本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
在影像拍摄中，光线是决定拍摄得到的图像效果的重要因素。光线的照射角度、光线强度、光线颜色等都可能影响图像效果。通常地，由于拍摄者的拍摄经验不足，或是拍摄设备较为简陋等原因，往往无法捕捉到好的光线，导致拍摄得到的图像效果差。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以自动添加光线效果，提高图像的光线效果。
一种图像处理方法，包括：
通过成像设备捕捉预览图像；
采集所述预览图像的环境参数；
根据所述环境参数确定光效模型中的光线效果参数；
在所述光效模型中，根据所述光线效果参数对所述预览图像进行添加光线效果的处理。
一种图像处理装置，包括：
捕捉模块，用于通过成像设备捕捉预览图像；
采集模块，用于采集所述预览图像的环境参数；
参数确定模块，用于根据所述环境参数确定光效模型中的光线效果参数；
处理模块，用于在所述光效模型中，根据所述光线效果参数对所述预览图像进行添加光线效果的处理。
一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如上所述的方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。
上述图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过成像设备捕捉预览图像，采集预览图像的环境参数，根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数，并在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理，可以根据环境参数动态调整光线效果参数，自动添加光线效果，使图像具备更好的光线效果。
附图说明
图1为一个实施例中图像处理方法的应用场景图；
图2为一个实施例中电子设备的框图；
图3为一个实施例中图像处理方法的流程示意图；
图4为一个实施例中根据色温确定色彩调节参数的流程示意图；
图5为一个实施例中根据光效模型对预览图像进行添加光线效果的处理的流程示意图；
图6为一个实施例中光效模型的示意图；
图7为一个实施例中图像处理装置的框图；
图8为一个实施例中参数确定模块的框图；
图9为一个实施例中处理模块的框图；
图10为一个实施例中图像处理电路的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一客户端称为第二客户端，且类似地，可将第二客户端称为第一客户端。第一客户端和第二客户端两者都是客户端，但其不是同一客户端。
图1为一个实施例中图像处理方法的应用场景图。如图1所示，电子设备10可通过成像设备对场景20内的所有景物、人等进行拍摄，捕捉场景20的画面得到预览图像，其中，成像设备可以是摄像头等。电子设备10可采集预览图像的环境参数，并根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数。电子设备10可在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理。
图2为一个实施例中电子设备的框图。如图2所示，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、显示屏和输入装置。其中，存储器可包括非易失性存储介质及处理器。电子设备的非易失性存储介质存储有操作系统及计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现本申请实施例中提供的一种图像处理方法。该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备的运行。电子设备中的内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境。电子设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏等，输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是电子设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。该电子设备可以是手机、平板电脑或者个人数字助理或穿戴式设备等。本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
如图3所示，在一个实施例中，提供一种图像处理方法，包括以下步骤：
步骤310，通过成像设备捕捉预览图像。
电子设备可通过成像设备实时捕捉当前场景的画面，生成预览图像，预览图像可展示在电子设备屏幕上。成像设备可以是摄像头等设备，成像设备可设置在电子设备上，也可不设置在电子设备上但与电子设备连接，电子设备的屏幕上可展示成像设备捕捉的预览图像。
步骤320，采集预览图像的环境参数。
电子设备可采集预览图像的环境参数，环境参数可用于表示当前拍摄的场景的环境情况。环境参数可包括色温、环境亮度等，但不限于此。色温可用于表示光线中包含颜色成分，色温是指绝对黑体从绝对零度(-273℃)开始加温后所呈现的颜色。电子设备可采集预览图像的色温，根据色温获取预览图像中光源的颜色。环境亮度则可用于表示光源的强度。
在一个实施例中，电子设备可通过传感器采集预览图像的环境参数。例如，电子设备可通过光线传感器采集当前场景的光线亮度，该光线亮度即可作为预览图像的环境亮度。电子设备可通过色温传感器采集预览图像的色温。
在一个实施例中，电子设备也可根据预览图像计算得到环境参数。例如，电子设备可通过自动白平衡(automaticwhitebalance，awb)算法计算得到预览图像的色温，在不同光照环境下，被拍摄的物体会呈现出不同的颜色，自动白平衡算法可将图像中的被拍摄算法还原成真实的颜色。电子设备可通过自动曝光算法计算得到预览图像的环境亮度，自动曝光算法可使在不同照明条件和场景下捕捉的图像不会过亮或过暗，使图像处于一个具有较好视角效果的亮度级别。
步骤330，根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数。
可选地，电子设备可在界面上设置有人像光效开关，用户可触发人像光效开关，选择是否对预览图像进行人像光效处理，其中，人像光效处理指的是在预览图像中添加光线效果，可以模拟影棚中的布光效果，对预览图像中的人像进行打光，制造良好的光线效果。用户还可选择人像光效类型，人像光效类型可包括但不限于轮廓光、舞台光、摄影室灯光等，也可实现不同颜色的光线效果等，用户可根据实际需求自行进行选择。
电子设备可预先构建光效模型，光效模型可用于对预览图像进行添加光线效果的处理，模拟影棚中的布光效果，实现对预览图像的人像进行打光的效果。电子设备可根据光效模型对预览图像进行添加光线效果的处理，可包括对预览图像进行增亮处理、改变预览图像的颜色等。对预览图像进行增亮处理，可指的是提高预览图像中像素点的亮度值。改变预览图像的颜色，可指的是通过色彩调节参数改变像素点的色彩值，该色彩值可以像素点是rgb(红、绿、蓝)、hsv(色调、饱和度、明度)等颜色空间中的值。
电子设备采集预览图像的环境参数后，可根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数。可选地，光线效果参数可包括色彩调节参数及亮度增强系数等。色彩调节参数可用于调节添加的光线效果的颜色，色彩调节参数可包括色彩转换矩阵、色彩饱和度等，其中，色彩转换矩阵可用于调整像素点的色彩值，饱和度则指的是色彩的鲜艳程度。色彩饱和度可用于调整像素点的色彩饱和度亮度增强系数可用于调节添加的光线效果的强度。
在一个实施例中，电子设备可根据采集的色温确定光效模型中的色彩调节参数。可选地，电子设备可预先设置不同的色温对应的色彩调节参数，采集预览图像的色温后，可直接获取与采集的色温对应的色彩调节参数。色彩调节参数可改变在预览图像中添加的光线效果的色调及色彩饱和度。电子设备可根据色温选取添加的光线效果类型，光线效果类型可包括夕阳光效果、阴天效果、舞台光效果等，但不限于此。不同光线效果类型中可设置有不同的色彩调节参数，比如，夕阳光效果可设置暖色调的色彩调节参数，增加预览图像中像素点在r、g通道的值，使预览图像添加的光线效果偏黄、偏红，阴天效果可设置冷色调的色彩调节参数，增加预览图像中像素点在b通道的值，使预览图像添加的光线效果偏蓝、偏灰等，但不限于此。
在一个实施例中，电子设备可根据采集的环境亮度确定光效模型中的亮度增亮系数。可选地，光效模型可以是二维高斯分布函数，二维高斯分布函数也可称为二维正态分布函数，二维高斯分布函数的两个边缘分布都是一维正态分布的形式，但不限于此。亮度增强系数可与光效模型中的分布幅度关联，亮度增强系数越大，分布幅度可越大，添加的光线效果的强度越大；亮度增强系数越小，分布幅度可越小，添加的光线效果的强度越小。电子设备采集预览图像的环境亮度后，可根据环境亮度确定光效模型中的亮度增强系数，环境亮度可与亮度增强系数成负相关关系，环境亮度越大，亮度增强系数可越小，环境亮度越小，亮度增强系数可越大。
步骤340，在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理。
电子设备可根据光效模型对预览图像进行添加光线效果的处理，可根据色彩调节参数调整预览图像中像素点的色彩值，根据亮度增强系数对预览图像进行增亮处理等。可选地，电子设备也可根据采集的色温、环境亮度等环境参数选取光线效果类型，不同光线效果类型中可设置有不同的光线效果参数，电子设备可根据选取的光线效果类型的光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理。例如，电子设备根据采集的色温、环境亮度等选取夕阳光效果，可获取与夕阳光效果对应的光线效果参数，包括色彩调节参数及亮度增强系数等，并根据光线效果参数参预览图像进行添加光线效果的处理，从而达到在预览图像中打上夕阳光的效果。
在本实施例中，通过成像设备捕捉预览图像，采集预览图像的环境参数，根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数，并在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理，可以根据环境参数动态调整光线效果参数，自动添加光线效果，使图像具备更好的光线效果，且操作简便快捷。
在一个实施例中，步骤330根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数，包括：根据色温选取光线效果色彩值，根据光线效果色彩值确定色彩转换矩阵。
电子设备采集预览图像的色温，可根据色温选取光线效果色彩值，光线效果色彩值可用于表示添加的光线效果的颜色。可选地，选取的光线效果色彩值可与采集的色温属于同一色调，从而可使得添加的光线效果具有更好的视角效果。例如，采集的色温为暖色调，则光线效果色彩值也可属于暖色调，比如黄色、红色等的色彩值，从而可更好的烘托出预览图像中的环境氛围。
电子设备可根据选取的光线效果色彩值确定色彩转换矩阵，该色彩转换矩阵可用于改变预览图像各像素点的色彩值，将预览图像中各个像素点从原来的颜色调节为与光线效果色彩值对应的颜色，从而达到在预览图像中添加该与光线效果色彩值对应的颜色的光线效果的目的。可选地，电子设备可将预览图像中各个像素点的色彩值与色彩转换矩阵相乘，调整预览图像中各个像素点的色彩值。调整预览图像各个像素点的色彩值，可相当于在预览图像上添加了一层色彩滤镜，该色彩滤镜可实现在预览图像添加相应颜色的光线效果。可选地，电子设备还可调整各个像素点的色彩饱和度及对比度，可使得模拟的影棚布光效果更加真实、自然。
在本实施例中，可根据色温选取合适的光线效果色彩值，可使添加的光线效果与图像的原色调保持一致，使图像具备更好的光线效果。
如图4所示，在一个实施例中，步骤330根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数，包括以下步骤：
步骤402，对预览图像进行人脸检测，确定预览图像的人脸区域。
电子设备可对预览图像进行人脸检测，判断预览图像中是否包含人脸，若包含，则可确定预览图像的人脸区域。电子设备可提取预览图像的图像特征，并通过预设的人脸检测模型对图像特征进行分析，判断预览图像中是否包含人脸。图像特征可包括形状特征、空间特征及边缘特征等，其中，形状特征指的是预览图像中局部的形状，空间特征指的是预览图像中分割出来的多个区域之间的相互的空间位置或相对方向关系，边缘特征指的是预览图像中组成两个区域之间的边界像素等。
在一个实施例中，人脸检测模型可以是预先通过机器学习构建的决策模型，构建人脸检测模型时，可获取大量的样本图像，样本图像中包含有人脸图像及无人图像，可根据每个样本图像是否包含人脸对样本图像进行标记，并将标记的样本图像作为人脸检测模型的输入，通过机器学习进行训练，得到人脸检测模型。
步骤404，提取人脸区域的面部特征，并根据面部特征识别人脸表情。
若电子设备检测到预览图像中包含人脸，可确定人脸区域，并提取人脸区域的面部特征，可选地，面部特征可以由特征点组成，特征点可用于描述人脸的五官形状、位置和人脸轮廓等。面部特征可用各个特征点的坐标值进行描述，其中，坐标值可用特征点对应的像素位置进行表示，例如特征点的坐标值为对应的像素位置第x行第y列等。
电子设备可根据面部特征识别人脸表情，人脸表情可包括但不限于微笑、大笑、哭泣、悲伤、严肃、和蔼等。可选地，电子设备可预先构建表情识别模型，电子设备可通过表情识别模型分析面部特征，得到预览图像的人脸表情。电子设备可将包含有不同人脸表情的人像图像作为样本图像输入表情识别模型。电子设备可对每张样本图像包含的表情进行标记，比如，微笑的表情标记为1，大笑的表示标记为2，哭泣的表情标记为3等，也可采用其他方式进行标记，并不限于此。表情识别模型可对输入的各张样本图像进行机器学习训练，构建各个人脸表情映射的特征空间。对人脸表情进行识别时，电子设备可将提取的面部特征输入表情识别模型，表情识别模型可计算面部特征与各个人脸表情映射的特征空间的相似度。若面部特征与特征空间的相似度大于相似度阈值，则电子设备可确定预览图像的人脸表情为与该特征空间对应的人脸表情。比如，面部特征与微笑对应的特征空间的相似度大于相似度阈值80％，则可确定人脸表情为微笑。可选地，表情识别模型也可以是卷积神经网络模型等，并不限于此。
步骤406，获取与人脸表情对应的光线效果色彩值。
电子设备识别预览图像中的人脸表情后，可获取与人脸表情对应的光线效果色彩值，该光线效果色彩值可用于表示添加的光线效果的颜色。人脸表情对应的光线效果色彩值可以是可用于衬托与人脸表情对应的情绪氛围的颜色。比如，人脸表情为悲伤，可对应冷色调的光线效果色彩值，人脸表情为大笑，可对应暖色调的光线效果色彩值等，但不限于此。根据光线效果色彩值添加的光线效果，可有效衬托与人脸表情对应的情绪氛围。
步骤408，根据色温计算白平衡数据，并根据白平衡数据和光线效果色彩值生成色彩转换矩阵。
电子设备可根据色温计算白平衡数据，其中，白平衡数据可包括各个颜色通道的增益参数等，例如r颜色通道的增益参数、b颜色通道的增益参数等，但不限于此。可选地，电子设备可根据白平衡数据对预览图像进行白平衡处理。可选地，电子设备可通过灰度世界算法、完美反射算法、全局白平衡算法或局部白平衡法等白平衡算法对预览图像进行白平衡处理，对预览图像进行颜色修正，可将预览图像还原成真实的颜色。电子设备可根据白平衡数据和光线效果色彩值生成色彩转换矩阵，可选地，电子设备可先根据白平衡数据计算得到第一子矩阵，第一子矩阵可用于将预览图像还原成真实颜色，再根据光线效果色彩值计算得到第二子矩阵，第二子矩阵可用于在被还原的预览图像中添加与光线效果色彩值对应颜色的光线效果。色彩转换矩阵可为第一子矩阵与第二子矩阵的乘积，电子设备可将预览图像中各个像素点的色彩值与该色彩转换矩阵相乘，可相当于先对预览图像进行白平衡处理，原来预览图像的真实颜色，再在还原后的预览图像中添加光线效果。先对预览图像进行白平衡处理再添加相应颜色的光线效果，可防止添加的光线效果与预览图像原来的色温产生作用，导致光线效果颜色表现不准确的问题，提高图像的光线效果。
在本实施例中，可根据人脸表情自动添加不同颜色的光线效果，提高人像图像的光线效果，且操作简便快捷。
如图5所示，在一个实施例中，步骤340在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理，包括以下步骤：
步骤502，获取增亮位置。
电子设备可获取增亮位置，增亮位置可指的是对预览图像进行增亮处理的加亮中心位置，增亮位置可被认为是添加的光线效果强度最高的位置。以增亮位置为中心，向增亮位置四周添加的光线效果的强度可逐渐降低。可选地，增亮位置可以是电子设备预先设置的固定的点。比如，增亮位置可以是预览图像的中心点。电子设备可获取预览图像的宽度及长度，并根据宽度及长度确定预览图像的中心点，预览图像的中心点的位置可以是宽度的中间值和长度的中间值。若预览图像的宽度为w，长度为l，则中心点的位置可用(l/2，w/2)表示。增亮位置也可以是其他预先设置的固定点，并不仅限于此。
可选地，增亮位置可以是预览图像中人脸区域的中心位置。电子设备对预览图像进行人脸检测，确定人脸区域后，可获取人脸区域的中心位置，并将该中心位置作为增亮位置。增亮位置还可以是人脸区域的特定部位，比如，可将人脸的额头区域作为增亮位置。电子设备确定人脸区域后，可提取人脸区域的特征点，特征点可用于描述人脸区域的五官形状和摆放位置、人脸轮廓等。电子设备可根据特征点确定额头区域，并选取额头区域的中心点，将额头区域的中心点作为增亮位置。选取人脸区域中的特定部位为增亮位置，可使预览图像添加的光线效果更好。
可选地，增亮位置还可以是用户自己选择的位置，用户可通过触控预览图像的任意位置，从而选择所需的增亮位置。电子设备可接收用户的触控操作，并根据接收的触控操作获取触控位置，可将该触控位置作为增亮位置。用户可根据实际需求选择增亮位置，满足不同用户的需求，可以有效提高添加的光线效果。可以理解地，增亮位置也可采用其他方式进行获取，并不仅限于上述几种方式。
步骤504，根据增亮位置确定光效模型的分布中心，并根据亮度增强系数确定分布幅度。
步骤506，根据分布中心及分布幅度构建二维高斯分布函数。
在本实施例中，光效模型为二维高斯分布函数，电子设备可根据增亮位置确定光效模型的分布中心，并根据亮度增强系数确定分布幅度。光效模型的分布中心可用于决定光效模型的位置，电子设备可将增亮位置作为光效模型的分布中心，分布中心可为二维高斯分布函数中最高的点。光效模型的分布幅度可用于描述二维高斯分布函数的形状。当亮度增强系数越大时，光效模型的形状可越“瘦高”，当亮度增强系数越小时，光效模型的形状可越“瘦小”。
在一个实施例中，光效模型的二维高斯分布函数可用式(1)表示：
其中，z表示预览图像中的像素点；p(z)表示像素点进行增亮处理时的亮度增强幅度；d为标准差，亮度增强系数可影响d的大小，亮度增强系数越大时，d可越小，亮度增强系数越小时，d可越大；μ表示光效模型的分布中心，可选地，分布中心可为获取的增亮位置。在光效模型中，处于预览图像不同位置的像素点，对应的亮度增强幅度不同，距离分布中心μ越近的像素点，亮度增强幅度越强，距离分布中心μ越远的像素点，亮度增强幅度越小。
电子设备可根据确定的分布中心及分布幅度构建二维高斯分布函数，并根据构建的二维高斯分布函数对预览图像进行增亮处理。
图6为一个实施例中光效模型的示意图。如图6所示，光效模型为二维高斯分布函数，该二维高斯分布函数的两个边缘分布都是一维正态分布的形式。在光效模型中，x轴和y轴可用于表示像素点在预览图像中的位置坐标，z轴可用于表示像素点的亮度增强幅度。分布中心602是位置坐标为(x0，y0)的像素点，电子设备可获取增亮位置，并将增亮位置作为分布中心602，分布中心402是光效模型中亮度增强幅度最大的点。亮度增强系数可用于影响光效模型的分布幅度，亮度增强系数越大，光效模型中像素点的亮度增强幅度越大，像素点提高的亮度较大；亮度增强系数越小，光效模型中像素点的亮度增强幅度越小，像素点提高的亮度越小。
步骤508，根据二维高斯分布函数对预览图像进行增亮处理。
电子设备可根据二维高斯分布函数计算像素点的亮度增强幅度，并将亮度增强幅度与像素点原来的亮度值相乘，可计算得到增亮处理后的亮度值。电子设备可根据计算得到的亮度值对像素点进行增亮处理。
在一个实施例中，电子设备可设定标准亮度值，该标准亮度值可用于表示理想亮度，当预览图像的环境亮度达到该标准亮度值时，可认定拥有一个较为理想的效果。电子设备采集环境亮度后，可判断环境亮度是否小于标准亮度值。若环境亮度大于或等于标准亮度值，则可不对预览图像进行增亮处理。若环境亮度小于标准亮度值，则可根据标准亮度值及环境亮度计算得到亮度增强系数，可选地，亮度增强系数可以是标准亮度值与环境亮度的比值。例如，标准亮度值为y，环境亮度为x，若x＜y，则亮度增强系数＝y/x。根据环境亮度调整亮度增强系数，可以防止添加的光线出现过暗或过亮的情况。
在本实施例中，可通过二维高斯分布函数对预览图像进行增亮处理，不同位置的像素点的亮度增强幅度不同，可使图像具备更好的光线效果，使得添加的光线效果更为真实、自然。
在一个实施例中，步骤340在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理，包括：确定预览图像中与人脸区域对应的人像区域，并根据光线效果参数对人像区域进行添加光线效果的处理。
电子设备可根据人脸区域确定预览图像的人像区域，人像区域指的是预览图像中包含采集的人像的整个区域，人脸区域可属于人像区域中的一部份，人像区域除了人脸外，还可包括采集到的人的四肢、躯干等。深度信息可用于表示预览图像中的每个像素点到电子设备的镜头的距离。
在一个实施例中，电子设备可获取人脸区域的深度信息及颜色信息等，并根据区域生长算法或抠图算法等确定人像区域。可选地，电子设备可先根据人脸区域的深度信息获取粗略的人像区域，再利用相邻像素点的相似性，精准得到人像区域的人像轮廓，其中，相邻像素点的相似性指的是一定区域内相邻的像素点之间的颜色信息等均较为相近，不会发生突变的情况。电子设备可提取深度信息与人脸区域的深度信息之间的差值小于第一数值的像素点，得到粗略的人像区域，并计算粗略得到的人像区域中相邻两个像素点的rgb值的差值。若相邻两个像素点的rgb值的差值小于第二数值，说明属于同一区域，若相邻两个像素点的rgb值的差值大于或等于第二数值，说明不属于同一区域。电子设备可提取粗略得到的人像区域中与相邻的像素点的rgb值的差值大于或等于第二数值的像素点，组成人像区域的人像轮廓。可选地，也可计算相邻两个像素点的灰度差值等，并不仅限于rgb值的差值。
电子设备确定人像区域后，可根据光效模型对人像区域进行添加光线效果的处理，比如可根据色彩调节参数调节人像区域中各个像素点的色彩值，根据亮度增强系数对人像区域进行增亮处理等，但不限于此。可选地，电子设备可降低除人像区域外的背景区域的亮度值，使背景区域变暗，并将处理后的人像区域与变暗的背景区域重新合成得到处理后的图像。处理后的图像可以使人像拥有更好的光线效果，使模拟影棚中的布光效果更为真实。
在本实施例中，可对预览图像中的人像区域进行添加光线效果的处理，可以使图像中的人像拥有更好的光线效果，提高图像添加光线的效果。
在一个实施例中，提供一种图像处理方法，包括以下步骤：
步骤(1)，通过成像设备捕捉预览图像。
步骤(2)，采集预览图像的环境参数。
步骤(3)，根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数。
在一个实施例中，环境参数包括色温，光线效果参数包括色彩调节参数，色彩调节参数用于调节光线效果的颜色。
在一个实施例中，步骤(3)，包括：根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数，包括：根据色温选取光线效果色彩值；根据光线效果色彩值确定色彩转换矩阵。
在一个实施例中，步骤(3)，包括：对预览图像进行人脸检测，确定预览图像的人脸区域；提取人脸区域的面部特征，并根据面部特征识别人脸表情；获取与人脸表情对应的光线效果色彩值；根据色温计算白平衡数据，并根据白平衡数据和光线效果色彩值生成色彩转换矩阵。
在一个实施例中，环境参数包括环境亮度，光线效果包括亮度增强系数，亮度增强系数用于调节光线效果的强度。
在一个实施例中，光效模型为二维高斯分布函数。步骤(3)，包括：获取增亮位置；根据增亮位置确定光效模型的分布中心，并根据亮度增强系数确定分布幅度；根据分布中心及分布幅度构建二维高斯分布函数；根据二维高斯分布函数对预览图像进行增亮处理。
步骤(4)，在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理。
在一个实施例中，步骤(4)，包括：将预览图像中各个像素点的色彩值与色彩转换矩阵相乘，在预览图像中添加光线效果，光线效果具备与色彩转换矩阵对应的颜色。
在本实施例中，通过成像设备捕捉预览图像，采集预览图像的环境参数，根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数，并在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理，可以根据环境参数动态调整光线效果参数，自动添加光线效果，使图像具备更好的光线效果，且操作简便快捷。
应该理解的是，虽然上述各个流程示意图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述各个流程示意图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
如图7所示，在一个实施例中，提供一种图像处理装置700，包括捕捉模块710、采集模块720、参数确定模块730及处理模块740。
捕捉模块710，用于通过成像设备捕捉预览图像。
采集模块720，用于采集预览图像的环境参数。
参数确定模块730，用于根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数。
在一个实施例中，环境参数包括色温，光线效果参数包括色彩调节参数，色彩调节参数用于调节光线效果的颜色。
在一个实施例中，环境参数包括环境亮度，光线效果包括亮度增强系数，亮度增强系数用于调节光线效果的强度。
处理模块740，用于在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理。
在本实施例中，通过成像设备捕捉预览图像，采集预览图像的环境参数，根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数，并在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理，可以根据环境参数动态调整光线效果参数，自动添加光线效果，使图像具备更好的光线效果，且操作简便快捷。
在一个实施例中，参数确定模块730，还用于根据色温选取光线效果色彩值，并根据光线效果色彩值确定色彩转换矩阵。
在本实施例中，可根据色温选取合适的光线效果色彩值，可使添加的光线效果与图像的原色调保持一致，使图像具备更好的光线效果。
如图8所示，在一个实施例中，参数确定模块730，包括检测单元732、识别单元734、色彩值获取单元736及生成单元738。
检测单元732，用于对预览图像进行人脸检测，确定预览图像的人脸区域。
识别单元734，用于提取人脸区域的面部特征，并根据面部特征识别人脸表情。
色彩值获取单元736，用于获取与人脸表情对应的光线效果色彩值。
生成单元738，用于根据色温计算白平衡数据，并根据白平衡数据和光线效果色彩值生成色彩转换矩阵。
可选地，处理模块740，还用于将预览图像中各个像素点的色彩值与色彩转换矩阵相乘，在预览图像中添加光线效果，光线效果具备与色彩转换矩阵对应的颜色。
在本实施例中，可根据人脸表情自动添加不同颜色的光线效果，提高人像图像的光线效果，且操作简便快捷。
如图9所示，在一个实施例中，处理模块740，包括位置获取单元742、分布确定单元744、构建单元746及增亮单元748。
位置获取单元742，用于获取增亮位置。
分布确定单元744，用于根据增亮位置确定光效模型的分布中心，并根据亮度增强系数确定分布幅度。
构建单元746，用于根据分布中心及分布幅度构建二维高斯分布函数。
增亮单元748，用于根据二维高斯分布函数对预览图像进行增亮处理。
在本实施例中，可通过二维高斯分布函数对预览图像进行增亮处理，不同位置的像素点的亮度增强幅度不同，可使图像具备更好的光线效果，使得添加的光线效果更为真实、自然。
在一个实施例中，处理模块740，还用于确定预览图像中与人脸区域对应的人像区域，并根据光线效果参数对人像区域进行添加光线效果的处理。
在本实施例中，可对预览图像中的人像区域进行添加光线效果的处理，可以使图像中的人像拥有更好的光线效果，提高图像添加光线的效果。
本申请实施例还提供一种电子设备。上述电子设备中包括图像处理电路，图像处理电路可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义isp(imagesignalprocessing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图10为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图10所示，为便于说明，仅示出与本申请实施例相关的图像处理技术的各个方面。
如图10所示，图像处理电路包括isp处理器1040和控制逻辑器1050。成像设备1010捕捉的图像数据首先由isp处理器1040处理，isp处理器1040对图像数据进行分析以捕捉可用于确定和/或成像设备1010的一个或多个控制参数的图像统计信息。成像设备1010可包括具有一个或多个透镜1012和图像传感器1014的照相机。图像传感器1014可包括色彩滤镜阵列(如bayer滤镜)，图像传感器1014可获取用图像传感器1014的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由isp处理器1040处理的一组原始图像数据。传感器1020(如陀螺仪)可基于传感器1020接口类型把采集的图像处理的参数(如防抖参数)提供给isp处理器1040。传感器1020接口可以利用smia(standardmobileimagingarchitecture，标准移动成像架构)接口、其它串行或并行照相机接口或上述接口的组合。
此外，图像传感器1014也可将原始图像数据发送给传感器1020，传感器1020可基于传感器1020接口类型把原始图像数据提供给isp处理器1040，或者传感器1020将原始图像数据存储到图像存储器1030中。
isp处理器1040按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，isp处理器1040可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。
isp处理器1040还可从图像存储器1030接收图像数据。例如，传感器1020接口将原始图像数据发送给图像存储器1030，图像存储器1030中的原始图像数据再提供给isp处理器1040以供处理。图像存储器1030可为存储器装置的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括dma(directmemoryaccess，直接直接存储器存取)特征。
当接收到来自图像传感器1014接口或来自传感器1020接口或来自图像存储器1030的原始图像数据时，isp处理器1040可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器1030，以便在被显示之前进行另外的处理。isp处理器1040还可从图像存储器1030接收处理数据，对上述处理数据进行原始域中以及rgb和ycbcr颜色空间中的图像数据处理。处理后的图像数据可输出给显示器1080，以供用户观看和/或由图形引擎或gpu(graphicsprocessingunit，图形处理器)进一步处理。此外，isp处理器1040的输出还可发送给图像存储器1030，且显示器1080可从图像存储器1030读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器1030可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，isp处理器1040的输出可发送给编码器/解码器1070，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器1080设备上之前解压缩。
isp处理器1040处理图像数据的步骤包括：对图像数据进行vfe(videofrontend，视频前端)处理和cpp(camerapostprocessing，摄像头后处理)处理。对图像数据的vfe处理可包括修正图像数据的对比度或亮度、修改以数字方式记录的光照状态数据、对图像数据进行补偿处理(如白平衡，自动增益控制，γ校正等)、对图像数据进行滤波处理等。对图像数据的cpp处理可包括对图像进行缩放、向每个路径提供预览帧和记录帧。其中，cpp可使用不同的编解码器来处理预览帧和记录帧。
isp处理器1040处理后的图像数据可发送给光效模块1060，以便在被显示之前根据光效模型对图像进行添加光线效果的处理。其中，光效模块1060可为电子设备中的cpu(centralprocessingunit，中央处理器)、gpu或协处理器等。光效模块1060处理后的数据可发送给编码器/解码器1070，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器1080设备上之前解压缩。其中，光效模块1060还可位于编码器/解码器1070与显示器1080之间，即光效模块1060对已成像的图像进行添加光效处理。上述编码器/解码器1070可为电子设备中cpu、gpu或协处理器等。
isp处理器1040确定的统计数据可发送给控制逻辑器1050单元。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、透镜1012阴影校正等图像传感器1014统计信息。控制逻辑器1050可包括执行一个或多个例(如固件)的处理器和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定成像设备1010的控制参数以及isp处理器1040的控制参数。例如，成像设备1010的控制参数可包括传感器1020控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间)、照相机闪光控制参数、透镜1012控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)，或这些参数的组合。isp控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在rgb处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及透镜1012阴影校正参数。
在本实施例中，运用图10中图像处理技术可实现上述的图像处理方法。
在一个实施例中，提供一种电子设备，包括存储器及处理器，存储器中存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行以下步骤：
通过成像设备捕捉预览图像；
采集预览图像的环境参数；
根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数；
在光效模型中，根据光线效果参数对预览图像进行添加光线效果的处理。
在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的图像处理方法。
在一个实施例中，提供一种包含计算机程序的计算机程序产品，当其在电子设备上运行时，使得电子设备执行时实现上述的图像处理方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)等。
如此处所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。合适的非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)。
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。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。