本技術(shù)屬于圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種cpu結(jié)合gpu的實時平滑圖像方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著投影技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對投影圖像質(zhì)量的要求越來越高。早期投影圖像常存在失真、模糊等問題，嚴重影響觀看體驗。因此，如何提高投影圖像的清晰度、平滑度成為一個重要課題。

2、在相關(guān)技術(shù)中，在投影儀中廣泛使用的梯形校正技術(shù)主要依賴于gpu，通過opengl的api實現(xiàn)圖像的幾何變換和校正。然而，由于不同投影儀中g(shù)pu性能參差不齊，校正后的圖像邊緣常常出現(xiàn)鋸齒感，降低了投影儀投射出圖像的質(zhì)量。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供了一種cpu結(jié)合gpu的實時平滑圖像方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，用于提高圖像平滑度，進而增強圖像質(zhì)量，提高優(yōu)化圖像處理的效率。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種cpu結(jié)合gpu的實時平滑圖像方法，控制cpu對待投影圖像進行預處理操作，得到預處理圖像，預處理操作包括去噪、亮度調(diào)整及對比度調(diào)整；

3、控制cpu對預處理圖像使用預設(shè)邊緣檢測算法進行邊緣檢測，標記出預處理圖像中的邊緣區(qū)域；

4、控制cpu對邊緣區(qū)域進行抗鋸齒操作，得到初步投影圖像；

5、建立cpu與gpu的傳輸通道，使cpu將初步投影圖像發(fā)送給gpu；

6、控制gpu對初步投影圖像進行梯形校正操作，得到校正投影圖像；

7、在gpu上使用預設(shè)抗鋸齒算法調(diào)整校正投影圖像，得到平滑投影圖像；

8、控制gpu增強平滑投影圖像的圖像細節(jié)，得到目標投影圖像。

9、通過采用上述技術(shù)方案，首先，cpu負責圖像的預處理、邊緣檢測和初步抗鋸齒操作，這些操作適合cpu的串行處理能力。預處理操作（去噪、亮度調(diào)整及對比度調(diào)整）改善了圖像的基本質(zhì)量，為后續(xù)處理奠定了基礎(chǔ)。邊緣檢測則為抗鋸齒操作提供了精確的目標區(qū)域，提高了處理效率。初步的抗鋸齒操作在cpu上進行，可以減輕gpu的負擔。隨后，將處理后的圖像傳輸?shù)絞pu，充分利用gpu的并行計算能力進行更復雜的圖像處理任務。gpu執(zhí)行的梯形校正、高級抗鋸齒和圖像細節(jié)增強等操作，能夠充分發(fā)揮gpu在圖形處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)更高質(zhì)量的圖像輸出。這種cpu和gpu協(xié)同工作的方式不僅提高了整體處理效率，還能實現(xiàn)更好的圖像質(zhì)量。特別是在實時應用場景中，如投影顯示，在保證圖像質(zhì)量的同時，顯著降低處理延遲，提供更流暢的視覺體驗。實現(xiàn)了提高圖像平滑度，增強圖像質(zhì)量，提高優(yōu)化圖像處理的效率的效果。

10、結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，控制cpu對預處理圖像使用預設(shè)邊緣檢測算法進行邊緣檢測，標記出預處理圖像中的邊緣區(qū)域，具體包括：

11、控制cpu對預處理圖像進行灰度化處理，得到灰度圖像；

12、對灰度圖像應用高斯濾波器，得到模糊圖像；

13、對模糊圖像進行梯度計算，得到梯度圖像；

14、對梯度圖像應用閾值化處理，得到二值化邊緣圖像；

15、對二值化邊緣圖像進行邊緣檢測，標記出預處理圖像中的邊緣區(qū)域。

16、通過采用上述技術(shù)方案，首先，將預處理圖像進行灰度化處理，這一步驟可以將彩色圖像轉(zhuǎn)換為單通道圖像，大大減少了后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量，提高了處理速度。其次，應用高斯濾波器得到模糊圖像，這一步驟可以有效去除圖像中的噪聲，使得邊緣檢測更加穩(wěn)定和可靠。接下來，對模糊圖像進行梯度計算，這能夠突出圖像中的邊緣信息，為后續(xù)的邊緣檢測提供了良好的基礎(chǔ)。然后，通過閾值化處理得到二值化邊緣圖像，這一步驟可以將邊緣信息更加清晰地呈現(xiàn)出來，便于后續(xù)的精確定位。最后，對二值化邊緣圖像進行邊緣檢測，標記出預處理圖像中的邊緣區(qū)域。這種多步驟的邊緣檢測方法不僅能夠準確地識別圖像中的邊緣，還能有效地抑制噪聲的影響，提高邊緣檢測的魯棒性。高質(zhì)量的邊緣檢測結(jié)果為后續(xù)的抗鋸齒處理提供了精確的目標區(qū)域，從而提高了抗鋸齒處理的效果和效率。

17、結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，控制cpu對邊緣區(qū)域進行抗鋸齒操作，得到初步投影圖像，具體包括：

18、識別邊緣區(qū)域中的若干待處理像素；

19、對若干待處理像素進行子像素采樣，得到采樣結(jié)果；

20、根據(jù)采樣結(jié)果，控制cpu對若干待處理像素進行顏色混合處理，得到初步投影圖像。

21、通過采用上述技術(shù)方案，首先，通過識別邊緣區(qū)域中的待處理像素，該方法能夠精確定位需要進行抗鋸齒處理的區(qū)域，避免了對整個圖像進行不必要的處理，從而提高了處理效率。其次，對待處理像素進行子像素采樣，這種技術(shù)可以在原有像素分辨率的基礎(chǔ)上獲得更精細的圖像信息，為后續(xù)的顏色混合處理提供了更準確的數(shù)據(jù)支持。最后，根據(jù)采樣結(jié)果對待處理像素進行顏色混合處理，這一步驟能夠有效地平滑邊緣，減少鋸齒狀現(xiàn)象，提高圖像的視覺質(zhì)量。這種基于cpu的抗鋸齒方法具有較高的靈活性和控制性，可以根據(jù)不同的圖像特征和處理需求進行精細調(diào)整。同時，由于只對邊緣區(qū)域的待處理像素進行處理，大大減少了計算量，使得cpu能夠高效地完成初步的抗鋸齒操作。這不僅提高了整體的處理效率，還為后續(xù)gpu的處理減輕了負擔，實現(xiàn)了cpu和gpu之間更好的任務分配和協(xié)同工作。

22、結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，識別邊緣區(qū)域中的若干待處理像素，具體包括：

23、遍歷邊緣區(qū)域中的每一個像素；

24、在確定存在像素的相鄰像素中存在非邊緣像素的情況下，將像素確定為待處理像素。

25、通過采用上述技術(shù)方案，首先，通過遍歷邊緣區(qū)域中的每一個像素，該方法確保了不會遺漏任何潛在的待處理像素，保證了抗鋸齒處理的完整性。其次，通過判斷像素的相鄰像素中是否存在非邊緣像素，該方法能夠精確地定位邊緣和非邊緣區(qū)域的交界處。這些交界處的像素正是造成圖像鋸齒狀現(xiàn)象的主要原因，也是需要重點處理的目標。通過這種方式識別待處理像素，可以將抗鋸齒處理精確地應用于最需要的區(qū)域，避免了對不需要處理的像素進行不必要的操作。這不僅提高了抗鋸齒處理的效率，還能最大限度地保留原圖像的清晰度和細節(jié)。同時，這種識別方法也為后續(xù)的子像素采樣和顏色混合處理提供了精確的目標，使得這些操作能夠更加有的放矢，從而在提高圖像質(zhì)量的同時，也優(yōu)化了計算資源的利用。總的來說，這種識別待處理像素的方法為整個抗鋸齒過程提供了一個高效、精確的起點，為實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像輸出奠定了基礎(chǔ)。

26、結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，在控制cpu對待投影圖像進行預處理操作，得到預處理圖像之前，方法還包括：

27、獲取投影設(shè)備的原生分辨率及投影圖像；

28、對投影圖像進行分辨率自適應調(diào)整，使投影圖像的分辨率等于原生分辨率；

29、使用雙三次插值算法對投影圖像進行調(diào)整；

30、根據(jù)投影設(shè)備的色彩空間對投影圖像進行色彩空間轉(zhuǎn)化，得到待投影圖像。

31、通過采用上述技術(shù)方案，首先，通過獲取投影設(shè)備的原生分辨率，該方法能夠針對特定的硬件環(huán)境進行優(yōu)化，確保輸出圖像與設(shè)備性能相匹配。對投影圖像進行分辨率自適應調(diào)整，使其與投影設(shè)備的原生分辨率一致，可以避免因分辨率不匹配導致的圖像失真或模糊，從而提高最終輸出的圖像質(zhì)量。使用雙三次插值算法進行圖像調(diào)整是一個關(guān)鍵步驟，相比于簡單的線性插值，雙三次插值能夠在放大或縮小圖像時保持更好的圖像質(zhì)量，減少鋸齒和模糊效果。這對于后續(xù)的邊緣檢測和抗鋸齒處理都有積極影響，因為它提供了更高質(zhì)量的初始圖像。最后，根據(jù)投影設(shè)備的色彩空間進行色彩空間轉(zhuǎn)換，確保了圖像顏色的準確呈現(xiàn)，避免了因色彩空間不匹配導致的色彩失真問題。這一系列預處理步驟不僅優(yōu)化了圖像質(zhì)量，還通過提前進行必要的調(diào)整，減少了后續(xù)處理中的計算負擔，提高了整體處理效率。同時，這些步驟的實施也為后續(xù)的cpu和gpu處理提供了高質(zhì)量、標準化的輸入，提高整個圖像處理流程的一致性和可靠性。

32、結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，在建立cpu與gpu的傳輸通道之后，方法還包括：

33、使用基于游程編碼的數(shù)據(jù)壓縮算法處理初步投影圖像，得到壓縮后的圖像數(shù)據(jù)；

34、將圖像數(shù)據(jù)劃分為若干數(shù)據(jù)塊；

35、根據(jù)異步傳輸機制將若干數(shù)據(jù)塊通過傳輸通道發(fā)送至gpu。

36、通過采用上述技術(shù)方案，首先，使用基于游程編碼的數(shù)據(jù)壓縮算法處理初步投影圖像，這一步驟能夠顯著減少需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。游程編碼特別適合處理具有大片相同顏色區(qū)域的圖像，如投影圖像中的背景區(qū)域，可以實現(xiàn)高效的無損壓縮。數(shù)據(jù)量的減少不僅可以加快傳輸速度，還能減少傳輸過程中的帶寬占用和能耗。其次，將壓縮后的圖像數(shù)據(jù)劃分為若干數(shù)據(jù)塊，這種分塊策略為并行傳輸和處理創(chuàng)造了條件。小型數(shù)據(jù)塊更易于管理，可以更靈活地利用傳輸通道，提高傳輸?shù)牟l(fā)性。最后，采用異步傳輸機制將數(shù)據(jù)塊發(fā)送至gpu，這種方式允許cpu在發(fā)送數(shù)據(jù)的同時繼續(xù)執(zhí)行其他任務，而不需要等待每個數(shù)據(jù)塊傳輸完成。異步傳輸充分利用了現(xiàn)代計算機系統(tǒng)的并行處理能力，顯著提高了cpu的利用率和整體系統(tǒng)的響應性。

37、結(jié)合第一方面的一些實施例，在一些實施例中，在控制gpu增強平滑投影圖像的圖像細節(jié)，得到目標投影圖像之后，方法還包括：

38、根據(jù)當前幀率和目標幀率之間的差異計算需要插入的幀數(shù)；

39、根據(jù)幀數(shù)應用運動估計算法計算得到相鄰幀之間的運動向量；

40、根據(jù)運動向量生成中間幀；

41、將中間幀與原始幀按時間順序合并，得到幀率提升后的最終輸出序列。

42、通過采用上述技術(shù)方案，首先，通過計算當前幀率和目標幀率之間的差異來確定需要插入的幀數(shù)，這種自適應的方法能夠根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整，避免了固定幀率插值可能帶來的不必要計算或效果不佳的問題。其次，使用運動估計算法計算相鄰幀之間的運動向量，這一步驟能夠準確捕捉圖像中物體的運動信息，為后續(xù)的中間幀生成提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。運動估計的精確性直接影響了插值幀的質(zhì)量，因此這一步驟對于保持運動的連貫性和自然性至關(guān)重要。然后，根據(jù)運動向量生成中間幀，這種基于運動的幀插值方法比簡單的線性插值更能保持運動的流暢性，減少了畫面抖動和不自然的現(xiàn)象。最后，將生成的中間幀與原始幀按時間順序合并，得到幀率提升后的最終輸出序列。這種幀率提升方法不僅增加了視頻的流暢度，還能有效減少動態(tài)場景中的運動模糊和卡頓現(xiàn)象，大大提升了觀看體驗。特別是在高速運動或快速場景切換的情況下，這種方法能夠顯著改善視覺效果，使畫面更加連貫自然。

43、第二方面，本技術(shù)實施例提供了一種cpu結(jié)合gpu的實時平滑圖像系統(tǒng)，該cpu結(jié)合gpu的實時平滑圖像系統(tǒng)包括：一個或多個處理器和存儲器；存儲器與一個或多個處理器耦合，存儲器用于存儲計算機程序代碼，計算機程序代碼包括計算機指令，一個或多個處理器調(diào)用計算機指令以使得系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實現(xiàn)方式描述的方法。

44、第三方面，本技術(shù)實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，包括指令，當上述指令在系統(tǒng)上運行時，使得上述系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面以及第一方面中任一可能的實現(xiàn)方式描述的方法。

45、第四方面，本技術(shù)實施例提供一種計算機程序產(chǎn)品，其特征在于，當計算機程序產(chǎn)品在系統(tǒng)上運行時，使得系統(tǒng)執(zhí)行如第一方面中任一可能的實現(xiàn)方式描述的方法。

46、本技術(shù)實施例中提供的一個或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

47、1、本技術(shù)提供了一種cpu結(jié)合gpu的實時平滑圖像方法首先，cpu負責圖像的預處理、邊緣檢測和初步抗鋸齒操作，這些操作適合cpu的串行處理能力。預處理操作（去噪、亮度調(diào)整及對比度調(diào)整）改善了圖像的基本質(zhì)量，為后續(xù)處理奠定了基礎(chǔ)。邊緣檢測則為抗鋸齒操作提供了精確的目標區(qū)域，提高了處理效率。初步的抗鋸齒操作在cpu上進行，可以減輕gpu的負擔。隨后，將處理后的圖像傳輸?shù)絞pu，充分利用gpu的并行計算能力進行更復雜的圖像處理任務。gpu執(zhí)行的梯形校正、高級抗鋸齒和圖像細節(jié)增強等操作，能夠充分發(fā)揮gpu在圖形處理方面的優(yōu)勢，實現(xiàn)更高質(zhì)量的圖像輸出。這種cpu和gpu協(xié)同工作的方式不僅提高了整體處理效率，還能實現(xiàn)更好的圖像質(zhì)量。特別是在實時應用場景中，如投影顯示，在保證圖像質(zhì)量的同時，顯著降低處理延遲，提供更流暢的視覺體驗。實現(xiàn)了提高圖像平滑度，增強圖像質(zhì)量，提高優(yōu)化圖像處理的效率的效果。

48、2、本技術(shù)提供了一種cpu結(jié)合gpu的實時平滑圖像方法，通過遍歷邊緣區(qū)域中的每一個像素，該方法確保了不會遺漏任何潛在的待處理像素，保證了抗鋸齒處理的完整性。其次，通過判斷像素的相鄰像素中是否存在非邊緣像素，該方法能夠精確地定位邊緣和非邊緣區(qū)域的交界處。這些交界處的像素正是造成圖像鋸齒狀現(xiàn)象的主要原因，也是需要重點處理的目標。通過這種方式識別待處理像素，可以將抗鋸齒處理精確地應用于最需要的區(qū)域，避免了對不需要處理的像素進行不必要的操作。這不僅提高了抗鋸齒處理的效率，還能最大限度地保留原圖像的清晰度和細節(jié)。同時，這種識別方法也為后續(xù)的子像素采樣和顏色混合處理提供了精確的目標，使得這些操作能夠更加有的放矢，從而在提高圖像質(zhì)量的同時，也優(yōu)化了計算資源的利用。總的來說，這種識別待處理像素的方法為整個抗鋸齒過程提供了一個高效、精確的起點，為實現(xiàn)高質(zhì)量的圖像輸出奠定了基礎(chǔ)。

49、3、本技術(shù)提供了一種cpu結(jié)合gpu的實時平滑圖像方法，通過計算當前幀率和目標幀率之間的差異來確定需要插入的幀數(shù)，這種自適應的方法能夠根據(jù)實際情況動態(tài)調(diào)整，避免了固定幀率插值可能帶來的不必要計算或效果不佳的問題。其次，使用運動估計算法計算相鄰幀之間的運動向量，這一步驟能夠準確捕捉圖像中物體的運動信息，為后續(xù)的中間幀生成提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)。運動估計的精確性直接影響了插值幀的質(zhì)量，因此這一步驟對于保持運動的連貫性和自然性至關(guān)重要。然后，根據(jù)運動向量生成中間幀，這種基于運動的幀插值方法比簡單的線性插值更能保持運動的流暢性，減少了畫面抖動和不自然的現(xiàn)象。最后，將生成的中間幀與原始幀按時間順序合并，得到幀率提升后的最終輸出序列。這種幀率提升方法不僅增加了視頻的流暢度，還能有效減少動態(tài)場景中的運動模糊和卡頓現(xiàn)象，大大提升了觀看體驗。特別是在高速運動或快速場景切換的情況下，這種方法能夠顯著改善視覺效果，使畫面更加連貫自然。