CN111131698B - 图像处理方法及装置、计算机可读介质、电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法、一种图像处理装置、一种计算机可读介质以及一种电子设备。所述方法包括：响应于第一触发操作，采集目标场景的当前帧图像；以及读取当前时刻的图像缓存队列，对所述当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估以获取各所述缓存图像的清晰度值；提取清晰度值最大的所述缓存图像作为关键帧图像，并将所述关键帧图像与所述当前帧图像进行匹配；在所述关键帧图像与所述当前帧图像匹配成功时，对所述关键帧图像与所述当前帧图像进行融合处理，以生成目标图像。本公开可以有效的避免拍摄时由于抖动导致的图像不清晰。

Description

图像处理方法及装置、计算机可读介质、电子设备

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像处理方法、一种图像处理装置、一种计算机可读介质以及一种电子设备。

背景技术

为了避免移动终端设备在拍照时由于抖动导致的图像模糊、不清晰等问题，为终端设备提供了防抖动功能。

现有技术中，防抖功能一般包括光学防抖和算法防抖。其中，光学防抖需要在终端设备中添加光学器件，导致终端设备的体积、重量增加。而算法防抖一般需要裁剪画面，导致视场角损失，且算法防抖在抖动幅度大时，裁剪画面并不能很好的补偿抖动带来的影响，表现为防抖效果不明显。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种图像处理方法、一种图像处理装置、一种计算机可读介质以及一种电子设备，能够提升拍摄图像的清晰度。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：

响应于第一触发操作，采集目标场景的当前帧图像；以及

读取当前时刻的图像缓存队列，对所述当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估以获取各所述缓存图像的清晰度值；

提取清晰度值最大的所述缓存图像作为关键帧图像，并将所述关键帧图像与所述当前帧图像进行匹配；

在所述关键帧图像与所述当前帧图像匹配成功时，对所述关键帧图像与所述当前帧图像进行融合处理，以生成目标图像。

根据本公开的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：

第一触发操作响应模块，用于响应于第一触发操作，采集目标场景的当前帧目标图像；

图像缓存队列读取模块，用于读取当前时刻的图像缓存队列，利用预设规则对所述当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估以获取各所述缓存图像的清晰度值；

匹配模块，用于提取清晰度值最大的所述缓存图像作为关键帧图像，并将所述关键帧图像与所述当前帧图像进行匹配；

目标图像输出模块，用于在所述关键帧图像与所述当前帧目标图像匹配成功时，对所述关键帧图像与所述当前帧目标图像进行融合处理，以生成目标图像。

根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读介质，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上述的图像处理方法。

根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的图像处理方法。

本公开的一种实施例所提供的图像处理方法，通过预先建立图像缓存队列，使得终端设备在响应用户的第一触发操作进行拍照时，在获取当前帧图像的同时，可以对图像缓存队列中的各缓存图像进行清晰度评估来获取对应的清晰度值，从而可以选取清晰度值最大的缓存图像作为关键帧图像与当前帧图像进行匹配，再根据匹配结果进行图像融合生成目标图像。从而使得目标图像可以融合当前帧图像与关键帧图像的特征，有效的避免由于抖动导致的图像不清晰。

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

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。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示意性示出本公开示例性实施例中一种图像处理方法的流程示意图；

图2示意性示出本公开示例性实施例中再一种图像处理方法的流程示意图；

图3示意性示出本公开示例性实施例中一种多摄像模组时的图像处理方法的流程示意图；

图4示意性示出本公开示例性实施例中一种显示控制装置的组成示意图；

图5示意性示出本公开示例性实施例中一种无线通信设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

现有智能终端设备中，为了提供更好的拍照效果，加入各种防抖功能，用以改善用户抖动带来的图像模糊等问题。防抖方法主要分两类，包括光学防抖和算法防抖。其中，光学防抖(Optical image stabilization，OIS)是依靠特殊的镜头或者CCD感光元件的结构在最大程度的降低操作者在使用过程中由于抖动造成影像不稳定。作为光学防抖技术，并不是让机身不抖动，它是依靠特殊的镜头或者CCD感光元件的结构在最大程度的降低操作者在使用过程中由于抖动造成影像不稳定。算法防抖又叫电子式防手震技术，这种技术在抖动检测方面利用了动态向量。根据动态向量来掌握图像的摆动方向及摆动量，以此为参考使图像位置平行移动，从而生成无抖动的动态图像。

为实现光学防抖效果，需要在手机里塞下更大的光学器件和光学防抖模块，对手机的体积，重量，研发成本，便携性等均有不小的考验。而算法防抖中目前手机厂商常用的方案为：裁剪一定比例的画面，裁剪掉的部分作为备份，当发生抖动时，根据陀螺仪信息，利用备份图像进行补偿，以保证画面的稳定，但算法防抖会经常裁剪画面，视场角会有一定的损失，普遍损失在10％以上，且算法防抖在抖动幅度大时，裁剪画面并不能很好的补偿抖动带来的影响，表现为防抖效果不明显。此外，防抖技术一般仅实现了预览、录像防抖功能。

针对上述的现有技术的缺点和不足，本示例实施方式中提供了一种图像处理方法。参考图1中所示，上述的图像处理方法可以包括以下步骤：

S11，响应于第一触发操作，采集目标场景的当前帧图像；以及

S12，读取当前时刻的图像缓存队列，对所述当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估以获取各所述缓存图像的清晰度值；

S13，提取清晰度值最大的所述缓存图像作为关键帧图像，并将所述关键帧图像与所述当前帧图像进行匹配；

S14，在所述关键帧图像与所述当前帧图像匹配成功时，对所述关键帧图像与所述当前帧图像进行融合处理，以生成目标图像。

本示例实施方式所提供的显示控制方法中，一方面，通过预先建立图像缓存队列，使得终端设备在响应用户的第一触发操作进行拍照时，在获取当前帧图像的同时，可以对图像缓存队列中的各缓存图像进行清晰度评估来获取对应的清晰度值。另一方面，可以选取清晰度值最大的缓存图像作为关键帧图像与当前帧图像进行匹配，再根据匹配结果进行图像融合生成目标图像。从而使得目标图像可以融合当前帧图像与关键帧图像的特征，有效的避免由于抖动导致的图像不清晰。

下面，将结合附图及实施例对本示例实施方式中的图像处理方法的各个步骤进行更详细的说明。

步骤S10，响应于第二触发操作，连续采集所述目标场景的当前图像并保存至所述图像缓存队列中。

本示例实施方式中，上述的图像处理方法可以应用于装配有至少一个摄像模组的电子设备，例如手机、平板电脑等终端设备。终端设备可以装配有多个摄像模组，例如装配有一主摄像模组、一微距摄像模组、一广角摄像模组、一深度摄像模组中的一个或多个。

其中，上述的第二触发操作可以是用户打开相机应用程序，或者其他第三方拍摄应用程序并进入拍摄预览界面的控制操作。例如，参考图2所示，用户在终端设备的主界面中点击“相机”控件进入相机后，便可以建立一图像缓存队列，例如建立一RAW数据帧队列。同时，开始连续采集当前场景中的当前图像，将连续采集的当前图像保存至图像缓存队列中。举例来说，可以预先配置缓存队列的长度，例如设置队列长度为8、10或15等数值。可以在RAW数据帧队列中缓存连续采集的多张当前图像。并且在终端设备配置一独立的存储空间，用于存储缓存图像。

本示例实施方式中，若图像缓存队列存储空间为空，则将采集的当前图像覆盖所述图像缓存队列中已存储的前序缓存图像。例如，若RAW数据帧队列长度为10，当前队列中已缓存图像M1、M2……M9、M10，则当采集到M11时，将该M11覆盖M1，M12覆盖M2，依次类推。从而使得在用户拍照时，RAW数据帧队列中的各缓存图像为时间最接近用户拍照时刻对应的图像。

或者，在本公开的其他示例性实施中，也可以配置当缓存队列存储空间为空时，仅保留当前缓存队列中最后的3或5个缓存图像，并将其他图像一并清除，从而为缓存队列提供较多的缓存空间。

在步骤S11中，响应于第一触发操作，采集目标场景的当前帧图像。

本示例实施方式中，上述的第一触发操作可以是用户在相机或其他第三方拍摄应用中的拍摄操作。根据用户的第一触发操作，获取摄像模组当前采集的当前帧图像。

在步骤S12中，读取当前时刻的图像缓存队列，对所述当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估以获取各所述缓存图像的清晰度值。

本示例实施方式中，在用户触发拍摄操作后，便可以生成一控制指令，并根据该控制指令停止对图形缓存队列的更新。同时，可以读取图像缓存队列，并利用预设的算法对当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估，获取各缓存图像的清晰度评估数值。当前帧图像与缓存图像可以分别存储在不同的缓存区域中。例如，可以将当前帧图像存储在cache buffer缓存中，图像缓存队列存储在capture buffer缓存中。

举例来说，可以利用基于能量梯度函数的评估方法来计算缓存图像的清晰度，具体来说，公式可以包括：

D(f)＝Σ_yΣ_x(|f(x+1,y)-f(x,y)|²+|f(x,y+1)-f(x,y)|²)

其中，f(x,y)表示图像f对应像素点(x,y)的灰度值，D(f)为图像清晰度计算结果。

根据上述的方法可得到缓存队列每一帧缓存图像的清晰度评估结果数值。

在步骤S13中，提取清晰度值最大的所述缓存图像作为关键帧图像，并将所述关键帧图像与所述当前帧图像进行匹配。

本示例实施方式中，在获取当前缓存队列中各缓存图像对应的清晰度数值后，便可以选取清晰度数据最高的一帧缓存图像作为关键帧图像。再将该帧关键帧图像与用户拍摄的当前帧图像进行图像匹配。举例来说，可以利用SIFT(Scale-invariant featuretransform，尺度不变特征转换)算法进行对关键帧图像和当前帧图像进行匹配的评估。

一般来说，SIFT算法可以包括以下步骤：1)尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置，通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点；2)关键点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度；关键点的选择依据于它们的稳定程度；3)方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或多个方向；所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换，从而提供对于这些变换的不变性；4)关键点描述：在每个关键点周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度；这些梯度被变换成一种表示，这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变化。在获取图像中各特征对应的描述子后，生成对应的特征向量。基于图像中各特征点的特征向量可以获取整幅图像特征点描述向量。基于该描述向量，对当前帧图像和关键帧图像进行匹配。

在步骤S14中，在所述关键帧图像与所述当前帧图像匹配成功时，对所述关键帧图像与所述当前帧图像进行融合处理，以生成目标图像。

本示例实施方式中，可以预先设置图像匹配的阈值。在关键帧图像与所述当前帧图像匹配结果大于预设阈值时，便可以确定为匹配成功。此时，便可以将关键帧图像与当前帧图像进行融合处理，从而将融合图像作为目标图像并展示给用户。

举例来说，图像融合可以使用多种算法，例如基于金字塔变换的融合算法、基于加权平均的融合方法或者基于PCNN的融合方法等等。各算法的具体执行过程采用现有技术方案即可实现，本公开在此不再赘述。本公开对使用的具体融合算法不做特殊限定。

本示例实施方式中，若关键帧图像与当前帧图像的匹配结果小于预设阈值，则不执行融合操作，并将当前帧图像作为目标图像提供给用户。

或者，还可以对缓存图像的清晰度预先配置阈值，若关键帧图像的清晰度值小于预设阈值，则表示缓存图像的清晰度较低。便可以直接将当前帧图像作为目标图像提供给用户。

或者，对于图像缓存队列来说，也可以选取清晰度值排序最高的前n个缓存图像，分别与当前帧图像进行匹配，再选取匹配度最高的缓存图像作为最终的关键帧图像，并将该关键帧图像与当前帧图像进行融合。

在本示例实施方式中，基于上述内容，参考图3所示，上述的方法还可以包括：

步骤S21，响应于第二触发操作激活至少两个所述摄像组件，分别通过两个摄像组件采集所述目标场景的当前图像，并保存至对应的图像缓存队列中；

步骤S22，对所述当前图像进行场景识别以获取所述目标场景的场景类别；

步骤S23，根据所述场景类别确定对应的目标摄像组件以及目标摄像组件对应的目标图像缓存队列，以用于在响应所述第一触发请求时，读取所述目标图像缓存队列。

具体来说，用户在进入摄像功能或者打开其他第三方摄像应用程序时，可以同时启动多个摄像模组。例如，同时启动主摄像模组和广角摄像模组。此时便可以分别针对主摄像模组和广角摄像模组创建对应的图像缓存队列。在用户拍摄当前帧图像后，便可以对当前帧对应的场景进行识别；例如，微距拍摄场景、广角拍摄场景、夜晚拍摄场景或者运动拍摄场景等。用户可以预先配置拍摄场景与目标摄像组件之间的对应关系。在确定对应的拍摄场景后，便可以确定对应的目标摄像组件，并提取该目标摄像组件对应的图像缓存队列。再对该图像缓存队列中的缓存图像进行清晰度评估，而对其他缓存队列进行清空处理。从而使得最终生成的融合图像可以具有更加优秀的显示效果。

在本公开的其他示例性实施例中，上述的图像缓存队列中还可以包括至少一帧所述当前帧目标图像后采集的缓存图像。

举例来说，当用户在t时刻进行拍摄并获取当前帧图像后，可以在t+1时刻继续采集缓存图像并保存至图像缓存队列中。用户在t时刻采集的当前帧图像可以是图像缓存队列中的一帧图像。

在用户拍摄图像时，在采集当前帧图像后，可能仍然保持当前的拍摄姿态，以及拍摄的场景内容。此时，便可以仍然采集与当前帧图像连续的一帧或多帧图像。从而使得若图像缓存队列中当前帧图像之前的各帧缓存图像清晰度不高时，仍可以利用当前帧图像之后的多帧图像进行匹配和融合。从而最大限度的避免图像缓存队列中没有可用的缓存图像，或者清晰度均较低的情况。

本公开实施例所提供的方法，通过在用户进入拍摄功能时建立各摄像组件对应的图像缓存队列，并在图像缓存队列中存储当前场景对应的缓存图像。在用户执行拍照获取当前帧图像的同时，可以对图像缓存队列中的各缓存图像进行清晰度评估来获取对应的清晰度值。并选取清晰度值最大的一帧或多帧缓存图像作为关键帧图像与当前帧图像进行匹配，再根据匹配结果判断是否进行图像融合来生成目标图像。从而使得目标图像可以融合当前帧图像与关键帧图像的特征，有效的避免由于抖动导致的图像不清晰；通过图像融合可以进一步提升当前帧图像的细节。并且，也不需要对缓存图像进行裁剪画面，有效的避免视场角的损失，有效的提升图像质量。

使用户预先存储锁屏界面的解锁密码，并配置自动解锁策略，通过读取终端设备的蓝牙状态和速度信息来判断是否需要进入驾车模式，并在进入驾车模式时自动启动目标服务。可以利用目标服务来来识别用户在屏幕的唤醒操作，并在发生唤醒操作时自动输入密码，从而实现对屏幕的自动解锁。避免用户在驾车模式下使用手机时频繁的输入密码。并且可以通过驾车模式不对应用程序的使用进行限制，避免对用户的使用造成过多的限制，从而有效的提升用户体验。

需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

进一步的，参考图4所示，本示例的实施方式中还提供一种图像处理装置40，可以应用于电子设备，包括：第一触发操作响应模块401、图像缓存队列读取模块402、匹配模块403和目标图像输出模块404。其中，

所述第一触发操作响应模块401可以用于响应于第一触发操作，采集目标场景的当前帧目标图像。

所述图像缓存队列读取模块402可以用于读取当前时刻的图像缓存队列，利用预设规则对所述当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估以获取各所述缓存图像的清晰度值。

所述匹配模块403可以用于提取清晰度值最大的所述缓存图像作为关键帧图像，并将所述关键帧图像与所述当前帧图像进行匹配。

所述目标图像输出模块404可以用于在所述关键帧图像与所述当前帧目标图像匹配成功时，对所述关键帧图像与所述当前帧目标图像进行融合处理，以生成目标图像。

在本公开的一种示例中，所述装置40还可以包括：当前帧图像输出模块(图中未示出)。

所述当前帧图像输出模块可以用于在所述关键帧图像与所述当前帧图像匹配失败时，将所述当前帧图像作为目标图像。

在本公开的一种示例中，所述装置40还可以包括：第二触发操作响应模块(图中未示出)。

所述第二触发操作响应模块可以用于响应于第二触发操作，连续采集所述目标场景的当前图像并保存至所述图像缓存队列中；以及在所述图像缓存队列存储空间为空时，将采集的当前图像覆盖所述图像缓存队列中已存储的前序缓存图像。

在本公开的一种示例中，所述图像缓存队列包括分别对应于各摄像组件配置的多个图像缓存队列。

所述图像缓存队列读取模块还402可以用于响应于第二触发操作激活至少两个所述摄像组件，分别通过两个摄像组件采集所述目标场景的当前图像，并保存至对应的图像缓存队列中。

在本公开的一种示例中，所述装置40还可以包括：场景识别模块、目标图像缓存队列确认模块(图中未示出)。

所述场景识别模块可以用于对所述当前图像进行场景识别以获取所述目标场景的场景类别。

所述目标图像缓存队列确认模块可以用于根据所述场景类别确定对应的目标摄像组件以及目标摄像组件对应的目标图像缓存队列，以用于在响应所述第一触发请求时，读取所述目标图像缓存队列。

在本公开的一种示例中，所述装置40还可以包括：暂停处理模块(图中未示出)。其中：

所述暂停处理模块可以用于响应于第一触发操作，采集当前帧图像时，暂停采集所述目标场景对应的当前图像。

在本公开的一种示例中，所述图像缓存队列中包括至少一帧所述当前帧目标图像后采集的缓存图像。

上述的图像处理装置中各模块的具体细节已经在对应的图像处理方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

图5示出了适于用来实现本发明实施例的无线通信设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图5示出的电子设备的计算机系统500仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口505也连接至总线504。

以下部件连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本发明的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本发明实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

需要说明的是，作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现如下述实施例中所述的方法。例如，所述的电子设备可以实现如图1所示的各个步骤。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。

Claims (9)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

响应于第一触发操作，采集目标场景的当前帧图像；以及

读取当前时刻的图像缓存队列，对所述当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估以获取各所述缓存图像的清晰度值；其中，所述图像缓存队列中包括至少一帧所述当前帧图像后采集的缓存图像；

提取清晰度值最大的所述缓存图像作为关键帧图像，并将所述关键帧图像与所述当前帧图像进行匹配；

在所述关键帧图像与所述当前帧图像匹配成功时，对所述关键帧图像与所述当前帧图像进行融合处理，以生成目标图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述关键帧图像与所述当前帧图像匹配失败时，将所述当前帧图像作为目标图像。

3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述响应第一触发操作前，所述方法还包括：

响应于第二触发操作，连续采集所述目标场景的当前图像并保存至所述图像缓存队列中；以及

在所述图像缓存队列存储空间为空时，将采集的当前图像覆盖所述图像缓存队列中已存储的前序缓存图像。

4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像缓存队列包括分别对应于各摄像组件配置的多个图像缓存队列；所述方法还包括：

响应于第二触发操作激活至少两个所述摄像组件，分别通过两个摄像组件采集所述目标场景的当前图像，并保存至对应的图像缓存队列中。

5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述当前图像进行场景识别以获取所述目标场景的场景类别；

根据所述场景类别确定对应的目标摄像组件以及目标摄像组件对应的目标图像缓存队列，以用于在响应所述第一触发请求时，读取所述目标图像缓存队列。

6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述响应于第一触发操作，采集当前帧图像时，所述方法还包括：

暂停采集所述目标场景对应的当前图像。

7.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一触发操作响应模块，用于响应于第一触发操作，采集目标场景的当前帧目标图像；

图像缓存队列读取模块，用于读取当前时刻的图像缓存队列，利用预设规则对所述当前时刻的图像缓存队列中各缓存图像进行清晰度评估以获取各所述缓存图像的清晰度值；其中，所述图像缓存队列中包括至少一帧所述当前帧图像后采集的缓存图像；

匹配模块，用于提取清晰度值最大的所述缓存图像作为关键帧图像，并将所述关键帧图像与所述当前帧图像进行匹配；

目标图像输出模块，用于在所述关键帧图像与所述当前帧目标图像匹配成功时，对所述关键帧图像与所述当前帧目标图像进行融合处理，以生成目标图像。

8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的图像处理方法。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的图像处理方法。

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