图像处理方法、装置、电子设备及介质

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别涉及一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备及存储介质。

背景技术

均值滤波是用于对图像进行平滑处理较为常用的方法之一。相关技术中，均值滤波中各点像素值受其周围像素值均值影响，进而将各像素点的像素与其周围的像素统一化处理，然而如此，会导致实际景物边缘的像素点被其周围描述非实际景物边缘的像素点统一化，从而模糊图像中物体的边缘信息。

发明内容

有鉴于此，本申请的实施例提供了一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备及存储介质。

本申请提供了一种图像处理方法，所述图像包括多个预定尺寸的第一像素阵列，每个第一像素阵列包括一个中心像素点和包围所述中心像素点的多个邻域像素点，所述图像处理方法包括：

分别比较每个所述第一像素阵列中的所述中心像素点和所述多个邻域像素点的像素值以得到多个像素比较值；

根据所述多个像素比较值对所述第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列；

根据多个所述第二像素阵列对所述图像进行滤波处理。

在某些实施方式中，所述分别比较每个所述第一像素阵列中的所述中心像素点和所述多个邻域像素点的像素值以得到多个像素比较值包括：

分别计算每个所述中心像素点和所述多个邻域像素点的像素差值；

所述根据所述多个像素比较值对所述第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列包括：

比较所述多个像素差值与像素差值阈值；

缩小存在所述像素差值大于或等于所述像素差值阈值的所述第一像素阵列的尺寸以形成所述第二像素阵列。

在某些实施方式中，所述缩小存在所述像素差值大于或等于所述像素差值阈值的所述第一像素阵列的尺寸以形成所述第二像素阵列还包括：

计算所述第一像素阵列中所述像素差值大于或等于所述像素差值阈值的第一比例；

若所述第一比例大于或等于第一预定比例，缩小所述第一像素阵列的尺寸以形成所述第二像素阵列。

在某些实施方式中，所述根据所述多个像素比较值对所述第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列还包括：

缩小所述第一像素阵列的尺寸至1*1的阵列以形成所述第二像素阵列。

在某些实施方式中，所述根据所述多个像素比较值对所述第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列还包括：

比较所述多个像素差值与像素差值阈值；

统计存在所述像素差值大于或等于所述像素差值阈值的第一像素阵列的第二比例；

若所述第二比例大于或等于第二预定比例，缩小所述预定尺寸以形成所述第二像素阵列。

在某些实施方式中，所述根据所述多个像素比较值对所述第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列还包括：

若多个所述像素差值均小于所述像素差值阈值，扩大所述预定尺寸以形成所述第二像素阵列。

在某些实施方式中，所述根据多个所述第二像素阵列对所述图像进行滤波处理包括：

对每个所述第二像素阵列进行均值滤波处理以对所述图像进行滤波处理。

本申请还提供了一种图像处理装置，所述图像包括多个预定尺寸的第一像素阵列，每个第一像素阵列包括一个中心像素点和包围所述中心像素点的多个邻域像素点，所述图像处理装置包括：

比较模块，用于分别比较每个所述第一像素阵列中的所述中心像素点和所述多个邻域像素点的像素值以得到多个像素比较值；

处理模块，用于根据所述多个像素差值对所述第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列；

滤波模块，用于根据多个所述第二像素阵列对所述图像进行滤波处理。

本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述任一项所述的图像处理方法。

本申请还提供了一种计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如上述任一项所述的图像处理方法。

本申请实施方式的图像处理方法，通过分别比较每个第一像素阵列中的中心像素点和多个邻域像素点的像素值以得到多个像素比较值，根据多个像素差值对第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列，及根据多个第二像素阵列对图像进行滤波处理。至少具有以下有益效果：

一、通过计算多个像素比较值，在一定程度上可反映图像的噪声或边缘信息。

二、通过对第一像素阵列的预定处理如缩小尺寸等方式可以使得优化后的第二像素阵列去除全部或部分边缘像素点。

三、根据优化后的第二像素阵列对图像进行滤波处理，因第二像素阵列去除了全部或部分边缘像素点，可有效地避免因对边缘像素点的统一化而模糊图像中物体的边缘信息，且因尺寸的变化在一定程度上可增加滤波的速度。

四、相较于现有技术对图形处理中的线程进行控制，或通过将多种平滑算法或滤波器进行结合来消除对边缘信息的模糊，本申请实现方式仅在现有滤波方式的基础上进行数学运算，在程序实现上更为简单，保留了滤波的优点且一定程度上地抑制其缺陷。

附图说明

本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解。

图1是本申请某些实施方式的图像处理方法流程示意图；

图2是本申请某些实施方式的图像处理装置模块图；

图3是本申请某些实施方式的图像处理方法示例图；

图4是本申请某些实施方式的图像处理方法流程示意图；

图5是本申请某些实施方式的图像处理方法示例图；

图6是本申请某些实施方式的图像处理方法流程示意图；

图7是本申请某些实施方式的图像处理方法流程示意图；

图8是本申请某些实施方式的图像处理方法流程示意图；

图9是本申请某些实施方式的图像处理方法流程示意图；

图10是本申请某些实施方式的图像处理方法流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

对图像进行平滑处理时，往往用到邻域平均法、中值滤波、边界保持类滤波等平滑算法。其中邻域平均法如均值滤波在图像上对目标像素提供一个模板，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来的目标像素值，以达到平滑图像的效果。相较于其他平滑算法，邻域平均法因其算法简单，计算速度快，而得到较广范围的应用。但同时因统一平均化的像素而导致比较容易模糊图像中物体的边缘信息。

请参阅图1，本申请提供了一种图像处理方法，图像包括多个预定尺寸的第一像素阵列，每个第一像素阵列包括一个中心像素点和包围中心像素点的多个邻域像素点，图像处理方法包括：

S10：分别比较每个第一像素阵列中的中心像素点和多个邻域像素点的像素值以得到多个像素比较值；

S20：根据多个像素比较值对第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列；

S30：根据多个第二像素阵列对图像进行滤波处理。

请参阅图2，本申请实施方式还提供了一种图像处理装置100，本申请实施方式的图像处理方法可以由图像处理装置100实现。图像处理装置100包括比较模块110、处理模块120及滤波模块130。S10可以由比较模块110实现，S20可以由处理模块120实现，S30可以由滤波模块130实现。或者说，比较模块110用于分别比较每个第一像素阵列中的中心像素点和多个邻域像素点的像素值以得到多个像素比较值。处理模块120用于根据多个像素比较值对第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列。滤波模块130用于根据多个第二像素阵列对图像进行滤波处理。

本申请实施方式还提供了一种电子设备。服务器包括存储器和处理器。存储器中存储有计算机程序，处理器用于分别比较每个第一像素阵列中的中心像素点和多个邻域像素点的像素值以得到多个像素比较值，及根据多个像素比较值对第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列，以及根据多个第二像素阵列对图像进行滤波处理。

具体地，所处理的图像有若干像素点，每个像素点具有各自的像素值，对每一个像素点取一个预定尺寸的第一像素阵列。其中，第一像素阵列为中心像素点选取的预定尺寸的像素模板或运算核。根据实际图像处理需要，模板可以是宽度与高度不同的长方形矩阵，亦可是宽度与高度相同的正方形矩阵。为便于描述，以下实施例以尺寸为N(n，n)的正方形矩阵作为第一像素阵列举例，即宽为n个像素点，高为n个像素点的正方形矩阵。

第一像素阵列包括一个中心像素点和包围中心像素点的多个邻域像素点，所有第一像素阵列中的像素点均具有像素值。分别将各邻域像素点的像素值与中心像素点的像素值进行比较得到各自像素比较值。其中比较包括计算各邻域像素点与中心像素点的像素梯度即像素差值，还包括以数学运算的方式对前后两者的值进行比较如和差运算、函数运算或统计学中的方差运算等。其目的在于得到各邻域像素点与中心像素点的关系，故基于此目的的运算变换可视为本实施例的简单替换。

进一步地，得到多个像素比较值后，根据对像素比较值的分析对第一像素阵列进行预定处理可得到优化后的第二像素阵列。其中预定处理包括但不限于缩小第一像素阵列的尺寸，增加第一像素阵列的尺寸，或对该中心像素点不进行第一像素阵列的选取等。可以理解的是，像素比较值在一定程度上可以反映该图像的边缘信息或噪声信息等。例如，分析多个像素比较值得到一定数量或比例的像素比较值较大，可判断该类型的像素点为边缘像素点或接近边缘像素点，则可缩小第一像素阵列的尺寸或对该中心像素点不进行第一像素阵列的选取，如此得到优化后的第二像素阵列可进行下一步滤波处理。

当对第一像素阵列进行预定处理得到第二像素阵列后，根据实际应用，可根据第二像素阵列对图像进行滤波处理。滤波处理可包括各种去噪或平滑处理的滤波算法如均值滤波，高斯滤波等。其中均值滤波因其算法简单，计算速度快，而得到较广范围的应用，但同时因统一平均化的像素而导致比较容易模糊图像中物体的边缘信息。如此通过对第一像素阵列进行预定处理得到优化的第二像素阵列再进行滤波处理，可以在一定程度上保留图像中物体的边缘信息。

可以理解的是，一个图像中有若干个像素点，本实施例的图像处理方法可对图像中若干个像素点进行各自像素点的第一像素阵列的优化，根据实际程序实现，可选择单线程或多线程同时实现。

例如，请参阅图3，图中粗实线框部分为尺寸为7的第一像素阵列N(7，7)，包括中心像素点N0及48个邻域像素点N1-N48，计算N0与48个邻域像素点的差值或方差得到各自像素比较值X1-X48。若像素比较值中部分数量的值较大，可判断该图像的边缘信息较丰富，则对第一像素阵列进行尺寸缩小为5的第二像素阵列M(5，5)，包括N0及24个邻域像素点，如图3中粗虚线框部分为第二像素阵列M(5，5)。进一步地，以第二像素阵列M(5，5)进行后续的滤波处理。

如此，本申请通过分别比较每个第一像素阵列中的中心像素点和多个邻域像素点的像素值得到多个像素比较值，在一定程度上可以反映图像的噪声或边缘信息。然后根据多个像素差值对第一像素阵列进行预定处理得到多个第二像素阵列。通过对第一像素阵列的预定处理如缩小尺寸等方式可以使得第二像素阵列去除全部或部分边缘像素点。进一步地，根据优化后的第二像素阵列对图像进行滤波处理，因第二像素阵列去除了全部或部分边缘像素点，可有效地避免因对边缘像素点的统一化而模糊图像中物体的边缘信息，且因尺寸的变化在一定程度上可增加滤波的速度。同时，相较于现有技术对图形处理中的线程进行控制，或通过将多种平滑算法或滤波器进行结合来消除对边缘信息的模糊，本申请实现方式更为简单，保留了滤波的优点且一定程度上地抑制其缺陷。

请参阅图4，在某些实施方式中，S10包括：

S101：分别计算每个中心像素点和多个邻域像素点的像素差值；

进一步地，S20包括：

S21：比较多个像素差值与像素差值阈值；

S22：缩小存在像素差值大于或等于像素差值阈值的第一像素阵列的尺寸以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，S101可以由比较模块110来实现，S21及S22可以由处理模块120来实现。或者说，比较模块110用于分别计算每个中心像素点和多个邻域像素点的像素差值，处理模块120用于比较多个像素差值与像素差值阈值，及缩小存在像素差值大于或等于像素差值阈值的第一像素阵列的尺寸以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，处理器用于分别计算每个中心像素点和多个邻域像素点的像素差值，然后比较多个像素差值与像素差值阈值，以及缩小存在像素差值大于或等于像素差值阈值的第一像素阵列的尺寸以形成第二像素阵列。

本实施例中，计算第一像素阵列中的中心像素点与多个邻域像素点的多个像素差值作为其像素比较值，然后将多个像素差值与像素差值阈值做比较，若存在像素差值大于或等于像素差值阈值的情况，即有一个或多个像素差值大于或等于像素差值阈值，则缩小其第一像素阵列的尺寸以形成第二像素阵列。可以理解的是，若不存在像素差值大于或等于像素差值阈值的情况，则不作任何处理。其中像素差值阈值为预设值，根据实际图像设置，其目的用于识别边缘信息，即当该邻域像素点与中心像素点的像素差值大于或等于像素差值阈值时，可判断当前邻域像素点包含边缘信息。

进一步地，对其第一像素阵列进行缩小尺寸的优化处理。其中，缩小根据实际滤波情况进行设置，可逐级进行缩小，如将尺寸为9的第一像素阵列缩小至7。当缩小至7之后，亦可再一次以7为第一像素阵列进行像素差值计算，然后比较多个像素差值与像素差值阈值，若依然存在像素差值大于或等于像素差值阈值的情况，则继续缩小尺寸为5，以此类推。在某些实施方式中，亦可仅进行一次缩小，如缩小至一半，或缩小尺寸至1，即对该中心像素点不进行第一像素阵列的选取。故基于此类的缩小处理均可视为本实施例的简单替换。

当得到第二像素阵列后，可根据第二像素阵列进行滤波处理，如均值滤波处理。

例如，请参阅图5，图中粗实线框部分为尺寸为7的第一像素阵列，其中心像素点的像素值为300，周围为各自邻域像素点的像素值，计算中心像素点与多个邻域像素点的多个像素差值如下：

设置像素差值阈值为50，则可根据如上的像素差值找到大于等于50的值，有1个以上，则缩小第一像素阵列为5，如图中粗虚线框部分为缩小后的尺寸为5的第二像素阵列。当得到第二像素阵列后，对中心像素点进行均值滤波处理，即计算邻域各像素点的均值以替换中心像素点。

N＝((305+312+312+313+350)+(306+312+312+313+315)+(329+315+300+314+322)+(335+335+329+305+303)+(345+334+415+312+310))/25＝322

该中心像素点做均值滤波处理后的像素值为322。

如此，本实施例通过计算每个中心像素点和多个邻域像素点的像素差值，并比较多个像素差值与像素差值阈值，若存在像素差值大于或等于像素差值阈值的情况，则缩小第一像素阵列以得到第二像素阵列。因优化后的第二像素阵列去除了全部或部分边缘像素点，可有效地避免因对边缘像素点的统一化而模糊图像中物体的边缘信息，且实现方式简单。

请参阅图6，在某些实施方式中，S22包括：

S221：计算第一像素阵列中像素差值大于或等于像素差值阈值的第一比例；

S222：若第一比例大于或等于第一预定比例，缩小第一像素阵列的尺寸以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，处理器用于计算第一像素阵列中像素差值大于或等于像素差值阈值的第一比例，若第一比例大于或等于第一预定比例，缩小第一像素阵列的尺寸以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，S221及S222可以由处理模块120来实现。或者说，处理模块120用于计算第一像素阵列中像素差值大于或等于像素差值阈值的第一比例，若第一比例大于或等于第一预定比例，缩小第一像素阵列的尺寸以形成第二像素阵列。

相较于上述实施例，本实施例引入第一预定比例，以对第一像素阵列中像素差值大于或等于像素差值阈值的情况做进一步优化。

具体地，在第一像素阵列中，首先计算中心像素点与各邻域像素点的像素差值，然后与像素差值阈值进行比较，若像素差值大于或等于像素差值阈值，可将该邻域像素点视为边缘像素点，进一步计算此类边缘像素点与第一像素阵列中的总像素点的比例以得到第一比例。若第一比例大于或等于第一预定比例，则对第一像素阵列进行优化如缩小第一像素阵列的尺寸以形成第二像素阵列。可以理解的是，若第一比例小于第一预定比例，则不作任何处理。

请再次参阅图5，图中粗线框部分为尺寸为7的第一像素阵列，其中心像素点的像素值为300，周围为各自邻域像素点的像素值，设置像素差值阈值为50，第一预定比例为30％。计算中心像素点与多个邻域像素点的多个像素差值如下：

可根据如上的像素差值找到大于等于50的值有：100、58、99、105、500、50、132、332、112、280、112及123共12个，则第一比例为12/49＝24％。根据第一预定比例30％判断24％<30％，故对此中心像素点不作任何处理，其原有第一像素阵列仍然保留作为后续滤波处理。

可以理解的是，本实施例的第一预定比例用于对第一像素阵列中像素差值大于或等于像素差值阈值的边缘像素点做进一步限定，其目的在于对边缘像素点进行进一步判断，如零星的边缘像素点可为噪声或异常情况，此类像素点应该保留滤波处理以去除。而一定量的边缘像素点则可进行缩小尺寸等优化处理。在实际应用中，可以对此做相应变换，如设置多个第一预定比例以区分各类边缘像素点，进一步做不同的优化处理。故基于预定比例对边缘像素点进行进一步判断的情况均可视为本实施例的简单替换。

如此，相较于上述实施例，本实施例引入第一预定比例以对第一像素阵列中像素差值大于或等于像素差值阈值的情况做进一步限定。在一定程度上可以避免因个别边缘像素点而可能存在的噪声或异常情况进行过度处理，有效地提高了该处理方法的精确度，且同时增加了滤波速度。

请参阅图7，在某些实施方式中，S20还包括：

S23：缩小第一像素阵列的尺寸至1*1的阵列以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，S23可以由处理模块120来实现。或者说，处理模块120用于缩小第一像素阵列的尺寸至1*1的阵列以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，处理器用于缩小第一像素阵列的尺寸至1*1的阵列以形成第二像素阵列。

具体地，对于第一像素阵列中存在像素差值大于或等于像素差值阈值的情况，或第一像素阵列中像素差值大于或等于像素差值阈值的第一比例大于或等于第一预定比例的情况，可将第一像素阵列进行缩小处理，本实施例对缩小的尺寸进行优化为缩小第一像素阵列的尺寸至1*1的阵列。

可以理解的是，缩小第一像素阵列的尺寸至1*1，即为对此中心像素点不做滤波处理。

如此，本实施例对缩小的尺寸进行优化为1*1的阵列，使得后续滤波处理不对该中心像素点进行滤波处理，有效地保留了图像的边缘信息，同时在一定程度上增加了滤波速度。

请参阅图8，在某些实施方式中，S20还包括：

S24：比较多个像素差值与像素差值阈值；

S25：统计存在像素差值大于或等于像素差值阈值的第一像素阵列的第二比例；

S26：若第二比例大于或等于第二预定比例，缩小预定尺寸以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，S24-S26可以由处理模块120来实现。或者说，处理模块120用于比较多个像素差值与像素差值阈值，及统计存在像素差值大于或等于像素差值阈值的第一像素阵列的第二比例，若第二比例大于或等于第二预定比例，缩小预定尺寸以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，处理器用于比较多个像素差值与像素差值阈值，及统计存在像素差值大于或等于像素差值阈值的第一像素阵列的第二比例，若第二比例大于或等于第二预定比例，缩小预定尺寸以形成第二像素阵列。

在一些实施例中，计算第一像素阵列中的多个像素差值，然后与像素差值阈值进行比较，若存在像素差值大于或等于像素差值阈值的情况，可判断该中心像素点周围具有较多的边缘像素点。然后对图像中所有此类边缘信息丰富的中心像素点进行统计，并计算边缘信息丰富的中心像素点与图像的总像素点的比例以得到第二比例。

进一步地，本实施例引入第二预定比例，即用于判断边缘信息丰富的中心像素点在图像中的占比程度。若第二比例大于或等于第二预定比例，则说明边缘信息丰富的中心像素点在图像中占比较多数量，或者说该图像的边缘信息较为丰富。则可对图像的所有像素点的第一像素阵列进行整体缩小以形成第二像素阵列。

在一些实施例中，计算第一像素阵列中的多个像素差值，然后与像素差值阈值进行比较，若像素差值大于或等于像素差值阈值，进一步计算此类边缘像素点与第一像素阵列中的总像素点的比例以得到第一比例。若第一比例大于或等于第一预定比例，可判断该中心像素点周围具有较多的边缘像素点。

进一步地，对图像中所有此类边缘信息丰富的中心像素点进行统计，计算边缘信息丰富的中心像素点与图像的总像素点的比例以得到第二比例。若第二比例大于或等于第二预定比例，则说明边缘信息丰富的中心像素点在图像中占比较多数量，或者说该图像的边缘信息较为丰富。则可对图像的所有像素点的第一像素阵列进行整体缩小以形成第二像素阵列。

在一些实施例中，将上述实施例进行结合。当对第二比例与第二预定比例进行比较后，若第二比例大于或等于第二预定比例，则说明边缘信息丰富的中心像素点在图像中占比较多数量，或者说该图像的边缘信息较为丰富。则可对图像的所有像素点的第一像素阵列进行整体缩小以形成第二像素阵列。

进一步地，对图像内各边缘信息丰富的中心像素点进行再一次优化处理，根据当前第二像素阵列的像素差值阈值或第一比例进行判断以进一步执行缩小尺寸的操作，具体同前实施例中所述。

如此，通过增加第二预定比例以对边缘信息丰富的中心像素点与图像的总像素点的比例进行判断，可从整体去判断该图像的边缘信息是否丰富，从而对所有像素点的第一像素阵列进行统一优化如缩小。在一定程度上可增加滤波速度，且在保留边缘信息的基础上进一步提升滤波的效率。

请参阅图9，在某些实施方式中，S20还包括：

S27：若多个像素差值均小于像素差值阈值，扩大预定尺寸以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，S27可以由处理模块120来实现。或者说，处理模块120用于若多个像素差值均小于像素差值阈值，扩大预定尺寸以形成第二像素阵列。

在某些实施方式中，处理器用于若多个像素差值均小于像素差值阈值，扩大预定尺寸以形成第二像素阵列。

具体地，当计算出多个像素差值后，可根据像素差值阈值进行进一步判断。需要说明的是，此处的像素差值阈值与上述阈值为不同的预设值，此像素差值阈值目的在于识别出边缘信息较少的图像。将多个像素差值与像素差值阈值进行比较，若多个像素差值均小于像素差值阈值，可在一定程度上判断当前中心像素点周围具有较少的边缘信息，对于此类像素点进行优化时可扩大第一像素阵列的尺寸以得到第二像素阵列。

可以理解的是，本实施例可结合上述实施例进行简单的转换，如可包括存在一个以上像素差值小于像素差值阈值的情况，或进一步根据第一预定比例进行判定的情况。

如此，通过识别出边缘信息较少的图像如纯色的图像，可在一定程度上提升滤波的速度及效率。

请参阅图10，在某些实施方式中，S30包括：

S301：对每个第二像素阵列进行均值滤波处理以对图像进行滤波处理。

在某些实施方式中，S301可以由滤波模块130来实现。或者说，滤波模块130用于对每个第二像素阵列进行均值滤波处理以对图像进行滤波处理。

在某些实施方式中，处理器用于对每个第二像素阵列进行均值滤波处理以对图像进行滤波处理。

具体地，对于上述各滤波前对第一像素阵列进行优化的任一实施例，后续的滤波处理可利用均值滤波对图像进行滤波处理。

如此，可通过第一像素阵列的优化对边缘信息进行一定程度上的保留，从而避免了均值滤波对边缘信息的模糊处理。同时因均值滤波的简单快速的优点，结合本申请对边缘信息的优化，可有效地优化均值滤波，提升其效率。

需要说明的是，在本申请中，有多处比较中有“大于或等于”“小于”的比较，可以理解的是根据实际设置亦可为“大于”“小于或等于”，此比较方式不应作为对本申请的限制。另外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

本申请实施方式还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个存储有计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现上述任一实施方式的图像处理方法。

综上所述，本申请实施方式的图像处理方法，通过分别比较每个第一像素阵列中的中心像素点和多个邻域像素点的像素值以得到多个像素比较值，根据多个像素差值对第一像素阵列进行预定处理以得到多个第二像素阵列，及根据多个第二像素阵列对图像进行滤波处理。至少具有以下有益效果：

一、通过计算多个像素比较值，在一定程度上可以反映图像的噪声或边缘信息。优化地，计算每个所述中心像素点和所述多个邻域像素点的像素差值以得到像素比较值，利用简单的数学运算识别出边缘信息，其实现方式更简单。

二、引入第一预定比例以对第一像素阵列中像素差值大于或等于像素差值阈值的情况做进一步限定。在一定程度上可以避免因个别边缘像素点而可能存在的噪声或异常情况进行过度处理，有效地提高了该处理方法的精确度，增加了滤波速度。

三、通过增加第二预定比例以对边缘信息丰富的中心像素点与图像的总像素点的比例进行判断，可从整体去判断该图像的边缘信息是否丰富，从而对所有像素点的第一像素阵列进行统一优化如缩小。在一定程度上可增加滤波速度，且在保留边缘信息的基础上进一步提升滤波的效率。

四、通过对第一像素阵列的预定处理如缩小尺寸等方式可以使得第二像素阵列去除全部或部分边缘像素点。进一步地，通过缩小尺寸为1*1以对此中心像素点不做滤波处理，可有效地保留图像的边缘信息，同时在一定程度上增加了滤波速度。

五、根据优化后的第二像素阵列对图像进行滤波处理，因第二像素阵列去除了全部或部分边缘像素点，可有效地避免因对边缘像素点的统一化而模糊图像中物体的边缘信息，且因尺寸的变化在一定程度上可增加滤波的速度。

六、相较于现有技术对图形处理中的线程进行控制，或通过将多种平滑算法或滤波器进行结合来消除对边缘信息的模糊，本申请实现方式更为简单，保留了滤波的优点且一定程度上地抑制其缺陷。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的软件来完成。程序可存储于一非易失性计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。