CN104010129A - 图像处理方法、装置及终端 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种图像处理方法、装置及终端，该方法包括：对待处理图像上的每一个目标像素点执行如下操作：获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值，由于该方法获取每个像素点的目标灰度值的步骤简单，并且步骤可以采用一些简单的函数来实现，从而可以简单方便地获取到目标像素点的目标灰度值。当该方法用于获取素描图像时，该方法在短时间内，快速获取到该景象对应图像中每个像素点的目标灰度值，当将所有像素点以目标灰度值进行展示时，就可以转换成该景象对应的素描图像。

Description

图像处理方法、装置及终端

技术邻域

本公开涉及图像处理技术邻域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及终端。

背景技术

随着科技发展，移动终端的软件水平、硬件水平也不断提升，移动终端正向着智能化的方向发展，人们在沟通、生活、娱乐、商务等方面对移动终端提出了更高的要求。

随着移动终端的处理能力越来越强大，移动终端的非真实感渲染(Non-Photorealistic Rendering)技术在最近一些年得到了长足的发展。移动终端不仅具有自拍、连拍等功能，而且拍摄多样化、渲染的多样性等功能也越来越多地得到了用户的青睐。除此之外，在实现多样化拍摄技术的同时，用户还希望处理速度能够更加高效，即希望能以图像前处理的方式快速呈现出来，这样会给用户一种“所见即所得”的用户体验。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法、装置及终端。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：

对待处理图像上的每一个目标像素点执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

结合第一方面，在第一方面第一种可能的实现方式中，所述获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点，包括：

获取所述待处理图像的图像类型，所述图像类型包括：RGB类型和YUV类型；

当所述待处理图像的图像类型为RGB类型时，将所述待处理图像转换为第一灰度图像，在所述第一灰度图像上获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

当所述图像的图像类型为YUV类型时，获取所述待处理图中的Y通道数据形成的第二灰度图像，在所述第二灰度图像上获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

结合第一方面或第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面第二种可能的实现方式中，所述方法还包括：

将所述待处理图像中每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值，得到第一目标图像。

结合第一方面第二种可能的实现方式，在第一方面第三种可能的实现方式中，当所述待处理图像的图像类型为YUV类型时，所述方法还包括：

将所述待处理图像中U通道数据对应的图像、V通道数据对应的图像与所述第一目标图像进行叠加得到第二目标图像。

结合第一方面或第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面第四种可能的实现方式中，所述获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的参考像素点，包括：

获取所述目标像素点的邻域半径；

获取所述目标像素点所在的、与所述邻域半径相对应的目标邻域内所有像素点的灰度值；

比较所述目标邻域内所有像素点的灰度值，得到比较结果；

根据所述比较结果，将所述目标邻域内灰度值最小的像素点确定为参考像素点。

结合第一方面，在第一方面第五种可能的实现方式中，所述获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，包括：

分别获取所述目标像素点的灰度值和所述参考像素点的灰度值；

利用预设灰度差异函数计算目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

结合第一方面第五种可能的实现方式，在第一方面第六种可能的实现方式中，所述预设灰度差异函数包括：

${\mathrm{Diff}}_{(x_i,y_i)}=\frac{M_{(x_i,y_i)}}{D_{(x_i,y_i)}},$ 或，Diff_(xi,yi)＝M_(xi,yi)-D_(xi,yi)；

其中，Diff_(xi,yi)为所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，M_(xi,yi)为参考像素点的灰度值，D_(xi,yi)为目标像素点的灰度值。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理方法，包括：

获取图像类型为RGB类型的待处理图像；

对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

结合第二方面，在第二方面第一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

将所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值；

将替换后R通道数据、G通道数据和B通道数据形成的图像确定为第三目标图像。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种图像处理装置，包括：

参考像素点获取单元，用于获取待处理图像上目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

差异值获取单元，用于获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

目标灰度值获取单元，用于根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

结合第三方面，在第三方面第一种可能的实现方式中，所述参考像素点获取单元包括：

图像类型获取子单元，用于获取所述待处理图像的图像类型，所述图像类型包括：RGB类型和YUV类型；

第一灰度图像获取子单元，用于当所述待处理图像的图像类型为RGB类型时，将所述待处理图像转换为第一灰度图像；

第一参考像素点获取子单元，用于获取所述第一灰度图像上目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

第二灰度图像获取单元，用于当所述图像的图像类型为YUV类型时，获取所述待处理图中的Y通道数据形成的第二灰度图像；

第二参考像素点获取子单元，用于获取所述第二灰度图像中目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

结合第三方面或第三方面第一种可能的实现方式，在第三方面第二种可能的实现方式中，所述装置还包括：

第一目标图像获取单元，用于将所述待处理图像中每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值，得到第一目标图像。

结合第三方面第二种可能的实现方式，在第三方面第三种可能的实现方式，当所述待处理图像的图像类型为YUV类型时，所述装置还包括：

第二目标图像获取单元，用于所述待处理图像中U通道数据对应的图像、V通道数据对应的图像与所述第一目标图像进行叠加得到第二目标图像。

结合第三方面，在第三方面第四种可能的实现方式中，所述参考像素点获取单元、第一参考像素点获取子单元或第二参考像素点获取子单元包括：

邻域半径获取子单元，用于获取所述目标像素点的邻域半径；

第一灰度值获取子单元，用于获取所述目标像素点所在的、与所述邻域半径相对应的目标邻域内所有像素点的灰度值；

比较子单元，用于比较所述目标邻域内所有像素点的灰度值，得到比较结果；

确定子单元，用于根据所述比较结果，将所述目标邻域内灰度值最小的像素点确定为参考像素点。

结合第三方面，在第三方面第五种可能的实现方式中，所述差异值获取单元包括：

第二灰度值获取子单元，用于分别获取所述目标像素点的灰度值和所述参考像素点的灰度值；

计算子单元，用于利用预设灰度差异函数计算目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种图像处理装置，包括：

待处理图像获取单元，用于获取图像类型为RGB类型的待处理图像；

图像处理单元，用于对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行如下操作：获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点，获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

结合第四方面，在第四方面第一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

第三目标图像获取单元，用于将所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值；并将替换后R通道数据、G通道数据和B通道数据形成的图像确定为第三目标图像。

根据本公开实施例的第五方面，提供一种终端，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

对待处理图像上的每一个目标像素点执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

根据本公开实施例的第六方面，提供一种终端，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取图像类型为RGB类型的待处理图像；

对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

该方法在进行素描图像转换时，对于某一个目标像素点，通过查找该目标像素点所在邻域内像素点的最小灰度值，并计算目标像素点的灰度值与该最小灰度值的灰度差异值，最后可以通过一些简单的映射函数即可得到该目标像素点的目标灰度值，该目标灰度值就可以作为素描图像中目标像素点的灰度值。

由于该方法获取每个像素点的目标灰度值的步骤简单，并且步骤可以采用一些简单的函数来实现，从而可以简单方便地获取到目标像素点的目标灰度值。当该方法用于获取素描图像时，在终端的感应器获取某一景象的图像时，只要用户预先设置相应是素描模式，该方法可以在短时间内，快速获取到该景象对应图像中每个像素点的目标灰度值，当将所有像素点以目标灰度值进行展示时，就可以转换成该景象对应的素描图像，即直接对景象进行拍摄就可以得到景象的素描图像，展示给用户的“所见即所得”的效果。

另外，当利用本公开实施例提供的该方法对一般分辨率的视频进行处理时，也都能实现实时处理，甚至对于一些两百万、八百万的分辨率视频，通过将图像进行区域分割，并且对分割得到的区域采用并行处理等方式，也可以达到实时的性能需求。

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，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图2是图1中步骤S101的流程图。

图3为根据一示例性实施例示出的一种素描效果图。

图4为根据一示例性实施例示出的另一种素描效果图。

图5是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图6是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图7是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图8是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。

图9是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图。

图10是图9中参考像素点获取单元的一种框图。

图11是图9中差异值获取单元的框图。

图12是图9中参考像素点获取单元的另一种框图。

图13是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图。

图14是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理装置的终端的框图。

具体实施方式

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发明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、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图，如图1所示，该图像处理方法用于终端中，包括以下步骤。

在步骤S101中，获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

在本公开实施例中，如图2所示，该步骤S101可以包括：

步骤S11：获取所述目标像素点的邻域半径。

邻域半径是指以目标像素点为中心划分得到的邻域的边界距离目标像素点的距离，不同邻域半径对应的邻域内内像素点的数量不同。

步骤S12：获取所述目标像素点所在的、与所述邻域半径相对应的目标邻域内所有像素点的灰度值。

当获取到目标像素点的邻域半径后，就可以依次获取该目标邻域内所有像素点的灰度值，或者，采用并行处理方式，同时获取该目标邻域内不同区域内的像素点的灰度值。

步骤S13：比较所述目标邻域内所有像素点的灰度值，得到比较结果。

通过比较所有像素点的灰度值，可以找到该目标邻域内灰度值最小的像素点。

步骤S14：根据所述比较结果，将所述目标邻域内灰度值最小的像素点确定为参考像素点。

通常不同邻域半径对应的邻域内的像素点的数量不同，并且不同邻域半径对应的邻域内灰度值最小的像素点也不同，这就使得不同邻域半径对应的最终素描效果都不同。在本公开实施例中，参见图3，为不同邻域对应的素描效果图，图中a1为原始图像文件，a2为邻域半径为1时对应的素描效果图，a3为邻域半径为2时对应的素描效果图，这里邻域半径的单位是以像素点为单位，即领域半径为1是指与目标像素点的距离为1个像素点。

在步骤S102中，获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

从步骤S101中可知，参考像素点为目标像素点所在目标邻域内灰度值最小的像素点，所以目标像素点和参考像素点之间会存在灰度差异，该灰度差异可以采用一个量化指标来衡量，该步骤可以包括：

a1：分别获取所述目标像素点的灰度值和所述参考像素点的灰度值。

a2：利用预设灰度差异函数计算目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

在本公开实施例的一种实施方式中，将参考像素点的灰度值与目标像素点的灰度值的商作为灰度差异值，即预设灰度差异函数可以为：

${\mathrm{Diff}}_{(x_i,y_i)}=\frac{M_{(x_i,y_i)}}{D_{(x_i,y_i)}}---\left(1\right)$

其中，Diff_(xi,yi)为所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，M_(xi,yi)为参考像素点的灰度值，D_(xi,yi)为目标像素点的灰度值。

在本公开实施例的另一种实施例方式中，还可以将参考像素点的灰度值与目标像素点的汇总的差作为灰度差异值，即预设灰度差异函数可以为：

Diff_(xi,yi)＝M_(xi,yi)-D_(xi,yi)(2)

其中，Diff_(xi,yi)为所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，M_(xi,yi)为参考像素点的灰度值，D_(xi,yi)为目标像素点的灰度值。

在本公开其它实施例，本领域技术人员还可以采用其它函数来区分参考像素点与目标像素点之间的灰度差异。

在步骤S103中，根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

可以采用映射函数的方式来获取目标灰度值，这样就可以使得在目标灰度值与灰度差异值之间具有一定的映射关系，根据该映射关系来计算目标灰度值。即S_(xi,yi)＝f(Diff_(xi,yi))(3)

其中，Diff_(xi,yi)为所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，S_(xi,yi)为目标灰度值，f为映射函数。

在本公开实施例中，映射函数f可以为一次函数，也可以为二次函数，还可以为Sigmoid函数等复杂函数，当采用的映射函数不同时，对应的素描效果也是不相同的，参见图4，为不同映射函数对应的素描效果图，图中，b1为原始图像文件，b2为采用一次函数对应的素描效果图，b3为采用二次函数对应的素描效果图，b4为采用Sigmoid函数对应的素描效果图。

本公开实施例提供的该方法，在进行素描图像转换时，对于某一个目标像素点，通过查找该目标像素点所在邻域内像素点的最小灰度值，并计算目标像素点的灰度值与该最小灰度值的灰度差异值，最后可以通过一些简单的映射函数即可得到该目标像素点的目标灰度值，该目标灰度值就可以作为素描图像中目标像素点的灰度值。

由于该方法获取每个像素点的目标灰度值的步骤简单，并且步骤可以采用一些简单的函数来实现，从而可以简单方便地获取到目标像素点的目标灰度值。当该方法用于获取素描图像时，在终端的感应器获取某一景象的图像时，只要用户预先设置相应是素描模式，该方法可以在短时间内，快速获取到该景象对应图像中每个像素点的目标灰度值，当将所有像素点以目标灰度值进行展示时，就可以转换成该景象对应的素描图像，即直接对景象进行拍摄就可以得到景象的素描图像，展示给用户的“所见即所得”的效果。

另外，当利用本公开实施例提供的该方法对一般分辨率的视频进行处理时，也都能实现实时处理，甚至对于一些两百万、八百万的分辨率视频，通过将图像进行区域分割，并且对分割得到的区域采用并行处理等方式，也可以达到实时的性能需求。

在本公开另一实施例中，如图5所示，该方法还包括以下步骤：

步骤S104：将所述待处理图像中每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值，得到第一目标图像。

在步骤S103之后，可以将目标像素点的目标灰度值进行一些其它图像渲染的中间参数进行使用。另外，还可以直接将目标灰度值替换目标像素点的灰度值，并且对整个待处理图像中的所有目标像素点都进行替换，进而得到内容为素描效果的第一目标图像，例如：图3中的a2、a3，或，图4中的b2、b3、b4等。

对于黑白图像，可以直接利用图1或图5所示实施例的方法进行素描转换，而对于彩色图像，在对图像进行素描转换时，同样可以将简单转换成黑白素描，如图3中的a2、a3，或，图4中的b2、b3、b4。另外，对于彩色图像，还可以将其转换成彩色素描，下面实施例中，以黑白素描转换为例，进行说明。

在本公开另一实施例中，如图6所示，该方法包括：

在步骤S201中，获取所述待处理图像的图像类型。

目前常见的图像类型包括：RGB类型和YUV类型。

在步骤S202中，判断所述待处理图像的图像类型是否为RGB类型。

当所述待处理图像的图像类型为RGB类型时，在步骤S203中，将所述待处理图像转换为第一灰度图像。否则，结束流程。

RGB类型的图像为三通道彩色图像，三个通道分别为:R通道、G通道和B通道，其中：R通道内的数据表征图像的红色强度值，G通道内的数据表征图像的绿色强度值，B通道内的数据表征图像的蓝色强度值。当将RGB类型的图像转换为黑白素描图像时，需要将待处理图像转换为灰度图像，例如：可以对R通道、G通道和B通道内的数据都进行二值化处理，进而可以得到对应的灰度图像。

在步骤S204中，在所述第一灰度图像上获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

在步骤S205中，获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

在步骤S206中，根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

在步骤S207中，将所述待处理图像中每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值，得到第一目标图像。

该方法对于RGB类型的彩色图像，可以通过对R通道、G通道和B通道内的数据进行处理，将RBG类型的彩色图像转换为第一灰度图像，然后对该第一灰度图像进行图1或图2所示实施例提供的步骤，即可得到与RGB类型彩色图像对应的黑白素描图像。

在本公开又一实施例中，当需要对RGB类型的彩色图像进行彩色素描转换时，如图7所示，该方法包括以下步骤。

在步骤S301中，获取图像类型为RGB类型的待处理图像。

获取到RGB类型的待处理图像后，还分别获取RGB类型的待处理图像R通道数据、G通道数据和B通道数据。当获取RGB类型的待处理图像R通道数据、G通道数据和B通道数据后，如图6所示，对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行下述步骤S302～S304的步骤。

在步骤S302中，获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

在获取参考像素点时，详细参见上述步骤S101的描述，在此不再赘述。

在步骤S303中，获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

在步骤S304中，根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

对于一些需要利用目标灰度值作为中间参数的渲染方法，此时，可以直接将目标像素点的目标灰度值进行一些其它图像渲染的中间参数进行使用。但如果最终目的是为了获取素描图像，在本公开实施例中，在步骤S304之后，对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像还可以分别进行以下步骤：

在步骤S305中，判断所述待处理图像上是否存在未获取目标灰度值的像素点。

当存在获取目标灰度值的像素点时，选取待处理图像上未获取目标灰度值的像素点作为下一个目标像素点，并且返回步骤S302，直至获取到待处理图像上不存在未获取目标灰度值的像素点；当不存在未获取目标灰度值的像素点时，进行步骤S306。

在S306中，将所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值。

在步骤S307中，将替换后R通道数据、G通道数据和B通道数据形成的图像确定为第三目标图像。

本公开实施例中，对于RGB类型的彩色图像，该方法对每个通道内数据对应的图像中的像素点分别获取目标灰度值，并且将三个通道内的像素点的灰度值都替换为目标灰度值后，再将三个通道内的数据进行重叠，形成第三目标图像。由于三个通道内的目标灰度值分别表征着像素点的红、绿、蓝三色的强度，最终重叠后的得到的第三目标图像即是素描图像，又有彩色效果，因此第三目标图像为彩色素描图像,如图3中的a4图像(由于文件中无法使用彩色图像，所以图中a4中的色彩无法体现出来)。

对于YUV类型的彩色图像，其中Y通道内数据对应的图像为黑白图像，U通道和V通道内数据对应的图像为彩色图像，所以对于YUV类型的彩色图像，当需要进行黑白素描转换时，如图8所示，该方法可以包括以下步骤：

在步骤S401中，获取所述待处理图像的图像类型。

在步骤S402中，判断所述待处理图像的图像类型是否为YUV类型。

当所述待处理图像的图像类型为YUV类型时，在步骤S403中，获取所述待处理图中的Y通道数据形成的第二灰度图像。否则，结束流程。另外，在本公开其它实施例中，当该步骤判断为否时，还可以直接进行步骤S202，同理，当步骤S202的判断为否时，也可以进行步骤S402。

在步骤S404中，在所述第二灰度图像上获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

在获取参考像素点时，详细参见上述步骤S101的描述，在此不再赘述。

在步骤S405中，获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

在步骤S406中，根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

在步骤S407中，将所述待处理图像中每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值，得到第一目标图像。

由于仅是对Y通道内数据形成的灰度图像进行素描处理，所以，最终得到的第一目标图像为黑白素描图像。

由于U通道和V通道内数据形成的图像为彩色图像，在本公开另一实施例中，当需要将YUV类型的彩色图像转换为彩色素描图像时，可以将U通道和V通道内的数据与第一目标图像对应的Y通道数据进行叠加，叠加后即可得到彩色素描图像。

为此，如图8所示，该方法还可以包括以下步骤：

在步骤S408中，将所述待处理图像中U通道数据对应的图像、V通道数据对应的图像与所述第一目标图像进行叠加得到第二目标图像。

通过该步骤就可以得到与YUV类型彩色图像对应的彩色素描图像。

关于上述不同的方法实施例，相同的步骤可以互相借鉴，不同的步骤可以任意结合，例如：上述图6和图8所述实施例中，都可以利用与步骤S305相对应的步骤来判断是否对待处理图像中是否存在未获取目标灰度值的像素点，并且当不存在获取目标灰度值的像素点时，再进行步骤S207或步骤S407，并且组合后得到的实施例也属于本公开的保护范围。

图9是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置的框图。参照图9，该装置包括参考像素点获取单元11、差异值获取单元12和目标灰度值获取单元13。

该参考像素点获取单元11被配置为获取待处理图像上目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

如图10所示，该参考像素点获取单元11可以包括：邻域半径获取子单元111、第一灰度值获取子单元112、比较子单元113和确定子单元114。

该邻域半径获取子单元111被配置为获取所述目标像素点的邻域半径；

该第一灰度值获取子单元112被配置为获取所述目标像素点所在的、与所述邻域半径相对应的目标邻域内所有像素点的灰度值；

该比较子单元113被配置为比较所述目标邻域内所有像素点的灰度值，得到比较结果；

该确定子单元114被配置为根据所述比较结果，将所述目标邻域内灰度值最小的像素点确定为参考像素点。

该差异值获取单元12被配置为获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

如图11所示，该差异值获取单元12可以包括：第二灰度值获取子单元121和计算子单元122。

该第二灰度值获取子单元121被配置为分别获取所述目标像素点的灰度值和所述参考像素点的灰度值；

该计算子单元122被配置为利用预设灰度差异函数计算目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

该目标灰度值获取单元13被配置为根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

该装置，在进行素描图像转换时，对于某一个目标像素点，通过查找该目标像素点所在邻域内像素点的最小灰度值，并计算目标像素点的灰度值与该最小灰度值的灰度差异值，最后可以通过一些简单的映射函数即可得到该目标像素点的目标灰度值，该目标灰度值就可以作为素描图像中目标像素点的灰度值。

由于该装置获取每个像素点的目标灰度值的步骤简单，并且步骤可以采用一些简单的函数来实现，从而可以简单方便地获取到目标像素点的目标灰度值。当该方法用于获取素描图像时，在终端的感应器获取某一景象的图像时，只要用户预先设置相应是素描模式，该方法在短时间内，快速获取到该景象对应图像中每个像素点的目标灰度值，当将所有像素点以目标灰度值进行展示时，就可以转换成该景象对应的素描图像，即直接对景象进行拍摄就可以得到景象的素描图像，展示给用户的“所见即所得”的效果。

在本公开另一实施例中，如图9所示，该装置还可以包括：第一目标图像获取单元14。

第一目标图像获取单元14被配置为将所述待处理图像中每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值，得到第一目标图像。

在本公开又一实施例中，当需要对图像进行黑白素描转换时，如图12所示，该参考像素点获取单元11可以包括：图像类型获取子单元115、第一灰度图像获取子单元116、第一参考像素点获取子单元117、第二灰度图像获取子单元118和第二参考像素点获取子单元119。

该图像类型获取子单元115被配置为获取所述待处理图像的图像类型，所述图像类型包括：RGB类型和YUV类型；

该第一灰度图像获取子单元116被配置为当所述待处理图像的图像类型为RGB类型时，将所述待处理图像转换为第一灰度图像；

该第一参考像素点获取子单元117被配置为获取所述第一灰度图像上目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

该第二灰度图像获取子单元118被配置为当所述图像的图像类型为YUV类型时，获取所述待处理图中的Y通道数据形成的第二灰度图像；

该第二参考像素点获取子单元119被配置为获取所述第二灰度图像中目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

第一参考像素点获取子单元117和第二参考像素点获取子单元118在获取参考像素点时，可以参见上述实施例中参考像素点获取单元11的描述。对于RGB类型的彩色图像和YUV类型的彩色图像，通过图12所示实施例，均可以获取到对应的黑白素描图像。

对于YUV类型的彩色图像，当需要获取对应的彩色素描图像时，在图12所示实例的基础上，该装置还可以包括：第二目标图像获取单元。

第二目标图像获取单元被配置为所述待处理图像中U通道数据对应的图像、V通道数据对应的图像与所述第一目标图像进行叠加得到第二目标图像。

对于RGB类型的彩色图像，当需要获取对应的彩色素描图像时，如图13所示，该装置可以包括：待处理图像获取单元31和图像处理单元32。

该待处理图像获取单元31被配置为获取图像类型为RGB类型的待处理图像；

该图像处理单元32被配置为对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行如下操作：获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点，获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

该图像处理单元32包括：参考像素点获取单元、差异值获取单元和目标灰度值获取单元。

该参考像素点获取单元被配置为获取RGB了下的待处理图像上目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

该差异值获取单元被配置为获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

该目标灰度值获取单元被配置为根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

在本公开另一实施例中，如图13所示，该装置还可以包括：第三目标图像获取单元33。

该第三目标图像获取单元33被配置为将所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值；并将替换后R通道数据、G通道数据和B通道数据形成的图像确定为第三目标图像。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图14是根据一示例性实施例示出的一种用于图像处理装置的终端800的框图。例如，终端800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图14，终端800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(I/O)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。

处理组件802通常控制终端800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。

存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在设备800的操作。这些数据的示例包括用于在终端800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件806为终端800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端800生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件808包括在所述终端800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(MIC)，当终端800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为终端800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为终端800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测终端800或终端800一个组件的位置改变，用户与终端800接触的存在或不存在，终端800方位或加速/减速和终端800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件816被配置为便于终端800和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端800可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，终端800可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由终端800的处理器820执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种图像处理方法，所述方法包括：

对待处理图像上的每一个目标像素点执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种图像处理方法，所述方法包括：

获取图像类型为RGB类型的待处理图像；

对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、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发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术邻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，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明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。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (19)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

对待处理图像上的每一个目标像素点执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点，包括：

获取所述待处理图像的图像类型，所述图像类型包括：RGB类型和YUV类型；

当所述待处理图像的图像类型为RGB类型时，将所述待处理图像转换为第一灰度图像，在所述第一灰度图像上获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

当所述图像的图像类型为YUV类型时，获取所述待处理图中的Y通道数据形成的第二灰度图像，在所述第二灰度图像上获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述待处理图像中每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值，得到第一目标图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当所述待处理图像的图像类型为YUV类型时，所述方法还包括：

将所述待处理图像中U通道数据对应的图像、V通道数据对应的图像与所述第一目标图像进行叠加得到第二目标图像。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的参考像素点，包括：

获取所述目标像素点的邻域半径；

获取所述目标像素点所在的、与所述邻域半径相对应的目标邻域内所有像素点的灰度值；

比较所述目标邻域内所有像素点的灰度值，得到比较结果；

根据所述比较结果，将所述目标邻域内灰度值最小的像素点确定为参考像素点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，包括：

分别获取所述目标像素点的灰度值和所述参考像素点的灰度值；

利用预设灰度差异函数计算目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设灰度差异函数包括：

${\mathrm{Diff}}_{(x_i,y_i)}=\frac{M_{(x_i,y_i)}}{D_{(x_i,y_i)}},$ 或，Diff_(xi,yi)＝M_(xi,yi)-D_(xi,yi)；

其中，Diff_(xi,yi)为所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，M_(xi,yi)为参考像素点的灰度值，D_(xi,yi)为目标像素点的灰度值。

8.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取图像类型为RGB类型的待处理图像；

对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值；

将替换后R通道数据、G通道数据和B通道数据形成的图像确定为第三目标图像。

10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

参考像素点获取单元，用于获取待处理图像上目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

差异值获取单元，用于获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

目标灰度值获取单元，用于根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述参考像素点获取单元包括：

图像类型获取子单元，用于获取所述待处理图像的图像类型，所述图像类型包括：RGB类型和YUV类型；

第一灰度图像获取子单元，用于当所述待处理图像的图像类型为RGB类型时，将所述待处理图像转换为第一灰度图像；

第一参考像素点获取子单元，用于获取所述第一灰度图像上目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

第二灰度图像获取单元，用于当所述图像的图像类型为YUV类型时，获取所述待处理图中的Y通道数据形成的第二灰度图像；

第二参考像素点获取子单元，用于获取所述第二灰度图像中目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点。

12.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一目标图像获取单元，用于将所述待处理图像中每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值，得到第一目标图像。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，当所述待处理图像的图像类型为YUV类型时，所述装置还包括：

第二目标图像获取单元，用于所述待处理图像中U通道数据对应的图像、V通道数据对应的图像与所述第一目标图像进行叠加得到第二目标图像。

14.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述参考像素点获取单元、第一参考像素点获取子单元或第二参考像素点获取子单元包括：

邻域半径获取子单元，用于获取所述目标像素点的邻域半径；

第一灰度值获取子单元，用于获取所述目标像素点所在的、与所述邻域半径相对应的目标邻域内所有像素点的灰度值；

比较子单元，用于比较所述目标邻域内所有像素点的灰度值，得到比较结果；

确定子单元，用于根据所述比较结果，将所述目标邻域内灰度值最小的像素点确定为参考像素点。

15.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述差异值获取单元包括：

第二灰度值获取子单元，用于分别获取所述目标像素点的灰度值和所述参考像素点的灰度值；

计算子单元，用于利用预设灰度差异函数计算目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值。

16.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

待处理图像获取单元，用于获取图像类型为RGB类型的待处理图像；

图像处理单元，用于对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行如下操作：获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点，获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值，根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第三目标图像获取单元，用于将所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像每个目标像素点的灰度值替换为目标灰度值；并将替换后R通道数据、G通道数据和B通道数据形成的图像确定为第三目标图像。

18.一种终端，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

对待处理图像上的每一个目标像素点执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。

19.一种终端，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

获取图像类型为RGB类型的待处理图像；

对所述待处理图像的R通道数据对应的图像、G通道数据对应的图像和B通道数据对应的图像中每一个目标像素点都执行如下操作：

获取目标像素点所在邻域内所有像素点中灰度值最小的像素点作为参考像素点；

获取所述目标像素点和所述参考像素点的灰度差异值；

根据所述灰度差异值重新获取所述目标像素点的目标灰度值。