图像处理的方法及装置与流程

本公开涉及通信及计算机处理领域，尤其涉及图像处理的方法及装置。

背景技术：

随着电子技术的发展，移动终端、数码相机等设备已经普遍应用。人们对摄影质量要求越来越高，移动终端和数码相机等拍照设备为了满足用户的需求，可安装广角镜头等拍摄性能更高的镜头。但是，广角镜头拍摄到的图片在边缘处有畸变，影响图片质量。这是一亟待解决的问题。

技术实现要素：

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理的方法及装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理的方法，包括：

获得拍照设备拍摄到的图像；

判断是否需要对所述图像进行畸变处理；

在确定需要对所述图像进行畸变处理时，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例可以识别出图像是否发生畸变，在图像发生畸变时对图像进行畸变处理，提高图像质量和显示效果。

在一个实施例中，所述判断是否需要对所述图像进行畸变处理，至少包括下列步骤之一：

根据所述拍照设备的设备信息，判断所述拍照设备是否包含广角镜头，在所述拍照设备包含广角镜头时，确定需要对所述图像进行畸变处理；

判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征，在所述图像边缘处的纹理特征包括多个弧形的纹理特征时，确定需要对所述图像进行畸变处理。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例通过拍照设备的类型或图像纹理特征来判断图像是否发生畸变，提供了多种判断方式，可提高判断结果的准确性。

在一个实施例中，对所述像素点进行处理之前，所述方法还包括：

对所述图像进行硬解码，获得红绿蓝rgb纹理图像；

或者

对所述图像进行软解码，获得亮色度yuv图像；

将所述yuv图像转换为rgb纹理图像。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例将图像转换为rgb纹理图像，便于进行畸变处理，有助于提高畸变处理后的图像质量。

在一个实施例中，所述根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理，包括：

根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例针对畸变特点进行有效的处理，提高了畸变处理的效果。

在一个实施例中，所述根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理，包括：

根据以下公式对所述像素点进行处理：

x1＝x·a；

y1＝y·a；

a＝arctang(r1)/r1；

r1＝r/s；

其中，以所述图像的中心点为二维直角坐标系的原点，(x，y)为处理前所述像素点的坐标，(x1，y1)为处理后所述像素点的坐标，a为畸变处理系数，r为处理前所述像素点(x，y)到所述图像的中心点的距离，r1为处理后所述像素点(x1，y1)到所述图像的中心点的距离，r为所述图像的顶点到所述图像的中心点的距离，w为所述图像的宽，h为所述图像的高，s为预设的效果参量。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例提供了一种畸变处理的实现方式。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理的装置，包括：

获取模块，用于获得拍照设备拍摄到的图像；

判断模块，用于判断是否需要对所述图像进行畸变处理；

处理模块，用于在确定需要对所述图像进行畸变处理时，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理。

在一个实施例中，所述判断模块至少包括下列子模块之一：

第一判断子模块，用于根据所述拍照设备的设备信息，判断所述拍照设备是否包含广角镜头，在所述拍照设备包含广角镜头时，确定需要对所述图像进行畸变处理；

第二判断子模块，用于判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征，在所述图像边缘处的纹理特征包括多个弧形的纹理特征时，确定需要对所述图像进行畸变处理。

在一个实施例中，所述装置还包括：

硬解码模块，用于对所述图像进行硬解码，获得红绿蓝rgb纹理图像；

或者

软解码模块，用于对所述图像进行软解码，获得亮色度yuv图像；

转换模块，用于将所述yuv图像转换为rgb纹理图像。

在一个实施例中，所述处理模块包括：

处理子模块，用于根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理。

在一个实施例中，所述处理子模块根据以下公式对所述像素点进行处理：

x1＝x·a；

y1＝y·a；

a＝arctang(r1)/r1；

r1＝r/s；

其中，以所述图像的中心点为二维直角坐标系的原点，(x，y)为处理前所述像素点的坐标，(x1，y1)为处理后所述像素点的坐标，a为畸变处理系数，r为处理前所述像素点(x，y)到所述图像的中心点的距离，r1为处理后所述像素点(x1，y1)到所述图像的中心点的距离，r为所述图像的顶点到所述图像的中心点的距离，w为所述图像的宽，h为所述图像的高，s为预设的效果参量。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像处理的装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获得拍照设备拍摄到的图像；

判断是否需要对所述图像进行畸变处理；

在确定需要对所述图像进行畸变处理时，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

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。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图。

图2是根据一示例性实施例示出的一种图像的示意图。

图3是根据一示例性实施例示出的一种图像的示意图。

图4是根据一示例性实施例示出的一种图像的示意图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置的框图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种判断模块的框图。

图9是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置的框图。

图10是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置的框图。

图11是根据一示例性实施例示出的一种处理模块的框图。

图12是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。

图13是根据一示例性实施例示出的一种装置的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

相关技术中，有些拍摄出来的图像会发生畸变，多数是因为拍摄镜头是圆形，而图像是矩形。畸变会导致图像失真，影响图像质量。

为解决上述问题，本实施例可识别图像是否发生畸变，在发生畸变时对图像进行畸变处理，以提高图像质量和显示效果。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图，如图1所示，该方法可以由移动终端等图像处理设备实现，包括以下步骤：

在步骤101中，获得拍照设备拍摄到的图像。

在步骤102中，判断是否需要对所述图像进行畸变处理。

在步骤103中，在确定需要对所述图像进行畸变处理时，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理。

在确定不需要对所述图像进行畸变处理时，可以不进行畸变处理，结束本次流程。

以移动终端为例，当用户打开移动终端中的拍照应用时，拍照应用进入拍照模式。此时，镜头开始取景，进行拍摄，将采集到的图像存储到缓存中。相当于获得拍照设备拍摄到的图像。移动终端可判断是否需要对所述图像进行畸变处理，在确定需要对所述图像进行畸变处理时，对所述图像进行处理。将处理后的图像显示在显示屏上。显示屏上显示的是质量较高的图像，提高用户体验。

或者，用户在移动终端上通过浏览器等应用浏览网络上的图像。移动终端从网络上下载图像，并存储到本地缓存中，相当于获得拍照设备拍摄到的图像。移动终端可判断是否需要对所述图像进行畸变处理，在确定需要对所述图像进行畸变处理时，对所述图像进行处理。将处理后的图像显示在显示屏上。

或者，用户通过修图软件打开图像，相当于获得拍照设备拍摄到的图像。用户点击修图软件中的畸变处理选项，相当于确定需要对所述图像进行畸变处理。移动终端对所述图像进行处理。将处理后的图像再次显示给用户。

或者，智能摄像机拍摄到图像，通过wifi等无线连续方式接入互联网，通过互联网将图像上传到服务器。上传图像的同时上传智能摄像机的设备标识和ip(互联网协议)地址等。用户通过移动终端上的关于智能摄像机的应用，登录到服务器，并从服务器上下载图像，相当于获得拍照设备拍摄到的图像。并进行后续处理。

本实施例根据畸变发生的特点，距离图像中心点越远，畸变越严重。因此，本实施例针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理。处理效果较好，可有效提高图像质量和显示效果。

移动终端可通过图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)进行图像是否发生畸变的判断和畸变处理，以缓解cpu(中央处理器)的处理压力。

在一个实施例中，步骤102至少包括下列步骤之一：步骤a1和步骤a2。

在步骤a1中，根据所述拍照设备的设备信息，判断所述拍照设备是否包含广角镜头，在所述拍照设备包含广角镜头时，确定需要对所述图像进行畸变处理。

广角镜头的焦圈较大，拍摄到的图像更容易发生畸变。因此本实施例可以根据设备的类型判断是否需要进行畸变处理。

处理设备如果自身安装有拍照设备，则可知自身的拍照设备是否是广角镜头。或者，处理设备在获得图像时，要求提供图像的对端设备提供拍照设备的设备信息。其中，预先配置有各种设备信息是否对应广角镜头的配置文件。

在步骤a2中，判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征，在所述图像边缘处的纹理特征包括多个弧形的纹理特征时，确定需要对所述图像进行畸变处理。

如果图像发生畸变，多数是图像中的直线线条变成弧形线条，或小幅度的弧形线条变成大幅度的弧形线条。针对这样的特点，本实施例可以通过弧形的纹理特征来判断是否发生畸变。其中，可以预先通过大量的正常图像和发生畸变的图像的纹理特征进行模型训练(如采用深度学习算法)，通过训练好的模型判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征。或者，预先设有大量畸变图像的纹理特征库，通过将所述图像的纹理特征与纹理特征库中的纹理特征进行匹配，以此判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征。

在一个实施例中，对所述像素点进行处理之前，所述方法还包括：步骤b1，或步骤b2和步骤b3。

在步骤b1中，对所述图像进行硬解码，获得红绿蓝(rgb)纹理图像。

本实施例的图像可以h.264或同类协议的编码格式的图像。如果处理设备的硬件支持硬解码，则可以采用硬解码的方式，获得rgb纹理图像。便于后续进行畸变处理。

在步骤b2中，对所述图像进行软解码，获得亮色度(yuv)图像。

在步骤b3中，将所述yuv图像转换为rgb纹理图像。

本实施例的图像可以h.264或同类协议的编码格式的图像。如果处理设备的硬件不支持硬解码，则可以采用软解码的方式，如利用ffmpeg(一种图像处理技术)技术进行软解码，获得yuv图像，再将所述yuv图像转换为rgb纹理图像。便于后续进行畸变处理。

如果处理设备既支持硬解码又支持软解码，则可以选择硬解码方式进行处理，处理效率较高。

在一个实施例中，步骤103包括：步骤c1。

在步骤c1中，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理。

本实施例将畸变特点和弧形特点结合，可有效的进行畸变处理，提高图像质量。

在一个实施例中，步骤c1包括：步骤c11。

在步骤c11中，根据以下公式对所述像素点进行处理：

x1＝x·a；

y1＝y·a；

a＝arctang(r1)/r1；

r1＝r/s；

其中，以所述图像的中心点为二维直角坐标系的原点，(x，y)为处理前所述像素点的坐标，(x1，y1)为处理后所述像素点的坐标，a为畸变处理系数，r为处理前所述像素点(x，y)到所述图像的中心点的距离，r1为处理后所述像素点(x1，y1)到所述图像的中心点的距离，r为所述图像的顶点到所述图像的中心点的距离，w为所述图像的宽，h为所述图像的高，s为预设的效果参量。

如图2所示，o为二维直角坐标系的原点，也是图像的中心点。m是图像中任意一个像素点，处理前的像素点。m1是像素点m经过处理后变化得到的像素点。n是图像的顶点。其中，s可根据经验或实验结果设置，例如，s的取值范围为[1.0，1.5]，如s＝1.1。

针对畸变的特点，越靠近图像边缘，畸变程度越大。因此，通过上述公式可知，越靠近图像的边缘，畸变处理程度越大，处理效果较好。

如图3和图4所示，图3是发生畸变的图像，图3中的水杯轮廓可明显看出发生了畸变，变成了弧形。经过畸变处理，得到图4，图4中水杯的轮廓已基本趋近于直线，畸变处理效果较好。

下面通过几个实施例详细介绍实现过程。

图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图，如图5所示，该方法可以由移动终端等图像处理设备实现，包括以下步骤：

在步骤501中，获得拍照设备拍摄到的图像。

在步骤502中，根据所述拍照设备的设备信息，判断所述拍照设备是否包含广角镜头，在所述拍照设备包含广角镜头时，确定需要对所述图像进行畸变处理。继续步骤503。在所述拍照设备不包含广角镜头时，确定不需要对所述图像进行畸变处理。结束本次流程。

在步骤503中，对所述图像进行硬解码，获得红绿蓝(rgb)纹理图像。

在步骤504中，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理。

图6是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的方法的流程图，如图6所示，该方法可以由移动终端等图像处理设备实现，包括以下步骤：

在步骤601中，获得拍照设备拍摄到的图像。

在步骤602中，判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征，在所述图像边缘处的纹理特征包括多个弧形的纹理特征时，确定需要对所述图像进行畸变处理。继续步骤603。在所述图像边缘处的纹理特征不包括多个弧形的纹理特征时，确定不需要对所述图像进行畸变处理。结束本次流程。

在步骤603中，对所述图像进行软解码，获得亮色度(yuv)图像。

在步骤604中，将所述yuv图像转换为rgb纹理图像。

在步骤605中，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理。

上述实施例可以根据实际需要进行各种组合。

通过以上介绍了解了图像处理的实现过程，该过程由移动终端或计算机实现，下面针对设备的内部结构和功能进行介绍。

图7是根据一示例性实施例示出的一种图像处理的装置示意图。参照图7，该装置包括：获取模块701、判断模块702和处理模块703。

获取模块701，用于获得拍照设备拍摄到的图像。

判断模块702，用于判断是否需要对所述图像进行畸变处理。

处理模块703，用于在确定需要对所述图像进行畸变处理时，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理。

在一个实施例中，如图8所示，所述判断模块702至少包括下列子模块之一：第一判断子模块801和第二判断子模块802。

第一判断子模块801，用于根据所述拍照设备的设备信息，判断所述拍照设备是否包含广角镜头，在所述拍照设备包含广角镜头时，确定需要对所述图像进行畸变处理。

第二判断子模块802，用于判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征，在所述图像边缘处的纹理特征包括多个弧形的纹理特征时，确定需要对所述图像进行畸变处理。

在一个实施例中，如图9和图10所示，所述装置还包括：硬解码模块901，或软解码模块1001和转换模块1002。

硬解码模块901，用于对所述图像进行硬解码，获得红绿蓝rgb纹理图像。

软解码模块1001，用于对所述图像进行软解码，获得亮色度yuv图像。

转换模块1002，用于将所述yuv图像转换为rgb纹理图像。

在一个实施例中，如图11所示，所述处理模块703包括：处理子模块1101。

处理子模块1101，用于根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理。

在一个实施例中，所述处理子模块1101根据以下公式对所述像素点进行处理：

x1＝x·a；

y1＝y·a；

a＝arctang(r1)/r1；

r1＝r/s；

其中，以所述图像的中心点为二维直角坐标系的原点，(x，y)为处理前所述像素点的坐标，(x1，y1)为处理后所述像素点的坐标，a为畸变处理系数，r为处理前所述像素点(x，y)到所述图像的中心点的距离，r1为处理后所述像素点(x1，y1)到所述图像的中心点的距离，r为所述图像的顶点到所述图像的中心点的距离，w为所述图像的宽，h为所述图像的高，s为预设的效果参量。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图12是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的装置1200的框图。例如，装置1200可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图12，装置1200可以包括以下一个或多个组件：处理组件1202，存储器1204，电源组件1206，多媒体组件1208，音频组件1210，输入/输出(i/o)的接口1212，传感器组件1214，以及通信组件1216。

处理组件1202通常控制装置1200的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1202可以包括一个或多个处理器1220来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1202可以包括一个或多个模块，便于处理组件1202和其他组件之间的交互。例如，处理组件1202可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1208和处理组件1202之间的交互。

存储器1204被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1200的操作。这些数据的示例包括用于在装置1200上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1204可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1206为装置1200的各种组件提供电源。电源组件1206可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置1200生成、管理和分配电源相关联的组件。

多媒体组件1208包括在所述装置1200和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1208包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1200处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1210被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1210包括一个麦克风(mic)，当装置1200处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1204或经由通信组件1216发送。在一些实施例中，音频组件1210还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

i/o接口1212为处理组件1202和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1214包括一个或多个传感器，用于为装置1200提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1214可以检测到装置1200的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1200的显示器和小键盘，传感器组件1214还可以检测装置1200或装置1200的一个组件的位置改变，用户与装置1200接触的存在或不存在，装置1200方位或加速/减速和装置1200的温度变化。传感器组件1214可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1214还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1214还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1216被配置为便于装置1200和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1200可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1216经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1216还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1200可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1204，上述指令可由装置1200的处理器1220执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种图像处理的装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获得拍照设备拍摄到的图像；

判断是否需要对所述图像进行畸变处理；

在确定需要对所述图像进行畸变处理时，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理。

所述处理器还可以被配置为：

所述判断是否需要对所述图像进行畸变处理，至少包括下列步骤之一：

根据所述拍照设备的设备信息，判断所述拍照设备是否包含广角镜头，在所述拍照设备包含广角镜头时，确定需要对所述图像进行畸变处理；

判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征，在所述图像边缘处的纹理特征包括多个弧形的纹理特征时，确定需要对所述图像进行畸变处理。

所述处理器还可以被配置为：

对所述像素点进行处理之前，所述方法还包括：

对所述图像进行硬解码，获得红绿蓝rgb纹理图像；

或者

对所述图像进行软解码，获得亮色度yuv图像；

将所述yuv图像转换为rgb纹理图像。

所述处理器还可以被配置为：

所述根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理，包括：

根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理。

所述处理器还可以被配置为：

所述根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理，包括：

根据以下公式对所述像素点进行处理：

x1＝x·a；

y1＝y·a；

a＝arctang(r1)/r1；

r1＝r/s；

其中，以所述图像的中心点为二维直角坐标系的原点，(x，y)为处理前所述像素点的坐标，(x1，y1)为处理后所述像素点的坐标，a为畸变处理系数，r为处理前所述像素点(x，y)到所述图像的中心点的距离，r1为处理后所述像素点(x1，y1)到所述图像的中心点的距离，r为所述图像的顶点到所述图像的中心点的距离，w为所述图像的宽，h为所述图像的高，s为预设的效果参量。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种图像处理的方法，所述方法包括：

获得拍照设备拍摄到的图像；

判断是否需要对所述图像进行畸变处理；

在确定需要对所述图像进行畸变处理时，针对所述图像中的每个像素点，根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理。

所述存储介质中的指令还可以包括：

所述判断是否需要对所述图像进行畸变处理，至少包括下列步骤之一：

根据所述拍照设备的设备信息，判断所述拍照设备是否包含广角镜头，在所述拍照设备包含广角镜头时，确定需要对所述图像进行畸变处理；

判断所述图像边缘处的纹理特征是否包括多个弧形的纹理特征，在所述图像边缘处的纹理特征包括多个弧形的纹理特征时，确定需要对所述图像进行畸变处理。

所述存储介质中的指令还可以包括：

对所述像素点进行处理之前，所述方法还包括：

对所述图像进行硬解码，获得红绿蓝rgb纹理图像；

或者

对所述图像进行软解码，获得亮色度yuv图像；

将所述yuv图像转换为rgb纹理图像。

所述存储介质中的指令还可以包括：

所述根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，对所述像素点进行处理，包括：

根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理。

所述存储介质中的指令还可以包括：

所述根据图像的宽和高，以及所述像素点到所述图像的中心点的距离，以及弧形畸变的纹理特征，对所述像素点进行处理，包括：

根据以下公式对所述像素点进行处理：

x1＝x·a；

y1＝y·a；

a＝arctang(r1)/r1；

r1＝r/s；

其中，以所述图像的中心点为二维直角坐标系的原点，(x，y)为处理前所述像素点的坐标，(x1，y1)为处理后所述像素点的坐标，a为畸变处理系数，r为处理前所述像素点(x，y)到所述图像的中心点的距离，r1为处理后所述像素点(x1，y1)到所述图像的中心点的距离，r为所述图像的顶点到所述图像的中心点的距离，w为所述图像的宽，h为所述图像的高，s为预设的效果参量。

图13是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理的装置1300的框图。例如，装置1300可以被提供为一计算机。参照图13，装置1300包括处理组件1322，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1332所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1322的执行的指令，例如应用程序。存储器1332中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1322被配置为执行指令，以执行上述方法图像处理。

装置1300还可以包括一个电源组件1326被配置为执行装置1300的电源管理，一个有线或无线网络接口1350被配置为将装置1300连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口1358。装置1300可以操作基于存储在存储器1332的操作系统，例如windowsservertm，macosxtm，unixtm,linuxtm，freebsdtm或类似。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。