图像增强方法和装置、智能设备的制造方法
【技术领域】
[0001]本公开涉及图像处理技术，特别涉及一种图像增强方法和装置、智能设备。
【背景技术】
[0002]图像信息是传递信息的重要媒体和手段，但是常常由于光线不充足或其他原因，导致图像无法看清楚。为了改善图像的视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰，可以对图像进行图像增强(image enhancement)处理，扩大图像中不同物体特征之间的差别，使得增强后的图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统，满足对图像分析的需求。
【发明内容】
[0003]本公开提供一种图像增强方法和装置、智能设备，以提高图像增强后的图像质量。
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像增强方法，包括:
[0005]根据对应灰度图的深度图，将所述灰度图分解为大尺度图像和细节图像；
[0006]对所述大尺度图像增强得到增强大尺度图像，对所述细节图像进行增强得到增强细节图像；
[0007]将所述增强大尺度图像和增强细节图像合并，得到增强后的灰度图。
[0008]可选的，所述根据对应灰度图的深度图，将所述灰度图分解为大尺度图像，包括:根据所述深度图中的深度信息，将具有相同深度的像素点对应的灰度值进行平均处理。
[0009]可选的，所述对所述大尺度图像增强得到增强大尺度图像，包括:对所述大尺度图像增强得到第一增强图像，并根据所述大尺度图像的原像素值、以及增强后的第一增强图像的像素值，得到每个像素点的增强指数；根据所述深度图的深度信息，将具有相同深度的像素点的增强指数进行平均处理，得到修正增强指数；通过所述修正增强指数对所述原像素值进行指数处理，得到第二增强图像作为所述增强大尺度图像。
[0010]可选的，所述对所述细节图像进行增强得到增强细节图像，包括:根据所述深度图的深度信息，控制对所述细节图像的增强程度。
[0011]可选的，所述灰度图，为对应彩色图中的各个通道的灰度图。
[0012]根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像增强装置，包括:
[0013]图像分解模块，用于根据对应灰度图的深度图，将所述灰度图分解为大尺度图像和细节图像；
[0014]增强处理模块，用于对所述大尺度图像增强得到增强大尺度图像，对所述细节图像进行增强得到增强细节图像；
[0015]图像合并模块，用于将所述增强大尺度图像和增强细节图像合并，得到增强后的灰度图。
[0016]可选的，所述图像分解模块，用于根据所述深度图中的深度信息，将具有相同深度的像素点对应的灰度值进行平均处理。
[0017]可选的，所述增强处理模块包括:
[0018]指数计算子模块，用于对所述大尺度图像增强得到第一增强图像，并根据所述大尺度图像的原像素值、以及增强后的第一增强图像的像素值，得到每个像素点的增强指数；
[0019]指数修正子模块，用于根据所述深度图的深度信息，将具有相同深度的像素点的增强指数进行平均处理，得到修正增强指数；
[0020]修正增强子模块，用于通过所述修正增强指数对所述原像素值进行指数处理，得到第二增强图像作为所述增强大尺度图像。
[0021]可选的，所述增强处理模块包括:细节增强子模块，用于根据所述深度图的深度信息，控制对所述细节图像的增强程度。
[0022]根据本公开实施例的第二方面，提供一种智能设备，包括:
[0023]处理器；
[0024]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0025]其中，所述处理器被配置为:根据对应灰度图的深度图，将所述灰度图分解为大尺度图像和细节图像；对所述大尺度图像增强得到增强大尺度图像，对所述细节图像进行增强得到增强细节图像；将所述增强大尺度图像和增强细节图像合并，得到增强后的灰度图。
[0026]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:通过在对灰度图进行增强时引入深度图的深度信息，可以根据图像的深度信息进行不同深度的增强，从而提高图像增强后的图像质量。
[0027]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
【附图说明】
[0028]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0029]图1是根据一示例性实施例示出的一种图像增强方法的流程图；
[0030]图2是根据一示例性实施例示出的一种大尺度图像增强流程图；
[0031]图3是根据一示例性实施例示出的一种图像增强装置的结构图；
[0032]图4是根据一示例性实施例示出的另一种图像增强装置的结构图；
[0033]图5是根据一示例性实施例示出的一种智能终端的框图；
[0034]图6是根据一示例性实施例示出的一种智能设备的框图。
【具体实施方式】
[0035]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0036]本公开提供了一种图像增强方法，可以用于进行灰度图的图像增强。例如，对于同时具有深度图和灰度图(或彩色图)的情况，其中，深度图中的像素点的深度信息可以用于表示图像中的像素点所对应的被拍摄物体与摄像头的成像平面之间的距离，而灰度图即用灰度表示的图像，灰度可以包括白色与黑色之间按对数关系分成的若干等级的阶数。当拍摄上述的被拍摄物体时，可以既生成该物体的灰度图，也生成该物体的深度图，本公开的方法将对其中的灰度图进行增强，并且是根据深度图来增强灰度图。
[0037]此外，对灰度图的增强，可以是对单独的灰度图的增强；或者，也可以是对彩色图中的灰度图的增强，例如，对于彩色图来说，可以包括R、G、B三个通道，每个通道都可以作为灰度图进行增强处理，然后将各通道的增强图像合成即可得到增强后的彩色图。因此，在下面的描述中，将描述灰度图的增强处理。
[0038]并且，本公开实施例的图像增强应用的对灰度图的增强处理，可以在多种场景应用，例如，监控设备、智能终端、平板电脑、智能电视等，只要能同时具有对应同一图像的深度图和灰度图，就可以使用本公开的方法处理。
[0039]图1示例了本公开的图像增强方法，可以包括:
[0040]101、根据对应灰度图的深度图将灰度图分解为大尺度图像和细节图像；
[0041]102、对大尺度图像增强得到增强大尺度图像，对细节图像进行增强得到增强细节图像；
[0042]103、将增强大尺度图像和增强细节图像合并，得到增强后的灰度图。
[0043]结合图1可以看到，在对灰度图进行增强时，可以先将灰度图进行分解，并对分解后得到的两部分分别增强，然后再将增强后的两部分合并就可以得到增强灰度图。而本公开的例子中，将在灰度图的分解、以及对分解后部分的增强处理中，加入了对应灰度图的深度图中的深度信息，以提高增强后图像的图像质量。
[0044]在步骤101中，将灰度图分解为大尺度图像(large scale image)和细节图像，在分解时可以根据对应的深度图来进行，可以按照如下步骤:
[0045]首先，可以对深度图进行预处理，填补深度图中的空洞，以消除与灰度图的不匹配。该空洞例如可以是深度图中未计算出深度信息的像素点。
[0046]其次，将预处理后的深度图与灰度图结合，在分解灰度图时，根据深度图中的深度信息，将具有相同深度的像素点对应的灰度值进行平均处理，消除局部光照的影响，使得相同深度的灰度值较为均衡化。一个例子中的实现方式可以是:由灰度图和深度图进行交叉双边滤波器(cross-bilateral filter)处理，就可以得到大尺度图像，再由灰度图和大尺度图像得到细节图像。
[0047]如果将原灰度图用Im_g表示，将大尺度图像用Im_base表示，将细节图像用Im_detail表示，那么对灰度图的分解可以表示为:
[0048]Im_g = Im_base+Im_detail
[0049]而与灰度图对应的深度图，可以用Im_d表示。
[0050]通过在分解灰度图时加入深度信息，可以更好的优化大尺度图像内的明暗关系，使得对大尺度特征的提取更准确，也可以说，使得对图像物体轮廓的提取更加准确和清晰。