本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种针对滑动列表的图像处理方法、针对滑动列表的图像处理装置、终端设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
随着计算机网络计算的快速发展，特别是移动互联网的发展，移动互联网正逐渐渗透到人们生活、工作的各个领域。用户只要按照自身的需求在电子设备上安装各种应用程序，便可以完成各种事务。
例如，用户可以在终端设备上安装即时通信客户端或软件，通过该即时通信客户端可以结识更多的朋友，可以便于与别人进行即时通信。用户可以在用户列表中滑动来查看用户的在线情况以及留言的会话消息等等。
在用户列表展示的用户头像的图像时，某些用户有将自己用户头像模糊化的需求，或者某些客户端或软件有将某些符合模糊处理的用户头像进行模糊化展示的需求。
由于列表滑动过程中，每行数据都会被重新赋值，而这个赋值过程的快慢直接影响着列表滑动的流畅度，进而影响用户的使用体验。现有技术中主流的模糊算法处理图像都会涉及到很大的计算量，消耗巨大的计算资源，并容易导致列表在滑动过程中卡顿。若简单地将用户头像放置成固定图像或在相应图像上盖一层类似毛玻璃的蒙版外观(view)，又造成其他用户无法得到用户头像的真正的模糊图像。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种针对滑动列表的图像处理方法、针对滑动列表的图像处理装置、终端设备及计算机可读存储介质，可以很好地解决现有技术中主流的模糊算法处理图像都会涉及到很大的计算量，消耗巨大的计算资源，并容易导致列表在滑动过程中卡顿的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了针对滑动列表的图像处理方法，该方法包括：
终端设备获取滑动列表的目标图像；
所述终端设备采用异步线程对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；
其中，对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对所述待模糊处理图像进行小图化处理，将所述待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；
其中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小。
在一种可能的实现方式中，所述终端设备获取滑动列表的目标图像，包括：
接收滑动列表图像的第一数据流和第二数据流；
基于第一解码规则对所述第一数据流进行解码，得到第一图像；基于第二解码规则对所述第二数据流进行解码，得到第二图像；
将所述第一图像叠加到所述第二图像上，得到滑动列表的目标图像。
在一种可能的实现方式中，所述第一图像包括对原始图像识别出的与数据样本匹配的目标图文；
所述第一数据流为对所述目标图文对应的图文信息通过第一编码规则对进行编码得到的数据；
所述图文信息包括所述目标图文内容、所述目标图文大小、所述目标图文所在所述原始图像中的位置信息和所述目标图文颜色。
在一种可能的实现方式中，所述图文信息包括字符信息；所述第一数据流为对原始图像识别出字符信息后，对所述字符信息通过第一编码规则进行编码得到的数据；
所述字符信息包括字符内容、字体、字号、字符所在所述原始图像中的位置信息和字符颜色。
在一种可能的实现方式中，所述第二图像包括在原始图像中将所述目标图文对应的像素填充为相邻相关像素后，得到的图像。
在一种可能的实现方式中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径σ个像素通过以下公式确定：
其中，所述m为要进行模糊处理的像素点数量；所述r1和r2为预设的参数。
在一种可能的实现方式中，所述通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像，包括：
使用所述终端设备的gpu来对经过像素点压缩后的每个像素点通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像。
第二方面，本申请实施例提供了一种针对滑动列表的图像处理装置，包括：
获取单元，用于获取滑动列表的目标图像；
模糊处理单元，用于采用异步线程对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；
其中，所述模糊处理单元对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对所述待模糊处理图像进行小图化处理，将所述待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；
其中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小。
在一种可能的实现方式中，所述获取单元包括：
接收单元，用于接收滑动列表图像的第一数据流和第二数据流；
解码单元，用于基于第一解码规则对所述第一数据流进行解码，得到第一图像；基于第二解码规则对所述第二数据流进行解码，得到第二图像；
叠加单元，用于将所述第一图像叠加到所述第二图像上，得到滑动列表的目标图像。
在一种可能的实现方式中，所述第一图像包括对原始图像识别出的与数据样本匹配的目标图文；
所述第一数据流为对所述目标图文对应的图文信息通过第一编码规则对进行编码得到的数据；
所述图文信息包括所述目标图文内容、所述目标图文大小、所述目标图文所在所述原始图像中的位置信息和所述目标图文颜色。
在一种可能的实现方式中，所述图文信息包括字符信息；所述第一数据流为对原始图像识别出字符信息后，对所述字符信息通过第一编码规则进行编码得到的数据；
所述字符信息包括字符内容、字体、字号、字符所在所述原始图像中的位置信息和字符颜色。
在一种可能的实现方式中，所述第二图像包括在原始图像中将所述目标图文对应的像素填充为相邻相关像素后，得到的图像。
在一种可能的实现方式中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径σ个像素通过以下公式确定：
其中，所述m为要进行模糊处理的像素点数量；所述r1和r2为预设的参数。
在一种可能的实现方式中，所述通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像，包括：
使用所述终端设备的gpu来对经过像素点压缩后的每个像素点通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，所述终端设备包括处理器和存储器，所述存储器用于程序，所述处理器执行所述存储器存储的程序，当存储器存储的程序被执行时，所述处理器用于执行如上述第一方面中任意一种实现方式提供的针对滑动列表的图像处理方法。
第四方面，本申请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存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面中任意一种实现方式提供的针对滑动列表的图像处理方法。
第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面中任意一种实现方式提供的针对滑动列表的图像处理方法。
本申请实施例通过采用异步线程对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；其中，对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对所述待模糊处理图像进行小图化处理，将所述待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；其中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小。大大减少了设备的计算资源，可以很好地解决现有技术中主流的模糊算法处理图像都会涉及到很大的计算量，消耗巨大的计算资源，并容易导致列表在滑动过程中卡顿的技术问题，并且避免了现有技术中简单地将用户头像放置成固定图像或在相应图像上盖一层类似毛玻璃的蒙版外观(view)，又造成其他用户无法得到用户头像的真正的模糊图像的问题。
进一步地，通过接收滑动列表图像的第一数据流和第二数据流；基于第一解码规则对所述第一数据流进行解码，得到第一图像；基于第二解码规则对所述第二数据流进行解码，得到第二图像；将所述第一图像叠加到所述第二图像上，得到滑动列表的目标图像。不但可以节约传输的数据量，节约存储资源，而且由于第一数据流和第二数据流为通过两种不同解码规则进行的解码，可以节省用于解码的计算资源，提高解码器的工作性能。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本申请提供的一种针对滑动列表的图像处理方法的系统架构示意图；
图2是本申请实施例提供的针对滑动列表的图像处理方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的滑动列表的界面示意图；
图4是本申请实施例提供的针对滑动列表的图像处理装置的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
为了更好的理解本申请，下面对本申请适用的网络架构进行描述。请参阅图1，图1是本申请提供的一种针对滑动列表的图像处理方法的系统架构示意图。如图1所示，该系统架构可以包括：
服务器101可以某应用程序的后台服务器。例如即时通信软件或平台的管理服务器。即时通信软件主要是指软件或平台运营商提供的一系列和即时通信服务相关的功能，例如在线聊天、在线直播等等。本申请实施例中应用程序包括但不限于即时通信软件。
终端设备103可以是指用户侧的终端设备。终端设备103可以安装并运行有客户端，例如即时通信客户端。用户可以通过该客户端在即时通信平台注册账户，并与其他用户进行即时通信。
本发明实例中的客户端是指与服务器相对应，为客户提供本地服务的程序。这里，该本地服务可包括但不限于：人机交互服务、本地数据采集和维护服务、本地与服务器之间的通信服务等等。
具体的，客户端可包括：本地运行的应用程序、运行于网络浏览器上的功能(又称为webapp)、嵌入于电子邮件中的小程序、嵌入于即时通讯的客户端软件(如微信(wechat))中的小程序，以及嵌入在其他应用程序(如wechat)中的功能(如微信公众号)等。对于客户端，服务器上需要运行有相应的服务器端程序来提供相应的服务，如数据库服务，数据计算、决策执行等等。
本申请实施例中涉及的终端设备，又可称之为用户设备(userequipment，ue)、移动台(mobilestation，ms)、移动终端设备(mobileterminal，mt)等，是一种向用户提供语音/数据连通性的设备，例如，具有无线连接功能的手持式设备、车载设备等。一些终端设备的举例为：手机(mobilephone)、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(mobileinternetdevice，mid)、可穿戴设备，虚拟现实(virtualreality，vr)设备、增强现实(augmentedreality，ar)设备、工业控制(industrialcontrol)中的无线终端设备、无人驾驶(selfdriving)中的无线终端设备、远程手术(remotemedicalsurgery)中的无线终端设备、智能电网(smartgrid)中的无线终端设备、运输安全(transportationsafety)中的无线终端设备、智慧城市(smartcity)中的无线终端设备、智慧家庭(smarthome)中的无线终端设备、含有驾驶舱域控制器的车辆等。
本申请实施例以即时通信软件为例进行说明，终端设备上安装有该即时通信软件，用户使用该终端设备启动该即时通信软件，按照需求与其他用户进行文字交互。下面结合图2示出的本申请实施例提供的针对滑动列表的图像处理方法的流程示意图，可以包括如下步骤：
步骤s200：获取滑动列表的目标图像；
具体地，当终端设备需要展示可滑动的列表，并且该列表每行对应有各自的图像时，例如用户列表，每行对应用户的头像；那么终端设备可以与服务器进行交互，获取到该滑动列表的目标图像
步骤s202：采用异步线程对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；
具体地，该目标图像中存在多个待模糊处理的图像，如图3示出的本申请实施例提供的滑动列表的界面示意图，图3滑动列表中标出的30即为模糊处理的目标图像。终端设备采用异步线程的方式对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理，从而可提高图像模糊计算的效率。
其中，对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对所述待模糊处理图像进行小图化处理，将所述待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；所述高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小。
并且，终端设备可以使用其gpu来对经过像素点压缩后的每个像素点通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像。
本申请实施例通过采用异步线程对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；其中，对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对所述待模糊处理图像进行小图化处理，将所述待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；其中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小，减少高斯模糊算法的像素点取值半径可以减少模糊算法计算是需要的计算资源。从而实现大大减少了设备的计算资源，可以很好地解决现有技术中主流的模糊算法处理图像都会涉及到很大的计算量，消耗巨大的计算资源，并容易导致列表在滑动过程中卡顿的技术问题，并且避免了现有技术中简单地将用户头像放置成固定图像或在相应图像上盖一层类似毛玻璃的蒙版外观(view)，又造成其他用户无法得到用户头像的真正的模糊图像的问题。
在其中一种实现方式中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径σ个像素通过以下公式确定：
其中，所述m为要进行模糊处理的像素点数量；所述r1和r2为预设的参数。
优选地，本申请实施例中的r1可以为120，r2可以为240。通过这两个参数的取值，即很好地使得用户即便模糊了头像(图像)也能较好地分辨出其中的信息内容，避免了现有技术中简单地将用户头像放置成固定图像或在相应图像上盖一层类似毛玻璃的蒙版外观(view)，又造成其他用户无法得到用户头像的真正的模糊图像的问题，同时实现了减少模糊算法计算是需要的计算资源，很好地解决现有技术中主流的模糊算法处理图像都会涉及到很大的计算量，消耗巨大的计算资源，并容易导致列表在滑动过程中卡顿的技术问题。即很好地兼顾了上述两者的问题。
在其中一种实现方式中，本申请实施例中服务器侧在发送滑动列表的目标图像时，可以具体包括：
服务器对该目标图像进行编码时，先对该目标图像进行识别；例如，服务器可以预先通过深度学习训练好识别模型，将训练样本图像进行输入识别模型，以使其可以识别出匹配的训练样本图文，服务器可以将训练样本图文存储在数据库中作为后续应用时进行识别的数据样本。那么在训练好识别模型后，服务器可以将目标图像进行输入，通过识别模型进行识别，看该目标图像中是否有与数据库中的数据样本匹配的目标图文。
若识别出该目标图像中有与数据库中的数据样本匹配的目标图文，则可以将该目标图像中的目标图文对应的图文信息提取出来。该图文信息可以包括所述目标图文内容、所述目标图文大小、所述目标图文所在所述原始图像中的位置信息和所述目标图文颜色。其中所述目标图文内容可以即为数据库中与之匹配的数据样本的内容；所述目标图文所在所述原始图像中的位置信息即为目标图文作为一个整体，其所在原始图像中的位置信息。
然后，服务器对该目标图文对应的图文信息基于第一编码规则进行编码，得到第一数据流。由于该图文信息只是包括数据库中与目标图文匹配的数据样本的内容、目标图文大小、目标图文所在所述原始图像中的位置信息和目标图文颜色，对该图文信息进行编码的编码量相比对目标图像中原有的目标图文编码的编码量要小得多。因为目标图像中原有的目标图文得包括每个像素对应的数值以及每个像素的坐标值，对应的编码量要多很多。
例如，本申请实施例中的目标图文对应的图文信息可以包括字符信息；那么所述字符信息可以包括字符内容、字体、字号、字符所在所述原始图像中的位置信息和字符颜色。
服务器将该目标图像中目标图文对应的像素点填充为相邻相关像素，得到第二图像；并基于第二编码规则对该第二图像进行编码，得到第二数据流。具体地，服务器可以基于相邻像素预测算法，通过该目标图文对应的像素点的相邻像素来预测得到相邻相关像素，填充到该目标图文对应的像素点上。
最后，服务器将编码后的第一数据流和第二数据流发送给终端设备。
那么上述步骤s200中终端设备获取滑动列表的目标图像的步骤可以具体包括：
接收滑动列表图像的第一数据流和第二数据流；基于第一解码规则对所述第一数据流进行解码，得到第一图像；基于第二解码规则对所述第二数据流进行解码，得到第二图像；将所述第一图像叠加到所述第二图像上，得到滑动列表的目标图像。
具体地，该第一解码规则和第二解码规则为与上述第一编码规则和第二编码规则对应的解码规则。服务器在发送第一数据流和第二数据流的过程中可以携带发送第一编码规则和第二编码规则的信息，以使终端设备知晓对应的第一解码规则和第二解码规则。其中，基于第一解码规则对所述第一数据流进行解码，得到第一图像，并知晓该第一图像在第二图像中所在的位置，然后根据其所在的位置叠加到该第二图像上，得到滑动列表的目标图像。
通过上述实施例，终端设备接收目标图像对应的数据流得到了减少，减少了传输的数据量，提高了传输效率。并且在解码过程中可以节省用于解码的计算资源，提高解码器的工作性能，从而可以更加高效地解码得到目标图像。
在其中一个实现方式中，当本申请实施例中的目标图文对应的图文信息包括字符信息，那么服务器对该目标图像进行编码时，先对该目标图像进行识别，可以具体直接通过光学字符识别(opticalcharacterrecognition，ocr)对原始图像进行识别，以看是否识别出字符。那么字符信息包括字符内容、字体、字号、字符所在所述原始图像中的位置信息和字符颜色。
为了便于更好的实施本申请实施例的上述方法，本申请实施例还描述了与上述方法实施例属于同一申请构思下的一种针对滑动列表的图像处理装置以及终端设备的结构示意图。下面结合附图来进行详细说明：
如图4所示的本申请实施例提供的针对滑动列表的图像处理装置的结构示意图，针对滑动列表的图像处理装置40相当于上述图2实施例中的终端设备，针对滑动列表的图像处理装置40可以包括获取单元400和模糊处理单元402，其中：
获取单元400用于获取滑动列表的目标图像；
模糊处理单元402用于采用异步线程对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；
其中，模糊处理单元402对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对所述待模糊处理图像进行小图化处理，将所述待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；
其中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小。
在一种可能的实现方式中，获取单元400可以包括：
接收单元，用于接收滑动列表图像的第一数据流和第二数据流；
解码单元，用于基于第一解码规则对所述第一数据流进行解码，得到第一图像；基于第二解码规则对所述第二数据流进行解码，得到第二图像；
叠加单元，用于将所述第一图像叠加到所述第二图像上，得到滑动列表的目标图像。
在一种可能的实现方式中，所述第一图像包括对原始图像识别出的与数据样本匹配的目标图文；
所述第一数据流为对所述目标图文对应的图文信息通过第一编码规则对进行编码得到的数据；
所述图文信息包括所述目标图文内容、所述目标图文大小、所述目标图文所在所述原始图像中的位置信息和所述目标图文颜色。
在一种可能的实现方式中，所述图文信息包括字符信息；所述第一数据流为对原始图像识别出字符信息后，对所述字符信息通过第一编码规则进行编码得到的数据；
所述字符信息包括字符内容、字体、字号、字符所在所述原始图像中的位置信息和字符颜色。
在一种可能的实现方式中，所述第二图像包括在原始图像中将所述目标图文对应的像素填充为相邻相关像素后，得到的图像。
在一种可能的实现方式中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径σ个像素通过以下公式确定：
其中，所述m为要进行模糊处理的像素点数量；所述r1和r2为预设的参数。
在一种可能的实现方式中，所述通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像，包括：
使用所述终端设备的gpu来对经过像素点压缩后的每个像素点通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像。
可以理解的是，针对滑动列表的图像处理装置40中各个单元的描述还可以对应参考前述实现针对滑动列表的图像处理方法的图2实施例中涉及终端设备的描述，这里不再一一详述。
如图5示出的本申请实施例提供的终端设备的结构示意图，终端设备50即为上述方法实施例中的终端设备，可以包括处理器500、存储器502以及通信模块504。
处理器500可以是通用中央处理器(cpu)，图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)，微处理器，特定应用集成电路(application-specificintegratedcircuit，asic)，或一个或多个用于控制以上方案程序执行的集成电路。
存储器502可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electricallyerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)、只读光盘(compactdiscread-onlymemory，cd-rom)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码或计算机程序并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器502可以是独立存在，通过总线与处理器500相连接。存储器502也可以和处理器500集成在一起。
通信模块504用于接收和发送信息；
其中，上述存储器502用于存储执行以上方案的计算机程序，并由处理器500来控制执行。上述处理器500用于执行上述存储器502中存储的计算机程序。
存储器502存储的程序被执行时，处理器500用于执行以上图2提供的针对滑动列表的图像处理方法中涉及终端设备的步骤：
获取滑动列表的目标图像；
采用异步线程对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；
其中，对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对所述待模糊处理图像进行小图化处理，将所述待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；
其中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小。
在一种可能的实现方式中，处理器500获取滑动列表的目标图像，可以包括：
通过通信模块504接收滑动列表图像的第一数据流和第二数据流；
基于第一解码规则对所述第一数据流进行解码，得到第一图像；基于第二解码规则对所述第二数据流进行解码，得到第二图像；
将所述第一图像叠加到所述第二图像上，得到滑动列表的目标图像。
在一种可能的实现方式中，所述图文信息包括字符信息；所述第一数据流为对原始图像识别出字符信息后，对所述字符信息通过第一编码规则进行编码得到的数据；
所述字符信息包括字符内容、字体、字号、字符所在所述原始图像中的位置信息和字符颜色。
在一种可能的实现方式中，所述第二图像包括在原始图像中将所述目标图文对应的像素填充为相邻相关像素后，得到的图像。
在一种可能的实现方式中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径σ个像素通过以下公式确定：
其中，所述m为要进行模糊处理的像素点数量；所述r1和r2为预设的参数。
在一种可能的实现方式中，处理器500为终端设备50的gpu，终端设备50通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像，可以包括：
使用终端设备的gpu来对经过像素点压缩后的每个像素点通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像。
上述具体实现方式可参考上述方法实施例的实现方式，这里不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行上述任一个实施例所述方法中的一个或多个步骤。上述装置的各组成模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在所述计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机产品存储在计算机可读存储介质中。
上述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的设备的内部存储单元，例如硬盘或内存。上述计算机可读存储介质也可以是上述设备的外部存储设备，例如配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，上述计算机可读存储介质还可以既包括上述设备的内部存储单元也包括外部存储设备。上述计算机可读存储介质用于存储上述计算机程序以及上述设备所需的其他程序和数据。上述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
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，可通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
可以理解，本领域普通技术人员可以意识到，结合本申请各个实施例中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本领域技术人员能够领会，结合本申请各个实施例中公开描述的各种说明性逻辑框、模块和算法步骤所描述的功能可以硬件、软件、固件或其任何组合来实施。如果以软件来实施，那么各种说明性逻辑框、模块、和步骤描述的功能可作为一或多个指令或代码在计算机可读媒体上存储或传输，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读媒体可包含计算机可读存储媒体，其对应于有形媒体，例如数据存储媒体，或包括任何促进将计算机程序从一处传送到另一处的媒体(例如，根据通信协议)的通信媒体。以此方式，计算机可读媒体大体上可对应于(1)非暂时性的有形计算机可读存储媒体，或(2)通信媒体，例如信号或载波。数据存储媒体可为可由一或多个计算机或一或多个处理器存取以检索用于实施本申请中描述的技术的指令、代码和/或数据结构的任何可用媒体。计算机程序产品可包含计算机可读媒体。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
1.一种针对滑动列表的图像处理方法，其特征在于，包括：
终端设备获取滑动列表的目标图像；
所述终端设备采用异步线程对所述滑动列表的目标图像中的多个待模糊处理图像进行图像模糊处理；
其中，对待模糊处理图像进行图像模糊处理包括对所述待模糊处理图像进行小图化处理，将所述待模糊处理图像的尺寸减小为目标尺寸；对小图化处理后的图像进行像素点压缩后，通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像；
其中，所述高斯模糊算法的像素点取值半径随着压缩后图像要进行模糊处理的像素点数量的减小而缩小。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端设备获取滑动列表的目标图像，包括：
接收滑动列表图像的第一数据流和第二数据流；
基于第一解码规则对所述第一数据流进行解码，得到第一图像；基于第二解码规则对所述第二数据流进行解码，得到第二图像；
将所述第一图像叠加到所述第二图像上，得到滑动列表的目标图像。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一图像包括对原始图像识别出的与数据样本匹配的目标图文；
所述第一数据流为对所述目标图文对应的图文信息通过第一编码规则对进行编码得到的数据；
所述图文信息包括所述目标图文内容、所述目标图文大小、所述目标图文所在所述原始图像中的位置信息和所述目标图文颜色。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图文信息包括字符信息；所述第一数据流为对原始图像识别出字符信息后，对所述字符信息通过第一编码规则进行编码得到的数据；
所述字符信息包括字符内容、字体、字号、字符所在所述原始图像中的位置信息和字符颜色。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二图像包括在原始图像中将所述目标图文对应的像素填充为相邻相关像素后，得到的图像。
6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述高斯模糊算法的像素点取值半径σ个像素通过以下公式确定：
其中，所述m为要进行模糊处理的像素点数量；所述r1和r2为预设的参数。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像，包括：
使用所述终端设备的gpu来对经过像素点压缩后的每个像素点通过高斯模糊算法进行模糊计算处理，得到模糊处理后的图像。
8.一种针对滑动列表的图像处理装置，其特征在于，包括执行如权利要求1-7任一项所述方法的单元。
9.一种终端设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器用于程序，所述处理器执行所述存储器存储的程序，当存储器存储的程序被执行时，所述处理器用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
技术总结