素点进行滤波时，需要同时使用到该像素点周围的多个像 素点的信息，因此，本实施例中，使用多个伪随机序列发生器来同时产生多个多像素点的像 素值，以保证后续的滤波过程能够顺利完成。
[0068]另一实施例中，上述步骤S202对随机白噪声图像进行二维高通滤波时，具体可以 采用拉普拉斯掩膜对随机白噪声图像进行二维高通滤波，以形成上述高频噪声图像。
[0069]图4为拉普拉斯掩膜的一个示例，如图4所示，拉普拉斯掩膜处理属于窗处理，即通 过与周围点的叠加计算来获取中心点的值。
[0070] 优选地，上述伪随机序列发生器的个数与拉普拉斯掩膜的行数一致，从而保证在 使用拉普拉斯掩膜滤波时可以快速准确地获取到正在处理的像素点及其周围像素点的像 素值。而在现有技术中，当进行二维滤波时，为了计算出中心点的像素值，需要已知窗内其 他两个相邻行的多个白噪声值。而此时上一行对应的位置和当前像素点左侧点的伪随机状 态已经过去，无法通过伪随机序列发生器来得到，同时，下一行对应的位置和当前像素点右 侧点的伪随机状态还未到来。因此，现有技术中需要在硬件端增加多个行缓冲区，用于存储 当前像素点周围像素点的像素信息。而本发明中，由于使用了上述多个伪随机序列发生器， 可以用来直接生成当前像素点周围的周围像素点的像素值，因此，不需要在硬件端增加行 缓冲区，从而节省硬件存储消耗。
[0071] 基于前述的方案，在前述方案的一种优选的实施例中，上述拉普拉斯掩膜的大小 为3*3,拉普拉斯掩膜的行数为3行，上述伪随机序列发生器的个数为3个，分别为:第一伪随 机序列发生器、第二伪随机序列发生器以及第三伪随机序列发生器。
[0072]当伪随机序列发生器为上述三个伪随机序列发生器时，上述步骤S302的具体实施 过程为：
[0073]获取第一伪随机序列发生器对应的伪随机状态的状态值中的预设个数个比特值， 将该预设个数个比特值平均分为三个部分，根据该三个部分获取随机白噪声图像中当前像 素点所在行的上一行的像素点的各通道的像素值。
[0074]例如，假设第一伪随机序列发生器为127阶的线性反馈寄存器(Liner Feedback Shift Register，简称LSFR)，该LSFR每个时刻的伪随机状态的状态值为127比特，取这127 比特中的前24个比特，将这24比特分为平均分为三个部分，每部分为8比特的随机数。
[0075] 进而，将这三个随机数分别与阈值比较，判断每个随机数所处的区间，得到相应区 间的随机噪声，将所得到的三个随机噪声分别赋予随机白噪声图像中当前像素点所在行的 上一行的像素点的R、G、B三个通道，从而得到随机白噪声图像中当前像素点所在行的上一 行的像素点的各通道的像素值。
[0076] 如下获取当前像素点所在行的像素点的各通道的像素值以及获取像素点的各通 道的像素值的方法都与上述获取当前像素点所在行的上一行的像素点的各通道的像素值 的方法相同，可参考该方法，不再进行说明。
[0077] 获取第二伪随机序列发生器对应的伪随机状态的状态值中的预设个数个比特值， 将该预设个数个比特值平均分为三个部分，根据该三个部分获取随机白噪声图像中当前像 素点所在行的像素点的各通道的像素值。
[0078]获取第三伪随机序列发生器对应的伪随机状态的状态值中的预设个数个比特值， 将该预设个数个比特值平均分为三个部分，根据该三个部分获取随机白噪声图像中像素点 的各通道的像素值。
[0079] 需要说明的是，对于上述三个伪随机序列发生器，第一伪随机序列发生器的初始 状态，即种子，为第二伪随机序列发生器在用于生成上一行的像素点像素值时，对上一行的 第一个像素点生成像素值时对应的伪随机状态。
[0080] 并且，第二伪随机序列发生器的初始状态，即种子，为第三伪随机序列发生器在用 于生成所述下一行的像素点像素值时，对所述下一行的第一个像素点生成像素值时对应的 伪随机状态。
[0081] 由于在实际进行白噪声图像生成及滤波的过程中，是在生成白噪声图像中的一个 像素点像素值后就直接对其进行二维高通滤波，而并不是形成整幅白噪声图像后再进行滤 波，因此，白噪声值并未被保存，而是每次进行二维高通滤波前，根据伪随机状态值来得出。 二维高通滤波时，除了需要随机白噪声图像中当前像素点的像素值，还需要当前像素点周 围像素点的像素值，为了保证本次所得到的周围像素点的像素值与进行其他像素点滤波时 该周围像素点的像素值一致，本发明中将第一伪随机序列发生器的种子作为第二伪随机状 态发生器在处理上一行（即上一行作为当前行时)第一像素点时的伪随机状态，将第二伪随 机状态的种子作为第三伪随机状态发生器在处理下一行（即当前行作为下一行时)第一个 像素点时的伪随机状态。
[0082]可选地，本发明中的伪随机序列发生器都可以为127阶的LSFR。
[0083]进一步地，基于上述三个伪随机序列发生器，上述使用拉普拉斯掩膜对随机白噪 声图像进行二维高通滤波的具体方法可以为：
[0084] 以随机白噪声图像中当前像素点为中心，选取随机白噪声图像中当前像素点周围 的8个像素点，组成3*3的窗;将这个3*3的窗与拉普拉斯掩膜进行掩膜滤波，形成高频噪声 图像中当前像素点的像素值;其中，随机白噪声图像中当前像素点周围的8个像素点为随机 白噪声图像中当前像素点的上一行的3个像素点、本行的2个像素点以及下一行的3个像素 点。
[0085] 具体地，假设当前像素点在白噪声图像中的位置为第i行第j列，则进行掩膜滤波 的公式为：
[0087] 其中，_chan表示颜色通道，可以为R通道、G通道、B通道。
[0088] Noise_chan[i] [ j]表示chan颜色通道下，由上述伪随机序列发生器产生的第i行 第j列像素点处所对应的白噪声值。
[0089] HNoise_chan[ i ] [ j ]表示chan颜色通道下，第i行第j列像素点需加的高频噪声值。 [0090]另一实施例中，上述步骤S102中进行位扩展具体可以为：
[0091]将上述输入图像中每个像素点的像素值左移预设个数个比特位，其中，预设个数 为预配置位宽与第一位宽的差值。
[0092] 例如，如果第一位宽为8比特，预配置位宽为10比特，则其差值为2，则在进行位扩 展时，将输入图像中每个像素点的像素值左移2个比特位，即向高位移动2个比特位。
[0093] 进而，通过前述方法获取到高频噪声图像的像素点像素值后，将高频噪声图像对 应像素点的像素值直接与进行位扩展后的扩展图像的像素点像素值相加，即可以形成输出 图像的像素点的像素值。
[0094] 进一步地，高频噪声图像的位宽可以由第一位宽与预配置位宽的差值来确定。具 体地，可以根据第一位宽与预配置位宽的差值与高频噪声图像的位宽的预设对应关系，来 确定高频噪声图像的位宽。
[0095] 优选地，高频噪声图像的位宽可以为第一位宽与预配置位宽的差值加上1的结果。 例如，当第一位宽为8比特，预配置位宽为10比特时，高频噪声图像的位宽为3比特。
[0096] 可选地，第一位宽对应的输入图像的像素点为8比特的无符号数，高频噪声图像为 3比特的有符号数。
[0097] 当扩展图像中像素点的像素值与高频噪声图像中对应位置像素点的像素值相加 的结果大于预配置位宽所能表示的最大数值时，将该最大数值作为输出图像中对应位置像 素点的像素值。即当相加结果大于预配置位宽所能表示的最大值时，需要进行限幅，将结果 限幅至预配置位宽所能表示的最大值。例如当扩展图像的位宽为10比特时，相加结果应该 限幅至2 1()。
[0098]图5为本发明实施例提供的图像显示的处理装置实施一的模块结构图，如图5所 示，该装置包括：
[0099]接收模块501，用于接收输入图像，该输入图像的位宽为第一位宽。
[0100]扩