CN114143526A - 图像处理方法、装置、终端设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像处理方法、装置、终端设备及可读存储介质，其中所述方法包括：获取原始图像；使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像；对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值；根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。采用本发明，能解决现有技术中存在的图像色偏及图像真实感较差的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及图像技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、终端设备及可读存储介质。
背景技术
随着科学技术的进步和图像处理技术的发展，人们对图像的要求越来越高。然而在使用摄像头对目标物体进行拍照或录像时，由于目标物体在画面图像中所占比例较大，导致目标物体的特征像素在画面图像中所占的比例过大，会影响摄像头对画面图像的色彩和色温统计，从而会造成图像偏色，导致图像的真实感较差。
发明内容
本申请实施例通过提供一种图像处理方法，解决了现有技术中存在的图像偏色及图像真实感较差等技术问题。
一方面，本申请通过本申请的一实施例提供一种图像处理方法，所述方法包括：
获取原始图像，所述原始图像中包括目标物体；
使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像；
对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值；
根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。
可选地，所述使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理之前，所述方法还包括：
使用至少两个预设的关联识别框对所述原始图像中的目标物体进行识别，得到目标物体区域，所述目标物体区域为识别到的所述原始图像中的目标物体所在的区域；
所述使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像包括：
使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体区域进行剔除处理，得到处理图像。
可选地，所述目标物体区域为目标识别框识别的物体区域，所述目标识别框为所述至少两个预设的关联识别框中的最后一个用于识别所述原始图像中的目标物体的识别框。
可选地，所述方法还包括：
使用预设的物体统计因子，对所述目标物体区域进行特征提取，得到物体特征信息。
可选地，所述对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值包括：
使用白平衡算法对所述处理图像中的各颜色通道分量进行增益计算，得到对应的白平衡增益值；
其中，所述白平衡增益值包括红通道增益值、绿通道增益值及蓝通道增益值。
另一方面，本申请通过本申请的一实施例提供一种图像处理装置，所述装置包括获取模块、处理模块、计算模块及白平衡模块，其中：
所述获取模块，用于获取原始图像，所述原始图像中包括目标物体；
所述处理模块，用于使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像；
所述计算模块，用于对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值；
所述白平衡模块，用于根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。
关于本申请实施例中未介绍或未描述的内容可对应参考前述方法实施例中的相关介绍，这里不再赘述。
另一方面，本申请通过本申请的一实施例提供一种终端设备，所述终端设备包括：处理器、存储器、通信接口和总线；所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述总线连接并完成相互间的通信；所述存储器存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行如上所述的图像处理方法。
另一方面，本申请通过本申请的一实施例提供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程序，当所述程序运行在终端设备时执行如上所述的图像处理方法。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请通过获取原始图像，使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理得到处理图像，然后对所述处理图像进行白平衡计算得到白平衡增益值，最后根据所述白平衡增益值对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。上述方案中，本申请使用预设剔除因子对原始图像中的目标物体进行剔除处理，以降低目标物体的特征像素在原始图像中所占的比例，从而减少其对图像色彩和色温的统计影响，进而改善图像偏色及图像真实感较差的问题。此外，本申请还对剔除处理后的处理图像进行白平衡调整，进一步保障了图像效果，解决了现有技术中存在的图像偏色及图像真实感差的技术问题。
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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图。
图2和图3是本申请实施例提供的两种关联识别框的人脸识别示意图。
图4和图5是本申请实施例提供的一种目标物体剔除前后的示意图。
图6和图7是本申请实施例提供的两种不同人脸统计因子下的人脸特征提取示意图。
图8是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图。
图9是本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种图像处理方法，解决了现有技术中白平衡处理存在的色偏及用户体验不佳的技术问题。
本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：获取原始图像，所述原始图像中包括目标物体；使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像；对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值；根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
首先说明，本文中出现的术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
请参见图1，是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图。如图1所示的方法包括如下实施步骤：
S101、获取原始图像，所述原始图像中包括目标物体。
本申请所述原始图像是指未经过白平衡处理的图像，例如从摄像头模组感光芯片中获取的原始图像等。所述原始图像中包括有目标物体，例如人脸、小狗、小猫等。所述目标物体的数量并不做限定，其可为一个或多个，本申请下文以所述目标物体为单个人脸为例进行相关内容的阐述。
S102、使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像。
本申请所述处理图像为对所述原始图像中的目标物体进行特征剔除后的图像。所述预设剔除因子为***自定义设置的数值，例如根据用户经验设置的经验值等，如所述预设剔除因子的取值可为0～2，其***默认值通常为1.2。当所述预设剔除因子为0时，表示所述预设剔除因子不生效，即无需使用所述预设剔除因子来对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理。
需要说明的是，本申请采用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行特征剔除，其旨在降低目标物体的特征像素在原始图像中所占的比例，避免由于目标物体的特征像素过多，影响摄像头对原始图像的色彩和色温统计，从而导致出现图像偏色及图像真实感较差等问题。相应地，本申请采用预设剔除因子进行目标物体的特征剔除，有利于改善图像偏色及图像真实感的问题，从而提升了图像效果，有利于提升用户使用体验。
在步骤S102之前，所述方法还可包括：本申请可使用至少两个预设的关联识别框对所述原始图像中的目标物体进行识别，识别得到对应的目标物体区域。所述关联识别框的数量不做限定，其可为两个及以上。每个所述关联识别框的大小可根据***实际需求确定，本申请不做限定。所述关联识别框用于识别所述原始图像中的目标物体，所述关联识别框之间存在关联关系。优选地，所述目标物体区域为目标识别框所识别到的物体区域，所述目标识别框为所述至少两个预设的关联识别框中的最后一个用于识别所述原始图像中的目标物体的识别框。所述目标物体区域是指所述原始图像中的目标物体所在的区域。
以两个关联识别框为例，所述两个关联识别框包括第一识别框和第二识别框，所述第一识别框与所述原始图像中目标物体之间的比例(也可称为第一识别框的调整比例)取值范围可为50％～300％，通常***默认值为100％。所述第二识别框与所述第一识别框之间的比例(也可称为第二识别框的调整比例)取值范围可为20％～80％，通常***默认值为60。可理解的，所述第一识别框的调整比例值越大，其所识别获取的目标物体(例如人脸)会相对平滑且面积较大，但其精准度会下降。所述第二识别框的调整比例值越小，其所识别获取的目标物体特征(如人脸五官)的准确度会提升，但比例值不能过小，容易丢失目标物体数据。相应地本申请可根据所述第一识别框和预设的调整比例，计算得到所述第二识别框，然后使用所述第二识别框对所述原始图像中的目标物体进行识别，以得到所述第二识别框所识别的所述目标物体区域。
举例来说，请参见图2和图3示出两种可能的两个关联识别框的场景示意图。如图所示，所述原始图像为人脸图像，即所述原始图像中的目标物体为目标人脸；所述两个关联识别框具体包括第一识别框(图示实线框所示)和第二识别框(图示虚线框所示)。如图2中，所述第一识别框是原始图像中人脸区域的2倍，即所述第一识别框的调整比例为200％；所述第二识别框是所述第一识别框的0.6倍，即所述第二识别框的调整调整比例为60％。相应地，图2中所述第二识别框所识别的物体区域即为所述目标物体区域。如图3中，所述第一识别框是原始图像中人脸区域的1.5倍，即所述第一识别框的调整比例为150％；所述第二识别框是所述第一识别框的0.4倍，即所述第二识别框的调整比例为40％。相应地，图3中所述第二识别框所识别的物体区域即为所述目标物体区域。
进一步在实施步骤S102时，本申请可使用所述预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体区域进行剔除处理，以得到剔除后的处理图像。举例来说，以所述预设剔除因子为1.2为例，本申请可将所述第二识别框所识别的所述目标物体区域乘以1.2倍进行特征剔除。请一并参见图4和图5示出一种可能的人脸数据剔除前后的像素示意图。图4和图5中，黑色区域表示人脸区域。
在可选实施例中，本申请可在所述目标识别框(例如上述的第二识别框)中还引入预设的物体统计因子。本申请可使用预设的物体统计因子对所述目标物体区域进行特征提取，以得到对应的物体特征信息。进一步可选地本申请可存储所述物体特征信息，以便于对所述物体特征信息进行后处理，例如查看、着色或渲染等处理。可选地，所述物体统计因子与所述目标物体区域的亮度阈值有关，呈正比关系。本申请在调整所述物体统计因子的同时，也改变了所述目标物体区域的亮度阈值，以获得更加精确的物体特征信息。
举例来说，引用如上图2或图3所示例子，所述原始图像为人脸图像，本申请可在第二识别框中引入一个人脸统计因子，以提升人脸区域肤色获取的精确度，从而更加精确地获取人脸区域的人脸肤色信息。请参见图6和图7示出两种可能的不同人脸统计因子下人脸特征提取的示意图。图6中，所述人脸统计因子为4，其对应的亮度阈值为130，图6也示出本申请利用人脸统计因子4进行人脸肤色提取所得到的人脸肤色信息。图7中，所述人脸统计因子为5，其对应的亮度阈值为100，同时图7也示出本申请利用人脸统计因子5进行人脸肤色提取所得到的人脸肤色信息。进一步可选地本申请可将提取到的人脸肤色信息进行保存，便于后续用户对其进行例如肤色变换等后处理。
S103、对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值。
本申请可使用白平衡算法(automatic white balance，AWB)对剔除后的所述处理图像(具体可为对处理图像中每个像素点)中各颜色通道分量进行增益计算，具体可对处理图像中红R通道分量、绿G通道分量及蓝B通道分量进行增益计算，得到对应的白平衡增益值。所述白平衡增益值包括R增益值(R gain)、G增益值(G gain)和B增益值(B gain)。所述AWB算法为***自定义设置的用于白平衡计算的算法，其可包括但不限于灰度世界法、完美发射法、色域界限法、图框区域分割法及动态阈值法等。
S104、根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。
本申请在获得所述白平衡增益值后，可用所述白平衡增益值(具体可为R增益值、G增益值和B增益值)对所述原始图像进行白平衡处理，以校正所述原始图像的色彩达到白平衡效果，得到对应的色彩校正图像。
通过实施本申请，本申请获取原始图像，使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理得到处理图像，然后对所述处理图像进行白平衡计算得到白平衡增益值，最后根据所述白平衡增益值对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。上述方案中，本申请使用预设剔除因子对原始图像中的目标物体进行剔除处理，以降低目标物体的特征像素在原始图像中所占的比例，从而减少其对图像色彩和色温的统计影响，进而改善图像偏色及图像真实感较差的问题。此外，本申请还对剔除处理后的处理图像进行白平衡调整，进一步保障了图像效果，解决了现有技术中存在的图像偏色及图像真实感差的技术问题。
基于同一发明构思，本申请另一实施例提供一种实施本申请实施例中所述图像处理方法所对应的装置和终端设备。
请参见图8，是本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图。如图8所示的装置80包括：获取模块801、处理模块802、计算模块803及白平衡模块804，其中：
所述获取模块801，用于获取原始图像，所述原始图像中包括目标物体；
所述处理模块802，用于使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像；
所述计算模块803，用于对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值；
所述白平衡模块804，用于根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。
可选地，
所述处理模块802，还用于使用至少两个预设的关联识别框对所述原始图像中的目标物体进行识别，得到目标物体区域，所述目标物体区域为识别到的所述原始图像中的目标物体所在的区域；
所述处理模块802，具体用于使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体区域进行剔除处理，得到处理图像。
可选地，所述目标物体区域为目标识别框识别的物体区域，所述目标识别框为所述至少两个预设的关联识别框中的最后一个用于识别所述原始图像中的目标物体的识别框。
可选地，所述装置80还包括提取模块805，其中：
所述提取模块805，用于使用预设的物体统计因子，对所述目标物体区域进行特征提取，得到物体特征信息。
可选地，所述计算模块803具体用于：
使用白平衡算法对所述处理图像中的各颜色通道分量进行增益计算，得到对应的白平衡增益值；
其中，所述白平衡增益值包括红通道增益值、绿通道增益值及蓝通道增益值。
可选地，所述原始图像为包括目标人脸的人脸图像，所述处理模块802具体用于：
使用至少两个预设的人脸识别框对所述人脸图像中的目标人脸进行识别，得到目标人脸区域；
使用预设剔除因子对所述人脸图像中的目标人脸区域进行剔除处理，得到处理图像。
可选地，所述处理模块802还具体用于：
基于预设的第一人脸识别框及预设的调整比例，确定对应的第二人脸识别框；
使用所述第二人脸识别框对所述人脸图像中的目标人脸进行识别，得到目标人脸区域。
请一并参见9，是本申请实施例提供的一种终端设备的结构示意图。如图9所示的终端设备90包括：至少一个处理器901、通信接口902、用户接口903和存储器904，处理器901、通信接口902、用户接口903和存储器904可通过总线或者其它方式连接，本发明实施例以通过总线905连接为例。其中，
处理器901可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。
通信接口902可以为有线接口(例如以太网接口)或无线接口(例如蜂窝网络接口或使用无线局域网接口)，用于与其他终端或网站进行通信。本发明实施例中，通信接口902具体用于获取图像或预设因子，例如获取原始图像及预设剔除因子等。
用户接口903具体可为触控面板，包括触摸屏和触控屏，用于检测触控面板上的操作指令，用户接口903也可以是物理按键或者鼠标。用户接口903还可以为显示屏，用于输出、显示图像或数据。
存储器904可以包括易失性存储器(Volatile Memory)，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)；存储器也可以包括非易失性存储器(Non-VolatileMemory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；存储器904还可以包括上述种类的存储器的组合。存储器904用于存储一组程序代码，处理器901用于调用存储器904中存储的程序代码，执行如下操作：
获取原始图像，所述原始图像中包括目标物体；
使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像；
对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值；
根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。
可选地，所述使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理之前，所述处理器901还用于：
使用至少两个预设的关联识别框对所述原始图像中的目标物体进行识别，得到目标物体区域，所述目标物体区域为识别到的所述原始图像中的目标物体所在的区域；
所述使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像包括：
使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体区域进行剔除处理，得到处理图像。
可选地，所述目标物体区域为目标识别框识别的物体区域，所述目标识别框为所述至少两个预设的关联识别框中的最后一个用于识别所述原始图像中的目标物体的识别框。
可选地，所述处理器901还用于：
使用预设的物体统计因子，对所述目标物体区域进行特征提取，得到物体特征信息。
可选地，所述对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值包括：
使用白平衡算法对所述处理图像中的各颜色通道分量进行增益计算，得到对应的白平衡增益值；
其中，所述白平衡增益值包括红通道增益值、绿通道增益值及蓝通道增益值。
可选地，所述原始图像为包括目标人脸的人脸图像，所述使用至少两个预设的关联识别框对所述原始图像中的目标物体进行识别，得到目标物体区域包括：
使用至少两个预设的人脸识别框对所述人脸图像中的目标人脸进行识别，得到目标人脸区域；
所述使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像包括：
使用预设剔除因子对所述人脸图像中的目标人脸区域进行剔除处理，得到处理图像。
可选地，所述使用至少两个预设的人脸识别框对所述人脸图像中的目标人脸进行识别，得到目标人脸区域包括：
基于预设的第一人脸识别框及预设的调整比例，确定对应的第二人脸识别框；
使用所述第二人脸识别框对所述人脸图像中的目标人脸进行识别，得到目标人脸区域。
由于本实施例所介绍的终端设备为实施本申请实施例中图像处理方法所采用的终端设备，故而基于本申请实施例中所介绍的图像处理方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的终端设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该终端设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中图像处理方法所采用的终端设备，都属于本申请所欲保护的范围。
上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：本申请通过获取原始图像，使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理得到处理图像，然后对所述处理图像进行白平衡计算得到白平衡增益值，最后根据所述白平衡增益值对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。上述方案中，本申请使用预设剔除因子对原始图像中的目标物体进行剔除处理，以降低目标物体的特征像素在原始图像中所占的比例，从而减少其对图像色彩和色温的统计影响，进而改善图像偏色及图像真实感较差的问题。此外，本申请还对剔除处理后的处理图像进行白平衡调整，进一步保障了图像效果，解决了现有技术中存在的图像偏色及图像真实感差的技术问题。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取原始图像，所述原始图像中包括目标物体；
使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像；
对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值；
根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理之前，所述方法还包括：
使用至少两个预设的关联识别框对所述原始图像中的目标物体进行识别，得到目标物体区域，所述目标物体区域为识别到的所述原始图像中的目标物体所在的区域；
所述使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像包括：
使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体区域进行剔除处理，得到处理图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标物体区域为目标识别框识别的物体区域，所述目标识别框为所述至少两个预设的关联识别框中的最后一个用于识别所述原始图像中的目标物体的识别框。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
使用预设的物体统计因子，对所述目标物体区域进行特征提取，得到物体特征信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值包括：
使用白平衡算法对所述处理图像中的各颜色通道分量进行增益计算，得到对应的白平衡增益值；
其中，所述白平衡增益值包括红通道增益值、绿通道增益值及蓝通道增益值。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述原始图像为包括目标人脸的人脸图像，所述使用至少两个预设的关联识别框对所述原始图像中的目标物体进行识别，得到目标物体区域包括：
使用至少两个预设的人脸识别框对所述人脸图像中的目标人脸进行识别，得到目标人脸区域；
所述使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像包括：
使用预设剔除因子对所述人脸图像中的目标人脸区域进行剔除处理，得到处理图像。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述使用至少两个预设的人脸识别框对所述人脸图像中的目标人脸进行识别，得到目标人脸区域包括：
基于预设的第一人脸识别框及预设的调整比例，确定对应的第二人脸识别框；
使用所述第二人脸识别框对所述人脸图像中的目标人脸进行识别，得到目标人脸区域。
8.一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、处理模块、计算模块及白平衡模块，其中：
所述获取模块，用于获取原始图像，所述原始图像中包括目标物体；
所述处理模块，用于使用预设剔除因子对所述原始图像中的目标物体进行剔除处理，得到处理图像；
所述计算模块，用于对所述处理图像进行白平衡计算，得到对应的白平衡增益值；
所述白平衡模块，用于根据所述白平衡增益值，对所述原始图像进行白平衡处理，得到色彩校正图像。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：处理器、存储器、通信接口和总线；所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述总线连接并完成相互间的通信；所述存储器存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行如上权利要求1-7中任一项所述的图像处理方法。
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程序，当所述程序运行在终端设备时执行如上所述的图像处理方法。
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