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和装置、电子设备、计算机可读存储介质。
背景技术：
随着计算机技术的发展，图像处理方式越来越丰富，人们可以在拍摄过程中，通过移动对焦点和测光点调整被拍摄物体的光线亮度，也可以在拍摄的图像中选取提亮点进行光线效果的添加，从而凸显被拍摄物体的轮廓，达到较好的拍摄效果。
然而，传统的图像处理方法存在添加光线效果较差的问题。
技术实现要素：
本申请实施例提供一种图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，可以提高添加光线的效果。
一种图像处理方法，包括：
获取待处理图像中至少两个提亮中心点；
根据所述提亮中心点建立光效模型，所述光效模型是模拟光线强弱变化的模型；
根据所述光效模型对所述待处理图像进行添加光线效果的处理。
一种图像处理装置，包括：
获取模块，用于获取待处理图像中至少两个提亮中心点；
模型建立模块，用于根据所述提亮中心点建立光效模型，所述光效模型是模拟光线强弱变化的模型；
处理模块，用于根据所述光效模型对所述待处理图像进行添加光线效果的处理。
一种电子设备，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，使得所述处理器执行如下步骤：
获取待处理图像中至少两个提亮中心点；
根据所述提亮中心点建立光效模型，所述光效模型是模拟光线强弱变化的模型；
根据所述光效模型对所述待处理图像进行添加光线效果的处理。
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下步骤：
获取待处理图像中至少两个提亮中心点；
根据所述提亮中心点建立光效模型，所述光效模型是模拟光线强弱变化的模型；
根据所述光效模型对所述待处理图像进行添加光线效果的处理。
上述图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，可以获取待处理图像中至少两个提亮中心点，根据提亮中心点建立光效模型，根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理，光效模型是模拟光线强度变化的模型。由于可以获取待处理图像的多个提亮中心点建立光效模型，根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理，可以提高光线处理效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为一个实施例中电子设备的内部结构示意图；
图2为一个实施例中图像处理方法的流程图；
图3为另一个实施例中图像处理方法的流程图；
图4为又一个实施例中图像处理方法的流程图；
图5为一个实施例中建立光效模型的流程图；
图6为一个实施例中光效模型的示意图；
图7为一个实施例中图像处理方法的流程图；
图8为一个实施例中图像处理装置的结构框图；
图9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为一个实施例中电子设备的内部结构示意图。如图1所示，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个电子设备的运行。存储器用于存储数据、程序等，存储器上存储至少一个计算机程序，该计算机程序可被处理器执行，以实现本申请实施例中提供的适用于电子设备的无线网络通信方法。存储器可包括非易失性存储介质及内存储器。非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该计算机程序可被处理器所执行，以用于实现以下各个实施例所提供的一种图像处理方法。内存储器为非易失性存储介质中的操作系统计算机程序提供高速缓存的运行环境。网络接口可以是以太网卡或无线网卡等，用于与外部的电子设备进行通信。该电子设备可以是手机、平板电脑或者个人数字助理或穿戴式设备等。
图2为一个实施例中图像处理方法的流程图。本实施例中图像处理方法，以运行于图1中电子设备为例进行描述。如图2所示，图像处理方法包括步骤202至步骤206。
步骤202，获取待处理图像中至少两个提亮中心点。
待处理图像是由多个像素点组成的需要进行添加光线效果处理的图像。待处理图像可以是电子设备通过摄像头实时采集的图像，也可以是存储在电子设备本地的图像，或者是电子设备从网络下载的图像。光线效果可以是自然光、舞台光、胶片光、轮廓光等效果。光源发出光之后，光线会以光源为中心向四周进行扩散，并且光线的强度会随着与光源距离的增大而减弱。提亮中心点即为光源中心对应的像素点。提亮中心点的个数可以为2个、3个、4个、5个等不限于此。
电子设备可以获取待处理图像，并将待处理图像进行显示。电子设备可以对待处理图像进行识别，根据待处理图像的被拍摄物体确定至少两个提亮中心点，也可以获取由用户根据显示的待处理图像选择的至少两个提亮中心点。
步骤204，根据提亮中心点建立光效模型，光效模型是模拟光线强弱变化的模型。
光效模型是指对待处理图像进行添加光线效果处理的模型，光效模型可以模拟光源发出的光线强弱变化的曲线。根据提亮中心点建立光效模型，即将提亮中心点作为光源从而模拟各个像素点所在位置的光线强弱变化的模型。电子设备根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理，可包括对待处理图像进行增亮处理、改变待处理图像的颜色等。电子设备中可以预先存储光效参考模型，该光效参考模型可以是以图像中任意一个参考像素点为光源的模型。在获取到提亮中心点后，可以获取提亮中心点相对参考像素点的位移，并将光效参考模型进行位移之后得到该提亮中心点对应的光效模型。
例如，电子设备中可以预先存储一个光效参考模型为p(x，y)，该光效参考模型以坐标为(0,0)的参考像素点为光源的模型。假设选取的提亮中心点为(x0，y0)的话，那么该提亮中心点相对于参考像素点的位移就为(-x0，-y0)，则根据该位移得到的该提亮中心点对应的光效模型就为p(x-x0，y-y0)。得到的光效模型p(x-x0，y-y0)中，就是以提亮中心点(x0，y0)为光源的光效模型。
电子设备可以获取待处理图像的环境参数，根据环境参数确定光效模型中的光线效果参数。可选地，光线效果参数可包括色彩调节参数及亮度增强系数等。色彩调节参数可用于调节添加的光线效果的颜色，色彩调节参数可包括色彩转换矩阵、色彩饱和度等，其中，色彩转换矩阵可用于调整像素点的色彩值，饱和度则指的是色彩的鲜艳程度。色彩饱和度可用于调整像素点的色彩饱和度，亮度增强系数可用于调节添加的光线效果的强度。
在一个实施例中，电子设备可根据采集的色温确定光效模型中的色彩调节参数。可选地，电子设备可预先设置不同的色温对应的色彩调节参数，采集待处理图像的色温后，可直接获取与采集的色温对应的色彩调节参数。色彩调节参数可改变在待处理图像中添加的光线效果的色调及色彩饱和度。电子设备可根据色温选取添加的光线效果类型，光线效果类型可包括夕阳光效果、阴天效果、舞台光效果等，但不限于此。不同光线效果类型中可设置有不同的色彩调节参数，比如，夕阳光效果可设置暖色调的色彩调节参数，增加待处理图像中像素点在r、g通道的值，使待处理图像添加的光线效果偏黄、偏红，阴天效果可设置冷色调的色彩调节参数，增加待处理图像中像素点在b通道的值，使待处理图像添加的光线效果偏蓝、偏灰等，但不限于此。
电子设备可以根据获取的至少两个提亮中心点构建对应的光效模型，光效模型的数量与提亮中心点的数量一一对应。
步骤206，根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理。
电子设备根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理，可以调整待处理图像中像素点的色彩值，也可以对待处理图像进行增亮处理等。具体地，电子设备可以根据光效模型获取待处理图像中各个像素点对应的像素增强系数，根据像素增强系数对像素点进行添加光线效果的处理。像素点的像素增强系数可以是与像素点最接近的提亮中心点建立的光效模型中像素点对应的像素增强系数，也可以是图像中至少两个光效模型中像素点对应的至少两个像素增强系数的加权叠加。电子设备可以通过像素增强系数对待处理图像进行叠加或乘积的方式进行对待处理图像添加光线效果的处理。
例如，假设待处理图像为h0(x，y)，光效模型为p(x，y)，则通过叠加方式进行添加光线效果的处理之后的待处理图像h(x,y)就可以表示为h(x,y)＝(1+p(x,y))h0(x,y)，通过乘积的方式进行添加光线效果处理后的待处理图像就可以表示为h(x,y)＝p(x,y)h0(x,y)。可以理解的是，添加光线效果的处理还可以是以其他方式实现的，在此不做限定。
本申请实施例提供的图像处理方法，可以获取待处理图像中至少两个提亮中心点，根据提亮中心点建立模拟光线强度变化的光效模型，根据所述光效模型对所述待处理图像进行添加光线效果的处理。可以获取待处理图像的至少两个提亮中心点建立对应的至少两个光效模型，根据建立至少两个光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理，可以提高添加光线的效果。
如图3所示，在一个实施例中，提供的一种图像处理方法还包括步骤302至步骤306。其中：
步骤302，获取待处理图像的目标区域，目标区域为被拍摄物体的区域。
电子设备可以识别待处理图像中被拍摄物体区域。具体地，电子设备可以获取待处理图像的对焦点位置确定被拍摄物体的区域，还可以采用图像特征提取方法确定被拍摄物体的区域。具体地，待处理图像的图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等，图像特征提取方法可以是直方图法、几何参数法、边界特征法等不限于此。目标区域中的提亮中心点可以是1个、2个、3个等不限于此。电子设备确定待处理图像中被拍摄物体的区域即目标区域后，获取目标区域中的至少一个提亮中心点。在一个实施例中，目标区域也可以是其他需要进行添加主光线效果的区域。
步骤304，对目标区域中的提亮中心点进行第一光线效果的处理。
步骤306，对目标区域外的提亮中心点进行第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数。
目标区域外的提亮中心点是指电子设备可以在确定目标区域后，从待处理图像中的目标区域外的其他区域获取的至少一个提亮中心点。亮度增强系数可与光效模型中的分布幅度关联，亮度增强系数越大，分布幅度可越大，添加的光线效果的强度越大；亮度增强系数越小，分布幅度可越小，添加的光线效果强度越小。
电子设备对目标区域中的提亮中心点进行第一光线效果的处理是指电子设备根据目标区域中的提亮中心点和第一光线效果的亮度增强系数确定目标区域中提亮中心点对应的光效模型，从而获取光效模型中像素点对应的像素增强系数，根据像素增强系数对目标区域中的像素点进行添加第一光线效果的处理。电子设备对目标区域外的提亮中心点进行第二光线效果的处理与对目标区域进行第一光线效果的处理方法相似，在此不再赘述。
由于第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数，在电子设备完成对待处理图像的第一光线效果和第二光线效果的处理后，可以突出待处理图像中的目标区域，使被拍摄物体的轮廓更好地凸显，提高了添加光线的效果。
如图4所示，在一个实施例中提供的一种图像处理方法还包括步骤402至步骤408。其中：
步骤402，确定所述待处理图像的人脸区域。
电子设备可对待处理图像进行人脸检测，判断待处理图像中是否包含人脸，若包含，则可确定待处理图像的人脸区域。电子设备可提取待处理图像的图像特征，并通过预设的人脸检测模型对图像特征进行分析，判断待处理图像中是否包含人脸。在一个实施例中，人脸检测模型可以是预先通过机器学习构建的决策模型，构建人脸检测模型时，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检测模型的输入，通过机器学习进行训练，得到人脸检测模型。
步骤404，对人脸区域中的提亮中心点进行第一光线效果的处理。
电子设备对人脸区域中的提亮中心点进行第一光线效果的处理是指电子设备获取人脸区域的提亮中心点，根据人脸区域的提亮中心点和第一光线效果的参数建立光效模型，根据光效模型获取人脸区域中像素点对应的像素增强系数，对人脸区域进行添加第一光线效果的处理。光线效果的参数包括亮度增强系数、色彩调节参数等。电子设备可以获取人脸区域的至少一个提亮中心点。具体地，提亮中心点的数量可以与人脸区域在待处理图像中的占比相关联，占比越大，人脸区域的提亮中心点的数量越多，占比越小，人脸区域的提亮中心点的数量越少。
步骤406，获取待处理图像中与人脸区域对应的人像区域。
电子设备检测待处理图像中的人脸区域后，可以根据人脸区域和深度信息，获取待处理图像中的人像区域。人像与人脸通常在同一垂直平面上，人像到图像采集装置的深度信息与人脸到图像采集装置的深度信息的取值在同一范围内。因此，在获取人脸区域后，可以从电子设备获取的深度图中获取人脸区域对应的深度信息，然后根据人脸区域对应的深度信息可以获取人像区域对应的深度信息，然后根据人像区域对应的深度信息即可获取到待处理图像中的人像区域。可以理解的是，还可以通过其他方法来获取人像区域，在本实施例中不进行限定。例如还可以通过人工智能、区域生长法等方法来获取人像区域。
步骤408，对人像区域进行第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数。
电子设备根据待处理图像中人脸区域确定人像区域后，可以获取人像区域的至少一个提亮中心点，根据人像区域的提亮中心点和第二光线效果的参数建立光效模型，根据人像区域的光效模型获取人像区域中像素点对应的像素增强系数，对人像区域进行添加第二光线效果的处理。可选地，电子设备可以获取待处理图像中多个人脸区域和多个人像区域，对多个人脸区域进行第一光线效果的处理，对多个人像区域进行第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数。
电子设备分别对人脸区域和人像区域进行第一光线效果和第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数，可以突出待处理图像中人像，使待处理图像中的人脸添加光线效果更强，从而更好突出待处理图像的人物轮廓，使添加的光线效果更好。
在一个实施例中，提供的一种图像处理方法中根据提亮中心点建立光效模型，如图5所示包括步骤502至步骤506。其中：
步骤502，获取二维高斯分布函数。
具体地，光效模型可以根据二维高斯分布函数进行构建。首先获取二维高斯分布函数如下：
上述函数是以(0,0)为极大值点的二维高斯分布函数，其中，(x,y)表示待处理图像中的像素点；p(x,y)表示像素点进行增亮处理时的像素增强系数；d为标准差，亮度增强系数可影响d的大小，亮度增强系数越大时，d可越小，亮度增强系数越小时，d可越大。在光效模型中，处于待处理图像不同位置的像素点，对应的像素增强系数不同，距离极大值点越近的像素点，像素增强系数越强，距离极大值点越远的像素点，像素增强系数越小。
步骤504，根据亮度增强系数确定分布幅度。
步骤506，将提亮中心点作为二维高斯分布函数的极大值点，根据极大值点及分布幅度构建光效模型。
在本实施例中，光效模型为二维高斯分布函数，电子设备可根据提亮中心点的位置确定光效模型的极大值点，并根据亮度增强系数确定分布幅度。光效模型的极大值点可用于决定光效模型的位置，电子设备可将提亮中心点作为光效模型的极大值点。光效模型的分布幅度可用于描述二维高斯分布函数的形状。当亮度增强系数越大时，光效模型的形状可越“瘦高”，当亮度增强系数越小时，光效模型的形状可越“瘦小”。
电子设备根据提亮中心点建立光效模型即将上述二维高斯分布函数进行位移，将上述二维高斯分布函数的极大值点移动到提亮中心点的位置即可得到光效模型。假设提亮中心点的位置为(x0,y0)，则得到的光效模型就可以表示为：
得到的光效模型中，提亮中心点(x0,y0)就为极大值点，即在提亮中心点(x0,y0)得到的像素增强系数po(x,y)最大。
图6为一个实施例中光效模型的示意图。如图6所示，该光效模型中待处理图像的分辨率为50*50，提亮中心点602的坐标值为(25,25)。可以看出，该提亮中心点602对应的像素增强系数最大，待处理图像中其他像素点对应的像素增强系数随着与提亮中心点602的距离的增加而降低，离提亮中心点602的距离越远的像素点，对应的像素增强系数越小。
在一个实施例中，提供的一种图像处理方法还包括：根据待处理图像的亮度信息确定光学模型中的亮度增强系数，亮度增强系数用于调节光效模型中光线强弱变化的强度。
电子设备可以设定标准亮度阈值，该标准亮度阈值用于表示被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值的理想比值。当被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值达到理想比值时，可认定拥有一个较为理想的效果。当电子设备采集待处理图像的亮度信息后，可判定被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值的比值是否小于标准亮度阈值。当比值大于标准亮度阈值时，则可不对待处理图像进行添加光线效果的处理。当比值小于标准亮度阈值时，则可根据该比值的大小确定光学模型中的亮度增强系数。光学模型中的亮度增强系数与该比值呈负相关，当被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值的比值较小时，亮度增强系数增大，当被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值的比值较大时，亮度增强系数减小。亮度增强系数还可以根据待处理图像的亮度值进行调整等，在此不做限定。
如图7所示，在一个实施例中，提供的一种图像处理方法还包括步骤702至步骤704。其中：
步骤702，根据光效模型获取待处理图像中各个像素点对应的像素增强系数。
可以理解的是，待处理图像为一个二维像素点矩阵，可以以待处理图像的最左下角像素点为原点建立坐标系，待处理图像中的像素点就可以通过一个二维坐标进行表示。根据上述光效模型可以获取待处理图像中各个像素点的像素增强系数，可以直接将各个像素点对应的坐标带入到上述光效模型中，得到像素点的像素增强系数。电子设备可以获取与像素点距离最近的提亮中心点建立的光学模型中像素点的像素增强系数作为像素点对应的像素增强系数，也可以获取待处理图像中至少两个光效模型中像素点的至少两个像素增强系数，将至少两个像素增强系数进行加权得到像素点对应的像素增强系数。
步骤704，根据像素点对应的像素增强系数对像素点进行添加光线效果的处理。
电子设备根据像素点对应的像素增强系数对像素点进行添加光线效果的处理，可以对待处理图像中的所有像素点进行添加光线效果的处理，也可以对目标区域进行添加光线效果的处理，还可以对人脸区域和人像区域进行添加光线效果的处理。待处理图像中除人像区域或目标区域外的区域可以不做处理，也可以进行弱化处理。
在一个实施例中，提供的一种图像处理方法还包括：当像素点存在多个像素增强系数时，将像素点的多个像素增强系数进行加权得到像素点对应的像素增强系数，根据像素点对应的像素增强系数对像素点进行处理。
具体地，电子设备将像素点的多个像素增强系数进行加权可以是将像素点的所有像素增强系数的平均值作为像素点对应的像素增强系数，也可以是将待处理图像中像素点所在区域的提亮中心点建立的光效模型中像素点的多个像素增强系数的平均值作为像素点对应的像素增强系数，还可以将像素点的多个像素增强系数中最大的像素增强系数作为像素点对应的像素增强系数，像素增强系数的加权方式可以有多种，在此不做限定。像素点所在区域可以是目标区域、目标区域外的区域、人脸区域、人像区域等。
电子设备可以根据加权得到像素点对应的像素增强系数对像素点进行添加光线效果处理。从而使待处理图像中被拍摄物体更加突出，提高光线处理的效果。
在一个实施例中，提供了一种图像处理方法，实现该方法的具体步骤如下所述：
首先，电子设备可以获取待处理图像中至少两个提亮中心点。待处理图像是由多个像素点组成的需要进行添加光线效果处理的图像。待处理图像可以是电子设备通过摄像头实时采集的图像，也可以是存储在电子设备本地的图像。光线效果可以是自然光、舞台光、胶片光、轮廓光等效果。提亮中心点即为光源中心对应的像素点。电子设备可以获取待处理图像，并将待处理图像进行显示。电子设备可以对待处理图像进行识别，根据待处理图像的被拍摄物体确定至少两个提亮中心点，也可以获取由用户根据显示的待处理图像选择的至少两个提亮中心点。
接着，电子设备根据提亮中心点建立光效模型，光效模型是模拟光线强弱变化的模型。光效模型是指对待处理图像进行添加光线效果处理的模型，光效模型可以模拟光源发出的光线强弱变化的曲线。根据提亮中心点建立光效模型，即将提亮中心点作为光源从而模拟各个像素点所在位置的光线强弱变化的模型。电子设备根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理，可包括对待处理图像进行增亮处理、改变待处理图像的颜色等。电子设备中可以预先存储光效参考模型，该光效参考模型可以是以图像中任意一个参考像素点为光源的模型。在获取到提亮中心点后，可以获取提亮中心点相对参考像素点的位移，并将光效参考模型进行位移之后得到该提亮中心点对应的光效模型。
可选地，电子设备获取二维高斯分布函数，根据亮度增强系数确定分布幅度，将提亮中心点作为二维高斯分布函数的极大值点，根据极大值点及分布幅度构建光效模型。光效模型为二维高斯分布函数，电子设备可根据提亮中心点的位置确定光效模型的极大值点，并根据亮度增强系数确定分布幅度。光效模型的极大值点可用于决定光效模型的位置，电子设备可将提亮中心点作为光效模型的极大值点。光效模型的分布幅度可用于描述二维高斯分布函数的形状。电子设备根据提亮中心点建立光效模型即将上述二维高斯分布函数进行位移，将二维高斯分布函数的极大值点移动到提亮中心点的位置即可得到光效模型。
可选地，根据待处理图像的亮度信息确定光效模型中的亮度增强系数，亮度增强系数用于调节光效模型中光线强弱变化的强度。电子设备可以设定标准亮度阈值，该标准亮度阈值用于表示被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值的理想比值。当被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值的比值小于标准亮度阈值时，则可根据该比值的大小确定光学模型中的亮度增强系数。光学模型中的亮度增强系数与该比值呈负相关，当被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值的比值较小时，亮度增强系数增大，当被拍摄物体的亮度值与待处理图像的亮度值的比值较大时，亮度增强系数减小。亮度增强系数还可以根据待处理图像的亮度值进行调整等，在此不做限定。
接着，电子设备根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理。电子设备根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理，可以调整待处理图像中像素点的色彩值，也可以对待处理图像进行增亮处理等。具体地，电子设备可以根据光效模型获取待处理图像中各个像素点对应的像素增强系数，根据像素增强系数对像素点进行添加光线效果的处理。电子设备可以通过像素增强系数对待处理图像进行叠加或乘积的方式进行对待处理图像添加光线效果的处理。
可选地，电子设备获取待处理图像的目标区域，目标区域为被拍摄物体的区域，对目标区域中的提亮中心点进行第一光线效果的处理，对目标区域外的提亮中心点进行第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数。电子设备可以识别待处理图像中被拍摄物体区域。电子设备确定待处理图像中被拍摄物体的区域即目标区域后，获取目标区域中的至少一个提亮中心点。电子设备对目标区域中的提亮中心点进行第一光线效果的处理是指电子设备根据目标区域中的提亮中心点和第一光线效果的亮度增强系数确定目标区域中提亮中心点对应的光效模型，从而获取光效模型中像素点对应的像素增强系数，根据像素增强系数对目标区域中的像素点进行添加第一光线效果的处理。电子设备对目标区域外的提亮中心点进行第二光线效果的处理与对目标区域进行第一光线效果的处理方法相似。由于第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数，在电子设备完成对待处理图像的第一光线效果和第二光线效果的处理后，可以突出待处理图像中的目标区域，使被拍摄物体的轮廓更好地凸显，提高了添加光线的效果。
可选地，电子设备确定待处理图像的人脸区域，对人脸区域中的提亮中心点进行第一光线效果的处理，获取待处理图像中与人脸区域对应的人像区域，对人像区域中提亮中心点进行第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数。电子设备可对待处理图像进行人脸检测，判断待处理图像中是否包含人脸，若包含，则可确定待处理图像的人脸区域。电子设备检测待处理图像中的人脸区域后，可以根据人脸区域和深度信息，获取待处理图像中的人像区域。电子设备分别对人脸区域和人像区域进行第一光线效果和第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数，可以突出待处理图像中人像，使待处理图像中的人脸添加光线效果更强，从而更好突出待处理图像的人物轮廓，使添加的光线效果更好。
可选地，电子设备根据光效模型获取待处理图像中各个像素点对应的像素增强系数，根据像素点对应的像素增强系数对像素点进行添加光线效果的处理。待处理图像为一个二维像素点矩阵，可以以待处理图像的最左下角像素点为原点建立坐标系，待处理图像中的像素点就可以通过一个二维坐标进行表示。根据上述光效模型可以获取待处理图像中各个像素点的像素增强系数，可以直接将各个像素点对应的坐标带入到上述光效模型中，得到像素点的像素增强系数。电子设备根据像素点对应的像素增强系数对像素点进行添加光线效果的处理，可以对待处理图像中的所有像素点进行添加光线效果的处理，也可以对目标区域进行添加光线效果的处理，还可以对人脸区域和人像区域进行添加光线效果的处理。
可选地，当所述像素点存在多个像素增强系数时，电子设备将所述像素点的多个像素增强系数进行加权得到所述像素点对应的像素增强系数，根据所述像素点对应的像素增强系数对所述像素点进行处理。电子设备将像素点的多个像素增强系数进行加权可以是将像素点的所有像素增强系数的平均值作为像素点对应的像素增强系数，也可以是将待处理图像中像素点所在区域的提亮中心点建立的光效模型中像素点的多个像素增强系数的平均值作为像素点对应的像素增强系数，还可以将像素点的多个像素增强系数中最大的像素增强系数作为像素点对应的像素增强系数，像素增强系数的加权方式可以有多种，在此不做限定。
应该理解的是，虽然图2-5、7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-5、7中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
图8为一个实施例的图像处理装置的结构框图。如图8所示，该装置包括获取模块820、模型建立模块840和处理模块860，其中：
获取模块820，用于获取待处理图像中至少两个提亮中心点。
模型建立模型840，用于根据提亮中心点建立光效模型，光效模型是模拟光线强弱变化的模型。
处理模块860，用于根据光效模型对待处理图像进行添加光线效果的处理。
在一个实施例中，处理模块860还可以用于获取待处理图像的目标区域，目标区域为被拍摄物体的区域；对目标区域的提亮中心点进行第一光线效果的处理，对目标区域外的提亮中心点进行第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数。
在一个实施例中，处理模块860还可以用于确定所述待处理图像的人脸区域，对人脸区域中的提亮中心点进行第一光线效果的处理，获取待处理图像中与人脸区域对应的人像区域，对人像区域中的提亮中心点进行第二光线效果的处理，第二光线效果的亮度增强系数低于第一光线效果的亮度增强系数。
在一个实施例中，模型建立模块840还可以用于根据待处理图像的亮度信息确定光效模型中的亮度增强系数，亮度增强系数用于调节光效模型中光线强弱变化的强度。
在一个实施例中，模型建立模块840还可以用于获取二维高斯分布函数，根据亮度增强系数确定分布幅度，将提亮中心点作为二维高斯分布函数的极大值点，根据极大值点及分布幅度构建光效模型。
在一个实施例中，处理模块860还可以用于根据光效模型获取待处理图像中各个像素点对应的像素增强系数，根据像素点对应的像素增强系数对像素点进行添加光线效果的处理。
在一个实施例中，处理模块860还可以用于当所述像素点存在多个像素增强系数时，将像素点的多个像素增强系数进行加权得到像素点对应的像素增强系数，根据像素点对应的像素增强系数对像素点进行处理。
上述图像处理装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将图像处理装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述图像处理装置的全部或部分功能。
关于图像处理装置的具体限定可以参见上文中对于图像处理方法的限定，在此不再赘述。上述图像处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本申请实施例中提供的图像处理装置中的各个模块的实现可为计算机程序的形式。该计算机程序可在终端或服务器上运行。该计算机程序构成的程序模块可存储在终端或服务器的存储器上。该计算机程序被处理器执行时，实现本申请实施例中所描述方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质。一个或多个包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行图像处理方法的步骤。
一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行图像处理方法。
本申请实施例还提供一种电子设备。上述电子设备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9为一个实施例中图像处理电路的示意图。如图9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9所示，图像处理电路包括isp处理器940和控制逻辑器950。成像设备910捕捉的图像数据首先由isp处理器940处理，isp处理器940对图像数据进行分析以捕捉可用于确定和/或成像设备910的一个或多个控制参数的图像统计信息。成像设备910可包括具有一个或多个透镜912和图像传感器914的照相机。图像传感器914可包括色彩滤镜阵列(如bayer滤镜)，图像传感器914可获取用图像传感器914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940处理的一组原始图像数据。传感器920(如陀螺仪)可基于传感器920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940。传感器920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914也可将原始图像数据发送给传感器920，传感器920可基于传感器920接口类型把原始图像数据提供给isp处理器940，或者传感器920将原始图像数据存储到图像存储器930中。
isp处理器940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940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940还可从图像存储器930接收图像数据。例如，传感器920接口将原始图像数据发送给图像存储器930，图像存储器930中的原始图像数据再提供给isp处理器940以供处理。图像存储器930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914接口或来自传感器920接口或来自图像存储器930的原始图像数据时，isp处理器940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930，以便在被显示之前进行另外的处理。isp处理器940从图像存储器930接收处理数据，并对所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。isp处理器940处理后的图像数据可输出给显示器970，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940的输出还可发送给图像存储器930，且显示器970可从图像存储器930读取图像数据。在一个实施例中，图像存储器930可被配置为实现一个或多个帧缓冲器。此外，isp处理器940的输出可发送给编码器/解码器960，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970设备上之前解压缩。编码器/解码器960可由cpu或gpu或协处理器实现。
isp处理器940确定的统计数据可发送给控制逻辑器950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912阴影校正等图像传感器914统计信息。控制逻辑器950可包括执行一个或多个例程(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910的控制参数及isp处理器940的控制参数。例如，成像设备910的控制参数可包括传感器920控制参数(例如增益、曝光控制的积分时间、防抖参数等)、照相机闪光控制参数、透镜912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912阴影校正参数。
本实施例中运用图9中图像处理技术可实现上述图像处理方法。
本申请所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用可包括非易失性和/或易失性存储器。合适的非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)，它用作外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)。
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本申请专利范围的限制。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。