图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质与流程

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质。

背景技术：

虚化是一种数码相机拍照技术，通过对背景进行虚化而保留主体的清晰，可突出拍摄的主体。用户利用移动终端对采集的图像进行虚化时，可选择对预览图像虚化，查看拍摄后的虚化效果。传统的预览图像虚化，由于受限于处理速度及功耗，往往存在着漏虚化的现象，使得主体无法突出，虚化的效果差，影响图片的视觉显示效果。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质，可以使预览图像的主体突出，提高虚化效果，使虚化处理后的预览图像的视觉显示效果更好。

一种图像处理方法，包括：

对预览图像进行人脸识别，得到人脸区域；

根据所述人脸区域确定所述预览图像中的人像区域；

对除所述人像区域外的其他区域进行虚化处理，并降低所述其他区域的亮度。

一种图像处理装置，包括：

人脸识别模块，用于对预览图像进行人脸识别，得到人脸区域；

区域确定模块，用于根据所述人脸区域确定所述预览图像中的人像区域；

虚化模块，用于对除所述人像区域外的其他区域进行虚化处理，并降低所述其他区域的亮度。

一种移动终端，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器实现如上所述的方法。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。

上述图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质，对预览图像进行人脸识别，得到人脸区域，根据人脸区域确定预览图像中的人像区域，对除人像区域外的其他区域进行虚化处理，并降低其他区域的亮度，可以使预览图像的主体突出，提高虚化效果，使虚化处理后的预览图像的视觉显示效果更好。

附图说明

图1为一个实施例中移动终端的框图；

图2为一个实施例中图像处理方法的流程示意图；

图3为一个实施例中确定人像区域的流程示意图；

图4为一个实施例中计算景深信息的示意图；

图5为一个实施例中对预览图像中除人像区域外的其他区域进行虚化处理的流程示意图；

图6为一个实施例中确定与人像区域对应的第一景深范围的流程示意图；

图7(a)为一个实施例中根据预览图像的景深信息生成的景深直方图；

图7(b)为一个实施例中根据峰值绘制符合对应波峰的正态分布曲线的示意图；

图8为一个实施例中选取与人像区域的第二平均景深对应的正态分布范围的流程示意图；

图9(a)为一个实施例中人像区域的第二平均景深所处的正态分布曲线的示意图；

图9(b)为一个实施例中确定人像区域的第二平均景深对应的正态分布范围的示意图；

图10为一个实施例中生成的清晰度变化图；

图11为一个实施例中图像处理装置的框图；

图12为一个实施例中区域确定模块的框图；

图13为一个实施例中图像处理电路的示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一客户端称为第二客户端，且类似地，可将第二客户端称为第一客户端。第一客户端和第二客户端两者都是客户端，但其不是同一客户端。

图1为一个实施例中移动终端的框图。如图1所示，该移动终端包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、内存储器和网络接口、显示屏和输入装置。其中，移动终端的非易失性存储介质存储有操作系统及计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现本申请实施例中提供的一种图像处理方法。该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个移动终端的运行。移动终端中的内存储器为非易失性存储介质中的计算机可读指令的运行提供环境。网络接口用于与服务器进行网络通信。移动终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏等，输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是移动终端外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，也可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。该移动终端可以是手机、平板电脑或者个人数字助理或穿戴式设备等。本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的移动终端的限定，具体的移动终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

如图2所示，在一个实施例中，提供一种图像处理方法，包括以下步骤：

步骤210，对预览图像进行人脸识别，得到人脸区域。

具体地，移动终端可通过摄像头采集可在显示屏预览的预览图像，并对预览图像进行人脸识别，得到预览图像中的人脸区域。移动终端可提取预览图像的图像特征，并通过预设的人脸识别模型对图像特征进进行分析，判断预览图像中是否包含人脸，若包含，则确定对应的人脸区域。图像特征可包括形状特征、空间特征及边缘特征等，其中，形状特征指的是待上传图像中局部的形状，空间特征指的是待上传图像中分割出来的多个区域之间的相互的空间位置或相对方向关系，边缘特征指的是待上传图像中组成两个区域之间的边界像素等。

在一个实施例中，人脸识别模型可以是预先通过机器学习构建的决策模型，构建人脸识别模型时，可获取大量的样本图像，样本图像中包含有人脸图像及无人图像，可根据每个样本图像是否包含人脸对样本图像进行标记，并将标记的样本图像作为人脸识别模型的输入，通过机器学习进行训练，得到人脸识别模型。

步骤220，根据人脸区域确定预览图像中的人像区域。

具体地，移动终端确定预览图像的人脸区域后，可根据人脸区域确定预览图像中的人像区域，其中，人像区域除了包括人脸区域外，还可包括人的四肢、躯干等身体部位区域。

在一个实施例中，移动终端可获取人脸区域的景深信息及颜色信息等，并根据人脸区域的景深信息及颜色信息等确定预览图像中的人像区域，其中，景深是指在摄影机镜头或其他成像设备前沿能够取得清晰图像的成像所测定的被摄物体前后距离范围，在本实施例中，景深信息可以理解为预览图像中的每个被摄物到移动终端的镜头的距离，也即物距信息。移动终端可提取预览图像中景深信息及颜色信息均与人脸区域较为相近的像素点，其中，景深信息相近的像素点指的是景深信息与人脸区域的景深信息之间的差值小于第一数值的像素点，颜色信息相近的像素点指的是与人脸区域的rgb(红、绿、蓝颜色空间)值同属于同一rgb范围的像素点，移动终端可先根据人脸区域的rgb值选取对应的rgb范围，并将属于该rgb范围的像素点判定为颜色信息相近的像素点。移动终端可提取景深信息与人脸区域的景深信息之间的差值小于第一数值，且rgb值属于选取的rgb范围的像素点，并从提取的像素点中确定人像轮廓。移动终端可选取提取的像素点中，与相邻的像素点的景深信息的差值大于预设的第二数值的像素点组成人像轮廓，两个相邻的相素点的景深信息之间的差值大于预设的第二数值，说明该两个相邻的相素点存在景深信息突变，可用于区分的人像区域及背景区域等。

步骤230，对除人像区域外的其他区域进行虚化处理，并降低其他区域的亮度。

具体地，移动终端可通过平滑滤波器对除人像区域外的其他区域进行虚化处理。在一个实施例中，可选择高斯滤波器对除人像区域外的其他区域进行虚化处理，高斯滤波是一种线性平滑滤波，是一个对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值都可由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。在除人像区域外的其他区域中，可根据虚化程度选取进行高斯滤波的窗口大小，选取的窗口越大，虚化程度越大，并根据正态分布的权重分配模式分配窗口内各像素点的权重，从而重新计算每个像素点的加权平均值。

移动终端对除人像区域外的其他区域进行虚化处理后，可降低除人像区域外的其他区域的亮度，可预先根据经验设定一个亮度经验值，并将除人像区域外的其他区域的亮度降低至该亮度经验值。在一个实施例中，也可根据预览图像的亮度选取对应的亮度调节比例，例如，若预览图像的亮度较高，则可选取较大的亮度调节比例，比如30％，则可将除人像区域外的其他区域的像素点降低30％的亮度，若预览图像的亮度较低，则可选取较小的亮度调节比例，比如5％，则可将除人像区域外的其他区域的像素点降低5％的亮度等，但不限于此。亮度调节也可由用户手动进行设置，根据用户的设置比例降低除人像区域外的其他区域的亮度等。降低除人像区域外的其他区域的亮度，可减轻预览图像中漏虚化的现象，使预览图像的主体更加突出。

可以理解地，移动终端也可先降低除人像区域外的其他区域的亮度，再对除人像区域外的其他区域进行虚化处理，并不仅限于上述的执行步骤顺序。

上述图像处理方法，对预览图像进行人脸识别，得到人脸区域，根据人脸区域确定预览图像中的人像区域，对除人像区域外的其他区域进行虚化处理，并降低其他区域的亮度，可以使预览图像的主体突出，提高虚化效果，使虚化处理后的预览图像的视觉显示效果更好。

如图3所示，在一个实施例中，步骤220根据人脸区域确定预览图像中的人像区域，包括以下步骤：

步骤302，获取预览图像的景深信息。

具体地，移动终端可获取预览图像中每个像素点的景深信息，在一个实施例中，移动终端可在背面设置有两个摄像头，包括第一摄像头及第二摄像头，第一摄像头及第二摄像头可设置在同一水平线上，水平左右排列，也可设置在同一竖直线上，竖直上下排列。在本实施例中，第一摄像头及第二摄像头可以是不同像素的摄像头，其中，第一摄像头可以是像素较高的摄像头，主要用于成像，第二摄像头可以是像素较低的辅助景深摄像头，用于获取采集的图像的景深信息。

进一步地，移动终端可先通过第一摄像头采集场景的第一图像，同时通过第二摄像头采集同一场景的第二图像，可先对第一图像及第二图像进行校正及标定，将校正及标定后的第一图像及第二图像进行合成，得到预览图像。移动终端可根据校正及标定后的第一图像及第二图像生成视差图，再根据视差图生成预览图像的景深图，景深图中可包含有预览图像中各个像素点的景深信息，在景深图中，相近的景深信息的区域可用相同的颜色进行填充，颜色变化可反映景深的变化。在一个实施例中，移动终端可根据第一摄像头及第二摄像头的光心距离、光心在水平线上的高度差以及两个摄像头的镜头高低差等计算较正参数，并根据较正参数对第一图像及第二图像进行校正及标定。

移动终端计算同一被摄物在第一图像及第二图像的视差，并根据视差得到该被摄物在预览图像中的景深信息，其中，视差指的是在两个点上观察同一个目标所产生的方向差异。图4为一个实施例中计算景深信息的示意图。如图4所示，第一摄像头及第二摄像头左右排列在同一水平线上，两个摄像头的主光轴到达平行，ol及or分别为第一摄像头及第二摄像头的光心，光心到对应像面的最短距离为焦距长度f。若p为世界坐标系中的一点，它在左相面及右相面的成像点为pl、pr，pl和pr到各自像面的左边缘的距离分别为xl、xr，p的视差即为xl-xr或xr-xl。第一摄像头的光心ol与第二摄像头的光心or之间的距离为b，根据ol、or之间的距离b、焦距长度f及视差xl-xr或xr-xl，即可计算得到点p的景深z，其计算方法如式(1)所示：

或

移动终端可对第一图像及第二图像进行特征点匹配，提取第一图像的特征点并在第二图像中的对应行找到最佳的匹配点，可认为第一图像的特征点及第二图像的对应的最佳匹配点为同一点分别在第一图像及第二图像的成像点，即可计算二者的视差，即可生成视差图，再根据式(1)计算预览图像中各个像素点的景深信息。

在其他的实施例中，也可采用别的方式获取预览图像的景深信息，例如利用结构光或tof(timeofflight，飞行时间测距法)等方式计算预览图像的景深信息，并不限于上述方式。

步骤304，根据景深信息计算人脸区域的第一平均景深。

具体地，移动终端可获取预览图像的人脸区域中各个像素点的景深信息，并计算人脸区域的第一平均景深。

步骤306，获取人脸区域的颜色信息。

具体地，人脸区域的颜色信息可包括人脸区域中各个像素点的rgb值，并根据人脸区域中各个像素点的rgb值检测人脸区域的肤色，可根据人脸区域的肤色选取对应的rgb范围，并根据rgb范围选取与人脸区域颜色信息相近的像素点。

步骤308，根据第一平均景深及颜色信息确定预览图像中的人像区域。

具体地，移动终端可提取景深信息与人脸区域的第一平均景深之间的差值小于第一数值，且rgb值属于选取的rgb范围的像素点，并从提取的像素点中确定人像轮廓，从而确定预览图像中的人像区域。

在本实施例中，根据人脸区域的第一平均景深及颜色信息确定预览图像中的人像区域，可使确定的人像区域更加准确，可使虚化处理后的预览图像的视觉显示效果更好。

如图4所示，在一个实施例中，步骤对除人像区域外的其他区域进行虚化处理，包括以下步骤：

步骤502，根据景深信息选取与人像区域对应的第一景深范围。

具体地，移动终端可根据人像区域中包含的各个像素点的景深信息，选取与人像区域对应的第一景深范围，该第一景深范围可为不进行虚化处理的景深范围，预览图像中属于第一景深范围的所有像素点都不进行虚化处理。

步骤504，根据第一景深范围确定待虚化区域的第二景深范围。

具体地，移动终端可根据选取的不进行虚化的第一景深范围，确定需要进行虚化的第二景深范围，属于该第二景深范围的像素点组成预览图像中的待虚化区域，其中，待虚化区域一般属于除人像区域外的其他区域。可根据第二景深范围对待虚化区域进行虚化处理，对属于第二景深范围的像素点进行虚化处理，在一个实施例中，可根据像素点的景深信息调整对应的虚化程度，当景深属于第二景深范围且离第一景深范围越远时，虚化程度可越高，但不限于此。

步骤506，根据第二景深范围对待虚化区域进行虚化处理。

在本实施例中，可根据人像区域的景深精准选择预览图像中需要进行虚化的景深范围，可以提高虚化效果，使虚化处理后的图像的视觉显示效果更好。

如图6所示，在一个实施例中，步骤502根据景深信息选取与人像区域对应的第一景深范围，包括以下步骤：

步骤602，根据景深信息生成景深直方图。

具体地，景深直方图可用于表示图像中具有某个景深的像素点的个数，景深直方图描述了图像中的像素点在各个景深的分布情况。移动终端获取预览图像中各像素点的景深信息，可统计每个景深值对应的像素点的个数，并生成预览图像的景深直方图。图7(a)为一个实施例中根据预览图像的景深信息生成的景深直方图。如图7(a)所示，该景深直方图的横轴表示景深，纵轴表示像素点的数量，该景深直方图描述了预览图像中的像素点在各个景深的分布情况。

步骤604，获取景深直方图的各个波峰及对应的峰值。

具体地，移动终端可确定景深直方图的各个波峰，以及每个波峰对应的峰值，波峰指的是在景深直方图形成的一段波内波幅的最大值，可通过求取景深直方图中各个点的一阶差分进行确定，峰值指的是波峰上的最大值。

步骤606，根据峰值绘制符合对应波峰的正态分布曲线。

具体地，移动终端可根据每个波峰的峰值绘制贴合对应波峰的正态分布曲线，正态分布主要由两个值进行决定，包括数学期望μ及方差σ，其中，数学期望μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置，正态分布以x＝μ为对称轴，左右大致对称，正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均为μ；方差σ则用于描述正态分布中数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中，σ也可称为正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，σ越小，曲线越瘦高。移动终端获取景深直方图中的每个波峰，以及波峰的峰值后，可根据峰值拟合对应波峰的正态分布曲线，可确定每个波峰在横轴上景深的取值范围，计算拟合的正态分布曲线的数学期望及方差，从而绘制贴合对应波峰的正态分布曲线。

图7(b)为一个实施例中根据峰值绘制符合对应波峰的正态分布曲线的示意图。如图7(b)所示，获取景深直方图的各个波峰及对应的峰值，根据每个波峰的峰值绘制符合对应波峰的正态分布曲线，最终可得到曲线720，曲线720是由景深直方图中的多个贴合波峰的正态分布曲线组合而成的。

步骤608，根据正态分布曲线确定与人像区域对应的正态分布范围，并将正态分布范围作为与人像区域对应的第一景深范围。

如图8所示，在一个实施例中，步骤根据正态分布曲线确定与人像区域对应的正态分布范围，包括以下步骤：

步骤802，计算人像区域的第二平均景深。

具体地，移动终端确定预览图像的人像区域后，可从景深图中获取人像区域中各个像素点的景深信息，并计算人像区域的第二平均景深。

步骤804，查找第二平均景深在景深直方图中所处的正态分布曲线。

具体地，移动终端计算得到预览图像的人像区域的第二平均景深后，可查找第二平均景深在景深直方图的位置，可确定与第二平均景深对应的波峰，从而确定第二平均景深所处的与该对应的波峰贴合的正态分布曲线。图9(a)为一个实施例中人像区域的第二平均景深所处的正态分布曲线的示意图。如图9(a)所示，移动终端计算得到人像区域的第二平均景深为85米，则可查找到该第二平均景深在景深直方图的位置为键头所指的位置，可确定该第二平均景深处于景深直方图的第二个波峰对应的正态分布曲线上。

步骤806，获取所处的正态分布曲线的方差。

步骤808，根据方差确定第二平均景深对应的正态分布范围。

具体地，移动终端可获取人像区域的第二平均景深在景深直方图中所处的正态分布曲线的方差σ及数学期望μ，根据正态分布的3σ原则，确定人像区域的第二平均景深对应的正态分布范围。在正态分布中，任一点出现在σ+(-)μ的概率p(σ-μ＜x＜σ+μ)为68.26％，出现在σ+(-)2μ的概率p(σ-2μ＜x＜σ+2μ)为95.45％，出现在σ+(-)3μ的概率p(σ-3μ＜x＜σ+3μ)为99.73％，由此可知，在正态分布中，数据基本落入σ+(-)3μ的范围内。移动终端获取人像区域的第二平均景深在景深直方图中所处的正态分布曲线的方差σ及数学期望μ后，可选取所处的正态分布曲线中景深在σ+(-)3μ的范围作为正态分布范围，并将该正态分布范围作为与人像区域对应的第一景深范围，也即不进行虚化处理的景深范围。

图9(b)为一个实施例中确定人像区域的第二平均景深对应的正态分布范围的示意图。如图9(b)所示，移动终端计算得到人像区域的第二平均景深为85米，则可查找到该第二平均景深在景深直方图的位置为键头所指的位置，可确定该第二平均景深处于景深直方图的第二个波峰对应的正态分布曲线上。可获取该正态分布曲线的方差及数学期望，选取该正态分布曲线上景深在σ+(-)3μ的范围作为正态分布范围902，正态分布范围902即为与人像区域对应的第一景深范围，也即不进行虚化处理的景深范围。

在本实施例中，根据预览图像的景深信息生成景深直方图，根据景深直方图每个波峰的峰值贴合最接近的正态分布曲线，再根据人像区域的平均景深查找所处的正态分布曲线及对应的正态分布范围，可保证与人像区域的景深信息相近的区域均不会进行虚化处理，可以精准确定需要进行虚化的景深范围，可以提高虚化效果，使虚化处理后的图像的视觉显示效果更好。

在一个实施例中，步骤506根据第二景深范围对待虚化区域进行虚化处理，包括：根据第二景深范围生成清晰度变化图，并根据清晰度变化图对待虚化区域进行虚化处理。

具体地，移动终端确定了不进行虚化的第一景深范围及待虚化区域的第二景深范围后，可生成清晰度变化图，其中，第二景深范围可包括小于第一景深范围的第一部分，以及大于第一景深范围的第二部分。在清晰度变化图中，当景深小于第一景深范围时，清晰度与景深呈正相关关系，清晰度可随着景深的增大而增大；当景深大于第一景深范围时，清晰度与景深呈负相关关系，清晰度可随着景深的增大而减小。第二景深范围的第一部分中清晰度可随着景深的增大而增大，第二部分中清晰度可随着景深的增大而减小，第一景深范围的清晰度达到最高值，根据清晰度变化图，可确定每个景深对应的清晰度，从而可根据预览图像中像素点的景深信息调整对应的虚化程度，清晰度越小，虚化程度越高。

在一个实施例中，可根据清晰度变化图选取进行高斯滤波的窗口大小，清晰度较高的待虚化区域，可选取较小的窗口进行高斯滤波处理，清晰度较低的待虚化区域，可选取较大的窗口进行高斯滤波处理。

图10为一个实施例中生成的清晰度变化图。如图10所示，移动终端选取与人像区域对应的第一景深范围1006，并确定待虚化区域的第二景深范围，第二景深范围可包括小于第一景深范围1006的第一部分1002及大于第一景深范围1006的第二部分1004。在清晰变化图中，第二景深范围的第一部分1002中，清晰度与景深呈正相关关系，清晰度随着景深的增大而增大，第一景深范围1006达到清晰度最高值，第二景深范围的第二部分1004中，清晰度与景深呈负相关关系，清晰度随着景深的增大而减小。在一个实施例中，也可根据人像区域的第一景深范围1006选取第二景深范围的第一部分1002及第二部分1004的清晰度变化率，当第一景深范围1006较小时，第一部分1002的清晰度变化率较大，第二部分1004的清晰度变化率较小；当第一景深范围1006较大时，第一部分1002的清晰度变化率较小，第二部分1004的清晰度变化率可较大；当第一景深范围1006位于景深直方图的中间范围中，第一部分1002及第二部分1004的清晰度变化率可相近，但不限于此。

在本实施例中，可生成清晰度变化图，并根据清晰度变化图对预览图像的待虚化区域进行虚化处理，清晰度随着景深的变化而变化，可以精准确定需要进行虚化的景深范围及对应的虚化程度，可以提高虚化效果，使虚化处理后的图像的视觉显示效果更好。

在一个实施例中，提供一种图像处理方法，包括以下步骤：

步骤(1)，对预览图像进行人脸识别，得到人脸区域。

步骤(2)，获取预览图像的景深信息，根据景深信息计算人脸区域的第一平均景深，获取人脸区域的颜色信息，并根据第一平均景深及颜色信息确定预览图像中的人像区域。

步骤(3)，根据景深信息生成景深直方图，获取景深直方图的各个波峰及对应的峰值，并根据峰值绘制符合对应波峰的正态分布曲线。

步骤(4)，计算人像区域的第二平均景深，查找第二平均景深在景深直方图中所处的正态分布曲线，获取所处的正态分布曲线的方差，再根据方差确定第二平均景深对应的正态分布范围，并将正态分布范围作为与人像区域对应的第一景深范围。

步骤(5)，根据第一景深范围确定待虚化区域的第二景深范围。

步骤(6)，根据第二景深范围生成清晰度变化图，并根据清晰度变化图对所述待虚化区域进行虚化处理。

在本实施例中，可降低除人像区域外的其他区域的亮度，可减轻预览图像中漏虚化的现象，使预览图像的主体更加突出，且根据人像区域的景深精准选择预览图像中需要进行虚化的景深范围，可以提高虚化效果，使虚化处理后的图像的视觉显示效果更好。

如图11所示，在一个实施例中，提供一种图像处理装置1100，包括人脸识别模块1110、区域确定模块1120及虚化模块1130。

人脸识别模块1110，用于对预览图像进行人脸识别，得到人脸区域。

区域确定模块1120，用于根据人脸区域确定预览图像中的人像区域。

虚化模块1130，用于对除人像区域外的其他区域进行虚化处理，并降低其他区域的亮度。

上述图像处理装置，对预览图像进行人脸识别，得到人脸区域，根据人脸区域确定预览图像中的人像区域，对除人像区域外的其他区域进行虚化处理，并降低其他区域的亮度，可以使预览图像的主体突出，提高虚化效果，使虚化处理后的预览图像的视觉显示效果更好。

如图12所示，在一个实施例中，区域确定模块1120，包括景深获取单元1122、第一计算单元1124、颜色获取单元1126及区域确定单元1128。

景深获取单元1122，用于获取预览图像的景深信息。

第一计算单元1124，用于根据景深信息计算人脸区域的第一平均景深。

颜色获取单元1126，用于获取人脸区域的颜色信息。

区域确定单元1128，用于根据第一平均景深及颜色信息确定预览图像中的人像区域。

在本实施例中，根据人脸区域的第一平均景深及颜色信息确定预览图像中的人像区域，可使确定的人像区域更加准确，可使虚化处理后的预览图像的视觉显示效果更好。

在一个实施例中，虚化模块1130，包括选取单元、景深确定单元及虚化单元。

选取单元，用于根据景深信息选取与人像区域对应的第一景深范围。

景深确定单元，用于根据第一景深范围确定待虚化区域的第二景深范围。

虚化单元，用于根据第二景深范围对待虚化区域进行虚化处理。

在本实施例中，可根据人像区域的景深精准选择预览图像中需要进行虚化的景深范围，可以提高虚化效果，使虚化处理后的图像的视觉显示效果更好。

在一个实施例中，选取单元，包括生成子单元、波峰获取子单元、绘制子单元及确定子单元。

生成子单元，用于根据景深信息生成景深直方图。

波峰获取子单元，用于获取景深直方图的各个波峰及对应的峰值。

绘制子单元，用于根据峰值绘制符合对应波峰的正态分布曲线。

确定子单元，用于根据正态分布曲线确定与人像区域对应的正态分布范围，并将正态分布范围作为与人像区域对应的第一景深范围。

在一个实施例中，确定子单元，还用于计算人像区域的第二平均景深，查找第二平均景深在景深直方图中所处的正态分布曲线，获取所处的正态分布曲线的方差，并根据方差确定第二平均景深对应的正态分布范围。

在本实施例中，根据预览图像的景深信息生成景深直方图，根据景深直方图每个波峰的峰值贴合最接近的正态分布曲线，再根据人像区域的平均景深查找所处的正态分布曲线及对应的正态分布范围，可保证与人像区域的景深信息相近的区域均不会进行虚化处理，可以精准确定需要进行虚化的景深范围，可以提高虚化效果，使虚化处理后的图像的视觉显示效果更好。

在一个实施例中，虚化单元，还用于根据第二景深范围生成清晰度变化图，并根据清晰度变化图对待虚化区域进行虚化处理。

在本实施例中，可生成清晰度变化图，并根据清晰度变化图对预览图像的待虚化区域进行虚化处理，清晰度随着景深的变化而变化，可以精准确定需要进行虚化的景深范围及对应的虚化程度，可以提高虚化效果，使虚化处理后的图像的视觉显示效果更好。

本申请实施例还提供一种移动终端。上述移动终端中包括图像处理电路，图像处理电路可以利用硬件和/或软件组件实现，可包括定义isp(imagesignalprocessing，图像信号处理)管线的各种处理单元。图13为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图13所示，为便于说明，仅示出与本申请实施例相关的图像处理技术的各个方面。

如图13所示，图像处理电路包括isp处理器1340和控制逻辑器1350。成像设备1310捕捉的图像数据首先由isp处理器1340处理，isp处理器1340对图像数据进行分析以捕捉可用于确定和/或成像设备1310的一个或多个控制参数的图像统计信息。成像设备1310可包括具有一个或多个透镜1312和图像传感器1314的照相机。图像传感器1314可包括色彩滤镜阵列(如bayer滤镜)，图像传感器1314可获取用图像传感器1314的每个成像像素捕捉的光强度和波长信息，并提供可由isp处理器1340处理的一组原始图像数据。传感器1320(如陀螺仪)可基于传感器1320接口类型把采集的图像处理的参数(如防抖参数)提供给isp处理器1340。传感器1320接口可以利用smia(standardmobileimagingarchitecture，标准移动成像架构)接口、其它串行或并行照相机接口或上述接口的组合。

此外，图像传感器1314也可将原始图像数据发送给传感器1320，传感器1320可基于传感器1320接口类型把原始图像数据提供给isp处理器1340，或者传感器1320将原始图像数据存储到图像存储器1330中。

isp处理器1340按多种格式逐个像素地处理原始图像数据。例如，每个图像像素可具有8、10、12或14比特的位深度，isp处理器1340可对原始图像数据进行一个或多个图像处理操作、收集关于图像数据的统计信息。其中，图像处理操作可按相同或不同的位深度精度进行。

isp处理器1340还可从图像存储器1330接收图像数据。例如，传感器1320接口将原始图像数据发送给图像存储器1330，图像存储器1330中的原始图像数据再提供给isp处理器1340以供处理。图像存储器1330可为存储器装置的一部分、存储设备、或电子设备内的独立的专用存储器，并可包括dma(directmemoryaccess，直接直接存储器存取)特征。

当接收到来自图像传感器1314或来自传感器1320接口或来自图像存储器1330的原始图像数据时，isp处理器1340可进行一个或多个图像处理操作，如时域滤波。处理后的图像数据可发送给图像存储器1330，以便在被显示之前进行另外的处理。isp处理器1340还可从图像存储器1330接收处理数据，对上述处理数据进行原始域中以及rgb和ycbcr颜色空间中的图像数据处理。处理后的图像数据可输出给显示器1380，以供用户观看和/或由图形引擎或gpu(graphicsprocessingunit，图形处理器)进一步处理。此外，isp处理器1340的输出还可发送给图像存储器1330，且显示器1380可从图像存储器1330读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器1330可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，isp处理器1340的输出可发送给编码器/解码器1370，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器1380设备上之前解压缩。

isp处理器1340处理图像数据的步骤包括：对图像数据进行vfe(videofrontend，视频前端)处理和cpp(camerapostprocessing，摄像头后处理)处理。对图像数据的vfe处理可包括修正图像数据的对比度或亮度、修改以数字方式记录的光照状态数据、对图像数据进行补偿处理(如白平衡，自动增益控制，γ校正等)、对图像数据进行滤波处理等。对图像数据的cpp处理可包括对图像进行缩放、向每个路径提供预览帧和记录帧。其中，cpp可使用不同的编解码器来处理预览帧和记录帧。

isp处理器1340处理后的图像数据可发送给虚化模块1360，以便在被显示之前对图像进行虚化处理。虚化模块1360可对预览图像中除人像区域外的其他区域进行虚化处理，并降低除人像区域外的其他区域的亮度等。其中，虚化模块1360可为移动终端中cpu(centralprocessingunit，中央处理器)、gpu或协处理器等。虚化模块1360将图像数据进行虚化处理后，可将虚化处理后的图像数据发送给编码器/解码器1370，以便编码/解码图像数据。编码的图像数据可被保存，并在显示于显示器1380设备上之前解压缩。其中，虚化模块1360还可位于编码器/解码器1370与显示器1380之间，即虚化模块对已成像的图像进行虚化处理。上述编码器/解码器可为移动终端中cpu、gpu或协处理器等。

isp处理器1340确定的统计数据可发送给控制逻辑器1350单元。例如，统计数据可包括自动曝光、自动白平衡、自动聚焦、闪烁检测、黑电平补偿、透镜1312阴影校正等图像传感器1314统计信息。控制逻辑器1350可包括执行一个或多个例(如固件)的处理器和/或微控制器，一个或多个例程可根据接收的统计数据，确定成像设备1310的控制参数以及isp处理器1340的控制参数。例如，成像设备1310的控制参数可包括传感器1320控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间)、照相机闪光控制参数、透镜1312控制参数(例如聚焦或变焦用焦距)，或这些参数的组合。isp控制参数可包括用于自动白平衡和颜色调整(例如，在rgb处理期间)的增益水平和色彩校正矩阵，以及透镜1312阴影校正参数。

在本实施例中，运用图13中的图像处理技术可实现上述的图像处理方法。

在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的图像处理方法。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。