本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
背景技术：
智能终端相机应用是一个使用非常广泛的功能。为了提升相机应用的实用性，在应用内植入了很多图像处理功能，滤镜就是一种。但是现有技术中的滤镜受限于其设计装置的简单性，往往处理效果比较不如人意。
技术实现要素：
本发明实施例的目的在于提供一种图像处理方法及装置，旨在解决现有技术中智能终端相机应用时由于滤镜设计简单，造成的得到的效果图像不清晰的问题。
本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：
获取待处理图像，确定所述待处理图像中的第一区域，所述第一区域为包含预设对象的区域或一预设区域；
对所述待处理图像进行亮度模糊处理，得到第一图像；
提取出所述第一图像中所述第一区域的轮廓，并根据所述第一区域的轮廓，计算出轮廓边界的亮度判别门限，并根据所述亮度判别门限，确定所述第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息；
对所述待处理图像进行亮度信息的粗量化处理，得到第二图像；
利用所述第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对所述第二图像中的轮廓边界进行强化处理后，得到处理后的图像。
其中，所述确定所述待处理图像中的第一区域，包括：
判断所述待处理图像中是否存在预设对象；
当所述待处理图像中存在预设对象时，确定预设对象所占的区域为所述第 一区域；
当所述待处理图像中不存在预设对象时，确定预设区域为所述第一区域。
其中，所述当所述待处理图像中存在预设对象时，确定预设对象所占的区域为所述第一区域，包括：
当所述待处理图像中存在多个预设对象时，选取面积最大的预设对象，并确定面积最大的预设对象所占的区域为所述第一区域；
当所述待处理图像中存在两个面积大小相同的预设对象时，选取与中心坐标距离近的预设对象，并确定与中心坐标距离近的预设对象所占的区域为所述第一区域。
其中，所述提取出所述第一图像中所述第一区域的轮廓，并根据所述第一区域的轮廓，计算出轮廓边界的亮度判别门限，包括：
提取所述第一区域的轮廓像素点，统计所述第一区域的轮廓像素点的亮度最大值、亮度最小值或者亮度平均值；
根据亮度最大值与第一比例系数的乘积、亮度最小值与第二比例系数的乘积或者亮度平均值确定轮廓边界的亮度判别门限，其中所述第一比例系数为小1的正数，所述第二比例系数为大于1的正数。
其中，所述对所述待处理图像进行亮度信息的粗量化处理，得到第二图像，包括：
提取所述待处理图像的像素点，对所述待处理图像的像素点根据如下公式进行增加亮度量化等级处理，获取所述第二图像：
y1＝[y/q]*q
其中：y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，y代表原像素点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y/q]代表对y与q的商做取整操作。
其中，所述利用所述第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对所述第二图像中的轮廓边界进行强化处理后，得到处理后的图像，包括：
根据所述第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，提取所述第二图像的轮廓边界的像素点，对所述第二图像的轮廓边界的像素点根据如下公式进行计算获取相应像素点亮度：
y2＝k*y1+b
其中：y2代表相应像素点亮度，y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，k表示0-1之间的任意数字，b是0-255之间的任一数值；
采用如下公式对相应像素点进行增加亮度量化等级处理，完成对所述第二图像中的轮廓边界亮度的强化处理，保证所述第二图像的像素点的亮度量化等级的一致性：
y3＝[y2/q]*q
其中：y2代表相应像素点亮度，y3代表对相应像素点y2处理后的像素点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y2/q]代表对y2与q的商做取整操作。
本发明实施例还提供一种图像处理装置，包括：
获取确定模块，用于获取待处理图像，确定所述待处理图像中的第一区域，所述第一区域为包含预设对象的区域或一预设区域；
第一处理模块，用于对所述待处理图像进行亮度模糊处理，得到第一图像；
计算处理模块，用于提取出所述第一图像中所述第一区域的轮廓，并根据所述第一区域的轮廓，计算出轮廓边界的亮度判别门限，并根据所述亮度判别门限，确定所述第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息；
第二处理模块，用于对所述待处理图像进行亮度信息的粗量化处理，得到第二图像；
处理获取模块，用于利用所述第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对所述第二图像中的轮廓边界进行强化处理后，得到处理后的图像。
其中，所述获取确定模块包括：
判断子模块，用于判断所述待处理图像中是否存在预设对象；
第一确定子模块，用于当所述待处理图像中存在预设对象时，确定预设对象所占的区域为所述第一区域；
第二确定子模块，用于当所述待处理图像中不存在预设对象时，确定预设区域为所述第一区域。
其中，所述第一确定子模块包括：
第一单元，用于当所述待处理图像中存在多个预设对象时，选取面积最大 的预设对象，并确定面积最大的预设对象所占的区域为所述第一区域；
第二单元，用于当所述待处理图像中存在两个面积大小相同的预设对象时，选取与中心坐标距离近的预设对象，并确定与中心坐标距离近的预设对象所占的区域为所述第一区域。
其中，所述计算处理模块包括：
提取统计子模块，用于提取所述第一区域的轮廓像素点，统计所述第一区域的轮廓像素点的亮度最大值、亮度最小值或者亮度平均值；
第三确定子模块，用于根据亮度最大值与第一比例系数的乘积、亮度最小值与第二比例系数的乘积或者亮度平均值确定轮廓边界的亮度判别门限，其中所述第一比例系数为小1的正数，所述第二比例系数为大于1的正数。
其中，所述第二处理模块进一步用于：
提取所述待处理图像的像素点，对所述待处理图像的像素点根据如下公式进行增加亮度量化等级处理，获取所述第二图像：
y1＝[y/q]*q
其中：y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，y代表原像素点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y/q]代表对y与q的商做取整操作。
其中，所述处理获取模块包括：
提取处理子模块，用于根据所述第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，提取所述第二图像的轮廓边界的像素点，对所述第二图像的轮廓边界的像素点根据如下公式进行计算获取相应像素点亮度：
y2＝k*y1+b
其中：y2代表相应像素点亮度，y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，k表示0-1之间的任意数字，b是0-255之间的任一数值；
处理子模块，用于采用如下公式对相应像素点进行增加亮度量化等级处理，完成对所述第二图像中的轮廓边界亮度的强化处理，保证所述第二图像的像素点的亮度量化等级的一致性：
y3＝[y2/q]*q
其中：y2代表相应像素点亮度，y3代表对相应像素点y2处理后的像素 点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y2/q]代表对y2与q的商做取整操作。
本发明实施例的上述技术方案至少包括如下有益效果：
本发明实施例通过获取经过亮度模糊处理的第一图像的第一区域的轮廓像素点信息，根据第一图像的第一区域的轮廓像素点信息计算获得轮廓边界的亮度判别门限，并根据亮度判别门限，确定第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，然后根据第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对进行亮度信息的粗量化处理后的第二图像的轮廓边界进行强化处理，可以改进图像的滤镜拍照效果，有效解决现有图像的滤镜拍摄效果麻点过多的问题。
附图说明
图1为本发明实施例图像处理方法示意图一；
图2为本发明实施例图像处理方法示意图二；
图3a为prewitt算子的示意图一；
图3b为prewitt算子的示意图二；
图4为本发明实施例图像处理方法示意图三；
图5为本发明实施例图像处理方法示意图四；
图6为本发明实施例图像处理方法整体流程示意图；
图7为本发明实施例图像处理装置示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供一种图像处理方法，包括：
s101、获取待处理图像，确定待处理图像中的第一区域，第一区域为包含预设对象的区域或一预设区域；
s102、对待处理图像进行亮度模糊处理，得到第一图像；
s103、提取出第一图像中第一区域的轮廓，并根据第一区域的轮廓，计算出轮廓边界的亮度判别门限，并根据亮度判别门限，确定第一图像中所有轮廓 的轮廓边界信息；
s104、对待处理图像进行亮度信息的粗量化处理，得到第二图像；
s105、利用第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对第二图像中的轮廓边界进行强化处理后，得到处理后的图像。
本发明实施例上述步骤，通过采用轮廓提取机制、增加亮度量化等级机制改进图像的滤镜拍照效果，有效解决现有图像的滤镜拍摄效果麻点过多的问题。
具体的，首先获取待处理图像，为了便于计算，可以将获得的待处理图像以yuv格式进行存储。然后确定待处理图像中的第一区域，这里的第一区域可以是包含预设对象的区域，也可以是一预设区域。本发明的预设对象以人脸图像为例，本领域的技术人员也可以根据需求来确定其他预设对象。
需要说明的是，待处理图像位于一坐标系内，当第一区域为一预设区域时，通常情况下，如图2所示，预设区域为以坐标原点为中心的一区域，且预设区域的大小是预先设置的，h代表预设区域的纵向距离，w代表预设区域的横向距离。
在确定待处理图像中的第一区域之后，需要对待处理图像进行亮度模糊处理，获取到第一图像，其中在对待处理图像进行亮度模糊处理时，可以采用高斯滤波方式进行处理。但模糊处理的方式并不局限于高斯滤波一种，本领域技术人员可根据需求采用其他的模糊处理方式。
在获取得到第一图像之后，需要提取出第一图像中第一区域的轮廓，并根据提取出的第一区域的轮廓，采用相应的边缘提取算子，比如sobel或是prewitt等算子，计算第一区域的边界信息，根据第一区域的边界信息计算出轮廓边界的亮度判别门限。其中prewitt算子的示意图如图3a和3b所示。
根据得到的亮度判别门限，确定第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息。然后针对待处理图像进行亮度信息的粗量化处理，得到第二图像。根据第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对第二图像中的轮廓边界进行强化处理，得到处理后的效果图像。需要说明的是，对边界进行亮度强化处理的目的在于：可以清晰地区分出图像的轮廓，使得处理后图像效果更好。
本发明实施例通过获取经过亮度模糊处理的第一图像的第一区域的轮廓像素点信息，根据第一图像的第一区域的轮廓像素点信息计算获得轮廓边界的 亮度判别门限，并根据亮度判别门限，确定第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，然后根据第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对进行亮度信息的粗量化处理后的第二图像的轮廓边界进行强化处理，可以改进图像的滤镜拍照效果，有效解决现有图像的滤镜拍摄效果麻点过多的问题。
在本发明上述实施例中，步骤s101中确定待处理图像中的第一区域，如图4所示，包括：
s1011、判断待处理图像中是否存在预设对象；
s1012、当待处理图像中存在预设对象时，确定预设对象所占的区域为第一区域；
s1013、当待处理图像中不存在预设对象时，确定预设区域为第一区域。
具体的，在确定待处理图像中的第一区域时，需要判断待处理图像中是否存在预设对象。在本实施例中，这里所说的预设对象即为人脸图像。当待处理图像中存在人脸图像时，即待处理图像中存在预设对象时，确定人脸图像所占的区域为第一区域。当待处理图像中不存在人脸图像时，需要确定预设区域作为第一区域。需要说明的是，预设区域的位置以及预设区域的面积大小均是预先设置的，本领域技术人员可以根据实际需求在预先设置过程中对其进行调整。
当待处理图像中存在预设对象时，这里的预设对象以人脸图像为例，这时需要分为以下几种情况来确定第一区域：
当待处理图像中仅存在一个人脸图像时，这时可以确定人脸图像所占的区域为第一区域；
当待处理图像中仅存在多个人脸图像时，这时可以对多个人脸图像的面积大小进行比较，确定面积最大的一人脸图像，则面积最大的人脸图像所占的区域即为第一区域；
当待处理图像中存在两个面积大小相同的人脸图像时，这时需要查看人脸图像所占区域的中心点与待处理图像所在的坐标系的坐标原点的距离大小。当第一人脸图像所占区域的中心点与坐标原点之间的距离小于第二人脸图像所占区域的中心点与坐标原点之间的距离时，可以确定第一人脸图像所占区域为第一区域。
在本发明上述实施例中，步骤s103中提取出第一图像中第一区域的轮廓， 并根据第一区域的轮廓，计算出轮廓边界的亮度判别门限，如图5所示，包括：
s1031、提取第一区域的轮廓像素点，统计第一区域的轮廓像素点的亮度最大值、亮度最小值或者亮度平均值；
s1032、根据亮度最大值与第一比例系数的乘积、亮度最小值与第二比例系数的乘积或者亮度平均值确定轮廓边界的亮度判别门限，其中第一比例系数为小1的正数，第二比例系数为大于1的正数。
具体的，在根据第一区域的轮廓，计算轮廓边界的亮度判别门限时，首先需要获取第一区域的轮廓像素点，针对于获取得到的第一区域的轮廓像素点，统计各个像素点的亮度值，根据各个像素点的亮度值来确定轮廓边界的亮度判别门限。
在根据各个像素点的亮度值来确定轮廓边界的亮度判别门限，包括但不局限于以下几种方法：
统计各个像素点的亮度值，并选取亮度最大值，将获取得到的亮度最大值与第一比例系数相乘，获得轮廓边界的亮度判别门限，其中第一比例系数为0～1之间的任意数值。
统计各个像素点的亮度值，并选取亮度最小值，将获取得到的亮度最小值与第二比例系数相乘，获得轮廓边界的亮度判别门限，其中第二比例系数为大于1的数。
统计各个像素点的亮度值，并计算各个像素点的亮度值的平均值，将计算得到的平均值作为轮廓边界的亮度判别门限。
统计各个像素点的亮度值，并选取亮度最大值。然后计算各个像素点的亮度值的平均值，取亮度最大值和亮度平均值的中值，得到轮廓边界的亮度判别门限。
在获取得到轮廓边界的亮度判别门限之后，可以根据亮度判别门限，采用轮廓边界提取算法，确定第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息。需要说明的是，在采用轮廓边界提取算法时所采用的算子与计算第一区域的边界信息时所采用的算子是相同的。且亮度判别门限在这里作为一限制条件，使得第一图像中所有轮廓边界的像素点亮度小于亮度判别门限。
在本发明上述实施例中，步骤s104进一步用于：
提取待处理图像的像素点，对待处理图像的像素点根据如下公式进行增加亮度量化等级处理，获取第二图像：
y1＝[y/q]*q
其中：y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，y代表原像素点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y/q]代表对y与q的商做取整操作。
具体的，获取第二图像的过程，需要首先获取待处理图像的各个像素点，针对于待处理图像的各个像素点的亮度进行增加亮度量化等级的处理。具体的过程如下：
针对于待处理图像的每一个像素点，采用如下公式一进行增加亮度量化等级的处理。
y1＝[y/q]*q公式一
其中，y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，y代表原像素点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y/q]代表对y与q的商做取整操作。
在对原像素点亮度y进行操作时，需要确定一量化等级，q为量化等级的数值，原像素点亮度y的取值范围为0～255，假定y的取值为25，q的取值为4，则采用公式一进行计算后，得到y1的值为24。具体的计算过程为：对25除以4的商进行取整操作得到6，将6与4相乘得到的数值24即为增加量化等级处理后的像素点亮度y1。
或者假定y的取值为23，q的取值为4，则采用公式一进行计算后，得到y1的值为20。具体的计算过程为：对23除以4的商进行取整操作得到5，将5与4相乘得到的数值20即为增加量化等级处理后的像素点亮度y1。
在得到经增加量化等级处理后的像素点亮度y1后，根据各个更新后的像素点获得第二图像。
在本发明上述实施例中，步骤s105中利用第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对第二图像中的轮廓边界进行强化处理后，得到处理后的图像，包括：
根据第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，提取第二图像的轮廓边界的像素点，对第二图像的轮廓边界的像素点根据如下公式进行计算获取相应像素点 亮度：
y2＝k*y1+b
其中：y2代表相应像素点亮度，y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，k表示0-1之间的任意数字，b是0-255之间的任一数值；
采用如下公式对相应像素点进行增加亮度量化等级处理，完成对第二图像中的轮廓边界亮度的强化处理，保证第二图像的像素点的亮度量化等级的一致性：
y3＝[y2/q]*q
其中：y2代表相应像素点亮度，y3代表对相应像素点y2处理后的像素点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y2/q]代表对y2与q的商做取整操作。
具体的，首先根据第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，提取第二图像的轮廓边界的像素点，利用公式二对第二图像的轮廓边界的像素点进行亮度处理。
y2＝k*y1+b公式二
需要说明的是，再利用公式二对第二图像的轮廓边界的像素点进行处理时，由于y2的取值范围为0～255，因此在对k或者b取值过程中，需要保证得到的y2数值不会超过255。
假定y1的值为20，k取0.1，b的值可以取0～253中的任意数值，在实际计算过程中，针对于同一图像，k和b值是确定的。例如：k取0.1，b的值取4，y1的值为20，根据公式二进行计算，得到的y2的值是6。针对于同一图像的不同像素点，y1的值为30，根据公式二进行计算，得到y2的值是7。需要说明的是，针对一图像，k和b值是预先设置确定的，根据确定的k和b值，采用公式二进行计算，得到的y2可以大于y1，也可以小于y1，其中y2与y1的大小关系取决于，k和b的值。当k取0.5，b的值取25时，y1的值为30，根据公式二进行计算，得到y2的值是40，此时y2大于y1。
再利用公式二对第二图像的轮廓边界的像素点进行处理后，需要利用公式三对y2进行增加亮度量化等级处理。
y3＝[y2/q]*q公式三
需要说明的是，在这里采用的量化等级与对待处理图像进行处理时采用的 量化等级是相同的，目的在于保证第二图像的像素点的亮度量化等级的一致性。例如：假定y2的取值为23，q的取值为4，则采用公式三进行计算后，得到y3的值为20。
如图6所示，为本发明实施例整体流程示意图：
s201、获取待处理图像；
s202、确定第一区域；
s203、对待处理图像进行亮度模糊处理获取第一图像；
s204、提取出第一图像中第一区域的轮廓，并根据第一区域的轮廓，计算出轮廓边界的亮度判别门限；
s205、根据亮度判别门限，确定第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息；
s206、对待处理图像进行亮度信息的粗量化处理，得到第二图像；
s207、利用第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对第二图像中的轮廓边界进行强化处理；
s208、输出效果图像。
本发明实施例还提供一种图像处理装置，如图7所示，包括：
获取确定模块10，用于获取待处理图像，确定待处理图像中的第一区域，第一区域为包含预设对象的区域或一预设区域；
第一处理模块20，用于对待处理图像进行亮度模糊处理，得到第一图像；
计算处理模块30，用于提取出第一图像中第一区域的轮廓，并根据第一区域的轮廓，计算出轮廓边界的亮度判别门限，并根据亮度判别门限，确定第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息；
第二处理模块40，用于对待处理图像进行亮度信息的粗量化处理，得到第二图像；
处理获取模块50，用于利用第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对第二图像中的轮廓边界进行强化处理后，得到处理后的图像。
其中，获取确定模块10包括：
判断子模块11，用于判断待处理图像中是否存在预设对象；
第一确定子模块12，用于当待处理图像中存在预设对象时，确定预设对象所占的区域为第一区域；
第二确定子模块13，用于当待处理图像中不存在预设对象时，确定预设区域为第一区域。
其中，第一确定子模块12包括：
第一单元121，用于当待处理图像中存在多个预设对象时，选取面积最大的预设对象，并确定面积最大的预设对象所占的区域为第一区域；
第二单元122，用于当待处理图像中存在两个面积大小相同的预设对象时，选取与中心坐标距离近的预设对象，并确定与中心坐标距离近的预设对象所占的区域为第一区域。
其中，计算处理模块30包括：
提取统计子模块31，用于提取第一区域的轮廓像素点，统计第一区域的轮廓像素点的亮度最大值、亮度最小值或者亮度平均值；
第三确定子模块32，用于根据亮度最大值与第一比例系数的乘积、亮度最小值与第二比例系数的乘积或者亮度平均值确定轮廓边界的亮度判别门限，其中第一比例系数为小1的正数，第二比例系数为大于1的正数。
其中，第二处理模块40进一步用于：
提取待处理图像的像素点，对待处理图像的像素点根据如下公式进行增加亮度量化等级处理，获取第二图像：
y1＝[y/q]*q
其中：y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，y代表原像素点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y/q]代表对y与q的商做取整操作。
其中，处理获取模块50包括：
提取处理子模块51，用于根据第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，提取第二图像的轮廓边界的像素点，对第二图像的轮廓边界的像素点根据如下公式进行计算获取相应像素点亮度：
y2＝k*y1+b
其中：y2代表相应像素点亮度，y1代表经增加量化等级处理后的像素点亮度，k表示0-1之间的任意数字，b是0-255之间的任一数值；
处理子模块52，用于采用如下公式对相应像素点进行增加亮度量化等级 处理，完成对第二图像中的轮廓边界亮度的强化处理，保证第二图像的像素点的亮度量化等级的一致性：
y3＝[y2/q]*q
其中：y2代表相应像素点亮度，y3代表对相应像素点y2处理后的像素点亮度，q代表量化等级的数值，q的取值为1-255中的任一整数，[y2/q]代表对y2与q的商做取整操作。
本发明实施例的图像处理方法，通过获取经过亮度模糊处理的第一图像的第一区域的轮廓像素点信息，根据第一图像的第一区域的轮廓像素点信息计算获得轮廓边界的亮度判别门限，并根据亮度判别门限，确定第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，然后根据第一图像中所有轮廓的轮廓边界信息，对进行亮度信息的粗量化处理后的第二图像的轮廓边界进行强化处理，可以改进图像的滤镜拍照效果，有效解决现有图像的滤镜拍摄效果麻点过多的问题。
需要说明的是，本发明实施例提供的图像处理装置是应用上述方法的装置，则上述方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。