图像处理方法、装置、电子设备、存储介质及芯片与流程

本公开涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备、存储介质及芯片。

背景技术：

1、图像在压缩过程中会受到噪声、冗余等因素的影响，影响压缩效率和压缩质量。滤波处理作为图像压缩的预处理，可以降低噪声、优化冗余。

2、在图像处理的相关技术中，通常是对待处理图像的每个像素点均采用相同的滤波处理方式，由于对每个像素点均采用相同的滤波处理方式的适应性较差，导致滤波处理的效果较差。

技术实现思路

1、本公开提供一种图像处理方法、装置、电子设备、存储介质及芯片，以解决相关技术中的问题。

2、本公开的第一方面实施例提出一种图像处理方法，该方法包括：

3、获取待处理图像对应的显著性值图，并获取所述显著性值图中的显著性值图块的显著性值；

4、根据所述显著性值图块的显著性值，确定所述显著性值图中的显著性区域和非显著性区域；

5、对第一区域进行锐化滤波处理，得到第一滤波处理结果，和/或,对第二区域进行模糊滤波处理，得到第二滤波处理结果；所述第一区域为所述显著性区域在所述待处理图像之中对应的区域，所述第二区域为所述非显著性区域在所述待处理图像之中对应的区域。

6、在一些实施例中，所述获取所述显著性值图中的显著性值图块的显著性值，包括：

7、将所述待处理图像输入显著性值计算模型进行显著性值计算，得到所述显著性值图，其中，所述显著性值图包括所述待处理图像中像素点的显著性值；

8、根据预设分辨率，将所述显著性值图分割为所述显著性值图块；

9、根据所述显著性值图块中像素点的显著性值，确定所述显著性值图块的显著性值。

10、在一些实施例中，所述根据所述显著性值图块中像素点的显著性值，确定所述显著性值图块的显著性值，包括：

11、将所述显著性值图块中像素点的显著性值进行平均值计算，得到所述显著性值图块中像素点的平均值；

12、根据所述显著性值图块中像素点的平均值，生成为所述显著性值图块的显著性值。

13、在一些实施例中，所述根据所述显著性值图块的显著性值，确定所述显著性值图中的显著性区域和非显著性区域，包括：

14、将所述显著性值图块中显著性值大于预设阈值的显著性值图块确定为所述显著性区域；

15、将所述显著性值图块中显著性值小于或等于所述预设阈值的显著性值图块确定为所述非显著性区域。

16、在一些实施例中，所述对第一区域进行锐化滤波处理，得到第一滤波处理结果，和/或,对第二区域进行模糊滤波处理，得到第二滤波处理结果，包括：

17、获取所述显著性区域的第一图像熵，及获取所述非显著性区域的第二图像熵；

18、基于所述第一图像熵，对所述第一区域进行锐化滤波处理，得到所述第一滤波处理结果；和/或，

19、基于所述第二图像熵，对所述第二区域进行模糊滤波处理，得到所述第二滤波处理结果。

20、在一些实施例中，所述获取所述显著性区域的第一图像熵，及获取所述非显著性区域的第二图像熵，包括：

21、获取所述显著性区域的第一复杂度值，及获取所述非显著性区域的第二复杂度值；

22、分别根据所述第一复杂度值和所述第二复杂度值，生成所述第一图像熵和所述第二图像熵。

23、在一些实施例中，所述基于所述第一图像熵，对所述第一区域进行锐化滤波处理，得到所述第一滤波处理结果，包括：

24、根据所述第一图像熵，生成所述第一图像熵对应的锐化系数；

25、利用所述锐化系数，对所述第一区域进行锐化滤波处理，得到所述第一滤波处理结果。

26、在一些实施例中，所述基于所述第二图像熵，对所述第二区域进行模糊滤波处理，得到所述第二滤波处理结果，包括：

27、根据所述第二图像熵，生成所述第二图像熵对应的第一模糊度；

28、利用所述第一模糊度，对所述第二区域进行模糊滤波处理，得到所述第二滤波处理结果。

29、在一些实施例中，所述方法还包括：

30、获取所述显著性区域和/或所述非显著性区域中相邻区域的第一交界处的第三图像熵；

31、根据所述第三图像熵，生成所述第三图像熵对应的第二模糊度；

32、基于所述第二模糊度，对第二交界处进行模糊滤波处理，得到第三滤波处理结果；所述第二交界处为所述第一交界处在所述待处理图像之中对应的交界处。

33、在一些实施例中，锐化系数与第一图像熵负相关，第一模糊度与第二图像熵正相关，第二模糊度与第三图像熵负相关。

34、在一些实施例中，所述获取所述显著性区域和/或所述非显著性区域中相邻区域的第一交界处的第三图像熵，包括：

35、获取所述显著性区域和/或所述非显著性区域中相邻区域的第一交界处的第三复杂度值；

36、根据所述第三复杂度值，生成所述第三图像熵。

37、在一些实施例中，所述基于所述第二模糊度，对第二交界处进行模糊滤波处理，得到第三滤波处理结果，包括：

38、获取所述显著性区域和/或所述非显著性区域中相邻区域的区域中心的第三模糊度；所述区域中心为所述相邻区域中的任一区域的中心；

39、根据所述第二模糊度及所述第三模糊度，生成第四模糊度；

40、利用所述第四模糊度，对所述第二交界处进行模糊滤波处理，得到所述第三滤波处理结果。

41、在一些实施例中，所述方法还包括：

42、获取训练用待处理图像；

43、根据所述训练用待处理图像，对初始的显著性值计算模型进行训练，得到所述训练完成的显著性值计算模型。

44、本公开的第二方面实施例提出了一种图像处理装置，

45、获取单元，用于获取待处理图像对应的显著性值图，并获取所述显著性值图中的显著性值图块的显著性值；

46、确定单元，用于根据所述显著性值图块的显著性值，确定所述显著性值图中的显著性区域和非显著性区域；

47、处理单元，用于对第一区域进行锐化滤波处理，得到第一滤波处理结果，和/或,对第二区域进行模糊滤波处理，得到第二滤波处理结果；所述第一区域为所述显著性区域在所述待处理图像之中对应的区域，所述第二区域为所述非显著性区域在所述待处理图像之中对应的区域。

48、在一些实施例中，所述获取单元，包括：

49、计算模块，用于将所述待处理图像输入显著性值计算模型进行显著性值计算，得到所述显著性值图，其中，所述显著性值图包括所述待处理图像中像素点的显著性值；

50、分割模块，用于根据预设分辨率，将所述显著性值图分割为所述显著性值图块；

51、确定模块，用于根据所述显著性值图块中像素点的显著性值，确定所述显著性值图块的显著性值。

52、在一些实施例中，所述确定模块，还用于：

53、将所述显著性值图块中像素点的显著性值进行平均值计算，得到所述显著性值图块中像素点的平均值；

54、根据所述显著性值图块中像素点的平均值，生成为所述显著性值图块的显著性值。

55、在一些实施例中，所述确定单元，还用于：

56、将所述显著性值图块中显著性值大于预设阈值的显著性值图块确定为所述显著性区域；

57、将所述显著性值图块中显著性值小于或等于所述预设阈值的显著性值图块确定为所述非显著性区域。

58、在一些实施例中，所述处理单元包括：

59、获取模块，用于获取所述显著性区域的第一图像熵，及获取所述非显著性区域的第二图像熵；

60、第一处理模块，用于基于所述第一图像熵，对所述第一区域进行锐化滤波处理，得到所述第一滤波处理结果；和/或，

61、第二处理模块，用于基于所述第二图像熵，对所述第二区域进行模糊滤波处理，得到所述第二滤波处理结果。

62、在一些实施例中，所述获取模块，还用于：

63、获取所述显著性区域的第一复杂度值，及获取所述非显著性区域的第二复杂度值；

64、分别根据所述第一复杂度值和所述第二复杂度值，生成所述第一图像熵和所述第二图像熵。

65、在一些实施例中，所述第一处理模块，还用于：

66、根据所述第一图像熵，生成所述第一图像熵对应的锐化系数；

67、利用所述锐化系数，对所述第一区域进行锐化滤波处理，得到所述第一滤波处理结果。

68、在一些实施例中，所述第二处理模块，还用于：

69、根据所述第二图像熵，生成所述第二图像熵对应的第一模糊度；

70、利用所述第一模糊度，对所述第二区域进行模糊滤波处理，得到所述第二滤波处理结果。

71、在一些实施例中，所述装置还包括：

72、所述获取单元还用于，获取所述显著性区域和/或所述非显著性区域中相邻区域的第一交界处的第三图像熵；

73、生成单元，用于根据所述第三图像熵，生成所述第三图像熵对应的第二模糊度；

74、所述处理单元还用于，基于所述第二模糊度，对第二交界处进行模糊滤波处理，得到第三滤波处理结果；所述第二交界处为所述第一交界处在所述待处理图像之中对应的交界处。

75、在一些实施例中，锐化系数与第一图像熵负相关，第一模糊度与第二图像熵正相关，第二模糊度与第三图像熵负相关。

76、在一些实施例中，所述获取单元，还用于：

77、获取所述显著性区域和/或所述非显著性区域中相邻区域的第一交界处的第三复杂度值；

78、根据所述第三复杂度值，生成所述第三图像熵。

79、在一些实施例中，所述处理单元，还用于：

80、获取所述显著性区域和/或所述非显著性区域中相邻区域的区域中心的第三模糊度；所述区域中心为所述相邻区域中的任一区域的中心；

81、根据所述第二模糊度及所述第三模糊度，生成第四模糊度；

82、利用所述第四模糊度，对所述第二交界处进行模糊滤波处理，得到所述第三滤波处理结果。

83、在一些实施例中，所述装置还包括：

84、所述获取单元还用于，获取训练用待处理图像；

85、训练单元，用于根据所述训练用待处理图像，对初始的显著性值计算模型进行训练，得到所述训练完成的显著性值计算模型。

86、本公开的第三方面实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开第一方面实施例中描述的方法。

87、本公开的第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开第一方面实施例中描述的方法。

88、本公开的第五方面实施例提出了一种芯片，该芯片包括一个或多个接口和一个或多个处理器；接口用于从电子设备的存储器接收信号，并向处理器发送信号，信号包括存储器中存储的计算机指令，当处理器执行计算机指令时，使得电子设备执行本公开第一方面实施例中描述的方法。

89、综上，根据本公开提出的图像处理方法，该方法包括获取待处理图像对应的显著性值图，并获取所述显著性值图中的显著性值图块的显著性值；根据所述显著性值图块的显著性值，确定所述显著性值图中的显著性区域和非显著性区域；对第一区域进行锐化滤波处理，得到第一滤波处理结果，和/或,对第二区域进行模糊滤波处理，得到第二滤波处理结果；所述第一区域为所述显著性区域在所述待处理图像之中对应的区域，所述第二区域为所述非显著性区域在所述待处理图像之中对应的区域。锐化滤波处理适配于显著性区域所对应的图像区域，模糊滤波处理适配于非显著性区域所对应的图像区域，对待处理图像中不同位置进行适配的滤波处理方式，提高了滤波处理的效果。

90、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。