CN116029914B - 图像处理方法与电子设备 - Google Patents

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CN116029914B CN202210894120.5A CN202210894120A CN116029914B CN 116029914 B CN116029914 B CN 116029914B CN 202210894120 A CN202210894120 A CN 202210894120A CN 116029914 B CN116029914 B CN 116029914B
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Abstract

本申请涉及图像处理领域,提供了一种图像处理方法与电子设备,该图像处理方法包括:启动电子设备中的相机应用程序;获取第一图像,第一图像为第一颜色空间的图像;对第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,第二图像为第一颜色空间的图像;将第二图像转换至第二颜色空间,得到第二图像的分量,第二颜色空间中任意两个分量之间相互独立,第二图像的分量包括第二图像的颜色分量;对第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像;基于本申请的技术方案,能够在提高图像的颜色准确性的同时确保图像其他方面不会受损。

Description

图像处理方法与电子设备
技术领域
本申请涉及图像处理领域,具体地,涉及一种图像处理方法与电子设备。
背景技术
随着多媒体技术和网络技术的飞速发展和广泛应用,人们在日常生活和生产活动中大量的使用图像信息;与标准动态范围图像相比,高动态范围图像可以提供更多的动态范围和图像细节;对于高动态范围图像而言,若要在标准动态范围显示设备中显示,则需要对高动态范围图像进行色调映射处理,从而压缩高动态范围图像的动态范围;但是,对高动态范围图像进行色调映射处理后会导致图像的饱和度变大,使得图像的颜色过饱和甚至出现颜色失真的问题。
目前,通常在YUV域对经过色调映射处理后的图像的颜色分量(例如,UV分量)进行校正;但是,由于调整颜色分量时,亮度分量(例如,Y分量)会受到一定影响;使得在进行颜色分量校正的同时可能存在损失部分亮度的问题。
因此,如何对高动态范围图像进行颜色校正,在提高图像的颜色准确性的同时避免对图像其他方面造成损失成为一个亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供了一种图像处理方法与电子设备,能够在提高图像的颜色准确性的同时确保图像的亮度不会受损。
第一方面,提供了一种图像处理方法,应用于电子设备,所述图像处理方法包括:
启动所述电子设备中的相机应用程序;
获取第一图像,所述第一图像为第一颜色空间的图像;
对所述第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,所述第二图像为所述第一颜色空间的图像;
将所述第二图像转换至第二颜色空间,得到所述第二图像的分量,其中,所述第二颜色空间中任意两个分量之间相互独立,所述第二图像的分量包括所述第二图像的颜色分量;
对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量;
基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像。
在一种可能的实现方式中,第一颜色空间可以为RGB颜色空间,或者其他非均匀颜色空间。
应理解,在均匀颜色空间中,三个分量中的任意两个分量之间相互独立。换而言之,在均匀颜色空间中,调整三个分量中的任意一个分量其他两个分量则不会受到影响;此外,均匀颜色空间更接近用户眼部视觉***的颜色空间。
可选地,所述第一图像为高动态范围HDR图像,所述第二图像为标准动态范围SDR图像。
应理解,对于高动态范围的第一图像而言,若要在标准动态范围显示屏中显示,则需要对高动态范围的第一图像进行色调映射处理,从而压缩高动态范围图像的动态范围;但是,对高动态范围的第一图像进行色调映射处理后会导致图像的饱和度变大,使得得到的标准动态范围的第二图像的颜色过饱和甚至出现颜色失真的问题;因此,需要对色调映射处理后的第二图像进行颜色校正处理。
在本申请的实施例中,可以获取第一颜色空间的第一图像(例如,HDR图像),对第一图像进行色调映射处理后得到第一颜色空间的第二图像(例如,SDR图像);由于色调映射处理后,第二图像中的颜色饱和度分量过高,使得第二图像的颜色分量过饱和;在本申请的实施例中,可以将第二图像转换至均匀颜色空间进行颜色校正处理;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,在本申请的实施例中,通过在均匀颜色空间中,对第二图像进行颜色校正时,不会对第二图像的亮度或者其他分量产生任何影响;能够在提高处理后的图像的颜色准确性的同时确保图像其他方面不会受损。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述第二图像的分量还包括所述第二图像的亮度分量,所述图像处理方法还包括:
将所述第一图像转换至所述第二颜色空间,得到所述第一图像的分量,所述第一图像的分量包括所述第一图像的色相分量;
所述基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像,包括:
基于所述第一图像的色相分量、所述第二图像的亮度分量和所述校正处理后的颜色分量,得到所述处理后的图像。
在本申请的实施例中,通过色调映射处理可以将第一图像的高动态范围(例如,0-65535)的颜色映射为第二图像的标准动态范围(例如,0-255)的颜色,以便标准动态范围显示器可以正常显示;由于标准动态范围显示设备所能显示的颜色范围是小于真实世界的颜色范围;因此,第一图像(例如,HDR图像)的色相分量与第二图像(例如,SDR图像)的色相相比可以更好的保留真实场景中的颜色;此外,校正后的饱和度分量可以有效的降低图像颜色的饱和度;因此,基于校正后的饱和度分量、第二图像的亮度分量和第一图像的色相分量,得到的处理后的图像的颜色准确性提升。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述第二图像的分量还包括所述第二图像的亮度分量,所述对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量,包括:
基于所述第二图像的亮度分量、所述第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,所述预先配置的参数组用于指示多组数值与不同压缩系数之间的映射关系,所述多组数值中的一组数值包括所述第二图像的亮度分量的数值和所述第二图像的颜色分量的数值;
基于所述目标压缩系数对所述第二图像的颜色分量进行所述颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量。
在本申请的实施例中,可以基于第二图像的亮度分量和颜色分量的数值,在预先配置的参数组中确定目标压缩系数;基于目标压缩系数对第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,降低第二图像的颜色分量的饱和度,提高处理后图像的颜色准确性。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述基于所述目标压缩系数对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量,包括:
将所述目标压缩系数与所述第二图像的颜色分量相乘,得到所述校正处理后的颜色分量。
在本申请的实施例中,可以基于第二图像的颜色分量的数值和亮度分量的数值确定预先配置的参数组中的目标压缩系数,基于目标压缩系数与第二图像的颜色分量进行相乘,实现对第二图像的颜色分量的压缩,从而降低第二图像的颜色饱和度,提高图像的颜色准确性。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量,包括:
基于所述第二图像的亮度分量和所述第二图像的颜色分量,确定所述第二图像中的第一图像区域;
对所述第一图像区域进行所述颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量。
在本申请的实施例中,可以确定第二图像中的高亮且高饱和度的第一图像区域;对第二图像中的第一图像区域进行颜色校正处理,从而在提升第二图像的颜色准确性的同时降低电子设备的运算量,节省电子设备的功耗。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述第一图像区域为所述第二图像中所述第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且所述第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述第一图像区域为第一对象在所述第二图像中的图像区域,所述第一对象为夜景中的具有发光组件的待拍摄对象。
在一种可能的实现方式中,第一对象可以为夜景中的广告牌。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,所述第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,所述第一亮度分量和所述第一颜色分量对应所述第二图像中的同一个像素点,所述基于所述第二图像的亮度分量、所述第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,包括:
若所述第一亮度分量的数值满足第一范围且所述第一颜色分量的数值满足第二范围,在所述预先配置的参数组中确定所述目标压缩系数。
在本申请的实施例中,可以将亮度分量的数值在第一范围内的,且颜色分量的数值在第二范围内的一组数据对应一个目标压缩系数;从而在一定程序上能够减少预先配置的参数组的数据量。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,所述第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,所述第一亮度分量和所述第一颜色分量对应所述第二图像中的同一个像素点,所述基于所述第二图像的亮度分量、所述第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,包括:
基于所述第一亮度分量的数值与所述第一颜色分量的数值,在所述预先配置的参数组中确定所述目标压缩系数。
在本申请的实施例中,可以基于一个亮度分量的数值和颜色分量的数值确定一个目标压缩系数;换而言之,在亮度分量的数值和/或颜色分量的数值不同的情况下,对应的目标压缩系数不同;从而能够提高目标压缩系数的准确性;提高颜色校正处理的准确性。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述第二颜色空间为均匀颜色空间。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述对所述第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,还包括:
确定所述第一图像的动态范围大于预设动态范围,且所述电子设备所处拍摄环境的环境亮度小于第三预设阈值。
在本申请的实施例中,在电子设备所在拍摄场景为低亮拍摄场景时(例如,拍摄场景的亮度值小于第三预设阈值),电子设备可以开启夜景HDR模式;在夜景HDR模式下,电子设备可以自动执行本申请实施例提供的图像处理方法;由于电子设备可以基于拍摄环境的亮度值自动执行本方案,因此在一定程度上能够自动实现图像的颜色校正处理,提高图像颜色准确性的同时,无需用户的复杂操作,提高用户体验。
结合第一方面,在第一方面的某些实现方式中,所述对所述第一图像进行色调映射处理,得到第二图像之前,还包括:
确定所述第一图像的动态范围大于预设动态范围;
在所述对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量之前,还包括:
基于所述第二图像的亮度分量与所述第二图像的颜色分量,遍历所述第二图像中的每个像素点;
确定所述第二图像中包括所述第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且所述第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
在本申请的实施例中,电子设备中的相机应用程序开启HDR拍摄模式后,确定色调映射处理后的第二图像中是否存在亮度分量的数值大于第一预设阈值且颜色分量的数值大于第二预设阈值的第一图像区域;在第二图像中存在第一图像区域的情况下,自动执行本申请实施例提供的图像处理方法;由于电子设备可以基于第二图像中是否存在第一图像区域自动执行本方案,因此在一定程度上能够自动实现图像的颜色校正处理,提高图像颜色准确性的同时,无需用户的复杂操作,提高用户体验。
第二方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括一个或多个处理器与存储器;所述存储器与所述一个或多个处理器耦合,所述存储器用于存储计算机程序代码,所述计算机程序代码包括计算机指令,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
应用于电子设备,所述图像处理方法包括:
启动所述电子设备中的相机应用程序;
获取第一图像,所述第一图像为第一颜色空间的图像;
对所述第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,所述第二图像为所述第一颜色空间的图像;
将所述第二图像转换至第二颜色空间,得到所述第二图像的分量,其中,所述第二颜色空间中任意两个分量之间相互独立,所述第二图像的分量包括所述第二图像的颜色分量;
对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量;
基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
将所述第一图像转换至所述第二颜色空间,得到所述第一图像的分量,所述第一图像的分量包括所述第一图像的色相分量;
所述基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像,包括:
基于所述第一图像的色相分量、所述第二图像的亮度分量和所述校正处理后的颜色分量,得到所述处理后的图像。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述第二图像的分量还包括所述第二图像的亮度分量,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
基于所述第二图像的亮度分量、所述第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,所述预先配置的参数组用于指示多组数值与不同压缩系数之间的映射关系,所述多组数值中的一组数值包括所述第二图像的亮度分量的数值和所述第二图像的颜色分量的数值;
基于所述目标压缩系数对所述第二图像的颜色分量进行所述颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
将所述目标压缩系数与所述第二图像的颜色分量相乘,得到所述校正处理后的颜色分量。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
基于所述第二图像的亮度分量和所述第二图像的颜色分量,确定所述第二图像中的第一图像区域;
对所述第一图像区域进行所述颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述第一图像区域为所述第二图像中所述第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且所述第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述第一图像区域为第一对象在所述第二图像中的图像区域,所述第一对象为夜景中的具有发光组件的待拍摄对象。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,所述第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,所述第一亮度分量和所述第一颜色分量对应所述第二图像中的同一个像素点,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
若所述第一亮度分量的数值满足第一范围且所述第一颜色分量的数值满足第二范围,在所述预先配置的参数组中确定所述目标压缩系数。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,所述第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,所述第一亮度分量和所述第一颜色分量对应所述第二图像中的同一个像素点,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
基于所述第一亮度分量的数值与所述第一颜色分量的数值,在所述预先配置的参数组中确定所述目标压缩系数。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述第二颜色空间为均匀颜色空间。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
确定所述第一图像的动态范围大于预设动态范围,且所述电子设备所处拍摄环境的环境亮度小于第三预设阈值。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行:
确定所述第一图像的动态范围大于预设动态范围;
在所述对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量之前,还包括:
基于所述第二图像的亮度分量与所述第二图像的颜色分量,遍历所述第二图像中的每个像素点;
确定所述第二图像中包括所述第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且所述第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
结合第二方面,在第二方面的某些实现方式中,所述第一图像为高动态范围HDR图像,所述第二图像为标准动态范围SDR图像。
第三方面,提供了一种电子设备,包括用于执行第一方面或者第一方面中的任意一种实现方式中的图像处理方法的模块/单元。
第四方面,提供一种电子设备,所述电子设备包括一个或多个处理器和存储器与;所述存储器与所述一个或多个处理器耦合,所述存储器用于存储计算机程序代码,所述计算机程序代码包括计算机指令,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行第一方面或者第一方面中的任意一种实现方式中的图像处理方法。
第五方面,提供了一种芯片***,所述芯片***应用于电子设备,所述芯片***包括一个或多个处理器,所述处理器用于调用计算机指令以使得所述电子设备执行第一方面或第一方面中的任一种方法。
第六方面,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代码,当所述计算机程序代码被电子设备运行时,使得该电子设备执行第一方面或者第一方面中的任意一种实现方式中的图像处理方法。
第七方面,提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括:计算机程序代码,当所述计算机程序代码被电子设备运行时,使得该电子设备执行第一方面或者第一方面中的任意一种实现方式中的图像处理方法。
在本申请的实施例中,可以获取第一颜色空间的第一图像(例如,HDR图像),对第一图像进行色调映射处理后得到第一颜色空间的第二图像(例如,SDR图像);由于色调映射处理后,第二图像中的颜色饱和度分量过高,使得第二图像的颜色分量过饱和;在本申请的实施例中,可以将第二图像转换至均匀颜色空间进行颜色校正处理;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,在本申请的实施例中,通过在均匀颜色空间中,对第二图像进行颜色校正时,不会对第二图像的亮度或者其他分量产生任何影响;能够在提高处理后的图像的颜色准确性的同时确保图像其他方面不会受损。
附图说明
图1是一种适用于本申请的电子设备的硬件***的示意图;
图2是一种适用于本申请的电子设备的软件***的示意图;
图3是一种适用于本申请实施例的应用场景的示意图;
图4是本申请实施例提供的一种图像处理方法的示意性流程图;
图5是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的示意性流程图;
图6是本申请实施例提供的一种图像处理方法的示意性流程图;
图7是本申请实施例提供的一种图像信号处理器处理图像的方法的示意性流程图;
图8是本申请实施例提供的一种对色调映射处理后的图像进行颜色校正处理的方法的示意性流程图;
图9是本申请实施例提供的一种预先配置的参数组的示意图;
图10是本申请实施例提供的基于本申请的图像处理方法的效果示意图;
图11是一种适用于本申请实施例的图形用户界面的示意图;
图12是一种适用于本申请实施例的图形用户界面的示意图;
图13是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图14是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
在本申请的实施例中,以下术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本实施例的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
为了便于对本申请实施例的理解,首先对本申请实施例中涉及的相关概念进行简要说明。
1、高动态范围(High-Dynamic Range,HDR)图像
高动态范围图像可以提供更多的动态范围和图像细节,根据不同的曝光时间的图像,利用每个曝光时间相对应最佳细节的图像融合生成最终HDR图像。
2、均匀颜色空间
图像的颜色通常用三个参数表示,表示颜色的三个参数构成了三维空间,该三维空间称为颜色空间;均匀颜色空间是指能以相同距离表示相同知觉色差的三维颜色空间。
应理解,在均匀颜色空间中,任意两个分量之间相互独立。
示例性地,均匀颜色空间包括但不限于:IPT颜色空间、ICtCp颜色空间、颜色-对立空间(Lab color space,Lab)颜色空间、色相-饱和度-明度(Hue Saturation Value,HSV)颜色空间、JzAzBz颜色空间等。
其中,对于IPT颜色空间,I表示亮度(Luma)、P表示红-绿、T表示黄-蓝;ICtCp颜色空间,I表示亮度(Luma),CtCp表示色度,其中,Ct表示蓝-黄,Cp表示红-绿;对于Lab颜色空间,L表示亮度,a和b表示颜色对立维度;对于HSB颜色空间,H表示色相、S表示饱和度、B表示明度;对于HSV颜色空间,H表示色相、S表示饱和度、V表示明度;HSV颜色空间又可以称为HSB颜色空间。
3、亮度值(Lighting Value,LV)
亮度值用于估计环境亮度,其具体计算公式如下:
其中,Exposure为曝光时间;Aperture为光圈大小;Iso为感光度;Luma为图像在XYZ颜色空间中,Y的平均值。
4、色调映射(Tone Mapping)处理
色调映射处理是指对图像的颜色进行映射变换的处理。
下面将结合附图,对本申请实施例中的图像处理方法与电子设备进行描述。
图1示出了一种适用于本申请的电子设备的硬件***。
电子设备100可以是手机、智慧屏、平板电脑、可穿戴电子设备、车载电子设备、增强现实(augmented reality,AR)设备、虚拟现实(virtual reality,VR)设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer,UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant,PDA)、投影仪等等,本申请实施例对电子设备100的具体类型不作任何限制。
电子设备100可以包括处理器110,外部存储器接口120,内部存储器121,通用串行总线(universal serial bus,USB)接口130,充电管理模块140,电源管理模块141,电池142,天线1,天线2,移动通信模块150,无线通信模块160,音频模块170,扬声器170A,受话器170B,麦克风170C,耳机接口170D,传感器模块180,按键190,马达191,指示器192,摄像头193,显示屏194,以及用户标识模块(subscriber identification module,SIM)卡接口195等。其中传感器模块180可以包括压力传感器180A,陀螺仪传感器180B,气压传感器180C,磁传感器180D,加速度传感器180E,距离传感器180F,接近光传感器180G,指纹传感器180H,温度传感器180J,触摸传感器180K,环境光传感器180L,骨传导传感器180M等。
需要说明的是,图1所示的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中,电子设备100可以包括比图1所示的部件更多或更少的部件,或者,电子设备100可以包括图1所示的部件中某些部件的组合,或者,电子设备100可以包括图1所示的部件中某些部件的子部件。图1示的部件可以以硬件、软件、或软件和硬件的组合实现。
处理器110可以包括一个或多个处理单元。例如,处理器110可以包括以下处理单元中的至少一个:应用处理器(application processor,AP)、调制解调处理器、图形处理器(graphics processing unit,GPU)、图像信号处理器(image signal processor,ISP)、控制器、视频编解码器、数字信号处理器(digital signal processor,DSP)、基带处理器、神经网络处理器(neural-network processing unit,NPU)。其中,不同的处理单元可以是独立的器件,也可以是集成的器件。控制器可以根据指令操作码和时序信号,产生操作控制信号,完成取指令和执行指令的控制。
处理器110中还可以设置存储器,用于存储指令和数据。在一些实施例中,处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据,可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取,减少了处理器110的等待时间,因而提高了***的效率。
示例性地,处理器110可以用于执行本申请实施例的图像处理方法;例如,启动电子设备中的相机应用程序;获取第一图像,第一图像为第一颜色空间的图像;对第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,第二图像为第一颜色空间的图像;将第二图像转换至第二颜色空间,得到第二图像的分量,其中,第二颜色空间中任意两个分量之间相互独立,第二图像的分量包括第二图像的颜色分量;对第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像。
图1所示的各模块间的连接关系只是示意性说明,并不构成对电子设备100的各模块间的连接关系的限定。可选地,电子设备100的各模块也可以采用上述实施例中多种连接方式的组合。
电子设备100的无线通信功能可以通过天线1、天线2、移动通信模块150、无线通信模块160、调制解调处理器以及基带处理器等器件实现。
天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用,以提高天线的利用率。例如:可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中,天线可以和调谐开关结合使用。
电子设备100可以通过GPU、显示屏194以及应用处理器实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器,连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算,用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU,其执行程序指令以生成或改变显示信息。
显示屏194可以用于显示图像或视频。
电子设备100可以通过ISP、摄像头193、视频编解码器、GPU、显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。
ISP用于处理摄像头193反馈的数据。例如,拍照时,打开快门,光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上,光信号转换为电信号,摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理,转化为肉眼可见的图像。ISP可以对图像的噪点、亮度和色彩进行算法优化,ISP还可以优化拍摄场景的曝光和色温等参数。在一些实施例中,ISP可以设置在摄像头193中。
摄像头193用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor,CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号,之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的红绿蓝(red green blue,RGB),YUV等格式的图像信号。在一些实施例中,电子设备100可以包括1个或N个摄像头193,N为大于1的正整数。
数字信号处理器用于处理数字信号,除了可以处理数字图像信号,还可以处理其他数字信号。例如,当电子设备100在频点选择时,数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。
视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。电子设备100可以支持一种或多种视频编解码器。这样,电子设备100可以播放或录制多种编码格式的视频,例如:动态图像专家组(moving picture experts group,MPEG)1、MPEG2、MPEG3和MPEG4。
陀螺仪传感器180B可以用于确定电子设备100的运动姿态。在一些实施例中,可以通过陀螺仪传感器180B确定电子设备100围绕三个轴(即,x轴、y轴和z轴)的角速度。陀螺仪传感器180B可以用于拍摄防抖。例如,当快门被按下时,陀螺仪传感器180B检测电子设备100抖动的角度,根据角度计算出镜头模组需要补偿的距离,让镜头通过反向运动抵消电子设备100的抖动,实现防抖。陀螺仪传感器180B还可以用于导航和体感游戏等场景。
加速度传感器180E可检测电子设备100在各个方向上(一般为x轴、y轴和z轴)加速度的大小。当电子设备100静止时可检测出重力的大小及方向。加速度传感器180E还可以用于识别电子设备100的姿态,作为横竖屏切换和计步器等应用程序的输入参数。
距离传感器180F用于测量距离。电子设备100可以通过红外或激光测量距离。在一些实施例中,例如在拍摄场景中,电子设备100可以利用距离传感器180F测距以实现快速对焦。
环境光传感器180L用于感知环境光亮度。电子设备100可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏194亮度。环境光传感器180L也可用于拍照时自动调节白平衡。环境光传感器180L还可以与接近光传感器180G配合,检测电子设备100是否在口袋里,以防误触。
指纹传感器180H用于采集指纹。电子设备100可以利用采集的指纹特性实现解锁、访问应用锁、拍照和接听来电等功能。
触摸传感器180K,也称为触控器件。触摸传感器180K可以设置于显示屏194,由触摸传感器180K与显示屏194组成触摸屏,触摸屏也称为触控屏。触摸传感器180K用于检测作用于其上或其附近的触摸操作。触摸传感器180K可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器,以确定触摸事件类型。可以通过显示屏194提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中,触摸传感器180K也可以设置于电子设备100的表面,并且与显示屏194设置于不同的位置。
上文详细描述了电子设备100的硬件***,下面介绍电子设备100的软件***。
图2是本申请实施例提供的电子设备的软件***的示意图。
如图2所示,***架构中可以包括应用层210、应用框架层220、硬件抽象层230、驱动层240以及硬件层250。
应用层210可以包括相机应用程序、图库、日历、通话、地图、导航、WLAN、蓝牙、音乐、视频、短信息等应用程序。
应用框架层220可以为应用层210的应用程序提供应用程序编程接口(application programming interface,API)和编程框架;应用框架层可以包括一些预定义的函数。
例如,应用框架层220可以包括相机访问接口;相机访问接口中可以包括相机管理与相机设备。其中,相机管理可以用于提供管理相机的访问接口;相机设备可以用于提供访问相机的接口。
硬件抽象层230用于将硬件抽象化。比如,硬件抽象层可以包相机抽象层以及其他硬件设备抽象层;相机硬件抽象层可以调用相机算法。
例如,硬件抽象层230中包括相机硬件抽象层2301与相机算法2302;相机算法2302中可以包括用于图像处理的软件算法。
示例性地,本申请实施例提供的图像处理方法可以在相机算法2302中执行。
示例性地,相机算法2302中的算法可以是指不依赖特定硬件实现;比如,通常可以在CPU中运行的代码等。
驱动层240用于为不同硬件设备提供驱动。例如,驱动层可以包括相机设备驱动。
硬件层250可以包括相机设备2501以及其他硬件设备。
目前,在电子设备的高动态范围(High-Dynamic Range,HDR)拍摄模式下,采集的HDR图像若要在标准动态范围显示屏中进行显示,则需要对HDR图像进行色调映射处理;色调映射处理可以压缩HDR图像的动态范围,压缩处理后经常会引起图像的饱和大过大;通常在YUV域对经过色调映射处理后的图像的颜色分量(例如,UV分量)校正;但是,由于调整UV分量时,Y分量会受到一定影响;使得在进行颜色分量校正处理的同时可能存在损失部分亮度的问题。
有鉴于此,本申请的实施例提供了一种图像处理方法,可以获取第一颜色空间的第一图像(例如,HDR图像),对第一图像进行色调映射处理后得到第一颜色空间的第二图像(例如,SDR图像);由于色调映射处理后,第二图像中的颜色饱和度分量过高,使得第二图像的颜色分量过饱和;在本申请的实施例中,可以将第二图像转换至均匀颜色空间进行颜色校正处理;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,在本申请的实施例中,通过在均匀颜色空间中,对第二图像进行颜色校正时,不会对第二图像的亮度或者其他分量产生任何影响;能够在提高处理后的图像的颜色准确性的同时确保图像其他方面不会受损。
下面结合图3至图12对本申请实施例提供的图像处理方法进行详细的描述。
示例性地,本申请实施例中的图像处理方法可以应用于拍照领域;通过本申请实施例中的图像处理方法,在夜景拍摄环境中能够降低高亮且颜色高饱和度的图像区域的颜色饱和度,从而提高图像的颜色准确性。
示例性地,如图3所示,本申请实施例的图像处理方法可以应用于拍照领域;例如,本申请实施例的图像处理方法可以应用于相机的HDR拍摄模式,通过本申请实施例提供的图像处理方法能够提高图像的颜色准确性。
可选地,在电子设备具有足够的运算能力的情况下,本申请实施例中的图像处理方法还可以应用于录制视频领域、视频通话领域或者其他图像处理领域。
示例性地,视频通话场景可以包括但不限于以下场景中:
视频通话、视频会议应用、长短视频应用、视频直播类应用、视频网课应用、人像智能运镜应用场景、***相机录像功能录制视频、视频监控,或者智能猫眼等人像拍摄类场景等。
可选地,在电子设备具有足够的运算能力的情况下,本申请实施例中的图像处理方法还可以适用于预览场景,预览场景包括但不限于以下场景中:
拍照预览、光圈预览、夜景预览、人像预览、录像预览或者专业预览等。
应理解,预览场景可以是指电子设备在某个拍摄模式下,未点击指示拍摄的按钮之前电子设备采集图像的场景。
应理解,上述为对应用场景的举例说明,并不对本申请的应用场景作任何限定。
图4是本申请实施例提供的一种图像处理方法的示意性流程图。该图像处理方法300包括可以由图1所示的电子设备执行;该图像处理方法包括步骤S310至步骤S360,下面分别对步骤S310至步骤S360进行详细的描述。
步骤S310、启动电子设备中的相机应用程序。
示例性地,用户可以通过单击“相机”应用程序的图标,指示电子设备启动相机应用;或者,电子设备处于锁屏状态时,用户可以通过在电子设备的显示屏上向右滑动的手势,指示电子设备启动相机应用。又或者,电子设备处于锁屏状态,锁屏界面上包括相机应用程序的图标,用户通过点击相机应用程序的图标,指示电子设备启动相机应用程序。又或者,电子设备在运行其他应用时,该应用具有调用相机应用程序的权限;用户通过点击相应的控件可以指示电子设备启动相机应用程序。例如,电子设备正在运行即时通信类应用程序时,用户可以通过选择相机功能的控件,指示电子设备启动相机应用程序等。
应理解,上述为对开启相机应用程序的操作的举例说明;还可以通过语音指示操作,或者其它操作的指示电子设备开启相机应用程序;本申请对此不作任何限定。
还应理解,启动相机应用程序可以是指运行相机应用程序。
步骤S320、获取第一图像,第一图像为第一颜色空间的图像。
示例性地,第一颜色空间可以是指RGB颜色空间。
可选地,在本申请的实施例中,第一图像可以为HDR图像;例如,第一图像可以为RGB颜色空间的HDR图像。
步骤S330、对第一图像进行色调映射处理,得到第二图像。
其中,第二图像为第一颜色空间的图像。
可选地,第二图像可以为RGB颜色空间的标准动态范围(Standard DynamicRange,SDR)图像。
示例性地,色调映射是指对图像的颜色进行映射变换的处理。
可选地,色调映射处理可以包括全局色调映射处理或者局部色调映射处理。
应理解,由于第一图像为HDR图像,HDR图像的动态范围(例如,0~65535)高于标准动态范围(例如,0~255);若要在标准动态范围的显示设备中显示HDR图像,则需要对HDR图像进行色调映射处理,得到SDR图像。
步骤S340、将第二图像转换至第二颜色空间,得到第二图像的分量。
其中,第二颜色空间中任意两个分量之间相互独立,第二图像的分量包括第二图像的颜色分量。
应理解,图像的分量是指图像在某一颜色空间中该图像对应的图像分量;例如,在RGB颜色空间中,图像的分量包括R分量、G分量以及B分量;在YUV颜色空间中,图像的分量包括Y分量、U分量以及V分量;同一图像在不同的颜色空间中,同一图像的图像分量可以不同。
可选地,第二颜色空间可以是均匀颜色空间;在均匀颜色空间中,三个分量中的任意两个分量之间相互独立。换而言之,在均匀颜色空间中,调整三个分量中的任意一个分量其他两个分量则不会受到影响;此外,均匀颜色空间更接近用户视觉***的颜色空间。
需要说明的是,图像的颜色通常可以用三个参数表示,表示颜色的三个参数构成了三维空间,该三维空间称为颜色空间;均匀颜色空间是指能以相同距离表示相同知觉色差的三维颜色空间。
示例性地,均匀颜色空间包括但不限于:IPT颜色空间、ICtCp颜色空间、颜色-对立空间(Lab color space,Lab)颜色空间、色相-饱和度-明度(Hue Saturation Value,HSV)颜色空间、JzAzBz颜色空间等。
其中,对于IPT颜色空间,I表示亮度(Luma)、P表示红-绿、T表示黄-蓝;ICtCp颜色空间,I表示亮度(Luma),CtCp表示色度,其中,Ct表示蓝-黄,Cp表示红-绿;对于Lab颜色空间,L表示亮度,a和b表示颜色对立维度;对于HSB颜色空间,H表示色相、S表示饱和度、B表示明度;对于HSV颜色空间,H表示色相、S表示饱和度、V表示明度;HSV颜色空间又可以称为HSB颜色空间。
可选地,第二图像的颜色分量可以包括第二图像的颜色饱和度分量,或者其他颜色分量;其中,颜色饱和度分量又可以称为饱和度分量。
步骤S350、对第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量。
可选地,第二图像的分量还可以包括第二图像的亮度分量,对第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量,包括:
基于第二图像的亮度分量、第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,预先配置的参数组用于指示多组数值与不同压缩系数之间的映射关系,多组数值中的一组数值包括第二图像的亮度分量的数值和第二图像的颜色分量的数值;基于目标压缩系数对第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量。
示例性地,预先配置的参数组可以参见图9所示;如图9所示,该示意图的横坐标可以表示饱和度(例如,颜色的饱和度分量),纵坐标可以表示明度(例如,亮度分量);例如,在颜色值为0.8亮度值为0.4时,得到的目标压缩系数R1
应理解,图9为对预先配置的参数组进行举例说明;预先配置的参数组还可以为预先配置的参数组表格或者其他形式;本申请对预先配置的参数组的具体实现方式不作任何的限定。
可选地,可以将目标压缩系数与第二图像的颜色分量相乘,得到校正处理后的颜色分量。
示例性地,在均匀颜色空间中若SDR图像的饱和度分量为C-s,基于亮度值和饱和度值在预先配置的参数组中得到的目标压缩系数为R1,则颜色校正处理后的饱和度分量为C-c=R1*C-s。
可选地,第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,第一亮度分量和第一颜色分量对应第二图像中的同一个像素点,基于第二图像的亮度分量、第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,包括:
若第一亮度分量的数值满足第一范围且第一颜色分量的数值满足第二范围,在预先配置的参数组中确定目标压缩系数。
示例性地,若第一亮度分量的数值为V,第一颜色分量的数值为S,则可以在V属于[V1,V2]且S属于[S1,S2]时,确定目标压缩系数为R。
在本申请的实施例中,可以将亮度分量的数值在第一范围内的,且颜色分量的数值在第二范围内的一组数据对应一个目标压缩系数;从而在一定程序上能够减少预先配置的参数组的数据量。
可选地,第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,第一亮度分量和第一颜色分量对应第二图像中的同一个像素点,基于第二图像的亮度分量、第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,包括:
基于第一亮度分量的数值与第一颜色分量的数值,在预先配置的参数组中确定目标压缩系数。
示例性地,若第一亮度分量的数值为V,第一颜色分量的数值为S,则可以基于V和S确定目标压缩系数为R。
在本申请的实施例中,可以将亮度分量的数值在第一范围内的,且颜色分量的数值在第二范围内的一组数据对应一个目标压缩系数;从而在一定程序上能够减少预先配置的参数组的数据量。
在本申请的实施例中,可以基于一个亮度分量的数值和颜色分量的数值确定一个目标压缩系数;换而言之,在亮度分量的数值和/或颜色分量的数值不同的情况下,对应的目标压缩系数不同;从而能够提高目标压缩系数的准确性;提高颜色校正处理的准确性。
可选地,对第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量,包括:
基于第二图像的亮度分量和第二图像的颜色分量,确定第二图像中的第一图像区域;
对第一图像区域进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量。
应理解,第一图像区域可以是指第二图像中的高亮且高颜色饱和度的图像区域。
在本申请的实施例中,可以确定第二图像中的高亮且高饱和度的第一图像区域;对第二图像中的第一图像区域进行颜色校正处理,从而在提升第二图像的颜色准确性的同时降低运算量。
可选地,第一图像区域为第二图像中第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
示例性地,第一预设阈值可以为0.5~0.6;第二预设阈值可以为0.5。
可选地,第一图像区域为第一对象在第二图像中的图像区域,第一对象为夜景中的具有发光组件的待拍摄对象。
示例性地,第一对象可以为夜景中的广告牌。
步骤S360、基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像。
可选地,第二图像的分量还包括第二图像的亮度分量,上述图像处理方法还包括:
将第一图像转换至第二颜色空间,得到第一图像的分量,第一图像的分量包括第一图像的色相分量;
基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像,包括:
基于第一图像的色相分量、第二图像的亮度分量和校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像。
示例性地,HDR图像和SDR图像可以是指RGB颜色空间的图像;可以将RGB颜色空间的HDR图像转换至均匀颜色空间,得到HDR图像的亮度分量(I-h)、饱和度分量(C-h)和色相分量(H-h);可以将RGB颜色空间的SDR图像转换至均匀颜色空间,得到SDR图像的亮度分量(I-s)、饱和度分量(C-s)和色相分量(H-s);基于HDR图像的色相分量、SDR图像的亮度分量和SDR图像中校正处理后的颜色饱和度分量,得到处理后的图像。
在本申请的实施例中,通过色调映射处理可以将第一图像的高动态范围(例如,0-65535)的颜色映射为第二图像的标准动态范围(例如,0-255)的颜色,以便标准动态范围显示器可以正常显示;由于标准动态范围显示设备所能显示的颜色范围是小于真实世界的颜色范围;因此,第一图像(例如,HDR图像)的色相分量与第二图像(例如,SDR图像)的色相相比可以更好的保留真实场景中的颜色;此外,校正后的饱和度分量可以有效的降低图像颜色的饱和度;因此,基于校正后的饱和度分量、第二图像的亮度分量和第一图像的色相分量,得到的处理后的图像的颜色准确性提升。
可选地,对第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,还包括:
确定第一图像的动态范围大于预设动态范围,且电子设备所处拍摄环境的环境亮度小于第三预设阈值。
可选地,第三预设阈值可以为50lux;在电子设备检测到所处的拍摄环境的亮度值小于50lux的条件下,可以执行本申请实施例的图像处理方法。
示例性地,在电子设备所在拍摄场景为低亮拍摄场景时(例如,拍摄场景的亮度值小于第三预设阈值),电子设备可以开启夜景HDR模式;在夜景HDR模式下,电子设备可以执行本申请实施例提供的图像处理方法。可选地,具体实现方式可以参见后续图6所示。
可选地,在对第一图像进行色调映射处理,得到第二图像之前,还包括:
确定第一图像的动态范围大于预设动态范围;
在对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量之前,还包括:
基于第二图像的亮度分量与第二图像的颜色分量,遍历第二图像中的每个像素点;
确定第二图像包括第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
示例性地,电子设备中的相机应用程序开启HDR拍摄模式后,确定色调映射处理后的SDR图像中是否存在亮度分量的数值大于第一预设阈值且颜色分量的数值大于第二预设阈值的第一图像区域;在SDR图像中存在第一图像区域的情况下,执行本申请实施例提供的图像处理方法。可选地,具体实现方式可以参见后续图5所示。
在本申请的实施例中,可以获取第一颜色空间的第一图像(例如,HDR图像),对第一图像进行色调映射处理后得到第一颜色空间的第二图像(例如,SDR图像);由于色调映射处理后,第二图像中的颜色饱和度分量过高,使得第二图像的颜色分量过饱和;在本申请的实施例中,可以将第二图像转换至均匀颜色空间进行颜色校正处理;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,在本申请的实施例中,通过在均匀颜色空间中,对第二图像进行颜色校正时,不会对第二图像的亮度或者其他分量产生任何影响;能够在提高处理后的图像的颜色准确性的同时确保图像其他方面不会受损。
实现方式一
在电子设备中的相机应用程序开启HDR拍摄模式后,确定色调映射处理后的SDR图像中是否存在亮度值大于第一预设阈值且颜色值大于第二预设阈值的目标图像区域;在SDR图像中存在目标图像区域的情况下,执行本申请实施例提供的图像处理方法。
图5是本申请实施例提供的一种图像处理方法的示意性流程图。该图像处理方法400包括可以由图1所示的电子设备执行;该图像处理方法包括步骤S401至步骤S409,下面分别对步骤S401至步骤S409进行详细的描述。
步骤S401、开启相机应用程序,获取动态范围值。
示例性地,在电子设备中的相机应用程序运行后,电子设备中的图像传感器可以实时采集预览图像;基于预览图像可以获取预览图像的动态范围值。
应理解,动态范围用于定义电子设备捕捉图像的影调细节的范围;通常指最低值到最高值之间的范围。例如,动态范围值可以用于描述电子设备中的相机模组在一帧内记录的最亮信号与最暗信号之间的比值。
步骤S402、在动态范围值大于预设动态范围阈值的情况下,开启相机的HDR拍摄模式。
示例性地,在动态范围值大于预设动态范围阈值的情况下,可以说明拍摄场景中存在亮度差异较大的区域;此时,电子设备中的相机可以开启HDR拍摄模式。
示例性地,在以对数值表示动态范围值时,若预览图像中最高亮度与最小亮度的比值大于2.5时,电子设备可以开启相机的HDR拍摄模式。
应理解,HDR拍摄模式与普通的拍摄模式相比具有更大的曝光动态范围。
可选地,电子设备可以基于上述方式获取动态范围值自动开启HDR拍摄模式,或者,电子设备可以在检测到用户点击HDR拍摄模式的控件后,开启HDR拍摄模式。
步骤S403、获取HDR图像。
示例性地,在电子设备中的相机运行HDR拍摄模式时,电子设备采集的图像为HDR图像。
步骤S404、对HDR图像进行色调映射处理,得到SDR图像。
示例性地,色调映射是指对图像的颜色进行映射变换的处理。
可选地,色调映射处理可以包括全局色调映射处理或者局部色调映射处理。
步骤S405、将SDR图像转换至均匀颜色空间。
可选地,SDR图像可以是指RGB颜色空间的SDR图像;可以将RGB颜色空间的SDR图像转换至均匀颜色空间。
其中,均匀颜色空间包括但不限于:IPT颜色空间、ICtCp颜色空间、Lab颜色空间、HSB颜色空间、HSV颜色空间、JzAzBz颜色空间等。
应理解,在均匀颜色空间中,任意两个分量之间相互独立;换而言之,在均匀颜色空间中,任意两个分量之间不会相互影响。
在本申请的实施例中,可以将其他颜色空间(例如,RGB颜色空间或者YUV颜色空间)的图像转换至均匀颜色空间;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间相互独立;因此,在对均匀颜色空间对图像进行某个分量(例如,颜色)调整时,不会对其他分量(例如,亮度)的产生影响,能够从各个方面提升图像的质量;例如,在对均匀颜色空间中,对图像的饱和度进行校正处理,不会影响图像的亮度;能够在提高图像颜色准确性的同时,不影响图像的亮度。
步骤S406、在均匀颜色空间,计算SDR图像的亮度分量和颜色分量。
示例性地,以均匀颜色空间为IPT颜色空间进行举例说明;在IPT颜色空间中,可以获取SDR图像的亮度分量图像和饱和度分量图像。
步骤S407、确定SDR图像中是否存在亮度值大于第一预设阈值,且颜色值大于第二预设阈值的目标图像区域;若存在目标图像区域,则执行步骤S408。
可选地,第一预设阈值是指亮度阈值,第一预设阈值可以为0.5~0.6中任意一个数值;第二预设阈值是指饱和度阈值,第二预设阈值可以为0.5。
可选地,若SDR图像中未存在目标图像区域,则可以不执行步骤S408至步骤S409。
应理解,图5所示的步骤S408至步骤S409是为了对色调映射处理后输出的SDR图像进行饱和度的校正,即执行本申请实施例提供的图像处理方法;若色调映射处理后输出的SDR图像中不存在目标图像区域(例如,高亮且高饱和度的图像区域),即SDR图像中不存在高亮且高饱和度的图像区域,则可以不执行饱和度校正处理。
步骤S408、对SDR图像中的目标图像区域进行颜色校正处理,得到校正后的饱和度分量。
应理解,由于HDR图像的动态范围较大,为了使得HDR图像能够在标准动态范围的显示屏中进行显示,则需要压缩HDR图像的动态范围;比如,对HDR图像进行色调映射处理,输出SDR图像;通常情况下,在压缩HDR图像的动态范围的过程中会存在引起图像饱和度变大的问题,使得图像的颜色过饱和。
可选地,步骤S408用于对SDR图像进行颜色校正处理,可以得到校正后的饱和度分量,或者其他与颜色相关的校正后的分量。
示例性地,SDR图像中的目标图像区域可以是指夜景拍摄中的高亮区域,例如,夜景拍摄中的高亮广告牌区域,该区域亮度高且颜色饱和度较高。
在本申请的实施例中,可以在均匀颜色空间中对SDR图像中进行颜色校正处理;由于均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,通过本申请的图像处理方法,在SDR图像的饱和度进行校正时,不会对SDR图像的亮度或者其他分量产生任何影响;从而提高图像的颜色准确性。
可选地,对SDR图像进行颜色校正处理的具体实现方式可以后续参见图7至图9的描述。
步骤S409、基于校正后的饱和度分量、SDR图像的亮度分量和HDR图像的色相分量,得到处理后的图像。
应理解,色调映射处理的作用是把高动态范围(例如,0-65535)的颜色,映射为标准动态范围(例如,0-255)的颜色,以便标准动态范围显示器可以正常显示;标准动态范围显示器所能显示的颜色范围是小于真实世界的颜色范围;因此,HDR图像的色相分量与SDR图像的色相相比,HDR图像的色相分量可以更好的保留真实场景中的颜色;此外,校正后的饱和度分量可以有效的降低图像颜色的饱和度;因此,基于校正后的饱和度分量、SDR图像的亮度分量和HDR图像的色相分量,得到的处理后的图像的颜色准确性提升。
可选地,可以将HDR图像转换至均匀颜色空间,得到HDR图像的色相分量。
示例性地,HDR图像可以是指RGB颜色空间的HDR图像;可以将RGB颜色空间的HDR图像转换至均匀颜色空间,得到HDR图像的色相分量。其中,均匀颜色空间的描述可以参见步骤S405的相关描述,此处不再赘述。
示例性地,以HDR图像为RGB颜色空间的HDR图像,均匀颜色空间为IPT颜色空间进行举例说明;将RGB颜色空间的HDR图像转换至IPT颜色空间时,可以将RGB颜色空间的HDR图像转换为XYZ颜色空间的HDR图像;将XYZ颜色空间的HDR图像转换为LMS颜色空间的HDR图像;将LMS颜色空间的HDR图像转换为IPT颜色空间的图像,从而实现将RGB颜色空间的HDR图像转换为IPT颜色空间的HDR图像。
在本申请的实施例中,在电子设备的相机应用程序运行后可以先基于预览图像的动态范围值确定是否开启HDR拍摄模式;在开启HDR拍摄模式后,采集HDR图像;对HDR图像进行色调映射处理,得到SDR图像;基于均匀颜色空间中,SDR图像的亮度分量和饱和度分量,确定SDR图像中是否存在高亮度且高饱和度的目标图像区域;在SDR图像中存在高亮且高饱和区的目标图像区域的情况下,可以对SDR图像中的目标图像区域进行颜色校正处理;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,在本申请的实施例中,通过在均匀颜色空间中SDR图像的进行颜色校正时,不会对SDR图像的亮度或者其他分量产生任何影响;能够降低SDR图像中目标图像区域的饱和度,提高处理后图像的颜色准确性。
实现方式二
在电子设备所在拍摄场景为低亮拍摄场景时(例如,拍摄场景的亮度值小于第三预设阈值),电子设备可以开启夜景HDR模式;在夜景HDR模式下,电子设备可以执行本申请实施例提供的图像处理方法。
图6是本申请实施例提供的另一种图像处理方法的示意性流程图。该图像处理方法500包括可以由图1所示的电子设备执行;该图像处理方法包括步骤S510至步骤S560,下面分别对步骤S510至步骤S560进行详细的描述。
步骤S510、开启相机应用程序,获取拍摄环境的亮度值。
示例性地,亮度值用于估计拍摄环境的环境亮度,其具体计算公式如下:
其中,Exposure为曝光时间;Aperture为光圈大小;Iso为感光度;Luma为图像在XYZ颜色空间中,Y的平均值。
步骤S520、在亮度值小于第三预设阈值的情况下,确定开启相机的夜景HDR拍摄模式。
应理解,在本申请的实施例中,在相机开启夜景HDR拍摄模式后,可以执行本申请实施例提供的图像处理方法。
可选地,在电子设备检测到所处的拍摄环境的亮度值小于50lux的条件下,可以开启夜景HDR拍摄模式。
可选地,在电子设备检测到所处的拍摄环境的亮度值小于50lux的条件下,先开启夜景拍摄模式,在检测到动态范围值大于预设动态范围阈值的情况下,开启夜景HDR拍摄模式。
应理解,上述为举例说明,本申请对电子设备开启夜景HDR拍摄模式的具体实现方式不作任何限定。
步骤S530、获取HDR图像。
示例性地,在电子设备中的相机运行夜景HDR拍摄模式时,电子设备采集的图像为HDR图像。
应理解,夜景HDR拍摄模式与普通的拍摄模式相比具有更大的曝光动态范围。
步骤S540、对HDR图像进行色调映射处理,得到SDR图像。
示例性地,色调映射处理是指对图像的颜色进行映射变换的处理。
步骤S550、对SDR图像中的目标图像区域进行颜色校正处理,得到校正后的饱和度分量。
可选地,步骤S550用于对SDR图像进行颜色校正处理,可以得到校正后的饱和度分量,或者其他与颜色相关的校正后的分量。
可选地,目标图像区域可以是指SDR图像中亮度分量的数值大于第一预设阈值,且颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
可选地,第一预设阈值是指亮度阈值,第一预设阈值可以为0.5~0.6中任意一个数值;第二预设阈值是指饱和度阈值,第二预设阈值可以为0.5。
示例性地,SDR图像中的目标图像区域可以是指夜景拍摄中的高亮区域,例如,夜景拍摄中的高亮广告牌区域,该区域亮度高且颜色饱和度较高。
可选地,对SDR图像进行颜色校正处理的具体实现方式可以后续参见图7至图9的描述。
应理解,由于HDR图像的动态范围较大,为了使得HDR图像能够在标准动态范围的显示屏中进行显示,则需要压缩HDR图像的动态范围;比如,对HDR图像进行色调映射处理,输出SDR图像;通常情况下,在压缩HDR图像的动态范围的过程中会存在引起图像饱和度变大的问题,使得图像的颜色过饱和。
在本申请的实施例中,可以在均匀颜色空间中对SDR图像中进行颜色校正处理;由于均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,通过本申请的图像处理方法,在SDR图像的饱和度进行校正时,不会对SDR图像的亮度或者其他分量产生任何影响;从而提高图像的颜色准确性。
可选地,步骤S550也可以是指对SDR图像中的各个图像区域进行颜色校正处理,得到校正后的饱和度分量。
步骤S560、基于校正后的饱和度分量、SDR图像的亮度分量和HDR图像的色相分量,得到处理后的图像。
应理解,色调映射处理的作用是把高动态范围(例如,0-65535)的颜色,映射为标准动态范围(例如,0-255)的颜色,以便标准动态范围显示器可以正常显示;标准动态范围显示器所能显示的颜色范围是小于真实世界的颜色范围;因此,HDR图像的色相分量与SDR图像的色相相比,HDR图像的色相分量可以更好的保留真实场景中的颜色;此外,校正后的饱和度分量可以有效的降低图像颜色的饱和度;因此,基于校正后的饱和度分量、SDR图像的亮度分量和HDR图像的色相分量,得到的处理后的图像的颜色准确性提升。
可选地,可以将HDR图像转换至均匀颜色空间,得到HDR图像的色相分量。
示例性地,HDR图像可以是指RGB颜色空间的HDR图像;可以将RGB颜色空间的HDR图像转换至均匀颜色空间,得到HDR图像的色相分量。
其中,均匀颜色空间包括但不限于:IPT颜色空间、ICtCp颜色空间、Lab颜色空间、HSB颜色空间、HSV颜色空间、JzAzBz颜色空间等。
应理解,在均匀颜色空间中,任意两个分量之间相互独立;换而言之,在均匀颜色空间中,任意两个分量之间不会相互影响。
在本申请的实施例中,可以将其他颜色空间(例如,RGB颜色空间或者YUV颜色空间)的HDR图像转换至均匀颜色空间;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间相互独立;因此,在对均匀颜色空间的图像进行某个分量(例如,颜色)调整时,不会对其他分量(例如,亮度)的产生影响,能够从各个方面提升图像的质量;例如,在对均匀颜色空间中,对图像的饱和度进行校正处理,不会影响图像的亮度;能够在提高图像颜色准确性的同时,不影响图像的亮度。
示例性地,以HDR图像为RGB颜色空间的HDR图像,均匀颜色空间为IPT颜色空间进行举例说明;将RGB颜色空间的HDR图像转换至IPT颜色空间时,可以将RGB颜色空间的HDR图像转换为XYZ颜色空间的HDR图像;将XYZ颜色空间的HDR图像转换为LMS颜色空间的HDR图像;将LMS颜色空间的HDR图像转换为IPT颜色空间的图像,从而实现将RGB颜色空间的HDR图像转换为IPT颜色空间的HDR图像。
在本申请的实施例中,在电子设备所在拍摄场景为低亮拍摄场景时(例如,拍摄场景的亮度值小于第三预设阈值),电子设备可以开启夜景HDR模式;即采集HDR图像;对HDR图像进行色调映射处理,得到SDR图像;基于均匀颜色空间中,SDR图像的亮度分量和饱和度分量,确定SDR图像中是否存在高亮度且高饱和度的目标图像区域;在SDR图像中存在高亮且高饱和区的目标图像区域的情况下,可以对SDR图像中的目标图像区域进行颜色校正处理;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,在本申请的实施例中,通过在均匀颜色空间中SDR图像的进行颜色校正时,不会对SDR图像的亮度或者其他分量产生任何影响;能够降低SDR图像中目标图像区域的饱和度,提高处理后图像的颜色准确性。
图7是本申请实施例提供的一种图像信号处理器处理图像的方法的示意性流程图。该方法700包括可以由图1所示的电子设备执行;该方法包括步骤S701至步骤S711,下面分别对步骤S701至步骤S711进行详细的描述。
应理解,本申请实施例提供的图像处理方法可以用于执行步骤S708。
步骤S701、采集Raw图像。
示例性地,在电子设备中运行相机应用程序后,电子设备中的图像传感器可以采集Raw图像。
可选地,在相机开启HDR拍摄模式的情况下,采集的Raw图像可以是指HDR Raw图像。
应理解,Raw图像可以是指Raw颜色空间的图像;HDRRaw图像可以是指在Raw颜色空间的HDR图像。
步骤S702、黑电平校正(Black Level Correction,BLC)处理。
示例性地,可以对Raw图像进行黑电平校正处理;其中,黑电平校正处理用于对黑电平进行校正,黑电平是指在经过一定校准的显示装置上,没有一行光亮输出的视频信号电平。
步骤S703、镜头阴影校正(Lens Shading Correction,LSC)处理。
示例性地,可以对黑电平校正处理后输出的图像进行镜头阴影校正处理;镜头阴影校正处理用于消除由于镜头光学***原因造成的图像四周颜色和亮度与图像中心的颜色和亮度不一致的问题。
步骤S704、自动白平衡(Auto White Balance,AWB)处理。
示例性地,可以对镜头阴影校正处理后输出的图像进行自动白平衡处理;由于色温的影响,白纸在低色温下呈现出偏黄,高色温下会呈现出偏蓝,自动白平衡处理用于使得白色在任何色温下,相机均能将其还原为白色。
步骤S705、去马赛克(demosic)处理。
示例性地,可以对Raw图像进行去马赛克处理,得到RGB域图像。
步骤S706、颜色校正矩阵(Color Correction Matrix,CCM)处理。
示例性地,可以对去马赛克处理后输出的图像进行颜色校正矩阵处理;颜色校正矩阵处理用于将相机拍摄的RGB图像转换至标准RGB颜色空间。
步骤S707、色调映射处理。
示例性地,色调映射处理可以用于压缩HDR图像的动态范围至输出设备(例如,显示设备)的动态范围。
步骤S708、HDR颜色校正处理。
示例性地,由于HDR图像的动态范围高于标准动态范围;若要在标准动态范围的显示设备中显示HDR图像,则需要对HDR图像进行色调映射处理,得到SDR图像;通常色调映射处理后的SDR图像会存在饱和度过大的问题;HDR颜色校正处理用于校正SDR图像中的颜色分量。
例如,通过HDR颜色校正处理可以校正SDR图像的饱和度分量。
可选地,HDR颜色校正处理的具体实现过程可以参见后续图8与图9的相关描述。
步骤S709、伽马处理。
示例性地,可以对HDR颜色校正处理后输出的SDR图像进行伽马处理;其中,伽马处理可以用于通过调整伽马曲线来调整图像的亮度、对比度与动态范围等。
步骤S710、YUV域算法处理。
示例性地,可以对伽马处理后输出的图像进行YUV域算法处理;其中,YUV域算法处理包括但不限于:三维查找表处理(3DLUT)或者降噪处理等。
应理解,YUV域算法处理是指在YUV颜色空间执行的图像处理算法。
步骤S711、输出处理后的图像。
应理解,对于高动态范围图像而言,若要在标准动态范围显示屏中显示,则需要对高动态范围图像进行色调映射处理,从而压缩高动态范围图像的动态范围;但是,对高动态范围图像进行色调映射处理后会导致图像的饱和度变大,使得图像的颜色过饱和甚至出现颜色失真的问题。
在本申请的实施例中,可以获取RGB颜色空间的HDR图像,对HDR图像进行色调映射处理后得到RGB颜色空间的SDR图像;可以将SDR图像转换至均匀颜色空间进行颜色校正处理;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,在本申请的实施例中,通过在均匀颜色空间中,对SDR图像的进行颜色校正时,不会对SDR图像的亮度或者其他分量产生任何影响;能够在提高处理后的图像的颜色准确性的同时确保图像其他方面不会受损。
下面结合图8和图9,对本申请实施例中对色调映射处理后的图像(例如,SDR图像)进行颜色校正处理的流程进行详细描述。
图8是本申请实施例提供的对SDR图像进行颜色校正处理的方法的示意性流程图。该方法800包括可以由图1所示的电子设备执行;该方法包括步骤S810至步骤S860,下面分别对步骤S810至步骤S860进行详细的描述。
步骤S810、获取HDR图像和SDR图像。
示例性地,SDR图像是指将HDR图像进行色调映射处理后得到的图像。
步骤S820、对HDR图像和SDR图像进行颜色空间转换,得到均匀颜色空间中的HDR图像的三个分量和SDR图像的三个分量。
示例性地,HDR图像和SDR图像可以是指RGB颜色空间的图像;可以将RGB颜色空间的HDR图像转换至IPT颜色空间,得到HDR图像的亮度分量(I-h)、饱和度分量(C-h)和色相分量(H-h);可以将RGB颜色空间的SDR图像转换至IPT颜色空间,得到SDR图像的亮度分量(I-s)、饱和度分量(C-s)和色相分量(H-s)。
应理解,上述以均匀颜色空间为IPT颜色空间进行举例说明;均匀颜色空间包括但不限于:IPT颜色空间、ICtCp颜色空间、Lab颜色空间、HSB颜色空间、HSV颜色空间、JzAzBz颜色空间等。
应理解,在均匀颜色空间中,任意两个分量之间相互独立;换而言之,在均匀颜色空间中,任意两个分量之间不会相互影响。
步骤S830、确定SDR图像中亮度分量大于第一预设阈值,且饱和度分量大于第二预设阈值的目标图像区域。
可选地,可以遍历SDR图像中的每个像素,判断当前像素的亮度值是否大于第一预设阈值,且饱和度值大于第二预设阈值;亮度值大于第一预设阈值且饱和度大于第二预设阈值的像素为目标像素;基于目标像素得到的图像区域为目标图像区域。
应理解,上述为举例说明,也可以是同时基于亮度分量和颜色分量确定SDR图像中的目标图像区域;本申请对此不作任何限定。
示例性地,SDR图像中的目标图像区域可以是指夜景拍摄中的高亮区域;例如,夜景拍摄中的高亮广告牌区域,该区域亮度高且颜色饱和度较高。
步骤S840、基于目标图像区域的亮度分量、饱和度分量和预先配置的参数组得到压缩系数。
应理解,压缩系数可以用于降低SDR图像中的饱和度分量。
可选地,可以基于一个亮度值V和饱和度值S确定一个饱和度压缩系数为RT
示例性地,可以获取目标图像区域的亮度值和饱和度值;基于亮度值和饱和度值在预设配置的参数中进行查找,得到该亮度值和饱和度值对应的压缩系数;亮度值和/或颜色值不同,对应的压缩系数不同。
示例性地,图9所示为预先配置的参数组的示意图;该示意图的横坐标可以表示饱和度,纵坐标可以表示明度;例如,在颜色值为0.8亮度值为0.4时,可以得到饱和度的压缩系数r1
应理解,图9中对预先配置的参数组进行举例说明;预先配置的参数组还可以是预先配置的参数组表格;本申请对预先配置的参数的具体实现方式不作任何的限定。
可选地,可以基于SDR图像的色相分量进行划分,对于某一色相值若亮度值V位于[V1,V2]之间,饱和度值S位于[S1,S2]之间,则对应的饱和度压缩系数为RT
步骤S850、基于压缩系数对SDR图像的饱和度分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的饱和度分量。
应理解,SDR图像的饱和度分量是颜色分量的一种;上述以对SDR图像的饱和度分量进行颜色校正处理为例进行说明,SDR图像的颜色分量还可以包括其他颜色分量。
示例性地,在均匀颜色空间中若SDR图像的饱和度分量为C-s,基于亮度值和饱和度值在预设配置的参数中得到的压缩系数为R1,则颜色校正处理后的饱和度分量为C-c=R1*C-s。
可选地,在本申请的实施例中,在进行颜色校正处理时可以对目标图像区域的各个色相进行颜色校正处理。
可选地,在本申请的实施例中,为了提高颜色校正的准确性和灵活性;在进行颜色校正处理时可以对目标图像区域的预设色相进行颜色校正处理。
示例性地,可以预先配置为特定色相配置一组参数。以IPT颜色空间为例,一组参数可以包括([h0,h1],C_th,V_th,R),其中,[h0,h1]表示色相角范围、C_th表示饱和度下阈值、V_th表示亮度下阈值、R表示压缩率;例如,该一组参数对应的取值范围可以分别为[-180,180],[0,1],[0,1],[0,1]。
例如,若预设色相为所有色相,即对各个色相进行颜色校正处理;则该一组参数可以为([-180,180],0.0,0.0,0.8);
例如,若预设色相为蓝色或者青色,则该一组参数可以为([-170,-100],0.3,0.5,0.8);若预设色相为红色,则该一组参数可以为([20,80],0.2,0.5,0.9)。
步骤S860、基于校正后的饱和度分量、SDR图像的亮度分量和HDR图像的色相分量,得到校正处理后的图像。
示例性地,在IPT颜色空间中,HDR图像可以包括亮度分量(I-h)、饱和度分量(C-h)和色相分量(H-h);SDR图像可以包括亮度分量(I-s)、饱和度分量(C-s)和色相分量(H-s);对SDR图像的饱和度分量(C-s)进行颜色校正处理后,得到校正处理后的饱和度分量C-c;则基于SDR图像的亮度分量(I-s)、校正处理后的饱和度分量C-c与HDR图像的色相分量(H-h)可以得到IPT颜色空间处理后的图像。
可选地,可以对IPT颜色空间处理后的图像进行颜色空间转换,得到RGB颜色空间处理后的图像。
应理解,色调映射处理的作用是把高动态范围(例如,0-65535)的颜色,映射为标准动态范围(例如,0-255)的颜色,以便标准动态范围显示器可以正常显示;标准动态范围显示器所能显示的颜色范围是小于真实世界的颜色范围;因此,HDR图像的色相分量与SDR图像的色相相比,HDR图像的色相分量可以更好的保留真实场景中的颜色;此外,校正后的饱和度分量可以有效的降低图像颜色的饱和度;因此,基于校正后的饱和度分量、SDR图像的亮度分量和HDR图像的色相分量,得到的处理后的图像的颜色准确性提升。
在本申请的实施例中,可以获取RGB颜色空间的HDR图像,对HDR图像进行色调映射处理后得到RGB颜色空间的SDR图像;可以将SDR图像转换至均匀颜色空间进行颜色校正处理;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像;由于在均匀颜色空间中,任意两个分量之间是相互独立的;因此,在本申请的实施例中,通过在均匀颜色空间中,对SDR图像的进行颜色校正时,不会对SDR图像的亮度或者其他分量产生任何影响;能够在提高处理后的图像的颜色准确性的同时确保图像其他方面不会受损。
图10根据是本申请实施例提供的图像处理方法的效果示意图。
如图10所示,图10中的(a)所示显示界面910是未经过颜色校正处理得到夜景中的广告牌的图像;图10中的(b)所示的显示界面920是通过本申请实施例提供的图像处理方法进行颜色校正处理后得到的夜景中的广告牌的图像;如图10中的(a)所示的显示界面910,获取的图像的颜色饱和度与真实的广告牌的颜色饱和度相比较高,出现了颜色过饱和失真的问题;与图10中的(a)所示的图像相比,图10中的(b)所示显示界面920中的图像的颜色准确性较高,即通过本申请实施例提供的图像处理方法对图像进行颜色校正,能够提高图像的颜色准确性。
下面结合图11与图12对在电子设备中的界面示意图进行举例描述。
图11是本申请实施例提供的一种电子设备的界面示意图。
示例性地,如图11中的(a)所示的显示界面为电子设备在HDR拍摄模式的拍照预览界面,拍照预览界面中包括控件930;电子设备检测到对控件930的点击操作,如图11中的(b)所示;在电子设备检测到对控件930的点击操作之后,电子设备可以执行本申请实施例的图像处理方法,显示如图11中的(c)所示的拍照预览界面。
图12是本申请实施例提供的另一种电子设备的界面示意图。
示例性地,如图12中的(a)所示的显示界面为电子设备在HDR拍摄模式的拍照预览界面,拍照预览界面中包括设置控件940;电子设备检测到对设置控件940的点击操作,如图12中的(b)所示;在电子设备检测到对设置控件940的点击操作之后,电子设备可以显示设置显示界面,设置显示界面中包括夜景HDR饱和度校正的控件950,如图12中的(c)所示;电子设备检测到对控件950的点击操作,如图12中的(d)所示;在电子设备检测到对控件950的点击操作之后,电子设备可以执行本申请实施例的图像处理方法,显示如图12中的(e)所示的拍照预览界面。
应理解,上述举例说明是为了帮助本领域技术人员理解本申请实施例,而非要将本申请实施例限于所例示的具体数值或具体场景。本领域技术人员根据所给出的上述举例说明,显然可以进行各种等价的修改或变化,这样的修改或变化也落入本申请实施例的范围内。
上文结合图1至图12详细描述了本申请实施例提供的图像处理方法;下面将结合图13至图14详细描述本申请的装置实施例。应理解,本申请实施例中的装置可以执行前述本申请实施例的各种方法,即以下各种产品的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程。
图13是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备1000包括处理模块1010与获取模块1020。
其中,处理模块1010用于启动所述电子设备中的相机应用程序;获取模块1020用于获取第一图像,所述第一图像为第一颜色空间的图像;处理模块1010还用于对所述第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,所述第二图像为所述第一颜色空间的图像;将所述第二图像转换至第二颜色空间,得到所述第二图像的分量,其中,所述第二颜色空间中任意两个分量之间相互独立,所述第二图像的分量包括所述第二图像的颜色分量;对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量;基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像。
可选地,作为一个实施例,所述处理模块1010具体用于:
将所述第一图像转换至所述第二颜色空间,得到所述第一图像的分量,所述第一图像的分量包括所述第一图像的色相分量;
所述基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像,包括:
基于所述第一图像的色相分量、所述第二图像的亮度分量和所述校正处理后的颜色分量,得到所述处理后的图像。
可选地,作为一个实施例,所述第二图像的分量还包括所述第二图像的亮度分量,所述处理模块1010具体用于:
基于所述第二图像的亮度分量、所述第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,所述预先配置的参数组用于指示多组数值与不同压缩系数之间的映射关系,所述多组数值中的一组数值包括所述第二图像的亮度分量的数值和所述第二图像的颜色分量的数值;
基于所述目标压缩系数对所述第二图像的颜色分量进行所述颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量。
可选地,作为一个实施例,所述处理模块1010具体用于:
将所述目标压缩系数与所述第二图像的颜色分量相乘,得到所述校正处理后的颜色分量。
可选地,作为一个实施例,所述处理模块1010具体用于:
基于所述第二图像的亮度分量和所述第二图像的颜色分量,确定所述第二图像中的第一图像区域;
对所述第一图像区域进行所述颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量。
可选地,作为一个实施例,所述第一图像区域为所述第二图像中所述第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且所述第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
可选地,作为一个实施例,所述第一图像区域为第一对象在所述第二图像中的图像区域,所述第一对象为夜景中的具有发光组件的待拍摄对象。
可选地,作为一个实施例,所述第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,所述第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,所述第一亮度分量和所述第一颜色分量对应所述第二图像中的同一个像素点,所述处理模块1010具体用于:
若所述第一亮度分量的数值满足第一范围且所述第一颜色分量的数值满足第二范围,在所述预先配置的参数组中确定所述目标压缩系数。
可选地,作为一个实施例,所述第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,所述第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,所述第一亮度分量和所述第一颜色分量对应所述第二图像中的同一个像素点,所述处理模块1010具体用于:
基于所述第一亮度分量的数值与所述第一颜色分量的数值,在所述预先配置的参数组中确定所述目标压缩系数。
可选地,作为一个实施例,所述第二颜色空间为均匀颜色空间。
可选地,作为一个实施例,所述处理模块1010具体用于:
确定所述第一图像的动态范围大于预设动态范围,且所述电子设备所处拍摄环境的环境亮度小于第三预设阈值。
可选地,作为一个实施例,所述处理模块1010具体用于:
确定所述第一图像的动态范围大于预设动态范围;
基于所述第二图像的亮度分量与所述第二图像的颜色分量,遍历所述第二图像中的每个像素点;
确定所述第二图像中包括所述第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且所述第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
可选地,作为一个实施例,所述第一图像为高动态范围HDR图像,所述第二图像为标准动态范围SDR图像。
需要说明的是,上述电子设备1000以功能模块的形式体现。这里的术语“模块”可以通过软件和/或硬件形式实现,对此不作具体限定。
例如,“模块”可以是实现上述功能的软件程序、硬件电路或二者结合。所述硬件电路可能包括应用特有集成电路(application specific integrated circuit,ASIC)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。
因此,在本申请的实施例中描述的各示例的单元,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。
图14示出了本申请提供的一种电子设备的结构示意图。图14中的虚线表示该单元或该模块为可选的;电子设备1100可以用于实现上述方法实施例中描述的图像处理方法。
电子设备1100包括一个或多个处理器1101,该一个或多个处理器1101可支持电子设备1100实现方法实施例中的图像处理方法。处理器1101可以是通用处理器或者专用处理器。例如,处理器1101可以是中央处理器(central processing unit,CPU)、数字信号处理器(digital signal processor,DSP)、专用集成电路(application specific integratedcircuit,ASIC)、现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)或者其它可编程逻辑器件,如分立门、晶体管逻辑器件或分立硬件组件。
可选地,处理器1101可以用于对电子设备1100进行控制,执行软件程序,处理软件程序的数据。电子设备1100还可以包括通信单元1105,用以实现信号的输入(接收)和输出(发送)。
例如,电子设备1100可以是芯片,通信单元1105可以是该芯片的输入和/或输出电路,或者,通信单元1105可以是该芯片的通信接口,该芯片可以作为终端设备或其它电子设备的组成部分。
又例如,电子设备1100可以是终端设备,通信单元1105可以是该终端设备的收发器,或者,通信单元1105可以是该终端设备的收发电路。
可选地,电子设备1100中可以包括一个或多个存储器1102,其上存有程序1104,程序1104可被处理器1101运行,生成指令1103,使得处理器1101根据指令1103执行上述方法实施例中描述的图像处理方法。
可选地,存储器1102中还可以存储有数据。
可选地,处理器1101还可以读取存储器1102中存储的数据,该数据可以与程序1104存储在相同的存储地址,该数据也可以与程序1104存储在不同的存储地址。
可选地,处理器1101和存储器1102可以单独设置,也可以集成在一起,例如,集成在终端设备的***级芯片(system on chip,SOC)上。
示例性地,存储器1102可以用于存储本申请实施例中提供的图像处理方法的相关程序1104,处理器1101可以用于在执行图像处理时调用存储器1102中存储的图像处理方法的相关程序1104,执行本申请实施例的图像处理方法;例如,启动电子设备中的相机应用程序;获取第一图像,第一图像为第一颜色空间的图像;对第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,第二图像为第一颜色空间的图像;将第二图像转换至第二颜色空间,得到第二图像的分量,其中,第二颜色空间中任意两个分量之间相互独立,第二图像的分量包括第二图像的颜色分量;对第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量;基于校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像。
可选地,本申请还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品被处理器1101执行时实现本申请中任一方法实施例的图像处理方法。
例如,该计算机程序产品可以存储在存储器1102中,例如是程序1104,程序1104经过预处理、编译、汇编和链接等处理过程最终被转换为能够被处理器1101执行的可执行目标文件。
可选地,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被计算机执行时实现本申请中任一方法实施例所述的图像处理方法。该计算机程序可以是高级语言程序,也可以是可执行目标程序。
例如,该计算机可读存储介质例如是存储器1102。存储器1102可以是易失性存储器或非易失性存储器,或者,存储器1102可以同时包括易失性存储器和非易失性存储器。其中,非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory,ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM,PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM,EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM,EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory,RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(static RAM,SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM,DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM,SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(doubledata rate SDRAM,DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM,ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlinkDRAM,SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM,DR RAM)。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文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。
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***、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***、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的电子设备的实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,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***,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。
应理解,在本申请的各种实施例中,各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。
另外,本文中的术语“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。
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-only memory,ROM)、随机存取存储器(random access memory,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总之,以上所述仅为本申请技术方案的较佳实施例而已,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,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种图像处理方法,其特征在于,应用于电子设备,所述图像处理方法包括:
启动所述电子设备中的相机应用程序;
获取第一图像,所述第一图像为第一颜色空间的图像;
对所述第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,所述第二图像为所述第一颜色空间的图像;
将所述第二图像转换至第二颜色空间,得到所述第二图像的分量,其中,所述第二颜色空间中任意两个分量之间相互独立,所述第二图像的分量包括所述第二图像的颜色分量;
对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量;
基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像;
所述第二图像的分量还包括所述第二图像的亮度分量,所述图像处理方法还包括:
将所述第一图像转换至所述第二颜色空间,得到所述第一图像的分量,所述第一图像的分量包括所述第一图像的色相分量;
所述基于所述校正处理后的颜色分量,得到处理后的图像,包括:
基于所述第一图像的色相分量、所述第二图像的亮度分量和所述校正处理后的颜色分量,得到所述处理后的图像。
2.如权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于,所述第二图像的分量还包括所述第二图像的亮度分量,所述对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量,包括:
基于所述第二图像的亮度分量、所述第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,所述预先配置的参数组用于指示多组数值与不同压缩系数之间的映射关系,所述多组数值中的一组数值包括所述第二图像的亮度分量的数值和所述第二图像的颜色分量的数值;
基于所述目标压缩系数对所述第二图像的颜色分量进行所述颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量。
3.如权利要求2所述的图像处理方法,其特征在于,所述基于所述目标压缩系数对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量,包括:
将所述目标压缩系数与所述第二图像的颜色分量相乘,得到所述校正处理后的颜色分量。
4.如权利要求1至3中任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量,包括:
基于所述第二图像的亮度分量和所述第二图像的颜色分量,确定所述第二图像中的第一图像区域;
对所述第一图像区域进行所述颜色校正处理,得到所述校正处理后的颜色分量。
5.如权利要求4所述的图像处理方法,其特征在于,所述第一图像区域为所述第二图像中所述第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且所述第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
6.如权利要求5所述的图像处理方法,其特征在于,所述第一图像区域为第一对象在所述第二图像中的图像区域,所述第一对象为夜景中的具有发光组件的待拍摄对象。
7.如权利要求3、5或6中任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,所述第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,所述第一亮度分量和所述第一颜色分量对应所述第二图像中的同一个像素点,所述基于所述第二图像的亮度分量、所述第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,包括:
若所述第一亮度分量的数值满足第一范围且所述第一颜色分量的数值满足第二范围,在所述预先配置的参数组中确定所述目标压缩系数。
8.如权利要求3、5或6中任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述第二图像的亮度分量包括第一亮度分量,所述第二图像的颜色分量包括第一颜色分量,所述第一亮度分量和所述第一颜色分量对应所述第二图像中的同一个像素点,所述基于所述第二图像的亮度分量、所述第二图像的颜色分量以及预先配置的参数组确定目标压缩系数,包括:
基于所述第一亮度分量的数值与所述第一颜色分量的数值,在所述预先配置的参数组中确定所述目标压缩系数。
9.如权利要求1至3、5、6中任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述第二颜色空间为均匀颜色空间。
10.如权利要求1至3、5、6中任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述对所述第一图像进行色调映射处理,得到第二图像,还包括:
确定所述第一图像的动态范围大于预设动态范围,且所述电子设备所处拍摄环境的环境亮度小于第三预设阈值。
11.如权利要求1至3、5、6中任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述对所述第一图像进行色调映射处理,得到第二图像之前,还包括:
确定所述第一图像的动态范围大于预设动态范围;
在所述对所述第二图像的颜色分量进行颜色校正处理,得到校正处理后的颜色分量之前,还包括:
基于所述第二图像的亮度分量与所述第二图像的颜色分量,遍历所述第二图像中的每个像素点;
确定所述第二图像中包括所述第二图像的亮度分量的数值大于第一预设阈值,且所述第二图像的颜色分量的数值大于第二预设阈值的图像区域。
12.如权利要求1至3、5、6中任一项所述的图像处理方法,其特征在于,所述第一图像为高动态范围HDR图像,所述第二图像为标准动态范围SDR图像。
13.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器和存储器;
所述存储器与所述一个或多个处理器耦合,所述存储器用于存储计算机程序代码,所述计算机程序代码包括计算机指令,所述一个或多个处理器调用所述计算机指令以使得所述电子设备执行如权利要求1至12中任一项所述的图像处理方法。
14.一种芯片***,其特征在于,所述芯片***应用于电子设备,所述芯片***包括一个或多个处理器,所述处理器用于调用计算机指令以使得所述电子设备执行如权利要求1至12中任一项所述的图像处理方法。
15.一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了计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,使得处理器执行权利要求1至12中任一项所述的图像处理方法。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105139351A (zh) * 2015-08-12 2015-12-09 旗瀚科技股份有限公司 一种可用于机器视觉的集成型色调映射方法
CN108259701A (zh) * 2018-01-17 2018-07-06 深圳市唯特视科技有限公司 一种基于高动态范围色域映射的颜色再现方法
CN108769804A (zh) * 2018-04-25 2018-11-06 杭州当虹科技股份有限公司 一种高动态范围视频的格式转换方法
CN109993722A (zh) * 2019-04-09 2019-07-09 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
JP2019207603A (ja) * 2018-05-30 2019-12-05 株式会社朋栄 エッジ強度最大化によるトーンマッピング処理方法及びhdr映像変換装置
CN110796595A (zh) * 2019-10-31 2020-02-14 北京大学深圳研究生院 一种色调映射方法、装置及电子设备
CN110867172A (zh) * 2019-11-19 2020-03-06 苹果公司 动态控制标准动态范围和高动态范围内容的电子设备
CN113132696A (zh) * 2021-04-27 2021-07-16 维沃移动通信有限公司 图像色调映射方法、装置、电子设备和存储介质
CN113132695A (zh) * 2021-04-21 2021-07-16 维沃移动通信有限公司 镜头阴影校正方法、装置及电子设备

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3496028A1 (en) * 2017-12-08 2019-06-12 Koninklijke Philips N.V. Improved high dynamic range video color remapping

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105139351A (zh) * 2015-08-12 2015-12-09 旗瀚科技股份有限公司 一种可用于机器视觉的集成型色调映射方法
CN108259701A (zh) * 2018-01-17 2018-07-06 深圳市唯特视科技有限公司 一种基于高动态范围色域映射的颜色再现方法
CN108769804A (zh) * 2018-04-25 2018-11-06 杭州当虹科技股份有限公司 一种高动态范围视频的格式转换方法
JP2019207603A (ja) * 2018-05-30 2019-12-05 株式会社朋栄 エッジ強度最大化によるトーンマッピング処理方法及びhdr映像変換装置
CN109993722A (zh) * 2019-04-09 2019-07-09 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN110796595A (zh) * 2019-10-31 2020-02-14 北京大学深圳研究生院 一种色调映射方法、装置及电子设备
CN110867172A (zh) * 2019-11-19 2020-03-06 苹果公司 动态控制标准动态范围和高动态范围内容的电子设备
CN113132695A (zh) * 2021-04-21 2021-07-16 维沃移动通信有限公司 镜头阴影校正方法、装置及电子设备
CN113132696A (zh) * 2021-04-27 2021-07-16 维沃移动通信有限公司 图像色调映射方法、装置、电子设备和存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Bihan Wen.etc.TRANSIM: TRANSFER IMAGE LOCAL STATISTICS ACROSS EOTFS FOR HDR IMAGE APPLICATIONS.IEEE.2019,全文. *
朱宏宣 ; .高动态范围影像显示技术研究.现代电影技术.2020,(第08期),全文. *
潘晓菲 ; .高动态范围(HDR)技术标准与我国的行标制定情况.有线电视技术.2018,(第01期),全文. *

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