终端图形处理器的控制方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种终端图形处理器的控制方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

图像锐化是使图像边缘更清晰的一种图像处理方法。由于图像采集过程中，可能会存在采集到的图像边缘和细节比较模糊，对比度比较差，因此需要图像锐化来突出隐藏在数据中的重要特征和细节，使图像信息更加明显。

图像中的信息一般包括高频信息和低频信息。一般来说，图像的能量主要集中在低频信息，噪声所在的频段主要在高频信息，同时图像的边缘信息也主要集中在其高频信息。图像边缘或细节模糊的原因是图像受到了平均或者积分运算(或者其他等效操作)，导致降低了其频率，同时从频率域来考虑，图像模糊的实质也正是因为其高频分量被衰减，因此可以对其进行相关的逆运算(如微分运算)来使图像变得清晰。微分运算是求信号的变化率，由傅里叶变换的微分性质可知，微分运算有增大信号中高频分量比重的作用。

对于锐化来说，空域滤波算法简单且处理速度较快，在锐化方面效果明显。因此目前常用的锐化算法大多是用微分算法。

发明内容

本公开提供一种终端图形处理器的控制方法、装置、电子设备和存储介质。

本公开采用以下的技术方案。

在一些实施例中，本公开提供一种终端图形处理器的控制方法，包括：

确定目标图像中的目标像素；

确定所述目标像素的颜色值与n个周边像素的颜色值的颜色差值的总和；其中，所述周边像素为所述目标像素周边的像素，n为不小于1的正整数；

响应于所述颜色差值的总和大于预设阈值，对所述目标像素进行锐化处理，或者，响应于所述颜色差值的总和不大于预设阈值，不对所述目标像素进行锐化处理。

在一些实施例中，本公开提供一种一种终端图形处理器的控制装置，包括：

确定单元，用于确定目标图像中的目标像素；

处理单元，用于确定所述目标像素的颜色值与n个周边像素的颜色值的颜色差值的总和；其中，所述周边像素为所述目标像素周边的像素，n为不小于1的正整数；

所述处理单元，还用于响应于所述颜色差值的总和大于预设阈值，对所述目标像素进行锐化处理，或者，响应于所述颜色差值的总和不大于预设阈值，不对所述目标像素进行锐化处理。

在一些实施例中，本公开提供一种电子设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

其中，存储器用于存储程序代码，处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码执行上述的方法。

在一些实施例中，本公开提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码在被处理器运行时，促使所述处理器执行上述方法。

本公开实施例提供的终端图形处理器的控制方法，颜色差值的总和大于预设阈值时，对目标像素进行锐化处理，颜色差值的总和不大于预设阈值，不对目标像素进行锐化处理，既可以提升用户体验，可以尽量降低功耗。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开实施例的终端图形处理器的控制方法的流程图。

图2是本公开实施例的V(u)函数的示意图。

图3是本公开实施例的扩展现实设备中一种终端图形处理器的控制方法的流程图。

图4是本公开实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

以下将结合附图，对本公开实施例提供的方案进行详细描述。

目前的图像锐化算法一般都要通过采样当前像素周边的多个像素与当前像素做对比来增强当前像素的颜色，由于采样的动作在GPU(图形处理器，graphics processingunit)端会产生较高的功耗，而锐化算法每增强一个像素的颜色都会额外采样的多个像素，所以会导致功耗明显升高。而功耗高会导致终端的续航能力差，降低用户体验。

如图1所示，图1是本公开实施例的终端图形处理器的控制方法的流程图，包括如下步骤。

S11、确定目标图像中的目标像素。

一些实施例中，本公开提出的方法可以用于终端的图形处理器(GPU)，终端可以是手机、平板、电脑、服务器等，终端也可以是扩展现实设备，扩展现实设备例如可以是虚拟现实设备、增强现实设备、混合现实设备。目标图像可以是终端的摄像头所拍摄的图像，也可以是终端从其他设备接收到的图像。更具体的，本公开实施例中的处理方法应用于图形处理器执行渲染管线的过程中。渲染管线也叫渲染流水线，通常包括多个阶段(见图3)，本公开提出的方法可以应用于渲染管线的片段着色器所执行的确定像素的最终颜色的阶段。一些实施例中，目标图像为彩色图像，目标像素具有RGB颜色值。以终端为扩展现实设备为例，目标图像例如可以是终端的摄像头周围环境的图像。

S12、确定目标像素的颜色值与n个周边像素的颜色值的颜色差值的总和。

一些实施例中，目标像素颜色值可以是目标像素的RGB值，目标像素其周边具有的周边像素，周边像素为目标像素周边的像素，其可以是与目标像素相邻的像素。n为不小于1的正整数，具体可以是2、3、4、5、7或8。目标像素与周边像素的颜色值具有n个颜色差值，将n个颜色差值求和得到颜色差值的总和。

S13、响应于颜色差值的总和大于预设阈值，对目标像素进行锐化处理。

S14、响应于颜色差值的总和不大于预设阈值，不对目标像素进行锐化处理。

一些实施例中，预先设定了预设阈值，将颜色差值的总和与预设阈值进行比较，根据比较的大小结果，来确定是否对目标像素进行锐化增强处理。

一些实施例中，由于锐化功能主要是用于增强图像边缘信息，对于颜色过渡比较缓和甚至没有颜色变化的区域，锐化功能增强的作用很小，几乎无法察觉，如果对其锐化增强处理会额外消耗算力和功耗，所以对于颜色过渡缓和的区域可以不进行锐化，这样就可以减少很多次采样，从而降低渲染每帧环面所需要的时间和功耗。因此，本公开一些实施例中将颜色差值的总和与预设阈值进行比较，只在颜色差值的总和大于预设阈值时才对目标像素进行锐化处理，这样能够减少采样和渲染的时间和功耗，提高终端的响应速度并延长续航，进而提高用户的使用体验。

在本公开的一些实施例中，对目标像素进行锐化处理，包括：确定目标像素的颜色值与n个周边像素的颜色值之间的n个颜色差值；根据n个颜色差值确定对应的n个颜色变化量；为目标像素的颜色值增加n个颜色变化量的总和。

一些实施例中，目标像素的像素坐标为(x,y)，f表示目标图像上像素坐标与颜色值得到函数，则目标像素的颜色值为f(x,y)。以目标像素的周边像素为与目标像素上下左右相邻的4个像素为例，则周边像素的像素坐标为(x+1,y)、(x-1,y)、(x,y+1)和(x,y-1)，对应的颜色值为f(x+1,y)、f(x-1,y)、f(x,y+1)和f(x,y-1)。一个颜色差值为目标像素的颜色值与一个周边像素的颜色值的差值，即f(x,y)-f(x+1,y)、f(x,y)-f(x-1,y)、f(x,y)-f(x,y+1)和f(x,y)-f(x,y-1)。每一个颜色差值具有对应的颜色变化量，以V表示颜色差值与颜色变化量之间的函数，u为颜色差值，V(u)为颜色变化量，则颜色变化量为V(f(x,y)-f(x+1,y))、V(f(x,y)-f(x-1,y))、V(f(x,y)-f(x,y+1))和V(f(x,y)-f(x,y-1))。为目标像素的颜色值增加n个颜色变化量的总和之后目标像素的颜色值表示为g(x,y)，则

一些实施例中，若颜色差值的绝对值大于第一预设值，颜色差值对应的颜色变化量为零；或者，若颜色差值的绝对值不大于第一预设值，颜色差值对应的颜色变化量随颜色差值按正弦曲线变化。

一些实施例中，如果颜色差值的绝对值大于第一预设值，那么，也就表明目标像素与周边像素之间的颜色差值较大，两者之间的对比已经很明显，没有额外进行锐化增强的必要。因此此时将对应的颜色变化量设置为零。而如果颜色差值的绝对值不大于第一预设值，则需要进行锐化增强。在相关技术中，通常使用拉普拉斯算子进行卷积运算，但是这样的计算结果是目标像素与周边像素的差值还是线性关系的，其显示锐化效果不佳。本公开中采用了三角函数，颜色差值与颜色变化量按照正弦曲线变化，而非线性变化，这样进行锐化增强的方式更为柔和且自然。

在本公开的一些实施例中，根据各个颜色差值确定对应的各个颜色变化量，包括：采用如下公式计算颜色差值对应的变化量

若|u|≤π/b，则V(u)＝sin(u×b)×a；

若|u|＞π/b，则V(u)＝0；

其中，u表示颜色差值，V(u)表示颜色差值对应的颜色变化量，b为第二预设值，a为第三预设值。一些实施例中，图2示意性的显示了V(u)的函数区域，可以看到，颜色变化量先按正弦曲线升高，后下降，这样当颜色差值较小时，颜色变化量较小，但当颜色差值非常大时，颜色变化量也较小，因为颜色差值非常大时目标像素与周边像素的颜色差已经较大。

在本公开的一些实施例中，n个周边像素为：与目标像素在第一方向和第二方向相邻的四个周边像素；第一方向和第二方向为目标图像中像素的排列方向。

一些实施例中，目标像素按照第一方向和第二方向两个交叉的方向排列，第一方向和第二方向可以是横向和纵向。因此，周边像素是与目标像素距离最近的四个像素，其与目标像素的颜色对比最为明显，因此设定为周边像素。

一些实施例中，目标图像为扩展现实设备的图像；终端为扩展现实设备。以此举例进行说明：

对于扩展现实设备的扩展现实图像渲染都会使用OpenGL的图形渲染管线。其主要包含如下流程：其主要流程如图3所示。在开始绘制图形之前，需要先给OpenGL输入顶点数据，例如希望渲染三角形时，需要输入三个顶点的坐标，每个顶点都有一个3D位置，用数组表示3D坐标，该数组为顶点数据。顶点着色器阶段把一个单独的顶点作为输入。顶点着色器作用是把3D坐标转换为另一种3D坐标，同时对顶点属性进行一些处理。图元装配阶段将顶点着色器输出的所有顶点作为输入，并所有的点装配成指定图元的形状。图元装配阶段的输出将传递给几何着色器。几何着色器把图元形式的一系列顶点的集合作为输入。几何着色器的输出会被传入光栅化阶段，把图元映射为最终屏幕上相应的像素，生成供片段着色器使用的片段。在片段着色器运行之前会执行裁切。裁切会丢弃超出视图以外的所有像素。片段着色器的主要作用是计算一个像素的最终颜色。在所有对应颜色值确定以后，最终的对象将会被传到测试和混合阶段。这个阶段检测片段的对应的深度值，用它们来判断这个像素和其它物体前后关系，并判断是否丢弃。然后将进入FrameBuffer阶段，在显示缓存中存储，之后进行显示。其中在片段着色器中会通过采样器对原始数据进行采样，把采样出的颜色值与其他层的像素颜色值混合来决定像素的最终颜色。

本公开实施例中是根据统计锐化后的效果总结出一个预设阈值D，若当前像素(目标像素)与周边像素的颜色差值的总和大于预设阈值D时，对当前像素进行锐化增强可以看出效果，否则对当前像素进行锐化的效果与锐化前的效果看不出明显差异。

在对当前像素如何增强之前，需要首先判断当前像素与周边像素的颜色差值综合V，如果V>D,则对当前像素进行锐化，否则会跳过当前像素的锐化。锐化的方法不限于如下方式：

在片段着色器中基于拉普拉斯算子的方法，对增强部分的函数加以优化，原理如下：

拉普拉斯(Laplacian)算子是一种二阶导数算子，对于一个连续的函数f(x,y),它在位置(x,y)的拉普拉斯值(二阶导数)定义如下所示：

对于图像像素，上式可转换为：4f(x,j)-f(x+1,j)-f(x-1,y)-f(x,j+1)-f(x,y-1)。也就是增强部分值的计算公式，i和j表示当前像素的像素坐标。

将该式转换为如下模板系数形式，即为拉普拉斯算子：

可以使用上面的拉普拉斯算子模板，可以作为卷积核进行卷积运算。不过这样计算的结果就是中心的当前像素与相邻的周边像素的颜色差值还是线性关系的。本实施例中对其作优化，新颜色增强部分值(颜色变化量)的公式不再使用上面的方法，而是使用如下公式：

若|u|≤π/b，则V(u)＝sin(u×b)×a；

若|u|＞π/b，则V(u)＝0；

其中，u表示所述颜色差值，V(u)表示所述颜色差值对应的颜色变化量，b为第二预设值，a为第三预设值。

当前像素的新的颜色值g(x,y)输出计算公式为：

其中V(f(x,y),f(m,n))表示的就是V(f(x,y)–f(m,n))，即当前像素与周边像素的颜色差值对应的增强部分的值。

本公开实施例中，只对目标像素与周边像素颜色过渡比较明显的，即颜色差值达到一定阈值的情况进行锐化，而不是对所有像素都作锐化，既可以提升用户体验，又可以尽量降低功耗。目标图像的画面清晰感觉提升，GPU功耗比整个纹理都做锐化处理降低10％以上。

本公开还提出一种终端图形处理器的控制装置，包括：

确定单元，用于确定目标图像中的目标像素；

处理单元，用于确定目标像素的颜色值与n个周边像素的颜色值的颜色差值的总和，周边像素为目标像素周边的像素，n为不小于1的正整数；

处理单元，还用于响应于颜色差值的总和大于预设阈值，对目标像素进行锐化处理，或者，响应于颜色差值的总和不大于预设阈值，不对目标像素进行锐化处理。

一些实施例中，对所述目标像素进行锐化处理，包括：

确定所述目标像素的颜色值与n个所述周边像素的颜色值之间的n个颜色差值；

根据n个所述颜色差值确定对应的n个颜色变化量；

为所述目标像素的颜色值增加n个所述颜色变化量的总和。

一些实施例中，若所述颜色差值的绝对值大于第一预设值，所述颜色差值对应的颜色变化量为零；或者，

若所述颜色差值的绝对值不大于第一预设值，所述颜色差值对应的颜色变化量随所述颜色差值按正弦曲线变化。

一些实施例中，根据各个所述颜色差值确定对应的各个颜色变化量，包括：

采用如下公式计算所述颜色差值对应的变化量

若|u|≤π/b，则V(u)＝sin(u×b)×a；

若|u|＞π/b，则V(u)＝0；

其中，u表示所述颜色差值，V(u)表示所述颜色差值对应的颜色变化量，b为第二预设值，a为第三预设值。

一些实施例中，所述n个周边像素为：与所述目标像素在第一方向和第二方向相邻的四个周边像素；所述第一方向和所述第二方向为所述目标图像中像素的排列方向。

一些实施例中，所述目标图像为彩色图像。

一些实施例中，所述目标图像为扩展现实设备的图像；所述终端为扩展现实设备。

对于装置的实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离模块说明的模块可以是或者也可以不是分开的。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上，基于实施例和应用例说明了本公开的方法及装置。此外，本公开还提供一种电子设备及计算机可读存储介质，以下说明这些电子设备和计算机可读存储介质。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如终端设备或服务器)800的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图中示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

电子设备800可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储装置808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

通常，以下装置可以连接至I/O接口805：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置806；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808；以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种装置的电子设备800，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从ROM 802被安装。在该计算机程序被处理装置801执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述的本公开的方法。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端图形处理器的控制方法，包括：

确定目标图像中的目标像素；

确定所述目标像素的颜色值与n个周边像素的颜色值的颜色差值的总和；其中，所述周边像素为所述目标像素周边的像素，n为不小于1的正整数；

响应于所述颜色差值的总和大于预设阈值，对所述目标像素进行锐化处理，或者，响应于所述颜色差值的总和不大于预设阈值，不对所述目标像素进行锐化处理。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端图形处理器的控制方法，对所述目标像素进行锐化处理，包括：

确定所述目标像素的颜色值与n个所述周边像素的颜色值之间的n个颜色差值；

根据n个所述颜色差值确定对应的n个颜色变化量；

为所述目标像素的颜色值增加n个所述颜色变化量的总和。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端图形处理器的控制方法，若所述颜色差值的绝对值大于第一预设值，所述颜色差值对应的颜色变化量为零；或者，

若所述颜色差值的绝对值不大于第一预设值，所述颜色差值对应的颜色变化量随所述颜色差值按正弦曲线变化。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端图形处理器的控制方法，根据各个所述颜色差值确定对应的各个颜色变化量，包括：

采用如下公式计算所述颜色差值对应的变化量

若|u|≤π/b，则V(u)＝sin(u×b)×a；

若|u|＞π/b，则V(u)＝0；

其中，u表示所述颜色差值，V(u)表示所述颜色差值对应的颜色变化量，b为第二预设值，a为第三预设值。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端图形处理器的控制方法，所述n个周边像素为：与所述目标像素在第一方向和第二方向相邻的四个周边像素；所述第一方向和所述第二方向为所述目标图像中像素的排列方向。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端图形处理器的控制方法，所述目标图像为彩色图像。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端图形处理器的控制方法，所述目标图像为扩展现实设备的图像；所述终端为扩展现实设备。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种终端图形处理器的控制装置，包括：

确定单元，用于确定目标图像中的目标像素；

处理单元，用于确定所述目标像素的颜色值与n个周边像素的颜色值的颜色差值的总和；其中，所述周边像素为所述目标像素周边的像素，n为不小于1的正整数；

所述处理单元，还用于响应于所述颜色差值的总和大于预设阈值，对所述目标像素进行锐化处理，或者，响应于所述颜色差值的总和不大于预设阈值，不对所述目标像素进行锐化处理。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；

其中，所述至少一个存储器用于存储程序代码，所述至少一个处理器用于调用所述至少一个存储器所存储的程序代码执行上述中任一项所述的方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码在被处理器运行时，促使所述处理器执行上述方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。