图像处理方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明提供了图像处理方法及装置，通过识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分，获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值，计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值，统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数，在超出预设的网格个数时，使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。本发明通过局部动态去噪使得图像的去噪效果较好。
【专利说明】
图像处理方法及装置
技术领域
[0001]本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]目前智能手机逐渐融入到了人们日常生活之中，不但成为日常通讯设备，也成为日常易于携带的娱乐设备。智能手机中相机的配置越来越高，如设置有大光圈、高像素以及光学防抖等性能，而且基于智能手机的便携性，用户越来越喜欢通过智能手机上的相机进行拍照。虽然不断地对智能手机上的相机进行配置优化，但是拍摄的图像上存在噪点仍然在所难免。
[0003]目前，基于安卓系统的手机可以使用高通算法对图像进行去噪，具体地将每张待捕捉的图像都分解成64X48的网格，计算所有这些网格的亮度平均值以确定曝光指数，借助亮区补偿，亮度值比平均值高出一定数量的较小区域会在确定曝光指数时被忽略。该高通算法根据不同的增益(gain)值将去噪参数分为6组即6个不同的区域，这6个区域通过互相插值覆盖最亮到最暗的所有场景。对于一张图片首先判定它的数码相机感光度量化规定(Internat1nal Standardizat1n Organizat1n，简称ISO)是多少即曝光指数，然后根据对应区域的去噪参数进行去噪。高通算法只是通过整个图片去判断，再用统一的去噪参数进行去噪，对于图像中亮暗差异较大的部分其去噪效果较差。
【发明内容】
[0004]本发明提供一种图像处理方法及装置，用于解决通过高通算法对图像进行去噪时存在当图像中亮暗差异较大的部分其去噪效果较差的问题。
[0005]为了实现上述目的，本发明提供了一种图像处理方法，包括:
[0006]识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分；
[0007]获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值；
[0008]计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值；
[0009]统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数;其中，所述第一网格为各物体覆盖区内网格对应的所述ISO值与所述平均值的差值超出预设值的所有网格中的任意一个；
[0010]如果所述个数超出预设的网格个数，获取每个所述第一网格对应的所述曝光值数；
[0011]使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到所述目标图像。
[0012]为了实现上述目的，本发明提供了一种图像处理装置，包括:
[0013]识别划分模块，用于识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分；
[0014]第一获取模块，用于获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值；
[0015]计算模块，用于计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值；
[0016]第二获取模块，用于统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数;其中，所述第一网格为各物体覆盖区内网格对应的所述ISO值与所述平均值的差值超出预设值的所有网格中的任意一个；
[0017]第三获取模块，用于如果所述个数超出预设的网格个数，获取每个所述第一网格对应的曝光值数；
[0018]去噪模块，用于使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。
[0019]本发明的图像处理方法及装置，通过识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分，获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值，计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值，统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数，在超出预设的网格个数时，使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。本发明规避了原来对整张图像只用一个曝光指数去噪而使得亮暗处噪点水平不一致的问题，并且通过局部动态去噪使得图像的去噪效果较好。
【附图说明】
[0020]图1为本发明实施例一的图像处理方法的流程示意图；
[0021 ]图2为本发明实施例二的图像处理方法的流程示意图；
[0022]图3为本发明实施例三的图像处理方法的流程示意图；
[0023]图4为本发明实施例四的图像处理装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0024]下面结合附图对本发明实施例提供的图像处理方法及装置进行详细描述。
[0025]实施例一
[0026]如图1所示，其为本发明实施例一的图像处理方法的流程示意图，该图像处理方法包括:
[0027]步骤101、识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分。
[0028]在对待处理图像进行去噪之前，可以对图像进行物体识别。具体地，首先通过大量的具有比较明显的哈尔(Haar)特征的物体图像，使用模式识别的方法进行训练以得到分类器，基于该分类器通过haar特征可以识别出待处理图像中不同的物体。在识别出待处理图像中的不同物体后，可以将该图像划分成64X48的网格。
[0029]步骤102、获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值。
[0030]步骤103、计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值。
[0031]步骤104、统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数。
[0032]其中，所述第一网格为各物体覆盖区内网格对应的所述ISO值与所述平均值的差值超出预设值的所有网格中的任意一个。
[0033]在计算出各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值后，将各物体覆盖区域内每个网格的ISO值与平均值做差值，如果一个网格对应的差值超出预设值，将该网格成为第一网格。其中，第一网格为各物体覆盖区内网格对应的ISO值与平均值的差值超出预设值的所有网格中的任意一个。进一步地，统计各物体中第一网格的个数。
[0034]步骤105、如果所述个数超出预设的网格个数，获取每个所述第一网格对应的所述曝光值数。
[0035]将统计获取到各物体覆盖内的第一网格的个数与预设的网格个数进行比较，当这个个数超出了预设的网格个数，说明这些第一网格对应的图像部分与其他网格的亮度差异较大，需要获取每个第一网格对应的曝光指数，本实施例中，根据每个第一网格对应的ISO值选取相应的曝光指数，然后基于每个第一网格对应的曝光指数对相应的图像部分进行单独曝光。
[0036]步骤106、使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到所述目标图像。
[0037]为了使待处理图像的去噪效果较好，本实施例对第一网格和除第一网格之外的其他网格分别进行去噪处理，以得到目标图像。具体地，使用每个第一网格对应的曝光指数对第一网格对应的图像部分进行去噪，并且使用通过每个网格ISO值的计算出的平均值对其他网格对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。
[0038]本实施例提供的图像处理方法，通过识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分，获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值，计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值，统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数，在超出预设的网格个数时，使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。本发明规避了原来对整张图像只用一个曝光指数去噪使得亮暗处噪点水平不一致的问题，并且通过局部动态去噪使得图像的去噪效果较好。
[0039]实施例二
[0040]如图2所示，其为本发明实施例二的图像处理方法的流程示意图，该图像处理方法包括:
[0041]步骤201、识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分。
[0042]步骤202、获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值。
[0043 ]步骤203、计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值。
[0044]步骤204、统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数。
[0045]步骤201?步骤204中相关内容可参见上述实施例一中步骤101?步骤104中的记载，此处步骤赘述。
[0046]步骤205、如果所述个数未超出预设的网格个数，获取各物体对应的所述平均值对应的曝光指数。
[0047]步骤206、使用各物体的所述曝光指数对各自对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。
[0048]进一步地，在第一网格的个数未超出预设的网络个数，说明待处理图像中第一网格对应的图像部分较少，为了提高图像去噪处理的效率，可以使用各物体ISO的平均值对应的曝光指数对各自对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。
[0049]本实施例提供的图像处理方法，通过识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分，获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值，计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值，统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数，在未超出预设的网格个数时，使用获取各物体对应的所述平均值对应的所述曝光指数，使用各物体的所述曝光指数对各自对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。本实施例在待处理图像的亮暗差异较少的情况下，可以使用获取到的ISO平均值对应的曝光指数对图像进行去噪处理，不仅可以获取较好的去噪效果，并且处理速度较快。
[0050]实施例三
[0051]如图3所示，其为本发明实施例三的图像处理方法的流程示意图，该图像处理方法包括:
[0052]步骤301、对待处理图像进行网格划分。
[0053]步骤302、获取每个网格的感光度ISO值。
[0054]步骤303、根据每个网格的所述ISO值选取相应的所述曝光指数。
[0055]步骤304、使用每个网格对应的所述曝光值数对所述图像进行去噪得到所述目标图像。
[0056]本实施例中，将整张待处理图像分为多个64X48的网格，然后计算每个网格的ISO值，在获取到每个网格的ISO值后，根据该ISO值选用相应的曝光指数。获取到每个网格的曝光指数后，使用该曝光指数对每个网格对应的图像部分进行去噪处理，以得到目标图像。本实施例中，不再进行计算整张待处理图像的亮度平均值，每个网格根据自己的曝光指数分别进行去噪，避免了图片中亮处区域去噪太强导致模糊，暗处区域去噪太弱噪点大，这样去噪效果更细腻。
[0057]实施例四
[0058]如图4所示，其为本发明实施例四的图像处理装置的结构示意图。该装置包括:识别划分模块11、第一获取模块12、计算模块13、第二获取模块14、第三获取模块15以及去噪模块16。
[0059]具体地，识别划分模块11，用于识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分。
[0060]第一获取模块12，用于获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值。
[0061]计算模块13，用于计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值。
[0062]第二获取模块14，用于统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数。其中，所述第一网格为各物体覆盖区内网格对应的所述ISO值与所述平均值的差值超出预设值的所有网格中的任意一个。
[0063]第三获取模块15，用于如果所述个数超出预设的网格个数，获取每个所述第一网格对应的曝光值数。
[0064]去噪模块16，用于使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。
[0065]进一步地，所述第三获取模块15，还用于如果所述个数未超出所述网格个数，获取各物体对应的所述平均值对应的所述曝光值数。
[0066]所述去噪模块16，还用于使用各物体的所述曝光指数对各自对应的图像部分进行去噪，得到所述目标图像。
[0067]进一步地，所述第一获取模块12，还用于在获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值之后，根据每个网格的所述ISO值选取相应的所述曝光指数。
[0068]所述去噪模块16，还用于使用每个网格对应的所述曝光值数对所述图像进行去噪得到所述目标图像。
[0069]进一步地，所述识别划分模块11，具体用于使用哈尔Haar特征对待处理图像，以获取到所述待处理图像中包含的物体，将所述待处理图像划分成64X48的网格
[0070]本实施例提供的图像处理装置的各功能模块可用于执行图1、图2和图3所示的图像处理方法的流程，其具体工作原理不再赘述，详见方法实施例的描述。
[0071]本实施例提供的图像处理装置，通过图像传感器对待拍摄的目标进行数据采集，从所采集的数据中识别出目标中所包含的各景物，获取各景物对应的轮廓信息，根据各景物的轮廓信息对目标进行区域划分，调整图像传感器与目标之间的距离，获取每个区域对应的清晰度最佳的成像位置，抽取每个区域所对应的成像位置上的区域图像，将每个区域所对应的区域图像进行合并，得到目标的目标图像。本实施例通过景物轮廓对目标进行区域划分，将每个区域的最清晰的区域图像取出合成目标的最终图像，使得最终成像更加清晰锐利，且目标内部的景物都可清晰呈现。
[0072]本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:R0M、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0073]最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
【主权项】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括: 识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分； 获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值； 计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值； 统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数;其中，所述第一网格为各物体覆盖区内网格对应的所述ISO值与所述平均值的差值超出预设值的所有网格中的任意一个； 如果所述个数超出预设的网格个数，获取每个所述第一网格对应的所述曝光值数；使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到所述目标图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括: 如果所述个数未超出预设的网格个数，获取各物体对应的所述平均值对应的所述曝光值数； 使用各物体的所述曝光指数对各自对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值之后，还包括: 根据每个网格的所述ISO值选取相应的所述曝光指数； 使用每个网格对应的所述曝光值数对所述图像进行去噪得到所述目标图像。4.根据权利要求1-3任一所述的图像处理方法，其特征在于，所述对物体所覆盖的区域进行网格划分包括: 使用哈尔Haar特征对待处理图像，以获取到所述待处理图像中包含的物体； 将所述待处理图像划分成64 X 48的网格。5.—种图像处理装置，其特征在于，包括: 识别划分模块，用于识别待处理图像中包含的物体并进行网格划分； 第一获取模块，用于获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值； 计算模块，用于计算各物体覆盖区域内每个网格ISO值的平均值； 第二获取模块，用于统计获取各物体覆盖区内第一网格的个数;其中，所述第一网格为各物体覆盖区内网格对应的所述ISO值与所述平均值的差值超出预设值的所有网格中的任意一个； 第三获取模块，用于如果所述个数超出预设的网格个数，获取每个所述第一网格对应的曝光值数； 去噪模块，用于使用每个所述第一网格对应的所述曝光指数对所述第一网格对应的图像部分进行去噪，以及使用所述平均值对应的所述曝光指数对除所述第一网格之外的其他网格对应的图像部分进行去噪，得到目标图像。6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述第三获取模块，还用于如果所述个数未超出所述网格个数，获取各物体对应的所述平均值对应的所述曝光值数； 所述去噪模块，还用于使用各物体的所述曝光指数对各自对应的图像部分进行去噪，得到所述目标图像。7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一获取模块，还用于在获取各物体所覆盖区域内每个网格的感光度ISO值之后，根据每个网格的所述ISO值选取相应的所述曝光指数； 所述去噪模块，还用于使用每个网格对应的所述曝光值数对所述图像进行去噪得到所述目标图像。8.根据权利要求5-7任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述识别划分模块，具体用于使用哈尔Haar特征对待处理图像，以获取到所述待处理图像中包含的物体，将所述待处理图像划分成64 X 48的网格。
【文档编号】H04N5/235GK105898151SQ201510782728
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2015年11月15日
【发明人】王文平, 李礼
【申请人】乐视移动智能信息技术（北京）有限公司