CN105450923A - 图像处理方法、图像处理装置以及电子设备 - Google Patents
图像处理方法、图像处理装置以及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105450923A CN105450923A CN201410498556.8A CN201410498556A CN105450923A CN 105450923 A CN105450923 A CN 105450923A CN 201410498556 A CN201410498556 A CN 201410498556A CN 105450923 A CN105450923 A CN 105450923A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- parameter
- photographed scene
- described image
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 100
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 127
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 122
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 48
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 18
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 16
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 claims description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 40
- 230000006870 function Effects 0.000 description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 15
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 12
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 11
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 2
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000003702 image correction Methods 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000011900 installation process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 238000007711 solidification Methods 0.000 description 1
- 230000008023 solidification Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/64—Circuits for processing colour signals
- H04N9/68—Circuits for processing colour signals for controlling the amplitude of colour signals, e.g. automatic chroma control circuits
- H04N9/69—Circuits for processing colour signals for controlling the amplitude of colour signals, e.g. automatic chroma control circuits for modifying the colour signals by gamma correction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/73—Deblurring; Sharpening
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/64—Circuits for processing colour signals
- H04N9/73—Colour balance circuits, e.g. white balance circuits or colour temperature control
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20182—Noise reduction or smoothing in the temporal domain; Spatio-temporal filtering
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20208—High dynamic range [HDR] image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20224—Image subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/61—Scene description
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
本申请实施例提供一种图像处理方法、图像处理装置以及电子设备,该图像处理装置包括:拍摄场景确定部,其用于确定图像的拍摄场景;图像分析部,其对所述图像进行分析以确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;图像处理部,其根据所述影响程度对所述图像进行校正处理。根据本申请的实施例,能够根据拍摄场景对图像拍摄质量的影响程度,对该图像进行校正处理;可以降低或消除该影响程度,由此,提高拍摄的图像质量。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理领域,特别涉及一种图像处理方法、图像处理装置以及电子设备。
背景技术
随着科技进步与人们生活水平的提高,越来越多的电子设备具备图像拍摄功能,例如智能手机、平板电脑、数码照相机等。使用这些电子设备可以在各个拍摄场景下进行拍摄。
但是,在某些异常拍摄场景(例如光线不够理想)下,拍摄场景会对拍摄的图像质量产生影响。以水下拍摄场景为例,例如这些电子设备在硬件上还可以具备防水性能,因此,用户可以使用这些电子设备在水下进行拍摄,从而增加了使用电子设备的乐趣。但是,与在空气中传播不同的是,光线在水中传播时会更快而且更剧烈地衰减,因此,水下拍摄无法得到与在空气中拍摄相同的效果。在实践中,人们会发现,水下拍摄所得到的图像在对比度、饱和度和亮度等方面的表现均不尽如人意,并且,很多细节无法在图像中呈现。
此外,在其他一些拍摄场景下(例如烟雾拍摄场景、阴雨天拍摄场景、雾霾拍摄场景、沙尘暴拍摄场景或昏暗拍摄场景等),拍摄所得到的图像在对比度、饱和度和亮度等方面的表现也不尽如人意,并且,很多细节无法在图像中呈现。
应该注意,上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明,并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
本申请的发明人发现,随着例如移动终端的普及,在各个拍摄场景(例如水下拍摄场景)下的拍摄变得越来越频繁,用户对于各个拍摄场景下拍摄的图像的质量也有越来越高的要求;因此,有必要对各个拍摄场景下拍摄的图像进行有针对性地处理,以提高拍摄的图像的质量。
本申请实施例提供一种图像处理方法、图像处理装置以及电子设备,目的在于提高各个拍摄场景下拍摄的图像的质量。
根据本申请实施例的第一方面,提供一种图像处理装置,该图像处理装置包括:
拍摄场景确定部,其确定图像的拍摄场景;
图像分析部,其对所述图像进行分析以确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;
图像处理部,其根据所述影响程度对所述图像进行校正处理。
根据本申请实施例的第二方面,其中,所述拍摄场景确定部包括:
第一参数提取部,其用于提取反映所述图像的特征的第一参数;
第一比较部,其用于将所述第一参数与预设的第一阈值进行比较;
第一判断部,其用于根据所述第一比较部的比较结果,判断所述图像的拍摄场景。
根据本申请实施例的第三方面,其中,所述第一参数包括如下参数的其中之一或组合:反映所述图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的饱和度和所述图像的对比度。
根据本申请实施例的第四方面,其中,所述图像分析部包括:
第二参数提取部,其用于提取反映所述图像的特征的第二参数;
影响程度确定部,其根据所述第二参数确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度。
根据本申请实施例的第五方面,其中,所述第二参数包括如下参数的其中之一或组合:反映所述图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的锐度和所述图像的对比度。
根据本申请实施例的第六方面,其中,所述图像处理部包括:
处理参数设定部,其根据所述影响程度设定对所述图像进行所述校正处理所需要的处理参数;
处理执行部,其根据所述处理参数设定部所设定的处理参数,对所述图像进行所述校正处理。
根据本申请实施例的第七方面,其中,所述图像处理部对所述图像进行的所述校正处理至少包括:伽马校正和/或直方图调整。
根据本申请实施例的第八方面,其中,所述拍摄场景包括:水下拍摄场景、烟雾拍摄场景、阴雨天拍摄场景、雾霾拍摄场景、沙尘暴拍摄场景或昏暗拍摄场景。
根据本申请实施例的第九方面,其中,所述拍摄场景确定部对所述图像进行检测以确定所述图像的拍摄场景;或者所述拍摄场景确定部通过传感器检测以确定所述图像的拍摄场景。
根据本申请实施例的第十方面,提供一种电子设备,其具有如上所述的控制装置。
根据本申请实施例的第十一方面,提供一种图像处理方法,该图像处理方法包括:
确定图像的拍摄场景;
对所述图像进行分析以确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;
根据所述影响程度对所述图像进行校正处理。
根据本申请实施例的第十二方面,其中,确定图像的拍摄场景包括:
提取反映所述图像的特征的第一参数;
将所述第一参数与第一阈值进行比较;
根据所述比较结果判断所述图像的拍摄场景。
根据本申请实施例的第十三方面,其中,所述第一参数包括如下参数的其中之一或组合:反映所述图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的饱和度和所述图像的对比度。
根据本申请实施例的第十四方面,其中,对所述图像进行分析以确定所述影响程度包括:
提取反映所述图像的特征的第二参数;
根据所述第二参数确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度。
根据本申请实施例的第十五方面,其中,所述第二参数包括如下参数的其中之一或组合:反映所述图像的颜色直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的锐度和所述图像的对比度。
根据本申请实施例的第十六方面,其中,根据所述影响程度对所述图像进行校正处理包括:
根据所述影响程度设定对所述图像进行所述校正处理所需要的处理参数;
根据所述处理参数对所述图像进行所述校正处理。
根据本申请实施例的第十七方面,其中,对所述图像进行的所述校正处理至少包括:伽马校正和/或直方图调整。
根据本申请实施例的第十八方面,其中,对所述图像进行的所述校正处理还包括如下处理的其中之一或组合:边缘增强处理、降噪处理和暗区增强处理。
根据本申请实施例的第十九方面,其中,所述拍摄场景包括:水下拍摄场景、烟雾拍摄场景、阴雨天拍摄场景、雾霾拍摄场景、沙尘暴拍摄场景或昏暗拍摄场景。
根据本申请实施例的第二十方面,其中,对所述图像进行检测以确定所述图像的拍摄场景;或者通过传感器检测以确定所述图像的拍摄场景。
本申请实施例的有益效果在于,确定图像的拍摄场景并确定拍摄场景对图像拍摄质量的影响程度,以及根据该影响程度对该图像进行校正处理;由此,可以降低或消除各个拍摄场景下拍摄对图像拍摄质量的影响,提高拍摄的图像质量。
参照下面的描述和附图,将清楚本申请的这些和其他方面。在这些描述和附图中,具体公开了本申请的特定实施方式,来表示实施本申请的原理的一些方式,但是应当理解,本申请的范围不受此限制。相反,本申请包括落入所附权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
针对一个实施方式描述和/或例示的特征,可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用,和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征使用。
应当强调的是,术语“包括”当在本说明书中使用时用来指所述特征、要件、步骤或组成部分的存在,但不排除一个或更多个其它特征、要件、步骤、组成部分或它们的组合的存在或增加。
参照以下附图,将更好地理解本申请的许多方面。附图中的组成部分不一定按比例绘制,重点在于清楚地例示出本申请的原理。为了便于例示和描述本申请的一些部分,可以将附图中的对应部分在尺寸上放大,例如,放大得相对于其他部分比在根据本申请实际制成的示例性设备中的要大。在本申请的一个图或实施方式中示出的部件和特征可以与一个或更多个其它图或实施方式中示出的部件和特征相结合。此外,在附图中,相同的标号在全部图中都标示对应的部分,并且可以用来标示一个以上实施方式中的相同或类似部分。
附图说明
所包括的附图用来提供对本申请的进一步的理解,其构成了说明书的一部分,例示了本申请的优选实施方式,并与文字说明一起用来解释本申请的原理,其中对于相同的要素,始终用相同的附图标记来表示。
在附图中:
图1是实施例1的图像处理装置的一个组成示意图;
图2是实施例1的拍摄场景确定部的一个组成示意图;
图3是在水中拍摄和在空气中拍摄的RGB图像的颜色直方图的对比示意图;
图4是实施例1的图像分析部的组成示意图;
图5是实施例1的图像处理部的组成示意图;
图6是本实施例1中处理执行部的组成示意图;
图7是水中拍摄图像经过本实施例的图像处理装置处理前后的效果对比示意图;
图8是实施例2的图像处理方法的一个流程示意图;
图9是实施例2的图像处理方法的另一个流程示意图;
图10是实施例2的确定拍摄场景的一个流程示意图;
图11是实施例2的确定拍摄场景对图像拍摄质量的影响程度的一个流程示意图;
图12是实施例2的进行图像校正处理的一个流程示意图;
图13是本申请实施例3的电子设备的系统构成的一示意框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请的各种实施方式进行说明。这些实施方式只是示例性的,不是对本申请的限制。可互换术语“电子设备”和“电子装置”包括便携式无线电通信设备。术语“便携式无线电通信设备”在下面被称为“移动无线电终端”、“便携式电子装置”或“便携式通信装置”,包括所有诸如移动电话、寻呼机、通信装置、电子记事簿、个人数字助理(PDA)、智能电话、便携式通信装置等的设备。
在本申请中,主要就形式为移动电话(也称为“手机”)的便携式电子装置描述了本发明的实施方式。然而,应当理解,本发明不应限于移动电话的情况,而可以涉及任何类型的合适的电子设备,这样的电子设备的示例包括移动终端、媒体播放器、游戏设备、PDA和计算机、数字摄像机、平板电脑、可穿戴电子设备等。
实施例1
本申请实施例1提供一种图像处理装置,用于对图像进行处理。图1是实施例1的图像处理装置的一个组成示意图,如图1所示,该图像处理装置100具有拍摄场景确定部101、图像分析部102和图像处理部103。
其中,拍摄场景确定部101用于确定图像的拍摄场景;图像分析部102对所述图像进行分析以确定拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;图像处理部103根据所述影响程度对所述图像进行校正处理。
在本实施例中,图像处理装置100可以对各拍摄场景下的图像进行校正。其中拍摄场景可以是光线不理想的情况,例如由于光线不足导致的昏暗拍摄场景;或者由于光线在传播媒介中传播导致光线衰减,例如水下拍摄场景;或者由于传播媒介中的杂质导致光线的漫射或者反射,例如烟雾拍摄场景等。
本实施例的拍摄场景例如可以包括:水下拍摄场景、烟雾拍摄场景、阴雨天拍摄场景、雾霾拍摄场景、沙尘暴拍摄场景或昏暗拍摄场景。但本发明不限于此,还可以是其他的拍摄场景。以下仅以水下拍摄场景为例,对本发明进行详细说明。
在本实施例中,该图像处理装置100可以配置于具有防水功能的移动终端中,该移动终端的图像获取部件可以获取该图像。移动终端例如可以是相机、或者智能手机、平板电脑、可穿戴设备等;图像获取部件例如可以是摄像头等;但本发明不限于此。移动终端可以对摄像头进行控制,通过在水下拍摄而获得该图像;该图像处理装置可以对获得的该图像进行处理,由此可以实时地获得校正后的图像。
例如,在水下拍摄场景下,该移动终端可以通过压力传感器或光线传感器等获得关于压力或光线的参数,图像处理装置100中的拍摄场景确定部101可以根据该参数是否大于预设阈值来判断是否处于水下拍摄场景,在确定处于水下拍摄场景的情况下,图像分析部102和图像处理部103对摄像头拍摄的图像进行校正。
或者,在水下拍摄场景下,该移动终端可以通过摄像头获得一张图像,图像处理装置100中的拍摄场景确定部101可以对该图像进行分析来判断是否处于水下拍摄场景,在确定处于水下拍摄场景的情况下,图像分析部102和图像处理部103对拍摄的图像进行校正。
此外,该图像处理装置还可以配置于非移动终端的电子设备中,例如个人电脑(PC,PersonalComputer)等。电子设备可以通过网络、USB接口、蓝牙接口等等从例如防水相机中获得该图像;该图像处理装置可以对获得的该图像进行处理,由此可以非实时地获得校正后的图像。
以下仅以该图像处理装置配置于移动终端为例进行说明,但本发明不限于此。
在本申请实施例中,图像处理装置100可以根据水下拍摄场景对图像拍摄质量的影响程度,对该图像进行校正处理,以降低或消除该影响程度。由此,可以提高水下拍摄的图像质量。
下面,结合附图,对该图像处理装置100各组成部分的具体结构进行说明。
图2是实施例1的拍摄场景确定部的一个组成示意图。如图2所示,该拍摄场景确定部101可以包括第一参数提取部201、第一比较部202和第一判断部203。
其中,第一参数提取部201用于提取反映所述图像的特征的第一参数;第一比较部202用于将所述第一参数与预设的第一阈值进行比较;第一判断部203用于根据所述第一比较部的比较结果,判断所述图像的拍摄场景。
在本实施例中,第一参数提取部201可以对图像进行检测,以提取反映图像的特征的第一参数,其中,当该图像是彩色图像时,该第一参数例如可以是反映所述图像的颜色直方图(histogram)特征的参数等,当该图像是灰度图像时,该第一参数可以是反映所述图像的灰度分布直方图特征的参数等。
图3是在水中拍摄和在空气中拍摄的RGB图像的颜色直方图的对比示意图,其中,图3(a)对应空气中拍摄的图像,图3(b)对应水中拍摄的图像。如图3所示,R、G和B分别代表该图像的R(红色)通道、G(绿色)通道和B(蓝色)通道的颜色直方图,其中,对于每一个通道的颜色直方图而言,横轴代表像素的灰度值,其范围例如可以是从左到右为0至256,灰度值越大则越接近白色,纵轴代表该颜色通道中某一灰度值所对应的像素的数量。
根据图3可以看到,在空气中拍摄时,每个通道的颜色直方图中像素在0至256的灰度范围内都有分布;而在水下拍摄时,每个通道的颜色直方图中像素仅分布在整个灰度范围的中间部分。也就是说,在水下拍摄时,颜色直方图中像素在横轴的分布的宽度变窄了。
造成这一现象的原因是,水对光的散射、吸收和折射等效应,导致图像的对比度降低,由此,使得图像中各像素之间的灰度差别变得不太明显;这一结果反映到颜色直方图上,就表现为像素的灰度值集中于中间段。因此,根据颜色直方图中像素在横轴的分布的宽度,就可以判断该图像是否拍摄于水下摄影场景。
此外,上述的分析对于灰度图像的灰度分布直方图同样适用,即,在水中拍摄的图像相比于在空气中拍摄的图像,其灰度分布直方图中像素在横轴的分布的宽度要更窄。
基于上述的特征,在本申请实施例中,当该图像是RGB图像的情况下,该第一参数提取部可以提取颜色直方图中像素分布的宽度作为反映该颜色直方图特征的参数。例如,该第一参数提取部201可以检测该图像R通道、G通道或B通道的颜色直方图(histogram),并计算该颜色直方图中像素在横轴的分布的宽度,将该宽度作为该第一参数。
此外,本实施例并不限于此,该第一参数提取部201还可以提取R通道、G通道和B通道的颜色直方图中任意二者或三者的该宽度,并对这些宽度进行组合,以得到该第一参数。其中,该组合的方式例如可以是简单的算术叠加或加权叠加等,但本申请不限于此。
此外,当该图像是灰度图像的情况下,该第一参数提取部可以提取灰度分布直方图中像素分布的宽度作为反映该灰度分布直方图特征的参数。
以上仅以颜色直方图和灰度分布直方图为例进行了说明。在本实施例中,第一参数的提取方式不限于此。例如,除了反映颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数之外,第一参数提取部201还可以提取图像的亮度(brightness)、图像的锐度(sharpness)、图像的饱和度(saturation)和图像的对比度(contrast)等参数中的任意一个或多个,并将上述提取的参数进行组合,以得到该第一参数。其中,该组合的方式例如可以是简单的算术叠加或加权叠加等方式,但本申请不限于此;例如还可以进行平均运算等。
此外,以上以RGB颜色模式为例进行了说明,本发明也不限于此。例如还可以是YUV模式,YCbCr模式,HSV模式或者HIS模式等。
在本实施例中,该第一参数可以被输入到第一比较部202,该第一比较部202可以将该第一参数与预设的第一阈值进行比较,并输出比较的结果。其中,该第一阈值可以是预先设定的,也可以根据用户的操作通过外接设备进行调整,由此不断地对该阈值进行优化。
在本实施例中,该第一判断部203可以根据第一比较部202的比较结果,判断所述图像的拍摄场景是否为水下。例如,第一参数为图像的R通道的颜色直方图中像素在横轴的分布的宽度,为134,而预设的阈值为198。第一参数小于或等于该第一阈值,可以判断为图像的拍摄场景是水下。在这种情况下,可以使所述图像分析部102启动。
当第一参数大于该第一阈值时,可以判断为图像的拍摄场景不是水下,在这种情况下,可以不启动所述图像分析部102,而是对图像进行其他的处理,例如,可以采取与图像处理部103的校正处理的结果相反的方式,对图像进行处理,即,给图像添加水中拍摄的效果。或者进行其他的图像处理。
值得注意的是,以上通过对图像的分析说明如何判断是否为水下拍摄场景,但本实施例对拍摄场景确定部101的说明只是举例,本实施例并不限于此,该拍摄场景确定部101还可以有其它的结构。例如,该拍摄场景确定部101可以检测图像拍摄装置中电容性压力传感器阵列的信号,并根据该压力传感器判断该图像拍摄装置进行拍摄时是否位于水下。
图4是实施例1的图像分析部的组成示意图。如图4所示,该图像分析部102可以具备第二参数提取部401和影响程度确定部402。其中,该第二参数提取部401可以提取反映所述图像的特征的第二参数;该影响程度确定部402根据所述第二参数,确定拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度。
在本申请实施例中,该第二参数提取部401可以对图像进行分析,以提取该第二参数。其中,该第二参数可以是:反映所述图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的饱和度、所述图像的锐度和所述图像的对比度中的一个或多个的组合;但本申请不限于此,还可以是其他的参数。
在本申请实施例中,该第二参数可以不同于该第一参数。例如,该第一参数可以是R通道颜色直方图中像素分布的宽度,而该第二参数可以是该图像的锐度。或者,该第一参数可以是图像的亮度、饱和度和锐度按照第一组加权系数进行加权得到的;该第二参数可以是图像的亮度、饱和度和锐度按照第二组加权系数进行加权得到的;其中,第一组加权系数不同于第二组加权系数。
上述说明只是举例,本申请实施例并不限于此,第二参数还可以是反映图像特征的其它参数或参数组合。此外,在本申请实施例中,该第二参数还可以与第一参数相同,在这种情况下,该第二参数提取部401可以直接将第一参数作为第二参数来使用。可以根据实际场景确定第一参数和第二参数的具体内容。
此外,以上分别对第一参数提取部201和第二参数提取部401进行了说明,但本发明不限于此。例如可以采用同一部件提取反映图像的特征的参数,然后将这些参数分别用于拍摄场景的确定以及图像的分析中,即可以一次提取参数并多次使用。
在本实施例中,影响程度确定部402可以根据该第二参数,确定拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度。由此,能够综合地反映例如在水下拍摄场景下,水的深度、水的清澈程度、天气的晴朗程度等因素对拍摄质量的影响程度。
在本实施例中,影响程度确定部402可以根据多种方式来确定拍摄场景对图像的拍摄质量的影响程度。例如,该影响程度可以被量化表示为具有不同数值的影响因子,第二参数为图像的R通道的颜色直方图中像素在横轴的分布的宽度,如果第二参数的值在0至50之间可以确定影响因子为1,如果第二参数的值在50至100之间可以确定影响因子为2,如果第二参数的值在100至150之间可以确定影响因子为3,如果第二参数的值在150至200之间可以确定影响因子为4,如果第二参数的值在200至256之间可以确定影响因子为5。
该影响程度确定部402可以根据预设的第二参数与该影响因子的函数(例如为y=ax+b的线性函数,其中y为影响因子,x为该第二参数的值,而a和b为预设常数),来确定该第二参数对应的影响因子;或者,该影响程度确定部402可以根据预设的第二参数与该影响因子的查找表(look-uptable,例如该查找表中多个第二参数的值和多个影响因子一一对应),来确定该第二参数对应的影响因子;或者,该影响程度确定部402可以将第二参数与预设的多个第二阈值进行比较,根据比较结果来确定该第二参数对应的影响因子。
在上述的举例中,所述预设的函数、预设的查找表、预设的多个第二阈值等可以是预先设定的,也可以根据用户的操作通过外接设备进行调整,从而不断地优化。值得注意的是,本实施例的上述说明只是示意性地举例,确定上述影响程度的方式并不限于此。
图5是实施例1的图像处理部的组成示意图。如图5所示,该图像处理部103可以包括处理参数设定部501和处理执行部502。其中,处理参数设定部501根据所述影响程度,设定对图像进行校正处理所需要的处理参数;处理执行部502根据处理参数设定部所设定的处理参数,对图像进行校正处理。
在本申请实施例中,处理参数设定部501可以根据影响程度确定部402所确定的影响因子,来设定进行校正处理所需要的处理参数。并且,所设定的该处理参数能够使得通过校正处理降低或消除上述影响程度。
在本实施例中,处理参数设定部501可以根据影响因子与上述处理参数的对应关系,来设定上述处理参数。
例如,该处理参数设定部501可以根据预设的影响因子与上述处理参数的函数(例如为y’=cx’+d的线性函数,其中y’为该处理参数,x’为该影响因子,而c和d为预设常数),来设定上述参数;或者,该处理参数设定部501可以根据预设的影响因子与上述处理参数的查找表(例如该查找表中多个处理参数的值和多个影响因子一一对应),来设定上述处理参数;或者,该处理参数设定部501将影响因子与预设的多个第三阈值进行比较,根据比较结果设定上述处理参数。
在上述的举例中,所述预设的函数、预设的查找表、预设的多个第三阈值等可以是预先设定的,也可以根据用户的操作通过外接设备进行调整,由此不断地进行优化。
本实施例的上述说明只是举例,设定上述处理参数的方式并不限于此,还可以有其它的方式,例如,可以根据用户的设定操作,对上述已经设定的参数进行调整,以使随后的校正处理满足用户的个性化需求。
在本实施例中,该处理参数例如可以是用于伽马校正的伽马(gamma)参数,和/或进行直方图调整的参数(例如灰度集中区间边界检测阈值)。该进行直方图调整的参数可以针对灰度图像进行调整,也可以针对彩色图像的RGB不同通道进行分别调整(同时还可以适用于使用其他颜色空间表示的彩色图像,如YUV,YCbCr,HSV,HSI)。然而本实施例并不限于此,还可以是其它的校正处理所使用的参数。
在本申请实施例中,处理执行部502根据处理参数设定部501所设定的处理参数,进行校正处理。该处理执行部502所进行的校正处理至少可以包括:伽马校正(gamacorrection)和直方图调整(histogramadjustment),其中。直方图调整可以包括颜色直方图的调整和/或灰度分布直方图的调整。此外,校正处理还可以包括:边缘增强(edgeenhancement)、降噪(noisereduction)和暗区增强(darkareaenhancement)中的一种或几种。
图6是本实施例1中处理执行部的组成示意图。如图6所示,该处理执行部502可以包括伽马校正部601、直方图调整部602、边缘增强部603、降噪部604和暗区增强部605,但本发明不限于此。
其中,伽马校正部601可以用于补偿例如水对颜色的衰减效应。并且,对于RGB图像而言,可以对图像的R通道、G通道和B通道分别进行伽马校正。对于灰度图像而言,可以针对图像的灰度进行伽马校正。对于水下彩色图像,gamma值可以根据图像的统计饱和度进行对应设置;如水下图像通常偏蓝绿色,因此根据图像三通道的统计信息可以发现红色通道的饱和度通常很低,因此在调整过程中可以对红色通道的伽马校正参数进行适度拉高,保证还原后的图像中红色信息的饱满。
直方图调整部602可以提高图像的对比度,更好地体现图像细节。并且,对于RGB图像而言,可以对图像的R通道、G通道和B通道的直方图分别进行调整。对于灰度图像而言,可以针对图像的灰度分布直方图进行调整。对于水下彩色图像,RGB三通道的灰度分布都呈现被压缩状态,高阶和低阶的灰度信息缺失,灰度信息集中在中间区域(实际分布区域受到图像内容和环境亮度的影响);因此直方图调整部602可以基于预先设定的灰度集中区间边界检测阈值和RGB三通道的灰度分布直方图信息,计算出灰度集中区间,然后对其进行直方图拉伸或直方图均衡化处理,从而得到对比度增强,细节丰富的处理后图像。
此外,边缘增强部603可以用于对图像中相邻区域的亮度值相差较大的边缘进行突出强调处理,从而清晰地显示不同区域的边界。降噪部604可以用于降低图像拍摄和图像处理过程中的噪声;例如,可以通过构建均值滤波器、中值滤波器、自适应滤波器等方式,进行降噪处理。暗区增强部605可以用于对图像中的暗部区域(例如灰度值较低的区域)进行灰度增强处理,以提高图像的局部对比度;并且,对于RGB图像而言,可以对图像的R通道、G通道和B通道分别进行暗区增强;对于灰度图像而言,可以针对图像的灰度进行暗区增强。
在本实施例中,上述各部601-605的处理顺序可以根据被调整,并且,处理执行部502不必包括上述601-605的全部,例如,可以仅包括其中的一部分。但是,为了确保校正质量,任何一种实施方式中,处理执行部502可以至少包括伽马校正部601和直方图调整部602这两部分。
经过处理执行部502的处理,水下拍摄场景对图像拍摄质量的影响程度得到了降低甚至消除,由此提高了水下拍摄图像的质量。
图7是水中拍摄图像经过本实施例的图像处理装置处理前后的效果对比示意图。其中,图7(a)对应处理前的图像的显示效果及其颜色直方图,图7(b)对应处理后的图像的显示效果及其颜色直方图。
如图7所示,从图像的显示效果来看,处理后的图像的对比度得到增强,细节更清楚;从颜色直方图来看,处理后的图像中,各通道中像素的灰度分布变宽,而且,各通道中像素峰值所对应的灰度也彼此接近;而处理前的图像中,各通道中像素的灰度分布较窄,而且,各通道中像素峰值所对应的灰度也不一致。
此外,本申请的本实施例以单个的图像为例进行说明,但是本实施例并不限于此,该图像处理装置100同样可以对视频图像中的每一帧进行上述的图像处理,由此,能够对视频图像进行图像处理。
此外,本申请也适用于照相设备的实时水下取景处理,对每一帧水下图像进行小于等于33毫秒的处理,可以得到30fps的实时处理水下图像;对每一帧水下图像进行小于等于16毫秒的处理,可以得到60fps的实时处理水下图像;对每一帧水下图像进行小于等于8毫秒的处理,可以得到120fps的高速实时处理水下图像;以此类推。
对水下图像进行实时处理的应用实例中,处理算法可以在牺牲一定程度的纠正效果的前提下进行算法简化,可以进行参数简化和可变参数的固化。同时,可以适用于关键帧处理技术,即针对某一帧图像的水下检测结果,图像增强及恢复还原的参数计算及设定,可以在后续若干帧中进行沿用,从而减少整体计算量,提高处理速度。
值得注意的是,以上以水下拍摄场景为例对本发明进行了详细说明,但本发明不限于此。例如还可以适用于烟雾拍摄场景、阴雨天拍摄场景、雾霾拍摄场景、沙尘暴拍摄场景或昏暗拍摄场景,等等。在处于这些拍摄场景的情况下,可以适应性地调整以上参数或者阈值、或者调整校正算法,以获得更好的处理效果。
在本申请实施例中,图像处理装置100能够确定图像的拍摄场景,并确定拍摄场景对图像拍摄质量的影响程度,以及根据该影响程度对该图像进行校正处理;从而可以降低甚至消除该影响程度,由此,提高拍摄图像的质量。
实施例2
本申请实施例2提供一种图像处理方法,用于对图像进行处理,对应于实施例1所述的图像处理装置,与实施例1相同的内容不再赘述。
图8是实施例2的图像处理方法的一个流程示意图,如图8所示,该图像处理方法包括:
步骤701,确定图像的拍摄场景;
在本实施例中,可以对图像进行检测以确定图像的拍摄场景;或者通过传感器检测以确定图像的拍摄场景。
步骤702,对图像进行分析以确定拍摄场景对图像的拍摄质量的影响程度;
步骤703,根据所影响程度对图像进行校正处理。
在本实施例中,拍摄场景可以包括:水下拍摄场景、烟雾拍摄场景、阴雨天拍摄场景等等。以下通过水下拍摄场景为例,对本发明进行进一步说明。
图9是实施例2的图像处理方法的另一个流程示意图,如图9所示,该图像处理方法包括:
步骤801:对图像进行检测,以判断所述图像的拍摄场景是否为水下;在判断为所述图像的拍摄场景是水下的情况下,执行步骤802;在判断为所述图像的拍摄场景不是水下的情况下,可以结束本实施例的方法,例如可以采用常规的图像处理方法,本实施例不对此进行说明。
在本实施例中,可以通过如实施例1中所述的使用拍摄场景确定部101进行检测,如实施例1所述。此外,此步骤还可以使用硬件设备检测的方法进行,例如使用传感器检测移动终端中电容屏的电位变化,从而判断该移动终端是否处于水下环境,继而决策是否开启水下模式。
其中,硬件设备不限于对电容屏进行检测的传感器,例如也可以是近距离传感器(Proximitysensor)、环境光传感器等其他传感器。通过硬件设备检测可以减少图像计算量,提高整体处理速度。硬件检测也可以作为辅助手段进行是否处于水下的检测,提高整体检测精度。
在本实施例中,传感器可以是如下的一种或任意组合:加速度传感器、近距离传感器、温度传感器、速度传感器、大气压力传感器、地磁传感器、形变传感器、湿度传感器以及光线传感器。但本发明不限于此。
此外,还可以利用电磁信号在不同介质的衰减程度不同(例如水中的衰减程度或速度要远远大于空气中的衰减),通过检测接收到的电磁信号(设备主动发射或第三方发射的)的衰减程度检测是否处于水下环境。其中使用的电磁信号例如可以是蓝牙信号,WIFI信号,NFC信号,以及其他电磁信号。
此外,利用光线在不同介质中全反射的临界角度不同,可以检测设备所处的水中和空气的不同环境。例如使用光纤检测全反射角度,或者其他折射介质。光源可以选用各类激光发射装置,以及其他定向性好的光线。再例如利用光纤进行压力或压强检测,水中与空气中的压强不同,可以利用该设备检测出所处的环境差别。
在本实施例中,在进行例如水下检测时,移动终端可以和其他装置进行联动检测,包括传感器的数据共享,以及相互之间的通信。其他装置例如可以包括穿戴式设备,智能手表,手环,智能眼镜,智能头盔等;但本发明不限于此。
在本实施例中,可以实时地对图像进行检测,即在拍摄图像的同时检测拍摄场景是否为水下。此外,还可以非实时地对图像进行检测,即在拍摄图像之后,检测拍摄场景是否为水下。
步骤802:对所述图像进行分析以确定水下的拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;
在本实施例中,具体如何进行分析以及如何确定影响程度,可以参考实施例1。
步骤803:根据所述影响程度,对所述图像进行校正处理。
在本实施例中,具体如何进行校正处理,可以参考实施例1。
由此,可以降低甚至消除水下拍摄场景对图像拍摄质量的影响程度,提高水下拍摄图像的质量。以下对各步骤进行详细说明。
图10是实施例2的步骤801的一个流程示意图,如图10所示,步骤801可以包括:
步骤901:提取反映所述图像的特征的第一参数;
步骤902:将所述第一参数与第一阈值进行比较;
步骤903:根据所述比较结果判断所述图像的拍摄场景。
其中,第一参数可以包括如下参数的其中之一或任意组合:反映图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、图像的亮度、述图像的锐度、图像的饱和度和图像的对比度。
图11是实施例2的步骤802的一个流程示意图,如图11所示,步骤802可以包括:
步骤1001:提取反映所述图像的特征的第二参数;
步骤1002:根据所述第二参数确定拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度。
其中,第二参数可以包括如下参数的其中之一或任意组合:反映图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、图像的亮度、述图像的锐度、图像的饱和度和/或图像的对比度。
此外,在本实施例中,第一参数和第二参数可以相同,也可以不同。
图12是实施例2的步骤803的一个流程示意图,如图12所示,步骤803可以包括:
步骤1101:根据所述影响程度设定对所述图像进行校正处理所需要的参数;
步骤1102:根据所述参数对所述图像进行所述校正处理。
其中,对图像进行的校正处理可以包括如下处理的其中之一或任意组合:伽马校正,颜色直方图的调整以及灰度分布直方图的调整;此外,该校正处理还可以包括边缘增强、降噪和暗区增强中的一种或几种。
本实施例中各步骤的具体工作方式请参考实施例1中相应单元的具体工作方式,此处不再赘述。
在本申请实施例的图像处理方法,能够确定图像的拍摄场景,并确定拍摄场景对图像拍摄质量的影响程度,以及根据该影响程度对该图像进行校正处理;从而可以降低甚至消除该影响程度,由此,提高拍摄图像的质量。
实施例3
本申请实施例还提供一种电子设备,该电子设备包括如实施例1所述的图像处理装置。以下以该电子设备为通信移动终端为例进行说明,但本申请不限于此。
图13是本申请实施例的电子设备1200的系统构成的一示意框图,其中包括了本申请实施例1的图像处理装置。值得注意的是,该图是示例性的;还可以使用其他类型的结构,来补充或代替该结构,以实现电信功能或其他功能。
如图13所示,电子设备1200可以包括中央处理器1201、通信模块1202、输入单元1203、音频处理器1204、存储器1205、图像处理装置1206、照相机1207和电源1208,其中,图像处理装置1206的工作原理与实施例1中图像处理装置100的工作原理相同,此处不再赘述。
在本实施例中,图像处理装置1206可以与中央处理器1200分开配置,例如可以将图像处理装置1206配置为与中央处理器1201连接的芯片,通过中央处理器的控制来实现图像处理装置1206的功能。
在本实施例中,也可以不单独设置图像处理装置1206,而是将该图像处理装置1206的功能集成到中央处理器1201中。其中,中央处理器1201可以被配置为进行如下的控制:确定图像的拍摄场景;对所述图像进行分析以确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;根据所述影响程度对所述图像进行校正处理。
此外,该中央处理器1201还可以被配置为进行如下的控制:提取反映所述图像的特征的第一参数;将所述第一参数与第一阈值进行比较;根据所述比较结果判断所述图像的拍摄场景;其中,所述第一参数包括如下参数的其中之一或任意组合:反映所述图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的饱和度和所述图像的对比度。
此外,该中央处理器1201还可以被配置为进行如下的控制:提取反映所述图像的特征的第二参数;根据所述第二参数确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;其中,所述第二参数包括如下参数的其中之一或任意组合:反映所述图像的颜色直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的锐度和所述图像的对比度。
此外,该中央处理器1201还可以被配置为进行如下的控制:根据所述影响程度设定对所述图像进行所述校正处理所需要的处理参数;根据所述处理参数对所述图像进行所述校正处理;其中,对所述图像进行的所述校正处理至少包括如下处理的其中之一或任意组合:伽马校正、颜色直方图的调整和灰度分布直方图的调整。
如图13所示,中央处理器1201有时也称为控制器或操作控件,可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置,该中央处理器1201接收输入并控制电子设备1200的各个部分和操作。
其中,通信模块1202即为经由天线12021发送和接收信号的发送机/接收机。通信模块耦合到中央处理器,以提供输入信号和接收输出信号,这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术,在同一电子设备中,可以设置有多个通信模块1202,如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块还经由音频处理器1204耦合到扬声器12041,以经由扬声器12041提供音频输出。音频处理器1204可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。
输入单元1203向中央处理器1201提供输入,输入单元1203例如为按键或触摸输入装置。
照相机1207用于摄取图像数据,并将摄取的图像数据提供给中央处理器,以按常规方式使用,例如,进行存储、传送等。
电源1208用于向电子设备1200提供电力。显示装置1209用于对图像、视频和文字等对象进行显示。
存储器1205耦合到中央处理器1201。存储器1205可以是固态存储器,例如,只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器,其即使在断电时也保存信息,可被选择性地擦除且设有更多数据,该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器1205还可以是某种其它类型的装置。该存储器1205包括缓冲存储器(有时被称为缓冲器),应用/功能存储部,该应用/功能存储部用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器1201执行电子设备1200的操作的流程。
存储器1还可以包括数据存储部,该数据存储部用于存储数据,例如存储本申请实施例1的预设的函数、查询表、第一阈值-第三阈值等。存储器的驱动程序存储部还可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
本申请实施例还提供一种计算机可读程序,其中当在电子设备中执行所述程序时,所述程序使得计算机在所述电子设备中执行如上面实施例2所述的图像处理方法。
本申请实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质,其中所述计算机可读程序使得计算机在电子设备中执行上面实施例2所述的图像处理方法。
以上参照附图描述了本申请的优选实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的,因此所附权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外,由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变,因此不是要将本申请的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作,而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或者它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可以用本领域共知的下列技术中的任一项或者他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
流程图中或在此以其它方式描述的任何过程或方法描述或框可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程中的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中,可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或者按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请所述技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或者在此以其它方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。
上述文字说明和附图示出了本申请的各种不同的特征。应当理解,本领域普通技术人员可以准备合适的计算机代码来实现上面描述且在附图中例示的各个步骤和过程。还应当理解,上面描述的各种终端、计算机、服务器、网络等可以是任何类型的,并且可以根据公开内容来准备所述计算机代码以利用所述装置实现本申请。
在此公开了本申请的特定实施方式。本领域的普通技术人员将容易地认识到,本申请在其他环境下具有其他应用。实际上,还存在许多实施方式和实现。所附权利要求绝非为了将本申请的范围限制为上述具体实施方式。另外,任意对于“用于……的装置”的引用都是为了描绘要素和权利要求的装置加功能的阐释,而任意未具体使用“用于……的装置”的引用的要素都不希望被理解为装置加功能的元件,即使该权利要求包括了“装置”的用词。
尽管已经针对特定优选实施方式或多个实施方式示出并描述了本申请,但是显然,本领域技术人员在阅读和理解说明书和附图时可以想到等同的修改例和变型例。尤其是对于由上述要素(部件、组件、装置、组成等)执行的各种功能,除非另外指出,希望用于描述这些要素的术语(包括“装置”的引用)对应于执行所述要素的具体功能的任意要素(即,功能等效),即使该要素在结构上不同于在本申请的所例示的示例性实施方式或多个实施方式中执行该功能的公开结构。另外,尽管以上已经针对几个例示的实施方式中的仅一个或更多个描述了本申请的具体特征,但是可以根据需要以及从对任意给定或具体应用有利的方面考虑,将这种特征与其他实施方式的一个或更多个其他特征相结合。
Claims (20)
1.一种图像处理装置,该图像处理装置包括:
拍摄场景确定部,其用于确定图像的拍摄场景;
图像分析部,其对所述图像进行分析以确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;
图像处理部,其根据所述影响程度对所述图像进行校正处理。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,所述拍摄场景确定部包括:
第一参数提取部,其用于提取反映所述图像的特征的第一参数;
第一比较部,其用于将所述第一参数与预设的第一阈值进行比较;
第一判断部,其用于根据所述第一比较部的比较结果判断所述图像的拍摄场景。
3.根据权利要求2所述的图像处理装置,其中,所述第一参数包括如下参数的其中之一或组合:反映所述图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的饱和度和所述图像的对比度。
4.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,所述图像分析部包括:
第二参数提取部,其用于提取反映所述图像的特征的第二参数;
影响程度确定部,其根据所述第二参数确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度。
5.根据权利要求4所述的图像处理装置,其中,所述第二参数包括如下参数的其中之一或组合:反映所述图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的锐度和所述图像的对比度。
6.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,所述图像处理部包括:
处理参数设定部,其根据所述影响程度设定对所述图像进行所述校正处理所需要的处理参数;
处理执行部,其根据所述处理参数设定部所设定的处理参数,对所述图像进行所述校正处理。
7.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,所述图像处理部对所述图像进行的所述校正处理至少包括:伽马校正和/或直方图调整。
8.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,所述拍摄场景包括:水下拍摄场景、烟雾拍摄场景、阴雨天拍摄场景、雾霾拍摄场景、沙尘暴拍摄场景或昏暗拍摄场景。
9.根据权利要求1所述的图像处理装置,其中,所述拍摄场景确定部对所述图像进行检测以确定所述图像的拍摄场景;或者所述拍摄场景确定部通过传感器检测以确定所述图像的拍摄场景。
10.一种电子设备,其具有如权利要求1-9所述的图像处理装置。
11.一种图像处理方法,该图像处理方法包括:
确定图像的拍摄场景;
对所述图像进行分析以确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度;
根据所述影响程度对所述图像进行校正处理。
12.根据权利要求11所述的图像处理方法,其中,确定图像的拍摄场景包括:
提取反映所述图像的特征的第一参数;
将所述第一参数与第一阈值进行比较;
根据所述比较结果判断所述图像的拍摄场景。
13.根据权利要求12所述的图像处理方法,其中,所述第一参数包括如下参数的其中之一或组合:反映所述图像的颜色直方图或灰度分布直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的饱和度和所述图像的对比度。
14.根据权利要求11所述的图像处理方法,其中,对所述图像进行分析以确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度包括:
提取反映所述图像的特征的第二参数;
根据所述第二参数确定所述拍摄场景对所述图像的拍摄质量的影响程度。
15.根据权利要求14所述的图像处理方法,其中,所述第二参数包括如下参数的其中之一或组合:反映所述图像的颜色直方图特征的参数、所述图像的亮度、所述图像的锐度、所述图像的锐度和所述图像的对比度。
16.根据权利要求11所述的图像处理方法,其中,根据所述影响程度对所述图像进行校正处理包括:
根据所述影响程度设定对所述图像进行所述校正处理所需要的处理参数;
根据所述处理参数对所述图像进行所述校正处理。
17.根据权利要求11所述的图像处理方法,其中,对所述图像进行的所述校正处理至少包括:伽马校正和/或直方图调整。
18.根据权利要求17所述的图像处理方法,其中,对所述图像进行的所述校正处理还包括如下处理的其中之一或组合:边缘增强处理、降噪处理以及暗区增强处理。
19.根据权利要求11所述的图像处理方法,其中,所述拍摄场景包括:水下拍摄场景、烟雾拍摄场景、阴雨天拍摄场景、雾霾拍摄场景、沙尘暴拍摄场景或昏暗拍摄场景。
20.根据权利要求11所述的图像处理方法,其中,对所述图像进行检测以确定所述图像的拍摄场景;或者通过传感器检测以确定所述图像的拍摄场景。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410498556.8A CN105450923A (zh) | 2014-09-25 | 2014-09-25 | 图像处理方法、图像处理装置以及电子设备 |
US14/702,823 US20160094824A1 (en) | 2014-09-25 | 2015-05-04 | Image processing method, image processing apparatus and electronic device |
PCT/IB2015/056507 WO2016046664A1 (en) | 2014-09-25 | 2015-08-27 | Image processing method, image processing apparatus and electronic device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410498556.8A CN105450923A (zh) | 2014-09-25 | 2014-09-25 | 图像处理方法、图像处理装置以及电子设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105450923A true CN105450923A (zh) | 2016-03-30 |
Family
ID=55560658
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410498556.8A Pending CN105450923A (zh) | 2014-09-25 | 2014-09-25 | 图像处理方法、图像处理装置以及电子设备 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20160094824A1 (zh) |
CN (1) | CN105450923A (zh) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106954051A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-07-14 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图像处理方法及移动终端 |
CN107317967A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-11-03 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质 |
WO2018072270A1 (zh) * | 2016-10-17 | 2018-04-26 | 华为技术有限公司 | 一种图像显示增强方法及装置 |
CN108024105A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-11 | 珠海市君天电子科技有限公司 | 图像色彩调节方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN108255451A (zh) * | 2018-01-23 | 2018-07-06 | 宁波大学 | 一种移动智能终端图像处理方法 |
CN108629748A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-10-09 | 深圳臻迪信息技术有限公司 | 图像矫正方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质 |
CN108701439A (zh) * | 2016-10-17 | 2018-10-23 | 华为技术有限公司 | 一种图像显示优化方法及装置 |
CN109257573A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-01-22 | 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 | 一种夜视图像的优化装置及方法 |
CN109639932A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-04-16 | 努比亚技术有限公司 | 图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
CN111447354A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-07-24 | 泰州市海陵区一马商务信息咨询有限公司 | 智能调整式摄像平台 |
CN112740664A (zh) * | 2020-05-29 | 2021-04-30 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 影像处理的方法和系统 |
CN113438400A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-24 | 维沃移动通信(杭州)有限公司 | 图像采集方法、图像采集装置和电子设备 |
CN114422682A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-04-29 | 安谋科技(中国)有限公司 | 拍摄方法、电子设备和可读存储介质 |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10043428B2 (en) * | 2016-05-25 | 2018-08-07 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Evaluation of a display temperature |
US10785384B2 (en) | 2017-09-27 | 2020-09-22 | Apple Inc. | Submersible electronic devices with imaging capabilities |
CN107798665B (zh) * | 2017-11-07 | 2021-07-09 | 天津大学 | 基于结构-纹理分层的水下图像增强方法 |
CN110025146B (zh) * | 2018-08-01 | 2020-12-22 | 安徽国星生物化学有限公司 | 自动化板式机构电视柜 |
US10885613B2 (en) * | 2019-01-10 | 2021-01-05 | International Business Machines Corporation | Real-time alteration of underwater images |
CN109901355B (zh) * | 2019-04-19 | 2020-11-10 | 深圳市当智科技有限公司 | 基于对比度加直方图的多元化投影仪自动对焦方法 |
CN110636576B (zh) * | 2019-09-03 | 2021-01-22 | 江苏令德仪网络科技有限公司 | 自动化无线网络选择平台 |
CN110706220B (zh) * | 2019-09-27 | 2023-04-18 | 贵州大学 | 一种胶囊内镜图像处理和分析方法 |
KR20210055849A (ko) * | 2019-11-07 | 2021-05-18 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 제어 방법 |
CN110971825A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-07 | 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 | 一种图像矫正方法、电子设备及存储介质 |
CN111932521B (zh) * | 2020-08-13 | 2023-01-03 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 图像质量测试方法和装置、服务器、计算机可读存储介质 |
CN114697515A (zh) * | 2020-12-28 | 2022-07-01 | 北京小米移动软件有限公司 | 采集影像的方法、装置及可读存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070280538A1 (en) * | 2004-09-30 | 2007-12-06 | Fujifilm Corporation | Image Correction Apparatus And Method, And Image Correction Program |
US20070292038A1 (en) * | 2004-09-30 | 2007-12-20 | Fujifilm Corporation | Image Processing Apparatus and Method, and Image Processing Program |
US20090207281A1 (en) * | 2008-01-22 | 2009-08-20 | Sony Corporation | Image capturing apparatus, control method therefor, and program |
CN101800857A (zh) * | 2009-02-06 | 2010-08-11 | 佳能株式会社 | 摄像设备及其控制方法 |
US20100260419A1 (en) * | 2007-10-26 | 2010-10-14 | Satoshi Katoh | Image correction method, image correction device, and program |
CN103227896A (zh) * | 2012-01-26 | 2013-07-31 | 佳能株式会社 | 电子装置及电子装置控制方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1650711B1 (en) * | 2003-07-18 | 2015-03-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing device, imaging device, image processing method |
JP4420056B2 (ja) * | 2007-04-20 | 2010-02-24 | ソニー株式会社 | 画像処理装置と画像処理方法および画像処理プログラム、並びに再生情報生成装置と再生情報生成方法及び再生情報生成プログラム |
JP5132445B2 (ja) * | 2008-06-25 | 2013-01-30 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法並びにコンピュータプログラムおよび記憶媒体 |
US9369685B2 (en) * | 2010-02-26 | 2016-06-14 | Blackberry Limited | Mobile electronic device having camera with improved auto white balance |
US8515127B2 (en) * | 2010-07-28 | 2013-08-20 | International Business Machines Corporation | Multispectral detection of personal attributes for video surveillance |
US9036044B1 (en) * | 2013-07-22 | 2015-05-19 | Google Inc. | Adjusting camera parameters associated with a plurality of images |
-
2014
- 2014-09-25 CN CN201410498556.8A patent/CN105450923A/zh active Pending
-
2015
- 2015-05-04 US US14/702,823 patent/US20160094824A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070280538A1 (en) * | 2004-09-30 | 2007-12-06 | Fujifilm Corporation | Image Correction Apparatus And Method, And Image Correction Program |
US20070292038A1 (en) * | 2004-09-30 | 2007-12-20 | Fujifilm Corporation | Image Processing Apparatus and Method, and Image Processing Program |
US20100260419A1 (en) * | 2007-10-26 | 2010-10-14 | Satoshi Katoh | Image correction method, image correction device, and program |
US20090207281A1 (en) * | 2008-01-22 | 2009-08-20 | Sony Corporation | Image capturing apparatus, control method therefor, and program |
CN101800857A (zh) * | 2009-02-06 | 2010-08-11 | 佳能株式会社 | 摄像设备及其控制方法 |
CN103227896A (zh) * | 2012-01-26 | 2013-07-31 | 佳能株式会社 | 电子装置及电子装置控制方法 |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10847073B2 (en) | 2016-10-17 | 2020-11-24 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Image display optimization method and apparatus |
WO2018072270A1 (zh) * | 2016-10-17 | 2018-04-26 | 华为技术有限公司 | 一种图像显示增强方法及装置 |
CN108701439A (zh) * | 2016-10-17 | 2018-10-23 | 华为技术有限公司 | 一种图像显示优化方法及装置 |
CN106954051A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-07-14 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种图像处理方法及移动终端 |
CN107317967A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-11-03 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、移动终端及计算机可读存储介质 |
CN108024105A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-05-11 | 珠海市君天电子科技有限公司 | 图像色彩调节方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN108255451A (zh) * | 2018-01-23 | 2018-07-06 | 宁波大学 | 一种移动智能终端图像处理方法 |
CN108629748A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-10-09 | 深圳臻迪信息技术有限公司 | 图像矫正方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质 |
CN109257573A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-01-22 | 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 | 一种夜视图像的优化装置及方法 |
CN109639932A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-04-16 | 努比亚技术有限公司 | 图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
CN111447354B (zh) * | 2019-10-23 | 2020-10-27 | 岳阳县辉通物联网科技有限公司 | 智能调整式摄像平台 |
CN111447354A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-07-24 | 泰州市海陵区一马商务信息咨询有限公司 | 智能调整式摄像平台 |
CN112740664A (zh) * | 2020-05-29 | 2021-04-30 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 影像处理的方法和系统 |
WO2021237692A1 (zh) * | 2020-05-29 | 2021-12-02 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 影像处理的方法和系统 |
CN113438400A (zh) * | 2021-06-25 | 2021-09-24 | 维沃移动通信(杭州)有限公司 | 图像采集方法、图像采集装置和电子设备 |
CN114422682A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-04-29 | 安谋科技(中国)有限公司 | 拍摄方法、电子设备和可读存储介质 |
CN114422682B (zh) * | 2022-01-28 | 2024-02-02 | 安谋科技(中国)有限公司 | 拍摄方法、电子设备和可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20160094824A1 (en) | 2016-03-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105450923A (zh) | 图像处理方法、图像处理装置以及电子设备 | |
CN110136183B (zh) | 一种图像处理的方法、装置以及摄像装置 | |
US11228720B2 (en) | Method for imaging controlling, electronic device, and non-transitory computer-readable storage medium | |
CN107230182B (zh) | 一种图像的处理方法、装置以及存储介质 | |
CN110766621B (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN108419028B (zh) | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备 | |
CN109859144B (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 | |
CN108038836B (zh) | 一种图像处理方法、装置及移动终端 | |
CN104995912B (zh) | 摄像装置、图像处理装置及图像处理方法 | |
CN111614894B (zh) | 一种图像采集方法、装置及终端设备 | |
CN107395991B (zh) | 图像合成方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 | |
US20100177215A1 (en) | Image processing apparatus and recording medium | |
EP3820141A1 (en) | Imaging control method and apparatus, electronic device, and readable storage medium | |
CN104794705B (zh) | 基于图像局部内容特征的图像去雾方法及装置 | |
CN104380727B (zh) | 图像处理装置和图像处理方法 | |
CN107077830B (zh) | 适用于无人机控制端的屏幕亮度调整方法及无人机控制端 | |
CN107690804B (zh) | 一种图像处理方法及用户终端 | |
CN111709890A (zh) | 一种图像增强模型的训练方法、装置及存储介质 | |
US20240320794A1 (en) | Image processing method and related device thereof | |
CN112785510A (zh) | 图像处理方法和相关产品 | |
EP3836532A1 (en) | Control method and apparatus, electronic device, and computer readable storage medium | |
CN112449085A (zh) | 图像处理方法及装置、电子设备、可读存储介质 | |
CN107464225B (zh) | 图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和移动终端 | |
CN108629738A (zh) | 一种图像处理方法及装置 | |
CN115514876B (zh) | 图像融合方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20160330 |
|
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |