一种图像处理方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明实施例提供一种图像处理方法及装置，包括：将一插入像素点作为中心点，确定中心点的邻域像素点；分别计算获得各邻域像素点的梯度幅值及方向；分别计算各邻域像素点与所述中心点的相关性；综合各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性，计算获得所述中心点的灰度值，即为所述插入像素点的灰度值；继续将其它插入像素点作为中心点进行灰度值的计算，并依据计算所得所有插入像素点的灰度值设定各插入像素点的颜色，最后得到分辨率增大后的图像。按照在充分考虑了图像的纹理和特征的前提下所确定出的插入像素点的灰度值进行增大或恢复图像分辨率处理时，可获得更生动、更自然、保持原始图像纹理和特征的新图像。
【专利说明】
一种图像处理方法及装置
技术领域
[0001] 本发明实施例涉及图像技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
【背景技术】
[0002] 现有技术中，增大或恢复图像分辨率时，一般采用上采样插值的方法。上采用插值 是在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法，该方法通过在色彩的基础上使用 数据公式计算丢失像素的色彩。常用的插值方法有最近像素插值法、双线性插值法、双三次 插值法、拉格朗日多项式插值法、牛顿多项式插值法等，这些插值法基本上都是基于数学公 式的，而未考虑图像整体的纹理和特征，这导致根据这些插值法进行增大或恢复图像分辨 率后，图像的纹理和特征死板，且不自然。
【发明内容】
[0003] 本发明实施例提供一种图像处理方法和装置，用以解决现有技术中增大或恢复图 像分辨率后图像的纹理和特征不自然的问题。
[0004] 本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：
[0005] 将一插入像素点作为中心点，确定中心点的邻域像素点；
[0006] 分别计算获得各邻域像素点的梯度幅值及方向；
[0007] 根据所述各邻域像素点的方向分别计算各邻域像素点与所述中心点的相关性；
[0008] 综合各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性，计算获得所述中心点的 灰度值，即为所述插入像素点的灰度值；
[0009] 继续将其它插入像素点作为中心点进行灰度值的计算，并依据计算所得所有插入 像素点的灰度值设定各插入像素点的颜色；
[0010] 根据所述各插入像素点及其颜色、原始像素点及其颜色得到分辨率增大后的图 像；
[0011] 其中，所述相关性根据所述邻域像素点的方向是否经过中心点以及经过中心点的 位置计算确定。
[0012] 本发明实施例提供一种图像处理装置，包括：
[0013] 设定模块，用于将一插入像素点作为中心点，确定中心点的邻域像素点；
[0014]梯度方向获取模块，用于分别计算获得各邻域像素点的梯度幅值及方向；
[0015] 相关性获取模块，用于根据所述各邻域像素点的方向分别计算各邻域像素点与所 述中心点的相关性；
[0016] 灰度值获取模块，用于综合各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性， 计算获得所述中心点的灰度值，即为所述插入像素点的灰度值；
[0017] 调度模块，用于继续将其它插入像素点作为中心点进行灰度值的计算，并依据计 算所得所有插入像素点的灰度值设定各插入像素点的颜色；
[0018] 插值模块，用于根据所述各插入像素点及其颜色、原始像素点及其颜色得到分辨 率增大后的图像；
[0019] 其中，所述相关性根据所述邻域像素点的方向是否经过中心点以及经过中心点的 位置计算确定。
[0020] 本发明实施例提供的图像处理方法及装置，通过插入像素点周边的各邻域像素点 的梯度幅值和方向，在插入像素点预测图像的梯度和方向。根据各邻域像素点的方向，分别 确定与插入像素点的相关性，最终根据邻域像素点的梯度幅值和与插入像素点的相关性， 确定出插入像素点的灰度值。因此，按照在充分考虑了图像的纹理和特征的前提下所确定 出的插入像素点的灰度值进行增大或恢复图像分辨率处理时，可获得更生动、更自然、保持 原始图像纹理和特征的新图像。
【附图说明】
[0021] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发 明的一些实施例，对于本领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。
[0022]图1为本发明图像处理方法流程图；
[0023]图2为5x4尺寸的原始图像增大到7x7尺寸的放大图像示意图；
[0024]图3a为图2中插入像素点p0的一种方向示意图；
[0025]图3b为图2中插入像素点p0的另一种方向不意图；
[0026] 图4为本发明图像处理装置的结构图。
【具体实施方式】
[0027] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是 本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员 在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0028]本发明实施例提供一种图像处理方法及装置，可应用于图像分辨率处理的场景 中。当需要对图像进行分辨率的增大或恢复时，常用的处理方法是上采样插值法，即根据插 入像素点周围的邻域像素点的颜色参数通过数据公式计算出插入像素点的灰度值，计算方 法有最近像素插值法、双线性插值法、双三次插值法等等，但这些方法仅考虑了邻域像素点 的颜色参数，如灰度值，并未考虑到图像整体的纹理和特征，因此，通过计算获得的插入像 素点的颜色并不能很好地融入原始图像，使得增大分辨率后的图像纹理不流畅、特征不自 然。
[0029]本发明实施例提供的图像处理方法及装置，正是要克服现有技术的不足，通过获 取插入像素点周围的邻域像素点的梯度幅值和方向，在插入像素点处预测图像整体的纹理 和特征，并在充分考虑图像纹理和特征的前提下，计算个插入像素点的灰度值，因此，插入 像素点的颜色将更好地融入原始图像的颜色中，增大或恢复分辨率后的图像保持了原始图 像的纹理和特征，且图像放大后看上去更自然。
[0030]另外，本发明实施例提供的图像处理方法及装置，还可应用于其它视频或图像处 理场景中，在此不作具体限定。
[0031] 参考图1，本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：
[0032] S101，将一插入像素点作为中心点，确定中心点的邻域像素点；
[0033] S102,分别计算获得各邻域像素点的梯度幅值及方向；
[0034] S103,根据所述各邻域像素点的方向分别计算各邻域像素点与所述中心点的相关 性；
[0035] S104,综合各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性，计算获得所述中 心点的灰度值，即为所述插入像素点的灰度值；
[0036] S105,继续将其它插入像素点作为中心点进行灰度值的计算，并依据计算所得所 有插入像素点的灰度值设定各插入像素点的颜色；
[0037] S106,根据所述各插入像素点及其颜色、原始像素点及其颜色得到分辨率增大后 的图像；
[0038] 其中，所述相关性根据所述邻域像素点的方向是否经过中心点以及经过中心点的 位置计算确定。
[0039]其中，步骤S101中，将一需要计算灰度值的插入像素点作为中心点，根据中心点的 位置，将其周围的原始像素点作为邻域像素点，或者将其周围的原始像素点及已经计算获 得灰度值的插入像素点作为邻域像素点，例如对于图2中的插入像素点p0,可确定其领域像 素点为?1、？2、？344、？546，本发明邻域像素点的个数不作具体限定。
[0040] 步骤S102中，根据步骤S101确定出的邻域像素点，分别计算各邻域像素点的梯度 幅值和方向，例如分别计算图2中领域像素点口142^344^5^6的梯度幅值和方向。
[0041] 步骤S103中，根据邻域像素点的方向确定出该邻域像素点是否经过中心点以及经 过中心点的位置，例如邻域像素点的方向是经过中心点的中心位置还是边缘位置，并据此 来确定邻域像素点与中心点的相关性。
[0042]步骤S104中，根据步骤S102获得的各邻域像素点的梯度幅值以及步骤S103获得的 各邻域像素点与中心点的相关性，可确定出中心点的灰度值，也即是确定出当前计算的插 入像素点的灰度值。
[0043]步骤S105中，将继续按照步骤S101~104确定出其它插入像素点的灰度值，并按照 各插入像素点的灰度值设定各插入像素点的颜色。最终，步骤S106获得了增大或恢复分辨 率后的图像。
[0044] 以下再以一实施例对步骤S102进行详细说明。
[0045] 步骤S102中邻域像素点的梯度幅值可根据领域像素点X方向和y方向的梯度计算 获得，而领域像素点X方向和y方向的梯度的计算方法有多种，如Sobel算子，Scharr算子， Laplace算子，Prewitt算子等，本实施例以Sobel算子为例进行梯度算法的说明：
[0046] 为满足常用的数学函数中四个象限的顺序，设定x方向算子的右侧为正左侧为负， y方向算子的上侧为正下侧为负，以图2中的领域像素点pi为例，
[0047] 根据df 二（a3 - %) + 2 * (p2 - a6) + (p5 - a8)计算所述邻域像素点pi 的X方向的梯度ff1，其中 ，ai、a3、a6、a8、p2、ps分别为与所述邻域像素点邻域的原始像素点的 灰度值；
[0048] 根据df1 二- a8) + 2 * (a2 - p4) + (a3 - p5)计算所述邻域像素点pi 的y方向的梯度rff1，其中 ，ai、a2、a3、a8、p4、ps分别为与所述邻域像素点邻域的原始像素点的 灰度值。
[0049] 然后，可根据
计算所述邻域像素点pl的梯度幅值dpi。
[0050] 之后，可根据
计算所述邻域像素点的方向。
[00511以下再以一实施例对步骤S103进行详细说明。
[0052 ]对于单个邻域像素点来说，其方向或方向的反向延长线的方向是否经过中心点决 定了该邻域像素点所反映出的图像的纹理是否需作为确定中心点的灰度值的参考，例如图 3a中邻域像素点p 1的方向恰好经过中心点p0，则在确定中心点p0的灰度值时，将以领域像 素点P1所反映出的图像的纹理作为参考;而图3b中邻域像素点p 1的方向并未经过中心点 P〇,则在确定中心点P〇的灰度值时，将无需考虑领域像素点pl所反映出的图像的纹理。
[0053]本实施例中，将每个邻域像素点定义为1x1的矩形，当所述邻域像素点的方向0Pl
内，或所述邻域像素点的方向的反向延长线的方向 p内时，定义所述邻域像素点具有与所述中心点的相 关性，且根据
标记所述邻域像素 点的相关性符号。
[0054]参考图3a和图3b，当将每个领域像素点或中心点看作1x1的矩形时，本实施例可计 算获得经过中心点的领域像素点pl的方向的范围为：
[0056]当邻域像素点pl的方向或延长线的方向在上述范围内时，确定领域像素点p 1与中 心点P〇相关，并为领域像素点Pl标记对应的相关性符号。所述相关性符号用于表示是领域 像素点的方向经过中心点还是邻域像素点的方向的延长线的方向经过中心点。
[0057]如上文所述，领域像素点与中心点的相关系还须考虑邻域像素点经过中心点的位 置，例如图3a中领域像素点p 1的方向经过中心点p0的中心位置，也即是6^:1二135，此时， 领域像素点pi和中心点p〇的相关性最强，另外，如果将同样与中心点p0的相关 性最强；而当0P1经过中心点边界时，邻域像素点与中心点的相关性最弱。因此，本实施例 中，将按照：
[0059] 根据所述邻域像素点的方向的范围，计算所述邻域像素点与中心点的相关性强度 ，并根据所述邻域像素点的相关性符号和相关性强度共同确定出所述邻域像素点与所述 中心点的相关性。
[0060] 本实施例中，通过分析邻域像素点与中心点的相关性符号和相关性强度，确定出 各邻域像素点与中心点的相关性，为之后中心点的灰度值计算提供参考依据。
[0061] 需要说明的是，本实施例仅提供了邻域像素点与中心点的相关性符号和相关性强 度的示例性计算分析方案，但本发明并限于此，通过其它方式确定出邻域像素点与中心点 的相关性符号和相关性强度的方案都属于本发明的保护范围。
[0062] 以下再以一实施例对步骤S104作出详细说明。
[0063] 本实施例中，步骤S104进一步包括：
[0064] 根据
卩计算所述中心点的灰度值，其中PQ表示中心 点的灰度值，n表示邻域像素点的个数，表示第i个邻域像素点的梯度幅值，表示第i 个邻域像素点的相关性强度，％i表示第i个邻域像素点的相关性符号。
[0065] 本实施例中根据步骤S102~103获取的各邻域像素点的梯度幅值和与中心点的相 关性，计算获得中心点的灰度值，本实施例中，邻域像素点与中心点的相关性采用相关性符 合和相关性强度共同确定，这仅是示例性的，本发明并不限于此，其它确定邻域像素点与中 心点相关性的方案也属于本发明的保护范围。
[0066]当通过步骤S101确定的各邻域像素点中包含与中心点具备相关性的邻域像素点 时，可通过各个与中心点具备相关性的邻域像素点的梯度幅值和方向确定出中心点的灰度 值，而还存在一种极限情况，即步骤S101确定的邻域像素点与所述中心点均不具备相关性， 对于此种情况，本实施例提供的中心点的灰度值的确定方式不再适用。
[0067]以下再以多个实施例对步骤S101确定的邻域像素点与所述中心点均不具备相关 性时的中心点的灰度值的确定方案作出说明。
[0068] 一个实施例中，当通过步骤S101确定的所有邻域像素点与所述中心点均不具备相 关性时，计算各邻域像素点的平均灰度值，并将计算所得的平均灰度值作为所述中心点的 灰度值。例如，当所有的邻域像素点的灰度值都为同一定值时，可采用本实施例的方式获得 插入像素点的灰度值。
[0069]另一个实施例中，当通过步骤S101确定的所有邻域像素点与所述中心点均不具备 相关性时，可增加邻域像素点的个数，并根据增加的各邻域像素点的梯度幅值及与所述中 心点的相关性，计算获得所述中心点的灰度值。例如，可将中心点周围的6个邻域像素点增 大至14个，如果增加的所有邻域像素点依然与所述中心点均不具备相关性，还可继续增加， 直至存在与所述中心点均具备相关性的邻域像素点时，通过与中心点具备相关性的邻域像 素点的梯度幅值和方向确定出中心点的灰度值。
[0070] 以下以将5x4尺寸的原始图像增大为7x7尺寸的放大图像为例进行实施例的详细 解释。
[0071] 如图2所示，al~al4及pi~p6表示原始图像的原始像素点，其余像素点均为插入 像素点，以其中的插入像素点P〇为例，确定其领域像素点为P1~p6，分别计算p 1~p6的梯度 幅值和与P〇的相关性，以下以邻域像素点pl为例，首先计算pl的x方向和y方向的梯度： df1 = (a; - %) + 2 * (p2 - a6) + (Ps. - as); df1 = -以&)_ + .2' * (以2. _ P4)' + (a3 - P5)1之后计算出P 1的梯度幅值
.以及pl的方向
确定出pl与P〇相关， 并为pl标记相关性符号％i二1，以及根据：
[0073] 计算出pl的相关性强度，并根据pl的相关性符号和相关性强度共同确定出pl与p0 的相关性，之后可采用同样的方式获得p2~p6的梯度幅值及与p0的相关性，并按照pl~p6 的梯度幅值及与P〇的相关性计算出P〇的灰度值。
[0074] 随后，可按照上述方式计算出横向的各个插入像素点的灰度值，以及纵向的各个 插入像素点的灰度值，最后按照各个插入像素点的灰度值设定各个插入像素点的颜色，放 大后的7x7的图像将有原始像素点和与原始像素点的颜色融合的插入像素点共同组成，放 大后的图像纹理流畅、特征自然。
[0075]参考图4,本发明实施例提供一种图像处理装置，包括：
[0076]设定模块11，用于将一插入像素点作为中心点，确定中心点的邻域像素点；
[0077]梯度方向获取模块12,用于分别计算获得各邻域像素点的梯度幅值及方向；
[0078]相关性获取模块13,用于根据所述各邻域像素点的方向分别计算各邻域像素点与 所述中心点的相关性；
[0079]灰度值获取模块14,用于综合各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关 性，计算获得所述中心点的灰度值，即为所述插入像素点的灰度值；
[0080] 调度模块15,用于继续将其它插入像素点作为中心点进行灰度值的计算，并依据 计算所得所有插入像素点的灰度值设定各插入像素点的颜色；
[0081] 插值模块16,用于根据所述各插入像素点及其颜色、原始像素点及其颜色得到分 辨率增大后的图像；
[0082] 其中，所述相关性根据所述邻域像素点的方向是否经过中心点以及经过中心点的 位置计算确定。
[0083]其中，设定模块11中，将一需要计算灰度值的插入像素点作为中心点，根据中心点 的位置，将其周围的原始像素点作为邻域像素点，或者将其周围的原始像素点及已经计算 获得灰度值的插入像素点作为邻域像素点，例如对于图2中的插入像素点p0,可确定其领域 像素点为P1、p2、p3、p4、p5、p6，本发明邻域像素点的个数不作具体限定。
[0084] 梯度方向获取模块12中，根据步骤S101确定出的邻域像素点，分别计算各邻域像 素点的梯度幅值和方向，例如分别计算图2中领域像素点p 1、p2、p3、p4、p5、p6的梯度幅值和 方向。
[0085] 相关性获取模块13中，根据邻域像素点的方向确定出该邻域像素点是否经过中心 点以及经过中心点的位置，例如邻域像素点的方向是经过中心点的中心位置还是边缘位 置，并据此来确定邻域像素点与中心点的相关性。
[0086] 灰度值获取模块14中，根据梯度方向获取模块12获得的各邻域像素点的梯度幅值 以及相关性获取模块13获得的各邻域像素点与中心点的相关性，可确定出中心点的灰度 值，也即是确定出当前计算的插入像素点的灰度值。
[0087] 调度模块15中，将继续通过梯度方向获取模块12、相关性获取模块13、灰度值获取 模块14确定出其它插入像素点的灰度值，并按照各插入像素点的灰度值设定各插入像素点 的颜色。最终，插值模块16获得了增大或恢复分辨率后的图像。
[0088] 以下再以一实施例对梯度方向获取模块12进行详细说明。
[0089] 梯度方向获取模块12中邻域像素点的梯度幅值可根据领域像素点X方向和y方向 的梯度计算获得，而领域像素点X方向和y方向的梯度的计算方法有多种，如Sobel算子， Scharr算子，Laplace算子，Prewitt算子等，本实施例以Sobel算子为例进行梯度算法的说 明：
[0090] 所述梯度方向获取模块12,进一步用于：
[0091] 根据df1 .= (a.3 - %) + 2 (p2 - at>) + (Ps -仅8.)计算所述邻域像素点的x 方向的梯度dp，其中，ai、a3、a6、a8、P2、P5分别为与所述邻域像素点邻域的原始像素点的灰 度值；
[0092]根据.c^1二（％ - ￡%〕+ :2氺（a2 - p4.)斗（a3 - p5:)计算所述邻域像素点的y 方向的梯度rff1，其中，a:、a2、a3、a8、P4、P5分别为与所述邻域像素点邻域的原始像素点的灰 度值；
[0093]然后，根据：
?计算所述邻域像素点的梯度幅值
[0094] 之后，根据
计算所述邻域像素点的方向
[0095] 以下再以一实施例对相关性获取模块13进行详细说明。
[0096] 对于单个邻域像素点来说，其方向或方向的反向延长线的方向是否经过中心点决 定了该邻域像素点所反映出的图像的纹理是否需作为确定中心点的灰度值的参考，例如图 3a中邻域像素点p 1的方向恰好经过中心点p0，则在确定中心点p0的灰度值时，将以领域像 素点P1所反映出的图像的纹理作为参考;而图3b中邻域像素点p 1的方向并未经过中心点 P〇,则在确定中心点P〇的灰度值时，将无需考虑领域像素点pl所反映出的图像的纹理。
[0097] 本实施例中，所述相关性获取模块13,进一步用于：
[0098] 将每个邻域像素点定义为1x1的矩形，当所述邻域像素点的方向位于
1内，或所述邻域像素点的方向的反向延长线的方向 内时，定义所述邻域像素点具有与所述中心点的相关性， 且根据.
标记所述邻域像素点的相 关性符号。
[00"]参考图3a和图3b，当将每个领域像素点或中心点看作1x1的矩形时，本实施例可计 算获得经过中心点的领域像素点pl的方向的范围为：
[0101] 当邻域像素点pl的方向或延长线的方向在上述范围内时，确定领域像素点pl与中 心点P〇相关，并为领域像素点Pl标记对应的相关性符号。所述相关性符号用于表示是领域 像素点的方向经过中心点还是邻域像素点的方向的延长线的方向经过中心点。
[0102] 如上文所述，领域像素点与中心点的相关系还须考虑邻域像素点经过中心点的位 置，例如图3a中领域像素点p 1的方向经过中心点p0的中心位置，也即是沒Pl = 135，此时， 领域像素点Pl和中心点P〇的相关性最强，另外，如果= 315将同样与中心点p0的相关 性最强；而当经过中心点边界时，邻域像素点与中心点的相关性最弱。因此，本实施例 中，所述相关性获取模块13,进一步用于：
[0103] 根据所述邻域像素点的方向的范围，计算所述邻域像素点与中心点的相关性强度 ，根据所述邻域像素点的相关性符号和相关性强度共同确定出所述邻域像素点与所述中 心点的相关性。
[0104] 本实施例中邻域像素点的方向位于不同范围内时，将获得不同的相关性强度结 果，具体可采用上文实施例中提供的CP1的计算方式，此处不再赘述。
[0105] 本实施例中，通过分析邻域像素点与中心点的相关性符号和相关性强度，确定出 各邻域像素点与中心点的相关性，为之后中心点的灰度值计算提供参考依据。
[0106] 需要说明的是，本实施例仅提供了邻域像素点与中心点的相关性符号和相关性强 度的示例性计算分析方案，但本发明并限于此，通过其它方式确定出邻域像素点与中心点 的相关性符号和相关性强度的方案都属于本发明的保护范围。
[0107] 以下再以一实施例对灰度值获取模块14作出详细说明。
[0108] 本实施例中，所述灰度值获取模块14,进一步用于：
[0109] 根据；
计算所述中心点的灰度值，其中PQ表示中心 点的灰度值，n表示邻域像素点的个数，表示第i个邻域像素点的梯度幅值，表示第i 个邻域像素点的相关性强度表示第i个邻域像素点的相关性符号。
[0110] 本实施例中根据步骤梯度方向获取模块12和相关性获取模块13获取的各邻域像 素点的梯度幅值和与中心点的相关性，计算获得中心点的灰度值，本实施例中，邻域像素点 与中心点的相关性采用相关性符合和相关性强度共同确定，这仅是示例性的，本发明并不 限于此，其它确定邻域像素点与中心点相关性的方案也属于本发明的保护范围。
[0111] 当通过设定模块11确定的各邻域像素点中包含与中心点具备相关性的邻域像素 点时，可通过各个与中心点具备相关性的邻域像素点的梯度幅值和方向确定出中心点的灰 度值，而还存在一种极限情况，即设定模块11确定的邻域像素点与所述中心点均不具备相 关性，对于此种情况，本实施例提供的中心点的灰度值的确定方式不再适用。
[0112]以下再以多个实施例对设定模块11确定的邻域像素点与所述中心点均不具备相 关性时的中心点的灰度值的确定方案作出说明。
[0113] -个实施例中，所述灰度值获取模块14，进一步用于：
[0114]当所有邻域像素点与所述中心点均不具备相关性时，计算各邻域像素点的平均灰 度值作为所述中心点的灰度值。例如，当所有的邻域像素点的灰度值都为同一定值时，可采 用本实施例的方式获得插入像素点的灰度值。
[0115] 另一个实施例中，所述灰度值获取模块14,进一步用于：
[0116] 当所有邻域像素点与所述中心点均不具备相关性时，增加邻域像素点的个数，并 根据增加的各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性，计算获得所述中心点的灰 度值。
[0117] 例如，可将中心点周围的6个邻域像素点增大至14个，如果增加的所有邻域像素点 依然与所述中心点均不具备相关性，还可继续增加，直至存在与所述中心点均具备相关性 的邻域像素点时，通过与中心点具备相关性的邻域像素点的梯度幅值和方向确定出中心点 的灰度值。
[0118] 以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可 以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单 元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其 中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性 的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0119]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可 借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上 述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该 计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如R0M/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指 令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施 例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0120]最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制;尽管 参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依然可 以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换； 而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和 范围。
【主权项】
1. 一种图像处理方法，其特征在于，包括： 将一插入像素点作为中心点，确定中心点的邻域像素点； 分别计算获得各邻域像素点的梯度幅值及方向； 根据所述各邻域像素点的方向分别计算各邻域像素点与所述中心点的相关性； 综合各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性，计算获得所述中心点的灰度 值，即为所述插入像素点的灰度值； 继续将其它插入像素点作为中心点进行灰度值的计算，并依据计算所得所有插入像素 点的灰度值设定各插入像素点的颜色； 根据所述各插入像素点及其颜色、原始像素点及其颜色得到分辨率增大后的图像； 其中，所述相关性根据所述邻域像素点的方向是否经过中心点以及经过中心点的位置 计算确定。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算获得各邻域像素点的梯度幅 值及方向，进一步包括：白' 白'3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各邻域像素点的方向分别计 算各邻域像素点与所述中心点的相关性，进一步包括： 将每个邻域像素点定义为Ixl的矩形，当所述邻域像素点的方向θΡι位于关性符号。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述各邻域像素点的方向分别计 算各邻域像素点与所述中心点的相关性，进一步包括： 根据所述邻域像素点的方向的范围，计算所述邻域像素点与中心点的相关性强度 根据所述邻域像素点的相关性符号和相关性强度共同确定出所述邻域像素点与所述中心 点的相关性。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合各邻域像素点的梯度幅值及与所 述中心点的相关性，计算获得所述中心点的灰度值，进一步包括： 根据汁算所述中心点的灰度值，其中PQ表示中心点的 灰度值，η表示邻域像素点的个数，〇?ρ?表示第i个邻域像素点的梯度幅值，表示第i个邻 域像素点的相关性强度，sPi表示第i个邻域像素点的相关性符号。6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合各邻域像素点的梯度幅值及与所 述中心点的相关性，计算获得所述中心点的灰度值，进一步包括： 当所有邻域像素点与所述中心点均不具备相关性时，计算各邻域像素点的平均灰度值 作为所述中心点的灰度值。7. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合各邻域像素点的梯度幅值及与所 述中心点的相关性，计算获得所述中心点的灰度值，进一步包括： 当所有邻域像素点与所述中心点均不具备相关性时，增加邻域像素点的个数，并根据 增加的各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性，计算获得所述中心点的灰度 值。8. -种图像处理装置，其特征在于，包括： 设定模块，用于将一插入像素点作为中心点，确定中心点的邻域像素点； 梯度方向获取模块，用于分别计算获得各邻域像素点的梯度幅值及方向； 相关性获取模块，用于根据所述各邻域像素点的方向分别计算各邻域像素点与所述中 心点的相关性； 灰度值获取模块，用于综合各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性，计算 获得所述中心点的灰度值，即为所述插入像素点的灰度值； 调度模块，用于继续将其它插入像素点作为中心点进行灰度值的计算，并依据计算所 得所有插入像素点的灰度值设定各插入像素点的颜色； 插值模块，用于根据所述各插入像素点及其颜色、原始像素点及其颜色得到分辨率增 大后的图像； 其中，所述相关性根据所述邻域像素点的方向是否经过中心点以及经过中心点的位置 计算确定。9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述梯度方向获取模块，进一步用于： I的梯度df1，其中，31、32、33、38^4心分别为与所述邻域像素点邻域的原始像素点的灰度值；10. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述相关性获取模块，进一步用于： 将每个邻域像素点定义为Ixl的矩形，当所述邻域像素点的方向位于关性符号。11. 根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述相关性获取模块，进一步用于： 根据所述邻域像素点的方向的范围，计算所述邻域像素点与中心点的相关性强度· 根据所述邻域像素点的相关性符号和相关性强度共同确定出所述邻域像素点与所述中心 点的相关性。12. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述灰度值获取模块，进一步用于： 根老卜算所述中心点的灰度值，其中PQ表示中心点的 灰度值，η表示邻域像素点的个数，表示第i个邻域像素点的梯度幅值，％r表示第i个邻 域像素点的相关性强度，5ΡΓ表示第i个邻域像素点的相关性符号。13. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述灰度值获取模块，进一步用于： 当所有邻域像素点与所述中心点均不具备相关性时，计算各邻域像素点的平均灰度值 作为所述中心点的灰度值。14. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述灰度值获取模块，进一步用于： 当所有邻域像素点与所述中心点均不具备相关性时，增加邻域像素点的个数，并根据 增加的各邻域像素点的梯度幅值及与所述中心点的相关性，计算获得所述中心点的灰度 值。
【文档编号】G06T3/40GK105894450SQ201510892175
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2015年12月7日
【发明人】杨帆, 刘阳, 蔡砚刚, 白茂生, 魏伟
【申请人】乐视云计算有限公司