CN113962856A - 图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括：根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸和映射关系，根据映射关系确定在原始图像中的每个目标像素点对应的映射位置，并确定原始图像中映射位置对应的近邻原始像素点，将以近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域，确定包括映射位置的目标子区域，并将目标子区域的指定顶点作为映射位置对应的近邻位置，根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值，根据每个目标像素点的像素值，生成目标图像，并对目标图像执行处理指令，以根据处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。

Description

图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，具体地，涉及一种图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备。

背景技术

随着我国汽车保有量的不断升高，道路交通安全的形势愈发严峻。为了减少交通安全事故、改善驾驶体验、提高交通效率，自动驾驶技术得到了广泛关注。自动驾驶技术中，车辆通常需要采集周围的环境图像，并对环境图像进行处理。在图像处理的过程中，经常存在对环境图像进行尺度变换的需求。通常情况下，可以采用最近邻插值的方式或者线性插值的方式对图像进行尺度变换。然而，最近邻插值的方式得到的图像质量较差，丢失了图像的细节，甚至会出现较明显的锯齿，降低了图像处理的准确度，无法满足自动驾驶的需求。而线性插值的方式得到的图像由于低通滤波效应，会比较模糊，同样降低了图像处理的准确度，无法满足自动驾驶的需求。

发明内容

本公开的目的是提供一种图像的处理方法、装置、存储介质和电子设备，以部分地解决相关技术中存在的上述问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像的处理方法，所述方法包括：

根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据所述目标尺寸和所述原始尺寸确定映射关系；

针对所述目标图像中的每个目标像素点，根据所述映射关系确定在所述原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，并确定所述原始图像中所述映射位置对应的近邻原始像素点；

将以所述近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域；

确定包括所述映射位置的目标子区域，并将所述目标子区域的指定顶点作为所述映射位置对应的近邻位置；

根据所述近邻位置与所述近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值；

根据每个所述目标像素点的像素值，生成所述目标图像，并对所述目标图像执行所述处理指令，以根据所述处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。

可选地，所述确定包括所述映射位置的目标子区域，并将所述目标子区域的指定顶点作为所述映射位置对应的近邻位置，包括：

根据近邻原始像素点的位置，确定所述每个所述子区域的位置范围；

将位置范围包括所述映射位置的子区域，作为所述目标子区域；

将所述目标子区域的指定顶点作为所述近邻位置。

可选地，所述根据所述近邻位置与所述近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值，包括：

根据所述近邻原始像素点的像素值，对所述近邻位置进行插值处理，以得到所述近邻位置的像素值；

将所述近邻位置的像素值，作为所述目标像素点的像素值。

可选地，子区域的数量为指定数量的平方，所述指定数量为2的N次幂，N为大于或等于2的自然数；

所述根据所述近邻原始像素点的像素值，对所述近邻位置进行插值处理，以得到所述近邻位置的像素值，包括：

根据所述指定数量确定全局系数；

根据所述近邻位置，确定每个所述近邻原始像素点对应的局部系数；

根据每个所述近邻原始像素点的像素值以及对应的局部系数，和所述全局系数，对所述近邻位置进行插值处理，得到所述近邻位置的像素值。

可选地，所述根据所述近邻位置，确定每个所述近邻原始像素点对应的局部系数，包括：

根据所述近邻位置与每个所述近邻原始像素点的距离，确定该近邻原始像素点对应的局部系数；

所述根据每个所述近邻原始像素点的像素值以及对应的局部系数，和所述全局系数，对所述近邻位置进行插值处理，得到所述近邻位置的像素值，包括：

将每个所述近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积求和，以得到求和结果；

将所述求和结果与所述全局系数的乘积，作为到所述近邻位置的像素值。

可选地，通过移位操作求得每个所述近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积；

通过移位操作求得所述求和结果与所述全局系数的乘积。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像的处理装置，所述装置包括：

缩放模块，用于根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据所述目标尺寸和所述原始尺寸确定映射关系；

映射模块，用于针对所述目标图像中的每个目标像素点，根据所述映射关系确定在所述原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，并确定所述原始图像中所述映射位置对应的近邻原始像素点；

划分模块，用于将以所述近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域；

位置确定模块，用于确定包括所述映射位置的目标子区域，并将所述目标子区域的指定顶点作为所述映射位置对应的近邻位置；

像素值确定模块，用于根据所述近邻位置与所述近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值；

处理模块，用于根据每个所述目标像素点的像素值，生成所述目标图像，并对所述目标图像执行所述处理指令，以根据所述处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。

可选地，所述位置确定模块包括：

第一确定子模块，用于根据近邻原始像素点的位置，确定所述每个所述子区域的位置范围；

第二确定子模块，用于将位置范围包括所述映射位置的子区域，作为所述目标子区域；

第三确定子模块，用于将所述目标子区域的指定顶点作为所述近邻位置。

可选地，所述像素值确定模块用于：

根据所述近邻原始像素点的像素值，对所述近邻位置进行插值处理，以得到所述近邻位置的像素值；将所述近邻位置的像素值，作为所述目标像素点的像素值。

可选地，子区域的数量为指定数量的平方，所述指定数量为2的N次幂，N为大于或等于2的自然数；

所述像素值确定模块包括：

全局系数确定子模块，用于根据所述指定数量确定全局系数；

局部系数确定子模块，用于根据所述近邻位置，确定每个所述近邻原始像素点对应的局部系数；

像素值确定子模块，用于根据每个所述近邻原始像素点的像素值以及对应的局部系数，和所述全局系数，对所述近邻位置进行插值处理，得到所述近邻位置的像素值。

可选地，所述局部系数确定子模块用于：

根据所述近邻位置与每个所述近邻原始像素点的距离，确定该近邻原始像素点对应的局部系数；

所述像素值确定子模块用于：

将每个所述近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积求和，以得到求和结果；

将所述求和结果与所述全局系数的乘积，作为到所述近邻位置的像素值。

可选地，通过移位操作求得每个所述近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积；通过移位操作求得所述求和结果与所述全局系数的乘积。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面所述方法的步骤。

通过上述技术方案，本公开首先根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据目标尺寸和原始尺寸确定映射关系。之后，针对目标图像中的每个目标像素点，根据映射关系确定在原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，以及映射位置对应的近邻原始像素点，从而将以近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域。再将包括映射位置的目标子区域的指定顶点作为映射位置对应的近邻位置，并根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值，最后根据每个目标像素点的像素值，生成目标图像，并对目标图像执行处理指令，从而根据处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。本公开能够使目标图像保留原始图像的细节，提高了图像质量，同时能够改善低通滤波效应，提高了目标图像的清晰度，从而保证图像处理的准确度，以满足自动驾驶的需求。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像的处理方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的原始图像的示意图；

图3是根据一示例性实施例示出的另一种图像的处理方法的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的另一种图像的处理方法的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的原始图像的示意图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种图像的处理装置的框图；

图7是根据一示例性实施例示出的另一种图像的处理装置的框图；

图8是根据一示例性实施例示出的另一种图像的处理装置的框图；

图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开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、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像的处理方法的流程图，如图1所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤101，根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据目标尺寸和原始尺寸确定映射关系。

举例来说，可以先获取需要进行缩放的原始图像和处理指令指定的缩放比例，原始图像例如可以是车辆实时采集周围的环境图像，也可以是终端设备采集的图像(例如拍摄的照片，或者拍摄的视频中的某一帧)，还可以是用户在终端设备上选择的图像(例如在终端设备的显示界面上选择的图像)。处理指令可以理解为用于进行图像处理的指令，处理指令能够指示缩放比例，还可以指示图像处理的算法、图像处理的对象、图像处理的精度等。处理指令例如可以是车辆在自动驾驶过程中，采集到环境图像后触发的。其中，缩放比例用于指示原始图像，与对原始图像进行缩放后得到的目标图像之间的比例，例如可以是50％(即对原始图像进行缩小)或者120％(即对原始图像进行放大)。之后，可以根据原始图像的原始尺寸和指定的缩放比例，确定对原始图像进行缩放后得到的目标图像的目标尺寸。可以将原始尺寸与缩放比例相乘，以确定目标尺寸。进一步的，还可以根据目标尺寸和原始尺寸确定映射关系。映射关系可以理解为，目标图像中的每个目标像素点，与原始图像中每个位置的对应关系，也就是说，映射关系能够指示目标图像中的每个目标像素点，映射到原始图像上的位置(即下文所述的映射位置)。需要说明的是，目标图像、原始图像中像素点的坐标均为整数，映射位置的坐标可以为浮点数。例如，原始尺寸为200*200，缩放比例为85％，那么目标尺寸即为170*170。以目标图像中坐标为(27,36)的目标像素点来举例，将该目标像素点映射到原始图像上的位置为(27,36)/85％＝(31.765,42.353)。

步骤102，针对目标图像中的每个目标像素点，根据映射关系确定在原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，并确定原始图像中映射位置对应的近邻原始像素点。

步骤103，将以近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域。

示例的，针对目标图像中的每个目标像素点，可以先根据映射关系确定在原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，然后确定原始图像中映射位置对应的近邻原始像素点。近邻原始像素点可以理解为原始图像中，与映射位置之间的距离最近的四个像素点，也就是说，映射位置位于以四个近邻原始像素点为顶点划分出的矩形区域内，该矩形区域即为映射区域。以图2所示的原始图像为例，映射位置为a点，那么四个近邻原始像素点分别为A点、B点、C点和D点，若A点的坐标为(i,j)，那么B点的坐标为(i,j+1)，C点的坐标为(i+1,j)，D点的坐标为(i+1,j+1)，其中，i和j均为整数。

在确定近邻原始像素点之后，可以将以近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域。以四个近邻原始像素点为顶点的映射区域为矩形，可以将映射区域划分为n*n个子区域，每个子区域的大小相同。例如，可以划分为4*4个子区域，或者16*16个子区域等。其中，每个子区域的顶点的坐标可以根据四个近邻原始像素点的坐标确定。同样以图2所示的原始图像为例，映射区域为A点、B点、C点和D点组成的矩形ABCD，将映射区域划分为4*4个子区域，即1-16所标出的16个子区域。其中，标号为2的子区域，位于左上角的顶点的坐标为(i+1/4,j)，位于右上角的顶点的坐标为(i+1/2,j)，位于左下角的顶点的坐标为(i+1/4,j+1/4)，位于右下角的顶点的坐标为(i+1/2,j+1/4)。

步骤104，确定包括映射位置的目标子区域，并将目标子区域的指定顶点作为映射位置对应的近邻位置。

步骤105，根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值。

示例的，可以根据映射位置的坐标，在多个子区域中确定包括了映射位置的目标子区域，并将目标子区域的指定顶点作为映射位置对应的近邻位置。其中，指定顶点可以是目标子区域位于左上角的顶点，也可以是目标子区域位于右上角、左下角或者右下角的顶点，本公开对此不作具体限定。同样以图2所示的原始图像为例，包括a点的目标子区域为标号为6的子区域，若指定顶点为目标子区域位于左上角的顶点，那么近邻位置即为a’点。进一步的，可以根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值。由于近邻位置为目标子区域的一个顶点，因此，可以根据近邻原始像素点的坐标确定近邻位置的坐标，从而可以根据近邻原始像素点的像素值确定近邻位置的像素值，并将近邻位置的像素值作为目标图像中该目标像素点的像素值。具体的，可以按照预设的线性插值算法(例如可以是双线性插值或者三次插值等)，计算近邻位置的像素值，从而得到该目标像素点的像素值。

步骤106，根据每个目标像素点的像素值，生成目标图像，并对目标图像执行处理指令，以根据处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。

示例的，在得到每个目标像素点的像素值之后，即可生成目标图像。之后，可以对目标图像执行处理指令，以根据处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。可以理解为，在得到目标图像之后，对目标图像进行图像处理，并将处理结果反馈至车辆，相应的，车辆可以根据处理结果满足自动驾驶需求。图像处理的过程例如可以是对目标图像进行滤波、识别、特征提取等处理，本公开对此不作具体限定。相比于线性插值的方式，本实施例中将目标子区域的指定顶点作为近邻位置，以代替映射位置，可以改善低通滤波效应，提高目标图像的清晰度。同时，相比于最近邻插值的方式，本实施例中根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值，能够保留更多的图像细节，提高目标图像的质量。相应的，高质量的目标图像，能够保证图像处理的准确度，从而满足车辆自动驾驶的需求。

综上所述，本公开首先根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据目标尺寸和原始尺寸确定映射关系。之后，针对目标图像中的每个目标像素点，根据映射关系确定在原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，以及映射位置对应的近邻原始像素点，从而将以近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域。再将包括映射位置的目标子区域的指定顶点作为映射位置对应的近邻位置，并根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值，最后根据每个目标像素点的像素值，生成目标图像，并对目标图像执行处理指令，从而根据处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。本公开能够使目标图像保留原始图像的细节，提高了图像质量，同时能够改善低通滤波效应，提高了目标图像的清晰度，从而保证图像处理的准确度，以满足自动驾驶的需求。

图3是根据一示例性实施例示出的另一种图像的处理方法的流程图，如图3所示，步骤104的实现方式可以包括：

步骤1041，根据近邻原始像素点的位置，确定每个子区域的位置范围。

步骤1042，将位置范围包括映射位置的子区域，作为目标子区域。

步骤1043，将目标子区域的指定顶点作为近邻位置。

示例的，确定近邻位置的方式，可以先根据近邻原始像素点的位置，确定每个子区域的位置范围，即可以根据每个近邻原始像素点的坐标，确定每个子区域的四个顶点的坐标，从而得到该子区域的位置范围。进一步，根据每个子区域的位置范围，确定包括映射位置的目标子区域。例如，映射位置的坐标为(31.765,42.353)，四个近邻原始像素点的坐标分别为(31,42)、(32,42)、(31,43)和(32,43)，将四个近邻原始像素点组成的映射区域划分为2*2共四个子区域，相应的，四个子区域的位置范围分别为(31至31.5,42至42.5)、(31.5至32,42至42.5)、(31至31.5,42.5至43)和(31.5至32,42.5至43)。那么包括(31.765,42.353)的目标子区域即为，位置范围为(31.5至32,42至42.5)的子区域。确定目标子区域之后，可以将目标子区域的指定顶点作为近邻位置。以指定顶点为位于右下角的顶点为例，那么近邻位置的坐标即为(32,42.5)。

图4是根据一示例性实施例示出的另一种图像的处理方法的流程图，如图4所示，步骤105的实现方式可以包括：

步骤1051，根据近邻原始像素点的像素值，对近邻位置进行插值处理，以得到近邻位置的像素值。

步骤1052，将近邻位置的像素值，作为目标像素点的像素值。

举例来说，可以根据近邻原始像素点的像素值，对近邻位置进行插值处理，以得到近邻位置的像素值。然后将近邻位置的像素值，作为目标像素点的像素值。插值处理例如可以是双线性插值或者三次插值等。例如，可以通过公式一得到目标像素点的像素值：

Dstcolor＝Color_0*pm_0+Color_1*pm_1+Color_2*pm_2+Color_3*pm_3公式一

其中，Dstcolor表示目标像素点的像素值，Color_0表示位于左上角的近邻原始像素点的像素值，Color_1表示位于左下角的近邻原始像素点的像素值，Color_2表示位于右上角的近邻原始像素点的像素值，Color_3表示位于右下角的近邻原始像素点的像素值，pm_0＝(1-u)*(1-v)，pm_1＝(1-u)*v，pm_2＝u*(1-v)，pm_3＝u*v，u表示近邻位置在X轴方向上与位于左上角的近邻原始像素点的距离，v表示近邻位置在Y轴方向上与位于左上角的近邻原始像素点的距离，如图5所示。

在一种实现场景中，子区域的数量为指定数量的平方，指定数量为2的N次幂，N为大于或等于2的自然数。

步骤1051的实现方式可以包括：

步骤1)根据指定数量确定全局系数。

步骤2)根据近邻位置，确定每个近邻原始像素点对应的局部系数。

步骤3)根据每个近邻原始像素点的像素值以及对应的局部系数，和全局系数，对近邻位置进行插值处理，得到近邻位置的像素值。

示例的，由公式一可以看出，要通过插值处理得到目标像素点的像素值，需要进行8次浮点乘，3次浮点加，计算量很大。为了降低插值处理的计算量，可以将指定数量设置为2的N次幂，其中N为大于或等于2的自然数。其中，子区域的数量为指定数量的平方，指定数量可以表示为n，那么子区域的数量即为n*n。例如，指定数量例如可以为4、8、16、32等。

首先，可以根据指定数量确定全局系数。全局系数可以为1/(n*n)。例如，指定数量为4，那么全局系数可以为1/16，指定数量为8，那么全局系数可以为1/64。

之后，可以根据近邻位置，确定每个近邻原始像素点对应的局部系数。具体的，可以根据近邻位置与每个近邻原始像素点的距离，确定该近邻原始像素点对应的局部系数。以图2所示的原始图像为例，指定数量为4，即映射区域被划分位4*4＝16个子区域，指定顶点为目标子区域位于左上角的顶点。那么A点对应的局部系数为(4-u)*(4-v)，B点对应的局部系数为(4-u)*v，C点对应的局部系数为u*(4-v)，D点对应的局部系数为u*v，其中，将多个子区域看作是矩阵的形式，u表示目标子区域的行号(取值范围为0，1，2，3)，v表示目标子区域的列号(取值范围为0，1，2，3)。以目标子区域为标号为6的子区域为例，那么u＝1，v＝1。

最后，可以根据每个近邻原始像素点的像素值以及对应的局部系数，和全局系数，对近邻位置进行插值处理，得到近邻位置的像素值。具体的，可以先将每个近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积求和，以得到求和结果。再将求和结果与全局系数的乘积，作为到近邻位置的像素值。例如，可以通过公式二得到近邻位置的像素值：

f(i+u,j+v)＝

1/(n*n)*[(n-u)*(n-v)*f(i,j)+(n-u)*v*f(i,j+1)+u*(n-v)*f(i+1,j)+u*v*f(i+1,j+1)]公式二

其中，四个近邻原始像素点的坐标分别为(i,j)、(i,j+1)、(i+1,j)和(i+1,j+1)，指定数量为n，f(i+u,j+v)表示近邻位置的像素值，1/(n*n)表示全局系数，u表示在多个子区域组成的矩阵中，目标子区域的行号(取值范围为0至n-1)，v表示在多个子区域组成的矩阵中，目标子区域的列号(取值范围为0至n-1)，f(i,j)表示位于左上角的近邻原始像素点的像素值，对应的局部系数为(n-u)*(n-v)，f(i,j+1)表示位于左下角的近邻原始像素点的像素值，对应的局部系数为(n-u)*v，f(i+1,j)表示位于右上角的近邻原始像素点的像素值，对应的局部系数为u*(n-v)，f(i,j)表示右下角的近邻原始像素点的像素值，对应的局部系数为u*v。以n＝4为例，那么公式二可以表示为：

f(i+u,j+v)＝1/16*[(4-u)*(4-v)*f(i,j)+(4-u)*v*f(i,j+1)+u*(4-v)*f(i+1,j)+u*v*f(i+1,j+1)]

在又一种实现场景中，上述的乘积操作均可以通过移位操作来实现。即通过移位操作求得每个近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积。通过移位操作求得求和结果与全局系数的乘积。

示例的，由于指定数量为2的N次幂，与局部系数的乘积、与全局系数的乘积，均可以通过向左或者向右移位来实现，也就是说，公式二中的乘积操作均可以通过硬件描述语言中原生的移位操作来实现，而无需额外设置浮点乘法器和浮点加法器，大大减少了计算量，提高了计算速度，同时也降低了硬件电路的复杂度。

具体的，以n＝4为例，那么u＝0,1,2,3，v＝0,1,2,3。全局系数为1/16，可以通过右移4位来实现求和结果与全局系数的乘积。局部系数如表1所示：

表1

由表1可以看出，局部系数共有10种：0、1、2、3、4、6、8、9、12、16，均可以通过以为操作来实现每个近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积。局部系数为0，不需要进行移位操作，乘积为0。局部系数为1，不需要进行移位操作，乘积为原值。局部系数为2，可以通过左移1位来实现与该局部系数的乘积。局部系数为3，可以通过左移1位，再加上原值，来实现与该局部系数的乘积。局部系数为4，可以通过左移2位来实现与该局部系数的乘积。局部系数为6，可以通过左移2位的结果，再加上左移1位的结果来实现与该局部系数的乘积。局部系数为8，可以通过左移3位来实现与该局部系数的乘积。局部系数为9，可以通过左移3位，再加上原值，来实现与该局部系数的乘积。局部系数为12，可以通过左移3位的结果，再加上左移2位的结果来实现与该局部系数的乘积。局部系数为16，可以通过左移4位来实现与该局部系数的乘积。由此可知，公式二中的乘积操作均可以通过移位操作来实现，大大减少了计算量，提高了计算速度，同时也降低了硬件电路的复杂度。

综上所述，本公开首先根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据目标尺寸和原始尺寸确定映射关系。之后，针对目标图像中的每个目标像素点，根据映射关系确定在原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，以及映射位置对应的近邻原始像素点，从而将以近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域。再将包括映射位置的目标子区域的指定顶点作为映射位置对应的近邻位置，并根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值，最后根据每个目标像素点的像素值，生成目标图像，并对目标图像执行处理指令，从而根据处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。本公开能够使目标图像保留原始图像的细节，提高了图像质量，同时能够改善低通滤波效应，提高了目标图像的清晰度，从而保证图像处理的准确度，以满足自动驾驶的需求。

图6是根据一示例性实施例示出的一种图像的处理装置的框图，如图6所示，该装置200可以包括：

缩放模块201，用于根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据目标尺寸和原始尺寸确定映射关系。

映射模块202，用于针对目标图像中的每个目标像素点，根据映射关系确定在原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，并确定原始图像中映射位置对应的近邻原始像素点。

划分模块203，用于将以近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域。

位置确定模块204，用于确定包括映射位置的目标子区域，并将目标子区域的指定顶点作为映射位置对应的近邻位置。

像素值确定模块205，用于根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值。

处理模块206，用于根据每个目标像素点的像素值，生成目标图像，并对目标图像执行处理指令，以根据处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。

图7是根据一示例性实施例示出的另一种图像的处理装置的框图，如图7所示，位置确定模块204可以包括：

第一确定子模块2041，用于根据近邻原始像素点的位置，确定每个子区域的位置范围。

第二确定子模块2042，用于将位置范围包括映射位置的子区域，作为目标子区域。

第三确定子模块2043，用于将目标子区域的指定顶点作为近邻位置。

在一种实现方式中，像素值确定模块205可以用于：

根据近邻原始像素点的像素值，对近邻位置进行插值处理，以得到近邻位置的像素值。将近邻位置的像素值，作为目标像素点的像素值。

图8是根据一示例性实施例示出的另一种图像的处理装置的框图，如图8所示，子区域的数量为指定数量的平方，指定数量为2的N次幂，N为大于或等于2的自然数。

像素值确定模块205可以包括：

全局系数确定子模块2051，用于根据指定数量确定全局系数。

局部系数确定子模块2052，用于根据近邻位置，确定每个近邻原始像素点对应的局部系数。

像素值确定子模块2053，用于根据每个近邻原始像素点的像素值以及对应的局部系数，和全局系数，对近邻位置进行插值处理，得到近邻位置的像素值。

在一种实现方式中，局部系数确定子模块2052可以用于：

根据近邻位置与每个近邻原始像素点的距离，确定该近邻原始像素点对应的局部系数。

像素值确定子模块2053可以用于：

将每个近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积求和，以得到求和结果。将求和结果与全局系数的乘积，作为到近邻位置的像素值。

在另一种实现方式中，通过移位操作求得每个近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积。通过移位操作求得求和结果与全局系数的乘积。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

综上所述，本公开首先根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据目标尺寸和原始尺寸确定映射关系。之后，针对目标图像中的每个目标像素点，根据映射关系确定在原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，以及映射位置对应的近邻原始像素点，从而将以近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域。再将包括映射位置的目标子区域的指定顶点作为映射位置对应的近邻位置，并根据近邻位置与近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值，最后根据每个目标像素点的像素值，生成目标图像，并对目标图像执行处理指令，从而根据处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。本公开能够使目标图像保留原始图像的细节，提高了图像质量，同时能够改善低通滤波效应，提高了目标图像的清晰度，从而保证图像处理的准确度，以满足自动驾驶的需求。

图9是根据一示例性实施例示出的一种电子设备300的框图。如图9所示，该电子设备300可以包括：处理器301，存储器302。该电子设备300还可以包括多媒体组件303，输入/输出(I/O)接口304，以及通信组件305中的一者或多者。

其中，处理器301用于控制该电子设备300的整体操作，以完成上述的图像的处理方法中的全部或部分步骤。存储器302用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备300的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备300上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器302可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件303可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器302或通过通信组件305发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口304为处理器301和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件305用于该电子设备300与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G、4G、NB-IOT、eMTC、或其他5G等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件305可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块等等。

在一示例性实施例中，电子设备300可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的图像的处理方法。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的图像的处理方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器302，上述程序指令可由电子设备300的处理器301执行以完成上述的图像的处理方法。

在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的图像的处理方法的代码部分。

以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，容易想到本公开的其它实施方案，均属于本公开的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。同时本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。本公开并不局限于上面已经描述出的精确结构，本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据所述目标尺寸和所述原始尺寸确定映射关系；

针对所述目标图像中的每个目标像素点，根据所述映射关系确定在所述原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，并确定所述原始图像中所述映射位置对应的近邻原始像素点；

将以所述近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域；

确定包括所述映射位置的目标子区域，并将所述目标子区域的指定顶点作为所述映射位置对应的近邻位置；

根据所述近邻位置与所述近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值；

根据每个所述目标像素点的像素值，生成所述目标图像，并对所述目标图像执行所述处理指令，以根据所述处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定包括所述映射位置的目标子区域，并将所述目标子区域的指定顶点作为所述映射位置对应的近邻位置，包括：

根据近邻原始像素点的位置，确定所述每个所述子区域的位置范围；

将位置范围包括所述映射位置的子区域，作为所述目标子区域；

将所述目标子区域的指定顶点作为所述近邻位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述近邻位置与所述近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值，包括：

根据所述近邻原始像素点的像素值，对所述近邻位置进行插值处理，以得到所述近邻位置的像素值；

将所述近邻位置的像素值，作为所述目标像素点的像素值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，子区域的数量为指定数量的平方，所述指定数量为2的N次幂，N为大于或等于2的自然数；

所述根据所述近邻原始像素点的像素值，对所述近邻位置进行插值处理，以得到所述近邻位置的像素值，包括：

根据所述指定数量确定全局系数；

根据所述近邻位置，确定每个所述近邻原始像素点对应的局部系数；

根据每个所述近邻原始像素点的像素值以及对应的局部系数，和所述全局系数，对所述近邻位置进行插值处理，得到所述近邻位置的像素值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述近邻位置，确定每个所述近邻原始像素点对应的局部系数，包括：

根据所述近邻位置与每个所述近邻原始像素点的距离，确定该近邻原始像素点对应的局部系数；

所述根据每个所述近邻原始像素点的像素值以及对应的局部系数，和所述全局系数，对所述近邻位置进行插值处理，得到所述近邻位置的像素值，包括：

将每个所述近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积求和，以得到求和结果；

将所述求和结果与所述全局系数的乘积，作为到所述近邻位置的像素值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过移位操作求得每个所述近邻原始像素点的像素值与该近邻原始像素点对应的局部系数的乘积；

通过移位操作求得所述求和结果与所述全局系数的乘积。

7.一种图像的处理装置，其特征在于，所述装置包括：

缩放模块，用于根据原始图像的原始尺寸和处理指令指定的缩放比例，确定目标图像的目标尺寸，并根据所述目标尺寸和所述原始尺寸确定映射关系；

映射模块，用于针对所述目标图像中的每个目标像素点，根据所述映射关系确定在所述原始图像中的该目标像素点对应的映射位置，并确定所述原始图像中所述映射位置对应的近邻原始像素点；

划分模块，用于将以所述近邻原始像素点为顶点的映射区域，划分为多个大小相同的子区域；

位置确定模块，用于确定包括所述映射位置的目标子区域，并将所述目标子区域的指定顶点作为所述映射位置对应的近邻位置；

像素值确定模块，用于根据所述近邻位置与所述近邻原始像素点的像素值，确定该目标像素点的像素值；

处理模块，用于根据每个所述目标像素点的像素值，生成所述目标图像，并对所述目标图像执行所述处理指令，以根据所述处理指令的处理结果满足自动驾驶需求。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述位置确定模块包括：

第一确定子模块，用于根据近邻原始像素点的位置，确定所述每个所述子区域的位置范围；

第二确定子模块，用于将位置范围包括所述映射位置的子区域，作为所述目标子区域；

第三确定子模块，用于将所述目标子区域的指定顶点作为所述近邻位置。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

Images