图像模糊处理方法及装置与流程

本发明涉及数字图像处理技术领域，尤其涉及一种图像模糊处理方法及装置。

背景技术：
微缩景观特效主要是用来模拟移轴镜头拍摄真实场景时产生的浅景深的效果。这种浅景深的效果图会给人一种拍摄人造模型的感觉。正常情况下，相机焦平面与胶片平面平行，当用大光圈拍摄时，焦平面上的景物清晰而焦外模糊。但用移轴镜头拍摄时，由于镜头可以移动摇摆，改变光线投射到感光元件的角度，从而改变清晰点，使得即使在同一焦平面的景物亦可以轻易造出浅景深的效果。通常利用移轴镜头所拍摄的微缩景观片图像具有一个清晰区及由该清晰区的分界线向外逐渐变模糊的模糊区，现有的微缩景观图像通常由中间一个清晰区和上下两个渐变的模糊区组成。为了使普通相机或摄像头拍摄出来的图像也具有上述微缩景观特效，现有技术中常用的方法是先计算模糊区中需要模糊的像素点到与中间清晰区的分界线的距离与模糊区垂直宽度的比例值，然后计算或者选择对应模糊程度的模板对该像素点进行模糊处理。例如公开号为CN102509294A的中国专利申请公开了对单幅图像进行高斯模糊处理，可以得到模糊图像。本发明发明人在对现有技术进行研究过程中发现，由于单个像素点所能接受的计算复杂度或者硬件实现成本受限，用来进行模糊处理的最大模板的大小也有限，特别是当所要处理的图像分辨率很高时，小模板所能达到的最大模糊程度很难令人满意。以高斯模糊为例，从视觉上来说，对于一幅8兆分辨率的图像，若要能达到较为满意的模糊程度，通常使用的模板大小应在31×31以上，而推荐的模板大小应在61×61～81×81。假设使用31×31的固定大小的模板进行模糊，且需要进行模糊的像素点占图像大小的50%，则计算下来总共需要接近40亿次的乘加运算，即：31×31×8×106×50%≈38亿次。本发明发明人发现，对于上述现有的实现图像微缩景观特效模糊处理的方法，存在如下问题：首先，为了达到较满意的模糊程度，所需选取的模糊模板很大。而模板越大，所需进行的计算次数就越多。对于一幅较高分辨率的图像，往往需要几十亿次的乘加运算，计算速度较慢，非常消耗资源。其次，对于不同大小的图像，为了达到较一致的模糊程度，所需模板的大小也会相应不同。如果采用固定大小的模板，使用较大模板对低分辨率图像处理时，为得到与高分辨率图像一样的模糊程度，只有模板中部元素非零，而模板周围元素大多为零，因此会引入很多不必要的运算，自适应性较差。综上可知，现有的实现微缩景观特效的图像模糊处理方法，其模糊处理运算速度慢，自适应性较差。

技术实现要素：
为解决上述现有技术中的至少一个问题，本发明实施例提供一种图像模糊处理方法及装置，能够提高模糊处理速度，具有较好的自适应性。本发明实施例提供了一种图像模糊处理方法，包括：设置图像中清晰区与模糊区的分界线；根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数；采用所设置的模糊区的抽样模糊参数对模糊区进行抽样模糊处理；计算模糊区中像素点对应的模糊模板；采用得到的模糊模板对抽样模糊处理后的模糊区中的所述像素点进行模糊滤波。可选的，所述根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数，包括：根据所要处理的图像大小设置模糊区的图像降采样比例值和/或像素点抽样间隔值。可选的，当根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数包括根据所要处理的图像大小设置模糊区的图像降采样比例值时，所述采用所设置的模糊区的抽样模糊参数对模糊区进行抽样模糊处理包括：采用所设置的图像降采样比例值对模糊区进行降采样处理；所述计算模糊区中像素点对应的模糊模板，包括：计算确定降采样处理后的模糊区中像素点需要被模糊的程度；根据所述像素点需要被模糊的程度计算所述模糊区中所述像素点对应的模糊模板。可选的，当根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数包括根据所要处理的图像大小设置模糊区的图像降采样比例值和像素点抽样间隔值时，所述采用所设置的模糊区的抽样模糊参数对模糊区进行抽样模糊处理还包括：采用所设置的像素点抽样间隔值，对降采样处理后模糊区中当前需要模糊处理的像素点所在区域进行抽样处理。可选的，所述图像模糊处理方法还包括：对模糊滤波后的模糊区进行升采样处理。可选的，所述将模糊处理后的模糊区进行升采样处理具体为：采用最近邻插值、双线型插值或双三次插值方法进行插值处理。可选的，所述计算降采样处理后的模糊区中像素点需要被模糊的程度，具体为：根据降采样处理后的图像中当前像素点到分界线的最短距离与降采样处理后的图像垂直宽度之比确定像素点需要被模糊的程度。可选的，根据降采样处理后的图像中当前像素点到分界线的最短距离与降采样处理后的图像垂直宽度之比确定像素点需要被模糊的程度，具体为：将降采样处理后的图像中当前像素点到分界线的最短距离与降采样处理后的图像垂直宽度的比值或比值映射对应的模糊级数作为模糊系数。可选的，所述根据像素点需要被模糊的程度计算模糊模板，具体为：确定模糊模板的类型和大小；根据计算得到的模糊系数与确定的模糊模板的类型和大小，计算得到当前像素点用来模糊的模糊模板。可选的，当根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数包括根据所要处理的图像大小设置像素点抽样间隔值时，所述采用所设置的模糊区的抽样模糊参数对模糊区进行抽样模糊处理，包括：采用所设置的像素点抽样间隔值对当前需要模糊的像素点所在区域进行抽样处理。可选的，所述图像模糊处理方法还包括：对图像进行处理以增强所述图像的模型感。可选的，所述对图像进行的处理包括对整幅图像进行亮度调整、饱和度调整、对比度调整以及清晰区内图像边缘增强处理其中至少一种。本发明实施例还提供了一种图像模糊处理装置，包括：分界线设置单元，用于设置图像中清晰区与模糊区的分界线；抽样模糊参数设置单元，用于根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数；抽样模糊处理单元，用于采用所设置的模糊区的抽样模糊参数对模糊区进行抽样模糊处理；模糊模板计算单元，用于计算确定模糊区中像素点对应的模糊模板；模糊滤波单元，用于采用模糊模板计算单元得到的模糊模板对抽样模糊处理单元处理后的模糊区进行模糊滤波。可选的，所述抽样模糊参数设置单元包括：第一参数设置子单元，用于根据所要处理的图像大小设置模糊区的图像降采样比例值；所述抽样模糊处理单元包括降采样子单元，用于采用第一参数设置子单元设置的图像降采样比例值对模糊区进行降采样处理。可选的，所述抽样模糊参数设置单元还包括第二参数设置子单元，用于根据所要处理的图像大小设置像素点抽样间隔值；所述抽样模糊处理单元还包括间隔抽样子单元，用于对降采样子单元处理后的模糊区中的当前需要模糊的像素点所在区域进行抽样处理。可选的，所述图像模糊处理装置还包括：升采样单元，用于将模糊滤波单元模糊处理后的模糊区进行升采样处理。可选的，所述抽样模糊参数设置单元包括：第二参数设置子单元，用于根据所要处理的图像大小设置像素点抽样间隔值；所述抽样模糊处理单元包括间隔抽样子单元，用于对降采样子单元处理后的模糊区中的当前需要模糊的像素点所在区域进行抽样处理。可选的，所述图像模糊处理装置还包括模型感增强单元，用于对图像进行处理以增强所述图像的模型感。从以上技术方案可以看出，通过在对图像进行模糊滤波前，根据所要处理的图像大小对模糊区进行抽样模糊处理，从而可以选用较小的固定模板进行模糊处理，因此可以提高运算速度，提高资源利用效率。且对于不同大小的图像，通过设置不同的抽样模糊参数，即可获得较一致的模糊渐变效果，具有良好的自适应性。另外，通过在模糊滤波前对图像中的模糊区进行降采样处理可以减少参与模糊计算的像素点数，因此可以提高计算速度，节约资源。并且，对于不同的图像大小可以设置不同的图像降采样比例值，因此可以采用较小的固定模板对不同大小的图像模糊区进行模糊滤波，获得较一致的模糊渐变效果，具有良好的自适应性。通过设置不同的像素点抽样间隔值，对模糊区像素点进行抽样处理，从而可以获得更大的模糊程度，因此可以采用较小的固定模板，对不同大小的图像进行模糊处理。由于可以适应不同大小的图像，因此具有较好的自适应性，而采用较小的固定模板，相对于采用较大的模板或者不同的模板，也可以提高计算速度。附图说明图1是本发明实施例一中图像模糊处理方法流程图；图2是本发明实施例一中一种微缩景观模糊特效图像的布局示意图；图3是本发明实施例一中另一种微缩景观模糊特效图像的布局示意图；图4是本发明实施例一中模糊区像素点模糊系数计算示意图；图5是本发明实施例二中图像模糊处理方法流程图；图6是本发明实施例中降采样方法原理示意图；图7是本发明实施例中像素点抽样方法原理示意图；图8是本发明实施例三中图像模糊处理装置结构示意图。具体实施方式本发明实施例中，根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数，之后采用所设置的模糊区的抽样模糊参数对模糊区进行抽样模糊处理，并计算得到模糊区像素点对应的模糊模板后，采用得到的模糊模板对抽样模糊后的模糊区中像素点进行模糊滤波，即可获得模糊图像，实现相机微缩景观特效。上述方案可以采用较小的固定模板，通过对模糊区进行抽样模糊处理后再进行模糊滤波，在保证较佳视觉效果的前提下，能够提高运算速度。并且，对于不同分辨率的图像，可以采用固定大小的小模板，通过设置不同的抽样模糊参数，即可获得较一致的模糊渐变效果，因此具有较好的自适应性。为使本领域技术人员更好地理解和实现本发明，以下参照附图，通过具体实施例进行详细说明。实施例一参照图1所示的图像模糊处理方法流程图，以下通过具体步骤进行详细说明。S101，设置图像中清晰区与模糊区的分界线。本实施例所要处理的微缩景观模糊特效图像由中间一个清晰区和周围一个或多个模糊区组成，所设置的分界线可以是闭合曲线。参照图2及图3所示的微缩景观特效图像的布局示意图，其中，图2中，中间部分为清晰区201，上下两部分为需要从与清晰区的分界线向外进行渐变模糊处理的模糊区202和模糊区203，而图3中，中间是清晰区301，分界线为曲线，四周为从与清晰区的分界线向外渐变模糊的模糊区302。可以理解的是，设置分界线即设置中间清晰区与周围模糊区的分界线的位置。通过设置分界线的位置可以改变清晰区的位置和形状，在具体实施中，可以人工设置，也可以由设备本身根据图像特点自动设置，或者设置一些默认形状与位置供用户选择，例如清晰区默认在图像中间区域，默认形状可以是矩形，圆形，椭圆等，用户可以选择默认设置，也可以在默认设置的基础上再进行调节。S102，根据所要处理的图像大小设置模糊区的图像降采样比例值。对于不同大小的图像来说，使用固定大小的模板能够达到的最大模糊程度不同，特别是对于大图像来说，小模板的模糊程度很弱，最终产生的视觉效果较差。为了提高小模板模糊程度的同时不对模糊渐变过程产生明显影响，本实施例中通过对图像模糊区通过降采样进行处理。在具体实施中，可以根据常见图像的大小给出最终模糊效果较理想的图像降采样比例值。以模板大小15×15为例，对于分辨率在1兆及以下的图像，可以不使用图像降采样，即设置降采样比例值为1；对于分辨率在2兆到5兆的图像，可以设置降采样比例值为2；对于分辨率在6兆至8兆的图像，可以设置降采样比例值为4；对于大小为8兆以上的图像，可以进一步提高图像的降采样比例值。可以理解的是，不同的比例值不构成对本发明保护范围的限制，本领域技术人员可以根据需要设置。在具体实施中，可以将常见的图像大小对应的图像降采样比例值保存设置，也可以提供自定义设置供用户选择。S103，采用所设置的图像降采样比例值对模糊区进行降采样处理。在具体实施中，可以采用多种降采样方法。例如，可以直接对模糊区进行等间隔降采样，也可以经过平滑滤波处理对模糊区进行降采样。前者相对后者实现与计算方法较为简单。设图像降采样比例值为k，等间隔降采样方法即在水平与垂直方向上对模糊区每隔k个像素点保留一个采样点，最后产生的新模糊区大小为原模糊区大小的1/k2。而经过平滑滤波处理的降采样方法是在等间隔采样方法的基础上，对水平及垂直方向上相邻采样点组成的k2大小的区域进行加权平均，所得到的结果作为当前采样点的保留值。可以理解的是，不同的降采样方法本身并不构成对本发明保护范围的限制。S104，计算降采样处理后模糊区的像素点需要被模糊的程度。计算模糊程度的目的在于计算或选取用于模糊处理各像素点的模板。可以采用多种方法进行计算。本实施例中，根据当前像素点到分界线的最短距离与1/k图像垂直宽度的比值作为计算或选取模板的模糊系数。如图4所示，虚线框400为原始图像边界线，虚线401为原始图像的清晰区与模糊区分界线，实线框402为将原始图像400降采样处理后的图像边框，实线403为降采样处理后新清晰区与模糊区的分界线，Pi为降采样处理后新模糊区中待处理的像素点。本实施例中，模糊系数用计算公式可以表示如下：其中，参数αi为降采样处理后新模糊区内第i个像素点的比值，反映该像素点需要被模糊的程度，D为原始图像的垂直宽度，di为新模糊区内第i个像素点到分界线的最短距离。在具体实施中，模糊系数αi也可以根据类似或简化的方法得到。例如，可将D/k按照事先设定的最大模糊级数LevelMax分成LevelMax段，之后根据当前像素点的αi值所处的模糊级数计算或选择相应的模糊模板。可以理解的是，参数αi不同的实现方式并不构成对本发明保护范围的限制。S105，根据步骤S104中像素点需要被模糊的程度计算所述像素点对应的模糊模板。在具体实施中，首先可以确定模糊模板的类型和大小，并根据所确定的模糊模板的类型和大小，以及步骤S104计算得到的模糊系数，计算得到当前像素点用来模糊的模糊模板。本实施例中，选择15×15大小的高斯模板。由于模板大小有限，当高斯函数标准差σ增大到一定值时，高斯模板中各元素的权重值变化很小，故可设置σ的变化范围在0～SigmaMax，本实施例中SigmaMax取15。然后以αi×SigmaMax的结果作为σ的值产生当前像素点用来模糊的高斯模板。假设模板中心元素的坐标为(0,0)，即模板中心元素在第0行第0列，具体的模板中各元素的权重值可利用如下公式进行计算：其中，h(n1,n2)表示模板中第n1行第n2列的元素值，n1,n2=-7,…,7，为h(n1,n2)的归一化结果。最终模板中各元素的权重值即由表示。S106，利用步骤S105中计算得到的模板对降采样处理后的模糊区进行模糊滤波。在对一个像素点进行模糊滤波后，判断降采样后的模糊区内所有像素点是否都处理完，如果是，则执行步骤S107；如果否，则对模糊区内下一个像素点执行步骤S104～S106，直至降采样处理后的模糊区内所有的像素点都处理完。S107，将模糊滤波后的模糊区进行升采样处理。对降采样后的模糊区内的像素点都处理完后，将模糊处理后的结果升采样到模糊区降采样之前的大小。对模糊区进行升采样处理，可采用插值方法，具体的插值方法可以是最近邻插值、双线型插值或双三次插值。可以理解的是，具体的升采样处理方法并不构成对本发明保护范围的限制。从本实施例可以看出，在对图像进行模糊处理前，采用预先设置模糊区的图像降采样比例值对模糊区进行降采样处理，并根据降采样处理后的模糊区应该被模糊的程度，计算降采样处理后的模糊区中各像素点对应的模糊模板，并采用计算得到的模糊模板对降采样处理后的模糊区进行模糊滤波，实现相机微缩景观特效图像的模糊处理。其间，在模糊滤波前对图像中的模糊区进行降采样处理可以减少参与模糊计算的像素点数，因此可以提高计算速度，节约资源。并且，对于不同的图像大小可以设置不同的图像降采样比例值，因此可以采用较小的固定模板对不同大小的图像模糊区进行模糊滤波，获得较一致的模糊渐变效果，具有良好的自适应性。在具体实施中，可以对上述图像模糊处理方法进行扩展，以获得更好的图像处理效果。例如，为了使最终生成的微缩景观模糊特效的图像更具模型感，可以在模糊处理前对图像进行一些预处理。图像预处理包括对整幅图像进行亮度、饱和度、对比度调整以及清晰区内图像边缘增强处理，在具体实施中，可以根据需要，采用其中一种或多种方式。相关的亮度、饱和度、对比度调整以及边缘增强处理技术已经相当成熟，有关实现方法此处不再赘述。可以理解的是，上述增强图像模型感的处理也可以在模糊处理完成后或者模糊处理过程中，此处不再赘述。对于不同大小的图像来说，使用固定大小的模板能够达到的最大模糊程度不同，特别是对于大图像来说，小模板的模糊程度很弱，最终产生的视觉效果较差。为了提高小模板模糊程度的同时不对模糊渐变过程产生明显影响，还可以对上述实施例作进一步的优化，以下通过实施例二进行详细说明。实施例二与实施例一不同之处在于，本实施例还采用设置的像素点抽样间隔对模糊区像素点进行抽样处理的方法，即结合图像模糊区降采样和模糊区像素点抽样两种处理方法，参照图5所示的图像模糊处理方法流程图，具体包括以下步骤：S501，对图像进行预处理以增强图像模型感。如前所述，为增强图像模型感，可对图像进行多种处理，例如可以对图像进行亮度、饱和度、对比度调整，也可以同时或仅对清晰区内图像边缘进行增强处理，不再赘述。上述增强图像模型感的处理也可以在对图像进行模糊处理后进行。S502，设置图像中清晰区与模糊区的分界线。设置分界线即设置中间清晰区与周围模糊区的分界线的位置，可以改变清晰区的位置和形状，更好地满足用户需求。S503，根据所要处理的图像大小设置图像降采样比例值和像素点抽样间隔值。本实施例中，根据常见的图像大小给出最终模糊效果较理想的降采样比例值和像素点抽样间隔值。以模板大小15×15为例，对于分辨率在1兆及以下的图像，可以不使用图像降采样及像素点抽样方法而直接对图像模糊区进行模糊处理，即设置降采样比例值和像素点抽样间隔值均为1；对于分别率为2兆至3兆的图像，可设置降采样比例值为1，像素点抽样间隔值为2；对于分辨率在4兆至5兆的图像，可设置降采样比例值为2，像素点抽样间隔值为1；对于分辨率在6兆至8兆的图像，可以设置降采样比例值为4，像素点抽样间隔值为1或2，对于8兆以上的图像，可以进一步提高比例值和间隔值。可以理解的是，不同的比例值和间隔值并不构成对本发明的限制。发明人发现，两种方法设置的降采样比例值或像素点抽样间隔值与上述较佳设置值相差太大时，会有各自副作用产生，影响模糊的视觉效果，比如，如果图像降采样比例值设置的过大时，可能会出现模糊区与清晰区的分界线明显的情况，而如果像素点抽样间隔值设置的过大时，低模糊区放大后可能明显观察到网格状现象。而降采样比例值和像素点抽样间隔值结合进行选择，可以避免上述两种现象的产生，获得较佳的微缩景观模糊特效效果。在具体实施中，可以通过实验选择一些较佳的参数值作为推荐参数供用户选择。S504，采用步骤S503设置的降采样比例值对模糊区进行降采样处理。在具体实施中，可以采用多种降采样方法。例如，可以直接对模糊区进行等间隔降采样，也可以经过平滑滤波处理并对模糊区进行降采样。这里不再详述。S505，计算步骤S504降采样处理后的模糊区中各像素点的模糊系数。可以根据图像模糊区的降采样比例重新确定各像素点需要被模糊的程度，计算出模糊系数。具体实现方法可参照实施例一，这里不再详述。S506，根据步骤S505中计算得到的模糊系数计算模糊模板。本实施例中，采用15×15大小的高斯模板。由于模板大小有限，当高斯函数标准差σ增大到一定值时，高斯模板中各元素的权重值变化很小，故可设置σ的变化范围在0～SigmaMax，本实施例中SigmaMax取15。可以理解的是，在具体实施中，也可以选择其他种类的模糊模板，例如均值滤波模板。并且，根据所要处理的图像大小，可以选择不同种类不同大小的模糊模板。S507，根据步骤S503设置的像素点抽样间隔对当前需要模糊的像素点所在区域进行抽样处理。为了获得更大的模糊程度，在对模糊区进行模糊滤波前，根据步骤S503设定的像素点抽样间隔对当前需要模糊的像素点所在区域进行抽样处理。例如，抽样间隔为2时，选取模糊区中以当前像素点为中心的30×30大小区域，进行隔点抽样得到一个15×15的矩阵。S508，利用步骤S506中计算得到的模糊模板对降采样处理后的模糊区中抽样处理后的像素点进行模糊滤波。将步骤S507中对模糊区当前像素点抽样处理后所得到的矩阵与步骤S506计算得到的模板进行卷积处理，中心像素点的卷积结果即为该像素点模糊滤波之后的像素值。对降采样处理后模糊区的像素点依次执行步骤S505～S508，直至降采样处理后模糊区所有像素点都处理完。其中，步骤S507与步骤S505和S506并没有明显的时间顺序。S509，将模糊滤波后的模糊区进行升采样处理。对降采样处理后的模糊区中所有的像素点都模糊处理完成后，将模糊处理后的结果升采样到模糊区降采样之前的大小。进行升采样处理可以采用插值方法，例如最近邻插值、双线型插值、双三次插值等，具体方法不再详述。可以理解的是，具体的升采样方法并不构成对本发明的限制。为使本领域技术人员更好地理解本发明，以下通过具体实施例分别对图像进行降采样处理和像素点抽样间隔处理的方法进行说明。首先，对图像进行降采样处理的方法如下：如图6所示，对一块图像区域601（大小为M×N）进行比例值为k的降采样，将采样后，图像大小变为M×N/(k2)，也就是参与之后模板计算的像素点个数减为原来的1/k2。根据降采样后的图像602计算模糊系数αi，其中D=Mk2，根据αi计算高斯模板中元素值，其中，模板的大小已经设定，比如15×15，相比61×61的尺寸要小很多。通过减少参与模糊滤波计算的像素点的个数，可以提高计算速度。采用所设置的像素点抽样间隔，对像素点进行像素点间隔抽样处理的方法如下：参照图7，假设模板704大小为5×5，图像701与702中，每个正方形格子表示一个像素。首先参见图像701，当抽样值为1时，以当前像素点为中心，连续选取图像701中与模板704大小一样的区域，用于模糊计算；图像702示出抽样值为2时，隔点选取图像702中10×10大小区域得到与模板704大小一样的区域703，用于模糊计算。从以上举例可知，降采样处理的方法，可以减少参与模板计算的像素点总个数，为M×N/k2，而像素点抽样方法在降采样后的区域中处理，不会在降采样处理后的区域中减少参与计算的像素点个数，即参与像素点抽样方法处理的像素点仍为M×N/k2个，但是可增加参与模板计算的区域的大小。如图7中对图像702进行抽样处理，虽然参与模糊滤波计算抽取的点的个数仍然为5×5，但可认为参与模糊滤波计算的区域大小图像702是图像701的4倍，从而使图像702得到的模糊程度为图像701的4倍（假设模糊程度与参与模糊滤波计算的区域的面积成正比），因此可知，虽然像素点抽样方法没有减少参与计算的像素总个数，但在模板大小固定的情况，可以得到更大的模糊程度。可见，通过对模糊区进行图像降采样处理，并对降采样处理后模糊区中的像素点进行抽样处理，可以减少参与模糊处理的像素点个数，因此可以提高计算速度，且可提高模糊区的模糊程度，因此可以采用尺寸更小的模板，并且，可以采用固定尺寸的模板，设置不同的抽样模糊参数，包括图像降采样比例值及像素点抽样间隔值，对不同大小的图像进行模糊处理，且能获得较好的一致性，因此具有良好的自适应性。在具体实施中，本领域技术人员可以理解的是，在模糊处理实现微缩景观特效的过程中，也可以仅采用预设的像素点抽样间隔值，对模糊区的像素点进行像素点抽样处理后再进行模糊滤波。此时，则不需要对图像模糊区进行降采样及模糊滤波后的升采样处理，也不需要重新计算模糊区当前像素点需要被模糊的程度，而是直接选择模糊区当前像素点适合的模板类型和大小作为模糊模板，并将选择的模板与对模糊区所述像素点采用预设的像素点抽样间隔值处理后所得到的矩阵进行卷积处理，即可得到该像素点模糊滤波后的像素值。通过设置不同的像素点抽样间隔值，对模糊区像素点进行抽样处理，从而可以获得更大的模糊程度，因此可以采用较小的固定模板，对不同大小的图像进行模糊处理，由于可以适应不同大小的图像，因此具有较好的自适应性，而采用较小的固定模板，相对于采用较大的模板或者不同的模板，也可以提高计算速度。为使本领域技术人员更好地理解和实现本发明，以下通过具体实施例对上述方法相应的装置进行详细介绍。实施例三参照图8所示的图像模糊处理装置，包括：分界线设置单元801、抽样模糊参数设置单元802、抽样模糊处理单元803、模糊模板计算单元804和模糊滤波单元805，其中：分界线设置单元801，用于设置图像中清晰区与模糊区的分界线；抽样模糊参数设置单元802，用于根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数；抽样模糊处理单元803，用于采用所设置的模糊区的抽样模糊参数对模糊区进行抽样模糊处理；模糊模板计算单元804，用于计算确定模糊区中像素点对应的模糊模板；模糊滤波单元805，用于采用模糊模板计算单元804得到的模糊模板对抽样模糊处理单元803处理后的模糊区进行模糊滤波。本实施例中，通过分界线设置单元801设置图像中清晰区与模糊区的分界线，并由抽样模糊参数设置单元802根据所要处理的图像大小设置模糊区的抽样模糊参数，由抽样模糊处理单元803采用所设置的模糊区的抽样模糊参数对模糊区进行抽样处理，再采用计算得到的模板对抽样处理后的模糊区进行模糊滤波，实现微缩景观特效的模糊处理，由于预先可根据图像大小设置不同抽样模糊参数，来对模糊区进行抽样处理，因此可以采用较小的固定模板，故可提高模糊处理的速度，且具有较好的自适应性。在具体实施中，参照图8，抽样模糊参数设置单元802可以包括：第一参数设置子单元8021，用于根据所要处理的图像大小设置模糊区的图像降采样比例值；相应地，抽样模糊处理单元包括降采样子单元8031，用于采用第一参数设置子单元8021设置的图像降采样比例值对模糊区进行降采样处理。通过对降采样子单元8031采用预先设置的图像降采样比例值对图像模糊区进行降采样处理，可以减少参与模糊滤波运算的像素点，从而可以提高计算速度，且可根据不同的图像大小设置不同的降采样比例值，因此可以采用尺寸较小的固定模板，获得较一致的模糊渐变效果，具有较好的自适应性。在具体实施中，抽样模糊参数设置单元802还可包括第二参数设置子单元8022，用于根据所要处理的图像大小设置像素点抽样间隔值；相应地，抽样模糊处理单元803还可包括间隔抽样子单元8032，用于对降采样子单元8031处理后的模糊区中的当前需要模糊的像素点所在区域进行抽样处理。通过根据图像大小所设置像素点抽样间隔，对模糊区中当前像素点所在区域进行抽样处理，可以增大参与模板计算的区域的大小，得到更大的模糊程度，由于可以采用较小的固定模板，因此可以提高模糊处理的效率，且对不同大小的图像，具有较好的自适应性。在以上实施例中，如果采用降采样子单元8031对图像模糊区进行降采样处理，则所述装置还可包括升采样单元806，用于将模糊滤波单元805模糊处理后的模糊区进行升采样处理。在具体实施中，抽样模糊参数设置单元802可以仅包括第二参数设置子单元8022，用于根据所要处理的图像大小设置像素点抽样间隔值。相应地，抽样模糊处理单元803可以仅包括间隔抽样子单元8032，用于对降采样子单元处理后的模糊区中的当前需要模糊的像素点所在区域进行抽样处理。为增强图像处理效果，所述装置还可包括模型感增强单元807，用于对图像进行处理以增强所述图像的模型感。例如，模型感增强单元807可对整幅图像进行亮度、饱和度、对比度调整以及清晰区内图像边缘增强处理，在具体实施中，可以根据需要，采用其中一种或多种方式。相关的亮度、饱和度、对比度调整以及边缘增强处理技术已经相当成熟，有关实现方法此处不再赘述。在具体实施中，模型感增强单元807可在模糊处理前对图像预先进行处理，也可以在模糊处理完成后再对图像进行处理。虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。