像细节信息属于低频层级，那么为了避免这部分细节相对于其他细节过于暗淡，可以在进行融合是增强这部分的优化分量。

而对于干扰信息，也即噪声信息，由于已经明确知道了噪声信息的位置和噪声信息的强度，那么也可以根据不同的噪声强度采用不同的融合策略。在一个示例中，如果某一区域的噪声信息的强度较高，比如，受拍照时外界光线影响，造成该区域过亮，那么在图像融合过程中，可以不将这部分噪声融合进行，避免影响图像细节表达。在另一个示例中，如果某一区域的噪声信息强度较低，比如，只是出现了一些轻微的模糊情况，其中还包含一些细节，那么在进行图像融合过程中，可以将这部分噪声信息进行优化，并融合至锐化图像中，以进一步提升图像的细节细腻程度。

在一个示例中，采用NLM去噪方法对待处理图像进行去噪处理，从待处理图像中分离出来的差分图像包含待处理图像在去噪时损失的一些微小的细节信息和边缘信息，在噪声位置信息和噪声强度信息的引导下，将差分图像回加到锐化图像中，进一步提升图像的细节表现。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理方法，参考图4所示，该图像处理方法是对上述图像处理方法的进一步优化。具体包括：

S410、确定图像细节信息中每一个像素点的权重。

其中，每个像素点的权重指该像素点对图像影响的重要程度。通俗的讲，某个像素点的权重的绝对值越大，则其对图像的影响越大，该像素点的调节对图像的影响也就越大。因此，确定每个图像细节信息中每个像素点的权重，可以很好地确定该图像细节信息中该像素点对待处理图像的影响的大小，以方便后续进行图像融合处理，提高目标图像的质量。

S420、根据图像细节信息中的每一个像素点的像素点参数和与该像素点对应的权重，确定补充像素点参数。

例如，将图像细节信息逐像素点对点地通过加权权重的方式回加到锐化图像中，进一步提升图像的细节表现。

其中，对于权重较大的像素点，可适当设置较多的补充像素点；对权重较小的像素点，可适当设置较少的补充像素点。

在一个示例中，图像细节信息中像素点C的权重为20，像素点D的权重为30，说明对像素点D对图像质量的影响比较大。即，需要将更多的图像细节信息中的像素点D补充到锐化图像中。此时，可设置像素点C的补充像素点参数为10，像素点D的补充像素点参数为20,。即，将10个像素点C补充至锐化图像的相应像素点的位置，将20个像素点D补充至锐化图像的相应像素点的位置，以提高最终得到的图像的质量。

需要说明的是，上述示例只是为了说明补充像素点参数与像素点权重之间的对应关系，补充像素点参数并不一定指需要补充的像素点的数量，也可指其他可体现出补充像素点的多少的参数。

S430、根据补充像素点参数，将补充像素点叠加至锐化图像中，得到目标图像。

由于去噪处理时，可能同时会去掉待处理图像的部分图像细节信息，图像细节信息的丢失必然会影响图像处理效果，为了降低去噪处理时去掉的部分图像细节信息对图像处理效果的影响，因此需要将图像细节信息重新叠加到锐化图像中。

因为丢失的图像细节信息是伴随噪声被分离出去的，因此，可以根据噪声信息将图像细节信息重新补回到锐化图像中。

在一个示例中，噪声信息包括噪声位置信息和噪声强度信息，在进行图像融合处理时，在噪声位置信息和噪声强度信息的引导下，将补充像素点回加到锐化图像中，得到最终的目标图像，进一步提升图像的细节表现，提高图像质量。

在另一个示例中，图像处理方法具体流程如下：将获取的待处理图像进行去噪处理，从待处理图像中分离出带有图像细节信息的差分图像，并确定包含噪声位置信息和噪声强度信息的噪声信息，然后对去噪图像通过三个不同频率层级的滤波器得到去噪图像的高频信息分量、中高频信息分量和中频信息分量，再对去噪图像统计分析其亮度参数、空间频率参数和明暗对比度参数，在上述三个参数维度上对不同频率层级的信息分量进行调节，有效避免去噪图像的高频信息位置过度增强带来的边缘光晕效应。接着将调节好的不同频率的优化信息分量叠加到去噪图像中，得到初步的锐化图像，之后再根据去噪过程中确定的噪声位置信息和噪声强度信息，将去噪过程中分离得到的差分图像与锐化图像进行逐像素的图像融合，最终得到一个完整的噪声抑制、解析力增强的目标图像。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理装置，参考图1和5所示，该图像处理装置包括图像获取模块101、图像去噪模块102、图像滤波模块103、图像锐化模块104和图像确定模块105，本实施例中的图像处理装置用于实现上述的图像处理方法。在实施过程中，

图像获取模块101，用于获取待处理图像；

图像去噪模块102，用于根据预设去噪方法对待处理图像进行去噪处理，确定去噪图像；

其中，预设去噪方法包括如下方法的至少一种：NLM去噪方法、双边滤波去噪方法，高斯滤波去噪方法和引导滤波去噪方法；

图像滤波模块103，用于在至少两个预设频率层级，对去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得去噪图像的至少两个频率信息分量，其中，至少两个频率信息分量分别与至少两个预设频率层级对应；

其中，图像滤波模块103，具体用于利用高通滤波器、中高通滤波器和带通滤波器中的至少两个滤波器，对去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，得到去噪图像的高频信息分量、中高频信息分量以及中频信息分量中的至少两个；

预设区域图像包括去噪图像的边缘图像和/或细节区域图像；

图像锐化模块104，用于根据至少两个频率信息分量和预设调节参数，对去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像；

其中，预设调节参数包括以下调节参数中的至少一种：亮度参数、空间频率参数、明暗对比度参数、局部直方图参数、局部像素方法参数和局部像素均匀度参数；

图像确定模块105，用于根据锐化图像，确定目标图像。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理装置，参考图2和5所示，该图像处理装置是对上述图像处理装置的改进，主要用于实施上述的图像处理方法。在实施过程中，图像锐化模块104具体用于：

针对至少两个频率信息分量，分别调节每一个频率信息分量在预设调节参数中的增益参数，确定每一个频率信息分量对应的频率优化信息分量，得到至少两个频率优化信息分量；

将至少两个频率优化信息分量叠加至去噪图像中，获得锐化图像。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理装置，该图像处理装置是对上述图像处理装置的改进，主要用于实施上述如图2所示的图像处理方法。在实施过程中，图像锐化模块104还用于：

确定每一个频率优化信息分量对应的分量阈值；

在分量阈值的范围内，将至少两个频率优化信息分量中与该分量阈值对应的频率优化信息分量依次叠加至去噪图像中，确定锐化图像。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理装置，参考图5所示，该图像处理装置是对上述图像处理装置的改进，主要用于实施上述的图像处理方法。在实施过程中，

图像去噪模块102，还用于根据待处理图像和去噪图像，确定图像细节信息；

具体用于，将待处理图像中的每一个像素点的像素值减去去噪图像中对应的像素点的像素值，获得差分图像；其中，差分图像包括图像细节信息。

图像确定模块105，还用于根据锐化图像和图像细节信息进行图像处理，确定目标图像。

在一个示例性实施例中，提供了一种图像处理装置，参考图4和5所示，该图像处理装置是对上述图像处理装置的改进，主要用于实施上述的图像处理方法。在实施过程中，图像确定模块105具体用于：

确定图像细节信息中每一个像素点的权重；

根据图像细节信息中的每一个像素点的像素点参数和与该像素点对应的权重，确定补充像素点参数；

根据补充像素点参数，将补充像素点添加至锐化图像中，得到目标图像。

在一个示例性实施例中，参考图6所示，提供了一种电子设备。例如，电子设备400可以是手机、计算机、平板设备、照相机、摄像机等具有图像处理功能的设备。

电子设备400可以包括以下一个或多个组件：处理组件402，存储器404，电力组件406，多媒体组件408，音频组件410，输入/输出(I/O)的接口412，传感器组件414，以及通信组件416。

处理组件402通常控制设备400的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件402可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的图像拍摄方法和/或图像处理方法的全部或部分步骤。此外，处理组件402可以包括一个或多个模块，便于处理组件402和其他组件之间的交互。例如，处理组件402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件408和处理组件402之间的交互。

存储器404被配置为存储各种类型的数据以支持在设备400的操作。这些数据的示例包括用于在设备400上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器404可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件406为设备400的各种组件提供电力。电力组件406可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为设备400生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件408包括在设备400和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备400处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件410包括一个麦克风(MIC)，当设备400处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器404或经由通信组件416发送。在一些实施例中，音频组件410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口412为处理组件402和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件414包括一个或多个传感器，用于为电子设备400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件414可以检测到电子设备400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为电子设备400的显示器和小键盘，传感器组件414还可以检测设备400或电子设备400一个组件的位置改变，用户与设备400接触的存在或不存在，设备400方位或加速/减速和设备400的温度变化。传感器组件414可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件414还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件414还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件416被配置为便于设备400和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备700可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件416经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件416还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备400可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器404，上述指令可由设备400的处理器420执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。当存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述图像处理方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (20)

1.一种图像处理方法，应用于电子设备，其特征在于，所述图像处理方法包括：

获取待处理图像；

根据预设去噪方法对所述待处理图像进行去噪处理，确定去噪图像；

在至少两个预设频率层级，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得所述去噪图像的至少两个频率信息分量，其中，所述至少两个频率信息分量分别与所述至少两个预设频率层级对应；

根据所述至少两个频率信息分量和预设调节参数，对所述去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像；

根据所述锐化图像，确定目标图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述在至少两个预设频率层级，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得所述去噪图像的至少两个频率信息分量，包括：

利用高通滤波器、中高通滤波器和带通滤波器中的至少两个滤波器，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，得到与所述至少两个滤波器对应的所述去噪图像的高频信息分量、中高频信息分量以及中频信息分量中的至少两个。

3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设区域图像包括所述去噪图像的边缘图像和/或细节区域图像。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述至少两个频率信息分量和预设调节参数，对所述去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像，包括：

针对所述至少两个频率信息分量，分别调节每一个频率信息分量在预设调节参数中的增益参数，确定每一个频率信息分量对应的频率优化信息分量，得到至少两个频率优化信息分量；

将所述至少两个频率优化信息分量叠加至所述去噪图像中，获得所述锐化图像。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述将所述至少两个频率优化信息分量叠加至所述去噪图像中，获得所述锐化图像，包括：

确定每一个频率优化信息分量对应的分量阈值；

在分量阈值的范围内，将所述至少两个频率优化信息分量中与该分量阈值对应的频率优化信息分量依次叠加至所述去噪图像中，确定锐化图像。

6.根据权利要求1、4或5任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设调节参数包括以下调节参数中的至少一种：亮度参数、空间频率参数、明暗对比度参数、局部直方图参数、局部像素方法参数和局部像素均匀度参数。

7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述待处理图像和所述去噪图像，确定差分图像；其中，所述差分图像包括图像细节信息；

所述根据所述锐化图像，确定目标图像，包括：

根据锐化图像、噪声信息和差分图像进行图像处理，确定目标图像。

8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据所述待处理图像和所述去噪图像，确定差分图像，包括：

将所述待处理图像中的每一个像素点的像素值减去所述去噪图像中对应的像素点的像素值，获得差分图像。

9.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据锐化图像、噪声信息和差分图像进行图像处理，确定目标图像，包括：

根据所述差分图像和所述噪声信息，确定所述图像细节信息；

确定所述图像细节信息中每一个像素点的权重；

根据所述图像细节信息中的每一个像素点的像素点参数和与该像素点对应的权重，确定补充像素点参数；

根据补充像素点参数，将所述补充像素点叠加至所述锐化图像中，得到所述目标图像。

10.一种图像处理装置，应用于电子设备，其特征在于，所述图像处理装置包括：

图像获取模块，用于获取待处理图像；

图像去噪模块，用于根据预设去噪方法对所述待处理图像进行去噪处理，确定去噪图像；

图像滤波模块，用于在至少两个预设频率层级，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，获得所述去噪图像的至少两个频率信息分量，其中，所述至少两个频率信息分量分别与所述至少两个预设频率层级对应；

图像锐化模块，用于根据所述至少两个频率信息分量和预设调节参数，对所述去噪图像进行叠加处理，获得锐化图像；

图像确定模块，用于根据所述锐化图像，确定目标图像。

11.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像滤波模块具体用于：

利用高通滤波器、中高通滤波器和带通滤波器中的至少两个滤波器，对所述去噪图像的预设区域图像进行滤波处理，得到与所述至少两个滤波器对应的所述去噪图像的高频信息分量、中高频信息分量以及中频信息分量中的至少两个。

12.根据权利要求10或11所述的图像处理装置，其特征在于，所述预设区域图像包括所述去噪图像的边缘图像和/或细节区域图像。

13.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像锐化模块具体用于：

针对所述至少两个频率信息分量，分别调节每一个频率信息分量在预设调节参数中的增益参数，确定每一个频率信息分量对应的频率优化信息分量，得到至少两个频率优化信息分量；

将所述至少两个频率优化信息分量叠加至所述去噪图像中，获得所述锐化图像。

14.根据权利要求13所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像锐化模块还用于：

确定每一个频率优化信息分量对应的分量阈值；

在分量阈值的范围内，将所述至少两个频率优化信息分量中与该分量阈值对应的频率优化信息分量依次叠加至所述去噪图像中，确定锐化图像。

15.根据权利要求10、13或14任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述预设调节参数包括以下调节参数中的至少一种：亮度参数、空间频率参数、明暗对比度参数、局部直方图参数、局部像素方法参数和局部像素均匀度参数。

16.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，

所述图像去噪模块，还用于根据所述待处理图像和所述去噪图像，确定差分图像；其中，所述差分图像包括图像细节信息；

所述图像确定模块，具体用于根据锐化图像、噪声信息和差分图像进行图像处理，确定目标图像。

17.根据权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像去噪模块还用于：

将所述待处理图像中的每一个像素点的像素值减去所述去噪图像中对应的像素点的像素值，获得差分图像。

18.根据权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像确定模块具体用于：

根据所述差分图像和所述噪声信息，确定所述图像细节信息；

确定所述图像细节信息中每一个像素点的权重；

根据所述图像细节信息中的每一个像素点的像素点参数和与该像素点对应的权重，确定补充像素点参数；

根据补充像素点参数，将所述补充像素点叠加至所述锐化图像中，得到所述目标图像。

19.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1至9任一项所述的图像处理方法。

20.一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至9任一项所述的图像处理方法。

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