[发明专利]图像优化方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像优化方法，其特征在于，所述图像优化方法包括以下步骤：

当接收到图像时，根据预设失真代价函数计算所述图像中各像素点的图像纹理值，并提取所述图像中各所述像素点的像素值，根据第一预设算法和第二预设算法分别对各所述像素值进行运算，生成各所述像素点的第一局部起伏值和第二局部起伏值；

根据各所述图像纹理值与各所述局部起伏值，调整所述预设失真代价函数，得到目标失真代价函数；

所述根据各所述图像纹理值与各所述局部起伏值，调整所述预设失真代价函数，得到目标失真代价函数，包括：

按照各所述像素点的排列顺序，判断每一个所述像素点基于第一预设算法计算的所述第一局部起伏值与基于第二预设算法计算的所述第二局部起伏值的大小关系；

对各所述像素点的图像纹理值进行运算，得出中间参数，依据所述大小关系和所述中间参数，调整预设失真代价函数，得到目标失真代价函数；

基于所述目标失真代价函数对所述图像进行隐写，完成所述图像的优化。

2.如权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，所述根据预设失真代价函数计算所述图像中各像素点的图像纹理值的步骤包括：

提取所述图像中所有的所述像素点；

根据所述预设失真代价函数逐一计算各所述像素点的所述图像纹理值。

3.如权利要求2所述的图像优化方法，其特征在于，所述根据预设失真代价函数逐一计算各所述像素点的所述图像纹理值的步骤包括：

确定与各所述像素点对应的邻域范围，并逐一针对各所述像素点执行以下步骤：

确定与所述像素点对应的所述邻域范围内的待计算像素点，并计算各所述待计算像素点的失真代价值；

将各所述失真代价值进行加和，生成所述像素点的所述图像纹理值，直到各所述像素点均生成所述图像纹理值。

4.如权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，所述目标失真代价函数包括第一目标失真代价函数，所述根据各所述图像纹理值与各所述局部起伏值，调整所述预设失真代价函数，得到目标失真代价函数的步骤包括：

根据各所述图像纹理值，计算各所述像素点的中间参数，并逐一读取各所述像素点执行以下步骤：

判断当前读取的所述像素点的所述第一局部起伏值和所述第二局部起伏值之间的大小关系，若当前读取的所述像素点的所述第一局部起伏值大于所述第二局部起伏值，则基于当前读取的所述像素点的所述中间参数进行预设运算，以调整所述预设失真代价函数，得到所述第一目标失真代价函数；

若当前读取的所述像素点的所述第一局部起伏值小于或等于所述第二局部起伏值，则将所述预设失真代价函数确定为所述第一目标失真代价函数。

5.如权利要求4所述的图像优化方法，其特征在于，所述目标失真代价函数还包括第二目标失真代价函数，所述根据各所述图像纹理值与各所述局部起伏值，调整所述预设失真代价函数，得到目标失真代价函数的步骤包括：

逐一读取各所述像素点执行以下步骤：

判断当前读取的所述像素点的所述第一局部起伏值和所述第二局部起伏值之间的大小关系，若当前读取的所述像素点的所述第一局部起伏值大于或等于所述第二局部起伏值，则将所述预设失真代价函数确定为所述第二目标失真代价函数；

若当前读取的所述像素点的所述第一局部起伏值小于所述第二局部起伏值，则基于当前读取的所述像素点的所述中间参数进行所述预设运算，以调整所述预设失真代价函数，得到所述第二目标失真代价函数。

6.如权利要求1-5任一项所述的图像优化方法，其特征在于，所述当接收到图像时，根据预设失真代价函数计算所述图像中各像素点的图像纹理值的步骤包括：

检测接收到的所述图像的性质，若所述图像的性质为未压缩图像，则对所述图像进行转换，生成具有灰度属性的所述图像，并根据所述预设失真代价函数计算所述图像中各所述像素点的所述图像纹理值。