一种图像处理的方法及设备的制造方法【专利摘要】本发明实施例公开了一种图像处理的方法及设备，用于更好的保留图像的细节。方法包括：获取高动态范围图像，根据高动态范围图像得到高动态图像的亮度图像；提取亮度图像的各向异性区域；通过仿射变换将各向异性区域转换为各向同性区域；对各向同性区域进行遮光和曝光处理，得到低动态范围的第一图像；对第一图像进行处理，得到基础层图像和细节层图像；对基础层图像进行压缩处理，得到压缩后的基础层图像；将压缩后的基础层图像和细节层图像进行合成处理，得到第二图像；对第二图像进行色度处理，得到色度处理后的图像；对色度处理后的图像进行伽玛校正得到输出图像。本发明实施例还提供了一种图像处理设备，用于更丰富的保留图像的细节。【专利说明】_种图像处理的方法及设备
技术领域：
[0001]本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种图像处理的方法及设备。【
背景技术：
】[0002]光学数字成像过程是将真实场景的光辐射通过图像传感器转化为电信号，并以数字图像的方式保存下来。而图像显示的目的是通过显示设备重现数字图像所描述的真实场景。两者的最终目标是使用户获得与其直接观察真实场景相同的视觉感知。[0003]动态范围是场景中最亮物体与最暗物体之间的亮度比率，动态范围越大，所能表示的层次越丰富，所包含的色彩空间越广。当一个场景的动态范围超出输出设备时，称为高动态范围（HighDynamicRange，缩写：HDR)。高动态范围图像（HighDynamicRangeImage，缩写:HDRI)被用来描述真实世界场景的完整视觉范围。高动态范围图像通过传统显示设备显示时，会具有动态范围不匹配的问题，由此色调映射算法应运而生，色调映射算法用来实现在传统显示器上显示高动态范围图像。[0004]通常的色调映射算法，可以保持图像的整体性，但未注重整体的亮度感，导致图片失真，尤其是当图像中物体的形状不规则且跨度较大时，图像细节失真严重。【
发明内容】[0005]本发明实施例提供了一种图像处理的方法及装置，能够更好的保证高动态范围图像的细节，从而使图像不失真。[0006]第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理的方法，该方法应用于一种图像处理设备。其中，采用图像传感器直接拍摄不同曝光下的普通图像，通过图像合成将这些图像处理成高动态范围图像。根据高动态范围图像得到高动态图像的亮度图像。然后，提取亮度图像的各向异性区域，通过仿射变换将各向异性区域转换为各向同性区域。其中，各向异性区域转换为各向同性区域的具体方法可以为:通过二阶矩的矩阵把黑色椭圆区域仿射变换为黑色圆形区域。首先以椭圆的重心为对称轴，顺时针转动椭圆区域，使长轴方向与原始图像水平方向重合，转动的角度是长半轴的特征向量与图像水平方向的顺时针夹角。接着，沿着图像的水平方向，把旋转后的椭圆区域压缩为圆形区域。然后，对各向同性区域进行遮光和曝光处理，得到低动态范围的第一图像，对第一图像进行处理，得到基础层图像和细节层图像;对基础层图像进行压缩处理，得到压缩后的基础层图像，将压缩后的基础层图像和细节层图像进行合成处理，得到第二图像，再对第二图像进行色度处理，得到色度处理后的图像，对色度处理后的图像进行伽玛校正得到输出图像。[0007]本发明实施例中，注重图像的整体亮度感，通过仿射变换将高动态范围图像的各向异性区域转换为各同向区域，能够对图像中任意形状的特征进行处理，并将基础层图像和细节层图像进行分别处理，只对基础层图像进行压缩处理，而保留细节层图像的信息，通过对压缩后的基础层图像和细节层图像合成后，输出图像，最后输出的图像，更丰富的保留了图像的细节。[0008]可选的，根据高动态范围图像得到高动态图像的亮度图像，包括:根据高动态范围图像通过如下公式得到高动态图像的亮度图像：[0009]L=0.299XIr+0.587XIg+0.114Xlb[0010]其中，L表示亮度图像的亮度值，Ir，UPIb分别表示高动态图像I的R、G、B颜色通道。[0011]可选的，对第二图像进行色度处理，得到色度处理后的图像，其中，通过以下公式对第二图像进行色度处理：[0012][0013]其中，Is表示色度处理后的图像的色度值，1^1%和1^分别表示13的1^，8颜色通道;s表示饱和度系数，取值范围为(0，1]，L为亮度图像的亮度值，1^为第二图像的亮度值。[0014]可选的，将压缩后的基础层图像和细节层图像按如下公式进行合成处理：[0015]L2=aXBase+βΧDetail[0016]其中，L2表示第二图像，Base表示压缩后的基础层图像，Detail表示细节层图像，α和β表示缩放因子，且α的取值范围为(0，1]，β的取值范围为[1，00)。[0017]可选的，通过如下公式1，公式2,公式3、公式4和公式5对各向同性区域进行遮光和曝光处理：[0018]首先，引入一个圆形高斯滤波器，公式1如下：[0019][0020]其中，x，y表示像素点的位置;s表示高斯滤波器的一个尺度;αι表示可调的缩放参数，表示高斯滤波函数，i为正整数。[0021]接着，采用图像卷积函数求取每一个像素在不同高斯滤波尺度下响应值，公式2如下：[0022][0023]其中，L(X，y)表示亮度图像，?表示卷积。[0024]引入中心环绕函数V(x，y，s)，公式3如下：[0025][0026]其中，Φ和a都是可调参数。为了选择一个像素点的无明显变化邻域，8111￡?是满足如下公式4的最大值：[0027]V(x,y,Smax)|<ε[0028]其中，ε表示正值。并通过如下公式5,有效地实现了遮光和曝光操作，从而输出低动态范围的图像。[0029][0030]其中，Ld(x，y)表示低动态范围的输出的第一图像，L(x，y)表示亮度图像。[0031]可选的，通过如下公式对色度处理后的图像进行伽玛校正：[0032]IC.，=I，[0033]其中，c表示色度处理后的图像的每个R、G、B通道，Γ表示伽玛校正以后的图像，I表示色度处理后的图像，γ值取决于显示输出图像的显示设备。[0034]第二方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，用于储存计算机软件指令，其包含用于执行上述第一方面所设计的程序。[0035]第三方面，本发明实施例提供了一种图像处理设备，具有实现上述方法中实际中图像处理设备所执行的功能。该功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。[0036]第四方面，图像处理设备的结构中包括输入/输出设备，存储器和处理器。其中存储器用于存储计算机可执行程序代码，并与收发器耦合。该程序代码包括指令，当该处理器执行该指令时，该指令使该图像处理设备执行上述第一方面的方法中所涉及的信息或者指令。【附图说明】[0037]图1为本发明实施例中一种图像处理的方法的一个实施例的示意图；[0038]图2为本发明实施例中拟合过程的示意图；[0039]图3为本发明实施例中仿射变换过程的示意图；[0040]图4为本发明实施例中一种图像处理设备的一个实施例的结构示意图；[0041]图5为本发明实施例中一种图像处理设备的另一个实施例的结构示意图。【具体实施方式】[0042]本发明实施例提供了一种图像处理的方法及设备，用于提高动态范围图像显示的清晰度，更好的显示图像细节，尤其在图像中物体的形状跨度较大时，极大的提高了图像细节的清晰度，避免图像失真。[0043]为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。[0044]本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语"第一"、"第二"、"第三"、"第四"等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语"包括"和"具有"以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。[0045]动态范围是场景中最亮物体与最暗物体之间的亮度比率，也就是图像从"最亮"到"最暗"之间灰度划分的等级数。动态范围越大，所能表示的层次越丰富，所包含的色彩空间越广。当一个场景的动态范围低于输出设备的动态范围时，称为低动态范围；当一个场景的动态范围超出输出设备时，称为高动态范围。[0046]亮度是场景辐射亮度的物理测量，图像传感器的动态范围一般比较小，但真实场景中亮度的动态变化范围非常广，夜晚星光照射下场景的平均亮度大约为〇.〇〇〇lcd/m2,而白天阳光照射下场景的亮度达到了l〇〇〇〇〇Cd/m2,这两种场景下，亮度跨越了9个数量级。人类视觉系统仅能同时感知5个数量级，因此，使用传统的相机去拍摄高动态范围场景，得到的图像将很难满足人类视觉系统的要求，可能图像的明亮部分曝光过度丢失太多细节，或者阴暗部分曝光不足而无法分辨。因此，本发明实施例中，获取高动态范围图像后，根据该高动态范围图像得到该高动态范围图像的亮度图像，该亮度图像的亮度范围可以在人类视觉系统感知的亮度范围。[0047]本发明实施例中，得到高动态范围图像的亮度图像后，检测并提取该亮度图像的局部特征区域，该局部特征区域为各向异性特征区域，通过拟合和仿射变换转化为各向同性区域，可以使得即是拍摄视角发生变化，例如，图像中的特征区域形状发生变化，但仍可以保留原始图像的细节。然后，对该各向同性区域进行局部遮光和曝光处理，得到低动态范围的第一图像。将该第一图像进行分解，得到基础层图像和细节层图像，对基础层图像和细节层图像进行分别处理，对该基础层图像进行压缩处理，得到压缩后的基础层图像。然后，将压缩后的基础层图像和细节层进行合成，得到第二图像。由于只压缩了基础层图像，细节层图像被很好的保留，因此，有针对性的丰富保留了图像的细节。将第二图像进行色度处理和伽玛校正，得到最终的输出图像。[0048]为了便于理解，下面对本发明通过具体的实施例进行具体描述，请参阅图1所示，本发明实施例提供的一种图像处理的方法的一个实施例包括：[0049]步骤101、获取高动态范围图像，根据高动态范围图像得到高动态图像的亮度图像。[0050]获取高动态范围图像的具体方法可以为:采用图像传感器直接拍摄和软件方法合成。例如，通过对数码相机设定不同的曝光参数来拍摄同一个场景，获取不同曝光下的普通图像。这些图像通过软件处理合成一幅能准确记录真实场景信息的高动态范围图像。[0051]根据高动态范围图像通过以下公式得到该高动态图像的亮度图像：[0052]L=0.299XIr+0.587XIg+0.114Xlb[0053]其中，L表示该亮度图像的亮度值，Ir，UPIb分别表示高动态图像I的R、G、B颜色通道。[0054]步骤102、提取亮度图像的各向异性区域。[0055]通过米用区域特征提取(Maximallystableextremalregion，缩写：MSER)算法检测并提取高动态图像的MSER特征区域。请结合图2进行理解，把不规则的MSER特征区域210拟合成规则的椭圆区域220,该规则的椭圆区域220为各向异性区域。[0056]步骤103、通过仿射变换将各向异性区域转换为各向同性区域。[0057]请结合图3进行理解，通过仿射变化将各向异性区域转换为各向同性区域的具体方法可以为:通过二阶矩的矩阵把黑色椭圆区域220仿射变换为黑色圆形区域230。具体仿射变换的过程:首先以椭圆的重心为对称轴，顺时针转动椭圆区域，使长轴方向与原始图像水平方向重合，转动的角度是长半轴的特征向量与图像水平方向的顺时针夹角。接着，沿着图像的水平方向，把旋转后的椭圆区域压缩为圆形区域。[0058]需要说明的是，上述的椭圆区域到圆形区域的变换过程只是各向异性区域转换为各向同性区域的具体方法的举例说明，而并非限制性说明，在实际的操作中，本发明对于此处不限定。例如，该仿射变换也可以作用在一个包含椭圆的矩形图像区域上，并非仅限于椭圆区域。矩形区域的长和款与椭圆的长轴和短轴平行，其长和宽可以设置为长轴和短轴的长度。[0059]步骤104、对各向同性区域进行遮光和曝光处理，得到低动态范围的第一图像。[0060]引入多个圆形高斯滤波器，其中一个高斯滤波器为心，按照高动态范围图像亮度等级将图像分成不同的区域，利用遮光和曝光方法对图像的不同区域分别进行映射。[0061]首先，引入一个圆形高斯滤波器，公式如下：[0062](1)[0063]其中，x，y表示像素点的位置;s表示高斯滤波器的一个尺度;αι表示可调的缩放参数，表示高斯滤波函数，i为正整数。[0064]接着，采用图像卷积函数求取每一个像素在不同高斯滤波尺度下响应值，公式如下：[0065](2)[0066]其中，L(x，y)表示亮度图像，<8>表示卷积。[0067]引入中心环绕函数V(x，y，s)，公式如下：[0068][0069]其中，Vi(x，y，s)和V2(x，y，s)都由上述公式（1)和公式(2)计算所得到，Φ和a都是可调参数。为了选择一个像素点的无明显变化邻域，smax是满足如下公式的最大值：[0070]V(x,y,Smax)|<ε[0071]其中，ε表示一个很小的正值。如果以该像素点为中心，smax为半径的邻域没有产生明显的变化，则认为这个圆形区域内所有像素点的亮度值是相似的。此时y))是该像素点的最大亮度环绕域的平均像素值。为使每一个像素点自适应地寻找合适的Vi(x，y，smax(x，y))，并通过如下公式，有效地实现了遮光和曝光操作，从而输出低动态范围的图像。[0072][0073]其中，Ld(x，y)表示低动态范围的输出的第一图像，L(x，y)表示亮度图像。[0074]步骤105、对第一图像进行处理，得到基础层图像和细节层图像。[0075]对第一图像进行处理，得到基础层图像，然后，通过将第一图像与基础层图像相减得到细节层图像，公式如下：[0076]Detail=Ld-Base[0077]其中，Detail表示细节层图像，Ld表示第一图像，Base表示基础层图像。[0078]步骤106、对基础层图像进行压缩处理，得到压缩后的基础层图像。[0079]对基础层图像进行压缩变换，得到压缩后的基础层图像，对细节层图像的信息予以保留。[0080]步骤107、将压缩后的基础层图像和细节层图像进行合成处理，得到第二图像。[0081]通过线性叠加压缩后的基础层图像和细节层图像，得到第二图像，第二图像为新的压缩映射图像，通过如下公式得到第二图像：[0082]L2=aXBase+βΧDetail[0083]其中，。表示第二图像，Base表示压缩后的基础层图像，Detail表示细节层图像，α和β表示缩放因子，且α的取值范围为(0，1]，β的取值范围为[1，00)。[0084]本发明实施例中，在遮光和曝光方法下所获得的第一图像在获得更丰富的图像细节下，也会带来了噪声、光晕等问题。如果直接过滤噪声、光晕，会模糊了部分细节。本发明实施例中，将第一图像分为基础层和细节层分别处理，保留细节层图像的信息，从而可以有针对性的更丰富的保留细节层图像。[0085]步骤108、对第二图像进行色度处理，得到色度处理后的图像。[0086]RGB(redgreenblue，缩写:RGB)颜色空间是一种颜色标准，通过对红、绿、蓝三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各种各样的颜色，由于自然界中任何一种色光都可以由R、G、B按不同比例相加混合而成。因此，可以通过如下公式对第二图像进行色度处理：[0087][0088]其中，Is表示色度处理后的图像的色度值，Isr，ISi^PIsb分别表示图像Is的R，G，B颜色通道;s表示饱和度系数，取值范围（0，1]，L表示亮度图像的亮度值，U表示第二图像的亮度值。[0089]需要说明的是，本步骤中也可以通过其他的颜色空间对第二图像进行色度处理，其他颜色空间和RGB颜色空间只是同一物理量的不同表示方法，它们之间也可以存在着转换关系。由此，在实际应用中，对于具体使用哪种颜色空间进行处理，本发明不作限定，例如，HSI颜色空间等。[0090]步骤109、对色度处理后的图像进行伽玛校正得到输出图像。[0091]为了使输出的图像的亮度与原始图像(高动态范围图像)的亮度一致，需要对色度处理后的图像进行伽玛校正。[0092]理想显示系统是线性的，即：显示系统输出的光强度应该与输入的信号强度成正比，而实际的显示设备是非线性的，即：输入电压和输出的亮度之间存在一个非线性的关系，这个非线性的关系可以通过如下公式表示：[0093]L'=VY[0094]其中，L'表示显示设备显示的亮度值，V表示输入电压，γ表示伽玛值，伽玛值的大小由显示设备决定，例如，伽玛值可以为2.2。[0095]正式这种非线性使得显示设备的输出图像较原始图像(高动态范围图像)产生了失真，为了输出图像的亮度与原始图像亮度一致，这个非线性关系需要被转换。色度处理后的图像的每个通道按照如下公式处理：[0096]/'=Ilc'·[0097]其中，I表示色度处理后的图像，c表示输入图像(色度处理后的图像）的每个R、G、B通道，Γ表示伽玛校正以后的图像。γ值取决于显示设备。[0098]本发明实施例中，注重图像的整体亮度感，通过仿射变换将高动态范围图像的各向异性区域转换为各同向区域，能够对图像中任意形状的特征进行处理，并将基础层图像和细节层图像进行分别处理，只对基础层图像进行压缩处理，而保留细节层图像的信息，通过对压缩后的基础层图像和细节层图像合成后，输出图像，最后输出的图像，更丰富的保留了图像的细节。[0099]上面对一种图像处理的方法进行了相信描述，下面对该方法应用的设备进行具体描述，请参阅图4所示，本发明提供了一种图像处理设备400的一个实施例包括：[0100]获取模块401，用于获取高动态范围图像，根据所述高动态范围图像得到所述高动态图像的亮度图像。[0101]提取模块402,用于提取所述获取模块401得到的所述亮度图像的各向异性区域。[0102]仿射变换模块403,用于通过仿射变换将所述提取模块402提取的各向异性区域转换为各向同性区域。[0103]遮光和曝光模块404,用于对所述仿射变换模块403转换的所述各向同性区域进行遮光和曝光处理，得到低动态范围的第一图像。[0104]分解模块405,用于对所述遮光和曝光模块404得到的第一图像进行处理，得到基础层图像和细节层图像。[0105]压缩模块406,对所述分解模块405分解得到的基础层图像进行压缩处理，得到压缩后的基础层图像；[0106]合成模块407,用于将所述压缩模块406压缩后的基础层图像和所述分解模块405分解得到的细节层图像进行合成处理，得到第二图像。[0107]色度处理模块408,用于对所述合成模块407合成的所述第二图像进行色度处理，得到色度处理后的图像。[0108]校正模块409,用于对所述色度处理模块408处理后的图像进行伽玛校正得到输出图像。[0109]进一步的，获取模块401用于执行图1对应的实施例中的步骤101，提取模块402用于执行图1对应的实施例中的步骤102，仿射变换模块403用于执行图1对应的实施例中的步骤103,遮光和曝光模块404用于执行图1对应的实施例中的步骤104,分解模块405用于执行图1对应的实施例中的步骤105，压缩模块406用于执行图1对应的实施例中的步骤106，合成模块407用于执行图1对应的实施例中的步骤107，色度处理模块408用于执行图1对应的实施例中的步骤108，校正模块409用于执行图1对应的实施例中的步骤109。[0110]进一步的，图4中的设备是以功能模块的形式来呈现。这里的"模块"可以指特定应用集成电路(application-specificintegratedcircuit，ASIC)，电路，执行一个或多个软件或固件程序的处理器和存储器，集成逻辑电路，和/或其他可以提供上述功能的器件。各模块还可以通过图3的输入/输出设备、处理器和存储器来实现。[0111]请参阅图5所示，本发明实施例中还提供了另一种图像处理设备500。图像管理设备500可以为包括手机、平板电脑、PDA(PersonalDigitalAssistant，个人数字助理）、PC机等具有图像显示功能的设备。以PC机为例进行说明。[0112]图5示出的是与本发明实施例提供的图像处理设备结构的框图。参考图5,包括:存储器520、输入单元530、显示单元540、传感器550、音频电路560、WiFi模块570、处理器580、以及电源590等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构并不构成对该设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。[0113]下面结合图5对手机的各个构成部件进行具体的介绍：[0114]存储器520可用于存储软件程序以及模块，处理器580通过运行存储在存储器520的软件程序以及模块，从而执行该设备的各种功能应用以及数据处理。存储器520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应用程序（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该设备的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器520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。[0115]输入单元530可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与该设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元530可包括触控面板531以及其他输入设备532。触控面板531，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作（比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板531上或在触控面板531附近的操作），并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板531可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器;触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器580,并能接收处理器580发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板531。除了触控面板531，输入单元530还可以包括其他输入设备532。具体地，其他输入设备532可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等）、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。[0116]显示单元540可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及该设备的各种菜单。显示单元540可包括显示面板541，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystalDisplay，IXD)、有机发光二极管（OrganicLight-EmittingDiode，0LED)等形式来配置显示面板541。进一步的，触控面板531可覆盖显示面板541，当触控面板531检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器580以确定触摸事件的类型，随后处理器580根据触摸事件的类型在显示面板541上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触控面板531与显示面板541是作为两个独立的部件来实现该设备的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板531与显示面板541集成而实现该设备的输入和输出功能。[0117]音频电路560、扬声器561，传声器562可提供音频接口。音频电路560可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器561，由扬声器561转换为声音信号输出；另一方面，传声器562将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路560接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器580处理后将音频数据输出至存储器520以便进一步处理。[0118]WiFi属于短距离无线传输技术，该设备通过WiFi模块570可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图5示出了WiFi模块570,但是可以理解的是，其并不属于该设备的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。[0119]处理器580是该设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器520内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器520内的数据，执行该设备的各种功能和处理数据，从而对该设备进行整体监控。可选的，处理器580可包括一个或多个处理单元;优选的，处理器580可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器580中。[0120]该设备还包括给各个部件供电的电源590(比如电池），优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器580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。[0121]尽管未示出，该设备还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。[0122]在本发明实施例中，该图像处理设备所包括的处理器580还可以使图像管理设备执行图1对应的实施中的方法。[0123]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。[0124]在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。[0125]所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。[0126]另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。[0127]所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0128]以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。【主权项】1.一种图像处理的方法，其特征在于，包括：获取高动态范围图像，根据所述高动态范围图像得到所述高动态图像的亮度图像；提取所述亮度图像的各向异性区域；通过仿射变换将所述各向异性区域转换为各向同性区域；对所述各向同性区域进行遮光和曝光处理，得到低动态范围的第一图像；对所述第一图像进行处理，得到基础层图像和细节层图像；对所述基础层图像进行压缩处理，得到压缩后的基础层图像；将压缩后的基础层图像和所述细节层图像进行合成处理，得到第二图像；对所述第二图像进行色度处理，得到色度处理后的图像；对所述色度处理后的图像进行伽玛校正得到输出图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述高动态范围图像得到所述高动态图像的亮度图像，包括：根据所述高动态范围图像通过如下公式得到所述高动态图像的亮度图像：L=O.299XIr+0.587XIg+0.114XIb其中，L表示所述亮度图像的亮度值，Ir，18和Ib分别表示高动态图像I的R、G、B颜色通道。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行色度处理，得到色度处理后的图像，包括：通过以下公式对所述第二图像进行色度处理：其中，Is表示色度处理后的图像的色度值，Isr，Isg和Isb分别表示Is的R，G，B颜色通道;S表示饱和度系数，取值范围为(〇，l]，L为所述亮度图像的亮度值，L1S所述第二图像的亮度值。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述将压缩后的基础层图像和所述细节层图像进行合成处理，得到第二图像，包括：所述将压缩后的基础层图像和所述细节层图像按如下公式进行合成处理：L2=aXBase+PXDetail其中，1^表示第二图像，Base表示压缩后的基础层图像，Detail表示细节层图像，α和β表示缩放因子，且α的取值范围为(0，1]，邱勺取值范围为[1，0)。5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述色度处理后的图像进行伽玛校正得到输出图像，包括：通过如下公式对所述色度处理后的图像进行伽玛校正：rfrl/r其中，C表示色度处理后的图像的每个R、G、B通道，Γ表示伽玛校正以后的图像，I表示色度处理后的图像，γ值取决于显示输出图像的显示设备。6.-种图像处理的设备，其特征在于，包括：获取模块，用于获取高动态范围图像，根据所述高动态范围图像得到所述高动态图像的壳度图像；提取模块，用于提取所述获取模块得到的所述亮度图像的各向异性区域；仿射变换模块，用于通过仿射变换将所述提取模块提取的所述各向异性区域转换为各向同性区域；遮光和曝光模块，用于对所述仿射变换模块得到的所述各向同性区域进行遮光和曝光处理，得到低动态范围的第一图像；分解模块，用于对所述遮光和曝光模块得到的所述第一图像进行处理，得到基础层图像和细节层图像；压缩模块，对所述分解模块分解得到的基础层图像进行压缩处理，得到压缩后的基础层图像；合成模块，用于将所述压缩模块压缩后的基础层图像和所述分解模块分解得到的细节层图像进行合成处理，得到第二图像；色度处理模块，用于对所述合成模块合成的所述第二图像进行色度处理，得到色度处理后的图像；校正模块，用于对所述色度处理模块处理后的图像进行伽玛校正得到输出图像。7.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述获取模块，还用于根据所述高动态范围图像通过如下公式得到所述高动态图像的亮度图像：L=O.299XIr+0.587XIg+0.114XIb其中，L表示所述亮度图像的亮度值，Ir，18和Ib分别表示高动态图像I的R、G、B颜色通道。8.根据权利要求6所述的设备，其特征在于，所述色度处理模块，还用于通过以下公式对所述第二图像进行色度处理：其中，Is表示色度处理后的图像的色度值，Isr，Isg和Isb分别表示Is的R，G，B颜色通道;S表示饱和度系数，取值范围（〇，l]，L为所述亮度图像的亮度值，L1为所述第二图像的亮度值。9.根据权利要求6至8任一项所述的设备，其特征在于，所述合成模块，还用于将压缩后的基础层图像和所述细节层图像按如下公式进行合成处理：L2=aXBase+PXDetail其中，L2表示所述第二图像，Base表示压缩后的基础层图像，DetaiI表示细节层图像，a和β表示缩放因子，且a的取值范围为(0，1]，β的取值范围为[1，〇〇)。10.根据权利要求6至8任一项所述的设备，其特征在于，所述校正模块，还用于通过如下公式对所述色度处理后的图像进行伽玛校正：其中，I表示色度处理后的图像，c表示第二图像的每个R、G、B通道，Γ表示伽玛校正以后的图像，γ值取决于输出图像的显示设备。11.一种图像处理设备，其特征在于，包括：输出/输入设备，处理器、存储器和总线；所述输出/输入设备，处理器和存储器通过所述总线连接；所述输出/输入设备，用于输出和输入信息；所述存储器，用于存储程序指令；所述处理器执行所述程序指令，用于使所述图像处理设备执行如权利要求1至5任一项所述的方法。【文档编号】H04N9/64GK105933616SQ201610316443【公开日】2016年9月7日【申请日】2016年5月12日【发明人】陈乔松,刘苑文,刘小伟,李俊霖【申请人】重庆邮电大学,华为技术有限公司