CN110197470A - 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110197470A CN110197470A CN201910566715.6A CN201910566715A CN110197470A CN 110197470 A CN110197470 A CN 110197470A CN 201910566715 A CN201910566715 A CN 201910566715A CN 110197470 A CN110197470 A CN 110197470A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pixel
- value
- intensity value
- saturation
- saturation degree
- 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.)
- Pending
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 238000003706 image smoothing Methods 0.000 claims description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 5
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 5
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 5
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 5
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法包括：针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值，根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值，基于待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的待处理图像帧。基于上述处理，可以提高处理后的图像帧的图像质量。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着计算机技术的快速发展，图像帧也越来越趋向于高分辨率，导致图像帧构成的视频资源的大小也成倍增加。为了降低视频资源在传输过程中所占用的带宽，节省网络成本，通常需要对视频资源中的图像帧进行压缩处理。对图像帧进行压缩处理，会在一定程度上降低图像帧的画质，比如，压缩处理后的图像帧中颜色偏暗，或，会导致图像帧的细节丢失等。
现有技术中，通常可以对压缩后的图像帧(可以称为待处理图像帧)进行色彩增强处理，以提高待处理图像帧的图像质量。例如，根据像素点的饱和度值，可以将待处理图像帧中的像素点划分为不同饱和度等级的像素点，针对不同饱和度等级的像素点，可以进行不同程度的饱和度增强处理，进而，根据增强处理后的饱和度值，得到色彩增强后的待处理图像帧。
然而，现有技术中，仅根据像素点的饱和度进行色彩增强处理，可能会导致处理后的图像帧的图像质量较低。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以提高处理后的图像帧的图像质量。具体技术方案如下：
第一方面，为了达到上述目的，本申请实施例公开了一种图像处理方法，所述方法包括：
针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，其中，所述饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低；
根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值；
根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值；
基于所述待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的所述待处理图像帧。
可选的，在针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级之前，所述方法还包括：
基于预设图像平滑算法，对所述待处理图像帧中各像素点的U通道的图像参数和V通道的图像参数进行处理；
基于所述各像素点的亮度值，以及处理后的U通道的图像参数和V通道的图像参数，得到所述各像素在色调饱和度明度HSV格式下各自的饱和度值，作为所述各像素点各自的初始饱和度值。
可选的，在针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级之前，所述方法还包括：
根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定所述预设饱和度阈值。
可选的，所述根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定所述预设饱和度阈值，包括：
根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布直方图，确定下限饱和度值和上限饱和度值，其中，所述各像素点中初始饱和度值小于和等于所述下限饱和度值的像素点所占的比例为第一预设比值，所述各像素点中初始饱和度值大于和等于所述上限饱和度值的像素点所占的比例为第二预设比值；
基于所述下限饱和度值、所述上限饱和度值和第一预设公式，得到第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值，其中，所述第一预设公式为：
S1＝max(min(T1,L),T2)
S3＝min(max(T3,H),T4)
S2＝(S1+S3)/2
L表示所述下限饱和度值，H表示所述上限饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，S3表示所述第三饱和度阈值，T1表示第一预设数值，T2表示第二预设数值，T3表示第三预设数值，T4表示第四预设数值；
将所述第一饱和度阈值、所述第二饱和度阈值和所述第三饱和度阈值，作为所述预设饱和度阈值。
可选的，针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，包括：
针对待处理图像帧中的每一像素点，如果该像素点的初始饱和度值小于所述第一饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第一饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第一饱和度阈值，且小于所述第二饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第二饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第二饱和度阈值，且小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第三饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第四饱和度等级。
可选的，所述根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值，包括：
如果该像素点的饱和度等级为所述第一饱和度等级，则将该像素点的初始饱和度值与第一预设系数的乘积，作为该像素点的备选饱和度值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第二饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第二预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第二预设公式为：
Z表示该像素点的备选饱和度值，C表示该像素点的初始饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，A1表示第二预设系数，T5表示第五预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第三饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第三预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第三预设公式为：
S3表示所述第三饱和度阈值，A2表示第三预设系数，T6表示第六预设数值，T7表示第七预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第四饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第四预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第四预设公式为：
Z＝A3×(C-1)+1
A3表示第四预设系数。
可选的，所述根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值，包括：
获取该像素点所属的预设大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值，作为该像素点对应的平均亮度值；
根据该像素点的备选饱和度值、该像素点的亮度值、该像素点对应的平均亮度值和第五预设公式，得到得到该像素点的目标饱和度值，其中，所述第五预设公式为：
M表示该像素点的目标饱和度值，Z表示该像素点的备选饱和度值，A4表示第五预设系数，N表示该像素点的亮度值，表示该像素点对应的平均亮度值，r表示亮度与饱和度之间的相关系数。
第二方面，为了达到上述目的，本申请实施例还公开了一种图像处理装置，所述装置包括：
第一确定模块，用于针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，其中，所述饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低；
第一处理模块，用于根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值；
第二处理模块，用于根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值；
生成模块，用于基于所述待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的所述待处理图像帧。
可选的，所述装置还包括：
第三处理模块，用于基于预设图像平滑算法，对所述待处理图像帧中各像素点的U通道的图像参数和V通道的图像参数进行处理；
基于所述各像素点的亮度值，以及处理后的U通道的图像参数和V通道的图像参数，得到所述各像素在色调饱和度明度HSV格式下各自的饱和度值，作为所述各像素点各自的初始饱和度值。
可选的，所述装置还包括：
第二确定模块，用于根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定所述预设饱和度阈值。
可选的，所述第二确定模块，具体用于根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布直方图，确定下限饱和度值和上限饱和度值，其中，所述各像素点中初始饱和度值小于和等于所述下限饱和度值的像素点所占的比例为第一预设比值，所述各像素点中初始饱和度值大于和等于所述上限饱和度值的像素点所占的比例为第二预设比值；
基于所述下限饱和度值、所述上限饱和度值和第一预设公式，得到第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值，其中，所述第一预设公式为：
S1＝max(min(T1,L),T2)
S3＝min(max(T3,H),T4)
S2＝(S1+S3)/2
L表示所述下限饱和度值，H表示所述上限饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，S3表示所述第三饱和度阈值，T1表示第一预设数值，T2表示第二预设数值，T3表示第三预设数值，T4表示第四预设数值；
将所述第一饱和度阈值、所述第二饱和度阈值和所述第三饱和度阈值，作为所述预设饱和度阈值。
可选的，所述第一确定模块，具体用于针对待处理图像帧中的每一像素点，如果该像素点的初始饱和度值小于所述第一饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第一饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第一饱和度阈值，且小于所述第二饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第二饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第二饱和度阈值，且小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第三饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第四饱和度等级。
可选的，所述第一处理模块，具体用于如果该像素点的饱和度等级为所述第一饱和度等级，则将该像素点的初始饱和度值与第一预设系数的乘积，作为该像素点的备选饱和度值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第二饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第二预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第二预设公式为：
Z表示该像素点的备选饱和度值，C表示该像素点的初始饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，A1表示第二预设系数，T5表示第五预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第三饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第三预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第三预设公式为：
S3表示所述第三饱和度阈值，A2表示第三预设系数，T6表示第六预设数值，T7表示第七预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第四饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第四预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第四预设公式为：
Z＝A3×(C-1)+1
A3表示第四预设系数。
可选的，所述第二处理模块，具体用于获取该像素点所属的预设大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值，作为该像素点对应的平均亮度值；
根据该像素点的备选饱和度值、该像素点的亮度值、该像素点对应的平均亮度值和第五预设公式，得到得到该像素点的目标饱和度值，其中，所述第五预设公式为：
M表示该像素点的目标饱和度值，Z表示该像素点的备选饱和度值，A4表示第五预设系数，N表示该像素点的亮度值，表示该像素点对应的平均亮度值，r表示亮度与饱和度之间的相关系数。
另一方面，为了达到上述目的，本申请实施例还公开了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现如上述第一方面所述的图像处理方法步骤。
另一方面，为了达到上述目的，本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述第一方面所述的图像处理方法步骤。
另一方面，为了达到上述目的，本申请实施例还公开了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的图像处理方法步骤。
本申请实施例提供了一种图像处理方法，针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值，根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值，基于待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的待处理图像帧。由于人眼对不同亮度值的图像区域的色彩的敏感度不同，因此，结合像素点的饱和度值和亮度值，对像素点进行色彩增强处理，相对于现有技术中仅根据像素点的饱和度进行色彩增强处理，可以提高处理后的图像帧的图像质量。
当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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1为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种图像处理方法示例的流程图；
图3为本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构图；
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。
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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
相关技术中，仅根据像素点的饱和度进行色彩增强处理，可能会导致处理后的图像帧的图像质量较低。
为了解决上述问题，本申请实施例提供了一种图像处理方法，可以应用于电子设备，该电子设备可以为终端，或者，电子设备也可以为服务器，该电子设备用于对图像帧进行处理。
针对待处理图像帧中的每一像素点，电子设备可以根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级。
然后，电子设备根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值，并根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值。
进而，电子设备基于待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的待处理图像帧。
由于人眼对不同亮度值的图像区域的色彩的敏感度不同，因此，结合像素点的饱和度值和亮度值，对像素点进行色彩增强处理，相对于现有技术中仅根据像素点的饱和度进行色彩增强处理，可以提高处理后的图像帧的图像质量。
参见图1，图1为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图，该方法可以包括以下步骤：
S101：针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级。
其中，饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低。
待处理图像帧可以为单独的一幅图像，或者，也可以是电子设备从视频资源中提取得到的任一图像帧，通常可以将待处理图像帧转换为HSV格式，将HSV格式下每一像素点的S分量的数值，作为该像素点的初始饱和度值。
进而，针对待处理图像帧中的每一像素点，可以根据该像素点的初始饱和度值和预设饱和度阈值的大小关系，确定该像素点的饱和度等级，以根据饱和度等级对该像素点进行色彩增强处理。
一种方式中，电子设备在获取待处理图像帧后，如果待处理图像帧为YUV格式，则电子设备可以直接将待处理图像帧转换为HSV格式，进而，得到每一像素点的初始饱和度值。
然而，在对图像帧进行传输的过程中，很容易在UV通道中引入图像噪声，因此，在将待处理图像帧转换为HSV格式之前，电子设备还可以对待处理图像帧的UV通道的图像参数进行处理，以去除图像噪声，进一步提高图像质量。
可选的，在S101之前，该方法还可以包括以下步骤：
步骤一，基于预设图像平滑算法，对待处理图像帧中各像素点的U通道的图像参数和V通道的图像参数进行处理。
其中，预设图像平滑算法可以为导向图滤波算法，或相关技术中其他用于去除图像噪声的算法。
一种实现方式中，电子设备可以分别获取待处理图像帧中各像素点的U通道的图像参数和V通道的图像参数，然后，根据导向图滤波算法，分别对U通道的图像参数和V通道的图像参数进行处理，以去除UV通道中的图像噪声。
步骤二，基于各像素点的亮度值，以及处理后的U通道的图像参数和V通道的图像参数，得到各像素在HSV格式下各自的饱和度值，作为各像素点各自的初始饱和度值。
在去除UV通道中的图像噪声后，电子设备可以结合待处理图像帧中各像素点的亮度值(即Y通道的图像参数)，以及处理后的U通道的图像参数和V通道的图像参数，得到每一像素点对应的HSV格式下的图像参数，将得到的每一像素点在HSV格式下的饱和度值，作为该像素点的初始饱和度值，进而，可以根据该像素点的初始饱和度值和预设饱和度阈值的大小关系，确定该像素点的饱和度等级，以根据饱和度等级对该像素点进行色彩增强处理。
另外，为了进一步提高图像处理的效果，可以根据待处理图像帧中像素点的初始饱和度值，确定用于划分饱和度等级的预设饱和度阈值。
可选的，在S101之前，该方法还可以包括以下步骤：
根据待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定预设饱和度阈值。
由于不同的图像帧中像素点的饱和度分布情况差别较大，针对不同的图像帧，如果均采用同一饱和度阈值确定像素点的饱和度等级，可能会导致确定的饱和度等级的准确度较低，进而，导致处理后的图像帧的质量较低。
基于此，本申请可以根据待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定预设饱和度阈值。
可选的，确定预设饱和度阈值的方法可以包括以下步骤：
步骤1，根据待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布直方图，确定下限饱和度值和上限饱和度值。
其中，各像素点中初始饱和度值小于和等于下限饱和度值的像素点所占的比例为第一预设比值，各像素点中初始饱和度值大于和等于上限饱和度值的像素点所占的比例为第二预设比值。
第一预设比值和第二预设比值可以由技术人员根据经验进行设置，例如，第一预设比值可以为20％，第二预设比值也可以为20％。
一种实现方式中，在得到待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值后，电子设备可以生成初始饱和度值的分布直方图，然后，电子设备可以将该分布直方图左侧包含20％的像素点的范围对应的初始饱和度值，作为下限饱和度值；将该分布直方图右侧包含20％的像素点的范围对应的初始饱和度值，作为上限饱和度值。
即，电子设备可以根据公式(1)，确定下限饱和度值和上限饱和度值。
其中，C表示初始饱和度值，Hist(C)表示初始饱和度值的分布，L表示下限饱和度值，H表示上限饱和度值。C的范围为[0，1]。
步骤2，基于下限饱和度值、上限饱和度值和第一预设公式，得到第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值。
其中，第一预设公式为：
S1＝max(min(T1,L),T2)
S3＝min(max(T3,H),T4)
S2＝(S1+S3)/2
L表示下限饱和度值，H表示上限饱和度值，S1表示第一饱和度阈值，S2表示第二饱和度阈值，S3表示第三饱和度阈值，T1表示第一预设数值，T2表示第二预设数值，T3表示第三预设数值，T4表示第四预设数值。一种实现方式中，T1可以为0.2，T2可以为1，T3可以为0.8，T4可以为0.9。
步骤3，将第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值，作为预设饱和度阈值。
在得到下限饱和度值和上限饱和度值后，电子设备可以根据第一预设公式，得到第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值，作为预设饱和度阈值，用于确定像素点的饱和度等级。
可选的，在确定预设饱和度阈值包括第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值的情况下，S101可以包括以下情况：
情况一，针对待处理图像帧中的每一像素点，如果该像素点的初始饱和度值小于第一饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第一饱和度等级。
情况二，如果该像素点的初始饱和度值不小于第一饱和度阈值，且小于第二饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第二饱和度等级。
情况三，如果该像素点的初始饱和度值不小于第二饱和度阈值，且小于第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第三饱和度等级。
情况四，如果该像素点的初始饱和度值不小于第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第四饱和度等级。
一种实现方式中，电子设备可以根据第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值，将待处理图像帧中的各像素点划分为四个饱和度等级。
其中，第一饱和度等级的像素点(可以称为超低饱和度像素点)的初始饱和度值小于第一饱和度阈值；第二饱和度等级的像素点(可以称为低饱和度像素点)的初始饱和度值不小于第一饱和度阈值，且小于第二饱和度阈值；第三饱和度等级的像素点(可以称为高饱和度像素点)的初始饱和度值不小于第二饱和度阈值，且小于第三饱和度阈值；第四饱和度等级的像素点(可以称为超高饱和度像素点)的初始饱和度值不小于第三饱和度阈值。
S102：根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值。
为了提高图像处理效果，针对不同饱和度的像素点，通常采用不同的方式进行色彩增强处理。
因此，针对每一像素点，在确定该像素点的饱和度等级后，则可以根据该像素点的饱和度等级所对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，处理后的饱和度值即备选饱和度值。
一种实现方式中，针对超低饱和度像素点、低饱和度像素点、高饱和度像素点和超高饱和度像素点，电子设备可以分别采取不同的色彩增强方式进行处理，得到像素点的备选饱和度值。
可选的，步骤S102可以包括以下方式：
方式一，如果该像素点的饱和度等级为第一饱和度等级，则将该像素点的初始饱和度值与第一预设系数的乘积，作为该像素点的备选饱和度值。
其中，第一预设系数可以由技术人员根据经验进行设置，例如，第一预设系数可以为0.5，但并不限于此。
方式二，如果该像素点的饱和度等级为第二饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第二预设公式，得到该像素点的备选饱和度值。
其中，第二预设公式为：
Z表示该像素点的备选饱和度值，C表示该像素点的初始饱和度值，S1表示第一饱和度阈值，S2表示第二饱和度阈值，A1表示第二预设系数，T5表示第五预设数值。例如，A1可以为0.5，T5可以为0.6，但并不限于此。
方式三，如果该像素点的饱和度等级为第三饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第三预设公式，得到该像素点的备选饱和度值。
其中，第三预设公式为：
S3表示第三饱和度阈值，A2表示第三预设系数，T6表示第六预设数值，T7表示第七预设数值。例如，A2可以为0.5，T6可以为0.1，T7可以为0.6，但并不限于此。
方式四，如果该像素点的饱和度等级为第四饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第四预设公式，得到该像素点的备选饱和度值。
其中，第四预设公式为：
Z＝A3×(C-1)+1
A3表示第四预设系数，例如，A3可以为0.5，但并不限于此。
基于上述处理，针对不同饱和度的像素点，采取不同的方式进行处理，能够提高色彩增强处理的针对性，进而，能够进一步提高处理后的图像帧的图像质量。
S103：根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值。
由于人眼对不同亮度值的图像区域的色彩的敏感度不同，因此，为了进一步提高处理后的图像帧的图像质量，针对待处理图像帧中的每一像素点，电子设备在得到该像素点的备选饱和度值后，还可以结合该像素点的亮度值，确定出该像素点的目标饱和度值，进而，根据各像素点的目标饱和度值，得到处理后的待处理图像帧。
可选的，S103可以包括以下步骤：
步骤一，获取该像素点所属的预设大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值，作为该像素点对应的平均亮度值。
针对待处理图像帧中的一个像素点，为了体现该像素点的亮度的相对大小，电子设备可以获取该像素点所属的预设大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值(即平均亮度值)，以根据平均亮度值来衡量该像素点的亮度。
预设大小可以由技术人员根据经验进行设置。
例如，可以以该像素点为中心，将该像素点周围5×5大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值，作为该像素点对应的平均亮度值。
步骤二，根据该像素点的备选饱和度值、该像素点的亮度值、该像素点对应的平均亮度值和第五预设公式，得到得到该像素点的目标饱和度值。
其中，第五预设公式为：
M表示该像素点的目标饱和度值，Z表示该像素点的备选饱和度值，A4表示第五预设系数，N表示该像素点的亮度值，表示该像素点对应的平均亮度值，r表示亮度与饱和度之间的相关系数。一种实现方式中，A4的数值可以属于[0，5]范围。
针对每一像素点，电子设备可以根据第五预设公式，确定该像素点的目标饱和度值。
由第五预设公式可见，如果某一像素点的亮度值大于该像素点对应的平均亮度值，则会增强该像素点的饱和度；如果该像素点的亮度值小于该像素点对应的平均亮度值，则会降低该像素点的饱和度值，通过上述处理，能够适应人眼对不同亮度的像素点的色彩的敏感度，以提高处理后的图像帧的图像质量。
S104：基于待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的待处理图像帧。
一种实现方式中，在得到各像素点的目标饱和度值后，电子设备可以对根据各像素点的目标饱和度值(即处理后的S分量的数值)、H分量的数值和V分量的数值，进行格式转换，得到对应的YUV格式的图像帧，即，处理后的待处理图像帧。
参见图2，图2为本申请实施例提供的一种图像处理方法示例的流程图，该方法可以包括以下步骤：
S201：获取YUV格式的待处理图像帧。
S202：基于预设图像平滑算法，对待处理图像帧中各像素点的U通道的图像参数和V通道的图像参数进行处理。
S203：基于各像素点的亮度值，以及处理后的U通道的图像参数和V通道的图像参数，得到各像素在HSV格式下各自的饱和度值，作为各像素点各自的初始饱和度值。
S204：根据待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布直方图，确定下限饱和度值和上限饱和度值。
其中，各像素点中初始饱和度值小于和等于下限饱和度值的像素点所占的比例为20％，各像素点中初始饱和度值大于和等于上限饱和度值的像素点所占的比例为20％。
S205：基于下限饱和度值、上限饱和度值和第一预设公式，得到第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值。
其中，第一预设公式为：
L表示下限饱和度值，H表示上限饱和度值，S1表示第一饱和度阈值，S2表示第二饱和度阈值，S3表示第三饱和度阈值。
S206：针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级。
其中，饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低。预设饱和度阈值包括第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值。第一饱和度等级的像素点的初始饱和度值小于第一饱和度阈值；第二饱和度等级的像素点的初始饱和度值不小于第一饱和度阈值，且小于第二饱和度阈值；第三饱和度等级的像素点的初始饱和度值不小于第二饱和度阈值，且小于第三饱和度阈值；第四饱和度等级的像素点的初始饱和度值不小于第三饱和度阈值。
S207：如果该像素点的饱和度等级为第一饱和度等级，则将该像素点的初始饱和度值与第一预设系数的乘积，作为该像素点的备选饱和度值。
第一预设系数为0.5。
S208：如果该像素点的饱和度等级为第二饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第二预设公式，得到该像素点的备选饱和度值。
其中，第二预设公式为：
Z表示该像素点的备选饱和度值，C表示该像素点的初始饱和度值，S1表示第一饱和度阈值，S2表示第二饱和度阈值。
S209：如果该像素点的饱和度等级为第三饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第三预设公式，得到该像素点的备选饱和度值。
其中，第三预设公式为：
S3表示第三饱和度阈值。
S2010：如果该像素点的饱和度等级为第四饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第四预设公式，得到该像素点的备选饱和度值。
其中，第四预设公式为：
Z＝0.5×(C-1)+1
S2011：获取该像素点所属的5×5大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值，作为该像素点对应的平均亮度值。
S2012：根据该像素点的备选饱和度值、该像素点的亮度值、该像素点对应的平均亮度值和第五预设公式，得到得到该像素点的目标饱和度值。
其中，第五预设公式为：
M表示该像素点的目标饱和度值，Z表示该像素点的备选饱和度值，N表示该像素点的亮度值，表示该像素点对应的平均亮度值，r表示亮度与饱和度之间的相关系数,A4表示第五预设系数。
S2013：基于待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的待处理图像帧。
与图1的方法实施例相对应，参见图3，图3为本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构图，该装置可以包括：
第一确定模块301，用于针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，其中，所述饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低；
第一处理模块302，用于根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值；
第二处理模块303，用于根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值；
生成模块304，用于基于所述待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的所述待处理图像帧。
可选的，所述装置还包括：
第三处理模块，用于基于预设图像平滑算法，对所述待处理图像帧中各像素点的U通道的图像参数和V通道的图像参数进行处理；
基于所述各像素点的亮度值，以及处理后的U通道的图像参数和V通道的图像参数，得到所述各像素在色调饱和度明度HSV格式下各自的饱和度值，作为所述各像素点各自的初始饱和度值。
可选的，所述装置还包括：
第二确定模块，用于根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定所述预设饱和度阈值。
可选的，所述第二确定模块，具体用于根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布直方图，确定下限饱和度值和上限饱和度值，其中，所述各像素点中初始饱和度值小于和等于所述下限饱和度值的像素点所占的比例为第一预设比值，所述各像素点中初始饱和度值大于和等于所述上限饱和度值的像素点所占的比例为第二预设比值；
基于所述下限饱和度值、所述上限饱和度值和第一预设公式，得到第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值，其中，所述第一预设公式为：
S1＝max(min(T1,L),T2)
S3＝min(max(T3,H),T4)
S2＝(S1+S3)/2
L表示所述下限饱和度值，H表示所述上限饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，S3表示所述第三饱和度阈值，T1表示第一预设数值，T2表示第二预设数值，T3表示第三预设数值，T4表示第四预设数值；
将所述第一饱和度阈值、所述第二饱和度阈值和所述第三饱和度阈值，作为所述预设饱和度阈值。
可选的，所述第一确定模块301，具体用于针对待处理图像帧中的每一像素点，如果该像素点的初始饱和度值小于所述第一饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第一饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第一饱和度阈值，且小于所述第二饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第二饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第二饱和度阈值，且小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第三饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第四饱和度等级。
可选的，所述第一处理模块302，具体用于如果该像素点的饱和度等级为所述第一饱和度等级，则将该像素点的初始饱和度值与第一预设系数的乘积，作为该像素点的备选饱和度值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第二饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第二预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第二预设公式为：
Z表示该像素点的备选饱和度值，C表示该像素点的初始饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，A1表示第二预设系数，T5表示第五预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第三饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第三预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第三预设公式为：
S3表示所述第三饱和度阈值，A2表示第三预设系数，T6表示第六预设数值，T7表示第七预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第四饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第四预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第四预设公式为：
Z＝A3×(C-1)+1
A3表示第四预设系数。
可选的，所述第二处理模块303，具体用于获取该像素点所属的预设大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值，作为该像素点对应的平均亮度值；
根据该像素点的备选饱和度值、该像素点的亮度值、该像素点对应的平均亮度值和第五预设公式，得到得到该像素点的目标饱和度值，其中，所述第五预设公式为：
M表示该像素点的目标饱和度值，Z表示该像素点的备选饱和度值，A4表示第五预设系数，N表示该像素点的亮度值，表示该像素点对应的平均亮度值，r表示亮度与饱和度之间的相关系数。
由以上可见，基于本申请实施例的图像处理装置，针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值，根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值，基于待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的待处理图像帧。由于人眼对不同亮度值的图像区域的色彩的敏感度不同，因此，结合像素点的饱和度值和亮度值，对像素点进行色彩增强处理，相对于现有技术中仅根据像素点的饱和度进行色彩增强处理，可以提高处理后的图像帧的图像质量。
本申请实施例还提供了一种电子设备，如图4所示，包括存储器401和处理器402；
存储器401，用于存放计算机程序；
处理器402，用于执行存储器401上所存放的程序时，实现本申请实施例提供的图像处理方法。
具体的，上述图像处理方法，包括：
针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，其中，所述饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低；
根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值；
根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值；
基于所述待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的所述待处理图像帧。
需要说明的是，上述图像处理方法的其他实现方式与前述方法实施例部分相同，这里不再赘述。
上述电子设备可以具备有实现上述电子设备与其他设备之间通信的通信接口。
上述的处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信，此处提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral Component Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry Standard Architecture，简称EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，简称NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例提供的图像处理方法。
具体的，上述图像处理方法，包括：
针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，其中，所述饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低；
根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值；
根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值；
基于所述待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的所述待处理图像帧。
需要说明的是，上述图像处理方法的其他实现方式与前述方法实施例部分相同，这里不再赘述。
本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请实施例提供的图像处理方法。
具体的，上述图像处理方法，包括：
针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，其中，所述饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低；
根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值；
根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值；
基于所述待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的所述待处理图像帧。
需要说明的是，上述图像处理方法的其他实现方式与前述方法实施例部分相同，这里不再赘述。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本申请的保护范围内。
Claims (16)
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，其中，所述饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低；
根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值；
根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值；
基于所述待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的所述待处理图像帧。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级之前，所述方法还包括：
基于预设图像平滑算法，对所述待处理图像帧中各像素点的U通道的图像参数和V通道的图像参数进行处理；
基于所述各像素点的亮度值，以及处理后的U通道的图像参数和V通道的图像参数，得到所述各像素在色调饱和度明度HSV格式下各自的饱和度值，作为所述各像素点各自的初始饱和度值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级之前，所述方法还包括：
根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定所述预设饱和度阈值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定所述预设饱和度阈值，包括：
根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布直方图，确定下限饱和度值和上限饱和度值，其中，所述各像素点中初始饱和度值小于和等于所述下限饱和度值的像素点所占的比例为第一预设比值，所述各像素点中初始饱和度值大于和等于所述上限饱和度值的像素点所占的比例为第二预设比值；
基于所述下限饱和度值、所述上限饱和度值和第一预设公式，得到第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值，其中，所述第一预设公式为：
S1＝max(min(T1,L),T2)
S3＝min(max(T3,H),T4)
S2＝(S1+S3)/2
L表示所述下限饱和度值，H表示所述上限饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，S3表示所述第三饱和度阈值，T1表示第一预设数值，T2表示第二预设数值，T3表示第三预设数值，T4表示第四预设数值；
将所述第一饱和度阈值、所述第二饱和度阈值和所述第三饱和度阈值，作为所述预设饱和度阈值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，包括：
针对待处理图像帧中的每一像素点，如果该像素点的初始饱和度值小于所述第一饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第一饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第一饱和度阈值，且小于所述第二饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第二饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第二饱和度阈值，且小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第三饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第四饱和度等级。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值，包括：
如果该像素点的饱和度等级为所述第一饱和度等级，则将该像素点的初始饱和度值与第一预设系数的乘积，作为该像素点的备选饱和度值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第二饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第二预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第二预设公式为：
Z表示该像素点的备选饱和度值，C表示该像素点的初始饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，A1表示第二预设系数，T5表示第五预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第三饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第三预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第三预设公式为：
S3表示所述第三饱和度阈值，A2表示第三预设系数，T6表示第六预设数值，T7表示第七预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第四饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第四预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第四预设公式为：
Z＝A3×(C-1)+1
A3表示第四预设系数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值，包括：
获取该像素点所属的预设大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值，作为该像素点对应的平均亮度值；
根据该像素点的备选饱和度值、该像素点的亮度值、该像素点对应的平均亮度值和第五预设公式，得到得到该像素点的目标饱和度值，其中，所述第五预设公式为：
M表示该像素点的目标饱和度值，Z表示该像素点的备选饱和度值，A4表示第五预设系数，N表示该像素点的亮度值，表示该像素点对应的平均亮度值，r表示亮度与饱和度之间的相关系数。
8.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于针对待处理图像帧中的每一像素点，根据预设饱和度阈值和该像素点的初始饱和度值，确定该像素点的饱和度等级，其中，所述饱和度等级用于表示该像素点的初始饱和度值的高低；
第一处理模块，用于根据该像素点的饱和度等级对应的饱和度增强算法，对该像素点的初始饱和度值进行增强处理，得到该像素点的备选饱和度值；
第二处理模块，用于根据该像素点的备选饱和度值和该像素点的亮度值，得到该像素点的目标饱和度值；
生成模块，用于基于所述待处理图像帧中各像素点的目标饱和度值，得到处理后的所述待处理图像帧。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三处理模块，用于基于预设图像平滑算法，对所述待处理图像帧中各像素点的U通道的图像参数和V通道的图像参数进行处理；
基于所述各像素点的亮度值，以及处理后的U通道的图像参数和V通道的图像参数，得到所述各像素在色调饱和度明度HSV格式下各自的饱和度值，作为所述各像素点各自的初始饱和度值。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二确定模块，用于根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布情况，确定所述预设饱和度阈值。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，具体用于
根据所述待处理图像帧中各像素点的初始饱和度值的分布直方图，确定下限饱和度值和上限饱和度值，其中，所述各像素点中初始饱和度值小于和等于所述下限饱和度值的像素点所占的比例为第一预设比值，所述各像素点中初始饱和度值大于和等于所述上限饱和度值的像素点所占的比例为第二预设比值；
基于所述下限饱和度值、所述上限饱和度值和第一预设公式，得到第一饱和度阈值、第二饱和度阈值和第三饱和度阈值，其中，所述第一预设公式为：
S1＝max(min(T1,L),T2)
S3＝min(max(T3,H),T4)
S2＝(S1+S3)/2
L表示所述下限饱和度值，H表示所述上限饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，S3表示所述第三饱和度阈值，T1表示第一预设数值，T2表示第二预设数值，T3表示第三预设数值，T4表示第四预设数值；
将所述第一饱和度阈值、所述第二饱和度阈值和所述第三饱和度阈值，作为所述预设饱和度阈值。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于针对待处理图像帧中的每一像素点，如果该像素点的初始饱和度值小于所述第一饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第一饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第一饱和度阈值，且小于所述第二饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第二饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第二饱和度阈值，且小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第三饱和度等级；
如果该像素点的初始饱和度值不小于所述第三饱和度阈值，确定该像素点的饱和度等级为第四饱和度等级。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一处理模块，具体用于如果该像素点的饱和度等级为所述第一饱和度等级，则将该像素点的初始饱和度值与第一预设系数的乘积，作为该像素点的备选饱和度值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第二饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第二预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第二预设公式为：
Z表示该像素点的备选饱和度值，C表示该像素点的初始饱和度值，S1表示所述第一饱和度阈值，S2表示所述第二饱和度阈值，A1表示第二预设系数，T5表示第五预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第三饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第三预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第三预设公式为：
S3表示所述第三饱和度阈值，A2表示第三预设系数，T6表示第六预设数值，T7表示第七预设数值；
如果该像素点的饱和度等级为所述第四饱和度等级，则根据该像素点的初始饱和度值和第四预设公式，得到该像素点的备选饱和度值，其中，所述第四预设公式为：
Z＝A3×(C-1)+1
A3表示第四预设系数。
14.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块，具体用于获取该像素点所属的预设大小的图像区域内像素点的亮度值的平均值，作为该像素点对应的平均亮度值；
根据该像素点的备选饱和度值、该像素点的亮度值、该像素点对应的平均亮度值和第五预设公式，得到得到该像素点的目标饱和度值，其中，所述第五预设公式为：
M表示该像素点的目标饱和度值，Z表示该像素点的备选饱和度值，A4表示第五预设系数，N表示该像素点的亮度值，表示该像素点对应的平均亮度值，r表示亮度与饱和度之间的相关系数。
15.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存放计算机程序；
所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
16.一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内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910566715.6A CN110197470A (zh) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910566715.6A CN110197470A (zh) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110197470A true CN110197470A (zh) | 2019-09-03 |
Family
ID=67755384
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910566715.6A Pending CN110197470A (zh) | 2019-06-27 | 2019-06-27 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110197470A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113436126A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-09-24 | 上海艾为电子技术股份有限公司 | 图像饱和度增强方法和***、电子设备 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1613089A (zh) * | 2001-11-05 | 2005-05-04 | 夏普株式会社 | 彩色图象处理方法、彩色图象处理器、彩色显示器、以及用于实施彩色图象处理方法的计算机程序 |
| CN101115211A (zh) * | 2007-08-30 | 2008-01-30 | 四川长虹电器股份有限公司 | 色彩独立增强处理方法 |
| CN101137069A (zh) * | 2006-09-01 | 2008-03-05 | 联发科技股份有限公司 | 调整影像中的一区域的饱和度与对比的方法与相关装置 |
| CN106161990A (zh) * | 2015-04-28 | 2016-11-23 | 腾讯科技（北京）有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
| CN106210446A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-12-07 | 北京小米移动软件有限公司 | 饱和度增强方法及装置 |
| CN106998456A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-08-01 | 建荣半导体（深圳）有限公司 | 一种图像色饱和度的调整方法、装置及图像处理芯片 |
| US20180315365A1 (en) * | 2015-08-06 | 2018-11-01 | Mediatek Inc. | Electronic Device Capable Of Displaying And Performing Color Compensation And Color Compensation Method |
-
2019
- 2019-06-27 CN CN201910566715.6A patent/CN110197470A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1613089A (zh) * | 2001-11-05 | 2005-05-04 | 夏普株式会社 | 彩色图象处理方法、彩色图象处理器、彩色显示器、以及用于实施彩色图象处理方法的计算机程序 |
| CN101137069A (zh) * | 2006-09-01 | 2008-03-05 | 联发科技股份有限公司 | 调整影像中的一区域的饱和度与对比的方法与相关装置 |
| CN101115211A (zh) * | 2007-08-30 | 2008-01-30 | 四川长虹电器股份有限公司 | 色彩独立增强处理方法 |
| CN106161990A (zh) * | 2015-04-28 | 2016-11-23 | 腾讯科技（北京）有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
| US20180315365A1 (en) * | 2015-08-06 | 2018-11-01 | Mediatek Inc. | Electronic Device Capable Of Displaying And Performing Color Compensation And Color Compensation Method |
| CN106210446A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-12-07 | 北京小米移动软件有限公司 | 饱和度增强方法及装置 |
| CN106998456A (zh) * | 2017-03-28 | 2017-08-01 | 建荣半导体（深圳）有限公司 | 一种图像色饱和度的调整方法、装置及图像处理芯片 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113436126A (zh) * | 2021-07-13 | 2021-09-24 | 上海艾为电子技术股份有限公司 | 图像饱和度增强方法和***、电子设备 |
| CN113436126B (zh) * | 2021-07-13 | 2022-06-10 | 上海艾为电子技术股份有限公司 | 图像饱和度增强方法和***、电子设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110766679A (zh) | 镜头脏污检测方法、装置及终端设备 | |
| CN106683063B (zh) | 一种图像去噪的方法与装置 | |
| CN109309826B (zh) | 图像色彩均衡方法、装置、终端设备及可读存储介质 | |
| CN111383186A (zh) | 一种图像处理方法、装置及终端设备 | |
| CN107993189B (zh) | 一种基于局部分块的图像色调动态调节方法和装置 | |
| TWI439124B (zh) | 應用於影像串流的濾波器 | |
| CN110675334A (zh) | 一种图像增强方法及装置 | |
| Liu et al. | Low-light video image enhancement based on multiscale retinex-like algorithm | |
| CN108447040A (zh) | 直方图均衡化方法、装置及终端设备 | |
| CN112150368A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| WO2019210707A1 (zh) | 一种图像清晰度评测方法、装置及电子设备 | |
| CN108737875A (zh) | 图像处理方法及装置 | |
| CN110503704A (zh) | 三分图的构造方法、装置和电子设备 | |
| CN113344801A (zh) | 一种应用于燃气计量设施环境下的图像增强方法、***、终端及存储介质 | |
| CN111383178A (zh) | 一种图像增强方法、装置及终端设备 | |
| CN110197470A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| TW201318418A (zh) | 降低影像雜訊的方法及相關裝置 | |
| CN201726464U (zh) | 一种新的视频图像锐化处理装置 | |
| GB2488191A (en) | Reducing Noise in Graphical Images using a Depth-Based Order Filter | |
| JP5652272B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法 | |
| CN110120039A (zh) | 一种花屏检测方法、检测装置、电子设备及可读存储介质 | |
| KR101516632B1 (ko) | 동영상의 평균 밝기 변화율을 유지하는 시각적 임계치를 이용한 이분할 히스토그램 평활화 장치 | |
| CN112435182A (zh) | 图像降噪方法及装置 | |
| CN108765503B (zh) | 一种肤色检测方法、装置及终端 | |
| KR101499463B1 (ko) | 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190903 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |