CN112929576A - 图像处理方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例涉及一种图像处理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取待处理图像，并确定拍摄所述待处理图像时的动态范围增益值；基于所述动态范围增益值，确定图像修正系数；基于所述图像修正系数对所述待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像。通过上述技术方案，实现了从拍摄参数的角度对硬件图像处理器的输入数据进行亮度修正，避免了ISP前端数据亮度过低而导致的图像处理结果准确率低的问题，提高了图像处理的灵敏度和准确率。

Description

图像处理方法、装置、设备和存储介质

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着移动终端设备及移动互联网的发展，基于人脸的相关技术(如人脸解锁、人脸支付、人像拍摄等)被广泛应用。这些技术的实现基础均是检测到相机拍摄范围内的人脸特征，即人脸检测。

目前移动终端设备中的人脸检测算法多为硬件实现。参见图1，以高通平台提供的人脸检测算法的硬件实现为例。首先，相机摄像头(sensor)101在自动曝光控制器(Automatic Exposure Control，AEC)102的控制下拍摄，获得拍摄数据。然后，将拍摄数据输入图像前端处理器(Image Front End，IFE)103，输出前端图像。最后，将该前端图像输入人脸检测处理器104进行人脸检测。

上述人脸检测的实现方式中，自动曝光控制算法为了提升图像的动态范围，通常会控制摄像头输出较低的曝光。例如，自动曝光控制算法判断当前的拍摄场景为高动态范围场景，则为摄像头设置短曝光，由此拍摄获得拍摄数据，继而在图像处理器ISP后端处理时进行亮度增强。但是，上述人脸检测的输入数据是在图像处理器ISP的前端获取的，而前端获取的图像中人脸亮度很低，很容易出现无法检测到人脸的情况，造成人脸检测的准确率低下。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备和存储介质。

本公开实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：

获取待处理图像，并确定拍摄所述待处理图像时的动态范围增益值；

基于所述动态范围增益值，确定图像修正系数；

基于所述图像修正系数对所述待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像。

本公开实施例还提供了一种图像处理装置，所述装置包括：

动态范围增益值确定模块，用于获取待处理图像，并确定拍摄所述待处理图像时的动态范围增益值；

图像修正系数确定模块，用于基于所述动态范围增益值，确定图像修正系数；

图像修正模块，用于基于所述图像修正系数对所述待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像。

本公开实施例还提供了一种的电子设备，该电子设备包括：

处理器和存储器；

所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行本公开任意实施例中所述方法的步骤。

本公开实施例还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程序或指令，所述程序或所述指令使计算机执行本公开任意实施例中所述方法的步骤。

本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点：本公开实施例提供的图像处理方案，通过对待处理图像对应的动态范围增益值进行动态补偿来确定图像修正系数，进而利用该图像修正系数对待处理图像进行修正，实现了从拍摄参数的角度对硬件图像处理器的输入数据进行亮度修正，避免了ISP前端数据亮度过低而导致的图像处理结果准确率低的问题，提高了图像处理的灵敏度和准确率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开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，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术中一种人脸检测的实现过程示意图；

图2为本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；

图3为本公开实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；

图4为本公开实施例提供的一种人脸检测的实现过程示意图；

图5为本公开实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；

图6为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。

本公开实施例提供的图像处理方法，主要用于利用硬件图像处理器对输入图像进行图像处理之前的图像调整。例如，利用基于硬件实现的人脸识别模块进行人脸图像处理前的图像调整。相应地，该图像处理方法可适用于各种基于人脸图像进行后续处理的情况，例如人脸识别、人脸解锁、人脸支付、人像拍摄等使用场景，尤其适用于在具有高动态范围的拍摄场景下进行人脸检测的情况，例如利用高通平台提供的相机模组和图像处理器进行人脸检测的场景。

本公开实施例提供的图像处理方法可以由图像处理装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在具有图像处理功能的电子设备中，例如手机、掌上电脑、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等。

图2是本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程图。参见图2，该图像处理方法具体包括：

S110、获取待处理图像，并确定拍摄待处理图像时的动态范围增益值。

其中，待处理图像是指需要进行诸如人脸检测、目标识别等图像处理的图像，其可以是拍摄所得的图像，也可以是拍摄所得的视频中的某一帧图像。动态范围增益值(Dynamic Range Correctiongain，DRC gain)是对拍摄数据的动态范围进行调整的参数值，其属于拍摄参数的一种，用于表征拍摄时的曝光程度。

具体地，由电子设备的摄像头进行拍摄，获得待处理图像；或者从内部存储介质/外部存储介质中读取数据来获得待处理图像。然后，根据待处理图像的相关信息来获得拍摄该待处理图像时的动态范围增益值。

在一些实施例中，确定拍摄待处理图像时的动态范围增益值包括：基于待处理图像的拍摄信息，从自动曝光控制器中获得拍摄待处理图像时的动态范围增益值。其中，拍摄信息用于描述拍摄时的相关信息，如拍摄时间、拍摄所用的摄像头模组(即目标摄像头模组)等。自动曝光控制器AEC是根据拍摄场景来自动控制拍摄时的曝光参数的装置，其可以由软件和/或硬件的方式实现。这里的曝光参数为拍摄参数的一种。具体地，自动曝光控制器可以根据目标摄像头模组对当前拍摄场景的预览图像或预览视频(IFE处理所得)，自动确定出拍摄该当前拍摄场景的适宜的拍摄参数。例如，AEC确定当前拍摄场景为高动态范围场景时，为其设置短曝光，以确保采用较低的曝光来采集拍摄数据，从而确保ISP后端处理后能获得较高动态范围的图像。然后，电子设备控制目标摄像头模组按照该确定出的拍摄参数对当前拍摄场景进行拍摄。所以，可以根据待处理图像的拍摄信息，从自动曝光控制器中查询获得拍摄该待处理图像时的动态范围增益值。这样能够确保更加准确且快速地获得待处理图像对应的动态范围增益值，为后续图像修正提供数据基础。

S120、基于动态范围增益值，确定图像修正系数。

具体地，动态范围增益值为拍摄参数的一种，据其可以判断待处理图像的亮度是否合适，所以，可以根据动态范围增益值来确定对待处理图像进行亮度修正的系数(即图像修正系数)。确定修正系数的方式可以是预先设置查找表(即预设映射表)，然后从该预设映射表中查找出该动态范围增益值对应的图像修正系数；也可以是预先设置某种函数，该函数的自变量至少包含动态范围增益值，因变量至少包含图像修正系数，然后利用该函数，由该动态范围增益值计算获得图像修正系数。

在一些实施例中，S120包括：基于动态范围增益值，确定动态范围补偿系数；基于动态范围增益值和动态范围补偿系数，确定图像修正系数。本实施例中，通过对动态范围增益值进行补偿的方式来确定图像修正系数。具体地，根据动态范围增益值对应的图像亮度和诸如人脸检测、目标识别等图像处理所需的图像亮度，可以确定出两个图像亮度的亮度差异，进而根据该亮度差异可以反推出动态范围增益值的调整大小，即确定出动态范围补偿系数，由此可以预先获得预设映射表或者预设函数。在具体应用过程中，可根据预设映射表或者预设函数，以及待处理图像对应的动态范围增益值DRC gain，确定出动态范围补偿系数coeff。然后，由动态范围增益值和动态范围补偿系数确定图像修正系数gain Factor。例如，gain Factor＝DRC gain*coeff。这样能够以软件方式实现对硬件拍摄所得结果的动态补偿，并且是从拍摄参数的角度进行图像修正，而非基于图像本身的像素值进行图像修正，避免了基于图像像素值进行修正而引起的误差累积，从而进一步提高了图像修正的准确性，进而提升了图像处理的准确性。

在一些实施例中，基于动态范围增益值，确定动态范围补偿系数包括：基于动态范围增益值和拍摄待处理图像的目标摄像头模组，确定动态范围补偿系数。具体地，因为不同电子设备中配置的摄像头模组可能不同，以及同一电子设备中可能配置多个摄像头模组，而不同的摄像头模组的动态范围区间可能不同，其所需的补偿也就不同，所以，本公开实施例中在确定动态范围补偿系数时，引入了摄像头模组的信息，以便能够进一步提高动态范围补偿系数的准确性。

S130、基于图像修正系数对待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像。

具体地，利用图像修正系数对待处理图像的像素值进行修正，获得修正后的待处理图像。该修正后的待处理图像的图像亮度至少能够满足后续图像处理器进行图像处理所需的图像亮度，即从该修正后的待处理图像中能够更加准确地检测到所需的图像特征。然后，利用该修正后的待处理图像进行后续图像处理，如人脸检测。

在一些实施例中，基于图像修正系数对待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像包括：将图像修正系数与待处理图像中的每个像素值对应相乘，生成修正后的待处理图像。本实施例中，将待处理图像中的每个像素值均乘以图像修正系数，获得修正后的待处理图像，以确保修正前后图像像素值大小关系的一致性，提高图像修正的速度。

本公开实施例的上述技术方案，通过对待处理图像对应的动态范围增益值进行动态补偿来确定图像修正系数，进而利用该图像修正系数对待处理图像进行修正，实现了从拍摄参数方面对硬件图像处理器的输入数据进行亮度修正，避免了ISP前端数据亮度过低而导致的图像处理结果准确率低的问题，提高了图像处理的灵敏度和准确率。

图3是本公开实施例提供的又一种图像处理方法的流程图。其对“基于动态范围增益值和拍摄待处理图像的目标摄像头模组，确定动态范围补偿系数”进行了进一步优化。在此基础上，还可以进一步增加后续图像处理的相关步骤。其中与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。参见图3，该图像处理方法包括：

S210、获取待处理图像。

S220、基于待处理图像的拍摄信息，确定待处理图像对应的目标摄像头模组，以及从自动曝光控制器中获得拍摄待处理图像时的动态范围增益值。

具体地，待处理图像对应的拍摄信息中记录有拍摄该待处理图像的目标摄像头模组，故可从该拍摄信息中获取到目标摄像头模组。

S230、基于动态范围增益值确定目标增益区间。

具体地，为了均衡图像修正的速度和精度，本公开实施例中预先将全部的动态范围区间对应的动态范围增益划分为多个增益区间，每个增益区间中包含至少两个动态范围增益值。后续过程根据增益区间来确定动态范围补偿系数，即增益区间中的每个增益值均对应有相同的动态范围补偿系数。所以，在获得待处理图像对应的动态范围增益值后，将该动态范围增益值落入的增益区间确定为目标增益区间。

S240、基于目标增益区间、目标摄像头模组和预设映射关系，确定动态范围补偿系数。

其中，预设映射关系记录增益区间、摄像头模组和补偿系数之间的对应关系。该预设映射关系可以是预设映射表，也可以是预设函数。在一些实施例中，预设映射关系为预设映射表，该预设映射表可根据电子设备的硬件参数、主要的拍摄场景和业务需求来预先获得。在一些实施例中，摄像头模组包括主摄像头、前置摄像头、广角摄像头和长焦摄像头中的至少一个。

具体地，以目标增益区间和目标摄像头模组为基础数据，利用预设映射关系，确定出待处理图像对应的动态范围补偿系数。

以预设映射关系为预设映射表，摄像头模组包含主摄像头、前置摄像头、广角摄像头和长焦摄像头为例，可以获得如下表所示的预设映射表。具体实施时，可以根据动态范围增益值和目标摄像头模组，从表中查询到对应的动态范围补偿系数和图像修正系数。需要说明的是，表中的动态范围补偿系数对应的各增益区间可以根据实际情况进行划分，摄像头模组也可以根据电子设备的实际情况和业务需求进行增减。

S250、基于动态范围增益值和动态范围补偿系数，确定图像修正系数。

S260、将图像修正系数与待处理图像中的每个像素值对应相乘，生成修正后的待处理图像。

S270、将修正后的待处理图像输入图像处理器进行后续的图像处理。

具体地，电子设备中的相机模块和图像处理模块可以以硬件方式来实现。以人脸检测为例，人脸检测过程可以通过人脸检测处理器来实现。相关技术中是将ISP前端所得图像(即IFE处理所得的前端图像)直接输入人脸检测处理器进行人脸定位和检测，但是其因拍摄所用短曝光而导致前端图像的亮度过低，进而导致人脸检测失败的问题。本公开实施例中在人脸检测处理器接收数据之前，以软件方式对待处理图像进行修正，进而将修正后的待处理图像输入人脸检测处理器来进行人脸检测。该人脸检测处理器所得的人脸检测结果可用于人脸降噪、人脸对焦等后续处理过程。因人脸检测结果的精度的提升，可相应提升后续处理的精度。

以图1所示的高通平台的人脸检测实现过程为例，基于上述人脸检测方法的人脸检测实现过程可见图4。该人脸检测实现过程可兼容图1中的人脸检测实现过程，此处仅说明本公开实施例中的实现过程。首先，相机摄像头(sensor)101在自动曝光控制器(AEC)102的控制下拍摄，获得拍摄数据(即待处理图像)及其对应的目标摄像头模组。然后，从自动曝光控制器(AEC)102中获取该待处理图像对应的动态范围增益值。再然后，将动态范围增益值和目标摄像头模组作为基础数据，进行图像修正系数的确定。之后，将确定出的图像修正系数作用于待处理图像，进行图像修正。最后，将修正后的待处理图像输入人脸检测处理器104进行人脸检测。需要说明的是，人脸检测处理器104可仅基于修正后的待处理图像进行人脸检测，也可基于修正后的待处理图像和图像前端处理器(IFE)103输出的前端图像进行人脸检测。在人脸检测处理器104得到人脸检测结果后，其可以将人脸检测结果输出，也可以将该人脸检测结果输入图像处理器(ISP)105，以供图像处理器105综合利用前端图像和人脸检测结果进行后续图像处理和优化。如果图像处理器105的处理过程不需要人脸检测结果，那么其仅输入前端图像即可。

本公开实施例的上述技术方案，通过基于动态范围增益值确定目标增益区间；基于目标增益区间、目标摄像头模组和预设映射关系，确定动态范围补偿系数；以及将修正后的待处理图像输入图像处理器进行后续图像处理。实现了以增益区间的粒度进行动态范围补偿系数的确定，均衡了图像修正的速度和精度。并且，可在图像处理器接收数据之前，以软件方式对不同的摄像头模组，在不同的动态范围区间，对待处理图像进行可定制化的动态补偿，从而更加灵活地调整图像处理器的输入数据的亮度，增加图像处理的灵敏度。

图5为本公开实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中，可通过执行图像处理方法对硬件图像处理器的输入图像进行亮度调整。如图5所示，该装置包括：

动态范围增益值确定模块510，用于获取待处理图像，并确定拍摄待处理图像时的动态范围增益值；

图像修正系数确定模块520，用于基于动态范围增益值，确定图像修正系数；

图像修正模块530，用于基于图像修正系数对待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像。

在一些实施例中，动态范围增益值确定模块510具体用于：

基于待处理图像的拍摄信息，从自动曝光控制器中获得拍摄待处理图像时的动态范围增益值。

在一些实施例中，图像修正系数确定模块520包括：

动态范围补偿系数确定子模块，用于基于动态范围增益值，确定动态范围补偿系数；

图像修正系数确定子模块，用于基于动态范围增益值和动态范围补偿系数，确定图像修正系数。

在一些实施例中，动态范围补偿系数确定子模块具体用于：

基于动态范围增益值和拍摄待处理图像的目标摄像头模组，确定动态范围补偿系数。

进一步地，动态范围补偿系数确定子模块具体用于：

基于动态范围增益值确定目标增益区间；

基于目标增益区间、目标摄像头模组和预设映射关系，确定动态范围补偿系数；其中，预设映射关系记录增益区间、摄像头模组和补偿系数之间的对应关系。

在一些实施例中，预设映射关系为预设映射表。

在一些实施例中，摄像头模组包括主摄像头、前置摄像头、广角摄像头和长焦摄像头中的至少一个。

在一些实施例中，图像修正模块530具体用于：

将图像修正系数与待处理图像中的每个像素值对应相乘，生成修正后的待处理图像。

在一些实施例中，该装置还包括图像处理模块，用于：

在基于图像修正系数对待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像之后，将修正后的待处理图像输入图像处理器进行后续的图像处理。

通过本公开实施例提供的一种图像处理装置，实现了从拍摄参数的角度对硬件图像处理器的输入数据进行亮度修正，避免了ISP前端数据亮度过低而导致的图像处理结果准确率低的问题，提高了图像处理的灵敏度和准确率。

本公开实施例所提供的图像处理装置可执行本公开任意实施例所提供的图像处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述图像处理装置的实施例中，所包括的各个模块和子模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块/子模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本公开的保护范围。

图6为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图6所示，电子设备600包括一个或多个处理器601和存储器602。

处理器601可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备600中的其他组件以执行期望的功能。

存储器602可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器601可以运行所述程序指令，以实现上文所说明的本公开实施例的图像处理方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如动态范围增益值、摄像头模组、预设映射表等各种内容。

在一个示例中，电子设备600还可以包括：输入装置603和输出装置604，这些组件通过总线***和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。该输入装置603可以包括例如键盘、鼠标等等。该输出装置604可以向外部输出各种信息，包括图像修正系数、检测到的人脸信息等。该输出装置604可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图6中仅示出了该电子设备600中与本公开有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备600还可以包括任何其他适当的组件。

除了上述方法和设备以外，本公开的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本公开实施例所提供的图像处理方法的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本公开实施例所提供的图像处理方法的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

需要说明的是，本公开所用术语仅为了描述特定实施例，而非限制本申请范围。如本公开说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。术语“和/或”包括一个或多个相关所列条目的任何一个和所有组合。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、方法或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (12)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像，并确定拍摄所述待处理图像时的动态范围增益值；

基于所述动态范围增益值，确定图像修正系数；

基于所述图像修正系数对所述待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定拍摄所述待处理图像时的动态范围增益值包括：

基于所述待处理图像的拍摄信息，从自动曝光控制器中获得拍摄所述待处理图像时的动态范围增益值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述动态范围增益值，确定图像修正系数包括：

基于所述动态范围增益值，确定动态范围补偿系数；

基于所述动态范围增益值和所述动态范围补偿系数，确定所述图像修正系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述动态范围增益值，确定动态范围补偿系数包括：

基于所述动态范围增益值和拍摄所述待处理图像的目标摄像头模组，确定所述动态范围补偿系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述动态范围增益值和拍摄所述待处理图像的目标摄像头模组，确定所述动态范围补偿系数包括：

基于所述动态范围增益值确定目标增益区间；

基于所述目标增益区间、所述目标摄像头模组和预设映射关系，确定所述动态范围补偿系数；其中，所述预设映射关系记录增益区间、摄像头模组和补偿系数之间的对应关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设映射关系为预设映射表。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述摄像头模组包括主摄像头、前置摄像头、广角摄像头和长焦摄像头中的至少一个。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述图像修正系数对所述待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像包括：

将所述图像修正系数与所述待处理图像中的每个像素值对应相乘，生成所述修正后的待处理图像。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述图像修正系数对所述待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像之后，所述方法还包括：

将所述修正后的待处理图像输入图像处理器进行后续的图像处理。

10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

动态范围增益值确定模块，用于获取待处理图像，并确定拍摄所述待处理图像时的动态范围增益值；

图像修正系数确定模块，用于基于所述动态范围增益值，确定图像修正系数；

图像修正模块，用于基于所述图像修正系数对所述待处理图像进行修正，获得修正后的待处理图像。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器和存储器；

所述处理器通过调用所述存储器存储的程序或指令，用于执行如权利要求1至9任一项所述方法的步骤。

12.一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程序或指令，所述程序或指令使计算机执行如权利要求1至9任一项所述方法的步骤。

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