基于非显性点判断的图像处理方法、设备及可读存储介质与流程

1.本技术涉及图像处理领域，特别是涉及一种基于非显性点判断的图像处理方法、设备及可读存储介质。


背景技术：

2.拍摄技术及网络带宽的迅速发展，拍摄或传输的图像可以达到4k *4k的分辨率，在显示器需要显示的像素达到千万以上数量级别。但当将图像通过显示屏进行显示时，如目前广泛应用的lcd、oled、miniled、microled等显示屏，如果分辨率达不到图像本身的分辨率时，将无法高保真地显示图像。
3.图像与显示屏的分辨率不匹配，使得显示效果受到显示屏分辨率的较大限制。例如，当将一幅1920*1080的图像通过智能手表界面进行显示时，就需要对待显示的图像进行处理，使得其能够适配手表显示屏界面的分辨率。早期的做法是将显示图像直接拉伸或缩小到屏幕对应的分辨率，或者将显示图像的周围补充黑画面，但是上面两种方式都会影响显示效果或损失图像信息，影响观看体验。目前，业界通常通过各种下采样的压缩算法使形成的低分辨图像尽可能包含原始高分辨图像的相关信息，或提高边缘清晰度，例如申请号为cn201610562758.3的中国申请专利所提供的技术方案。此外，还有通过删除图像中相邻像素间的相关性引起的空间冗余，或图像序列中不同帧之间的相关性引起的时间冗余，或不同彩色平面或频谱带的相关性引起的频谱冗余，从而减少图像显示所需的比特数。
4.与此同时，显示技术也在飞速发展中。microled技术，被誉为下一代完美显示技术，自从2018年随着三星、索尼等大厂陆续推出相关概念性产品，其相关技术及应用市场正在加速成形。microled技术，即led微缩化和矩阵化技术，是将led单元都微缩到了微米级别，将它们以数百万个组成的矩阵进行排布，再将其密封在同一基板透明玻璃上，实现每个像素图元单独定址，单独驱动点亮，具有高亮度、高对比度、高清晰度、可靠性强、反应时间快、更加节能、更低功耗等特性。同时，microled还具有超薄、柔性、可折叠、透明等特性，这也为未来的智能手机、可穿戴设备、汽车信息娱乐系统、虚拟现实设备等带来了开发空间。尤其是在vr/ar/mr等方面具有显著的优势，这一优势将拓展显示产业向微显示技术领域迅速发展。
5.在微显示领域，对视在分辨率要求更高，但受限于led单元小型化和像素电路微型化的难度，显示器物理分辨率的提升存在一定的技术瓶颈，而使用现有显示器件的话，就需要通过图像处理技术来改善现有技术限制带来的图像显示效果恶化。
6.公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。


技术实现要素：

7.为了解决以上技术问题，本发明提供了一种基于非显性点判断的图像处理方法、
设备及可读存储介质。
8.根据本发明的一方面，提供了一种基于非显性点判断的图像处理方法，包括：获取待处理图像；采用逐行和/或逐列扫描的方式进行采样，根据输出像素点与对应的至少一个采样点的映射距离，获取在同行和/或同列采样过程中的非显性点；基于非显性点的像素值，判断其是否为特异点；根据判断结果，确定输出像素点的像素值。
9.根据本发明的一方面，提供了一种图像处理设备，包括：预处理模块，用于获取待处理图像；采用逐行和/或逐列扫描的方式进行采样，根据输出像素点与对应的至少一个采样点的映射距离，获取在同行和/或同列采样过程中的非显性点；像素计算模块，基于非显性点的像素值，判断其是否为特异点，并根据判断结果，确定输出像素点的像素值；绘制模块，用于根据所述像素计算模块获得的结果，绘制输出图像。
10.根据本发明的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储程序数据，该程序数据在运行时，用以执行上述方法。
11.相较于现有技术，本技术先根据映射距离判断出非显性点，接着通过非显性点像素值对其是否为特异点进行判断，从而对可能存在信息丢失的点进行精准的锁定，既不需要对每个采样点进行核验，也能快速地识别出图像发生异变的图块，有效提升计算效率，节省算力。本技术的各实施方式可以复合至现有的图像处理算法，基本不额外增加计算复杂度，同时也能极大改善图像显示效果，具有广泛的应用前景。
12.本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
13.通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
14.图1根据本发明图像处理设备的一种具体实施方式的框架示意图；图2为本发明图像处理方法的一种具体实施方式的流程示意图；图3为本发明图像处理方法的一种具体实施方式中步骤s2的一种流程示意图；图4为本发明图像处理方法的一种具体实施方式中输入像素与输出像素与对应采样点之间的距离的示意图；图5为本发明图像处理方法的一种具体实施方式中步骤s2的一种流程示意图；图6为本发明图像处理方法的一种具体实施方式中输入像素与输出像素与对应采样点之间的距离的示意图；图7为根据本发明具体实施方式一种图像处理设备的框架示意图；图8为根据本发明具体实施方式一种像素计算模块的框架示意图。
具体实施方式
15.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，使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护
范围做出更为清楚明确的界定。显然，本发明所描述的实施例仅仅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做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。
16.在本技术中，除非另外说明，否则使用“或”意味着“和/或”。此外，术语“包含”以及“包括”和“包括”等其他形式的使用不具限制性。另外，除非另外具体地说明，否则例如“元件”或“组件”等术语涵盖包含一个单元的元件和组件以及包含一个以上单元的元件和组件两者。
17.显示屏的显示分辨率通常采用x轴上的像素点与y轴上的像素点的乘积来表示，例如对于1024*768的显示屏，其水平方向上有1024个像素点，垂直方向上有768个像素点。其中，所述显示介质可以为电子设备的显示屏，或与电子设备连接的其他设备的显示屏，例如手机、智能手表、vr眼镜、可穿戴式设备等。
18.在现有的图像降采样技术中，现有技术中常见的做法是根据采样窗口大小，获取对应的采样点以及每个采样点的映射参数，在每次采样过程中综合考虑采样窗口对应的所有采样点，进而确定输出像素。然而，发明人在多次实践过程中发现，存在一些采样点，虽然每次采样过程中都被计入，但是由于其在每次采样过程中都不占据主导地位，即为非显性点，使得其数据信息未被充分传递至输出图像，从而导致压缩后的图像质量受到影响。
19.基于此，本技术提出了以下发明构思，即在根据采样点计算输出像素时，根据映射距离获取一个或多个在同行和/或同列采样过程中的非显性点，接着判断上述非显性点是否为特异点，当其为特异点时则直接用非显性点的像素值作为输出像素值。通过引入映射距离对采样点进行初步排筛获得非显性点，再判断非显性点是否为特异点，从而能够使得非显性点的数据信息能够被充分地传递至输出图像，有效地提升图像质量。
20.参考图1，根据本发明的一些实施例，提供了一种图像处理设备100，至少可包括：电源110、处理器120、存储器130、显示屏140。
21.可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对所述图像处理设备的具体限定。在本技术另一些实施例中，所述图像处理设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。
22.其中，电源110用于为处理器120、存储器130以及显示屏140等供电。电源110进一步还可包括电池容量监控等。在一些实施例中，电源110可为集成电源，也可为外部供电电源。
23.其中，处理器120可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器120可以包括应用处理器 (application processor，ap)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processing unit，gpu)，图像信号处理器(image signal processor，isp)，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，dsp)，和/或神经网络处理器(neural network processing unit，npu)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。特别的，数字信号处理器可用于处理数字信号，或对频点能量进行傅里叶变换等。视频编解码器可用于对视频信号进行压缩或解压缩。npu通过借鉴生物神经网络结构之间的信号传递模式，基于输入信号实现自主学习，例如可通过npu实现图像识别、语音识别等功能。在某些实施例中，处理器120可进一步包括控制器，用于通过指令操作码和时序
信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制，以实现设定的功能。
24.其中，存储器130可用于存储代码和数据。其中，存储器130可为内部存储，也可包括外部存储器，例如，外部存储器可通过接口与处理器120通信，实现数据和/或代码的存储和读取。存储器130还可包括用于存储计算机可执行程序代码的内部存储装置，实现对操作系统、应用程序等代码的存储。在某些实施例中，处理器120可进一步包括一个或多个用于存储指令和数据的高速缓冲存储器，以便减少重复存取的等待时间。
25.其中，显示屏140可包括显示面板，例如液晶显示屏lcd，有机发光二极管oled，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体amoled，柔性发光二极管fled，miniled，microled，micro oled，量子点发光二极管qled等。在一些实施例中，图像处理设备100可包括一个或多个显示屏140，用于根据输出值对图像进行显示。
26.在某些具体实施方式中，图像处理设备100获取待处理的图像后，通过处理器120采样扫描，计算采样点与输出像素点的映射距离后，获取非显性点，接着判断非显性点是否为特异点。
27.其中，图像处理设备100可通过存储器130提取待处理的图像，也可通过摄像头150捕获图像或视频，还可以通过通信模块160接收待处理的图像。
28.进一步地，在一些实施方式中，图像处理设备100可包括摄像头（图未示出），用以获取静态图像或视频。其中，摄像头至少包括镜头和光学投射结构，使得物体通过镜头生成光学图像投射到例如ccd电荷耦合器件或cmos管等感光元件，并通过感光元件将光信号转换为电信号，接着，对电信号进行加工处理，形成rgb/yuv等格式的图像信号。在一些实施例中，电子设备100可以包括一个或多个摄像头。
29.进一步地，在一些实施方式中，图像处理设备100可包括通信模块（图未示出），用于接收待处理的图像。其中，通信模组采用wifi，蓝牙，nfc，红外等方式与其他设备进行通信，获取待处理的图像。在一些实施例中，通信模块的至少部分功能模块可以被设置于处理器120中，或者与处理器110的部分模块被设置在同一个器件中。
30.参考图2，根据本发明的一个方面，基于图像处理设备100的上述各组件，提供了一种基于非显性点判断的图像处理方法，包括：步骤s1，获取待处理图像。其中，所述待处理图像可来自于视频流的图像帧，也可为摄像头拍摄的图像。
31.具体来说，获取待处理图像可包括：获取由其他设备发送而来的待处理图像，或通过摄像头采集获取，或从视频流中进行截取。例如，在一些实施方式中，步骤s1可通过usb接口或蓝牙、红外、wifi传输等方式，从外部存储设备或者拍摄设备处获取所述待处理图像。在另一些实施方式中，步骤s1也可基于指令通过摄像头进行拍摄，获取图像，或基于指令进行视频摄像获取一组图像帧，并从视频流中截取待处理的图像。
32.进一步地，步骤s1也可包括对待处理图像进行预处理。
33.具体来说，可包括在边界位置进行像素扩充。在一些实施方式中，当将一幅分辨率为1920*1080的待处理图像通过1280*1080的显示屏进行显示，其显示行数不变，因此可通过在待处理图像边界左侧以及边界右侧各补充一列像素位，使得水平方向上的像素点从1920个增加至1922个。在一种具体实施方式中，可通过直接将边界最左/右列的像素点的值复制至左/右侧新增列，以实现新增像素位的扩充。在又一些实施方式中，当将一幅分辨率
为1920*1080的待处理图像通过1280*720的显示屏进行显示，其横向显示行数和纵向显示行数都发生了变化，因此可依次在待处理图像边界左侧和右侧各补充一列像素位，以及在待处理图像边界上侧和下侧各补充一行像素位，使得水平方向上的像素点从1920个增加至1922个，竖直方向上的像素点从1080个增加到1082个。在另一些实施方式中，也可不进行像素扩充。
34.在其他实施方式中，还可包括对图像进行一些其他的预处理。例如，通过噪声去除降低图像中的噪音，提高图像质量；通过锐化滤波增强图像的细节和边缘，提高清晰度；通过边缘检测获取图像中的边缘信息。
35.步骤s2，采用逐行和/或逐列扫描的方式进行采样，根据输出像素点与对应的至少一个采样点的映射距离，获取在同行和/或同列采样过程中非显性点。
36.可以理解的是，像素值用于表示该像素点区域的光学数据信息，例如平均亮度信息，或平均反/透射密度信息等。当采样的输入像素点与输出像素点的映射距离越近，则该输入像素点数据信息对输出像素点像素值的影响就越大；反之亦然。发明人通过多次尝试和反复实验，发现与任一输出像素点的映射距离均为非最近点的采样点，由于其每次采样过程中均不占主导地位，其数据信息有极大概率在传递过程中被抑制，导致数据传输不完整，从而影响输出图像质量。
37.在一些实施方式中，参考图3，步骤s2可包括针对每一个输出像素点执行以下步骤。
38.步骤s310，获取与每个输出像素点对应的一个或多个采样点，计算每个采样点与输出像素点的映射距离。
39.步骤s320，遍历同行/同列的输出像素点，获取一个或多个非显性点。其中，非显性点与任一个输出像素点之间均为非最近映射距离。
40.在一些具体实施方式中，例如，将一幅1920*1080的图像通过1280*1080的显示屏进行展示。参考图4，在采样窗口为4时，以输入像素点为一个单元像素时，设其边长为单位距离1，逐行对输入像素点进行采样，分别计算各个输出像素点与其对应的四个输入像素点之间的映射距离。
41.其中，对于第1位输出像素点，计算其与对应四个输入像素点之间的映射距离|s1|。最终获得，第1位、第2位、第3位、第4位输入像素点与第1位输出像素点的映射距离，分别为|s1|1=1.25，|s1|2=0.25，|s1|3=0.75，|s1|4=1.75。其中，可以看到，距离第1位输出像素点最近的输入像素点为第2位输入像素点。也就是说，此时，第1位、第3位、第4位输入像素点都属于距离第1位输出像素点非最近映射距离的采样点非显性点。
42.对于第2位输出像素点，其分别对应于第2位、第3位、第4位、第5位输入像素点。经过计算，映射距离分别为|s2|2=1.75，|s2|3=0.75，|s2|4=0.25，|s2|5=1.25。其中，距离第2位输出像素点最近的输入像素点为第4位输入像素点，即其对应输入像素点的第3个。此时，第2位、第3位、第5位输入像素点都属于距离第2位输出像素点非最近映射距离的采样点，但是第2位输入像素点是距离第1位输出像素点最近的采样点，因此，排除第2位输入像素点非显性点。也就是说，只要在一次采样过程中与对应输出像素点的映射距离为最短，那么该采样点就不属于非显性点。
43.接着，遍历该行的所有输出像素点，获取与任一输出像素点的映射距离均为非最
近点的采样点，即为非显性点。
44.距离输出像素点的映射距离越近，则采样点的数据信息会被越多地传递给输出像素点，因此，只要在任一次采样过程中与输出像素点的映射距离为最近的采样点，其绝大部分数据信息都会被有效地传递至输出像素点。而只有与任一输出像素点的映射距离均为非最近点的采样点，其数据信息会在传递过程中有极大概率被抑制或丢失。当这样的采样点承载着重要的图像元素时，其数据信息的遗漏将会导致图像质量的明显下降。因此，有必要对这样的采样点进行单独处理。
45.在另一些实施方式中，参考图5，步骤s2还可包括：步骤s400，按照待处理图像与输出图像之间的压缩比，将输出像素点划分为至少一个像素包。针对单个像素包中的每个输出像素点，执行以下步骤，直至遍历像素包中的所有输出像素点。
46.步骤s410，计算一个或多个采样点与输出像素点的映射距离。
47.步骤s420，遍历像素包中的所有输出像素点，获取一个或多个非显性点。其中，非显性点与任一个输出像素点之间均为非最近映射距离。
48.由于按照压缩比划分形成像素包，使得像素包中的输出像素点与其采样点之间的映射关系，具有一定的重复性，因此，一旦确定了单个像素包中非显性点的出现规律，即可将其复用至其他像素包，从而便捷地非显性点获取该行/该列对应的一个或多个非显性点，有效减少计算力，节省算力和存储量。
49.仍以上述示例进行说明。
50.由于需要将图像由1920*1080压缩至1280*1080，也就是说，列方向上保持不变而行方向上存在2/3的压缩。根据图像的压缩比，可将行方向上的输出像素点划分为多个像素包，其中，每个像素包包含两个输出像素点。每个像素包呈现相似的映射规律。例如参考图6，第1位输出像素点和第2位输出像素点构成一个像素包，第3位输出像素点和第4位输出像素点构成一个像素包，依次类推。
51.对于第1位输出像素点，与其映射距离非最近的为第1位、第3位和第4位输入像素点，其中第1位输入像素点为扩充像素点，不作为非显性点；对于第2位输出像素点，与其映射距离非最近的为第2位、第3位、第5位输入像素点。由于第2位输入像素点与第1位输出像素点映射距离最近，且第4位输入像素点与第2位输出像素点映射距离最近，因此，第2位和第4位输入像素点不属于非显性点。也就是说，在第1个像素包的采样过程中，第3位输入像素点始终未距离任一输出点最近，因此第3位输入像素点为非显性点。
52.继续对第3位输出像素点和第4位输出像素点进行处理。对于第3位输出像素点，映射距离非最近的采样点为第4位、第6位、第7位输入像素点。而与第4位输出像素点映射距离非最近的为第5位、第6位、第8位输入像素点。由于第5位输入像素点与第3位输出像素点映射距离最近，第7位输入像素点与第4位输出像素点映射距离最近，且第4位输入像素点与第2位输出像素点映射距离最近，因此，分别排除第4位、第5位和第7位输入像素点。由此，获得第2个像素包的采样过程中，对应的非显性点为第6位像素点。
53.对于其他像素包，也可以类似推理获得其对应的非显性点。由于每个像素包呈现相似的映射规律，当获取单个输出像素包中对应的一个或多个非显性点之后，即可按照位序对应关系，获取其他输出像素包所对应的一个或多个非显性点。
54.应能理解，在其他实施方式中，步骤s2也可按照其他的规律将输出像素点划分为
多个像素包，并且使得单个输出像素包中非显性点的出现位次规律可被复用至其他输出像素包，从而能够快捷地获取非显性点，节省算力。输出像素点是否划分为多个具有相似映射规律的像素包，或者采用何种方式进行划分，并不应对本技术发明构思造成影响。
55.发明人通过多次实验和推演，进一步总结出，在压缩比为2/3的情况下，步骤s2可包括：计算输出像素点与采样点的映射距离，将映射距离次近的采样点作为非显性点。
56.确定非显性点之后，执行步骤s3，基于该非显性点的像素值，判断其是否为特异点。
57.在一些实施方式中，当非显性点只有一个时，先计算该非显性点与其任一相邻输入像素点的像素值差异，将该差异作为该非显性点的特异值。接着，判断该特异值是否超过设定阈值；如果超过设定阈值，则该非显性点即为特异点。
58.具体来说，例如，参考图6，非显性点第3位输入像素点为非显性点，则计算该输入像素点的像素值v(3)与其相邻输入像素点的像素值v(2)和v(4)的差异值v'，即v'=|v(3)
ꢀ‑ꢀ
v(2)|或者v'=|v(3)
‑ꢀ
v(4)|。接着，判断该差异值v'是否超过设定的阈值，如超过设定阈值，则该输入像素点的像素值即为特异值。
59.当该采样点为特异点时，意味着其与至少一个临近的采样点存在着肉眼无法忽视的较大视觉差异，有可能是图像的色块或线条切换，或者图像元素的更替。并且，由于该采样点为非显性点，在任一次采样过程中都无法占据主导地位，其数据信息无法被完整传递至输出图像，造成输出图像与原始的待处理图像之间存在一个或多个视觉差异位置，从而影响图像的输出质量。
60.在一些实施方式中，可根据待处理图像中输入像素点的像素平均值或最大值或最小值确定该设定阈值。例如，可设定阈值为16，则判断差异值v'是否大于16，当差异值v'大于16时，即该输入像素点为特异点。在其他实施方式中，也可根据人眼可以辨别的色差或其他方式确定所述设定阈值。
61.在其他的实施方式中，也可通过其他的方式对该非显性点是否为特异点进行判断。例如以该非显性点与任一相邻采样点的像素值差异，与该非显性点的像素值比值，是否超过设定比例，判断该非显性点是否为特异点。或者也可采用其他方式对采样点是否为特异点进行判断，具体判断方式并不应对本技术发明构思造成限制。
62.在另一些实施方式中，当存在不止一个非显性点的特异值超过设定阈值时，则将与设定阈值相差最大的非显性点作为特异点。
63.非显性点判断出特异点之后，采用步骤s4，将该特异点的像素值作为输出像素点的像素值。
64.具体来说，参考图6，当判断第3位输入像素点为特异点之后，将第3位输入像素点的像素值作为第1位输出像素点的像素值。
65.进一步地，由于将特异点的像素值作为输出像素点的像素值，该特异点的数据信息已被完全传递。为了避免过度传递，还可以从前后的采样过程中将该特异点剔除，使输出图像更接近于原始的待处理图像。
66.在一些实施方式中，步骤s4可包括：在当前以及此后的采样过程中，剔除本次采样过程中所确定的特异点，根据剔除后的采样点重新计算输出像素值。
67.在另一些实施方式中，步骤s4还可包括：当确定特异点后，从在本次采样之前涉及
到该特异点的采样过程中，剔除该特异点，具体来说，对于包含该特异点的其他采样过程，去除该特异点后再判断非显性点或特异点，或重新计算各采样点对应的映射距离或映射参数。
68.例如，参考图6，当将第3位输入像素点的像素值作为第1位输出像素点的像素值时，非显性点为了避免过度传递，则在对第2位及后续输出像素点的计算中剔除掉第3位输入像素点，不予考虑。
69.在其它实施方式中，步骤s4还可包括：当该采样点为非特异点，按照原有输出像素的计算方法进行计算。例如，原有输出像素值计算方法可能根据采样窗口分别获取对应的多个采样点，分别计算各采样点的映射参数，并根据映射参数及采样点像素值计算输出像素值。
70.参考图7，根据本发明的另一方面，图像处理设备100进一步可包括：预处理模块710，用于获取待处理图像，并对待处理图像进行预处理；采样模块720，采用逐行和/或逐列扫描的方式进行采样，根据输出像素点与对应的至少一个采样点的映射距离，获取在同行和/或同列采样过程中非显性点；像素计算模块730，基于非显性点的像素值判断其是否为特异点，并根据判断结果，确定输出像素点的像素值；绘制模块740，用于根据像素计算模块730获得的结果，绘制输出图像。
71.在一些实施方式中，采样模块720可包括计算采样点与输出像素点之间的映射距离。进一步地，采样模块720可包括按照采样窗口大小，比较与输出像素点对应的多个采样点的映射距离，确定非显性点。
72.在一些实施方式中，采样模块720可包括：获取与每个输出像素点对应的一个或多个采样点，计算每个采样点与输出像素点的映射距离；遍历同行/同列的输出像素点，获取一个或多个非显性点。
73.在一些实施方式中，采样模块720可包括：按照待处理图像与输出图像之间的压缩比，将输出像素点划分为至少一个像素包，针对单个像素包中的每个输出像素点，执行以下步骤：计算一个或多个采样点与输出像素点的映射距离；遍历像素包中的所有输出像素点，获取一个或多个非显性点。
74.所述采样模块进一步还可包括：当行或列的压缩比为2:3时，将映射距离为次近的采样点作为非显性点。
75.在一些实施方式中，参考图8，像素计算模块730可包括：特异值计算单元810，适于计算非显性点的特异值；判断单元820，适于根据特异值计算单元810的计算结果，通过将其和设定阈值进行比较，判断该非显性点是否为特异点。
76.在一些实施方式中，特异值计算模块810可为差值计算单元，适于计算非显性点与任一相邻像素点的像素值差值。在其他实施方式中，特异值计算模块810也可为比值计算单元，或方差计算单元。
77.在一些实施方式中，判断单元820进一步可包括：当计算结果超过设定阈值时，进一步判断非显性点是否唯一，若唯一则该非显性点为特异点；若不唯一，则进一步判断各非显性点差值相较设定阈值的差距，差距最大的一个非显性点为特异点。
78.在一些实施方式中，像素计算模块730进一步还包括：当确定特异点后，从在本次
采样之前涉及到该特异点的采样过程中，剔除该特异点。具体来说，对于包含该特异点的其他采样过程，去除该特异点后再判断非显性点或特异点，或重新计算各采样点对应的映射距离或映射参数。
79.可以理解的是，本发明实施例示意的各模块间的连接关系，只是示意性说明，并不构成对图像处理设备100的结构限定。在本技术另一些实施例中，也可以采用与上述实施例中不同的模块连接方式，或硬件与软件相结合的模块组合。例如，也可通过摄像头或视频编解码器等实现待处理图像的获取。
80.此外，根据本发明的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，存储程序数据，该程序数据在运行时，用以执行本技术方法的上述各个实施方式。
81.相较于现有技术，本技术通过对待处理图像逐行或逐列单独扫描，先根据映射距离确定非显性点，接着根据非显性点像素值判断该非显性点是否为特异点，当其为特异点时则直接用该非显性点的像素值作为输出像素值，最终生成输出图像。通过特异点的排查和赋值，能够使得包含图像关键信息的图像点尽可能地无遗漏被传输至输出图像，从而极大提升图像质量。并且由于引入映射距离对可能存在信息丢失的点进行精准的锁定，既不需要对每个采样点进行核验，也能快速地识别出图像发生异变的图块，有效提升计算效率，节省算力。本技术的各实施方式可以复合至现有的图像处理算法，基本不额外增加计算复杂度，同时也能极大改善图像显示效果，具有广泛的应用前景。
82.以上仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于非显性点判断的图像处理方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；采用逐行和/或逐列扫描的方式进行采样，根据输出像素点与对应的至少一个采样点的映射距离，获取在同行和/或同列采样过程中的非显性点；基于非显性点的像素值，判断其是否为特异点；根据判断结果，确定输出像素点的像素值。2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述非显性点与任一个输出像素点之间均为非最近映射距离。3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取在同行和/或同列采样过程中的非显性点包括：获取与每个输出像素点对应的一个或多个采样点，计算每个采样点与输出像素点的映射距离；遍历同行/同列的输出像素点，获取一个或多个非显性点。4.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取在同行和/或同列采样过程中的非显性点包括：按照待处理图像与输出图像之间的压缩比，将输出像素点划分为至少一个像素包，针对单个像素包中的每个输出像素点，执行以下步骤：计算一个或多个采样点与输出像素点的映射距离；遍历像素包中的所有输出像素点，获取一个或多个非显性点。5.如权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，当行或列的压缩比为2:3时，非显性点为映射距离为次近的采样点。6.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于非显性点的像素值判断其是否为特异点包括：基于所述非显性点的像素值计算其特异值，判断该特异值是否超过设定阈值；当超过设定阈值时，则该非显性点为特异点。7.如权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，当所述非显性点只有一个时，计算该非显性点与其任一相邻输入像素点的像素值差异，将所述像素值差异作为该非显性点的特异值。8.如权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，当存在不止一个非显性点的特异值超过设定阈值时，与设定阈值相差最大的非显性点作为特异点。9.如权利要求6至8中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，根据以下的一种或组合确定所述设定阈值：待处理图像中输入像素点的像素平均值、最大值、最小值、人眼可辨别的色差。10.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据判断结果确定输出像素点的像素值包括：将特异点的像素值作为输出像素点的像素值。11.如权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，进一步包括：在当前以及此后的采样过程中，剔除所确定的特异点，根据剔除后的采样点重新计算。12.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取待处理图像包括以下一种或组合：获取由其他设备发送而来的待处理图像，或通过摄像头采集获取，或从视频流中进行截取。
13.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取待处理图像进一步包括对所述待处理图像进行预处理，包括在边界位置进行像素扩充。14.一种图像处理设备，其特征在于，包括：预处理模块，用于获取待处理图像；采样模块，采用逐行和/或逐列扫描的方式进行采样，根据输出像素点与对应的至少一个采样点的映射距离，获取在同行和/或同列采样过程中的非显性点；其中，所述非显性点与任一个输出像素点之间均为非最近映射距离；像素计算模块，基于非显性点的像素值判断其是否为特异点，并根据判断结果，确定输出像素点的像素值；绘制模块，用于根据所述像素计算模块获得的结果，绘制输出图像。15.如权利要求14所述的图像处理设备，其特征在于，所述采样模块进一步包括：计算采样点与输出像素点之间的映射距离；比较与输出像素点对应的多个采样点的映射距离，确定非显性点。16.如权利要求15所述的图像处理设备，其特征在于，所述采样模块进一步包括：获取与每个输出像素点对应的一个或多个采样点，计算每个采样点与输出像素点的映射距离；遍历同行/同列的输出像素点，获取一个或多个非显性点。17.如权利要求15所述的图像处理设备，其特征在于，所述采样模块进一步包括：按照待处理图像与输出图像之间的压缩比，将输出像素点划分为至少一个像素包，针对单个像素包中的每个输出像素点，执行以下步骤：计算一个或多个采样点与输出像素点的映射距离；遍历像素包中的所有输出像素点，获取一个或多个非显性点。18.如权利要求14所述的图像处理设备，其特征在于，所述采样模块进一步包括：当行或列的压缩比为2:3时，非显性点为映射距离为次近的采样点。19.如权利要求14所述的图像处理设备，其特征在于，所述像素计算模块包括：特异值计算单元，适于计算非显性点的特异值；判断单元，适于根据所述特异值计算单元的计算结果，通过将其和设定阈值进行比较，判断该非显性点是否为特异点。20.如权利要求19所述的图像处理设备，其特征在于，所述特异值计算模块包括：差值计算单元，适于计算非显性点与任一相邻像素点的像素值差值。21.如权利要求19所述的图像处理设备，其特征在于，所述判断单元进一步包括：当计算结果超过设定阈值时，进一步判断非显性点是否唯一，若唯一则该非显性点为特异点；若不唯一，则进一步判断各非显性点差值相较设定阈值的差距，差距最大的一个非显性点为特异点。22.如权利要求14所述的图像处理设备，其特征在于，所述像素计算模块进一步包括：当确定特异点后，对于包含该特异点的其他采样过程，剔除该特异点。23.一种计算机可读存储介质，存储程序数据，该程序数据在运行时，用以执行如权利要求1-13中任一项所述的方法。

技术总结
一种基于非显性点判断的图像处理方法、设备及可读存储介质，其中，所述方法包括：获取待处理图像；采用逐行和/或逐列扫描的方式进行采样，根据输出像素点与对应的至少一个采样点的映射距离，获取在同行和/或同列采样过程中的非显性点；基于非显性点的像素值，判断其是否为特异点；根据判断结果，确定输出像素点的像素值。上述方法不仅能够有效地提升计算速度，节省算力，还能提升图像处理的质量。还能提升图像处理的质量。还能提升图像处理的质量。


技术研发人员：高蓉 覃正才
受保护的技术使用者：欣瑞华微电子（上海）有限公司
技术研发日：2023.09.05
技术公布日：2023/10/11