CN107451979A - 一种图像处理方法、装置和存储介质 - Google Patents

一种图像处理方法、装置和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN107451979A
CN107451979A CN201710672016.0A CN201710672016A CN107451979A CN 107451979 A CN107451979 A CN 107451979A CN 201710672016 A CN201710672016 A CN 201710672016A CN 107451979 A CN107451979 A CN 107451979A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel
brightness
image
flow rate
mean flow
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710672016.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107451979B (zh
Inventor
钱梦仁
傅斌
沈珂轶
程培
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201710672016.0A priority Critical patent/CN107451979B/zh
Publication of CN107451979A publication Critical patent/CN107451979A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107451979B publication Critical patent/CN107451979B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/73—Deblurring; Sharpening

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种图像处理方法、装置和存储介质；本发明实施例在获取到原始图像后，可以确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素对应的一个平均亮度集，并根据该平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，然后，根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度，从而达到在增强图像暗部区域的亮度的同时，避免亮部区域过曝的目的，大大改善图像处理效果。

Description

一种图像处理方法、装置和存储介质
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置和存储介质。
背景技术
随着智能移动终端的普及，随时随地进行拍摄记录已经逐渐成为人们生活的一种方式，而由于环境光线或拍摄技术的影响，拍摄出来的图像往往不尽如意，比如部分区域过暗，或部分区域过曝，等等，因此，如何对这些图像进行处理，以提高图像质量，也是近年来业界所关注的问题。
在传统的技术中，通常会通过硬件来实现图像暗部的增强，比如，采用高动态范围成像(HDR，High Dynamic Range Imaging)算法来对图像进行调整，但是，这种技术无法对单帧图片进行处理，而且，需要硬件支持，所以，现有技术又提出了通过软件来实现暗部增强的算法，比如，Retinex(retina和cortex的合成词，意为视网膜大脑皮层理论)算法。Retinex算法是一种颜色恒常知觉的计算理论，其又可以包括多种类型的算法，比如单尺度Retinex算法(SSR，Single Scale Retinex)和多尺度加权平均的Retinex算法(MSR，MultiScale Retinex，也称为多尺度视网膜增强算法)，等等。其中，SSR仅针对单个像素进行Retinex判断，而MSR可以针对多个尺度的像素进行Retinex判断。
在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现，现有的Retinex算法容易造成图像亮部区域过曝，图像处理效果较差。
发明内容
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置和存储介质；可以在增强图像暗部区域的亮度的同时，防止图像亮部区域过曝，改善图像处理效果。
本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：
获取原始图像；
确定所述原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集；
根据所述平均亮度集对其对应像素点的亮度进行增强，得到增强后图像；
根据所述原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得所述增强后图像的平均亮度趋近于所述原始图像的平均亮度。
相应的，本发明实施例还提供一种图像处理装置，包括：
获取单元，用于获取原始图像；
增强单元，用于确定所述原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，根据所述平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，得到增强后图像；
调整单元，用于根据所述原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得所述增强后图像的平均亮度趋近于所述原始图像的平均亮度。
可选的，在一些实施例中，增强单元可以包括确定子单元、运算子单元和增强子单元，如下：
所述确定子单元，用于从所述原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点；
所述运算子单元，用于计算所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度；
所述增强子单元，用于根据所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，采用多尺度视网膜增强算法对当前像素点的亮度进行增强，并触发确定子单元执行从所述原始图像中确定当前需要处理的像素点的步骤，直至所述原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕。
可选的，在一些实施例中，所述运算子单元，具体可以用于分别计算以当前像素点为中心，多个不同预设尺度为半径的邻域内像素点的平均亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度；或者，
所述运算子单元，具体用于依次将所述原始图像按照多种不同的预设倍数进行缩小，并获取每种倍数下所述当前像素点的亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度。
可选的，在一些实施例中，所述增强子单元，具体可以用于将得到的当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度进行加权运算，得到当前像素点的初始亮度调整值，将所述当前像素点的亮度调整为所述初始亮度调整值。
可选的，在一些实施例中，所述增强子单元，具体用于获取所述当前像素点对应的六角椎体模型参数，将所述六角椎体模型参数中的明度参数调整为所述初始亮度调整值。
可选的，在一些实施例中，所述增强子单元，具体可以用于获取所述当前像素点对应的颜色模型参数，将所述颜色模型参数中的亮度参数调整为所述初始亮度调整值。
可选的，在一些实施例中，所述计算单元，具体可以用于获取原始图像的亮度直方图，根据所述原始图像的亮度直方图计算原始图像的平均亮度；以及，获取增强后图像的亮度直方图，根据所述增强后图像的亮度直方图计算增强后图像的平均亮度。
可选的，在一些实施例中，所述调整单元可以包括计算子单元和处理子单元，如下：
所述计算子单元，用于计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度；
所述处理子单元，用于根据所述原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少，所述第一类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点，所述第二类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点。
可选的，在一些实施例中，所述处理子单元，具体可以用于获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，根据所述当前需要调整的像素点的亮度、以及增强后图像的平均亮度计算调整系数，计算所述原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度的差值，根据所述当前需要调整的像素点的亮度、调整系数、以及差值对所述当前需要调整的像素点的亮度进行调整，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度的操作，直至所述增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
可选的，在一些实施例中，所述处理子单元，具体可以用于确定所述当前需要调整的像素点的亮度是否小于增强后图像的平均亮度，若是，则将所述需要调整的像素点的亮度与增强后图像的平均亮度的比值作为调整系数；若否，则获取亮度对应的参数存储空间的最大值，计算所述最大值与当前需要调整的像素点的亮度的差，得到第一值，以及计算所述最大值与增强后图像的平均亮度的差，得到第二值，将第一值与第二值的比值作为调整系数。
可选的，在一些实施例中，所述处理子单元，具体可以用于计算所述差值与调整系数的乘积，以及计算所述乘积和所述当前需要调整的像素点的亮度的和，将所述当前需要调整的像素点的亮度的值调整为所述和。
可选的，在一些实施例中，所述调整单元，具体可以用于获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度；计算所述当前需要调整的像素点的亮度、以及所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的平均值；将所述当前需要调整的像素点的亮度调整为所述平均值，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度，直至所述增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
此外，本发明实施例还提供一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种图像处理方法中的步骤。
本发明实施例在获取到原始图像后，可以确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，并根据该平均亮度集对其对应像素点的亮度进行增强，然后，根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度，从而达到在增强图像暗部区域的亮度的同时，避免亮部区域过曝的目的，大大改善图像处理效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1a是本发明实施例提供的图像处理方法的场景示意图；
图1b是本发明实施例提供的图像处理方法的流程图；
图1c是本发明实施例提供的图像处理方法中的曲线对比图；
图2a是本发明实施例提供的图像处理方法的另一流程图；
图2b是本发明实施例提供的图像处理方法的流程框图；
图3a是本发明实施例提供的图像处理方法的又一流程图；
图3b是本发明实施例提供的图像处理方法的另一流程框图；
图3c是本发明实施例提供的图像处理方法中图像缩小的示意图；
图4是本发明实施例提供的图像处理装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种图像处理方法、装置和存储介质。其中，该图像处理装置具体可以集成在终端，比如手机、平板电脑、笔记本电脑、和/或个人计算机(PC，PersonalComputer)等设备中。
例如，参见图1a，终端在获取到原始图像后，可以确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集(为了描述方便，在本发明实施例中，将某个像素点在不同半径邻域内的平均亮度称为该像素点的平均亮度集)，然后，根据该平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，并根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度对增强后图像中各个像素点的亮度作进一步进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度；比如，具体将每个像素点在增强后图像中的亮度和在原始图像中的亮度取一个均值，来作为调整后像素点的亮度，或者，也可以根据原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度来对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点的亮度能够增加，而位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点的亮度能够减少，等等。
以下分别进行详细说明。
本实施例将从图像处理装置的角度进行描述，该图像处理装置具体可以集成在终端等设备中，该终端具体可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、和/或PC等。
一种图像处理方法，包括：获取原始图像，确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，然后，根据该平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，得到增强后图像，并根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度。
如图1b所示，该图像处理方法的具体流程可以如下：
101、获取原始图像。
例如，具体可以从本地(即图像处理装置所集成的设备中)读取原始图像，或者，也可以接收用户输入的原始图像、或接收其他设备发送的原始图像，等等。
102、确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，根据该平均亮度集对其(即该平均亮度集)对应的像素点的亮度进行增强，得到增强后图像；例如，具体可以如下：
(1)从该原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点。
(2)计算该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到该当前像素点对应的一个平均亮度集(即可以将当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度也称为该当前像素点对应的平均亮度集)。
其中，计算该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度的方式可以有多种，比如，具体可以采用如下方式：
分别计算以当前像素点为中心，多个不同预设尺度为半径的邻域内像素点的平均亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度。
可选的，为了节省计算资源的开销，也可以其他的方式来计算该平均亮度，比如，可以通过采用不同尺寸的图片中对应位置像点素的亮度情况来模拟该像素点在不同半径邻域内的平均亮度，具体如下：
依次将该原始图像按照多种不同的预设倍数进行缩小，并获取每种倍数下该当前像素点的亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度。
其中，将原始图像按照预设倍数进行缩小指的是：将原始图像的尺寸缩小(即将像素压缩，使其分辨率变低)为预设尺寸，比如，若原始图像的尺寸为4cm*4cm，则将原始图像缩小1倍指的是将原始图像的尺寸缩小为2cm*2cm，以此类推，等等。
其中，该预设尺度、预设倍数和预设尺寸可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。
(3)根据该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，采用MSR算法对当前像素点的亮度进行增强。
需说明的是，传统的MSR规定将半径内像素的平均亮度值取代半径中心像素点的亮度值，即传统的MSR算法采用的单个半径领域内的平均亮度，而在本发明实施例中，引用的是多个半径邻域内的平均亮度。
比如，具体可以将得到的当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度进行加权运算，得到当前像素点的初始亮度调整值，将该当前像素点的亮度调整为该初始亮度调整值。
需说明的是，传统的MSR算法规定将半径内像素的平均亮度值取代半径中心像素点的亮度值，即传统的MSR算法引用的单个半径领域内的平均亮度，因此，其在对原始图像中的像素点进行增强时，均为增加亮度，所以，容易导致出现过曝的情况，而在本发明实施例中，引用的是多个半径邻域内的平均亮度，因此，除了可以将原始图像中过暗的像素点的亮度提高之外，对于亮度过高(即过曝)的像素点，也可以进行略微的调暗操作。参见图1c，其中，左图为传统的MSR算法的曲线调整示例图，而右图为本发明实施例所提供的改进后MSR算法的曲线调整示例图。
可选的，为了保持整体画面的色调不会发生改变，在对该当前像素点的亮度进行调整时，可以只对六角椎体模型(Hexcone Model，也称为HSV，即Hue,Saturation,Value)颜色空间中的V通道进行计算和调整，即步骤“将该当前像素点的亮度调整为该初始亮度调整值”可以包括：
获取该当前像素点对应的HSV参数，将该HSV参数中的明度参数调整为该初始亮度调整值。
其中，HSV参数可以包括色调(H)参数、饱和度(S)参数和明度(V)参数。
可选的，除了可以通过对HSV颜色空间中的参数进行调整之外，也可以通过对其他的颜色空间，比如对Lab(颜色模型)颜色空间的参数进行调整。其中，Lab颜色空间中的L分量用于表示像素点的亮度，取值范围是[0，100]，表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围，取值范围是[-128，127]；b表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[-128，127]。即步骤“将该当前像素点的亮度调整为该初始亮度调整值”可以包括：
获取所述当前像素点对应的Lab参数，将该Lab参数中的亮度参数调整为该初始亮度调整值。
(4)返回执行从该原始图像中确定当前需要处理的像素点的步骤(即返回执行(1)步骤)，直至该原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕。
例如，若该原始图像包括像素点1、像素点2、像素点3、以及像素点4，则在将像素点1作为当前需要处理的像素点，并按照(2)和(3)的操作进行增强后，可以将其他的像素点，比如像素点2作为当前需要处理的像素点，同样按照(2)和(3)的操作进行增强，然后，再将其他像素点，比如像素点3作为当前需要处理的像素点，继续进行增强，以此类推，直至该原始图像中的所有像素点，即像素点1、像素点2、像素点3、以及像素点4均增强完毕为止。
需说明的是，在本发明实施例中，“增强”指的是对于整张图像的亮度而言，整体得到了提高，应当理解的是，对于个别像素点而言，其亮度也可能有所降低，即在本发明实施例中，对于单个像素点而言，“增强”不一定是提高亮度，也可以是降低亮度，在此不再赘述。
103、根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度。
其中，增强后图像的平均亮度指的是增强后图像中所有像素点亮度的均值，而原始图像的平均亮度指的是原始图像中所有像素点亮度的均值。
其中，“根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度”的方式可以有多种，例如，具体可以如下：
第一种方式：
(1)计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度。
比如，可以获取原始图像的亮度直方图，根据该原始图像的亮度直方图计算原始图像的平均亮度；以及，获取增强后图像的亮度直方图，根据该增强后图像的亮度直方图计算增强后图像的平均亮度。
可选的，由于增强后图像是通过对原始图像进行一定的亮度调整后得到的，而且，原始图像中的每个像素都参与了其领域内像素的调整(即分析该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，根据该平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，得到增强后图像)，因此，可以通过原始图像的亮度直方图来估算增强后图像的亮度直方图，以达到减少计算量的目的。即步骤“获取增强后图像的亮度直方图”可以包括：
根据该原始图像的亮度直方图估算增强后图像的亮度直方图。
(2)根据该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少。
其中，该第一类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点，该第二类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点。也就是说，通过对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，可以使得亮度趋向于原始图像平均亮度的像素点的亮度能够增加，而亮度远离于原始图像平均亮度的像素点的亮度能够减少，从而达到避免增强后图像后过于明亮，使得增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度的目的。
例如，步骤“根据该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少”具体可以包括：
获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，根据该当前需要调整的像素点的亮度、以及增强后图像的平均亮度计算调整系数，计算该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度的差值，根据该当前需要调整的像素点的亮度、调整系数、以及差值对该当前需要调整的像素点的亮度进行调整，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度的步骤，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
其中，调整系数的计算方式可以根据实际应用的需求而定，比如，可以如下：
确定该当前需要调整的像素点的亮度是否小于增强后图像的平均亮度，若是，则将该需要调整的像素点的亮度与增强后图像的平均亮度的比值作为调整系数；若否，则获取亮度对应的参数存储空间的最大值，计算该最大值与当前需要调整的像素点的亮度的差，得到第一值，以及计算该最大值与增强后图像的平均亮度的差，得到第二值，将第一值与第二值的比值作为调整系数。用公式表示即为：
若Vp<Vb，则
若Vp≥Vb，则
其中，Vp为当前需要调整的像素点的亮度，Vb为增强后图像的平均亮度，K为亮度对应的参数存储空间的最大值，该最大值可以根据实际应用的需求而定，比如，如果Vb∈[0,255]，则K可以取值为255，等等。
可选的，根据该当前需要调整的像素点的亮度、调整系数、以及差值对该当前需要调整的像素点的亮度进行调整的方式也可以有多种，比如，具体可以如下：
计算该差值与调整系数的乘积，以及计算该乘积和该当前需要调整的像素点的亮度的和，将该当前需要调整的像素点的亮度的值调整为该和(即该乘积和该当前需要调整的像素点的亮度的和)。用公式表示即为：
其中，Vp’为当前需要调整的像素点调整后的亮度，Vp为当前需要调整的像素点的亮度(即该像素在增强后图像中的亮度)，Va为原始图像的平均亮度，Vb为增强后图像的平均亮度，(Va-Vb)即为原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度的差值，而和则为调整系数，K为亮度对应的参数存储空间的最大值。
比如，假设Va，Vb∈[0,255]，则K可以为255，即当前需要调整的像素点调整后的亮度可以为：
第二种方式：
可选的，为了减少计算量，提高处理效率，也可以采用对原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度进行平均操作的方式来确定像素点调整后的亮度，即除了第一种方式之外，也可以采用第二种方式来实现步骤“根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度”，如下：
获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度；计算该当前需要调整的像素点的亮度、以及该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的平均值；将该当前需要调整的像素点的亮度调整为该平均值，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的步骤，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
由上可知，本实施例在获取到原始图像后，可以确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，并根据该平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，然后，根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度，从而达到在增强图像暗部区域的亮度的同时，避免亮部区域过曝的目的，大大改善图像处理效果。
根据上述实施例所描述的方法，以下将分别举例作进一步详细说明。
本实施例为本发明实施例所提供的另一个实施例，在本实施例中，将以该图像处理装置具体集成在终端中为例进行说明。
如图2a和图2b所示，一种图像处理方法，具体流程可以如下：
201、终端获取原始图像。
例如，终端具体可以从本地(即图像处理装置所集成的设备中)读取原始图像，或者，也可以接收用户输入的原始图像、或接收其他设备发送的原始图像，等等。
202、终端从该原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点。
例如，若原始图像包括像素点1、像素点2、像素点3、像素点4、……像素点n(n为正整数)，则终端可以将像素点1确定为当前需要处理的像素点，得到当前像素点，在像素点1的亮度增强完毕后(即执行步骤203进而204)，再将其他的像素点，比如像素点2作为当前像素点，继续进行处理，直至将该原始图像中的所有像素点，即像素点1、像素点2、像素点3、像素点4、……像素点n的亮度均增强完毕为止。
203、终端分别计算以当前像素点为中心，多个不同预设尺度为半径的邻域内像素点的平均亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度(即此时可以得到该当前像素点对应的一个平均亮度集)。
其中，该预设尺度可以根据实际应用的需求进行设置，比如，以该当前像素点为像素点1、且预设尺度为i为例，若i为1厘米、2厘米、3厘米、4厘米和5厘米，等等，则此时，终端可以以像素点1位中心，分别计算半径为1厘米、2厘米、3厘米、4厘米和5厘米等的邻域内像素点的平均亮度。
204、终端根据该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，采用MSR算法对当前像素点的亮度进行增强(即终端根据该当前像素点对应的平均亮度集，采用MSR算法对当前像素点的亮度进行增强)，并返回执行从该原始图像中确定当前需要处理的像素点的步骤(即返回执行步骤202)，直至该原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕，得到增强后图像，然后执行步骤205。
比如，在采用MSR算法对当前像素点的亮度进行增强后，终端可以判断该原始图像中所有像素点的亮度是否均增强完毕，若是，则执行步骤205，否则，若还存在尚未增强的像素点，则回执行步骤202(即返回从该原始图像中确定当前需要处理的像素点的步骤)。
其中，采用MSR算法对当前像素点的亮度进行增强的方式可以有多种，例如，终端具体可以将得到的当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度进行加权运算，得到当前像素点的初始亮度调整值；用公式表示即为：
F(x，y)＝∑iWi×Vi(x，y)；
其中，i代表不同尺度(即邻域的半径大小)，Vi(x，y)代表在该半径内像素点的平均亮度，Wi代表每个尺度的权重，∑iWi＝1.0。F(x，y)即为当前像素点的初始亮度调整值。
在得到初始亮度调整值之后，便可以将该当前像素点的亮度调整为该初始亮度调整值，从而完成对该当前像素点的亮度的增强操作，以此类推，可以采用同样的方法对该原始图像中的其他像素点的亮度进行增强，当该原始图像中的所有像素点的亮度均增强完毕，便可得到增强后图像。
可选的，为了保持整体画面的色调不会发生改变，在对该当前像素点的亮度进行调整时，可以只对HSV颜色空间中的V通道进行计算和调整，即可以获取该当前像素点对应的HSV参数，将该HSV参数中的明度参数调整为该初始亮度调整值。
同理，除了可以通过对HSV颜色空间中的参数进行调整之外，也可以通过其他的颜色空间，比如Lab颜色空间中的参数进行调整，即可以获取所述当前像素点对应的Lab参数，将该Lab参数中的亮度参数调整为该初始亮度调整值，等等，在此不再赘述。
205、终端计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度，然后执行步骤206；例如，具体可以如下：
终端可以获取原始图像的亮度直方图，根据该原始图像的亮度直方图计算原始图像的平均亮度；以及，终端获取增强后图像的亮度直方图，根据该增强后图像的亮度直方图计算增强后图像的平均亮度。
可选的，由于增强后图像是通过对原始图像进行一定的亮度调整后得到的，而且，原始图像中的每个像素都参与了其领域内像素的调整，因此，除了可以直接获取增强后图像的亮度直方图之外，也可以通过原始图像的亮度直方图来估算增强后图像的亮度直方图，从而减少一次直方图统计，达到减少计算量的目的。
206、终端获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度。
例如，若增强后图像中当前需要调整的像素点为像素点1，则此时，终端可以获取像素点1的亮度。
又例如，若增强后图像中当前需要调整的像素点为像素点2，则此时，终端可以获取像素点2的亮度，以此类推，等等。
207、终端根据该当前需要调整的像素点的亮度、以及增强后图像的平均亮度计算调整系数。
其中，调整系数的计算方式可以根据实际应用的需求而定，比如，可以如下：
确定该当前需要调整的像素点的亮度是否小于增强后图像的平均亮度，若是，则将该需要调整的像素点的亮度与增强后图像的平均亮度的比值作为调整系数；若否，则获取亮度对应的参数存储空间的最大值，计算该最大值与当前需要调整的像素点的亮度的差，得到第一值，以及计算该最大值与增强后图像的平均亮度的差，得到第二值，将第一值与第二值的比值作为调整系数。用公式表示即为：
若Vp<Vb，则
若Vp≥Vb，则
其中，Vp为当前需要调整的像素点的亮度，Vb为增强后图像的平均亮度，K为亮度对应的参数存储空间的最大值，该最大值可以根据实际应用的需求而定，比如，如果Vb∈[0,255]，则K可以取值为255，等等。
例如，以当前需要调整的像素点为像素点1，且像素点1的亮度为“200”，增强后图像的平均亮度Vb为“165”，且K为255为例，则此时，由于200大于165，因此，该调整系数可以为
又例如，以当前需要调整的像素点为像素点2，且像素点2的亮度为“100”，增强后图像的平均亮度Vb为“165”，且K为255为例，则此时，由于100大于165，因此，该调整系数可以为
208、终端计算该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度的差值，然后执行步骤209。
其中，步骤207和208的执行可以不分先后。
209、终端根据该当前需要调整的像素点的亮度、调整系数、以及差值对该当前需要调整的像素点的亮度进行调整，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度的步骤(即返回执行步骤206)，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
比如，终端在对当前需要调整的像素点的亮度进行调整之后，可以判断该增强后图像中所有的像素点是否均调整完毕，若是，则表示该增强后图像已经调整完毕，此时可以输出该调整后图像，否则，若该增强后图像中还存在尚未调整的像素点，则返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度的步骤(即返回执行步骤206)，继续进行调整。
其中，调整的方式可以有多种，例如，具体可以如下：
终端计算该差值与调整系数的乘积，以及计算该乘积和该当前需要调整的像素点的亮度的和，将该当前需要调整的像素点的亮度的值调整为该和(即该乘积和该当前需要调整的像素点的亮度的和)。用公式表示即为：
其中，Vp’为当前需要调整的像素点调整后的亮度，Vp为当前需要调整的像素点的亮度(即该像素在增强后图像中的亮度)，Va为原始图像的平均亮度，Vb为增强后图像的平均亮度，(Va-Vb)即为原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度的差值，而和则为调整系数，K为亮度对应的参数存储空间的最大值。
比如，假设Va，Vb∈[0,255]，则K可以为255，即当前需要调整的像素点调整后的亮度可以为：
例如，以当前需要调整的像素点为像素点1，且像素点1的亮度为“200”，原始图像的平均亮度为“135”，增强后图像的平均亮度Vb为“165”，且K为255为例，则：
又例如，以当前需要调整的像素点为像素点2，且像素点2的亮度为“100”，原始图像的平均亮度为“135”，增强后图像的平均亮度Vb为“165”，且K为255为例，则：
此后，在增强后图像中的所有像素点均调整完毕后，终端便可以输出该调整后图像。
由上可知，本实施例在获取到原始图像后，可以确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，并根据该平均亮度对相应像素点的亮度进行增强，然后，计算增强后图像的平均亮度和原始图像的平均亮度，并根据该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对增强后图像中各个像素点的亮度作进一步调整，使得位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点的亮度能够增加，而位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点的亮度能够减少，让调整后图像的亮度更加趋近于原始图像，从而达到在增强图像暗部区域的亮度的同时，避免亮部区域过曝的目的，大大改善图像处理效果。
本实施例为本发明实施例所提供的又一个实施例，与上一个实施例相同的是，本实施例同样以该图像处理装置具体集成在终端中为例进行说明；与上一个实施例不同的是，在本实施例中，将采用对原始图像按照多种不同的预设倍数进行缩小的方式来得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，并采用对原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度进行平均操作的方式，来确定像素点调整后的亮度，以下将进行详细说明。
如图3a和图3b所示，一种图像处理方法，具体流程可以如下：
301、终端获取原始图像。
例如，终端具体可以从本地(即图像处理装置所集成的设备中)读取原始图像，或者，也可以接收用户输入的原始图像、或接收其他设备发送的原始图像，等等。
302、终端从该原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点。
例如，若原始图像包括像素点1、像素点2、像素点3、像素点4、……像素点n(n为正整数)，则终端可以依次将像素点1、像素点2、像素点3、像素点4、……像素点n确定为当前像素点，详见上一个实施例中的步骤202，在此不再赘述。
303、终端依次将该原始图像按照多种不同的预设倍数进行缩小，并获取每种倍数下该当前像素点的亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度(即得到当前像素点对应的平均亮度集)。
例如，具体可以参见图3c，以按照6种不同的预设倍数进行缩小为例，具体可以获取原始图像经过第一次缩小(即第一种缩小倍数)后，所得到的图像中该当前像素点的亮度，得到当前像素点在该第一种缩小倍数所对应的半径领域内的平均亮度；可以获取原始图像经过第二次缩小(即第二种缩小倍数)后，所得到的图像中该当前像素点的亮度，得到当前像素点在该第二种缩小倍数所对应的半径领域内的平均亮度；可以获取原始图像经过第三次缩小(即第三种缩小倍数)后，所得到的图像中该当前像素点的亮度，得到当前像素点在该第三种缩小倍数所对应的半径领域内的平均亮度，依次类推，直至得到当前像素点在这6种不同缩小倍数所对应的半径领域内的平均亮度为止。
其中，若将多张缩小的图像按照图像大小依次进行叠加，使得最小的图像位于图层的顶层，便可得到一张可以反映出图像亮度变化的图片，为了描述方便，在本发明实施例中，将该图片称为原始图像的亮度金字塔，比如，具体可参见图3b和图3c。
304、终端根据该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，采用MSR算法对当前像素点的亮度进行增强，并返回执行从该原始图像中确定当前需要处理的像素点的步骤，直至该原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕，得到增强后图像，然后执行步骤305。
具体可参见上一个实施例中的步骤204，在此不再赘述。
305、终端获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度。
例如，以增强后图像中当前需要调整的像素点为像素点1为例，则此时，终端可以获取像素点1在增强后图像中的亮度，以及获取像素点1在原始图像中的亮度，等等。
306、终端计算该当前需要调整的像素点的亮度、以及该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的平均值，将该当前需要调整的像素点的亮度调整为该平均值，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的步骤(即返回执行步骤305)，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
比如，终端在对当前需要调整的像素点的亮度进行调整之后，可以判断该增强后图像中所有的像素点是否均调整完毕，若是，则表示该增强后图像已经调整完毕，此时可以输出该调整后图像，否则，若该增强后图像中还存在尚未调整的像素点，则返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的步骤(即返回执行步骤305)，继续进行调整。
其中，调整的方式可以有多种，例如，还是以当前需要调整的像素点为像素点1为例，若像素点1在增强后图像中的亮度为“200”，在原始图像中的亮度为“180”，则此时，终端可以将“(200+180)/2”作为像素1调整后的亮度，即可以将增强后图像中的像素点1的亮度调整为“190”，以此类推，可以对增强后图像中的其他像素也采用该方法进行调整，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕，便可以得到最终的图像，即调整后图像。
此后，在增强后图像中的所有像素点均调整完毕后，终端还可以输出该调整后图像，在此不再赘述。
由上可知，本实施例除了可以实现上一个实施例所能实现的有益效果之外，还可以大大减少计算量，不仅可以节省资源的消耗，而且，还可以提高处理效率，特别适用于移动终端。
为了更好地实施以上方法，本发明实施例还提供一种图像处理装置，该图像处理装置具体可以集成在终端等设备中，该终端具体可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、和/或PC等。
例如，如图4所示，该图像处理装置可以包括获取单元401、增强单元402和调整单元403，如下：
(1)获取单元401；
获取单元401，用于获取原始图像。
例如，获取单元401，具体可以用于从本地(即图像处理装置所集成的设备中)读取原始图像，或者，也可以接收用户输入的原始图像、或接收其他设备发送的原始图像，等等。
(2)增强单元402；
增强单元402，用于确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，根据该平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，得到增强后图像。
例如，该增强单元402可以包括确定子单元、运算子单元和增强子单元，如下：
A)确定子单元；
该确定子单元，可以用于从该原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点。
B)运算子单元；
该运算子单元，可以用于计算该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度。
其中，当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度也可以称为该当前像素点对应的平均亮度集。
其中，计算该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度的方式可以有多种，比如，具体可以如下
该运算子单元，具体可以用于分别计算以当前像素点为中心，多个不同预设尺度为半径的邻域内像素点的平均亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度。
可选的，为了节省计算资源的开销，也可以其他的方式来计算该平均亮度，比如，可以通过采用不同尺寸的图片中对应位置像点素的亮度情况来模拟该像素点在不同半径邻域内的平均亮度，即：
该运算子单元，具体可以用于依次将该原始图像按照多种不同的预设倍数进行缩小，并获取每种倍数下该当前像素点的亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度。
其中，该预设尺度和预设倍数可以根据实际应用的需求进行设置，在此不再赘述。
C)增强子单元；
该增强子单元，可以用于根据该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，采用多尺度视网膜增强算法对当前像素点的亮度进行增强，并触发确定子单元执行从该原始图像中确定当前需要处理的像素点的操作，直至该原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕。
例如，该增强子单元，具体可以用于将得到的当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度进行加权运算，得到当前像素点的初始亮度调整值，将该当前像素点的亮度调整为该初始亮度调整值。
可选的，为了保持整体画面的色调不会发生改变，在对该当前像素点的亮度进行调整时，可以只对HSV颜色空间中的V通道进行计算和调整，即：
该增强子单元，具体用于获取该当前像素点对应的HSV参数，将该HSV参数中的明度参数调整为该初始亮度调整值。
其中，HSV参数可以包括色调(H)参数、饱和度(S)参数和明度(V)参数。
可选的，除了可以通过对HSV颜色空间中的参数进行调整之外，也可以通过对其他的颜色空间，比如对Lab(颜色模型)颜色空间的参数进行调整，即：
该增强子单元，具体可以用于获取该当前像素点对应的Lab参数，将该Lab参数中的亮度参数调整为该初始亮度调整值。
(3)调整单元403；
调整单元403，用于根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于该原始图像的平均亮度。
例如，该调整单元403可以包括计算子单元和处理子单元，如下：
该计算子单元，可以用于计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度。
例如，该计算子单元，具体可以用于获取原始图像的亮度直方图，根据该原始图像的亮度直方图计算原始图像的平均亮度；以及，获取增强后图像的亮度直方图，根据该增强后图像的亮度直方图计算增强后图像的平均亮度。
或者，该计算子单元，具体可以用于获取原始图像的亮度直方图，根据该原始图像的亮度直方图计算原始图像的平均亮度；以及，根据该原始图像的亮度直方图估算增强后图像的亮度直方图，根据该增强后图像的亮度直方图计算增强后图像的平均亮度。
该处理子单元，可以用于根据该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少。
其中，该第一类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点，该第二类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点。
例如，该处理子单元，具体可以用于获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，根据该当前需要调整的像素点的亮度、以及增强后图像的平均亮度计算调整系数，计算该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度的差值，根据该当前需要调整的像素点的亮度、调整系数、以及差值对该当前需要调整的像素点的亮度进行调整，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度的操作，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
其中，调整系数的计算方式可以根据实际应用的需求而定，比如，可以如下：
该处理子单元，具体可以用于确定该当前需要调整的像素点的亮度是否小于增强后图像的平均亮度，若是，则将该需要调整的像素点的亮度与增强后图像的平均亮度的比值作为调整系数；若否，则获取亮度对应的参数存储空间的最大值，计算该最大值与当前需要调整的像素点的亮度的差，得到第一值，以及计算该最大值与增强后图像的平均亮度的差，得到第二值，将第一值与第二值的比值作为调整系数。用公式表示即为：
若Vp<Vb，则
若Vp≥Vb，则
其中，Vp为当前需要调整的像素点的亮度，Vb为增强后图像的平均亮度，K为亮度对应的参数存储空间的最大值，该最大值可以根据实际应用的需求而定，比如，如果Vb∈[0,255]，则K可以取值为255，等等。
可选的，根据该当前需要调整的像素点的亮度、调整系数、以及差值对该当前需要调整的像素点的亮度进行调整的方式也可以有多种，比如，具体可以如下：
该处理子单元，具体可以用于计算该差值与调整系数的乘积，以及计算该乘积和该当前需要调整的像素点的亮度的和，将该当前需要调整的像素点的亮度的值调整为该和。用公式表示即为：
其中，Vp’为当前需要调整的像素点调整后的亮度，Vp为当前需要调整的像素点的亮度(即该像素在增强后图像中的亮度)，Va为原始图像的平均亮度，Vb为增强后图像的平均亮度，(Va-Vb)即为原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度的差值，而和则为调整系数，K为亮度对应的参数存储空间的最大值。
比如，假设Va，Vb∈[0,255]，则K可以为255，即当前需要调整的像素点调整后的亮度可以为：
可选的，为了减少计算量，提高处理效率，也可以采用对原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度进行平均操作的方式来确定像素点调整后的亮度，即除了上述方式之外，也可以采用其他的方式，例如，可以如下：
该调整单元403，具体可以用于获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度；计算该当前需要调整的像素点的亮度、以及该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的平均值；将该当前需要调整的像素点的亮度调整为该平均值，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的操作，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕，具体可参见前面的实施例，在此不再赘述。
具体实施时，以上各个单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
由上可知，本实施例的图像处理装置在由获取单元401获取到原始图像后，可以由增强单元402确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，并根据该平均亮度集对其对应像素点的亮度进行增强，然后，由调整单元403根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度，从而达到在增强图像暗部区域的亮度的同时，避免亮部区域过曝的目的，大大改善图像处理效果。
相应的，本发明实施例还提供一种终端，如图5所示，该终端可以包括射频(RF，Radio Frequency)电路501、包括有一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器502、输入单元503、显示单元504、传感器505、音频电路506、无线保真(WiFi，Wireless Fidelity)模块507、包括有一个或者一个以上处理核心的处理器508、以及电源509等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
RF电路501可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，交由一个或者一个以上处理器508处理；另外，将涉及上行的数据发送给基站。通常，RF电路501包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(SIM，Subscriber Identity Module)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(LNA，Low Noise Amplifier)、双工器等。此外，RF电路501还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯***(GSM，Global System of Mobile communication)、通用分组无线服务(GPRS，GeneralPacket Radio Service)、码分多址(CDMA，Code Division Multiple Access)、宽带码分多址(WCDMA，Wideband Code Division Multiple Access)、长期演进(LTE，Long TermEvolution)、电子邮件、短消息服务(SMS，Short Messaging Service)等。
存储器502可用于存储软件程序以及模块，处理器508通过运行存储在存储器502的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器502还可以包括存储器控制器，以提供处理器508和输入单元503对存储器502的访问。
输入单元503可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。具体地，在一个具体的实施例中，输入单元503可包括触敏表面以及其他输入设备。触敏表面，也称为触摸显示屏或者触控板，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触敏表面上或在触敏表面附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触敏表面可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器508，并能接收处理器508发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触敏表面。除了触敏表面，输入单元503还可以包括其他输入设备。具体地，其他输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元504可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端的各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示单元504可包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(LCD，Liquid Crystal Display)、有机发光二极管(OLED，Organic Light-Emitting Diode)等形式来配置显示面板。进一步的，触敏表面可覆盖显示面板，当触敏表面检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器508以确定触摸事件的类型，随后处理器508根据触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触敏表面与显示面板是作为两个独立的部件来实现输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触敏表面与显示面板集成而实现输入和输出功能。
终端还可包括至少一种传感器505，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板的亮度，接近传感器可在终端移动到耳边时，关闭显示面板和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于终端还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路506、扬声器，传声器可提供用户与终端之间的音频接口。音频电路506可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出；另一方面，传声器将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路506接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器508处理后，经RF电路501以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器502以便进一步处理。音频电路506还可能包括耳塞插孔，以提供外设耳机与终端的通信。
WiFi属于短距离无线传输技术，终端通过WiFi模块507可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图5示出了WiFi模块507，但是可以理解的是，其并不属于终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器508是终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器502内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器502内的数据，执行终端的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器508可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器508可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器508中。
终端还包括给各个部件供电的电源509(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理***与处理器508逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源509还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电***、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
尽管未示出，终端还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。具体在本实施例中，终端中的处理器508会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器502中，并由处理器508来运行存储在存储器502中的应用程序，从而实现各种功能：
获取原始图像，确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，然后，根据该平均亮度集对其对应像素点的亮度进行增强，得到增强后图像，并根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度。
例如，具体可以从该原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点，计算该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度(即该当前像素点对应的平均亮度集)，根据该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度(即该当前像素点对应的平均亮度集)，采用MSR算法对当前像素点的亮度进行增强，然后，返回执行从该原始图像中确定当前需要处理的像素点的步骤，直至该原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕，等等。
可选的，“对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度”的方式可以有多种，比如，可以如下：
第一种方式：
计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度，根据该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少。
其中，该第一类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点，该第二类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点。
第二种方式：
获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度；计算该当前需要调整的像素点的亮度、以及该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的平均值；将该当前需要调整的像素点的亮度调整为该平均值，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的步骤，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
由上可知，本实施例的终端在获取到原始图像后，可以确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，并根据该平均亮度对相应像素点的亮度进行增强，然后，根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度，从而达到在增强图像暗部区域的亮度的同时，避免亮部区域过曝的目的，大大改善图像处理效果。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本发明实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种图像处理方法中的步骤。例如，该指令可以执行如下步骤：
获取原始图像，确定该原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，然后，根据该平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，得到增强后图像，并根据该原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度。
比如，具体可以从该原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点，计算该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度(即该当前像素点对应的平均亮度集)，根据该当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度(即该当前像素点对应的平均亮度集)，采用MSR算法对当前像素点的亮度进行增强，然后，返回执行从该原始图像中确定当前需要处理的像素点的步骤，直至该原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕，等等。
可选的，“对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得该增强后图像的平均亮度趋近于原始图像的平均亮度”的方式可以有多种，即该指令可以执行如下步骤：
计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度，根据该原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对该增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少。其中，该第一类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点，该第二类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点。
或者，该指令也可以执行如下步骤：
获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度；计算该当前需要调整的像素点的亮度、以及该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的平均值；将该当前需要调整的像素点的亮度调整为该平均值，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取该当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的步骤，直至该增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
其中，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的任一种图像处理方法中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一种图像处理方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
以上对本发明实施例所提供的一种图像处理方法、装置和存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (19)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取原始图像；
确定所述原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集；
根据所述平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，得到增强后图像；
根据所述原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得所述增强后图像的平均亮度趋近于所述原始图像的平均亮度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集；根据所述平均亮度集对其对应的像素点的亮度进行增强，包括：
从所述原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点；
计算所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度；
根据所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，采用多尺度视网膜增强算法对当前像素点的亮度进行增强；
返回执行从所述原始图像中确定当前需要处理的像素点的步骤，直至所述原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，包括：
分别计算以当前像素点为中心，多个不同预设尺度为半径的邻域内像素点的平均亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，包括：
依次将所述原始图像按照多种不同的预设倍数进行缩小，并获取每种倍数下所述当前像素点的亮度，得到当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，采用多尺度视网膜增强算法对当前像素点的亮度进行增强，包括：
将得到的当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度进行加权运算，得到当前像素点的初始亮度调整值；
将所述当前像素点的亮度调整为所述初始亮度调整值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述当前像素点的亮度调整为所述初始亮度调整值，包括：
获取所述当前像素点对应的六角椎体模型参数；
将所述六角椎体模型参数中的明度参数调整为所述初始亮度调整值。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述当前像素点的亮度调整为所述初始亮度调整值，包括：
获取所述当前像素点对应的颜色模型参数；
将所述颜色模型参数中的亮度参数调整为所述初始亮度调整值。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得所述增强后图像的平均亮度趋近于所述原始图像的平均亮度，包括：
计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度；
根据所述原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少，所述第一类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点，所述第二类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度，包括：
获取原始图像的亮度直方图，根据所述原始图像的亮度直方图计算原始图像的平均亮度；以及，
获取增强后图像的亮度直方图，根据所述增强后图像的亮度直方图计算增强后图像的平均亮度。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获取增强后图像的亮度直方图，包括：
根据所述原始图像的亮度直方图估算增强后图像的亮度直方图。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少，包括：
获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度；
根据所述当前需要调整的像素点的亮度、以及增强后图像的平均亮度计算调整系数；
计算所述原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度的差值；
根据所述当前需要调整的像素点的亮度、调整系数、以及差值对所述当前需要调整的像素点的亮度进行调整，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度的步骤，直至所述增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前需要调整的像素点的亮度、以及增强后图像的平均亮度计算调整系数，包括：
确定所述当前需要调整的像素点的亮度是否小于增强后图像的平均亮度；
若是，则将所述需要调整的像素点的亮度与增强后图像的平均亮度的比值作为调整系数；
若否，则获取亮度对应的参数存储空间的最大值，计算所述最大值与当前需要调整的像素点的亮度的差，得到第一值，以及计算所述最大值与增强后图像的平均亮度的差，得到第二值，将第一值与第二值的比值作为调整系数。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前需要调整的像素点的亮度、调整系数、以及差值对所述当前需要调整的像素点的亮度进行调整，包括：
计算所述差值与调整系数的乘积，以及计算所述乘积和所述当前需要调整的像素点的亮度的和；
将所述当前需要调整的像素点的亮度的值调整为所述和。
14.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度，对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得所述增强后图像的平均亮度趋近于所述原始图像的平均亮度，包括：
获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度；
计算所述当前需要调整的像素点的亮度、以及所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的平均值；
将所述当前需要调整的像素点的亮度调整为所述平均值，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的步骤，直至所述增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
15.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取原始图像；
增强单元，用于确定所述原始图像的每个像素点在不同半径邻域内的平均亮度，得到每个像素点对应的一个平均亮度集，根据所述平均亮度集对其对应像素点的亮度进行增强，得到增强后图像；
调整单元，用于根据所述原始图像中各像素点的亮度和增强后图像中各像素点的亮度对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得所述增强后图像的平均亮度趋近于所述原始图像的平均亮度。
16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述增强单元包括确定子单元、运算子单元和增强子单元；
所述确定子单元，用于从所述原始图像中确定当前需要处理的像素点，得到当前像素点；
所述运算子单元，用于计算所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度；
所述增强子单元，用于根据所述当前像素点在不同半径邻域内的平均亮度，采用多尺度视网膜增强算法对当前像素点的亮度进行增强，并触发确定子单元执行从所述原始图像中确定当前需要处理的像素点的操作，直至所述原始图像中所有像素点的亮度均增强完毕。
17.根据权利要求15或16所述的装置，其特征在于，所述调整单元包括计算子单元和处理子单元；
所述计算子单元，用于计算原始图像的平均亮度和增强后图像的平均亮度；
所述处理子单元，用于根据所述原始图像的平均亮度、以及增强后图像的平均亮度对所述增强后图像中各个像素点的亮度进行调整，使得第一类像素点的亮度能够增加，而第二类像素点的亮度能够减少，所述第一类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间内的像素点，所述第二类像素点为亮度位于原始图像平均亮度预设区间外的像素点。
18.根据权利要求15或16所述的装置，其特征在于，
所述调整单元，具体用于获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度；计算所述当前需要调整的像素点的亮度、以及所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的平均值；将所述当前需要调整的像素点的亮度调整为所述平均值，并返回执行获取增强后图像中当前需要调整的像素点的亮度，以及获取所述当前需要调整的像素点在原始图像中的亮度的操作，直至所述增强后图像中所有的像素点均调整完毕。
19.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至14任一项所述的图像处理方法中的步骤。
CN201710672016.0A 2017-08-08 2017-08-08 一种图像处理方法、装置和存储介质 Active CN107451979B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710672016.0A CN107451979B (zh) 2017-08-08 2017-08-08 一种图像处理方法、装置和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710672016.0A CN107451979B (zh) 2017-08-08 2017-08-08 一种图像处理方法、装置和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107451979A true CN107451979A (zh) 2017-12-08
CN107451979B CN107451979B (zh) 2022-11-01

Family

ID=60491381

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710672016.0A Active CN107451979B (zh) 2017-08-08 2017-08-08 一种图像处理方法、装置和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107451979B (zh)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108665428A (zh) * 2018-04-26 2018-10-16 青岛海信移动通信技术股份有限公司 图像增强方法、装置、设备及存储介质
CN109274949A (zh) * 2018-10-30 2019-01-25 京东方科技集团股份有限公司 一种视频图像处理方法及其装置、显示设备
CN109754374A (zh) * 2018-12-20 2019-05-14 深圳市资福医疗技术有限公司 一种去除图像亮度噪声的方法及装置
CN110084856A (zh) * 2019-04-24 2019-08-02 Oppo广东移动通信有限公司 标定图像的亮度调整方法、装置、电子设备及存储介质
CN111050143A (zh) * 2018-10-11 2020-04-21 华为技术有限公司 一种图像拍摄方法和终端设备
CN111274952A (zh) * 2020-01-20 2020-06-12 新疆爱华盈通信息技术有限公司 背光人脸图像处理方法、人脸识别方法
CN111583103A (zh) * 2020-05-14 2020-08-25 北京字节跳动网络技术有限公司 人脸图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN111639588A (zh) * 2020-05-28 2020-09-08 深圳壹账通智能科技有限公司 图像效果调整方法、装置、计算机***及可读存储介质
CN111738950A (zh) * 2020-06-22 2020-10-02 北京字节跳动网络技术有限公司 图像处理方法及装置
CN112069475A (zh) * 2020-09-14 2020-12-11 杭州熙菱信息技术有限公司 一种身份安全管理***
CN112383719A (zh) * 2021-01-13 2021-02-19 腾讯科技（深圳）有限公司 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质
CN113344803A (zh) * 2021-05-08 2021-09-03 浙江大华技术股份有限公司 图像调节方法、装置、电子装置和存储介质
WO2022096013A1 (zh) * 2020-11-09 2022-05-12 影石创新科技股份有限公司 自动曝光方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020135743A1 (en) * 2000-05-10 2002-09-26 Eastman Kodak Company Digital image processing method and apparatus for brightness adjustment of digital images
US20080252791A1 (en) * 2007-04-13 2008-10-16 Tomoo Mitsunaga Image processing device and method, and program
US20090091645A1 (en) * 2007-10-03 2009-04-09 Nokia Corporation Multi-exposure pattern for enhancing dynamic range of images
WO2010015140A1 (zh) * 2008-08-07 2010-02-11 中兴通讯股份有限公司 一种视频增强的方法及其装置
CN105654433A (zh) * 2015-12-28 2016-06-08 桂林电子科技大学 基于改进多尺度Retinex的彩色图像增强方法
CN105979121A (zh) * 2015-11-18 2016-09-28 乐视致新电子科技（天津）有限公司 一种图像处理方法和装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020135743A1 (en) * 2000-05-10 2002-09-26 Eastman Kodak Company Digital image processing method and apparatus for brightness adjustment of digital images
US20080252791A1 (en) * 2007-04-13 2008-10-16 Tomoo Mitsunaga Image processing device and method, and program
US20090091645A1 (en) * 2007-10-03 2009-04-09 Nokia Corporation Multi-exposure pattern for enhancing dynamic range of images
WO2010015140A1 (zh) * 2008-08-07 2010-02-11 中兴通讯股份有限公司 一种视频增强的方法及其装置
CN105979121A (zh) * 2015-11-18 2016-09-28 乐视致新电子科技（天津）有限公司 一种图像处理方法和装置
CN105654433A (zh) * 2015-12-28 2016-06-08 桂林电子科技大学 基于改进多尺度Retinex的彩色图像增强方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李敬川: "一种图像增强算法的设计与实现", 《重庆职业技术学院学报》 *

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108665428A (zh) * 2018-04-26 2018-10-16 青岛海信移动通信技术股份有限公司 图像增强方法、装置、设备及存储介质
CN108665428B (zh) * 2018-04-26 2022-11-11 青岛海信移动通信技术股份有限公司 图像增强方法、装置、设备及存储介质
CN111050143B (zh) * 2018-10-11 2021-09-21 华为技术有限公司 一种图像拍摄方法和终端设备
CN111050143A (zh) * 2018-10-11 2020-04-21 华为技术有限公司 一种图像拍摄方法和终端设备
US11595588B2 (en) 2018-10-11 2023-02-28 Huawei Technologies Co., Ltd. Image capturing method and terminal device
CN109274949A (zh) * 2018-10-30 2019-01-25 京东方科技集团股份有限公司 一种视频图像处理方法及其装置、显示设备
CN109754374A (zh) * 2018-12-20 2019-05-14 深圳市资福医疗技术有限公司 一种去除图像亮度噪声的方法及装置
CN110084856A (zh) * 2019-04-24 2019-08-02 Oppo广东移动通信有限公司 标定图像的亮度调整方法、装置、电子设备及存储介质
CN111274952A (zh) * 2020-01-20 2020-06-12 新疆爱华盈通信息技术有限公司 背光人脸图像处理方法、人脸识别方法
CN111583103A (zh) * 2020-05-14 2020-08-25 北京字节跳动网络技术有限公司 人脸图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN111583103B (zh) * 2020-05-14 2023-05-16 抖音视界有限公司 人脸图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN111639588A (zh) * 2020-05-28 2020-09-08 深圳壹账通智能科技有限公司 图像效果调整方法、装置、计算机***及可读存储介质
CN111738950A (zh) * 2020-06-22 2020-10-02 北京字节跳动网络技术有限公司 图像处理方法及装置
CN112069475A (zh) * 2020-09-14 2020-12-11 杭州熙菱信息技术有限公司 一种身份安全管理***
CN112069475B (zh) * 2020-09-14 2023-10-24 杭州领信数科信息技术有限公司 一种身份安全管理***
WO2022096013A1 (zh) * 2020-11-09 2022-05-12 影石创新科技股份有限公司 自动曝光方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN112383719A (zh) * 2021-01-13 2021-02-19 腾讯科技（深圳）有限公司 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质
CN112383719B (zh) * 2021-01-13 2022-02-01 腾讯科技（深圳）有限公司 图像亮度的调整方法、装置、设备及可读存储介质
CN113344803A (zh) * 2021-05-08 2021-09-03 浙江大华技术股份有限公司 图像调节方法、装置、电子装置和存储介质
CN113344803B (zh) * 2021-05-08 2024-03-19 浙江大华技术股份有限公司 图像调节方法、装置、电子装置和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN107451979B (zh) 2022-11-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107451979A (zh) 一种图像处理方法、装置和存储介质
CN110136183B (zh) 一种图像处理的方法、装置以及摄像装置
CN107093418B (zh) 一种屏幕显示方法、计算机设备及存储介质
CN107038681B (zh) 图像虚化方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备
CN108307125B (zh) 一种图像采集方法、装置和存储介质
CN107438163B (zh) 一种拍照方法、终端及计算机可读存储介质
CN107038715B (zh) 一种图像处理方法及装置
US11055547B2 (en) Unlocking control method and related products
CN107707827A (zh) 一种高动态图像拍摄方法及移动终端
CN107423699A (zh) 活体检测方法及相关产品
US11599608B2 (en) Unlocking control method and related products
CN107895352A (zh) 一种图像处理方法及移动终端
CN107172349B (zh) 移动终端拍摄方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN108459799B (zh) 一种图片的处理方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN108200352B (zh) 一种调解图片亮度的方法、终端及存储介质
CN112703530B (zh) 图像处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN107886321A (zh) 一种支付方法及移动终端
CN110417999A (zh) 屏幕亮度调节方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN107223265B (zh) 条纹集合查找方法、装置以及***
CN106296634A (zh) 一种检测相似图像的方法和装置
CN108427938A (zh) 图像处理方法、装置、存储介质和电子设备
CN113888447A (zh) 一种图像处理方法、终端及存储介质
CN109729280A (zh) 一种图像处理方法及移动终端
CN111372001B (zh) 图像融合方法、装置、存储介质及移动终端
CN109508133A (zh) 屏幕显示控制的方法、终端及计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant