图像处理方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本申请属于人工智能技术领域，尤其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：

随着电子技术的发展，高动态范围(highdynamicrange，hdr)成像技术，在智能手机、数码相机等具有拍照功能的电子设备当中逐渐普及，相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的ldr(low-dynamicrange)图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的ldr图像来合成最终hdr图像。

目前大部分设备上生成高动态范围的图像是采用多帧短曝或是包围曝光的方式进行曝光。然而，曝光方式不管是采用多帧短曝或是包围曝光，通常会针对主摄预览画面做统计光比决定曝光参数，一旦决定曝光参数将开始进行曝光并合成hdr图像，这其中统计光比的方式是以全局的方式进行，所得到的曝光组合未必是最佳的。

技术实现要素：

本申请提供一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，可以提升图像拍摄的高动态范围效果。

第一方面，本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：

获取当前拍摄场景的预览图像；

对所述预览图像进行区域分割处理，以得到所述预览图像的多个场景区域；

分别确定所述多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数；

按照所述多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个所述场景图像得到所述拍摄场景的高动态范围图像。

第二方面，本申请实施例提供一种图像处理装置，包括：获取模块，用于获取当前拍摄场景的预览图像；

处理模块。用于对所述预览图像进行区域分割处理，以得到所述预览图像的多个场景区域；

确定模块，用于分别确定所述多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数；

合成模块，用于按照所述多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个所述场景图像得到所述拍摄场景的高动态范围图像。

第三方面，本申请实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的图像处理方法。

第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有多条指令，所述处理器加载所述存储器中的指令用于执行以下步骤：

获取当前拍摄场景的预览图像；

对所述预览图像进行区域分割处理，以得到所述预览图像的多个场景区域；

分别确定所述多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数；

按照所述多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个所述场景图像得到所述拍摄场景的高动态范围图像。

本申请实施例提供的图像处理方法可以获取当前拍摄场景的预览图像，对预览图像进行区域分割处理，以得到预览图像的多个场景区域，分别确定多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数，按照多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个场景图像得到拍摄场景的高动态范围图像。本申请实施例通过将预览图像分割为多个区域，可以得到不同的曝光组合，然后通过这些曝光组合中的曝光参数进行拍摄，可以有效提升图像拍摄的高动态范围效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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。

图1为本申请实施例提供的图像处理方法的一种流程示意图。

图2为本申请实施例提供的不同场景区域对应曝光组合的示意图。

图3是本申请实施例中电子设备的第一摄像头和第二摄像头的设置位置示意图。

图4为本申请实施例提供的图像处理方法的另一流程示意图。

图5为本申请实施例提供的图像处理装置的一种结构示意图。

图6为本申请实施例提供的图像处理装置的另一结构示意图。

图7为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

图8为本申请实施例提供的电子设备的另一结构示意图。

具体实施方式

请参照图式，其中相同的组件符号代表相同的组件，本申请的原理是以实施在一适当的运算环境中来举例说明。以下的说明是基于所例示的本申请具体实施例，其不应被视为限制本申请未在此详述的其它具体实施例。

在以下的说明中，本申请的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本申请原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。

本申请中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是某些实施例还包括没有列出的步骤或模块，或某些实施例还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的图像处理方法的一种流程示意图。本申请实施例提供的图像处理方法应用于电子设备，具体流程可以如下：

步骤101，获取当前拍摄场景的预览图像。

在一实施例中，上述图像处理方法可以是在电子设备上进行拍照的场景下实现的。当用户想要拍照时便启动电子设备的成像设备，当用户想要拍照时便启动设备的成像装置，该成像装置可以是前置摄像头、后置摄像头、双摄像头等。启动电子设备的成像设备，使其进入拍照预览模式，并将被拍摄的物体显示在电子设备的显示窗口，并将此时显示窗口所显示的画面定义为预览图像。

其中，成像设备硬件上一般包括五个部分：外壳(马达)、镜头、红外滤光片、图像传感器(例如ccd或coms)和挠性印刷电路板(fpcb)等。在拍照预览模式下，显示预览图像的过程中，镜头在马达的驱动下移动，被拍摄的物体经过镜头在图像传感器上成像。图像传感器通过光-电转换将光信号转换为电信号输给图像处理电路进行后续处理。其中，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。

步骤102，对预览图像进行区域分割处理，以得到预览图像的多个场景区域。

在一实施例中，上述预览图像中的多个场景区域可以包括前景区域和后景区域。在实际应用当中，用户通过电子设备拍照时取景范围当中往往会包括被拍摄的主体以及背景，其中，上述拍摄主体可以为前景区域，背景可以为后景区域。

其中，上述对预览图像进行区域分割处理的方式可以有多种。在一实施例中，可以通过深度信息进行区域分割，具体的，可以先获取预览图像的深度信息，一般来说，若深度信息指示对象距离主副摄像头所在平面较近，深度取值较小时，可以确定该对象为前景，若深度信息指示对象距离主副摄像头所在平面较远，深度取值较大时，可以确定该对象为后景。在本实施例中，可以先在预览图像当中确定目标对象的深度值，该目标对象可以为预览图像的中心点所对应的对象，还可以是对焦点(比如用户触摸屏幕的位置)所对应的对象，然后根据目标对象的深度值将预览图像分割为前景区域和后景区域，比如根据目标对象的深度值生成一个深度值范围，在预览图像当中确定位于该深度值范围中的对象即为前景，位于该深度值范围之外的对象为后景，由此得到预览图像的前景区域和后景区域。也即所述对所述预览图像进行区域分割处理，以得到所述预览图像的多个场景区域的步骤，包括：

获取所述预览图像的深度信息；

根据所述深度信息在所述预览图像当中确定目标对象的深度值；

根据所述目标对象的深度值将所述预览图像分割为前景区域和后景区域。

其中，上述获取预览图像的深度信息可以通过双摄像头来获取，具体来说，由于主副摄像头之间具有一定的距离，从而导致了这两个摄像头具有视差，不同的摄像头拍摄的图像应该是不同的。主图像是由主摄像头拍摄得到的，幅图像是由副摄像头拍摄得到的，因此，主图像和副图像之间也应具有一定差异性。根据三角测距原理，可以计算得到主图像和副图像中，同一对象的深度信息，也就是该对象距离主摄像头和副摄像头所在平面的距离。

在其他实施例中，还可以通过图像识别的方式确定预览图像的前景区域和后景区域。具体的，可以通过卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork，cnn)进行预测，cnn是指在传统的多层神经网络的基础上发展起来的一种针对图像分类和识别的一种神经网络模型，相对与传统的多层神经网络，cnn引入了卷积算法和池化算法。本申请实施例可以先对上述神经网络进行训练，训练完成后即可对预览图像进行预测。也即所述对所述预览图像进行区域分割处理，以得到所述预览图像的多个场景区域的步骤，包括：

将所述预览图像输入至预设的神经网络模型进行区域分割预测，以得到预测结果，其中，所述预测结果包括所述预览图像中前景区域的预测信息和后景区域的预测信息；

根据所述预测结果确定所述预览的为前景区域和后景区域。

步骤103，分别确定多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数。

在一实施例中，在得到预览图像当中的多个场景区域后，分别确定上述多个场景区域所对应的曝光组合，具体可以根据上述多个场景区域的亮度来确定对应的曝光组合，还可以根据光比来确定多个场景区域所对应的曝光组合。比如在得到上述多个场景区域后，由于各个区域是相互独立的，可以分别针对每一个场景区域进行光比统计，得到该区域对应的曝光组合。其中上述每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数。

如图2所示，图2为本申请实施例提供的不同场景区域对应曝光组合的示意图。其中预览图像包括场景区域1和场景区域2，场景区域1对应曝光组合1，场景区域2则对应曝光组合2，上述曝光组合1包括三种曝光参数分别为曝光1、曝光2以及曝光3，曝光组合2包括三种曝光参数分别为曝光4、曝光5以及曝光6。其中，曝光参数包括曝光值(即俗称的ev值)或曝光时长。

需要说明的是，上述不同的场景区域对应的曝光组合可以相同也可以不同。比如不同的场景区域的光线条件相同，或是不同的场景区域在同景深中，使得前不同的场景区域的条件相似，此时上述不同的场景区域所分别对应的曝光组合相同。

步骤104，按照多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个场景图像得到拍摄场景的高动态范围图像。

作为一种可选的实施方式，在按照不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像时，电子设备可以按照预设短曝光时长和长曝光时长交叠的方式获取拍摄场景的多个场景图像。换言之，即两个相邻曝光的场景图像中，一个场景图像为短曝光图像，另一个场景图像为长曝光图像。这样即可通过长、短曝合成的方式合成得到拍摄场景的高动态范围图像。

比如，电子设备获取到一个短曝光时长的场景图像以及一个长曝光时长的场景图像，由于短曝光时长的场景图像保留了拍摄场景中较亮区域的特征，而长曝光时长的场景图像保留了拍摄场景中较暗区域的特征，则在合成时，可以利用长曝光时长的场景图像保留的拍摄场景中较暗区域的特征以及短曝光时长的场景图像保留的拍摄场景中较亮区域的特征进行合成得到拍摄场景的高动态范围图像。

作为另一种可选的实施方式，在按照不同的曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像时，电子设备可以按照不同的曝光值来获取拍摄场景的多个场景图像，其中，电子设备可以按照预设过曝光值和预设欠曝光值分别对拍摄场景进行曝光，得到拍摄场景的两个场景图像，还可以按照预设过曝光值、预设正常曝光值以及预设欠曝光值分别对拍摄场景进行曝光，得到拍摄场景的三个场景图像等。

比如，电子设备可以控制摄像头分别按照预设正常曝光值ev0、预设欠曝光值ev-2以及预设过曝光值ev2对拍摄场景进行曝光，由此得到拍摄场景的三个场景图像，分别为正常曝光图像、过曝图像以及欠曝图像，从而通过包围曝光合成的方式来合成得到拍摄场景的高动态范围图像。

在一实施例中，按照所述多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像的步骤，包括

分别通过所述第一摄像头和所述第二摄像头按照所述多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像。

请参照图3，在本申请实施例中，电子设备的同一侧设置有第一摄像头和第二摄像头。

举例来说，电子设备在按照不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像时，即可分别提供第一摄像头和第二摄像头按照不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像。从而提高场景图像的获取效率，使得高动态范围图像的合成效率得以提高。比如，电子设备分别通过第一摄像头按照短曝光时长对拍摄场景进行曝光、通过第二摄像头按照长曝光时长对拍摄场景进行曝光，利用一次曝光操作即可获取到拍摄场景的两个场景图像，分别为短曝光图像和长曝光图像。

在一实施例中，本申请提供的图像处理方法还可以包括：

根据高动态范围图像进行视频编码，得到拍摄场景的视频。

其中，电子设备还可以根据高动态范围图像进行视频编码，得到拍摄场景的视频，即在对拍摄场景录像时，使得录像得到视频也具有高动态范围效果。

应当说明的是，对于采用何种视频编码格式进行视频编码，本申请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选取合适的视频编码格式，包括但不限于h.264、h.265、mpeg-4等等。

在一实施例中，本申请提供的图像处理方法还包括：

在合成得到高动态范围图像之前，根据屏幕当前的分辨率对多个场景图像进行降采样处理。

本领域普通技术人员应当理解的是，预览图像的实际分辨率大于屏幕显示的分辨率情况，相较于预览图像的实际分辨率等于屏幕显示分辨率的情况并不会获得更好的显示效果。

因此，电子设备在合成得到高动态范围图像之前，首先获取到屏幕当前的分辨率，再根据屏幕当前的分辨率对多个场景图像进行降采样处理，使得多个场景图像的分辨率与屏幕当前的分辨率一致，进而使得合成得到的高动态范围图像的分辨率与屏幕当前的分辨率一致。这样，能够提高高动态范围图像的合成效率，并且在将高动态范围图像作为预览图像进行展示时，也不会降低其显示效果。

由上可知，本申请实施例提供的图像处理方法可以获取当前拍摄场景的预览图像，对预览图像进行区域分割处理，以得到预览图像的多个场景区域，分别确定多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数，按照多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个场景图像得到拍摄场景的高动态范围图像。本申请实施例通过将预览图像分割为多个区域，可以得到不同的曝光组合，然后通过这些曝光组合中的曝光参数进行拍摄，可以有效提升图像拍摄的高动态范围效果。

下面将在上述实施例描述的方法基础上，对本申请的清理方法做进一步介绍。参阅图4，图4为本申请实施例提供的图像处理方法的另一流程示意图，该图像处理方法包括：

步骤201，电子设备获取当前拍摄场景的预览图像。

在一实施例中，上述图像处理方法可以是在电子设备上进行拍照的场景下实现的。当用户想要拍照时便启动电子设备的成像设备，当用户想要拍照时便启动设备的成像装置，该成像装置可以是前置摄像头、后置摄像头、双摄像头等。启动电子设备的成像设备，使其进入拍照预览模式，并将被拍摄的物体显示在电子设备的显示窗口，并将此时显示窗口所显示的画面定义为预览画面。

步骤202，电子设备对预览图像进行区域分割处理，以得到预览图像的多个场景区域。

在一实施例中，上述预览图像中的多个场景区域可以包括前景区域和后景区域。在实际应用当中，用户通过电子设备拍照时取景范围当中往往会包括被拍摄的主体以及背景，其中，上述拍摄主体可以为前景区域，背景可以为后景区域。

其中，上述对预览图像进行区域分割处理的方式可以有多种，比如，可以通过深度信息进行区域分割，具体的，可以先获取预览图像的深度信息，在预览图像当中确定目标对象的深度值，该目标对象可以为预览图像的中心点所对应的对象，还可以是对焦点(比如用户触摸屏幕的位置)所对应的对象，然后根据目标对象的深度值将预览图像分割为前景区域和后景区域。

在其他实施例中，还可以通过图像识别的方式确定预览图像的前景区域和后景区域。具体的，可以通过卷积神经网络进行预测，本申请实施例可以先对上述神经网络进行训练，训练完成后即可对预览图像进行预测，以确定预览图像的前景区域和后景区域。

步骤203，电子设备在场景区域当中确定亮度大于第一预设亮度值的第一区域，以及亮度小于第二预设亮度值的第二区域。

在一申请实施例中，上述第一预设亮度值大于第二亮度预设亮度值。其中，上述电子设备确定第一区域和第二区域的方式可有多种，比如：在电子设备获取拍摄场景的预览图像之后，电子设备可以获取该预览图像中各个区域的亮度，并将预览图像中各个区域中亮度大于第一预设亮度值的区域确定为上述第一区域，以及将预览图像中各个区域中亮度小于第二预设亮度值的区域确定该区域为上述第二区域。其中，上述第一预设亮度值和该第二预设亮度值可以为电子设备中预置的数值。

在其他实施例中，还可以在电子设备获取拍摄场景的预览图像之后，由用户观察该预览图像，并通过对该预览图像中亮度较大的区域的第一输入，触发终端设备将该预览图像中与该第一输入对应的区域确定为上述第一区域，以及通过对该预览图像中亮度较小的区域的第二输入，触发终端设备将该预览图像中与该第二输入对应的区域确定为上述第二区域。

可选的，本发明实施例中，在上述方式当中，上述第一输入和第二输入可以为用户在电子设备屏幕显示上述预览图像的界面中的单击输入、双击输入，或者长按输入等输入方式。具体可以根据实际使用需求确定，本发明实施例对此不作进一步限定。

步骤204，电子设备根据第一区域以及第二区域的面积计算曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数。

在一实施例中，在得到预览图像当中的多个场景区域后，分别确定上述多个场景区域所对应的曝光组合，具体可以根据每个场景区域当中第一区域以及第二区域的面积来确定对应的曝光组合。

需要说明的是，上述不同的场景区域对应的曝光组合可以相同也可以不同。比如不同的场景区域的光线条件相同，或是不同的场景区域在同景深中，使得前不同的场景区域的条件相似，此时上述不同的场景区域所分别对应的曝光组合相同。

步骤205，电子设备按照多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个场景图像得到拍摄场景的高动态范围图像。

作为一种可选的实施方式，在按照不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像时，电子设备可以按照预设短曝光时长和长曝光时长交叠的方式获取拍摄场景的多个场景图像。换言之，即两个相邻曝光的场景图像中，一个场景图像为短曝光图像，另一个场景图像为长曝光图像。这样即可通过长、短曝合成的方式合成得到拍摄场景的高动态范围图像。

作为另一种可选的实施方式，在按照不同的曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像时，电子设备可以按照不同的曝光值来获取拍摄场景的多个场景图像，其中，电子设备可以按照预设过曝光值和预设欠曝光值分别对拍摄场景进行曝光，得到拍摄场景的两个场景图像，还可以按照预设过曝光值、预设正常曝光值以及预设欠曝光值分别对拍摄场景进行曝光，得到拍摄场景的三个场景图像等。

步骤206，电子设备将高动态范围图像作为拍摄场景的目标预览图像进行展示。

本申请实施例中，电子设备在合成得到高动态范围图像之后，将合成得到的高动态范围图像作为拍摄场景的预览图像进行展示。

以上通过将高动态范围图像作为拍摄场景的预览图像进行展示，可以使得用户提前查看到对拍摄场景进行拍照所得的图像的高动态范围效果，帮助用户更好的拍照。

由上可知，本申请实施例提供的图像处理方法可以由电子设备获取当前拍摄场景的预览图像，对预览图像进行区域分割处理，以得到预览图像的多个场景区域，在场景区域当中确定亮度大于第一预设亮度值的第一区域，以及亮度小于第二预设亮度值的第二区域，根据第一区域以及第二区域的面积计算曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数，按照多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个场景图像得到拍摄场景的高动态范围图像，将高动态范围图像作为拍摄场景的目标预览图像进行展示。本申请实施例通过将预览图像分割为多个区域，可以得到不同的曝光组合，然后通过这些曝光组合中的曝光参数进行拍摄，可以有效提升图像拍摄的高动态范围效果。

请参阅图5，图5为本申请实施例提供的图像处理装置的一种结构示意图。其中该图像处理装置30包括：

获取模块301，用于获取当前拍摄场景的预览图像。

在一实施例中，当用户想要拍照时便启动电子设备的成像设备，当用户想要拍照时便启动设备的成像装置，该成像装置可以是前置摄像头、后置摄像头、双摄像头等。启动电子设备的成像设备，使其进入拍照预览模式，并将被拍摄的物体显示在电子设备的显示窗口，将此时显示窗口所显示的画面定义为预览图像，由上述获取模块301获取上述预览图像。

处理模块302。用于对所述预览图像进行区域分割处理，以得到所述预览图像的多个场景区域。

在一实施例中，上述预览图像中的多个场景区域可以包括前景区域和后景区域。在实际应用当中，用户通过电子设备拍照时取景范围当中往往会包括被拍摄的主体以及背景，其中，上述拍摄主体可以为前景区域，背景可以为后景区域。

其中，上述处理模块302对预览图像进行区域分割处理的方式可以有多种。在一实施例中，处理模块302可以通过深度信息进行区域分割，在其他实施例中还可以通过图像识别的方法进行场景区域分别。

确定模块303，用于分别确定所述多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数。

在一实施例中，在得到预览图像当中的多个场景区域后，确定模块303分别确定上述多个场景区域所对应的曝光组合，具体可以根据上述多个场景区域的亮度来确定对应的曝光组合，还可以根据光比来确定多个场景区域所对应的曝光组合。比如在得到上述多个场景区域后，由于各个区域是相互独立的，可以分别针对每一个场景区域进行光比统计，得到该区域对应的曝光组合。其中上述每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数。

合成模块304，用于按照所述多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个所述场景图像得到所述拍摄场景的高动态范围图像。

其中，在按照不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像时，电子设备可以按照预设短曝光时长和长曝光时长交叠的方式获取拍摄场景的多个场景图像，还可以按照不同的曝光值来获取拍摄场景的多个场景图像，然后由合成模块304合成多个所述场景图像得到所述拍摄场景的高动态范围图像。

在一实施例中，如图6所示，所述处理模块302，包括：

获取子模块3021，用于获取所述预览图像的深度信息；

第一确定子模块3022，用于根据所述深度信息在所述预览图像当中确定目标对象的深度值；

处理子模块3023，用于根据所述目标对象的深度值将所述预览图像分割为前景区域和后景区域。

在一实施例中，请继续参阅图6，所述确定模块303，包括：

第二确定子模块3031，用于在所述场景区域当中确定亮度大于第一预设亮度值的第一区域，以及亮度小于第二预设亮度值的第二区域；

计算子模块3032，用于根据所述第一区域以及第二区域的面积计算所述曝光组合。

由上述可知，本申请实施例的图像处理装置30可以获取当前拍摄场景的预览图像，对预览图像进行区域分割处理，以得到预览图像的多个场景区域，分别确定多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数，按照多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个场景图像得到拍摄场景的高动态范围图像。本申请实施例通过将预览图像分割为多个区域，可以得到不同的曝光组合，然后通过这些曝光组合中的曝光参数进行拍摄，可以有效提升图像拍摄的高动态范围效果.

本申请实施例中，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图像处理方法的实施例，此处不再赘述。

本文所使用的术语“模块”可看作为在该运算系统上执行的软件对象。本文所述的不同组件、模块、引擎及服务可看作为在该运算系统上的实施对象。而本文所述的装置及方法可以以软件的方式进行实施，当然也可在硬件上进行实施，均在本申请保护范围之内。

本申请实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述的图像处理方法。

本申请实施例还提供一种电子设备，如平板电脑、手机等。电子设备中的处理器会按照如下的步骤，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的指令加载到存储器中，并由处理器来运行存储在存储器中的应用程序，从而实现各种功能：

获取当前拍摄场景的预览图像；

对所述预览图像进行区域分割处理，以得到所述预览图像的多个场景区域；

分别确定所述多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数；

按照所述多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个所述场景图像得到所述拍摄场景的高动态范围图像。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

请参阅图7，电子设备400包括处理器401以及存储器402。其中，处理器401与存储器402电性连接。

处理器400是电子设备400的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或加载存储在存储器402内的计算机程序，以及调用存储在存储器402内的数据，执行电子设备400的各种功能并处理数据，从而对电子设备400进行整体监控。

存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的计算机程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的计算机程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。

在本申请实施例中，电子设备400中的处理器401会按照如下的步骤，将一个或一个以上的计算机程序的进程对应的指令加载到存储器402中，并由处理器401运行存储在存储器402中的计算机程序，从而实现各种功能，如下：

获取当前拍摄场景的预览图像；

对所述预览图像进行区域分割处理，以得到所述预览图像的多个场景区域；

分别确定所述多个场景区域所对应的曝光组合，其中每个场景区域的曝光组合包括多个曝光参数；

按照所述多个曝光组合所包括的不同曝光参数获取拍摄场景的多个场景图像，合成多个所述场景图像得到所述拍摄场景的高动态范围图像。

请一并参阅图8，在一些实施方式中，电子设备400还可以包括：显示器403、射频电路404、音频电路405以及电源406。其中，其中，显示器403、射频电路404、音频电路405以及电源406分别与处理器401电性连接。

显示器403可以用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及各种图形用户接口，这些图形用户接口可以由图形、文本、图标、视频和其任意组合来构成。显示器403可以包括显示面板，在一些实施方式中，可以采用液晶显示器(liquidcrystaldisplay，lcd)、或者有机发光二极管(organiclight-emittingdiode，oled)等形式来配置显示面板。

射频电路404可以用于收发射频信号，以通过无线通信与网络设备或其他电子设备建立无线通讯，与网络设备或其他电子设备之间收发信号。通常，射频电路501包括但不限于天线、至少一个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、用户身份模块(sim，subscriberidentitymodule)卡、收发信机、耦合器、低噪声放大器(lna，lownoiseamplifier)、双工器等。

音频电路405可以用于通过扬声器、传声器提供用户与电子设备之间的音频接口。音频电路506可将接收到的音频数据转换成电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出。

电源406可以用于给电子设备400的各个部件供电。在一些实施例中，电源406可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源406还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。

尽管图8中未示出，电子设备400还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。

在本申请实施例中，存储介质可以是磁碟、光盘、只读存储器(readonlymemory，rom)、或者随机存取记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

需要说明的是，对本申请实施例的图像处理方法而言，本领域普通测试人员可以理解实现本申请实施例图像处理方法的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来控制相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，如存储在电子设备的存储器中，并被该电子设备内的至少一个处理器执行，在执行过程中可包括如图像处理方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储器、随机存取记忆体等。

对本申请实施例的图像处理装置而言，其各功能模块可以集成在一个处理芯片中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中，存储介质譬如为只读存储器，磁盘或光盘等。

以上对本申请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申请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申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，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申请的限制。