图像滤波方法及相关装置与流程

1.本技术涉及图像处理技术邻域，尤其涉及一种图像滤波方法及相关装置。


背景技术：

2.运动估计与运动补偿(motion estimation and motion compensation，memc)，可理解为对多帧图像的运动轨迹进行估计，预测出物体的运动矢量，最终补偿出视频源中没有的画面，达到画面更为流畅的目的。
3.运动估计与运动补偿的一种重要应用场景为视频插帧技术。视频插帧技术(即帧率上变换技术)通过对低帧率视频插帧，将低帧率视频变换为高帧率视频，从而实现视频帧率提升。视频插帧技术可以实现画面的动态补帧，保证画面的连贯性、清晰度，提升视觉效果和观看体验。
4.由于目前运动估计计算量大，且耗时较长，如何在运动估计之前有效的对图像进行滤波，以便于提高运动估计的准确性是需要解决的问题。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种滤波方法及相关装置，用于解决相关技术中如何在运动估计之前有效的对图像进行滤波的问题。
6.第一方面，本技术提供一种图像滤波方法，目标图像中任意点分别作为目标点，所述方法包括：
7.基于所述目标点和相邻点的相似度确定所述目标点的空间域权重系数，所述空间域权重系数与所述相似度具有正相关关系；以及，
8.基于所述目标点的两侧像素点之间的差异度确定所述目标点的值域权重系数；其中所述值域权重系数与所述差异度具有正相关关系；
9.基于所述空间域权重系数和所述值域权重系数确定所述目标点滤波后的结果。
10.可选的，所述基于所述目标点和相邻点的相似度确定所述目标点的空间域权重系数，具体包括：
11.选取所述目标点的水平邻域内的像素点作为相邻点；
12.将所述目标点的颜色值和各所述相邻点的颜色值之间的差异作为空域模型的输入参数，得到所述目标点的空域相关系数；
13.获取所述目标点的垂直邻域内各像素点的空域相关系数；
14.将所述目标点的空域相关系数和各所述相邻点的空域相关系数之间的差异作为空域模型的输入参数，得到所述目标点的所述空间域权重系数。
15.可选的，所述空域模型中包括第一自适应调整函数，所述第一自适应调整函数与输入的差异具有负相关关系、所述空域模型的输出与所述第一自适应调整函数的输出具有正相关关系。
16.可选的，所述空域模型包括：
17.针对输入的参数中的n个参数分量，则基于以下公式确定各参数分量分别对应的分量系数：
18.其中
19.其中，yio表示分量系数、curvel()表示所述第一自适应调整函数、io表示目标点的参数分量、iq表示相邻点q的参数分量、(u，v)表示邻域范围、n为大于或等于1的正整数；
20.将各所述参数分量的所述分量系数的和值作为所述空域模型的输出结果。
21.可选的，所述基于所述目标点的两侧像素点之间的差异度确定所述目标点的值域权重系数，具体包括：
22.基于所述目标点的左邻域和右邻域之间的颜色差异确定水平值域分量，并基于所述目标点的上邻域和下邻域的颜色差异确定垂直值域分量；
23.采用所述水平值域分量和所述垂直值域分量与所述值域权重系数正相关的关系，得到所述值域权重系数。
24.可选的，所述基于所述目标点的左邻域和右邻域之间的颜色差异确定水平值域分量，具体包括：
25.以所述目标点为基准将所述目标点的水平邻域划分为左右对称的左邻域和右邻域；
26.确定所述左邻域内各像素点的第一颜色值累加值，并确定所述右邻域内各像素点的第二颜色值累加值；
27.将所述第一颜色值累加值与所述第二颜色值累加值之间的第一差值作为第二自适应控制函数的输入，得到水平值域分量；
28.所述基于所述目标点的上邻域和下邻域的颜色差异确定垂直值域分量，具体包括：
29.以所述目标点为基准将所述目标点的垂直邻域划分为上下对称的上邻域和下邻域；
30.确定所述上邻域内各像素点的第三颜色值累加值，并确定所述下邻域内各像素点的第四颜色值累加值；
31.将所述第三颜色值累加值与所述第四颜色值累加值之间的第二差值作为所述第二自适应控制函数的输入，得到所述垂直值域分量。
32.可选的，所述第一自适应调整函数为运算复杂度低于指数运算复杂度的函数。
33.可选的，所述第二自适应调整函数为运算复杂度低于指数运算复杂度的函数。
34.第二方面，本技术还提供了一种电子设备，包括：
35.处理器；
36.用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
37.其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如本技术第一方面中提供的任一方法。
38.第三方面，本技术一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读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本技术第一方面中提供的任一方法。
39.第四方面，本技术一实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本技术第一方面中提供的任一方法。
40.本技术的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
41.本技术实施例中，空间域权重系数采用颜色相似度来确定，对于中间点其与周围点相似，空间域权重系数变化大能够同样达到平滑滤波的目的，对于边缘点其两侧像素点差异大值域权重系数变化大能够达到保持边缘的目的。由此本技术提供了一种有效的图像滤波方法。
42.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
43.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本邻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。
44.图1a为本技术实施例提供的显示设备的使用场景；
45.图1b为本技术实施例提供的控制装置100的硬件配置框图；
46.图1c为本技术实施例提供的显示设备200的硬件配置框图；
47.图1d为本技术实施例提供的显示设备200中软件配置图；
48.图2为本技术一实施例提供的图像滤波方法的流程示意图之一；
49.图3为本技术一实施例提供的图像滤波方法的流程示意图之二；
50.图4为本技术一实施例提供的水平邻域和垂直邻域的示意图；
51.图5为本技术一实施例提供的图像滤波方法的流程示意图之三；
52.图6为采用本技术一实施例提供的图像滤波方法前后的效果图。
具体实施方式
53.为了使本邻域普通人员更好地理解本技术的技术方案，下面将结合附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
54.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语
″
第一
″
、
″
第二
″
等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应所述理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术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、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
55.以下，对本技术实施例中的部分用语进行解释说明，以便于本邻域技术人员理解。
56.(1)本技术实施例中术语
″
多个
″
是指两个或两个以上，其它量词与之类似。
57.(2)
″
和/或
″
，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符
″
/
″
一般表示前后关联对象是一种
″
或
″
的关系。
58.(3)双边滤波方法，传统双边滤波算法是一种非线性双边滤波器，它可以达到保持边缘、降噪平滑的效果。双边滤波的权重不仅考虑了空间域(如高斯低通滤波只考虑了位置对中心像素的影响)，还考虑了像素范围域的辐射差异(如卷积核中像素与中心像素之间相似程度、颜色强度、深度距离等)。
59.传统双边滤波的空间域权重系数计算公式如公式(1)所示：
[0060][0061]
值域权重系数计算公式如公式(2)所示：
[0062][0063]
在公式(1)和公式(2)中，(i，j)为中心点坐标，(k，l)为中心邻域内的任意一点的位置坐标。σd为空间域平滑系数，σr为值域平滑系数，i()表示相应坐标位置处的像素值。d(i，j，k，l)表示中心点(i，j)处的空域权重系数，r(i，j，k，l)表示中心点(i，j)处的值域权重系数。
[0064]
双边滤波的核函数是空间域与值域的综合结果，由空间域权重系数和值域权重系数相乘即得双边滤波权重计算公式：
[0065][0066]
由公式(2)可知在图像的平坦区域，值域变化很小，对应的值域权重系数接近于1，此时空间域起主要作用，相当于高斯模糊。在图像的边缘区域，值域变化很大，值域权重系数变大，从而保持了边缘信息。
[0067]
计算加权平均值作为中心点坐标滤波后的值，如公式(4)所示：
[0068][0069]
其中，i
lpf
(i，j)表示中心点滤波后的值。其他参数在上述公式中已经说明，这里不再赘述。
[0070]
传统双边滤波方法中由于存在指数运算导致运算复杂度高，且二维数据的处理导致运算量大，这些确定导致传统双边滤波方法难以硬件实现。针对传统双边滤波方法的这些确定，本技术的一些实施例中也提供了一些改善方案，这些改善方案将在后文一一指出，这里暂不赘述。
[0071]
下面先对本技术提供的显示设备的使用场景进行说明。本技术实施例提供的滤波方法适用于电子设备，该电子设备例如是智能终端、显示设备(如智能电视)等需要采用图像滤波的设备。
[0072]
图1a为本技术实施例提供的显示设备的使用场景的示意图。如图1a所示，显示设备200还与服务器400进行数据通信，用户可通过智能设备300或控制装置100操作显示设备200。
[0073]
在一些实施例中，控制装置100可以是遥控器，遥控器和显示设备的通信包括红外协议通信或蓝牙协议通信，及其他短距离通信方式中的至少一种，通过无线或有线方式来
控制显示设备200。用户可以通过遥控器上按键、语音输入、控制面板输入等至少一种输入用户指令，来控制显示设备200。
[0074]
在一些实施例中，智能设备300可以包括移动终端、平板电脑、计算机、笔记本电脑，ar/vr设备等中的任意一种。
[0075]
在一些实施例中，也可以使用智能设备300以控制显示设备200。例如，使用在智能设备上运行的应用程序控制显示设备200。
[0076]
在一些实施例中，也可以使用智能设备300和显示设备进行数据的通信。
[0077]
在一些实施例中，显示设备200还可以采用除了控制装置100和智能设备300之外的方式进行控制，例如，可以通过显示设备200设备内部配置的获取语音指令的模块直接接收用户的语音指令控制，也可以通过显示设备200设备外部设置的语音控制装置来接收用户的语音指令控制。
[0078]
在一些实施例中显示设备200还与服务器400进行数据通信。可允许显示设备200通过局域网(lan)、无线局域网(wlan)和其他网络进行通信连接。服务器400可以向显示设备200提供各种内容和互动。服务器400可以是一个集群，也可以是多个集群，可以包括一类或多类服务器。
[0079]
在一些实施例中，一个执行主体执行的软件步骤可以随需求迁移到与之进行数据通信的另一步骤执行主体上进行执行。示例性的，服务器执行的软件步骤可以随需求迁移到与之数据通信的显示设备上执行，反之亦然。
[0080]
图1b为本技术实施例提供的控制装置100的配置框图。如图1b所示，控制装置100包括控制器110、通信接口130、用户输入/输出接口140、存储器、供电电源。控制装置100可接收用户的输入操作指令，且将操作指令转换为显示设备200可识别和响应的指令，起用用户与显示设备200之间交互中介作用。
[0081]
在一些实施例中，通信接口130用于和外部通信，包含wifi芯片，蓝牙模块，nfc或可替代模块中的至少一种。
[0082]
在一些实施例中，用户输入/输出接口140包含麦克风，触摸板，传感器，按键或可替代模块中的至少一种。
[0083]
下面以显示设备200为例对实施例进行具体说明。应该理解的是，图1c所示显示设备200仅是一个范例，并且显示设备200可以具有比图1c中所示的更多的或者更少的部件，可以组合两个或多个的部件，或者可以具有不同的部件配置。图中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
[0084]
图1c为本技术实施例提供的显示设备200的硬件配置框图。
[0085]
在一些实施例中，显示设备200包括调谐解调器210、通信器220、检测器230、外部装置接口240、控制器250、显示器260、音频输出接口270、存储器、供电电源、用户接口中的至少一种。
[0086]
在一些实施例中控制器包括中央处理器，视频处理器，音频处理器，图形处理器，ram，rom，用于输入/输出的第一接口至第n接口。
[0087]
在一些实施例中，显示器260包括用于呈现画面的显示屏组件，以及驱动图像显示的驱动组件，用于接收源自控制器输出的图像信号，进行显示视频内容、图像内容以及菜单
操控界面的组件以及用户操控ui界面等。
[0088]
在一些实施例中，显示器260可为液晶显示器、oled显示器、以及投影显示器中的至少一种，还可以为一种投影装置和投影屏幕。
[0089]
在一些实施例中，调谐解调器210通过有线或无线接收方式接收广播电视信号，以及从多个无线或有线广播电视信号中解调出音视频信号，如以及epg数据信号。
[0090]
在一些实施例中，通信器220是用于根据各种通信协议类型与外部设备或服务器进行通信的组件。例如：通信器可以包括wifi模块，蓝牙模块，有线以太网模块等其他网络通信协议芯片或近场通信协议芯片，以及红外接收器中的至少一种。显示设备200可以通过通信器220与控制装置100或服务器400建立控制信号和数据信号的发送和接收。
[0091]
在一些实施例中，检测器230用于采集外部环境或与外部交互的信号。例如，检测器230包括光接收器，用于采集环境光线强度的传感器；或者，检测器230包括图像采集器，如摄像头，可以用于采集外部环境场景、用户的属性或用户交互手势，再或者，检测器230包括声音采集器，如麦克风等，用于接收外部声音。
[0092]
在一些实施例中，外部装置接口240可以包括但不限于如下：高清多媒体接口(hdmi)、模拟或数据高清分量输入接口(分量)、复合视频输入接口(cvbs)、usb输入接口(usb)、rgb端口等任一个或多个接口。也可以是上述多个接口形成的复合性的输入/输出接口。
[0093]
在一些实施例中，控制器250和调谐解调器210可以位于不同的分体设备中，即调谐解调器210也可在控制器250所在的主体设备的外置设备中，如外置机顶盒等。
[0094]
在一些实施例中，控制器250，通过存储在存储器上中各种软件控制程序，来控制显示设备的工作和响应用户的操作。控制器250控制显示设备200的整体操作。例如：响应于接收到用于选择在显示器260上显示ui对象的用户命令，控制器250便可以执行与由用户命令选择的对象有关的操作。
[0095]
在一些实施例中，所述对象可以是可选对象中的任何一个，例如超链接、图标或其他可操作的控件。与所选择的对象有关操作有：显示连接到超链接页面、文档、图像等操作，或者执行与所述图标相对应程序的操作。
[0096]
在一些实施例中控制器包括中央处理器(central processing unit，cpu)，视频处理器，音频处理器，图形处理器(graphics processing unit，gpu)，ram random access memory，ram)，rom(read-only memory，rom)，用于输入/输出的第一接口至第n接口，通信总线(bus)等中的至少一种。
[0097]
cpu处理器。用于执行存储在存储器中操作系统和应用程序指令，以及根据接收外部输入的各种交互指令，来执行各种应用程序、数据和内容，以便最终显示和播放各种音视频内容。cpu处理器，可以包括多个处理器。如，包括一个主处理器以及一个或多个子处理器。
[0098]
在一些实施例中，图形处理器，用于产生各种图形对象，如：图标、操作菜单、以及用户输入指令显示图形等中的至少一种。图形处理器包括运算器，通过接收用户输入各种交互指令进行运算，根据显示属性显示各种对象；还包括渲染器，对基于运算器得到的各种对象，进行渲染，上述渲染后的对象用于显示在显示器上。
[0099]
在一些实施例中，视频处理器，用于将接收外部视频信号，根据输入信号的标准编
解码协议，进行解压缩、解码、缩放、降噪、帧率转换、分辨率转换、图像合成等视频处理中的至少一种，可得到直接可显示设备200上显示或播放的信号。
[0100]
在一些实施例中，视频处理器，包括解复用模块、视频解码模块、图像合成模块、帧率转换模块、显示格式化模块等中的至少一种。其中，解复用模块，用于对输入音视频数据流进行解复用处理。视频解码模块，用于对解复用后的视频信号进行处理，包括解码和缩放处理等。图像合成模块，如图像合成器，其用于将图形生成器根据用户输入或自身生成的gui信号，与缩放处理后视频图像进行叠加混合处理，以生成可供显示的图像信号。帧率转换模块，用于对转换输入视频帧率。显示格式化模块，用于将接收帧率转换后视频输出信号，改变信号以符合显示格式的信号，如输出rgb数据信号。
[0101]
在一些实施例中，音频处理器，用于接收外部的音频信号，根据输入信号的标准编解码协议，进行解压缩和解码，以及降噪、数模转换、和放大处理等处理中的至少一种，得到可以在扬声器中播放的声音信号。
[0102]
在一些实施例中，用户可在显示器260上显示的图形用户界面(gui)输入用户命令，则用户输入接口通过图形用户界面(gui)接收用户输入命令。或者，用户可通过输入特定的声音或手势进行输入用户命令，则用户输入接口通过传感器识别出声音或手势，来接收用户输入命令。
[0103]
在一些实施例中，
″
用户界面
″
，是应用程序或操作系统与用户之间进行交互和信息交换的介质接口，它实现信息的内部形式与用户可以接受形式之间的转换。用户界面常用的表现形式是图形用户界面(graphic user interface，gui)，是指采用图形方式显示的与计算机操作相关的用户界面。它可以是在电子设备的显示屏中显示的一个图标、窗口、控件等界面元素，其中控件可以包括图标、按钮、菜单、选项卡、文本框、对话框、状态栏、导航栏、widget等可视的界面元素中的至少一种。
[0104]
在一些实施例中，用户接口280，为可用于接收控制输入的接口(如：显示设备本体上的实体按键，或其他等)。
[0105]
在一些实施例中，显示设备的系统可以包括内核(kernel)、命令解析器(shell)、文件系统和应用程序。内核、shell和文件系统一起组成了基本的操作系统结构，它们让用户可以管理文件、运行程序并使用系统。上电后，内核启动，激活内核空间，抽象硬件、初始化硬件参数等，运行并维护虚拟内存、调度器、信号及进程间通信(ipc)。内核启动后，再加载shell和用户应用程序。应用程序在启动后被编译成机器码，形成一个进程。
[0106]
参见图1d，在一些实施例中，将系统分为四层，从上至下分别为应用程序(applications)层(简称
″
应用层
″
)，应用程序框架(application framework)层(简称
″
框架层
″
)，安卓运行时(android runtime)和系统库层(简称
″
系统运行库层
″
)，以及内核层。
[0107]
在一些实施例中，应用程序层中运行有至少一个应用程序，这些应用程序可以是操作系统自带的窗口(window)程序、系统设置程序或时钟程序等；也可以是第三方开发者所开发的应用程序。在具体实施时，应用程序层中的应用程序包不限于以上举例。
[0108]
框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(application programming interface，api)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。应用程序框架层相当于一个处理中心，这个中心决定让应用层中的应用程序做出动作。应用程序通过api接口，可在执行中访问系统中的资源和取得系统的服务。
[0109]
如图1d所示，本技术实施例中应用程序框架层包括管理器(managers)，内容提供者(content provider)等，其中管理器包括以下模块中的至少一个：活动管理器(activity manager)用与和系统中正在运行的所有活动进行交互；位置管理器(location manager)用于给系统服务或应用提供了系统位置服务的访问；文件包管理器(package manager)用于检索当前安装在设备上的应用程序包相关的各种信息；通知管理器(notification manager)用于控制通知消息的显示和清除；窗口管理器(window manager)用于管理用户界面上的括图标、窗口、工具栏、壁纸和桌面部件。
[0110]
在一些实施例中，活动管理器用于管理各个应用程序的生命周期以及通常的导航回退功能，比如控制应用程序的退出、打开、后退等。窗口管理器用于管理所有的窗口程序，比如获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕，控制显示窗口变化(例如将显示窗口缩小显示、抖动显示、扭曲变形显示等)等。
[0111]
在一些实施例中，系统运行库层为上层即框架层提供支撑，当框架层被使用时，安卓操作系统会运行系统运行库层中包含的c/c 库以实现框架层要实现的功能。
[0112]
在一些实施例中，内核层是硬件和软件之间的层。如图1d所示，内核层至少包含以下驱动中的至少一种：音频驱动、显示驱动、蓝牙驱动、摄像头驱动、wifi驱动、usb驱动、hdmi驱动、传感器驱动(如指纹传感器，温度传感器，压力传感器等)、以及电源驱动等。
[0113]
为进一步说明本技术实施例提供的技术方案，下面结合附图以及具体实施方式对此进行详细的说明。
[0114]
为进一步说明本技术实施例提供的技术方案，下面结合附图以及具体实施方式对此进行详细的说明。虽然本技术实施例提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本技术实施例提供的执行顺序。
[0115]
由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它会以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表现为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
[0116]
图像滤波技术能够尽可能的通过平滑处理去除噪声，并通过保留边缘保护图像的目标的轮廓。提供一种有效可靠的图像滤波方法仍值得研究。
[0117]
有鉴于此，本技术实施例提供一种可行的图像滤波方法。该方法中，采用像素点和邻域点的颜色差异来确定空域权重系数实现对图像的平滑处理，其中颜色差异可理解为亮度差异、灰度差异、色彩值差异。彩色值如r值、g值和b值，采用其他颜色空间时彩色值可以其采用的颜色空间为基准，例如yuv颜色空间中色彩值为y值、u值和v值。
[0118]
平滑处理能够有效去除噪声，为了保留图像边缘特征，本技术中采用像素点两侧
邻域点之间的颜色差异确定出值域权重系数。本技术中当像素点为中间点(即非边缘点)时其空间域权重系数较大、值域权重系数较小实现平滑处理，当像素点为边缘点时其空间域权重系数较小，值域权重系数较大实现保留边缘。
[0119]
基于该发明构思，本技术实施例提供一种图像滤波方法。该方法对每个点的滤波方式均相同，为便于理解下文将从一个点的角度进行说明，其他点的处理方式相同，不再赘述。
[0120]
参考图2为本技术实施例提供的一种滤波方法的流程示意图，假设目标图像中任意点均分别作为目标点，执行如下操作：
[0121]
在步骤201中，基于所述目标点和相邻点的相似度确定所述目标点的空间域权重系数，所述空间域权重系数与所述相似度具有正相关关系。
[0122]
其中，当目标点与周围点差异值越小，说明其相似度较高，目标点的空间域权重系数越大，即越相似权重系数越大，反之，越不相似则分配的空间域权重系数越小，由此可以实现平滑处理。相邻点的取值范围可根据实际需求配置本技术不做限定。
[0123]
在一些可能的实施方式中，为了降低运算量，本技术实施例中可采用一维运算代替传统双边滤波二维计算以便于使得图像滤波方法采用硬件实现。一些可能的实施方式中可基于如图3所示的方法确定所述目标点的空间域权重系数：
[0124]
在步骤301中，选取所述目标点的水平邻域内的像素点作为相邻点；
[0125]
在步骤302中，将所述目标点的颜色值和各所述相邻点的颜色值之间的差异作为空域模型的输入参数，得到所述目标点的空域相关系数；
[0126]
在步骤303中，获取所述目标点的垂直邻域内各像素点的空域相关系数；
[0127]
在步骤304中，将所述目标点的空域相关系数和各所述相邻点的空域相关系数之间的差异作为空域模型的输入参数，得到所述目标点的所述空间域权重系数。
[0128]
例如，如图4所示，假设水平邻域和垂直邻域各包括5个像素点，当然具体邻域范围可根据需求配置本技术对此不作限定。首先对每个点，采用其水平邻域的5个像素点和邻域内目标点ai的颜色差异得到目标点的空域相关系数abi。由此，可得到各点的空域相关系数构成的图像。然后在该图像中对该目标点的垂直邻域内的5个像素点的空域相关系数进行处理得到该目标点的空间域权重系数y0。其他点的处理方式相同，由此得到各目标点的空间域权重系数。
[0129]
该实施例中，将传统双边滤波的二维计算简化为一维计算方式，即先进行水平邻域计算再进行垂直邻域计算从而能够有效简化计算量，使得本技术实施例提供的图像滤波方法便于硬件实现。
[0130]
在一些实施例中，为了提高图像滤波的准确性，所述空域模型中包括第一自适应调整函数，所述第一自适应调整函数与输入的差异具有负相关关系、所述空域模型的输出与所述第一自适应调整函数的输出具有正相关关系。本技术实施例中，第一自适应调整函数可根据需求经过实验测得，以使得空域权重系数能够更加合理。实施时，为了降低计算复杂度便于硬件实现，本技术实施例提供的图像滤波方法，第一自适应调整函数的复杂度应小于传统双边滤波指数函数的运算复杂度。例如第一自适应调整函数的输入为颜色差异，该颜色差异可以采用求差值的方式来实现。该差值例如是相邻点和目标点的颜色差值。该颜色差值可以是亮度差、灰度差、色彩值差。由此，通过差值代替指数运算，是的硬件实现的
是整数运算而非指数运算由此可降低计算复杂度，便于硬件实现该滤波方法。
[0131]
一种可能的实施方式中，所述空域模型可实现为：
[0132]
针对输入的参数中的n个参数分量，则基于以下公式(5)确定各参数分量分别对应的分量系数，然后，将各所述参数分量的所述分量系数的和值作为所述空域模型的输出结果。其中采用灰色差异时参数分量仅包括灰度值，采用亮度差异时参数分量仅包括亮度值、采用色彩值如rgb值时，r、g、b分别为一种参数分量：
[0133]
其中w
p
＝∑
q∈(u，v)
curvel(|i
o-iq|)
ꢀꢀ
(5)
[0134]
其中，yio表示分量系数、curvel()表示所述第一自适应调整函数、io表示目标点的参数分量、iq表示相邻点q的参数分量、(u，v)表示邻域范围、n为大于或等于1的正整数。
[0135]
以rgb色彩值为例，rgb三个颜色分量分别对应的分量系数如公式(6)所示：
[0136][0137]
其中，yro表示r分量的分量系数；ygo表示g分量的分量系数；ybo表示b分量的分量系数；yo表示目标点的空间域权重系数；iro表示目标点的r分量的值、irq表示相邻点q的r分量的值、igo表示目标点的g分量的值、igq表示相邻点q的g分量的值、ibo表示目标点的b分量的值、ibq表示相邻点q的b分量的值，其他参数与前述公式中相同在此不做赘述。
[0138]
在一些实施例中，为了减少计算复杂度，本技术实施例中第一自适应函数可以为线性函数，或线性分段函数等计算复杂度低的函数。该类函数能够便于硬件实现滤波方法。
[0139]
在步骤202中，基于所述目标点的两侧像素点之间的差异度确定所述目标点的值域权重系数；其中所述值域权重系数与所述差异度具有正相关关系。
[0140]
目标点两侧像素点差异大说明该目标点为边缘点，故此其值域权重系数可增大以保留边缘特征。相反的，若目标点两侧像素点差异小说明该目标的为中间点即非边缘点，则其值域权重系数越小以便于进行平滑处理。
[0141]
类似的，为了便于简化计算量，本技术中值域权重系数也可以采用一维数据处理代替传统双边滤波方法中的二维数据处理，以使得本技术实施例提供的图像滤波方法更适用于硬件实现。如确定目标点的值域权重系数的方法可如图5所示，包括以下步骤：
[0142]
在步骤501中，确定所述目标点的左邻域与右邻域的颜色差异，以及所述目标点的上邻域和下邻域的颜色差异。
[0143]
一种可能的实施方式中，如图5所示确定左邻域与右邻域的颜色差异可实施为：
[0144]
步骤a1：以所述目标点为基准将所述目标点的水平邻域划分为左右对称的左邻域和右邻域；
[0145]
如图4所示，目标ai点的5邻域内左右各有两个点，则目标点ai左边两个点为左邻
域内的点，目标点ai右边两个点为右邻域内的点。
[0146]
步骤a2：确定所述左邻域内各像素点的第一颜色值累加值，并确定所述右邻域内各像素点的第二颜色值累加值；
[0147]
继续以图4所示5邻域为例，左邻域两个点的颜色值进行累加得到第一颜色值累加值，右邻域的两个点的颜色值进行累加得到第二颜色值累加值。其中颜色值例如为亮度、灰度、色彩值等均适用于本技术实施例。
[0148]
步骤a3：将所述第一颜色值累加值与所述第二颜色值累加值之间的第一差值作为所述左邻域与右邻域的颜色差异。
[0149]
类似的，如图5所示，确定所述目标点的上邻域和下邻域的颜色差异可实施为：
[0150]
步骤b1：以所述目标点为基准将所述目标点的垂直邻域划分为上下对称的上邻域和下邻域；
[0151]
如图4所示，目标点abi的垂直5邻域内上下各有两个点，则目标点abi上边两个点为上邻域内的点，目标点ai下边两个点为下邻域内的点。
[0152]
步骤b2：确定所述上邻域内各像素点的第三颜色值累加值，并确定所述下邻域内各像素点的第四颜色值累加值；
[0153]
步骤b3：将所述第三颜色值累加值与所述第四颜色值累加值之间的第二差值作为所述上邻域与下邻域的颜色差异。
[0154]
在步骤502中，将所述第一颜色值累加值与所述第二颜色值累加值之间的第一差值作为第二自适应控制函数的输入，得到水平值域分量，并将所述第三颜色值累加值与所述第四颜色值累加值之间的第二差值作为所述第二自适应控制函数的输入，得到所述垂直值域分量。
[0155]
在步骤503中，采用所述水平值域分量和所述垂直值域分量与所述值域权重系数正相关的关系，得到所述值域权重系数。
[0156]
这里，与第一自适应控制函数类似，第二自适应控制函数也可以通过实验测得。第二自适应控制函数与输入具有正相关关系，由此左右邻域的颜色差异越大第二自适应控制函数的输出越大，值域权重系数越大。类似的，边缘点的上下邻域的颜色差异越大其对应的值域权重系数越大，由此能够保留边缘特征。
[0157]
以7邻域为例，水平值域分量和垂直值域分量可基于如下公式(7)确定
[0158][0159]
其中，go表示目标点的值域权重系数，gh表示水平值域分量，gv表示垂直值域分量，iq表示目标点邻域内的像素点的颜色值，(x-i，y)表示左邻域内点的坐标位置，(x，y)表示目标点的坐标位置，(x i，y)表示右邻域内点的坐标位置，(x，y-i)表示下邻域内点的坐标位置，(x，y i)表示上邻域内点的坐标位置。
[0160]
公式(7)中采用的颜色值可以为灰度值、亮度值或色彩值。当为色彩值时，由于色彩值中包括多个颜色分量，则每个颜色分量分别采用公式(7)计算得到该颜色分量的gh，然
后所有颜色分量的gh之和作为目标点的水平值域分量。同理，每个颜色分量分别采用公式(7)计算得到该颜色分量的gv，然后所有颜色分量的gv之和作为目标点的垂直值域分量。
[0161]
在得到目标点的空间域权重系数和值域权重系数之后，在步骤203中，基于所述空间域权重系数和所述值域权重系数确定所述目标点滤波后的结果。
[0162]
例如，每个点可以将空间域权重系数和所述值域权重系数的和值作为该点的滤波结果。针对一帧图像，计算滤波后的结果如公式(8)所示：
[0163]io
＝yo goꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0164]
将滤波后的空间域权重系数yo和值域权重系数go相加，得到目标点滤波后的结果io。空间域权重系数对图像采取平滑滤波、值域权重系数后的图像达到保持边缘、降噪平滑的效果。
[0165]
由于图像滤波能够有效去燥并保持图像边缘，滤波变换后的图像输入运动估计模块进行运动估计能够有效提升运动估计的准确性。
[0166]
综上，本技术实施例中，空间域权重系数采用颜色相似度来确定，对于中间点其与周围点相似，空间域权重系数变化大能够同样达到平滑滤波的目的，对于边缘点其两侧像素点差异大值域权重系数变化大能够达到保持边缘的目的。如图6所示，为采用本技术实施例进行图像滤波前后的对比图。图6中可以看出，值域滤波后图像边缘得以保护(如图中人脸边缘)，以便于后续运动估计能够更好的提取边缘信息，空域滤波之后相同区域的噪声点被平滑处理，图像整体相对原图变模糊。由此可见，本技术实施例图像滤波能更有效去除噪声，并能够仍能有效的保持图像边缘信息。故此，本技术提供了一种有效的图像滤波方法。
[0167]
此外，通过将邻域定义为一维的两个邻域(包括水平邻域和垂直邻域)有利于采用一维数据运算方式代替传统的双边滤波二维数据进行运算，由此相对传统双边滤波，能够降低运算量。通过自适应控制函数对颜色值差值进行处理替代指数运算，能够有效的降低运算复杂度。
[0168]
所属技术邻域的技术人员能够理解，本技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本技术的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为
″
电路
″
、
″
模块
″
或
″
系统
″
。
[0169]
在一些可能的实施方式中，根据本技术的电子设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储器。其中，存储器存储有程序代码，当程序代码被处理器执行时，使得处理器执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的运动估计方法。例如，处理器可以执行如图像滤波方法中的步骤。
[0170]
在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器131执行时实现如本技术提供的运动估计方法的任一方法。
[0171]
在示例性实施例中，本技术提供的一种图像滤波方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在计算机设备上运行时，程序代码用于使计算机设备执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的图像滤波方法中的步骤。
[0172]
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。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。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。
[0173]
本技术的实施方式的用于图像滤波方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在电子设备上运行。然而，本技术的程序产品不限于此，在本文件中，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。
[0174]
可读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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。
[0175]
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、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0176]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言一诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言一诸如
″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电子设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务端上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)一连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0177]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
[0178]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本技术方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
[0179]
本邻域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0180]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、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图像缩放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图像缩放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。
[0181]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程图像缩放设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置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。
[0182]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程图像缩放设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供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步骤。
[0183]
尽管已描述了本技术的优选实施例，但本邻域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术范围的所有变更和修改。
[0184]
显然，本邻域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。