[發明專利]圖像處理方法、系統、電子設備和介質

有效

• 申請號: 202010598240.1
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111754393B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 張曉盟;劉曉偉;陳歡
• 申請（專利權）人: 展訊通信（上海）有限公司
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 楊東明;張冉

本發明公開了一種圖像處理方法、系統、電子設備和介質，其中圖像處理方法包括以下步驟：將待處理圖像劃分為若干圖像塊；對圖像塊進行整形FFT變換以得到圖像塊頻域數據；對圖像塊頻域數據進行頻域處理以得到圖像塊頻域處理后數據；對圖像塊頻域處理后數據進行IFFT變換以得到圖像塊IFFT變換結果；根據各個圖像塊對應的圖像塊IFFT變換結果得到結果圖像。本發明有效提高了運算的并行度，提高處理速度；并且，通過對運算過程中數據位寬的合理設置，在保證運算精度的同時，也有效節省了資源。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法、系統、電子設備和介質。

背景技術

傅立葉變換的快速實現方法最常見的便是Cooley和Tukey發明的FFT(FastFourier Transform，快速傅里葉變換)算法，FFT的的基本思想是將原有N點序列分解成兩個或更多的較短序列并重新組合成原序列的DFT(離散傅里葉變換)，使間接算法的運算次數比直接計算DFT的運算次數少得多，從而提高DFT的計算速度。

一方面，FFT/IFFT(反快速傅里葉變換)的分解運算基本可分為兩類：一類是將時間序列x(n)進行逐次分解，稱為按時間抽取算法(Decimation In Time，DIT)；另一類將傅立葉變換序列X(k)進行分解，稱為按頻率抽取算法(Decimation In Frequency，DIF)。而按照FFT分解的短序列的個數M，可以將FFT/IFFT算法可以分為若干種，一般稱為基-M算法。例如，基2FFT算法可以將N點DFT運算分解成N/2*log2N個2點DFT運算過程；基4FFT算法可以將N點DFT運算分解成N/4*log4N個4點DFT運算過程。

目前存在許多關于FFT運算器的優化，優化方向主要是針對硬件實現結構的優化，目標是優化占用硬件資源及功耗時效等方面。與硬件的FFT處理器相比，傳統的FFT軟件運行速度緩慢。

SRFFT(分裂基FFT)算法是FFT優化的典型代表，它將FFT計算所需的乘法與加法個數進一步明顯減少。但盡管如此，當需要執行多次FFT運算時，串行的處理時間仍然不能滿足實際應用的需要。

受耗時與計算復雜度大的影響，針對產品級應用而開發的圖像處理算法大概率是基于空間像素域做處理，較少涉及頻域處理。原因不是頻域的算法處理復雜度高低，而是時頻空間轉換所涉及的傅立葉正變換與反變換兩個過程太過耗時。為解決這個問題，許多算法利用時頻空間的特性繞過頻域處理，例如，利用時域的卷積去替代頻域的點乘運算。

然而，對于諸如自適應的頻域濾波器，這種方法就會容易失效，原因是等效的空間濾波器階數太大或者過于復雜而難以應用，從而使頻域處理無法被時域處理合理替代。另一種解決方法是將頻域處理的過程硬件化以提升速度。然而由于硬件化不僅受制于硬件面積等的制約，且開發周期長，靈活性欠缺，不適合快速開發與更新。

移動端的應用，以手機為例，強調實時性，并要求對硬件資源占用少。這些條件很大程度上限制了圖像的頻域處理技術被采用，主要原因在于時頻空間變換基于軟件的實現太耗時，滿足不了時間要求。

發明內容

本發明要解決的技術問題是為了克服現有技術中圖像處理耗時較長的缺陷，提供一種圖像處理方法、系統、電子設備和介質。

本發明是通過下述技術方案來解決上述技術問題：

本發明提供一種圖像處理方法，包括以下步驟：

將待處理圖像劃分為若干圖像塊；

對圖像塊進行整形FFT變換以得到圖像塊頻域數據；

對圖像塊頻域數據進行頻域處理以得到圖像塊頻域處理后數據；

對圖像塊頻域處理后數據進行IFFT變換以得到圖像塊IFFT變換結果；

根據各個圖像塊對應的圖像塊IFFT變換結果得到結果圖像。