一种图像处理方法、装置及计算机存储介质与流程

本发明涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置及计算机存储介质。

背景技术：

图像的动态范围是成像系统的主要指标之一，通过提升成像图像的动态范围，可以捕捉更多的图像细节。在图像拍摄过程中，相关技术中可通过检测是否存在人脸，并且根据场景形成不同曝光下的多张曝光图像，并且合成多张曝光图像来提升图像整体动态范围。然而，上述方法需要多张曝光图像，导致成像延迟时间较长，且对整体画面亮度的提升不够高，从而影响用户体验。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种图像处理方法、装置及计算机存储介质，能够实现对图像整体动态范围的提升，提高了图像质量，且操作方便快捷，提升了用户体验。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，包括：

获取待处理图像的亮度参数；

基于所述亮度参数对所述待处理图像的亮度进行动态调节，以获取亮度整体动态提升后的目标图像。

作为其中一种实施方式，所述获取待处理图像的亮度参数，包括：

提取待处理图像的明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据；

所述基于所述亮度参数对所述待处理图像的亮度进行动态调节，以获取亮度整体动态提升后的目标图像，包括：

对所述明亮度分量数据进行亮度拉伸处理，获得亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据；

将所述亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据进行融合，获得亮度整体动态提升后的目标图像。

作为其中一种实施方式，所述提取待处理图像的明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据，包括：

若待处理图像为rgb颜色模式，则将所述待处理图像转换至yuv色彩空间，并提取yuv颜色模式的所述待处理图像的明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据。

作为其中一种实施方式，所述对所述明亮度分量数据进行亮度拉伸处理，获得亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据，包括：

对所述明亮度分量数据进行滤波，获得所述明亮度分量数据的背景图层和细节图层；

对所述背景图层进行限制对比度自适应直方图均衡处理，获得目标背景图层；

将所述细节图层和所述目标背景图层进行融合，得到亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据。

作为其中一种实施方式，所述对所述背景图层进行限制对比度自适应直方图均衡处理，获得目标背景图层，包括：

根据设置的至少两种不同图像分割方式分别将所述背景图层均匀分割成块，获得至少两个分割成块后的所述背景图层；

分别对所述至少两个分割成块后的所述背景图层进行直方图均衡处理，获得至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层；

对所述至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层进行加权融合，获得目标背景图层。

作为其中一种实施方式，所述图像分割方式包括将所述背景图层分割为n1*n1块的第一图像分割方式和将所述背景图层分割为n2*n2块的第二图像分割方式，且n1、n2为正整数且n1小于n2；所述至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层包括第一背景图层和第二背景图层；所述对所述至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层进行加权融合，获得目标背景图层，包括：

获取所述第一背景图层的第一权重矩阵和所述第二背景图层的第二权重矩阵，所述第一权重矩阵中的每一元素代表所述第一背景图层中对应像素点的权重，所述第二权重矩阵中的每一元素代表所述第二背景图层中对应像素点的权重；

根据所述第一权重矩阵和所述第二权重矩阵对所述第一背景图层与所述第二背景图层进行加权融合，获得目标背景图层。

作为其中一种实施方式，所述获取所述第一背景图层的第一权重矩阵和所述第二背景图层的第二权重矩阵，包括：

向用户显示包括所述第一背景图层和/或所述第二背景图层的权重设置界面，所述权重设置界面包括分块选择选项和权重设置选项；

获取用户针对所述权重设置界面中的所述分块选择选项的选中操作和所述权重设置选项的设置操作；

根据用户的所述选中操作和所述设置操作对应生成所述第一背景图层的第一权重矩阵和/或所述第二背景图层的第二权重矩阵。

作为其中一种实施方式，所述基于所述亮度参数对所述待处理图像的亮度进行动态调节，以获取亮度整体动态提升后的目标图像之后，还包括：

从所述目标图像中提取目标对象对应的区域图像；

对所述目标对象对应的区域图像进行光效增强处理，获得光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像；

将所述光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像加权叠加至所述目标图像中，获得区域增强后的所述目标图像。

作为其中一种实施方式，所述从所述目标图像中提取目标对象对应的区域图像之前，还包括：

检测所述目标图像中是否存在目标对象；

确定所述目标图像中存在所述目标对象时，执行从所述目标图像中提取目标对象对应的区域图像的步骤。

作为其中一种实施方式，所述目标对象包括人脸；所述从所述目标图像中提取目标对象对应的区域图像，包括：

获取所述目标图像中人脸区域坐标和人脸的关键点数据；

基于所述人脸的关键点数据，采用区域生长法确定人脸区域轮廓；

根据所述人脸区域坐标和所述人脸区域轮廓从所述目标图像中提取人脸对应的区域图像。

作为其中一种实施方式，所述对所述目标对象对应的区域图像进行光效增强处理，获得光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像，包括：

对所述人脸区域对应的区域图像从中心到边缘进行由强到弱的光效增强，获得光效增强处理后的所述人脸对应的区域图像；或者，

对所述人脸区域对应的区域图像从边缘到中心进行由弱到强的光效增强，获得光效增强处理后的所述人脸对应的区域图像。

作为其中一种实施方式，所述目标对象包括月亮；所述从所述目标图像中提取目标对象对应的区域图像，包括：

检测所述目标图像中月亮的位置；

基于所述月亮的位置，采用分割算法从所述目标图像中分割出月亮对应的区域图像。

作为其中一种实施方式，所述对所述目标对象对应的区域图像进行光效增强处理，获得光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像，包括：

采用去模糊算法和超分辨率算法对月亮对应的区域图像进行光效增强，获得光效增强处理后的所述月亮对应的区域图像。

第二方面，本发明实施例提供了一种图像处理装置，所述图像处理装置包括处理器以及用于存储程序的存储装置；当所述程序被所述处理器执行，使得所述处理器实现如第一方面所述的图像处理方法。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的图像处理方法。

本发明实施例提供的图像处理方法、装置及计算机存储介质，所述图像处理方法包括：获取待处理图像的亮度参数；基于所述亮度参数对所述待处理图像的亮度进行动态调节，以获取亮度整体动态提升后的目标图像。如此，通过对单帧图像的亮度进行动态调节，从而实现了对图像的亮度整体动态范围的提升，包括对图像中亮度高的区域进行亮度抑制和/或对亮度低的区域进行亮度提升，提高了图像质量，且无需利用多帧曝光图像实现动态范围调整，操作方便快捷，提升了用户体验。此外，能够处理在各种复杂的光环境下的拍摄或获得的图像。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种图像处理方法的具体流程示意图；

图3为本发明实施例中分割成块后的背景图层的示意图；

图4为本发明实施例中背景图层的设置界面的示意图；

图5为本发明实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；

图6为本发明实施例中图像处理前后的对比示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图及具体实施例对本发明技术方案做进一步的详细阐述。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

参见图1，为本发明实施例提供的一种图像处理方法，该图像处理方法可以适用于提升图像动态范围的情况，该图像处理方法可以由本发明实施例提供的一种图像处理装置来执行，该图像处理装置可以采用软件和/或硬件的方式来实现，在具体应用中，该图像处理装置可以具体是智能手机、个人数字助理、平板电脑等移动终端等，所述图像处理方法包括以下步骤：

步骤s101：获取待处理图像的亮度参数；

步骤s102：基于所述亮度参数对所述待处理图像的亮度进行动态调节，以获取亮度整体动态提升后的目标图像。

这里，所述待处理图像为单帧图像，所述待处理图像可以是从拍照装置如摄像头当前正在拍摄的或已拍摄的视频中提取的一帧图像，也可以是拍照装置如摄像头当前正在拍摄的或已拍摄的单独一帧图像，也可以是通过其他方式获取的图像。所述亮度参数用于表征图像的亮度信息，可以是图像的明亮度分量数据等。而基于所述亮度参数对所述待处理图像的亮度进行动态调节，如对图像中亮度高的区域进行亮度抑制和/或对亮度低的区域进行亮度提升，能够提升图像的亮度整体动态范围，以实现图像质量的提高。

可选的，以所述获取待处理图像的亮度参数，包括提取待处理图像的明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据为例，如图2所示，为本发明实施例提供的图像处理方法的一具体流程示意图，包括：

步骤s201：提取待处理图像的明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据；

这里，为了提升待处理图像整体动态范围，可通过对待处理图像的明亮度分量数据进行动态范围拉伸处理，因此需要提取待处理图像的明亮度分量数据。本实施例中优选采用yuv颜色模式的待处理图像，若待处理图像本身的空间为rgb(red，green，blue，红，绿，蓝)色彩空间或hsv(hue，saturation，value，色调，饱和度，亮度)色彩空间等，则可以通过空间转换将图像的空间转换为yuv(luma，chroma，明亮度，色度)色彩空间，即将待处理图像的颜色模式转为yuv颜色模式，其中，y分量数据为明亮度分量数据，u分量数据和v分量数据为色度分量数据。需要说明的是，在实际应用中，y分量数据又可称为y通道数据，u分量数据可称为u通道数据，v分量数据可称为v通道数据。这里，所述待处理图像的明亮度分量数据其实就是待处理图像的明亮度y的每个初始像素值。在一实施方式中，所述提取待处理图像的明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据，包括：若待处理图像为rgb颜色模式，则将所述待处理图像转换至yuv色彩空间，并提取yuv颜色模式的所述待处理图像的明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据。由于直接在rgb颜色空间进行图像处理会导致图像失真，因此，需要先将待处理图像进行rgb颜色空间到yuv色彩空间的转换。如此，通过将rgb颜色模式的待处理图像转换为yuv颜色模式，能够方便且精准的控制图像信息的变化，确保准确对图像的动态范围的提升。

步骤s202：对所述明亮度分量数据进行亮度拉伸处理，获得亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据；

可选的，所述对所述明亮度分量数据进行亮度拉伸处理，获得亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据，包括：

对所述明亮度分量数据进行滤波，获得所述明亮度分量数据的背景图层和细节图层；

对所述背景图层进行限制对比度自适应直方图均衡处理，获得目标背景图层；

将所述细节图层和所述目标背景图层进行融合，得到亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据。

需要说明的是，由于实现对所述明亮度分量数据进行亮度拉伸处理，只要对所述明亮度分量数据的背景图层进行亮度拉伸处理即可，因此通过对所述明亮度分量数据进行滤波而获得所述明亮度分量数据的背景图层和细节图层，即将待处理图像的y通道数据划分为背景图层和细节图层。其中，细节图层包含待处理图像中的具体细节信息，背景图层包含待处理图像中的背景信息如光线明暗度等。此外，通过对所述明亮度分量数据进行滤波，能够尽可能保留图像的信息。

这里，所述所述对所述背景图层进行限制对比度自适应直方图均衡处理，获得目标背景图层，可包括：

根据设置的至少两种不同图像分割方式分别将所述背景图层均匀分割成块，获得至少两个分割成块后的所述背景图层；

分别对所述至少两个分割成块后的所述背景图层进行直方图均衡处理，获得至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层；

对所述至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层进行加权融合，获得目标背景图层。

可以理解地，根据设置的至少两种不同图像分割方式分别将所述背景图层分割成块是指根据设置的至少两种不同图像分割方式分别将所述背景图层均匀且不重叠的分割成块，每一种图像分割方式单独对所述背景图层进行分割成块，从而获得至少两个分割成块后的所述背景图层且每个所述背景图层中只采用了一种图像分割方式进行分割。以所述图像分割方式包括将所述背景图层分割为n1*n1块的第一图像分割方式和将所述背景图层分割为n2*n2块的第二图像分割方式，且n1、n2为正整数且n1小于n2为例，假设n1为2、n2为4，参见图3，为分割成块后的背景图层的示意图，其中，图3(a)为分割为n1*n1块后的背景图层的示意图，每一块依次标识为1、2、3、4；图3(b)为分割为n2*n2块后的背景图层的示意图，每一块依次标识为1、2、3、4、…15、16。这里，所述n1、n2的大小可以根据实际情况需要进行设置，比如可设置为n1小于或等于5，n2大于或等于4。

这里，所述根据设置的至少两种不同图像分割方式分别将所述背景图层分割成块，获得至少两个分割成块后的所述背景图层，以及分别对所述至少两个分割成块后的所述背景图层进行直方图均衡处理，获得至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层，可以创建一定数量的限制对比度直方图均衡clahe模块，每个clahe模块单独将一所述背景图层划分为设定数量的块，然后再对分块后的所述背景图层进行直方图均衡处理。所述对所述至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层进行加权融合，获得目标背景图层，是指对所述至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层中的相同像素点的值进行加权融合，从而获得目标背景图层。在一实施方式中，所述图像分割方式包括将所述背景图层分割为n1*n1块的第一图像分割方式和将所述背景图层分割为n2*n2块的第二图像分割方式，且n1、n2为正整数且n1小于n2；所述至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层包括第一背景图层和第二背景图层；所述对所述至少两个经分割成块和直方图均衡处理后的所述背景图层进行加权融合，获得目标背景图层，包括：

获取所述第一背景图层的第一权重矩阵和所述第二背景图层的第二权重矩阵，所述第一权重矩阵中的每一元素代表所述第一背景图层中对应像素点的权重，所述第二权重矩阵中的每一元素代表所述第二背景图层中对应像素点的权重；

根据所述第一权重矩阵和所述第二权重矩阵对所述第一背景图层与所述第二背景图层进行加权融合，获得目标背景图层。

请再次参阅图3，以图3(a)表示的背景图层为第一背景图层、图3(b)表示的背景图层为第二背景图层为例，若第一背景图层和第二背景图层包含的像素点数量记为x*y，则第一权重矩阵和第二权重矩阵的大小也记为x*y。假设e为所述第一背景图层和所述第二背景图层中的一像素点，e1表示在所述第一背景图层中该像素点的值，e2表示在所述第二背景图层中该像素点的值，f1表示在所述第一权重矩阵中该像素点的权重，f2表示在所述第二权重矩阵中该像素点的权重，则根据所述第一权重矩阵和所述第二权重矩阵对所述第一背景图层与所述第二背景图层进行加权融合时，该像素点的值可表示为e1*f1+e2*f2。在实际应用中，所述第一权重矩阵和所述第二权重矩阵可以是预定义即默认的，比如默认所述第一权重矩阵和所述第二权重矩阵中对所有像素点的权重分别为0.5，即默认设置第一背景图层对应的权重和第二背景图层对应的权重都为0.5。所述第一权重矩阵和所述第二权重矩阵也可以是自定义的，比如将第一权重矩阵中所有像素点的权重设为0.4、将第二权重矩阵中所有像素点的权重设为0.6等。此外，用户还可以以第一背景图层作为底板，指定第二背景图层中不同块的权重以进行加权融合，比如用户可以选择所述第二背景图层中的第1块和第2块并设置这两块的权重都为0.6，此时所述第一背景图层中的块和所述第二背景图层中的剩余块的权重可以分别为默认值，为了对图像的局部亮度进行提升，所述第一背景图层中的块的权重可以都设置为1。

在一实施方式中，所述获取所述第一背景图层的第一权重矩阵和所述第二背景图层的第二权重矩阵，包括：

向用户显示包括所述第一背景图层和/或所述第二背景图层的设置界面，所述设置界面包括分块选择选项和权重设置选项；

获取用户针对所述设置界面中的所述块选择选项的选中操作和所述权重设置选项的设置操作；

根据用户的所述选中操作和所述设置操作对应生成所述第一背景图层的第一权重矩阵和/或所述第二背景图层的第二权重矩阵。

以所述第二背景图层被分割为16块、默认权重都为0.5为例，参见图4，为背景图层的设置界面的示意图，其中图4(a)表示背景图层的设置界面初始的示意图，图4(b)表示背景图层的设置界面设置后的示意图，其中每一块的权重默认为0.5且分别用w1、w2、……、w15、w16表示，每一块中的小圆圈用于标识该块是否被选中。该设置界面显示有被分割成块后的所述第二背景图层以及每一块的默认权重。用户若需要选择某一块，可通过点击该块或该块中的圆圈实现块选择操作，当背景图层中的任意一块被选择后，该块中的小圆圈会被黑色填充，以便于用户进行识别。用户若需要对某一块的权重进行设置，可在该块对应的权重输入矩形框中输入需要设置的权重，以实现对权重的自由设定。本实例中以用户选择第1块和第2块、且将第1块和第2块的权重分别设置为0.6为例，则第1块和第2块中的小圆圈被黑色填充且w1＝0.6、w2＝0.6。如此，通过设置背景图层中块的权重，即对所述第一背景图层的第一权重矩阵和/或所述第二背景图层的第二权重矩阵进行设置，实现通过不同加权方式智能提升图像处理效果，操作方便且灵活。

在另一实施方式中，若用户预先设置了所述第一背景图层的权重值和所述第二背景图层的权重值，所述获取所述第一背景图层的第一权重矩阵和所述第二背景图层的第二权重矩阵，可以是根据所述第一背景图层的权重值和所述第一背景图层的像素点个数生成第一权重矩阵，根据所述第二背景图层的权重值和所述第二背景图层的像素点个数生成第二权重矩阵，其中所述第一背景图层的像素点个数与所述第二背景图层的像素点个数相同。

步骤s203：将所述亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据和除所述明亮度分量数据之外的分量数据进行融合，获得亮度整体动态提升后的目标图像。

具体地，通过将步骤s202中获得的进行亮度拉伸处理后的所述明亮度分量数据和步骤s201中获得的除所述明亮度分量数据之外的分量数据进行融合，获得目标图像，实现对图像整体动态范围的提升。

综上，上述实施例提供的图像处理方法中，通过对单帧图像的亮度进行动态调节，从而实现了对图像的亮度整体动态范围的提升，包括对图像中亮度高的区域进行亮度抑制和/或对亮度低的区域进行亮度提升，提高了图像质量，且无需利用多帧曝光图像实现动态范围调整，操作方便快捷，提升了用户体验。此外，能够处理在各种复杂的光环境下的拍摄或获得的图像。

在一实施方式中，所述基于所述亮度参数对所述待处理图像的亮度进行动态调节，以获取亮度整体动态提升后的目标图像之后，还包括：

从所述目标图像中提取目标对象对应的区域图像；

对所述目标对象对应的区域图像进行光效增强处理，获得光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像；

将所述光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像加权叠加至所述目标图像中，获得区域增强后的所述目标图像。

可以理解地，基于亮度拉伸处理而实现动态范围拉伸后的图像在整体动态范围上会有显著提升，然而针对某些目标对象所在区域如人脸区域未能实现区域图像增强处理，可能难以满足用户要求，从而影响用户体验。此外，目标对象的效果可能是用户最期待的，若目标对象在图像上所呈现出的效果不佳，也会直接影响用户体验。因此，还可对所述目标图像中的目标对象对应的区域图像进行光效增强处理，使之能够适应各种复杂的光环境，以进一步提高图像的质量，并能更好的进行目标对象的采集。可选的，所述从所述目标图像中提取目标对象区域对应的区域图像之前，还包括：检测所述目标图像中是否存在目标对象；确定所述目标图像中存在所述目标对象时，执行从所述目标图像中提取目标对象区域对应的区域图像的步骤。具体地，检测所述目标图像中是否存在目标对象，确定所述目标图像中存在所述目标对象时，执行从所述目标图像中提取目标对象区域对应的区域图像的步骤，否则停止处理。这里，只有检测到所述目标图像中存在目标对象时，才执行从所述目标图像中提取目标对象区域对应的区域图像的步骤，从而实现准确对目标对象的增强处理。

在一实施方式中，所述目标对象包括人脸；所述从所述目标图像中提取目标对象对应的区域图像，包括：

获取所述目标图像中人脸区域坐标和人脸的关键点数据；

基于所述人脸的关键点数据，采用区域生长法确定人脸区域轮廓；

根据所述人脸区域坐标和所述人脸区域轮廓从所述目标图像中提取人脸对应的区域图像。

这里，可以通过现有的人脸识别方法对所述目标图像进行检测，以在所述目标图像中存在人脸时，获取所述目标图像中人脸区域坐标和人脸的关键点数据。所述人脸区域坐标是指包围人脸区域的矩形框内的坐标数据，因此所述人脸区域坐标中包含有除人脸坐标之外的数据，为了准确判定人脸对应的区域图像，还需要基于所述人脸的关键点数据，采用区域生长法确定人脸区域轮廓，进而根据所述人脸区域坐标和所述人脸区域轮廓从所述目标图像中提取人脸对应的区域图像。如此，通过准确获取人脸对应的区域图像，以确保对所述人脸对应的区域图像进行光效增强处理的准确性，避免存在干扰。

在一实施方式中，所述对所述目标对象对应的区域图像进行光效增强处理，获得光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像，包括：

对所述人脸对应的区域图像从中心到边缘进行由强到弱的光效增强，获得光效增强处理后的所述人脸对应的区域图像；或者，

对所述人脸对应的区域图像从边缘到中心进行由弱到强的光效增强，获得光效增强处理后的所述人脸对应的区域图像。

这里，根据所述人脸对应的区域图像可以获知所述人脸对应的区域图像的中心和边缘，从而可对所述人脸对应的区域图像从中心到边缘进行由强到弱的光效增强，或对所述人脸对应的区域图像从边缘到中心进行由弱到强的光效增强，以实现对所述人脸进行提亮处理且所述人脸的亮度从中心向边缘逐渐降低，即获得光效增强处理后的所述人脸对应的区域图像。如此，通过对人脸对应的区域图像进行光效增强处理，使之能够适应各种复杂的光环境，进一步提升了图像质量，也能更好的进行人脸的采集。

在一实施方式中，所述目标对象包括月亮；所述从所述目标图像中提取目标对象对应的区域图像，包括：

检测所述目标图像中月亮的位置；

基于所述月亮的位置，采用分割算法从所述目标图像中分割出月亮对应的区域图像。

具体地，检测所述目标图像中月亮的位置，并基于检测出的所述目标图像中月亮的位置，采用分割算法对所述目标图像中月亮进行完整分割，以从所述目标图像中分割出月亮对应的区域图像。这里，所述分割算法可以采用实例分割算法等。如此，通过准确获取月亮对应的区域图像，以确保对所述月亮对应的区域图像进行光效增强处理的准确性，避免存在干扰。

在一实施方式中，所述对所述月亮对应的区域图像进行光效增强处理，获得光效增强处理后的所述月亮对应的区域图像，包括：

采用去模糊算法和超分辨率算法对所述月亮对应的区域图像进行光效增强，获得光效增强处理后的所述月亮对应的区域图像。

如此，通过对所述月亮对应的区域图像进行光效增强，可以提高月亮对应的区域图像的清晰度，并能够有效减少光线扩散。

需要说明的是，所述将所述光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像加权叠加至所述目标图像中，获得区域增强后的所述目标图像，是指将所述光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像与所述目标图像中的相同像素点的值进行加权融合，从而获得区域增强后的所述目标图像，也可以理解为根据所述目标图像的第三权重矩阵和所述目标对象对应的区域图像的第四权重矩阵，对所述目标图像与所述目标对象对应的区域图像进行加权融合，获得区域增强后的所述目标图像。所述第三权重矩阵的大小与所述目标图像包含的像素点数量相同，所述第四权重矩阵的大小与所述目标对象对应的区域图像包含的像素点数量相同。在实际应用中，所述第三权重矩阵和所述第四权重矩阵可以是预定义即默认的，比如默认所述第三权重矩阵和所述第四权重矩阵中对所有像素点的权重分别为0.5，即默认设置所述目标图像对应的权重和所述目标对象对应的区域图像对应的权重都为0.5。所述第三权重矩阵和所述第四权重矩阵也可以是自定义的，比如将第三权重矩阵中所有像素点的权重设为0.4、将第四权重矩阵中所有像素点的权重设为0.6等。如此，通过将所述光效增强处理后的所述目标对象对应的区域图像加权叠加至所述目标图像中，以实现了对目标对象的区域增强处理，提高了图像的质量，进一步提升了用户体验。

本发明实施例提供了一种图像处理装置，如图5所示，该图像处理装置包括：处理器110和用于存储能够在处理器110上运行的计算机程序的存储器111；其中，图5中示意的处理器110并非用于指代处理器110的个数为一个，而是仅用于指代处理器110相对其他器件的位置关系，在实际应用中，处理器110的个数可以为一个或多个；同样，图5中示意的存储器111也是同样的含义，即仅用于指代存储器111相对其他器件的位置关系，在实际应用中，存储器111的个数可以为一个或多个。所述处理器110用于运行所述计算机程序时，实现上述图像处理方法。

该图像处理装置还可包括：至少一个网络接口112。该图像处理装置中的各个组件通过总线系统113耦合在一起。可理解，总线系统113用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统113除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图5中将各种总线都标为总线系统113。

其中，存储器111可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(rom，readonlymemory)、可编程只读存储器(prom，programmableread-onlymemory)、可擦除可编程只读存储器(eprom，erasableprogrammableread-onlymemory)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom，electricallyerasableprogrammableread-onlymemory)、磁性随机存取存储器(fram，ferromagneticrandomaccessmemory)、快闪存储器(flashmemory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(cd-rom，compactdiscread-onlymemory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)，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(sram，staticrandomaccessmemory)、同步静态随机存取存储器(ssram，synchronousstaticrandomaccessmemory)、动态随机存取存储器(dram，dynamicrandomaccessmemory)、同步动态随机存取存储器(sdram，synchronousdynamicrandomaccessmemory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(ddrsdram，doubledataratesynchronousdynamicrandomaccessmemory)、增强型同步动态随机存取存储器(esdram，enhancedsynchronousdynamicrandomaccessmemory)、同步连接动态随机存取存储器(sldram，synclinkdynamicrandomaccessmemory)、直接内存总线随机存取存储器(drram，directrambusrandomaccessmemory)。本发明实施例描述的存储器111旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

本发明实施例中的存储器111用于存储各种类型的数据以支持该图像处理装置的操作。这些数据的示例包括：用于在该图像处理装置上操作的任何计算机程序，如操作系统和应用程序；联系人数据；电话簿数据；消息；图片；视频等。其中，操作系统包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序可以包含各种应用程序，例如媒体播放器(mediaplayer)、浏览器(browser)等，用于实现各种应用业务。这里，实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序中。

基于前述实施例相同的发明构思，本实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序，计算机存储介质可以是磁性随机存取存储器(fram，ferromagneticrandomaccessmemory)、只读存储器(rom，readonlymemory)、可编程只读存储器(prom，programmableread-onlymemory)、可擦除可编程只读存储器(eprom，erasableprogrammableread-onlymemory)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom，electricallyerasableprogrammableread-onlymemory)、快闪存储器(flashmemory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(cd-rom，compactdiscread-onlymemory)等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备，如移动电话、计算机、平板设备、个人数字助理等。所述计算机存储介质中存储的计算机程序被处理器运行时，实现应用于上述图像处理装置的所述图像处理方法。所述计算机程序被处理器执行时实现的具体步骤流程请参考图1或图2所示实施例的描述，在此不再赘述。

基于前述实施例相同的发明构思，本实施例通过具体示例对前述实施例的技术方案进行详细说明。本发明实施例提供的一种图像处理方法的具体流程如下：

首先，将图像转换到yuv色彩空间，提取y亮度通道数据以进行动态范围拉伸处理。

其次，运用滤波器将y通道分为两个图层，即背景图层和细节图层。

这里，细节图层需要保留，而背景图层需要进行动态范围拉伸。

接着，创建两个线程进行背景图层的动态范围拉伸，本实施例中通过并行的两个限制对比度直方图均衡clahe模块进行相应处理；其中，

第一个clahe模块为clahe2x2：将图像分为2*2个小块，对图像进行直方图均衡以调整图像的整体动态范围；

第二个clahe模块为clahe16x16：将图像分为16*16个小块，对图像进行直方图均衡，提升图像局部亮度，对局部区域会有明显的增强效果。

接着，根据加权融合方法对clahe2x2结果和clahe16x16结果进行加权得到处理后的背景图层，加权融合方法如下：

预定义模式：clahe2x2结果和clahe16x16结果各占一半进行加权融合；

自定义模式：用户根据需求自定义调节clahe2x2结果和clahe16x16结果的加权融合比例；

智能模式：基于分块的加权融合方案，用户可以指定哪些分块需要进行加权融合以实现图像增强，以clahe2x2为底板，运用不同权重的clahe16x16的块来智能提升图像效果。

接着，根据处理后的背景图层和细节图层得到动态范围拉伸后的图像。

接着，针对性的基于目标对象检测的图像区域增强，基于动态范围拉伸后的图像在整体动态范围上会有显著提升，但是针对某些特定区域没有做特殊增强，比如人脸区域，或者夜景拍摄月亮时容易导致月亮出现光线扩散等问题。

以人脸为例，首先检测图像中是否存在人脸，如果存在人脸则对人脸区域做特殊增强。获取人脸区域坐标和人脸的多个关键点数据，基于人脸的多个关键点数据，运用区域生长法在人脸框中检测出精确人脸区域轮廓，再根据人脸区域坐标进行人脸光效增强，本实施例中对整个人脸区域进行从中心到边缘的由强到弱的光效增强，不同的提亮方式可以生成不同的人脸光效。

以夜间拍摄月亮为例，拍摄时很容易出现光线扩散，导致月亮的边缘很模糊且细节也不清晰。首先，检测出夜景中的月亮位置，通过分割算法分割出完整的月亮，运用去模糊和超分辨率算法对月亮进行增强，提升月亮区域的清晰度和减少光线扩散。

最后，将增强后的目标对象的区域图像加权叠加回原图，完成针对目标对象的区域增强的单帧图像动态范围拉伸。参见图6，为图像处理前后的对比示意图，图6(a)为依据上述图像处理方法进行图像处理前的示意图，图6(b)为依据上述图像处理方法进行图像处理后的示意图，通过对比可知，依据上述图像处理方法处理后的图像的整体亮度和局部亮度都得到了提升，图像质量得到了提高。

这里，将增强后的目标对象的区域图像加权叠加回原图所采用的加权融合方法可以分为以下两种：一种是默认设置为各占一半权重进行加权；另一种是通过用户手动设置权重比例来完成加权。

综上，上述实施例提供的图像处理方法中，通过加权融合使得图像整体亮度提升和局部亮度提升，完成单帧图像的动态范围拉伸。此外，检测判别图像中的特殊区域，并对该区域进行不同光效的处理，能够实现个性化或特殊化处理。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

在本文中，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，除了包含所列的那些要素，而且还可包含没有明确列出的其他要素。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。