图像处理方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.目前，拍摄功能的好坏已经成为衡量一台电子设备(比如智能手机、平板电脑等)性能的关键。而电子设备拍摄质量的好坏与电子设备的图像处理能力息息相关，当务之急是如何提高电子设备的图像处理能力。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，能够提升电子设备的图像处理能力。
4.本技术实施例提供一种图像处理方法，应用于电子设备，该电子设备包括摄像头、图像信号前处理器和应用处理器，该图像处理方法包括：
5.通过所述图像信号前处理器根据所述摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果；
6.通过所述图像信号前处理器对所述外部图像进行前处理，得到前处理图像；
7.通过所述应用处理器根据所述分析结果对所述前处理图像进行后处理，得到后处理图像。
8.本技术实施例提供一种图像处理装置，应用于电子设备，该电子设备包括摄像头、图像信号前处理器和应用处理器，该图像处理装置包括：
9.偏好分析模块，用于通过所述图像信号前处理器根据所述摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果；
10.前处理模块，用于通过所述图像信号前处理器对所述外部图像进行前处理，得到前处理图像；
11.后处理模块，用于通过所述应用处理器根据所述分析结果对所述前处理图像进行后处理，得到后处理图像。
12.本技术实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被包括摄像头、图像信号前处理器和应用处理器的电子设备运行时，使得所述电子设备执行如本技术任一实施例提供的图像处理方法。
13.本技术实施例提供的电子设备，包括摄像头、图像信号前处理器和应用处理器，其中，
14.所述图像信号前处理器用于根据所述摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果；以及对所述外部图像进行前处理，得到前处理图像；
15.所述应用处理器用于根据所述分析结果对所述前处理图像进行后处理，得到后处理图像。
16.相较于相关技术，本技术提供一种适用于包括摄像头、图像信号前处理器以及应用处理器的电子设备的图像处理方法，其中，通过图像信号前处理器根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果；通过图像信号前处理器对外部图像进行前处理，得到前处理图像；通过应用处理器根据分析结果对前处理图像进行后处理，得到后处理图像。由此，利用图像信号前处理器协同应用处理器进行图像处理，能够提升电子设备的图像处理能力。并且，本技术最终得到的后处理图像是与用户偏好所匹配的，更加符合用户期望。
附图说明
17.为了更清楚地说明本技术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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
18.图1是本技术实施例提供的图像处理方法的一流程示意图。
19.图2是本技术实施例中采集得到的外部图像的示例图。
20.图3是对图2中外部图像后处理后再进行增强所得到的增强图像的示例图。
21.图4是本技术实施例提供的好友添加界面的示例图。
22.图5是本技术实施例提供的图像处理装置的一结构示意图。
23.图6是本技术实施例提供的电子设备的一结构示意图。
具体实施方式
24.应当说明的是，以下的说明是通过所例示的本技术具体实施例，其不应被视为限制本技术未在此详述的其它具体实施例。
25.本技术实施例提供一种图像处理方法、图像处理装置、存储介质以及电子设备。其中，该图像处理方法的执行主体可以是本技术实施例提供的图像处理装置，或者集成了该图像处理装置的电子设备，该图像处理装置可以采用硬件或者软件的方式实现。其中，电子设备包括摄像头、图像信号前处理器和应用处理器，其外在形式可以是智能手机、平板电脑、掌上电脑、笔记本电脑等移动式电子设备，或者是台式电脑等固定式电子设备。
26.请参照图1，图1为本技术实施例提供的图像处理方法的流程示意图，本技术实施例提供的图像处理方法的具体流程可以如下：
27.在101中，通过图像信号前处理器根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果。
28.如上所述，本技术所提供的图像处理方法应用于电子设备，该电子设备包括摄像头、图像信号前处理器和应用处理器。
29.摄像头用于采集外部图像，其由两部分组成，分别为镜头和图像传感器。其中镜头用于将外部光信号汇聚在图像传感器；图像传感器或称感光元件，是一种将光信号转换成电信号的器件，与光敏二极管、光敏三极管等“点”光源的光敏元件相比，图像传感器将其感受到的光像分成多个小单元，进而转换为可用的电信号，得到原始的图像数据。应当说明的是，本技术实施例中对图像传感器的类型不做限制，可以为互补金属氧化物半导体
(complementary metal-oxide-semiconductor，cmos)图像传感器，也可以为电荷藕合器件(charge coupled device，ccd)图像传感器等。
30.应用处理器可以为通用的处理器，比如arm架构的处理器，为电子设备的处理核心，相当于人的大脑。其中，应用处理器集成有应用处理单元和图像信号处理器，应用处理单元为应用处理器的处理核心，用于通用的数据处理，图像信号处理器可用于对摄像头采集的外部图像进行处理，比如背光补偿、色彩增强等，以提升外部图像的质量。
31.图像信号前处理器相较于应用处理器，其在应用处理器对外部图像进行处理之前进行一些差异化处理，可以看做是应用处理器进行图像处理之前的预处理。
32.本技术实施例中，电子设备通过摄像头按照配置的图像采集参数进行图像采集，得到外部图像。应当说明的是，摄像头采集到的外部图像为raw格式的图像数据，摄像头所采集到的外部图像将被直接传输至图像信号前处理器。其中，图像采集参数包括但不限于曝光参数、对焦参数以及白平衡参数等。比如，请参照图2，电子设备根据用户操作使能摄像头图像采集功能后，电子设备通过摄像头按照配置的初始曝光参数、初始对焦参数以及初始白平衡参数进行图像采集，采集得到对应某低照度(比如1lux以下)场景的外部图像。
33.相应的，在采集到前述外部图像时，电子设备还通过图像信号前处理器按照预先配置的用户偏好分析策略，根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果。其中，分析结果即描述了用户在通过电子设备进行图像拍摄时的偏好，比如偏好的拍摄对象，偏好的场景以及偏好的构图类型以及偏好的图像采集参数等。
34.在102中，通过图像信号前处理器对外部图像进行前处理，得到前处理图像。
35.本技术实施例中，电子设备除了通过图像信号前处理器根据以上外部图像进行用户偏好分析之外，还按照配置的前处理策略，通过图像信号前处理器对前述外部图像进行前处理，提升外部图像的图像质量，相应得到前处理图像。其中，，图像信号前处理器对外部图像进行的前处理并不会改变外部图像的数据格式，即前处理得到的前处理图像仍然为raw格式。
36.应当说明的是，本技术实施例中对图像信号前处理器进行的前处理不做具体限制，可由本领域普通技术人员根据图像信号前处理器的处理性能以及实际需要进行灵活配置，比如，本技术实施例中，电子设备通过图像信号前处理器对前述外部图像进行的前处理包括坏点校正处理和线性化处理。
37.在通过图像信号前处理器完成用户偏好分析得到分析结果并完成前处理得到前处理图像之后，电子设备进一步通过图像信号前处理器将前述分析结果以及前述前处理图像传输至应用处理器。
38.在103中，通过应用处理器根据分析结果对前处理图像进行后处理，得到后处理图像。
39.在应用处理器接收到图像信号前处理器所传输的前述分析结果以及前述前处理图像之后，电子设备进一步通过应用处理器根据前述分析结果对前述前处理图像进行后处理，得到后处理图像。由此，该后处理图像是与用户偏好所匹配的，更加符合用户期望。
40.应当说明的是，本技术实施例对于应用处理器所进行的后处理不做具体限定，以与图像信号前处理器的前处理差异化为约束(即图像信号前处理器执行过同一优化处理，应用处理器不再执行)，可由本领域普通技术人员根据实际需要进行配置。比如，应用处理
器进行的后处理比如强光抑制、背光补偿、色彩增强、镜头阴影校正等优化处理方式，当然，还可以包括本技术所未列出的优化处理方式。
41.示例性的，电子设备通过应用处理器中集成的图像信号处理器，根据前述分析结果对前述前处理图像进行后处理，得到后处理图像。此外，电子设备还可以通过应用处理单元对后处理图像进行增强处理，得到增强图像。
42.应当说明的是，图像增强是指对需要增强的图像数据进行数据变换，有选择地突出图像中感兴趣的特征以及抑制图像中某些不需要的特征，使增强后的图像质量的视觉效果得到改善。有监督学习是从标签化训练数据集中推断出模型参数的机器学习任务。在有监督学习中，样本对包括输入对象和期望的输出。在本技术实施例中，输入对象为样本对中的训练图像，期望的输出为配对的目标图像。初始图像增强模型是需要进一步进行模型训练，以调整模型参数的图像增强模型。初始图像增强模型的类型可以根据需要设置，例如可以是深度卷积神经网络模型或者残差卷积网络模型等。模型训练的目标是得到更好的模型参数，以提高图像增强的效果。在进行训练时，将训练图像输入到初始图像增强模型中，得到输出的模型增强图像，然后根据模型增强图像与配对的目标图像的差异调整模型参数，使得根据调整后的模型参数进行图像增强得到的模型增强图像越来越接近目标图像，比如采用梯度下降方法朝着使模型对应的损失值下降的方向对模型参数进行调整，直至收敛，得到图像增强模型。
43.比如，请参照图3，图3左侧所示为应用处理器处理得到的后处理图像，应用处理器调用预先训练的图像增强模型对前述后处理图像的亮度和清晰度进行增强，得到右侧所示增强后的增强图像，可以看出，经过图像增强处理，得到的增强图像相较于原始的后处理图像的亮度和清晰度得以明显提升，使得电子设备在低照度环境下也能够拍摄得到明亮清晰的图像。
44.由上可知，本技术提供一种适用于包括摄像头、图像信号前处理器以及应用处理器的电子设备的图像处理方法，其中，通过图像信号前处理器根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果；通过图像信号前处理器对外部图像进行前处理，得到前处理图像；通过应用处理器根据分析结果对前处理图像进行后处理，得到后处理图像。由此，利用图像信号前处理器协同应用处理器进行图像处理，能够提升电子设备的图像处理能力。并且，本技术最终得到的后处理图像是与用户偏好所匹配的，更加符合用户期望。
45.可选地，在一实施例中，图像信号前处理器包括图像信号处理单元和神经网络处理单元，通过图像信号前处理器根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果，包括：
46.(1)通过图像信号处理单元提取外部图像的图像特征；
47.(2)通过神经网络处理单元根据图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果。
48.本技术实施例中，图像信号前处理器由两个单元组成，分别为图像信号处理单元和神经网络处理单元。
49.其中，在通过图像信号前处理器根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果时，电子设备首先通过图像信号处理单元从外部图像中提取用于进行用户偏好分析的图像特征。应当说明的是，对于选取哪些特征信息作为用于用户偏好分析的图像特征，本技术实施例中不做具体限制，可由本领域普通技术人员根据实际需要进行选取，比
如，本技术实施例中选取外部图像中物体的物体特征、位置变化信息，以及相关区域的亮度等图像特征用于用户偏好分析。示例性的，对于位置变化信息，电子设备可以利用前述外部图像以及前述外部图像的历史外部图像(即前述外部图像的采集时刻之前所采集到的外部图像)之间的差异分析得到。
50.在通过图像信号处理单元提取得到前述外部图像的图像特征之后，电子设备进一步通过神经网络处理单元调用预训练的用户偏好分析模型，利用该用户偏好分析模型根据前述图像特征进行用户偏好分析，得到描述用户偏好的分析结果。
51.其中，前述用户偏好分析模型可以预先利用图像特征样本以及对应的用户偏好标签进行有监督的模型训练，得到用户偏好分析模型。应当说明的是，对于用户偏好分析模型的模型架构，本技术实施例中不做具体限制，可由本领域普通技术人员根据实际需要进行选择。
52.可选地，在一实施例中，通过神经网络处理单元根据图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果，包括：
53.(1)通过神经网络处理单元获取历史用户偏好；
54.(2)通过神经网络处理单元根据历史用户偏好以及图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果。
55.在通过神经网络处理单元根据前述图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果时，电子设备首先通过神经网络处理单元获取到历史用户偏好。其中，历史用户偏好为电子设备在进行当前用户偏好分析前所分析得到的用户偏好，比如，电子设备通过神经网络处理单元获取到上一次进行用户偏好分析的分析结果，从中解析出历史用户偏好。
56.然后，电子设备进一步通过神经网络处理单元根据历史用户偏好以及图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果。其中，神经网络处理单元以历史用户偏好为基础，根据前述图像特征对历史用户偏好进行更新，得到当次的用户偏好，作为前述分析结果。
57.可选地，在一实施例中，通过图像信号前处理器对外部图像进行前处理，得到前处理图像，包括：
58.(1)通过图像信号处理单元对外部图像进行第一次前处理；以及
59.(2)通过神经网络处理单元对第一次前处理后的外部图像进行第二次前处理，得到前处理图像。
60.本技术实施例中，在通过图像信号前处理器对外部图像进行前处理，得到前处理图像时，电子设备首先通过图像信号处理单元对外部图像进行第一次前处理。其中，电子设备按照配置的前处理策略，通过图像信号处理单元对前述外部图像进行第一次前处理。应当说明的是，本技术实施例中对于图像信号处理单元所进行的第一次前处理不做具体限制，包括但不限于坏点校正处理、时域降噪处理、3d降噪处理、线性化处理以及黑电平校正处理等优化处理方式，当然，还可以包括本技术所未列出的优化处理方式。
61.在通过图像信号处理单元完成对前述外部图像的第一次前处理之后，电子设备还通过神经网络处理单元对第一次前处理后的外部图像进行第二次前处理，相应得到前处理图像。其中，神经网络处理单元固化有多种神经网络算法(比如，基于神经网络的视频夜景算法、视频hdr算法、视频虚化算法、视频降噪算法以及视频超分算法等)，电子设备可以通过神经网络处理单元按照配置的前处理策略，调用对应的神经网络算法对第一次前处理后
的外部图像进行第二次前处理，得到前处理图像。比如，电子设备通过神经网络处理单元按照配置的前处理策略，调用对应前述分析结果视频夜景算法，对第一次前处理后的外部图像进行第二次前处理。
62.通俗的说，图像信号处理单元采用非ai的图像优化方式对图像数据进行初步的优化处理，然后再由神经网络处理单元采用ai的图像优化方式对初步优化后的图像数据进一步优化。
63.可选地，在一实施例中，本技术提供的图像处理方法还包括：
64.通过应用处理器根据分析结果更新摄像头的图像采集参数。
65.本技术实施例中，除了根据前述分析结果对前述前处理图像进行后处理之外，电子设备还提供应用处理器根据前述分析结果更新摄像头的图像采集参数。比如，前述分析结果描述用户偏好的拍摄对象为人像，相应的，电子设备提供应用处理器将摄像头的图像采集参数更新为与人像匹配的图像采集参数。
66.可选地，在一实施例中，本技术提供的图像处理方法还包括：
67.当后处理图像为动态图像时，通过应用处理器预览后处理图像或者根据后处理图像进行视频编码；或者，
68.当后处理图像为静态图像时，通过应用处理器根据后处理图像进行图像编码。
69.应当说明的是，图像类型并不随着对图像的处理而改变，即，原始的外部图像为静态图像，则相应处理得到的前处理图像/后处理图像也为静态图像，原始的外部图像为动态图像，则相应处理得到的前处理图像/后处理图像也为动态图像。其中，静态图像比如实时拍摄的单帧图像，动态图像比如预览时采集的预览图像序列中的一帧图像，录像时采集的视频图像序列中的一帧图像等。
70.本技术实施例中，当后处理图像为动态图像时，电子设备通过应用处理器预览前述后处理图像或者根据前述后处理图像进行视频编码。比如，当前处理图像为预览图像序列中一帧动态图像时，相应后处理得到后处理图像之后，电子设备通过应用处理器预览前述后处理图像；当前处理图像为视频图像序列中一帧动态图像时，相应处理得到后处理图像之后，电子设备通过应用处理器根据前述后处理图像进行视频编码。
71.当后处理图像为静态图像时，电子设备通过应用处理器根据前述后处理图像进行图像编码，得到编码图像。比如，前处理图像为raw格式图像，相应后处理得到后处理图像也为raw格式图像，电子设备可以通过应用处理器根据前述后处理图像进行jpeg图像编码，得到jpeg格式的编码图像。
72.可选地，在一实施例中，本技术提供的图像处理方法还包括：
73.(1)通过应用处理器根据分析结果确定待推荐好友；
74.(2)通过应用处理器推荐待推荐好友。
75.其中，电子设备在通过图像信号前处理根据摄像头采集的外部图像分析得到分析结果之后，进一步通过应用处理器根据该分析结果确定出对应当前用户的待推荐好友，电子设备，电子设备通过应用处理器将用户偏好与前述分析结果描述的用户偏好相似的其它用户确定为待推荐好友。
76.电子设备在确定对应当前用户的待推荐好友之后，即通过应用处理器向当前用户推荐确定的待推荐好友。其中，本技术实施例中对于如何向当前用户推荐待推荐好友不做
具体限定，可由本领域普通技术人员根据实际需要配置。
77.比如，请参照图4，电子设备提供有好友推荐界面，当确定出对应当前用户的待推荐好友之后，电子设备即显示该好友推荐界面，该好友推荐界面包括确定出的待推荐好友的标识(如图4中示出的“张三”、“李四”以及“王二”)，以及每一待推荐好友关联的添加控件。其中，当添加控件被触发时，电子设备将向触发的添加控件所关联的待推荐好友发起好友添加请求，当该待推荐好友同意发起的好友添加请求后，即完成当前用户与该待推荐好友之间好友关系的建立。
78.在一实施例中，通过应用处理器根据分析结果确定待推荐好友，包括：
79.通过应用处理器根据分析结果确定候选推荐好友；
80.将位于当前用户的预设距离范围内的候选推荐好友确定为待推荐好友。
81.其中，预设距离范围可由本领域普通技术人员根据实际需要进行设置，比如，本技术实施例中根据当前用户所具备的交通工具进行动态设置，其中，预设距离范围的大小设置为与当前用户所具备的交通工具的通行能力正相关，示例性的，小汽车对应的预设距离范围大于自行车对应的预设距离范围。
82.可选地，在一实施例中，将位于当前用户预设距离范围内的候选推荐好友确定为待推荐好友之前，还包括：
83.(1)通过应用处理器识别当前用户是否位于预设位置区域内；
84.(2)在当前用户位于预设位置区域内时，通过应用处理器将位于当前用户预设距离范围内的候选推荐好友确定为待推荐好友。
85.考虑到用户并不是固定不动的，为了能够更好的向用户推荐好友，本技术实施例中，在确定对应当前用户的候选推荐好友之后，并不直接将位于当前用户预设距离范围内的候选推荐好友确定为待推荐好友，而是先识别当前用户是否位于预设位置区域内，当识别到当前用户位于预设位置区域内时，将位于当前用户预设距离范围内的候选推荐好友确定为待推荐好友。
86.其中，预设位置区域可以通俗的理解为用户的常住区域，比如，本技术实施例中将其设置为当前用户所在地市的行政区域。
87.可选地，在一实施例中，通过应用处理器识别当前用户是否位于预设位置区域内之后，还包括：
88.(1)在当前用户位于预设位置区域之外时，通过应用处理器获取当前用户的行程计划；
89.(2)通过应用处理器根据行程计划确定当前用户预计到达的目标位置区域；
90.(3)通过应用处理器将位于目标位置区域之内的候选推荐好友确定为待推荐好友。
91.本技术实施例中，电子设备在识别到当前用户未处于预设位置区域之内时，判定当前用户处于出行状态，此时通过应用处理器获取当前用户的行程计划。在获取到当前用户的行程计划之后，通过应用处理器对行程计划进行分析，确定出当前用户预计到的目标位置区域。通过应用处理器将位于该目标位置区域之内的候选推荐好友确定为待推荐好友。
92.比如，在当前用户出差时，电子设备将识别到当前用户位于预设位置区域之外，此
时电子设备获取到当前用户的行程计划，并分析得到当前用户预计到达的目标位置区域为a地，则电子设备将位于a地的候选推荐好友确定为待推荐好友。由此，使得用户既能出差完成工作任务，又能结识更多的外地好友。
93.应当说明的是，本技术以上实施例中所涉及到获取用户数据相关的部分，均针对于用户未设置隐私权限的数据，即用户公开的数据。
94.在一实施例中，还提供一种图像处理装置。请参照图5，图5为本技术实施例提供的图像处理装置的结构示意图。其中该图像处理装置应用于电子设备，该电子设备包括摄像头、图像信号前处理器和应用处理器，该图像处理装置包括偏好分析模块301、前处理模块302以及后处理模块303，如下：
95.偏好分析模块301，用于通过图像信号前处理器根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果；
96.前处理模块302，用于通过图像信号前处理器对外部图像进行前处理，得到前处理图像；
97.后处理模块303，用于通过应用处理器根据分析结果对前处理图像进行后处理，得到后处理图像。
98.在一实施例中，图像信号前处理器包括图像信号处理单元和神经网络处理单元，在通过图像信号前处理器根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果时，偏好分析模块301用于：
99.通过图像信号处理单元提取外部图像的图像特征；
100.通过神经网络处理单元根据图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果。
101.在一实施例中，在通过神经网络处理单元根据图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果时，偏好分析模块301用于：
102.通过神经网络处理单元获取历史用户偏好；
103.通过神经网络处理单元根据历史用户偏好以及图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果。
104.在一实施例中，在通过图像信号前处理器对外部图像进行前处理，得到前处理图像时，前处理模块302用于：
105.通过图像信号处理单元对外部图像进行第一次前处理；以及
106.通过神经网络处理单元对第一次前处理后的外部图像进行第二次前处理，得到前处理图像。
107.在一实施例中，本技术提供的图像处理装置还包括参数更新模块，用于：
108.通过应用处理器根据分析结果更新摄像头的图像采集参数。
109.在一实施例中，后处理模块303还用于：
110.当后处理图像为动态图像时，通过应用处理器预览后处理图像或者根据后处理图像进行视频编码；或者，
111.当后处理图像为静态图像时，通过应用处理器根据后处理图像进行图像编码。
112.在一实施例中，本技术提供的图像处理装置还包括好友推荐模块，用于：
113.通过应用处理器根据分析结果确定待推荐好友；
114.通过应用处理器推荐待推荐好友。
115.应当说明的是，本技术实施例提供的图像处理装置与上文实施例中的图像处理方法属于同一构思，在图像处理装置上可以运行图像处理方法实施例中提供的任一方法，其具体实现过程详见以上实施例，此处不再赘述。
116.在一实施例中，还提供一种电子设备，请参照图6，电子设备包括摄像头401、图像信号前处理器402和应用处理器403。
117.摄像头401用于采集外部图像，其由两部分组成，分别为镜头和图像传感器。其中镜头用于将外部光信号汇聚在图像传感器；图像传感器或称感光元件，是一种将光信号转换成电信号的器件，与光敏二极管、光敏三极管等“点”光源的光敏元件相比，图像传感器将其感受到的光像分成多个小单元，进而转换为可用的电信号，得到原始的图像数据。应当说明的是，本技术实施例中对图像传感器的类型不做限制，可以为互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，cmos)图像传感器，也可以为电荷藕合器件(charge coupled device，ccd)图像传感器等。
118.应用处理器403可以为通用的处理器，比如arm架构的处理器，为电子设备的处理核心，相当于人的大脑。其中，应用处理器403集成有应用处理单元和图像信号处理器，应用处理单元为应用处理器403的处理核心，用于通用的数据处理，图像信号处理器可用于对摄像头401采集的外部图像进行处理，比如背光补偿、色彩增强等，以提升外部图像的质量。
119.图像信号前处理器402相较于应用处理器403，其在应用处理器403对外部图像进行处理之前进行一些差异化处理，可以看做是应用处理器403进行图像处理之前的预处理。
120.本技术实施例中，摄像头、图像信号前处理器和应用处理器被配置为实现如下功能：
121.图像信号前处理器用于根据摄像头采集的外部图像进行用户偏好分析，得到分析结果；
122.图像信号前处理器用于对外部图像进行前处理，得到前处理图像；
123.应用处理器用于根据分析结果对前处理图像进行后处理，得到后处理图像。
124.在一实施例中，图像信号前处理器包括图像信号处理单元和神经网络处理单元，其中，
125.图像信号处理单元用于提取外部图像的图像特征；
126.神经网络处理单元用于根据图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果。
127.在一实施例中，神经网络处理单元用于：
128.获取历史用户偏好；以及
129.根据历史用户偏好以及图像特征进行用户偏好分析，得到分析结果。
130.在一实施例中，图像信号处理单元用于对外部图像进行第一次前处理；
131.神经网络处理单元用于对第一次前处理后的外部图像进行第二次前处理，得到前处理图像。
132.在一实施例中，应用处理器还用于根据分析结果更新摄像头的图像采集参数。
133.在一实施例中，应用处理器还用于：
134.当后处理图像为动态图像时，预览后处理图像或者根据后处理图像进行视频编码；或者，
135.当后处理图像为静态图像时，根据后处理图像进行图像编码。
136.在一实施例中，应用处理器还用于：
137.根据分析结果确定待推荐好友，并推荐待推荐好友。
138.应当说明的是，本技术实施例提供的电子设备与上文实施例中的图像处理方法属于同一构思，在电子设备上可以运行图像处理方法实施例中提供的任一方法，其具体实现过程详见特征提取方法实施例，此处不再赘述。
139.本技术还提供一种存储介质，其上存储有用于图像处理的计算机程序，当其存储的用于到站提醒的计算机程序在本技术实施例提供的电子设备上执行时，使得电子设备执行如本技术任一实施例提供的图像处理方法中的步骤。其中，存储介质可以是磁碟、光盘、只读存储器(read only memory，rom)或者随机存取器(random access memory，ram)等。
140.以上对本技术实施例所提供的一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。