图像处理方法、装置和电子设备与流程

1.本技术属于图像处理的技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置和电子设备。


背景技术：

2.随着图像采集和处理技术的发展，智能手机、相机等具有图像采集功能的电子设备得到了广泛地应用。
3.在用户触发电子设备进行图像采集的过程中，当用户处在恶劣环境光中时，则环境光对用户面部影响较大，并导致照片中面部色彩(即肤色)的过渡不自然。针对上述情况，一般需要用户通过寻找合适的光源进行拍照。还有另一种方案是，电子设备进行额外地补光拍照。上述两种方案都会给用户带来较差的拍照体验。
4.为了提高用户在恶劣环境光中的拍照体验，相关技术中通常为电子设备提前设置若干色温色调参数和肤色效果参数，以期在用户处在恶劣环境光中的情况下对该环境光下的图像采集结果进行调整，从而纠正照片中用户失真或效果较差的肤色。然而，由于环境光是复杂多变的，因此对于相关技术中的上述处理方式而言，预先设置的色温色调参数和肤色效果参数难以与复杂多变的环境光适配，进而难以准确地对用户肤色进行纠正。
5.综上，如何在图像采集的过程中，对用户的肤色进行精准合理矫正，成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

6.本技术实施例的目的是提供一种图像处理方法、装置和电子设备，能够解决如何在图像采集时对用户的肤色进行精准合理矫正的问题。
7.第一方面，本技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：
8.识别目标图像中的皮肤区域子图像是否出现偏色；
9.在皮肤区域子图像出现偏色的情况下，根据皮肤区域子图像生成纠正目标图像，并将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理，获得第一纠正图像；
10.将第一纠正图像与皮肤区域子图像进行融合处理，获得第二纠正图像。
11.第二方面，本技术实施例提供了一图像处理装置，包括：
12.识别模块，用于识别目标图像中的皮肤区域子图像是否出现偏色；
13.纠正模块，用于在识别模块识别皮肤区域子图像出现偏色的情况下，根据皮肤区域子图像生成纠正目标图像，并将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理，获得第一纠正图像；
14.将第一纠正图像与皮肤区域子图像进行融合处理，获得第二纠正图像。
15.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
16.第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程
序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
17.第五方面，本技术实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。
18.在本技术实施例中，通过识别目标图像中的皮肤区域子图像是否出现偏色，可以获知该目标图像中的偏色情况以及需要偏色纠正的区域(即图像中用户的皮肤所占的区域)。进而，在皮肤区域子图像出现偏色的情况下，则根据皮肤区域子图像生成纠正目标图像，并将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理，获得第一纠正图像。将第一纠正图像与皮肤区域子图像进行融合处理，获得第二纠正图像。因此，可与根据针对目标图像中皮肤区域子图像的偏色识别结果，进行与该皮肤区域子图像相适应的偏色纠正，并且该偏色纠正操作是针对皮肤区域子图像进行，其不会导致目标图像中其他区域图像的色彩变化，从而可以避免图像采集过程时环境光对用户面部带来的影响，保证图像采集结果中用户的肤色真实自然。
附图说明
19.图1是本技术实施例的图像处理方法的步骤流程图；
20.图2是本技术实施例的图像处理装置的结构示意图；
21.图3是本技术实施例的电子设备的结构示意图之一；
22.图4是本技术实施例的电子设备的结构示意图之二。
具体实施方式
23.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
24.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不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，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
25.下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的图像处理方法、装置和电子设备进行详细地说明。
26.如图1所示，本技术实施例提供了一种图像处理方法，包括以下的s101至s103：
27.s101、图像处理装置识别目标图像中的皮肤区域子图像是否出现偏色。
28.本技术实施例中，目标图像为由图像采集装置或配备有图像采集装置的电子设备采集得到的图像，或通过配备有图像采集装置的电子设备接收其他电子设备发送的图像获得。其中，目标图像可以为仅针对人物或人脸采集获得的图像，还可以为既包括人物或人脸，也包括其他背景(例如物体或景色)的图像。
29.可以理解，目标图像为需要或可能需要被纠正的图像。换言之，目标图像为由于存
在或可能存在偏色问题，而需要被进行偏色纠正处理的图像。
30.本技术实施例中，目标图像的数量可以为一个或多个。比如，当对目标对象进行连续地图像采集(即连拍)时，则目标图像的数量为多个。在上述情况下，可以分别针对每个目标图像执行本技术实施例提供的图像处理方法。
31.可以理解，皮肤区域子图像为目标图像中人物皮肤所处的区域。
32.可选地，本技术实施例中，皮肤区域子图像可以为目标图像中人物脸部所处的区域，也可以为目标图像中人物脸部和颈部所处的区域，还可以为目标图像中人物全部皮肤(例如脸部、颈部、手部、臂部等)所处的区域。
33.示例性地，在图像中包括人物的情况下，通常脸部区域在图像中所占的比例相对较大，并且较为集中。因此，可以选择目标图像中人物脸部所处区域的图像作为皮肤区域子图像。
34.可以理解，在目标图像中，皮肤区域子图像在色彩属性方面具有与其他区域不同的属性特征。因此，可以将皮肤区域子图像与非皮肤区域子图像进行区分，并由此识别出目标图像中的皮肤区域子图像，并识别其是否出现偏色。
35.可以理解，偏色是指图像采集结果偏离了人类正常皮肤颜色的情况。上述情况通常可能受到环境光线的影响。比如，在环境光线过亮、过暗、照明光源颜色异常等情况下，则可能出现偏色问题。
36.需要说明的是，上述步骤仅对皮肤区域子图像是否出现了偏色进行判断。具体而言，在目标图像中包括皮肤区域子图像和非皮肤区域子图像(即背景)的情况下，则本技术实施例的图像处理方法先识别皮肤区域子图像，进而判断识别该皮肤区域子图像是否偏色。
37.可以理解，在识别结果为皮肤区域子图像出现了偏色，则执行步骤s102；在识别判断结果为皮肤区域子图像未出现偏色，则不需执行步骤s102，即，不需要对皮肤区域子图像进行偏色纠正。在此情况下，可直接对目标图像进行输出(例如显示或发送)或存储。
38.可以理解，鉴于皮肤区域子图像在色彩属性方面具有与其他区域不同的属性特征。因此可以根据皮肤区域子图像的光学三原色像素值(以下简称rgb像素值)之间的逻辑关系，识别判断其是否出现偏色。
39.示例性地，以黄色人种的肤色属性举例，鉴于正常人像中肤色rgb像素值之间的逻辑关系满足r值>g值>b值，因此，可以在皮肤区域子图像的rgb像素值不满足上述关系的情况下，判断皮肤区域子图像出现了偏色。
40.可选地，本技术实施例中，s101包括以下的s101a和s101b：
41.s101a、图像处理装置分别获取皮肤区域子图像中红、绿、蓝颜色通道的红、绿、蓝像素均值。
42.可以理解，上述红、绿、蓝像素均值依次分别为皮肤区域子图像中红色颜色通道的像素均值、绿色颜色通道的像素均值、蓝色颜色通道的像素均值。
43.s101b、图像处理装置根据红、绿、蓝像素均值之间的逻辑关系，识别皮肤区域子图像是否出现偏色。
44.可以理解，针对不同人种(包括黄色人种、黑色人种、白色人种)的皮肤区域子图像，其遵循的红、绿、蓝像素均值之间的逻辑关系可以不同。
45.示例性地，以黄色人种的肤色属性举例，s101b包括以下的s101b1至s10214：
46.s101b1、图像处理装置在第一差值大于或等于第一阈值的情况下，判断皮肤区域子图像出现偏色并且皮肤区域子图像偏黄。
47.其中，第一差值为红色像素均值(简称r
m
)与蓝色像素均值(简称b
m
)的相减之差。
48.可以理解，第一阈值的取值具体可以根据实际使用需求确定，本技术实施例不作限定。
49.例1，第一阈值的取值可以为90。相应地，在r
m
‑
b
m
>＝90的情况下，则可以判断皮肤区域子图像出现偏色并且皮肤区域子图像偏黄。
50.s101b2、图像处理装置在第二差值小于或等于第二阈值的情况下，判断皮肤区域子图像出现偏色并且皮肤区域子图像偏绿。
51.其中，第二差值为红色像素均值(简称r
m
)与绿色像素均值(简称g
m
)的相减之差。
52.可以理解，第二阈值的取值具体可以根据实际使用需求确定，本技术实施例不作限定。
53.例2，第二阈值的取值可以为25。相应地，在r
m
‑
g
m
<＝25的情况下，则可以判断皮肤区域子图像出现偏色并且皮肤区域子图像偏绿。
54.s101b3、图像处理装置在第一差值与第二差值的相加之和大于或等于第三阈值的情况下，判断皮肤区域子图像出现偏色并且皮肤区域子图像偏红。
55.其中，如上文所述，第一差值为红色像素均值(简称r
m
)与蓝色像素均值(简称b
m
)的相减之差，第二差值为红色像素均值(简称r
m
)与绿色像素均值(简称g
m
)的相减之差。
56.可以理解，第三阈值的取值具体可以根据实际使用需求确定，本技术实施例不作限定。
57.例3，第三阈值的取值可以为150。相应地，在2
×
r
m
‑
g
m
‑
b
m
>＝150，即(r
m
‑
b
m
)+(r
m
‑
g
m
)>＝150的情况下，则可以判断皮肤区域子图像出现偏色并且皮肤区域子图像偏红。
58.s101b4、图像处理装置在第一区间内最小值和第二区间内最小值的相加之和小于第四阈值的情况下，判断皮肤区域子图像出现偏色并且皮肤区域子图像偏蓝。
59.其中，第一区间为由第一差值至零的区间，即min(r
m
‑
b
m
，0)的区间；第二区间为由第二差值的相反数至零的区间，即min(g
m
‑
b
m
，0)的区间。
60.可以理解，第四阈值的取值具体可以根据实际使用需求确定，本技术实施例不作限定。
61.例4，第四阈值的取值可以为0。相应地，在min(r
m
‑
b
m
，0)+min(g
m
‑
b
m
，0)<0的情况下，则可以判断皮肤区域子图像出现偏色并且皮肤区域子图像偏蓝。
62.可以理解，在上述s101a和s101b的情况均未出现(即皮肤区域子图像不偏黄、不偏绿、不偏红、不偏蓝)的情况下，则可以判断皮肤区域子图像未出现偏色。反之，在皮肤区域子图像出现偏黄、偏绿、偏红、偏蓝中任意一种或几种的情况下，则表明皮肤区域子图像出现偏色。
63.s102、图像处理装置在皮肤区域子图像出现偏色的情况下，根据皮肤区域子图像生成纠正目标图像，并将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理，获得第一纠正图像。
64.可以理解，纠正目标图像具有的颜色参数为理想皮肤图像具有的颜色参数。
65.本实施例中，通过将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理，可以采用纠正目标图像对皮肤区域子图像进行第一次的纠正(即获得第一纠正图像)。
66.s103、将第一纠正图像与皮肤区域子图像进行融合处理，获得第二纠正图像。
67.需要说明的是，上述s102至s103可以仅针对皮肤区域子图像进行偏色纠正。换言之，在目标图像包括皮肤区域子图像和非皮肤区域子图像的情况下，则本技术实施例的图像处理方法先通过s101识别皮肤区域子图像是否出现偏色，进而通过s102获得第一纠正图像，最后通过s103将第一纠正图像纠正为第二纠正图像。其中，本技术实施例的图像处理方法可以对非皮肤区域子图像不进行处理，保持其色彩属性(例如色调、色相、饱和度)不变。
68.可以理解，鉴于皮肤区域子图像在色彩属性方面具有与其他区域不同的属性特征。因此可以根据皮肤区域子图像的光学三原色像素值(以下简称rgb像素值)之间的逻辑关系，对皮肤区域子图像进行偏色纠正。
69.示例性地，以黄色人种的肤色属性举例，可以在不同亮度条件下对多个正常肤色样本的rgb三色通道像素值进行采集，并通过一次多项式线性拟合的方式得到肤色正常的皮肤图像中一色通道与另两色通道的映射关系，进而根据该映射关系，对皮肤区域子图像进行偏色纠正。
70.可选地，本技术实施例中，s102的根据皮肤区域子图像生成纠正目标图像，包括以下的s102a至s102b：
71.s102a、图像处理装置根据第一预设映射关系，通过皮肤区域子图像中第一颜色通道的像素均值，得出皮肤区域子图像中第二颜色通道的标准像素均值，以及第三颜色通道的标准像素均值。
72.可以理解，第一预设映射关系为通过上述样本采集和线性拟合方式获得的映射关系。其中，第一预设映射关系包括第一颜色通道的像素均值与第二颜色通道的标准像素均值之间的映射关系(简称映射关系a)，还包括第一颜色通道的像素均值与第三颜色通道的标准像素均值之间的映射关系(简称映射关系b)。
73.可以理解，映射关系a为以第一颜色通道的像素均值为自变量，以第二颜色通道的标准像素均值为因变量的映射关系。映射关系b为以第一颜色通道的像素均值为自变量，以第三颜色通道的标准像素均值为因变量的映射关系。
74.需要说明的是，本技术实施例中，包括第一颜色通道、第二颜色通道、第三颜色通道的三个颜色通道是指包括红色通道、绿色通道和蓝色通道的三个颜色通道。其中，第一颜色通道、第二颜色通道、第三颜色通道各自为何种颜色通道具体可以根据实际使用需求确定，本技术实施例不作限定。
75.可选地，本技术实施例中，第一颜色通道为红色通道，第二颜色通道为绿色通道，第三颜色通道为蓝色通道。
76.需要说明的是，尽管第一颜色通道、第二颜色通道、第三颜色通道各自为何种颜色通道均可，但由于对于皮肤区域子图像而言，其红色通道的像素均值会大于绿色通道的像素均值和蓝色通道的像素均值，因此如果第一颜色通道为红色通道，则能够更为准确地对获得另外两个颜色通道的标准像素均值。
77.可选地，本技术实施例中，第一预设映射为：
78.g1＝a1×
r1‑
b1。
79.b1＝a2×
r1‑
b2。
80.其中，r1为第一颜色通道的像素均值，g1为第二颜色通道的标准像素均值，b1为第三颜色通道的标准像素均值，a1、a2、b1、b2分别为常数。
81.可以理解，a1、a2、b1、b2的具体数值可以根据实际使用需求确定，本技术实施例不作限定。
82.示例性地，第一预设映射关系可以为：
83.g1＝1.118
×
r1‑
71.57；
84.b1＝0.959
×
r1‑
64.38。
85.s102b、图像处理装置对第二颜色通道的标准像素均值和第三颜色通道的标准像素均值进行随机扰动，生成所述纠正目标图像。
86.可以理解，纠正目标图像的尺寸(例如形状、分辨率)与皮肤区域子图像一致。
87.本技术实施例中，第一纠正图像为由皮肤区域子图像和纠正目标图像进行色相混合后获得的图像。
88.本技术实施例中，上述第一纠正图像为将原图(即皮肤区域子图像)的亮度和饱和度值与纠正目标图像进行混合得到色相混合图。
89.如此，在获得纠正目标图像后，可采用纠正目标图像与皮肤区域子图像进行混合处理，以便对皮肤区域子图像进行与其偏色情况相适宜的纠正。
90.可选地，本技术实施例中，色相混合处理的具体方式为：通过对纠正目标图像的色相值和皮肤区域子图像的亮度值进行循环迭代，将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理。
91.可以理解，在将皮肤区域子图像和纠正目标图像进行混合处理时，色相更改将会导致亮度变化，亮度变化会导致色相和饱和度的变化。
92.如此，通过使用纠正目标图像的色相，并保持皮肤区域子图像的亮度，通过循环迭代，可以进行混合处理，并由此实现肤色纠正的目的。
93.可选地，本技术实施例中，s103包括以下的s103a和s103b：
94.s103a、图像处理装置获取皮肤区域子图像的第一权重，以及第二纠正图像的第二权重。
95.其中，第一权重和第二权重的相加之和为1。
96.可以理解，分配第一权重和第二权重的目的为：根据第一权重和第二权重将皮肤区域子图像和第二纠正图像融合。
97.s103b、图像处理装置根据第一权重和第二权重，对皮肤区域子图像和第二纠正图像进行融合处理。
98.可以理解，在融合处理后，可以获得第二纠正图像，第二纠正图像即为完成偏色纠正的图像。
99.如此，可以避免色相混合处理过后，偏色较重区域肤色图像出现纠正过度的问题。
100.示例性地，可以通过如下的例5对第一纠正图像和皮肤区域子图像进行融合处理。其中，为便于描述，在例5中将皮肤区域子图像简称为s
org
，将第一纠正图像简称为s
hue
，并将第二纠正图像简称为s
fusion
。
101.例5，融合处理采用公式如下进行：
102.s
fusion
＝α
×
s
org
+(1
‑
α)
×
s
hue
；
103.其中，α为第一权重，1
‑
α为第二权重。
104.可选地，本技术实施例中，第一权重根据皮肤区域子图像和第二纠正图像之间的距离差异矩阵确定。
105.示例性地，可以通过如下的例6得到距离差异矩阵，并根据距离差异矩阵确定第一权重，进而根据第一权重确定第二权重，并根据第一权重和第二权重对皮肤区域子图像和第二纠正图像进行融合处理。其中，为便于描述，在例6中同样将皮肤区域子图像简称为s
org
，将第一纠正图像为s
hue
，并将第二纠正图像简称为s
fusion
。
106.例6，为了得到距离差异矩阵，可以根据s
org
与s
hue
之间像素的差值进行归一化处理，得到距离差异矩阵w
d
，归一化的方式为采用逐个像素值除以255。其中，像素值差异值越大，则代表s
org
的偏色问题越严重。通过w
d
可以减少偏色较重区域的融合比例，从而避免偏色较重区域肤色矫正过度。融合处理采用公式如下进行：
107.s
fusion
＝α
d
×
s
org
+(1
‑
α
d
)
×
s
hue
；
108.w
d
＝normal(s
org
‑
s
hu
)；
109.α
d
＝α
×
w
d
。
110.其中，α
d
为第一权重，1
‑
α
d
为第二权重。
111.在本技术实施例中，通过识别目标图像中的皮肤区域子图像是否出现偏色，可以获知该目标图像中的偏色情况以及需要偏色纠正的区域(即图像中用户的皮肤所占的区域)。进而，在皮肤区域子图像出现偏色的情况下，则根据皮肤区域子图像生成纠正目标图像，并将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理，获得第一纠正图像。将第一纠正图像与皮肤区域子图像进行融合处理，获得第二纠正图像。因此，可与根据针对目标图像中皮肤区域子图像的偏色识别结果，进行与该皮肤区域子图像相适应的偏色纠正，并且该偏色纠正操作是针对皮肤区域子图像进行，其不会导致目标图像中其他区域图像的色彩变化，从而可以避免图像采集过程时环境光对用户面部带来的影响，保证图像采集结果中用户的肤色真实自然。
112.可选地，本技术实施例中，在皮肤区域子图像出现偏色的情况下，偏色场景包括以下至少一项：偏黄场景、偏绿场景、偏红场景、偏蓝场景。
113.可选地，本技术实施例中，可以对于偏色场景进行编号，并根据偏色场景对应的编号，采用与该编号对应的偏色纠正模式，对皮肤区域子图像进行偏色纠正。
114.可选地，本技术实施例中，在皮肤区域子图像出现偏色的情况下，可以一次或多次地执行上述s102至s103。
115.示例性地，可以通过第一次地执行上述s102至s103，针对偏色情况进行高曝抑制和偏色预纠正，并在第二次执行上述s102至s103，对经过高曝抑制和偏色预纠正的图像进行进一步纠正。
116.示例性地，为了实现高曝抑制和偏色预纠正，可以识别皮肤区域子图像中的局部偏色区域，在识别到局部偏色区域的情况下，对局部偏色区域进行偏色预先纠正。其中，在多次地执行上述s102至s103的情况下，每次执行s102至s103的偏色纠正步骤时采用的例如预设映射关系的参数可以相同，也可以不同。
117.需要说明的是，本技术实施例提供的图像处理方法，执行主体可以为图像处理装
置，或者该图像处理装置中的用于执行图像处理方法的控制模块。本技术实施例中以图像处理装置执行图像处理方法为例，说明本技术实施例提供的图像处理装置。
118.如图2所示，本技术实施例还提供了一种图像处理装置200，包括：
119.识别模块210，用于识别目标图像中的皮肤区域子图像是否出现偏色。
120.纠正模块220，用于在识别模块210识别的皮肤区域子图像出现偏色的情况下，根据皮肤区域子图像生成纠正目标图像，并将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理，获得第一纠正图像；将第一纠正图像与皮肤区域子图像进行融合处理，获得第二纠正图像。
121.在本技术实施例中，图像处理装置200通过识别目标图像中的皮肤区域子图像是否出现偏色，可以获知该目标图像中的偏色情况以及需要偏色纠正的区域(即图像中用户的皮肤所占的区域)。进而，在皮肤区域子图像出现偏色的情况下，则根据皮肤区域子图像生成纠正目标图像，并将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理，获得第一纠正图像。将第一纠正图像与皮肤区域子图像进行融合处理，获得第二纠正图像。因此，图像处理装置200可与根据针对目标图像中皮肤区域子图像的偏色识别结果，进行与该皮肤区域子图像相适应的偏色纠正，并且该偏色纠正操作是针对皮肤区域子图像进行，其不会导致目标图像中其他区域图像的色彩变化，从而可以避免图像采集过程时环境光对用户面部带来的影响，保证图像采集结果中用户的肤色真实自然。
122.可选地，本技术实施例中，纠正模块220具体用于：
123.根据第一预设映射关系，通过皮肤区域子图像中第一颜色通道的像素均值，得出皮肤区域子图像中第二颜色通道的标准像素均值，以及第三颜色通道的标准像素均值；
124.对第二颜色通道的标准像素均值和第三颜色通道的标准像素均值进行随机扰动，生成纠正目标图像。
125.可选地，本技术实施例中，纠正模块220具体用于：
126.通过对纠正目标图像的色相值和皮肤区域子图像的亮度值进行循环迭代，将纠正目标图像与皮肤区域子图像进行色相混合处理。
127.可选地，本技术实施例中，纠正模块220具体用于：
128.获取皮肤区域子图像的第一权重，以及第一纠正图像的第二权重；
129.根据第一权重和第二权重，将第一纠正图像与皮肤区域子图像进行融合处理；
130.其中，第一权重和第二权重的相加之和为1，第一权重根据皮肤区域子图像和第一纠正图像之间的距离差异矩阵确定。
131.本技术实施例中的图像处理装置可以是装置，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置可以是移动电子设备，也可以为非移动电子设备。示例性的，移动电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra
‑
mobile personal computer，umpc)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，pda)等，非移动电子设备可以为服务器、网络附属存储器(network attached storage，nas)、个人计算机(personal computer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。
132.本技术实施例中的图像处理装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(android)操作系统，可以为ios操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本技术实施
例不作具体限定。
133.本技术实施例提供的图像处理装置能够实现图1的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
134.可选地，如图3所示，本技术实施例还提供一种电子设备300，包括处理器301，存储器302，存储在存储器302上并可在所述处理器301上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器301执行时实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
135.需要说明的是，本技术实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
136.图4为实现本技术实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
137.该电子设备400包括但不限于：射频单元401、网络模块402、音频输出单元403、输入单元404、传感器405、显示单元406、用户输入单元407、接口单元408、存储器409、以及处理器410等部件。
138.本领域技术人员可以理解，电子设备400还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器410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。图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备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，在此不再赘述。
139.应理解的是，本技术实施例中，输入单元404可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)4041和麦克风4042，图形处理器4041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元406可包括显示面板4061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板4061。用户输入单元407包括触控面板4071以及其他输入设备4072。触控面板4071，也称为触摸屏。触控面板4071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备4072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，在此不再赘述。存储器409可用于存储软件程序以及各种数据，包括但不限于应用程序和操作系统。处理器410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410中。
140.本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
141.其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(read
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only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等。
142.本技术实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述图像处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
143.应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或
片上系统芯片等。
144.需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
145.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。
146.上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。