一种图像处理方法及电子设备的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种图像处理方法及电子设备，所述方法包括：通过一电子设备中的图像采集单元采集获得包含第一面部对象的第一图像；获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比；根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数；根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像；将所述第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获得第二图像。
【专利说明】
_种图像处理方法及电子设备
技术领域
[0001 ] 本发明涉及电子技术领域，特别涉及一种图像处理方法及电子设备。
【背景技术】
[0002] 随着网络带宽的快速提升以及硬件设备的发展和普及，基于互联网和移动互联网 端，通过手机及其他通信设备实现实时传送人的语音、图像及视频等已成为的一种主流的 通信方式。
[0003] 现有技术中，当用户使用手机进行视频通话时，为了实现对用户的美化功能，通常 采用在手机前端设置超级摄像头，利用手机的CPU对图像进行处理，实现相机的美颜功能； 或者在相机预览中利用人脸检测，以CPU为运算单元对人脸区域进行实时滤波处理，进而 实现实时美颜效果。
[0004] 本申请发明人在发明本申请实施例中技术方案的过程中，发现上述现有技术至少 存在如下技术问题：
[0005] 由于现有技术中电子设备主要采用以CPU为主要运算单元实现实时美颜的功能， 当进行视频通话过程中，由于视频图像的数据量较大，这样，导致电子设备在进行美颜处理 时需要占用大量的CPU资源，可见，现有技术中的电子设备存在CPU占用资源大的技术问 题。
[0006] 由于现有技术中电子设备的GPU并行处理单元数量少，且电子设备中GPU的滤波 核小，这样，当采用GPU进行视频图像处理时，性能较差，难以实现实时美颜功能，可见，现 有技术中的电子设备存在GPU实时图像处理的性能差的技术问题。
[0007] 进一步，由于现有技术中的电子设备存在CPU占用资源大及GPU实时图像处理性 能差的技术问题，所以，现有技术中的电子设备存在用户体验差的问题。
【发明内容】
[0008] 本申请实施例提供一种图像处理方法及电子设备，用于解决现有技术中的电子设 备存在CPU占用资源大的技术问题，实现采用GPU进行实时图像处理，不占用CPU资源的技 术效果。
[0009] 本申请实施例一方面提供一种图像处理方法，包括：
[0010] 通过一电子设备中的图像采集单元采集获得包含第一面部对象的第一图像；
[0011] 获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比；
[0012] 根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数；
[0013] 根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤 波，获得第一滤波图像；
[0014] 将所述第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上 进行一维滤波，获得第二图像。
[0015] 可选的，所述获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比，具体包 括：
[0016] 确定所述第一面部对象的第一面部对象图像在所述第一图像中的第一区域；
[0017] 获得与所述第一区域对应的第一外接矩形；
[0018] 获得与所述第一图像的第一图像区域对应的第二矩形；
[0019] 根据所述第一外接矩形内的所有像素点的第一数量与所述第二矩形内的所有像 素点的第二数量，获得所述第一区域在所述第一图像的第一图像区域中的第一像素占比。
[0020] 可选的，所述根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数，具体包括：
[0021] 获取第一最大采样数及K组取样间隔数组；
[0022] 根据所述第一最大采样数及所述第一像素占比，确定第一滤波核值，及根据所述K 组取样间隔数组及所述第一像素占比，确定第一滤波取样间隔值；
[0023] 获得包含所述第一滤波核值及所述第一滤波取样间隔值的第一滤波参数。
[0024] 可选的，所述根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图 像进行一维滤波，获得第一滤波图像，具体包括：
[0025] 以所述第一滤波取样间隔值为取样单位，在图像坐标系的第一方向上对所述第一 外接矩形内的N个像素进行一维双边滤波，获得所述N个像素的N个第一双边滤波值，其 中，N与所述第一滤波核值相等；
[0026] 计算所述N个第一双边滤波值之和，获得第一计算结果；
[0027] 基于所述第一计算结果，获得第一滤波图像。
[0028] 可选的，所述将所述第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的 第二方向上进行一维滤波，获得第二图像，具体包括：
[0029] 以所述第一滤波取样间隔值为取样单元，在图像坐标系的与所述第一方向正交的 第二方向上对所述第一滤波图像中的Μ个像素进行一维双边滤波，获得所述Μ个像素的Μ 个第二双边滤波值，其中，Μ与所述第一滤波核值相等；
[0030] 计算所述Μ个第二双边滤波值之和，获得第二计算结果；
[0031] 基于所述第二计算结果，获得第二图像。
[0032] 本申请实施例另一方面提供一种电子设备，包括：
[0033] 壳体；
[0034] 图像采集单元，设置在所述壳体内；
[0035] 处理器，设置在所述壳体内，用于通过所述图像采集单元采集获得包含第一面部 对象的第一图像，获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比，根据所述第 一像素占比，确定第一滤波参数；以及用于根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方 向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像，将所述第一滤波图像在所述图像 坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获得第二图像。
[0036] 可选的，所述处理器具体用于：
[0037] 确定所述第一面部对象的第一面部对象图像在所述第一图像中的第一区域；
[0038] 获得与所述第一区域对应的第一外接矩形；
[0039] 获得与所述第一图像的第一图像区域对应的第二矩形；
[0040] 根据所述第一外接矩形内的所有像素点的第一数量与所述第二矩形内的所有像 素点的第二数量，获得所述第一区域在所述第一图像的第一图像区域中的第一像素占比。
[0041] 可选的，所述处理器具体用于：
[0042] 获取第一最大采样数及K组取样间隔数组；
[0043] 根据所述第一最大采样数及所述第一像素占比，确定第一滤波核值，及根据所述K 组取样间隔数组及所述第一像素占比，确定第一滤波取样间隔值；
[0044] 获得包含所述第一滤波核值及所述第一滤波取样间隔值的第一滤波参数。
[0045] 可选的，所述处理器具体用于：
[0046] 以所述第一滤波取样间隔值为取样单位，在图像坐标系的第一方向上对所述第一 外接矩形内的N个像素进行一维双边滤波，获得所述N个像素的N个第一双边滤波值，其 中，N与所述第一滤波核值相等；
[0047] 计算所述N个第一双边滤波值之和，获得第一计算结果；
[0048] 基于所述第一计算结果，获得第一滤波图像。
[0049] 可选的，所述处理器具体用于：
[0050] 以所述第一滤波取样间隔值为取样单元，在图像坐标系的与所述第一方向正交的 第二方向上对所述第一滤波图像中的Μ个像素进行一维双边滤波，获得所述Μ个像素的Μ 个第二双边滤波值，其中，Μ与所述第一滤波核值相等；
[0051 ] 计算所述Μ个第二双边滤波值之和，获得第二计算结果；
[0052] 基于所述第二计算结果，获得第二图像。
[0053] 本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种技术效 果：
[0054] -、由于本申请实施例中的技术方案，采用获得所述第一面部对象在所述第一图 像中的第一像素占比，根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数，根据所述第一滤波参 数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像，将所述 第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获 得第二图像的技术手段，这样，通过将二维滤波核拆分成一维滤波核，利用GPU分别从两个 正交方向进行一维滤波，极大的减少取样次数，从而突破GPU对于滤波核大小的性能瓶颈， 所以，有效解决了现有技术中的电子设备存在CPU占用资源大的技术问题，实现采用GPU进 行实时图像处理，不占用CPU资源的技术效果。
[0055] 二、由于本申请实施例中的技术方案，采用获得所述第一面部对象在所述第一图 像中的第一像素占比，根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数的技术手段，这样，电子 设备可以根据像素占比动态调整滤波参数，当像素占较大时，选取相对较大的滤波核进行 滤波处理；当像素占比较小时，选取较小的滤波核进行滤波处理，即保证了滤波效果也在整 体上减小了 GPU的运算量，提高GPU处理速度，所以，有效解决了现有技术中的电子设备存 在GPU实时图像处理的性能差的技术问题，实现了提供GPU实时图像处理性能的技术效果。
[0056] 三、由于本申请实施例中的技术方案，采用获得所述第一面部对象在所述第一图 像中的第一像素占比，根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数的技术手段，这样，当所 述第一面部对象的像素占比较大时，第一滤波参数也随之增大，从而能去除所述第一面部 对象中较大的斑点，加强美化效果，所以，进一步实现了提高GPU处理性能的技术效果。
【附图说明】
[0057] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术方案中的技术方案，下面对实施例描 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发明的一 些实施例。
[0058] 图1为本申请实施例一提供的一种图像处理方法的流程图；
[0059] 图2为本申请实施例一中提供的一种图像处理方法中步骤S102的具体实现方式 流程图；
[0060] 图3为本申请实施例一中提供的一种图像处理方法中步骤S102中第一外接矩形 的不意图；
[0061] 图4为本申请实施例一中提供的一种图像处理方法中步骤S102中第一像素占比 的不意图；
[0062] 图5为本申请实施例一中提供的一种图像处理方法中步骤S103的具体实现方 式；
[0063] 图6为本申请实施例一中提供的一种图像处理方法中步骤S104的具体实现方 式；
[0064] 图7为本申请实施例一中提供的一种图像处理方法中步骤S105的具体实现方 式；
[0065] 图8为本申请实施例二中提供的一种电子设备结构示意图。
【具体实施方式】
[0066] 本申请实施例提供一种图像处理方法及电子设备，用于解决现有技术中的电子设 备存在CPU占用资源大的技术问题，实现采用GPU进行实时图像处理，不占用CPU资源的技 术效果。
[0067] 本申请实施例中的技术方案为解决上述的技术问题，总体思路如下：
[0068] 通过一电子设备中的图像采集单元采集获得包含第一面部对象的第一图像；
[0069] 获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比；
[0070] 根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数；
[0071] 根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤 波，获得第一滤波图像；
[0072] 将所述第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上 进行一维滤波，获得第二图像。
[0073] 在上述技术方案中，由于采用获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像 素占比，根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数，根据所述第一滤波参数，在图像坐标 系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像，将所述第一滤波图像 在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获得第二图像的 技术手段，这样，通过将二维滤波核拆分成一维滤波核，利用GPU分别从两个正交方向进行 一维滤波，极大的减少取样次数，从而突破GPU对于滤波核大小的性能瓶颈，所以，有效解 决了现有技术中的电子设备存在CPU占用资源大的技术问题，实现采用GPU进行实时图像 处理，不占用CPU资源的技术效果。
[0074] 为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本发明技术方案 做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本发明技术方案的详 细的说明，而不是对本发明技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例 中的技术特征可以相互组合。
[0075] 实施例一
[0076] 请参考图1，本申请实施例一提供一种图像处理方法，所述方法包括：
[0077] S101 :通过一电子设备中的图像采集单元采集获得包含第一面部对象的第一图 像；
[0078] S102 :获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比；
[0079] S103 :根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数；
[0080] S104:根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行 一维滤波，获得第一滤波图像；
[0081] S105 :将所述第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方 向上进行一维滤波，获得第二图像。
[0082] 在具体实施过程中，所述电子设备具体可以是平板电脑、智能手机等，也可以是其 他具有GPU处理单元或其他平行处理单元的电子设备，且所述电子设备具有能利用平行处 理硬件的开发架构，如opengl es、open cl、renderscript、CUDA等，在此，就不--举例了。 在本申请实施例中，将以所述电子设备为智能手机，运算单元为GPU为例，来对本申请实施 例中的方法的实现过程进行详细描述。
[0083] 采用本申请中的技术方案进行图像处理时，首先执行步骤S101，即：通过一电子 设备中的图像采集单元采集获得包含第一面部对象的第一图像。
[0084] 在具体实施过程中，以所述电子设备为智能手机为例，当用户在使用智能手机进 行视频通话时，可以通过智能手机的前置摄像头采集到包含有用户人脸的图像，当然，也可 以是包含多个用户人脸的图像或者包含动物面部的图像，在本申请实施例中，以采集到包 含有一个用户人脸的图像为例，来对本申请实施例中的方法的实现过程进行详细描述。
[0085] 在执行完成步骤S101之后，本申请实施例中的方法便执行步骤S102, 即：获得所 述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比。
[0086] 在本申请实施例中，请参考图2,步骤S102的具体实现方式为：
[0087] S1021 :确定所述第一面部对象的第一面部对象图像在所述第一图像中的第一区 域；
[0088] S1022 :获得与所述第一区域对应的第一外接矩形；
[0089] S1023 :获得与所述第一图像的第一图像区域对应的第二矩形；
[0090] S1024:根据所述第一外接矩形内的所有像素点的第一数量与所述第二矩形内的 所有像素点的第二数量，获得所述第一区域在所述第一图像的第一图像区域中的第一像素 占比。
[0091] 继续以所述电子设备为智能手机为例，当智能手机采集到包含有一个用户人脸的 图像后，摄像头将所述图像发送给智能手机的GPU处理单元，GPU处理单元确定出用户人脸 在所述图像中的第一区域，获得包含所述第一区域在内的最小的矩形作为第一区域的第一 外接矩形，如图3所示，然后获取由摄像头发送来的所述图像的图像区域对应的第二矩形， 即整个图像对应的矩形，由此，获得用户人脸对应的第一外接矩形及整个图像对应的第二 矩形。当然，在具体实施过程中，也可以先获得第二矩形，然后获得第一外接矩形，或者同时 获得第二矩形和第一外接矩形，在本申请实施例中不作具体限制。
[0092] 在获得用户人脸对应的第一外接矩形及整个图像对应的第二矩形后，智能手机的 GPU处理单元还需获得整个图像中的所有像素点的个数和，并确定出位于第一外接矩形中 像素点的第一个数和，获得第一个数和与所有像素点的个数和的比值，该比值即为用户人 脸区域在整个图像区域中的第一像素占比。如图4所示，由图4中可以看出整个图形的像 素点有12*10 = 120个，第一外接矩形中包含的像素点有6*5 = 30个，即获得第一像素占 比为：30/120 = 1/4。
[0093] 在执行完成步骤S102之后，本申请实施例中的方法便执行步骤S103, 即：根据所 述第一像素占比，确定第一滤波参数。
[0094] 在本申请实施例中，请参考图5,步骤S103的具体实现方式为：
[0095] S1031 :获取第一最大采样数及K组取样间隔数组；
[0096] S1032 :根据所述第一最大采样数及所述第一像素占比，确定第一滤波核值，及根 据所述K组取样间隔数组及所述第一像素占比，确定第一滤波取样间隔值；
[0097] S1033:获得包含所述第一滤波核值及所述第一滤波取样间隔值的第一滤波参数。
[0098] 继续以所述电子设备为智能手机为例，由于每个智能手机的GPU处理单元的滤波 性能不同，对于每个智能手机都对应一个最大采样数的数值n，如15*15、5*5等，智能手机 在进行滤波处理之前会根据最大采样数η预生成K组取样间隔组存放在取样间隔数组列表 中，以Κ为4、η为5*5为例，即取样间隔数组列表中有4组取样间隔数组，如表1所示。
[0099] 表 1
[0100]
[0101] 当智能手机的GPU处理单元从智能手机中获得最大采样数η及如表1中所述的Κ 组取样间隔数组后，便结合在步骤S102中获得的第一像素占比来确定GPU处理单元进行滤 波处理的滤波参数。由于滤波核的大小是智能手机的性能瓶颈，取样间隔决定了 GPU处理 单元在进行滤波时的运算量，因此，在本申请实施例中，主要针对滤波核值和取样间隔值的 确定过程进行描述。
[0102] 通过完成步骤S102之后，获得第一像素占比为1/4,以最大米样数η为5*5为例， GPU处理单元的滤波核值的计算过程为：[最大采样数*第一像素占比]([.]具体为取整 运算），实现了根据人脸大小调整滤波核大小，即滤波核值=[n*l/4] = [25*1/4] =6; 取样间隔值从取样间隔数组列表中选择，其计算过程为：取样间隔数组列表[K*第一像素 占比]，实现了根据人脸大小动态调整取样间隔，以K为4为例，即取样间隔=取样间隔数 组[4*1/4]=取样间隔数组[1] = [0，1，2,…，25]，在滤波核值为6时，取样数组具体为 [1，2, 3, 4, 5, 6]，从而确定了 GPU处理单元的滤波参数。
[0103] 在执行完成步骤S103之后，本申请实施例中的方法便执行步骤S104, 即：根据所 述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤 波图像。
[0104] 在本申请实施例中，请参考图6,步骤S104的具体实现方式为：
[0105] S1041 :以所述第一滤波取样间隔值为取样单位，在图像坐标系的第一方向上对所 述第一外接矩形内的N个像素进行一维双边滤波，获得所述N个像素的N个第一双边滤波 值，其中，N与所述第一滤波核值相等；
[0106] S1042 :计算所述N个第一双边滤波值之和，获得第一计算结果；
[0107] S1043 :基于所述第一计算结果，获得第一滤波图像。
[0108] 在本申请实施例中，GPU处理单元主要采用标准高斯核函数进行双边滤波处理，当 然，本领域技术人员也可以根据实际使用需要，选取更合适的核函数来进行滤波处理，在本 申请实施例中不作限制。
[0109] 在进行高斯双边滤波之前，GPU处理单元会预生成一个normalize factor参数控 制滤波模糊程度，在本申请实施例中，采用平均权重作为高斯核函数的权重值，其中，平均 权重=?Λη+Ι)。沿用上述例子，在获得滤波核值为6,取样数组=[0，1，2,3,4,5,6]之后， 利用取样数组，在X轴方向上对位于第一外接矩形内的像素点进行一维的双边滤波处理， 此时，对第一外接矩形内的像素点取样数组为（χ+取样数组[i]，y)，获得6个取样像素点 的6个高斯双边滤波核值，并计算这6个高斯双边滤波值之和，根据高斯双边滤波值之和及 平均权重渲染出经过X轴一维高斯双边滤波处理后的第一滤波图像。
[0110] 在执行完成步骤S104之后，本申请实施例中的方法便执行步骤S105, 即：将所述 第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获 得第二图像。
[0111] 在本申请实施例中，请参考图7,步骤S105的具体实现方式为：
[0112] S1051 :以所述第一滤波取样间隔值为取样单元，在图像坐标系的与所述第一方向 正交的第二方向上对所述第一滤波图像中的Μ个像素进行一维双边滤波，获得所述Μ个像 素的Μ个第二双边滤波值，其中，Μ与所述第一滤波核值相等；
[0113] S1052 :计算所述Μ个第二双边滤波值之和，获得第二计算结果；
[0114] S1053 :基于所述第二计算结果，获得第二图像。
[0115] 沿用上述例子，当智能手机的GPU处理单元对位于第一外接矩形的像素点在X轴 方向上进行了高斯双边滤波，获得第一滤波图像之后，针对第一滤波图像中所有的像素点， 在y轴上进行第二次高斯双边滤波，沿用步骤S104中的normalize factor参数控制滤波模 糊程度及采用平均权重作为高斯核函数的权重值，其中，平均权重=?Λη+l)，滤波核值仍 为6,取样数组=[0, 1，2, 3, 4, 5, 6]，在y轴方向上对位于第一滤波图像中的所有像素点进 行一维双边滤波处理，此时，对第一滤波图像内的像素点取样数组为（x，y+取样数组[i])， 获得6个取样像素点的6个高斯双边滤波核值，并计算这6个高斯双边滤波值之和，根据高 斯双边滤波值之和及平均权重渲染出经过y轴一维高斯双边滤波处理后的第二图像。
[0116] 此时，将第二图像输出在智能手机的显示单元上，用户便获得了经过双边滤波处 理之后的图像。
[0117] 在电子设备的图像采集单元采集获得包含多个用户人脸的第一图像时，分别获取 每个用户人脸与第一图像的像素占比，然后求取像素占比的平均值，根据像素占比的平均 值，采用同样的方法，对第一图像进行双边滤波处理，将经过滤波处理后的第二图像显示在 智能手机的显示单元上。
[0118] 实施例二
[0119] 基于与本申请实施例一中图像处理方法同样的发明构思，本申请实施例二提供一 种电子设备，请参考图8,包括：
[0120] 壳体 101 ;
[0121] 图像采集单元102,设置在壳体101内；
[0122] 处理器103,设置在壳体101内，用于通过图像采集单元102采集获得包含第一面 部对象的第一图像，获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比，根据所述 第一像素占比，确定第一滤波参数；以及用于根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一 方向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像，将所述第一滤波图像在所述图 像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获得第二图像。
[0123] 在本申请实施例二中，处理器103具体用于：
[0124] 确定所述第一面部对象的第一面部对象图像在所述第一图像中的第一区域；
[0125] 获得与所述第一区域对应的第一外接矩形；
[0126] 获得与所述第一图像的第一图像区域对应的第二矩形；
[0127] 根据所述第一外接矩形内的所有像素点的第一数量与所述第二矩形内的所有像 素点的第二数量，获得所述第一区域在所述第一图像的第一图像区域中的第一像素占比。
[0128] 在本申请实施例二中，处理器103具体还用于：
[0129] 获取第一最大采样数及K组取样间隔数组；
[0130] 根据所述第一最大采样数及所述第一像素占比，确定第一滤波核值，及根据所述K 组取样间隔数组及所述第一像素占比，确定第一滤波取样间隔值；
[0131] 获得包含所述第一滤波核值及所述第一滤波取样间隔值的第一滤波参数。
[0132] 在本申请实施例二中，处理器103具体还用于：
[0133] 以所述第一滤波取样间隔值为取样单位，在图像坐标系的第一方向上对所述第一 外接矩形内的N个像素进行一维双边滤波，获得所述N个像素的N个第一双边滤波值，其 中，N与所述第一滤波核值相等；
[0134] 计算所述N个第一双边滤波值之和，获得第一计算结果；
[0135] 基于所述第一计算结果，获得第一滤波图像。
[0136] 在本申请实施例二中，处理器103具体还用于：
[0137] 以所述第一滤波取样间隔值为取样单元，在图像坐标系的与所述第一方向正交的 第二方向上对所述第一滤波图像中的Μ个像素进行一维双边滤波，获得所述Μ个像素的Μ 个第二双边滤波值，其中，Μ与所述第一滤波核值相等；
[0138] 计算所述Μ个第二双边滤波值之和，获得第二计算结果；
[0139] 基于所述第二计算结果，获得第二图像。
[0140] 通过本申请实施例中的一个或多个技术方案，可以实现如下一个或多个技术效 果：
[0141] -、由于本申请实施例中的技术方案，采用获得所述第一面部对象在所述第一图 像中的第一像素占比，根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数，根据所述第一滤波参 数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像，将所述 第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获 得第二图像的技术手段，这样，通过将二维滤波核拆分成一维滤波核，利用GPU分别从两个 正交方向进行一维滤波，极大的减少取样次数，从而突破GPU对于滤波核大小的性能瓶颈， 所以，有效解决了现有技术中的电子设备存在CPU占用资源大的技术问题，实现采用GPU进 行实时图像处理，不占用CPU资源的技术效果。
[0142] 二、由于本申请实施例中的技术方案，采用获得所述第一面部对象在所述第一图 像中的第一像素占比，根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数的技术手段，这样，电子 设备可以根据像素占比动态调整滤波参数，当像素占较大时，选取相对较大的滤波核进行 滤波处理；当像素占比较小时，选取较小的滤波核进行滤波处理，即保证了滤波效果也在整 体上减小了 GPU的运算量，提高GPU处理速度，所以，有效解决了现有技术中的电子设备存 在GPU实时图像处理的性能差的技术问题，实现了提供GPU实时图像处理性能的技术效果。
[0143] 三、由于本申请实施例中的技术方案，采用获得所述第一面部对象在所述第一图 像中的第一像素占比，根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数的技术手段，这样，当所 述第一面部对象的像素占比较大时，第一滤波参数也随之增大，从而能去除所述第一面部 对象中较大的斑点，加强美化效果，所以，进一步实现了提高GPU处理性能的技术效果。
[0144] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序 产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实 施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机 可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产 品的形式。
[0145] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程 图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一 流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算 机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理 器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生 用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能 的装置。
[0146] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特 定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指 令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或 多个方框中指定的功能。
[0147] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计 算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或 其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图 一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0148] 具体来讲，本申请实施例中的图像方法对应的计算机程序指令可以被存储在光 盘，硬盘，U盘等存储介质上，当存储介质中的与图像处理方法对应的计算机程序指令被一 电子设备读取或被执行时，包括如下步骤：
[0149] 通过一电子设备中的图像采集单元采集获得包含第一面部对象的第一图像；
[0150] 获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比；
[0151] 根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数；
[0152] 根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤 波，获得第一滤波图像；
[0153] 将所述第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上 进行一维滤波，获得第二图像。
[0154] 可选地，所述存储介质中存储的与步骤：所述获得所述第一面部对象在所述第一 图像中的第一像素占比对应的计算机程序指令在被执行时，具体包括：
[0155] 确定所述第一面部对象的第一面部对象图像在所述第一图像中的第一区域；
[0156] 获得与所述第一区域对应的第一外接矩形；
[0157] 获得与所述第一图像的第一图像区域对应的第二矩形；
[0158] 根据所述第一外接矩形内的所有像素点的第一数量与所述第二矩形内的所有像 素点的第二数量，获得所述第一区域在所述第一图像的第一图像区域中的第一像素占比。
[0159] 可选地，所述存储介质中存储的与步骤：所述根据所述第一像素占比，确定第一滤 波参数对应的计算机程序指令在被执行时，具体包括：
[0160] 获取第一最大采样数及K组取样间隔数组；
[0161] 根据所述第一最大采样数及所述第一像素占比，确定第一滤波核值，及根据所述K 组取样间隔数组及所述第一像素占比，确定第一滤波取样间隔值；
[0162] 获得包含所述第一滤波核值及所述第一滤波取样间隔值的第一滤波参数。
[0163] 可选地，所述存储介质中存储的与步骤：所述根据所述第一滤波参数，在图像坐标 系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像对应的计算机程序指令 在被执行时，具体包括：
[0164] 以所述第一滤波取样间隔值为取样单位，在图像坐标系的第一方向上对所述第一 外接矩形内的N个像素进行一维双边滤波，获得所述N个像素的N个第一双边滤波值，其 中，N与所述第一滤波核值相等；
[0165] 计算所述N个第一双边滤波值之和，获得第一计算结果；
[0166] 基于所述第一计算结果，获得第一滤波图像。
[0167] 可选地，所述存储介质中存储的与步骤：所述将所述第一滤波图像在所述图像坐 标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获得第二图像对应的计算机程 序指令在被执行时，具体包括：
[0168] 以所述第一滤波取样间隔值为取样单元，在图像坐标系的与所述第一方向正交的 第二方向上对所述第一滤波图像中的Μ个像素进行一维双边滤波，获得所述Μ个像素的Μ 个第二双边滤波值，其中，Μ与所述第一滤波核值相等；
[0169] 计算所述Μ个第二双边滤波值之和，获得第二计算结果；
[0170] 基于所述第二计算结果，获得第二图像。
[0171] 尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造 性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优 选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0172] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精 神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围 之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
【主权项】
1. 一种图像处理方法，所述方法包括： 通过一电子设备中的图像采集单元采集获得包含第一面部对象的第一图像； 获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比； 根据所述第一像素占比，确定第一滤波参数； 根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上对所述第一图像进行一维滤波， 获得第一滤波图像； 将所述第一滤波图像在所述图像坐标系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行 一维滤波，获得第二图像。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述第一面部对象在所述第一图 像中的第一像素占比，具体包括： 确定所述第一面部对象的第一面部对象图像在所述第一图像中的第一区域； 获得与所述第一区域对应的第一外接矩形； 获得与所述第一图像的第一图像区域对应的第二矩形； 根据所述第一外接矩形内的所有像素点的第一数量与所述第二矩形内的所有像素点 的第二数量，获得所述第一区域在所述第一图像的第一图像区域中的第一像素占比。3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一像素占比，确定第一滤波 参数，具体包括： 获取第一最大采样数及K组取样间隔数组； 根据所述第一最大采样数及所述第一像素占比，确定第一滤波核值，及根据所述K组 取样间隔数组及所述第一像素占比，确定第一滤波取样间隔值； 获得包含所述第一滤波核值及所述第一滤波取样间隔值的第一滤波参数。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一滤波参数，在图像坐标系 的第一方向上对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像，具体包括： 以所述第一滤波取样间隔值为取样单位，在图像坐标系的第一方向上对所述第一外接 矩形内的N个像素进行一维双边滤波，获得所述N个像素的N个第一双边滤波值，其中，N与 所述第一滤波核值相等； 计算所述N个第一双边滤波值之和，获得第一计算结果； 基于所述第一计算结果，获得第一滤波图像。5. 如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述第一滤波图像在所述图像坐标 系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获得第二图像，具体包括： 以所述第一滤波取样间隔值为取样单元，在图像坐标系的与所述第一方向正交的第二 方向上对所述第一滤波图像中的Μ个像素进行一维双边滤波，获得所述Μ个像素的Μ个第 二双边滤波值，其中，Μ与所述第一滤波核值相等； 计算所述Μ个第二双边滤波值之和，获得第二计算结果； 基于所述第二计算结果，获得第二图像。6. -种电子设备，包括： 壳体； 图像采集单元，设置在所述壳体内； 处理器，设置在所述壳体内，用于通过所述图像采集单元采集获得包含第一面部对象 的第一图像，获得所述第一面部对象在所述第一图像中的第一像素占比，根据所述第一像 素占比，确定第一滤波参数；以及用于根据所述第一滤波参数，在图像坐标系的第一方向上 对所述第一图像进行一维滤波，获得第一滤波图像，将所述第一滤波图像在所述图像坐标 系中的与所述第一方向正交的第二方向上进行一维滤波，获得第二图像。7. 如权利要求6所述的电子设备，其特征在于，所述处理器具体用于： 确定所述第一面部对象的第一面部对象图像在所述第一图像中的第一区域； 获得与所述第一区域对应的第一外接矩形； 获得与所述第一图像的第一图像区域对应的第二矩形； 根据所述第一外接矩形内的所有像素点的第一数量与所述第二矩形内的所有像素点 的第二数量，获得所述第一区域在所述第一图像的第一图像区域中的第一像素占比。8. 如权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述处理器具体用于： 获取第一最大采样数及K组取样间隔数组； 根据所述第一最大采样数及所述第一像素占比，确定第一滤波核值，及根据所述K组 取样间隔数组及所述第一像素占比，确定第一滤波取样间隔值； 获得包含所述第一滤波核值及所述第一滤波取样间隔值的第一滤波参数。9. 如权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述处理器具体用于： 以所述第一滤波取样间隔值为取样单位，在图像坐标系的第一方向上对所述第一外接 矩形内的N个像素进行一维双边滤波，获得所述N个像素的N个第一双边滤波值，其中，N与 所述第一滤波核值相等； 计算所述N个第一双边滤波值之和，获得第一计算结果； 基于所述第一计算结果，获得第一滤波图像。10. 如权利要求9所述的电子设备，其特征在于，所述处理器具体用于： 以所述第一滤波取样间隔值为取样单元，在图像坐标系的与所述第一方向正交的第二 方向上对所述第一滤波图像中的Μ个像素进行一维双边滤波，获得所述Μ个像素的Μ个第 二双边滤波值，其中，Μ与所述第一滤波核值相等； 计算所述Μ个第二双边滤波值之和，获得第二计算结果； 基于所述第二计算结果，获得第二图像。
【文档编号】H04N7/14GK105991959SQ201510098509
【公开日】2016年10月5日
【申请日】2015年3月5日
【发明人】陈至钊, 薛俊锋
【申请人】联想(北京)有限公司