本申请属于图像处理，具体涉及一种图像处理方法、图像处理装置和电子设备。
背景技术：
：：1、在相关技术中，采用在人工智能(artificial intelligence，ai)滤镜、ai三维查找表(three dimensions look up table，3d lut)和ai色彩映射等算法对图像进行处理，但是，在图像位深不够或者调整力度太大的场景下，对大面积纯色渐变区域进行处理时非常容易出现色彩断层问题。2、大多数时候当出现色彩断层时，人们通过对全图添加随机噪声和小核高斯滤波来减缓色彩断层的明显程度，但不能从根本上解决色彩断层的问题，并且上述操作会引起整幅图像的细节模糊、噪声增大等各种问题。技术实现思路1、本申请实施例的目的是提供一种图像处理方法、图像处理装置和电子设备，能够在提升对图像的色彩断层修复效果的同时，也不会引起噪声增大和图像模糊问题。2、第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：3、获取第一图像，所述第一图像中存在色彩断层；4、对所述第一图像进行高斯滤波处理，得到第二图像；5、根据所述第一图像的第一梯度信息和预设指数函数，确定所述第一图像与所述第二图像的融合系数，并基于所述第一图像、所述第二图像和所述融合系数得到第三图像；其中，所述第一梯度信息包括所述第一图像中每一个像素对应的第一梯度值；6、基于所述第三图像的第二梯度信息以及所述第一图像，得到第四图像，其中，所述第二梯度信息包括所述第三图像中每一个像素对应的第二梯度值。7、第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，该装置包括：8、获取模块，用于获取第一图像，所述第一图像中存在色彩断层；9、第一处理模块，用于对所述第一图像进行高斯滤波处理，得到第二图像；10、融合模块，用于根据所述第一图像的第一梯度信息和预设指数函数，确定所述第一图像与所述第二图像的融合系数，并基于所述第一图像、所述第二图像和所述融合系数得到第三图像；其中，所述第一梯度信息包括所述第一图像中每一个像素对应的第一梯度值；11、第二处理模块，用于基于所述第三图像的第二梯度信息以及所述第一图像，得到第四图像，其中，所述第二梯度信息包括所述第三图像中每一个像素对应的第二梯度值。12、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，所述存储器存储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。13、第四方面，本申请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。14、第五方面，本申请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。15、第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的方法。16、在本申请实施例中，基于原图像(即第一图像)的第一梯度信息和预设指数函数，将原图像与高斯滤波后的第二图像进行融合，可以在得到的第三图像中提升梯度值较大的原图像像素的占比，能够基于梯度信息更加有针对性的进行色带修复，在提升对图像的色彩断层修复效果的同时，也不会引起噪声增大和图像模糊问题。技术特征：1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像的第一梯度信息和预设指数函数，确定所述第一图像与所述第二图像的融合系数，并基于所述第一图像、所述第二图像和所述融合系数得到第三图像，包括：3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像中每一个第一像素对应的第一梯度值和预设指数函数，确定融合系数集合，包括：4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三图像的第二梯度信息以及所述第一图像，得到第四图像，包括：5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三图像的第二梯度信息，利用所述第一图像中的目标第一像素更新所述第三图像中的目标第三像素，得到第四图像，包括：6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一参数包括以下至少一项：8.根据权利要求1中任一项所述的方法，其特征在于，所述高斯滤波处理的核大小位于30至100之间。9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储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权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法的步骤。技术总结本申请公开了一种图像处理方法、图像处理装置和电子设备，属于图像处理
技术领域：
：。方法包括：获取第一图像，第一图像存在色彩断层；对第一图像进行高斯滤波处理，得到第二图像；根据第一图像的第一梯度信息和预设指数函数，确定第一图像与第二图像的融合系数，并基于第一图像、第二图像和融合系数得到第三图像；第一梯度信息包括第一图像中每一个像素对应的第一梯度值；基于第三图像的第二梯度信息以及第一图像，得到第四图像，第二梯度信息包括第三图像中每一个像素对应的第二梯度值。技术研发人员：陈承隆受保护的技术使用者：维沃移动通信(深圳)有限公司技术研发日：技术公布日：2024/1/15